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배전 옥외용 중전기기 적용을 위한 DGEBA/ESBO 최적 조성에 따른 HVAC, ±HVDC 전기적 절연파괴 특성연구
윤준성(Jun-Seong Yun),전민혁(Min-Hyuk Jeon),김우진(Woo-Jin Kim),이관우(Gwan-Woo Lee),이우성(Woo-Sung Lee),이태학(Tae-Hak Lee),임우현(Woo-Hyun Lim),홍성원(Sung-Won Hong),ONOROV ALISHER,권태광(Kwon-Tae Kwang),박재준(Jae-Jun Park) 대한전기학회 2023 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2023 No.7
배전 옥외용 중전기기 적용을 위한 DGEBA/ESBO 최적 조성에 따른 HVAC, ±HVDC 전기적 절연파괴 특성연구
윤준성(Jun-Seong Yun),전민혁(Min-Hyuk Jeon),김우진(Woo-Jin Kim),이관우(Gwan-Woo Lee),이우성(Woo-Sung Lee),이태학(Tae-Hak Lee),임우현(Woo-Hyun Lim),홍성원(Sung-Won Hong),ONOROV ALISHER,권태광(Kwon-Tae Kwang),박재준(Jae-Jun Park) 대한전기학회 2023 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2023 No.7
Oxygen 함량에 따른 Cr-O-N 코팅막의 미세구조 및 기계적 특성에 관한 연구
윤준서(Jun Seo Yun),권세훈(Se Hun Kwon),박인욱(In-Wook Park),이정두(Jeong Du Lee),김광호(Kwang Ho Kim) 한국표면공학회 2009 한국표면공학회지 Vol.42 No.5
Cr-O-N coatings having different oxygen contents were deposited on Si wafer and SUS 304 substrates by an arc ion plating technique using Cr target in Ar/O₂/N₂ gaseous atmosphere. As increasing oxygen content in the coating, the microstructure of Cr-O-N coating changed from polycrystalline having NaCl structure to amorphous structure. Further increase of oxygen content resulted in phase transformation from amorphous to rhombohedral structure. From the variations of d value and average grain size, it was revealed that the maximum solubility of oxygen in Cr-O-N coating was about 21 at.%. And the maximum micro-hardness of 2751HK was obtained in this composition. The lowest friction coefficient was measured in the coating having 34.8 at.% of oxygen. However, more narrow width of wear track was found in the coating having 30.1 at.% of oxygen.
윤준효,Yun, Jun-Hyo 한국정보통신집흥협회 1997 정보화사회 Vol.115 No.-
2000문제 추진 목표는 현행 유지업무를 완벽히 유지, 운영하면서 2000년 문제를 해결하는 것이고, 단순 2000년 문제해결만을 위한 인력투입을 최소화하면서 기존의 인력을 효율적으로 활용하고, 이 문제는 '98년이전에 완료하는 것으로 목표를 잡았다.
임의배율 초해상도를 위한 하이브리드 도메인 고주파 집중 네트워크
윤준석,이성진,유석봉,한승회,Yun, Jun-Seok,Lee, Sung-Jin,Yoo, Seok Bong,Han, Seunghwoi 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.11
최근 이미지 초해상도는 정수배율만 가능한 모델에만 집중적으로 연구되고 있다. 하지만 관심 객체 인식, 디스플레이 화질 개선 등 실제 초해상도 기술의 대표 적용 분야에서는 소수 배율을 포함하는 임의배율 확대 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 정수배율 모델의 가중치를 활용하여 임의배율을 실행할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 정수배율에 의해 우수한 성능을 가진 초해상도 결과를 DCT 스펙트럼 도메인으로 변환하여 임의배율을 위한 공간을 확장한다. DCT 스펙트럼 도메인에 의한 확장으로 인해 발생하는 이미지의 고주파 정보 손실 문제를 줄이기 위해 고주파 스펙트럼 정보를 적절히 복원할 수 있는 모델인 고주파 집중 네트워크를 제안한다. 제안된 네트워크는 고주파 정보를 제대로 생성하기 위해서 RGB 채널간의 상관관계를 학습하는 레이어인 channel attention을 활용하고, 잔차 학습 구조를 통해 모델을 깊게 만들어 성능을 향상시켰다. Recently, super-resolution has been intensively studied only on upscaling models with integer magnification. However, the need to expand arbitrary magnification is emerging in representative application fields of actual super-resolution, such as object recognition and display image quality improvement. In this paper, we propose a model that can support arbitrary magnification by using the weights of the existing integer magnification model. This model converts super-resolution results into the DCT spectral domain to expand the space for arbitrary magnification. To reduce the loss of high-frequency information in the image caused by the expansion by the DCT spectral domain, we propose a high-frequency attention network for arbitrary magnification so that this model can properly restore high-frequency spectral information. To recover high-frequency information properly, the proposed network utilizes channel attention layers. This layer can learn correlations between RGB channels, and it can deepen the model through residual structures.
임의배율 초해상도를 위한 하이브리드 도메인 고주파 집중 네트워크
윤준석,이성진,유석봉,한승회,Yun, Jun-Seok,Lee, Sung-Jin,Yoo, Seok Bong,Han, Seunghwoi 한국정보통신학회 2021 한국해양정보통신학회논문지 Vol.25 No.11
최근 이미지 초해상도는 정수배율만 가능한 모델에만 집중적으로 연구되고 있다. 하지만 관심 객체 인식, 디스플레이 화질 개선 등 실제 초해상도 기술의 대표 적용 분야에서는 소수 배율을 포함하는 임의배율 확대 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 정수배율 모델의 가중치를 활용하여 임의배율을 실행할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 정수배율에 의해 우수한 성능을 가진 초해상도 결과를 DCT 스펙트럼 도메인으로 변환하여 임의배율을 위한 공간을 확장한다. DCT 스펙트럼 도메인에 의한 확장으로 인해 발생하는 이미지의 고주파 정보 손실 문제를 줄이기 위해 고주파 스펙트럼 정보를 적절히 복원할 수 있는 모델인 고주파 집중 네트워크를 제안한다. 제안된 네트워크는 고주파 정보를 제대로 생성하기 위해서 RGB 채널간의 상관관계를 학습하는 레이어인 channel attention을 활용하고, 잔차 학습 구조를 통해 모델을 깊게 만들어 성능을 향상시켰다. Recently, super-resolution has been intensively studied only on upscaling models with integer magnification. However, the need to expand arbitrary magnification is emerging in representative application fields of actual super-resolution, such as object recognition and display image quality improvement. In this paper, we propose a model that can support arbitrary magnification by using the weights of the existing integer magnification model. This model converts super-resolution results into the DCT spectral domain to expand the space for arbitrary magnification. To reduce the loss of high-frequency information in the image caused by the expansion by the DCT spectral domain, we propose a high-frequency attention network for arbitrary magnification so that this model can properly restore high-frequency spectral information. To recover high-frequency information properly, the proposed network utilizes channel attention layers. This layer can learn correlations between RGB channels, and it can deepen the model through residual structures.