• The tire
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• s.244
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• pp.54-56
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• 2010

유럽 타이어고무협회(ETRMA)에 따르면, 2009년 유럽의 타이어 교체시장은 2008년 과 비교하여 상당히 저조하여 트럭버스용 타이어의 경우 30%의 큰 판매 감소를 보였고 승용차용도 1% 이하의 증가율을 기록하였다. 하지만 이러한 불경기가 폐타이어를 선별하고 재활용하는 업체들의 폐타이어 수급문제에 악영향을 미쳤음에도 불구하고 유럽의 2009년 폐타이어 재활용률은 96%를 기록하였다.

• Digital Contents
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• no.12 s.79
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• pp.30-33
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• 1999

모든 책임자들이 어떤 방법을 택할 것인지와 데이터베이스의 참된 목적에 의견을 모으는 것은 중요하다. 이런 것에 대한 이해가 선행되지 않는다면 결과 데이터베이스에 대한 잘못된 기대와 저조한 이용률, 그리고 수집된 자료가 정확하지 않은 것 때문에 지속적인 지지를 얻지 못할 것이다. 여기서는 기술 데이터베이스보다는 전문 데이터베이스에 초점을 맞추고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.9 no.4 s.29
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• pp.1-5
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• 2005

An investigation was made on the fatigue characteristics of type 304 stainless steel membrane manufactured by plastic working. To investigate the effect of plastic deformation, tests were performed with 5 types of specimens having different amount of plastic deformation. Fatigue tests were executed under both room and LNG temperatures $(-162^{\circ}C)$. All the test results were compared with the fatigue data provided by RPIS (Recommended Practice for Inground LNG Storage Tank). On the basis of these results, it was confirmed that RPIS's design fatigue curve could be applied to evaluate fatigue life of KOGAS membrane manufactured by pressing.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1994.04a
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• pp.308-308
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• 1994

열분석 (DSC, TG/DTA)을 통해 Q-35는 A, B, C의 세가지 다형이 존재함을 알수 있었으며 이중 상대습도에 따른 흡습성의 변화가 적고, 가습에 의해 다형전환이 일어나지 않는 C형이 제제에 유리하다고 사료된다. 또한C형은 분쇄, 연합 및 타정에 의한 다형의 전환이 없었다. Q-35의 용해도는 물, 메탄올, 에탄올에 각각 0.30.3.55,6.31mg/m1 이었으며 PH5이상에서는 급격히 용해도가 감소하고 산성에서는 용해도가 크게 증가하는 양상을 나타냈다. 적층시험, 배합시험을 통해 선정한부형제의 표준 처방 혼합물로 정제를 저조한 결과Q-35의 성형성은 양호하였고 Q-35의 함량이 증가함에 따라 붕해시간이 다소 지 연됨을 알수 있었다. 그러나 Q-35원료는 유동성이 적어 직타법이 적합하지 않았으며, 습식 과립압축법에 따라 저조한 정제의 붕해시간은 5-9분, 15분 후 용출은 91.$\pm$5.0% 이었다. Q-35정제를 4$0^{\circ}C$, 4$0^{\circ}C$ ㆍ 75%RH에서 6개월, 6$0^{\circ}C$에서 3개월 보존후 함량을 측정한 결과 각각 100.0, 98.7, 98.9%이었으며 그밖의 항목에서도 안정한 결과를 얻어 Q-35정제는 온도 및 습도어 안정한 것으로 사료된다. 대량생산 연구결과 Q-35의 결정수가 이탈되지 않도록 건조, 코팅 공정 중 정제의 온도를 5$0^{\circ}C$ 이하로 유지시켰다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.3
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• pp.369-382
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• 2018

We propose a single-shot high dynamic range (HDR) imaging algorithm using a deep convolutional neural network (CNN) for row-wise varying exposures in a single image. The proposed algorithm restores missing information resulting from under- and/or over-exposed pixels in an input image and reconstructs the raw radiance map. The main contribution of this work is the development of a loss function for the CNN employing the human visual system (HVS) properties. Then, the HDR image is obtained by applying a demosaicing algorithm. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides higher-quality HDR images than conventional algorithms.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.169-171
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• 2013

최근 Full-HD TV, UHDTV의 보급에 따라 고화질 영상에 대한 수요가 증가하고 있으며 N-Screen 서비스의 확장으로 고화질 영상을 빠르게 전송하는 문제의 중요성은 더욱 커지고 있다. 고화질 영상을 빠르게 전송하기 위해서는 압축 효율의 향상이 필요한데, 일반적으로 영상에 잡음이 많을 때에는 압축 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 다양한 원인의 잡음들 중에 film grain noise에 초점을 맞추어 이를 조절하여 영상압축의 효율을 높이는 방법을 연구한다. film grain은 영화촬영 방법 및 환경 등에 따라 강도가 달라지기도 하지만 필름으로 촬영한 모든 영화에서 쉽게 관찰할 수 있으며 앞으로도 계속 포함이 될 것으로 예상되고, 디지털 영화의 경우에도 저조도에서는 이와 비슷한 특성의 잡음이 발생한다. 재안하는 방법에서는 film grain이 포함된 영상에서 grain을 추출/제거한 영상을 압축하며 추출한 film grain에서 작은 영역을 선택하여 sample grain을 만든 후 별도로 압축한다. 디코더에서 grain을 없앤 영상만을 보여줄 수 있지만, 경우에 따라 grain이 없으면 심미적으로 오히려 좋지 않은 결과가 보이기도 한다. 따라서 압축을 푼 후에는 sample grain에서 원본 영상 크기의 grain을 합성한 후 grain을 제거한 영상과 더하여 grain이 포함된 영상을 재 생성한다. 실험한 결과 원본과 유사한 grain이 생성되면서 압축효율이 향상됨을 확인할 수 있다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.04a
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• pp.75-78
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• 2018

국가인적자원개발 컨소시엄사업은 고용보험법과 근로자직업능력 개발법에 근거하여 고용보험기금을 재원으로 하여 운영되는 사업으로서 고용보험기금을 재원으로 하기 때문에 고용보험료를 납부하는 기업이나 교육생은 전액무료로 수강이 가능하나 경영진의 무관심과 근로자의 필요성 인식 저조, 시간 지리적 제약 등의 이유로 일부 분야에서는 어려움을 겪어 왔다. 본 연구에서 소개하는 사례는 보건산업 분야 국가인적자원개발 컨소시엄사업을 운영하고 있는 한국보건복지인력개발원 사례이다. 한국보건복지인력개발원 역시 초기에는 기업의 참여도 저조 등으로 교육에 어려움을 겪었으나 조직혁신과 수요자 니즈 충족을 통해 급속한 성장과 성과를 내고 있다. 한국보건복지인력개발원은 컨소시엄사업을 수행하기 위해 기관 위상 제고 및 조직 안정화 노력을 하였고, 교육 참여기업 및 교육생 수요에 기반한 교육과정 개편, 사업 운영 조직 및 인프라 개편 등 사업 운영 혁신을 통해 교육확대 등 교육사업 성과향상의 결과를 보여주고 있다. 이에 본 혁신사례는 국가인적자원개발 컨소시업사업은 물론 정부지원 교육훈련사업 전반에도 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.10
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• pp.77-83
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• 2016

This paper presents an adaptive retinex algorithm using skewness for contrast enhancement of color images. In order to estimate the degree of low contrast of an image, skewness of luminance of an observed image is used to define a parameter, and a non-linear function is proposed to compensate the reflectance using the parameter and estimated reflectance. In addition, determination of gain and offset of the non-linear function is addressed using statistics of the estimated reflectance. The relation between an observed luminance and the compensated luminance is used to compensate color components with the reduction of computational cost. The experimental results show that the proposed algorithm has the capability to effectively improve the contrast without color distortion.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.21 no.9
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• pp.1044-1051
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• 2018

In this paper, we propose a new method to improve low light image. In order to improve the image quality of a night image with a moving object as much as the quality of a daytime image, the following tasks were performed. Firstly, we reduce the noisy of the input night image and improve the night image by the tone mapping method. Secondly, we segment the input night image into a foreground with motion and a background without motion. The motion is detected using both the difference between the current frame and the previous frame and the difference between the current frame and the night background image. The background region of the night image takes pixels from corresponding positions in the daytime image. The foreground regions of the night image take the pixels from the corresponding positions of the image which is improved by the tone mapping method. Experimental results show that the proposed method can improve the visual quality more clearly than the existing methods.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.23 no.2
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• pp.135-145
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• 2020

Recently, deep-learning based methods for low-light image enhancement accomplish great success through supervised learning. However, they still suffer from the lack of sufficient training data due to difficulty of obtaining a large amount of low-/normal-light image pairs in real environments. In this paper, we propose an unsupervised learning approach for single low-light image enhancement using the bright channel prior (BCP), which gives the constraint that the brightest pixel in a small patch is likely to be close to 1. With this prior, pseudo ground-truth is first generated to establish an unsupervised loss function. The proposed enhancement network is then trained using the proposed unsupervised loss function. To the best of our knowledge, this is the first attempt that performs a low-light image enhancement through unsupervised learning. In addition, we introduce a self-attention map for preserving image details and naturalness in the enhanced result. We validate the proposed method on various public datasets, demonstrating that our method achieves competitive performance over state-of-the-arts.