특정한 물체를 추적하는 방법에는 여러 가지가 있다. 사람의 경우 시각, 청각, 촉각, 미각 등의 여러가지 방법으로 물체를 추적하고 판단할 수 있는데 한 가지 방법 보다는 두 가지, 세 가지 방법을 동시에 사용하는 것이 물체를 추적하고 판단하는데 도움이 된다. 그러나 컴퓨터는 사용할 수 있는 정보가 제한적 이다. 물체를 추적하는데 있어서 영상데이터 만을 사용할 경우 물체가 가까이 있어 화면 전체를 차지할 경우 더 이상의 물체를 판단하기 힘들어 진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 거리 센서를 부착함으로서 이동 로봇이 물체에 일정거리를 유지하면서 이동을 할 수 있도록 구현하였다.
텍스트를 자연어 처리를 위한 모델에 적용할 수 있게 언어적인 특성을 반영해서 단어를 수치화하는 방법 중 단어를 벡터로 표현하여 나타내는 워드 임베딩은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석 가능한 언어 모델의 필수 요소가 되었다. Word2vec 등 다양한 워드 임베딩 기법이 제안되었고 자연어를 처리할 때에 감성 분류는 중요한 요소이지만 다양한 임베딩 기법에 따른 감성 분류 모델에 대한 성능 비교 연구는 여전히 부족한 실정이다. 본 논문에서는 Emotion-stimulus 데이터를 활용하여 7가지의 감성과 2가지의 감성을 5가지의 임베딩 기법과 3종류의 분류 모델로 감성 분류 학습을 진행하였다. 감성 분류를 위해 Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest 모델 등과 같은 보편적으로 많이 사용하는 머신러닝 분류 모델을 사용하였으며, 각각의 결과를 훈련 정확도와 테스트 정확도로 비교하였다. 실험 결과, 7가지 감성 분류 및 2가지 감성 분류 모두 사전훈련된 Word2vec가 대체적으로 우수한 정확도 성능을 보였다.
RSST를 이용한 분할법은 정확한 영역 경계를 추출과 분할결과의 해상도를 조절 등의 많은 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상분할을 위한 세 가지 고속 RSST 알고리듬을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 고속 가지검색을 위해 가중치의 크기에 따라 가지들을 분류한다. 두 번째 방법은 RSST 구성 전에 매우 유사한 가지들을 제거된다. 세 번째 방법에서는 시각적으로 중요하지 않은 소영역의 가지들을 제거된다. 제안된 알고리듬들을 영상분할에 적용한 결과 기존의 RSST와 비교하여 PSNR과 화질의 저하가 거의 없이 RSST 수행시간을 10 $\sim$ 40배 정도 줄일 수 있었다.
세 개의 isocyanate작용기를 가지는 IP-$75^{(R)}$와 하나의 hydroxyl작용기를 가지는 여러 가지 amino alcohol을 ionomer로 이용하여 수분산에 필요한 ionic center가 측쇄에 위치하는 양이온성 수분산 polyurethane (PU)을 합성하였다. NCO/OH몰 비, ionomer의 종류 및 중화제의 종류에 따라 수분산 PU의 입도, 점도, 분산안정성, 접촉각, 표면에너지, $T_g$, 그리고 접착강도의 변화를 알아보았다. 제조된 수분산 PU는 주쇄에 ionic center를 가지는 양이온 수분산 PU보다 더 작은 입도를 가지며 분산안정성도 우수함을 확인하였다.
짝짓기 방법은 교란변수를 통제하기 가장 좋은 방법으로 알려져 있으나, 모수추정시 그 계산방법이 복잡하고, 포함된 모든 정보를 이용할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 그럼에도 불구하고, conditional 모델을 이용한 matched 분석법은 짝지은 자료 분석시 가장 좋은 방법으로 인정되고 있다. 그러나 명확한 confounding 현상을 통제할 목적이 아닌 상태에서 짝지워진 자료를 matched 분석법으로 모수추정하는 경우나, 올바로 짝지워진 자료를 분석법의 편이성 때문에 unmatched 분석을 시도하는 경우, 오히려 estimation bias가 야기될 수 있다. 이러한 estimation bias의 통제능력을 몇 가지 분석방법을 이용하여 비교하고자, 1:2로 대응된 한 환자-대조군 자료를 이용하여 Mantel-Haenszel 분석법, 두가지의 unconditional model을 이용한 다변량분석법의 결과를 conditional model을 이용한 matched 분석법의 결과와 비교하였다. 1. Matched 분석법의 대용방법으로 사용된 세 가지 방법들은 모수추정면에서나 가설검정능력면에서 차이를 서로 보이지 않았다. 2. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 confounder나 effect modifier로 작용되지 않았음이 명백한 경우에는 이들 세 가지 통제 방법과 matched 분석법간에 차이가 없었다. 3. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하지는 않았으나, Confounder로 작용한 것으로 추정되는 경우, unmatched 분석법으로 인해 야기된 estimation bias의 통제능력이 이들 세 가지 대용방안 모두에서 인정되었다. 4. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하고 있음을 직접 확인할 수 있는 경우에는, overmatching에 의한 estimation bias를 의심할 수 있었으며, 이들 세 가지 통제방법은 오히려 unmatched 분석 방법에 가까운 모수를 추정하였다.
We studied on crack growth retardation in single overloading condition. Crack tip branching which as the second mechanism on crack growth retardation was examined. Crack tip branching was observed to kinked type and forked type. It was found that the branching angle range was from 25 to 53 degree. The variations of crack driving force with branching angle were calculated with finite element method The variation of {{{{ KAPPA _I}}}}, {{{{ KAPPA _II}}}} and total crack driving force(K) were examined respectively So {{{{ KAPPA _I}}}}, {{{{ KAPPA _II}}}} and K mean to mode I, II and total crack driving force. Present model(Willenborg's model) for crack growth retardation prediction was modified to take into consideration the effects of crack tip branching When we predicted retardation with modified model. it was confirmed that predicted and experimental results coincided with well each other.
울산 인근의 연못 가장자리 수초에서 채집된 섬모충류가 겹가지섬모충과 (Epistylidae)에 속하는 겹가지섬모충(Epistylis plicatilis Ehrenberg, 1831)과 빈겹가지섬모충 (E. hentscheli Kahl, 1935)으로 각각 동정되어 재기재하였다. 이 종들은 한국에서 처음 보고되는 종들로서 생체표본과 protargol로 염색한 표본에 근거하여 재기재하였다. 원기재와 유사종들과 비교하였는데 겹가지섬모충 (E. plicatilis)은 가늘고 긴 깔대기 형태를 가지며 줄기는 근섬유로 속이 찬 형태이다. 반면에 빈겹가지섬모충 (E. hentscheli)는 비대칭의 종 모양을 띠며 줄기는 속이 텅 빈 형태이다.
편광에 무관한 결합길이를 가지는 double-sided deep-ridge (DSDR) 도파관 구조의 수직 방향성 결합기를 이용하여 대칭형 구조를 가지는 스위칭 동작 유도 영역과 비대칭형 구조를 가지는 소멸비 향상 영역으로 구성된 수직 방향성 결합기 스위치를 제안하였다. 이러한 구조를 이용하여 짧은 길이를 가지며 편광에 관계없이 크로스 상태와 바 상태에서 모두 30 dB 이상의 소멸비를 가지는 스위치를 설계하는 방법과 설계 예를 제시하였다.
다양한 연구 분야에서 강수량, 온도, 습도, 일조량은 연구에 필요한 기후 인자로써 사용되어져 왔다. 외국의 경우 기후 인자들과의 관계를 도출해 내는 연구가 이루어 졌지만 국내의 경우는 이러한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 인자들과의 관계를 강수-온도-습도-일조량이 연동되어 모의되는 기법을 개발하고자 한다. 기존 국내외 연구결과들은 지수함수식의 형태를 가지는 모형을 이용하여 온도-일조량(radiation), 온도-습도, 습도-일조량, 온도와 강수-일조량과 습도를 개별적으로 추정하는 연구들이 있었다. 그러나 온도, 강수량, 습도, 일조량 등은 기상학적 관점에서 모두 연관성을 가지고 각 변량들에 영향을 주고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 4가지 변량들이 가지는 관계를 규명하고 각 변량간의 상관관계뿐만 아니라 4가지 변량이 동시에 상관성을 갖도록 모형을 구축하고자 한다. 일반적으로 각 변량들 간의 확률적인 거동을 동시에 고려할 수 있는 Network 모형이 많이 이용된다. 본 연구에서는 Bayesian Network 모형을 활용하여 4가지 변량 간에 Bayesian Network를 구성하고, 통계적 모형으로 발전시켜 기후변화 연구에 활용하고자 한다. 제안된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해, 서울지점을 대상으로 온도, 강수, 습도, 일조량 값을 이용하였다. 기후변화에 따른 수문순환모형에서 이들 4가지 변량은 기본 입력자료로 이용되고 있으나, 현재까지는 강수 및 온도를 사용한 모형 개발이 이루어지고 있다. 이러한 점에서 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 물순환 변동성을 평가하는 기본 자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Leuconostoc mesenteroides B-512FMCM, 742CB3, 1299C의 dextransucrase들의 glycosyl기 전이 특성을 수용체 반응과 transglycosylation반응을 통해 확인하였다. 수용체 반응의 경우 10% sucrose에 수용체로 4% maltose를 첨가하여 반응시켰고 transglycosylation반응은 다른 크기, 다른 농도 그리고 다른 종류의 가지 결합의 dextran 을 합성하는 효소들을 이용하여 수행하였다. 각각의 효소들은 maltose를 이용한 수용체 반응에서 유사한 종류의 수용체 산물들을 합성한 것에 비해 세 dextransucrase들 (512FMCM, 742CB3, 1299C) 을 일정 비율로 혼합하여 maltose를 이용한 수용체 반응 결과 512FMCM 효소의 활성 비율을 줄이고 742CB3, 1299C 효소의 활성 비율을 증가시켰을 경우에는 ${\alpha}-1{\rightarrow}$3 의 가지결합이 많은 dextran 을 합성하였다. 또한, 세 가지 다른 구조의 dextran(T40, 742CB, B1299)에 100mM maltose을 수용체로 첨가해 각각의 dextransucrase(512FMCM, 742CB3, 1299C)와 transgly cosylation을 수행한 결과 1299C 효소가 세 종류의 dextran(T40, 742CB, B1299) 에 모두 가지 결합이 많은 dextran을 합성함을 확인하였다. 또한 ${\alpha}-1{\rightarrow}$6 결합으로 주로 이루어진 2%, 5% dextran(T10, T40, T7O, T500, T2000)에 dextransucrase(512FMCM, 742CB3, 1299C)를 반응시켜 기존의 dextran 보다 가지 결합이 더 많이 형성된 transglycosylation 산물을 합성하였다. 이때 maltose를 첨가했을 경우 이 수용 체에 의해 많은 ${\alpha}-1{\rightarrow}$6 가지 결합의 dextran 을 합성함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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