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인터뷰 - 김희용 삼광잉크페인트제조(주) 회장

  • 조나리
    • 월간포장계
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    • 통권326호
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    • pp.91-93
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    • 2020
  • (사)한국포장협회(회장 임경호)는 매년 2월 25일 '포장인의 날'에 한국포장협회의 발전은 물론, 국내 포장산업 발전을 위해 노력해온 포장인에게 공로상을 수여하고 있다. 올해 수상자는 김희용 삼광잉크페인트제조(주) 회장으로, 김 회장은 (사)한국포장협회 이사와 감사, 한국포장기술인협의회 상근 부회장 등을 역임하면서 국내 인쇄 및 포장산업 발전에 기여한 공이 큰 인물이다. 김희용 회장을 만나 수상 소감과 함께 50여 년간 인쇄 및 포장산업 현장에서 겪었던 다양한 이야기에 대해 들어보았다.

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가축의 임신진단에 관한 연구

  • 김교준;김상근
    • 대한수의사회지
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    • 제24권12호
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    • pp.744-757
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    • 1988
  • 이상에서 경제가축에 이용되고 있는 임신진단법을 소개하고 지금까지 보고된 임신진단에 관한 연구 결과를 고찰하였다. 현재 경제가축의 조기임신진단을 위한 진단법으로서는 양에 있어서는 직장촉진법, 호르몬측정법, 복강경법 및 초음파진단법 등 돼지에 있어서는 직장검사법, 호르몬측정법 및 초음파진단법 등, 소에 있어서는 직장검사법, 호르몬측정법 등, 말에 있어서는 호르몬측정법과 초음파진단법 등이 이용되고 있다. 이상적인 임신진단법의 요건은 임신진단이 조기에 가능해야하며 진단방법이 용이해야 할 뿐만 아니라 약품 및 기계조작이 간편해야하고 진단에 있어 전문지식이 요구되지 않아야 하며, 모체 및 태아에 악영향이 없으며 진단경비가 저렴해야하고 적중률이 높아야 한다. 앞으로 보다 정확하고 간편한 조기임신진단 기술의 개발과 보급화로 가축의 분만간격의 단축, 번식장해의 예방과 공태기간의 단축은 물론 가축의 증식과 번식능력의 향상을 가져올 수 있을것으로 생각된다.

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점착형 복합 방수시트의 표준(안)제정을 위한 구조물 거동대응성능 시험방법 개선 및 검증 평가 연구 (Verification and Improvement of Structural Behavior Response Performance Evaluation Method for the Standard Establishment of Adhesive Composite Waterproofing Sheets)

  • 김수연;박종선;오상근
    • 한국건축시공학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.377-386
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    • 2021
  • 본 연구는 지난 2019년 4월에 대한건축학회 기술표준(AIK-S-001-2019)으로 제정된 복합열화 및 구조체 거동이 동시에 작용하는 환경에서의 방수층 성능 시험방법에 있어 일부 표준 내용 중 현장 시공성 반영 부족 문제와 표준 시공 방법으로서 오류 부분 등이 지적되면서 이를 보완해야 한다는 관련 업계, 시공사, 발주자(건설사) 등에서 의견이 제안되었다. 이에 본 연구를 통하여 시험 항목인 구조물 거동대응성능 시험방법에 있어 현장 시공성, 시험 결과의 정량화, 기타 개선 사항 등을 고찰하였다. 고찰된 내용을 이용하여 표준(안)으로 제정 중인 (가칭)점착형 복합 방수시트에 포함되어 진행하고 있는 구조물거동대응성능 시험방법에 표준 규격으로서 활용 가능성과 현장 시공성 반영 문제 등의 개선 내용을 검토하였다. 또한, 검토된 내용을 반영하여 1차와 2차 성능평가를 실시하여 그 결과를 도출하였다. 이에 본 연구를 통하여 도출된 개선(안) 및 성능평가 결과를 토대로 (가칭) 점착형 복합방수시트 제정(안)의 기초 자료로 활용하고자 한다.

인공지능 기반의 TensorFlow 그래픽 사용자 인터페이스 개발에 관한 연구 (Study on Development of Graphic User Interface for TensorFlow Based on Artificial Intelligence)

  • 송상근;강성홍;최연희;심은경;이정욱;박종호;정영인;최병관
    • 디지털융복합연구
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    • 제16권5호
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    • pp.221-229
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    • 2018
  • 기계 학습 및 인공지능은 제 4차 산업혁명의 핵심 기술이다. 하지만 프로그래밍 능력을 요구하는 기계 학습 플랫폼의 특성 상 일반 사용자들의 접근이 힘들기 때문에 인공지능이나 기계학습의 대중화는 제한을 받고 있다. 본 연구에서는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface, GUI)를 도입하여 이러한 한계를 극복하고 인공지능 활용에 대한 일반인의 접근성을 향상시키고자 하였다. 기본 기계 학습 플랫폼으로는 Tensorflow를 채택하였고 GUI는 마이크로 소프트 사의 .Net 환경을 활용하여 작성하였다. 새로운 사용자 인터페이스를 이용하면 일반 사용자도 파이썬 프로그래밍에 대한 부담없이 직관적으로 데이터를 관리하고, 알고리즘을 적용하고, 기계 학습을 실행할 수 있다. 우리는 이 개발이 다양한 분야에서의 인공지능 개발에 기초가 되는 자료로 활용되었으면 한다.