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김중업의 일본시기, 나카무라 준페이 보자르 건축 모더니즘

Cho, Hyunjung, 김중업 탄생 100주년 기념 컨퍼런스, 김중업 건축박물관, 건축역사학회, 2022-09-05

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김창섭(1996) 다시 읽기

시정곤, 형태론, v.2, no.2, pp.365 - 382, 2000-09

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김치 제조 장치

김경수; 곽병만; 곽경운; 류성윤; 이효종; 김영근; 권민수; et al, 2013-07-01

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김치품질의 관능적 기술과 압축김치의 보존 = Organoleptic description of Kimchi quality and its preservation on a comperssed formlink

양재승; Yang, Jae-Seung; et al, 한국과학기술원, 1976

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김포매립지 주변 지하수오염 확산 저감 방법 연구

김계남; 구자공; 원휘준; 오원진, 지하수환경, v.7, no.1, pp.1 - 7, 2000-03

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깃허브 이슈 관리 시스템을 위한 다중 레이블 분류 봇

박도제; 양혜진; 최광현; 이선아; 강성원, 정보과학회논문지, v.48, no.8, pp.928 - 939, 2021-08

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깊은 3차원 CNN을 위한 채널, 공간, 시간 차원 분리 3차원 컨볼루션 = Channel, spatial and temporal separated 3D convolution for deep 3D CNNlink

변성미; 김경수; et al, 한국과학기술원, 2022

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깊은 바다의 3 차원 환경 모델링과 수중 센서 네트워크 라우팅 기법 연구

김은조; 김대영, 한국통신학회논문지, pp.107 - 110, 2007-07

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깊은 바다의 3 차원 환경 모델링과 수중 센서 네트워크 라우팅 기법 연구

김, 은조; 김, 대영; Kim, Eunjo; Kim, Daeyoung, 한국통신학회 하계종합학술발표회, 2007-07

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깊은 신경망 기반의 전이학습을 이용한 사운드 이벤트 분류

임형준; 김명종; 김회린, 한국음향학회지, v.35, no.2, pp.143 - 148, 2016-03

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깊은 신경망을 통한 사용자 머리 자세 추정

안병태; 권인소, 제9회 한국로봇종합학술대회, 한국로봇학회, 2014-06-19

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깊은 실속으로부터 자동 회복을 위한 피드백 선형화 제어법칙 적용

양희돈; 김종섭; 심현철, 2011 춘계학술대회, 한국항공우주학회, 2011-04

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깊은 엔 웰 씨모스 공정으로 구현된 수직형 바이폴라 정션트랜지스터를 사용한 직접 변환 수신기

이귀로; 남일구

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깊은 엔웰 씨모스로 구현된 수직형 바이폴라 접합트랜지스터를 이용한 수신기.

남일구; 이귀로; 이준희

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깊은 엔웰을 갖는 3중웰 씨모스 공정으로 구현된 수직형바이폴라 접합 트랜지스터 제조방법 및 수신기.

이귀로; 남일구; 김영진

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깊은 위상산란판에서 산란한 가간섭광의 이차상관에 관한 연구 = Second order correlation of the coherent light scattered by deep random phase screenlink

박병천; Park, Byong-Chon; 이상수; 공홍진; et al, 한국과학기술원, 1987

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깊은강화학습 기반 1-vs-1 공중전 모델링 및 시뮬레이션

문일철; 정민재; 김동준, 한국시뮬레이션학회 논문지, v.29, no.1, pp.39 - 46, 2020-03

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깊이 값 측정을 이용한 플래시 영상 색상 보정 장치 및 그 방법

김성대; 황성수; 김수정; 이황수; 심영석; 최준식, 2011-10-06

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깊이 계층 동영상 코딩을 위한 비주얼 헐 기반 프레임워크 = Visual hull-based framework for layered depth video codinglink

황성수; Hwang, Sung-Soo; et al, 한국과학기술원, 2010

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깊이 맵 생성 방법 및 장치

노준용; 이정진; 박종진; 이상우, 2014-08-21

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