A rotordynamic analysis was performed with a dry vacuum pump, which is a major equipment in modern semiconductor and LCD manufacturing processes. The system is composed of screw rotors, lobes picking air, helical gears, driving motor, and support rolling element bearings of rotors and motor. The driving motor-screw rotor system has a rated speed of 6,300 rpm, and was modeled utilizing a rotordynamic FE method for analysis, which was verified through 3-D FE analysis and experimental modal analysis. As loadings on the bearings due to the gear action were significant in the system considered, each resultant bearing load was calculated by considering the generalized forces of the gear action as well as the rotor itself. Each resultant bearing loading was used in calculating each stiffness of rolling element bearings. Design goals are to achieve wide separation margins of lateral and torsional critical speeds, and favorable unbalance responses of the rotor in the operating range. Then, a complex rotordynamic analysis of the system was carried out to evaluate its forward synchronous critical speeds, whirl natural frequencies and mode shapes, unbalance responses under various unbalance locations, and torsional interference diagram. Results show that the entire system is well designed in the operating range. In addition, the procedure of rotordynamic analysis for dry vacuum pump rotor-bearing system was proposed and established.
나무는 대기 중의 탄소를 흡수하기 때문에 산림은 목재의 생산지로서만 아니라 탄소저장고로 고려되어야한다. 이 연구는 산림의 탄소흡수 역할을 고려한 최적 벌채연령을 찾는 데 중점을 두고 있다. 관리방법별 연령별 재적자료를 이용하였으며, 문제해결을 위해 다이나믹프로그래밍을 적용하였다. 그 결과 벌채연령은 탄소의 가치를 고려하지 않은 경우보다 늘어나는 것으로 분석되었다. 그러나 정부가 규정하는 국유림 소나무에 대한 벌채연령보다는 짧은 것으로 나타났다. 따라서 국유림 소나무에 대한 정부의 관리에는 탄소흡수에 대한 가치뿐만 아니라 다른 공익적 가치가 포함되어 있다고 판단할 수 있다. 반면 사유림에 대한 규정은 적정 벌채연령보다 짧은 것으로 나타났으며, 이로 인해 사유림경영에 비효율성을 초래할 수 있다.
본 논문에서는 마르코프 네트워크로 모델링된 다관절체(Articulated body) 사람을 양안 영상(stereo image)을 통해 획득 되어진 디스패리티 맵(disparity map)을 이용해 효과적으로 추적하는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보만을 사용하여 에너지함수의 우도(likelihood)를 계산하는 방법은 조명 및 그림자의 영향과 배경 색상의 임의성 때문에 강건하지 못 하다. 본 논문에서는 색상 정보에 더불어 디스패리티 정보를 활용하여 우도를 계산하는 방법을 제안한다. 원통형 모양의 사람의 신체 요소(body part)는 2차원 영상으로 사영될 때 직사각형으로 사영되므로 이 직사각형의 디스패리티의 분포가 불연속 하지 않다는 특성을 이용한다. 또한 본 논문에서는 디스패리티 맵을 사용한 조건적 메시지 생성 방법을 제안해 신뢰 전파에서 불필요한 메시지 업데이트 수행을 줄이는 방법을 보여준다. 메시지 업데이트는 신뢰 전파 알고리즘의 전체 수행 시간에 80% 이상을 차지하므로, 조건적 메시지 생성 방법은 기존 대비 9~45%의 속도 향상을 보였다. 또한 사람의 연속적인 움직임 특성을 이용한 다이나믹 모델을 제안해 추적 속도를 향상하였다. 자세한 내용은 4장에 설명되어 있다. 실험 결과 제안하는 디스패리티 정보를 활용한 신뢰 전파를 사용해 다관절체를 추적하는 방법은 기존 대비 강건한 추적 결과와 함께 빠른 속도로 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 표현(multiple description) 개념을 이용하여 에러에 강인한 동영상 부호화 방법을 제안한다 제안하는 방법은 DCT 계수의 최적 분할 방법과 채널 환경에 따른 단일표현/다중표현 전환 방법으로 구성되어 있다. DCT 계수 최적 분할 방법에서는 입력 신호를 주어진 중복량(redundancy)에서 최적의 과잉 비트율-왜곡(redundancy rate-distortion, RRD) 성능을 갖는 두 개의 표현으로 분할한다. 최적화 방법으로는 라그랑제 최적화 방법(Lagrange optimization method)을 사용하였고 재귀적 구조를 사용한 다이나믹 프로그래밍 기법을 사용하여 분할의 복잡도를 줄인다. 단일표현/다중표현 전환 방법에서는 재귀적 최적 화소단위 예측(recursive optimal per-pixel estimate, ROPE)를 이용하여 복원 에러를 예측한 후, 낮은 패킷 손실율에서는 압축 효율을 위하여 단일표현을 사용하고 패킷 손실율이 큰 환경에서는 에러에 대한 강인성을 위해 다중표현을 사용한다. 모의 실험 결과, 제안하는 다중표현 동영상 부호화 방법은 이상적인 다중표현 채널에서뿐만 아니라 다양한 패킷 손실율을 갖는 채널 환경에서도 기존의 단일표현 및 다중표현 에러 내성 부호화 방법보다 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
스포츠 중계 영상과 같은 동영상은 카메라의 줌과 팬에 의한 화면 전역 이동이 크게 발생하며, 적은 수의 특징점 및 다수의 불규칙 운동 개체들로 인하여 이동 해석이 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 다이나믹한 동영상의 전역 이동 계수를 추출하기 위한 새로운 알고리듬을 제안하고, 이를 개체 추적 시스템에서의 이동 보상과 파노라마 합성에 이용할 수 있도록 하였다. 인접 프레임 사이의 이동을 연속적으로 적용할 때, 누적되는 오차를 최소화하기 위하여, 다중 프레임 간의 이동으로부터, 사이 프레임들 간의 이동을 보간하는 방법을 제안하였다. 여기서 아핀 변환 또는 원근 투영 변환을 하나의 정방 행렬로 보고, 미소 이동을 갖는 행렬의 거듭제곱으로 분할하는 문제를 제시하고, 뉴튼 랩슨 방법을 벡터와 행렬 행태로 변형하여 풀이하는 방법을 제안하였고 매우 효율적으로 계산할 수 있음을 보였다. 이를 다수의 프레임 사이에서 재 계산된 이동과의 오차의 분할에 이용하고, 같은 방법을 계층적으로 수행하는 이동 계수의 향상 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 방송용 특수 효과의 연출과 비디오 인덱싱 등의 응용 분야에 활용할 수 있다.
본 연구는 1971년부터 2002년까지 의무감축국과 비의무감축국의 이산화탄소 배출량에 대한 ${\beta}$-수렴성을 검정하였다. 이를 위해서 Barro and Sala-i-Martin (1995)의 경제성장 수렴성 이론을 확장하였고 기존의 정태적 패널 방법이 아닌 종속변수의 시차변수가 독립변수로 포함되는 동적패널분석 (dynamic panel analysis)과 패널 단위근 검정 (panel unit root test)을 시행하였다. 패널 단위근 검정의 경우, Levin et al. (2002) 와 Im et al. (2003) 두 가지 방법을 적용하였다. 연구 결과 의무감축국은 Levin et al. 방법으로 검정한 결과 단위근 존재가 기각되어 수렴성을 확인할 수 있었고 비의무감축국의 경우 Levin et al. 방법과 Im et al. 방법 모두에서 단위근 존재를 기각하지 못하여 수렴성이 존재하지 않음을 확인할 수 있었다. 또한 의무감축국가와 비의무감축국가의 ${\beta}$-수렴성 검정 결과 두 집단 모두 수렴성이 존재하지만 중국을 제외한 비의무감축국가의 경우 수렴성이 존재하지 않았다. 이는 중국의 기본 배출량이다 국가들보다 월등히 높기 때문에 전체 검정의 편의가 발생했을 것으로 생각되어 중국을 제외한 집단을 재검정한 결과 예상대로 수렴성이 존재하지 않는 것으로 나타났다.
세로토닌 수용체 5-$HT_{1A}$에 대한 방사성추적자로 알려진 $^{18}F$-mefway를 개선된 방법으로 합성하고, 소 동물 뇌 microPET 연구를 통해서 이 수용체에 선택적으로 결합하는 지를 확인하려고 한다. 기존 합성 방법을 수정하여 전구체를 합성하고, $[^{18}F]^-$과 $130^{\circ}C$에서 30분간 교반하여 $^{18}F$-mefway를 합성하여, Solid phase extraction(SPE)과 HPLC를 이용해 정제한 다음, 소동물 뇌의 microPET 다이나믹 영상을 얻었다. Oxalyl chloride와 LAH/diethyl ether을 사용해서 기존 합성수율 9%에서 34%로 $^{18}F$-mefway 전구체를 향상된 수율로 합성할 수 있는 개선된 방법을 확립하였다. 이렇게 합성된 $^{18}F$-mefway는 세로토닌 5-$HT_{1A}$수용체 영상용 방사성 의약품으로서 신경정신질환 연구에 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 영상이 가지는 컨텐츠를 보호하면서 영상의 크기를 실시간으로 변환하는 영상 리타겟팅 방법에 대하여 제안한다. 기존의 컨텐츠 기반의 영상 리타겟팅 기법인 seam carving은 영상의 크기 조절 시 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming) 기법을 사용하기 때문에 반복적인 누적 최소 에너지 맵의 갱신 과정이 반드시 필요하다. 이 갱신 과정에서 전체 영상을 탐색해야 하므로 많은 연산량이 요구되며, 이로 인한 처리 시간 지연이 불가피하다. 제안하는 방법은 이러한 누적 최소 에너지 맵의 갱신으로 인한 처리 시간 지연을 개선하기 위하여, 우선 계산된 누적 최소 에너지 맵에서 seam이 될 수 있는 모든 후보들이 영향을 미치는 영역을 계산한다. 이 후보들의 영역을 이용하여 여러 개의 seam을 동시에 추출함으로써 누적 최소 에너지 맵의 갱신 횟수가 줄어들기 때문에, 전체 연산량이 줄어들어 빠른 처리가 가능하면서도 영상의 화질은 기존의 seam carving 기법과 비슷하게 유지할 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법이 영상이 가지고 있는 컨텐츠를 보존하면서 실시간으로 영상의 크기를 조절할 수 있음을 보여준다.
본 연구의 목적은 디지털 방사선 흉부영상의 개선을 위한 영상처리방법을 제안하고 임상적 유용성을 평가하는 것이다. 흉부영상의 edge를 보존하면서 산란성 노이즈 제거를 위한 비선형의 반복 필터가 고안되었다. 영상의 다이나믹 레인지 (dynamic_range)의 조절이 이루어 졌으며, 해부학적 영역과 주변픽셀과의 호환성을 바탕으로 적응적 영상증강이 이루어졌다. 종격동 영역에서의 영상증강과 더불어, 폐 영역에서의 혈관조직, 기관지, 폐 조직 등이 적절하게 증강되었다. 3명의 판독의에 의한 임상평가가 이루어 졌으며, PA 영상에서는 11개, 그리고 Lateral 영상에서는 9개의 해부학적 영역이 면밀하게 관찰되었다. 각각 100장의 영상들이 ITU (International Telecommunication Union) recommendation 500에 따라 평가되어졌으며, 그 결과는 good과 adequate중간인 3.4의 평균치를 보였다. 이는 제안한 영상처리의 임상적 유용성이 최소한 양호함 이상의 가치가 있음을 의미한다. 유용한 해부학적 정보의 손실을 방지하기 위해, 영상표시장치와 인간의 인지계를 고려하면서 영상개선이 이루어졌다. 디지털 방사선기기의 등장으로 진단의 정확성을 향상시키기 위한 지속적인 영상 개선연구가 필요하다.
본 논문에서는 인체 모션 데이터를 공간적 제약이 많은 환경 속에 있는 휴머노이드의 몸체에 맞추어 리타겟팅하는 기술을 소개한다. 주어진 모션 데이터는 물체를 손으로 잡거나 장애물 사이를 피해 다니는 등의 세밀한 인터랙션을 포함하고 있다고 가정한다. 또한 휴머노이드의 관절 구조는 인체 관절 구조와 다르며 주변 환경의 모양도 원본 모션이 촬영 될 당시와 서로 다르다고 가정한다. 이러한 조건 하에서 단순히 몸체의 변화만 고려한 리타겟팅 기법을 적용한다면 원본 모션 데이터에서 나타난 인터랙션의 내용을 그대로 보존하기 어렵다. 본 논문에서는 모션 데이터를 휴머노이드 몸체에 맞게 리타겟팅하는 문제와 인터랙션의 내용을 보존하는 문제를 나누어서 독립적으로 해결하는 방법을 제안한다. 먼저 환경 모델과의 인터랙션은 무시하고 모션 데이터를 휴머노이드 몸체에 맞게 리타겟팅 한다. 다음, 환경 모델의 모양을 휴머노이드 모션에 부합하도록 변형하여 원본 데이터에서 나타난 인터랙션이 재현되도록 한다. 마지막으로 휴머노이드 몸체와 환경 모델 사이의 공간적 상관 관계에 대한 제약 조건을 설정하고 환경 모델은 다시 원래 모양으로 되돌린다. 보스턴 다이나믹 사의 아틀라스 로봇 모델을 사용한 실험을 통해 제시된 방법의 유용성을 검증하였다. 향후 모션 데이터 트레킹을 통한 휴머노이드 동작 제어 문제에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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