슈트용 직물을 대상으로 직물이 스치는 소리를 재현하여 이를 녹은하고 FFT 분석을 통하여 얻은 음향 스펙트럼을 기초로 음색을 정량화할 수 있는 요인을 개발하여, 음색 요인과 KES system에 의해 측정한 직물의 물리적 성진 간의 관계를 고찰하고자 하였다. 직물 소리의 음향 스펙트럼을 기초로 하여 최고 음압과 최저 음압의 차이인 ΔL과 최고와 최저 음압에 해당되는 주파수 간 차이인 Δf, 총음압 LPT의 세가지 요인을 음색 요인으로 정하여 각 직물의 음색 요인 값을 추출하였고, KES를 이용하여 각 직물의 17개의 물리적 성질의 수치를 구하였다. 세 가지 음색 요인과 직물의 물리적 성질 간의 상관관계에서 ΔL은 직물의 인장 회복력과 두께와 유의적인 상관관계를 Δf는 직물의 인장 선형성화 전단성질, 압축에너지, 무게와 유의적인 상관관계를 보이며, LPT는 최대하중시 신장성, 인장 선형성, 인장 에너지와 유의적인 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 세 가지 음색 요인과 직물의 물리적 성질 간의 단계별 희귀관계에서는 LPT가 직물의 물리적 성직(EM, MIU, RC, LT)에 의해 가장 잘 설명되는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구에서 시도한 절량화된 음색은 직물의 물리적 성질과 유의한 관계를 가짐을 확인하였다.
다층 매입형 영구자석 전동기의 설계에 있어서 d, q축 인덕턴스는 전동기의 특성을 결정짓는 중요한 파라미터이다. 그러나 심한 자계 포화 영역에서 동작하는 매입형 영구자석 전동기의 특성 때문에, 4축 q축 전류 조합별로 그 값들이 다를 뿐만 아니라, 설계 단계에서 정확하게 예측하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 매입형 영구자석 전동기의 중요한 파라미터인 d, q축 인덕턴스를 계산하는 몇 가지 방법들을 소개하였다. 또한, 해석 결과와 실험 결과와의 비교를 통하여 제안한 계산 방법의 타당성을 검증하였다.
감리는 정보시스템의 품질을 향상시키기 위한 일련의 활동들 중 하나로 독립된 제3자가 정보시스템 구축 및 운영에 관련된 각종 위험 및 통제 상태를 점검하고 평가하여 개선이 필요한 사항을 권고하는 것이다. 그러나, 대부분의 평가가 감리인의 전문적 경험 및 주관적 판단에 의존한 정성적 방법으로 수행되고 있어 중요한 위험을 간과할 문제점을 내포하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 다양한 비정형 산출물을 DTD와 스키마를 포함한 XML메타 모델인 표준포맷을 생성 후 단계별 필 통합적 방법으로 의미분석을 실시하여 자동으로 위험요소를 식별하고 평가할 수 있는 위험평가 프레임워크, 위험평가 모델, 위험평가 기준을 제안한다. 이와 같은 시스템화된 감리품질 개선기법을 통하여 추출된 결과는 감리인에게 사전에 전달됨으로써 감리노력과 일정을 절약할 수 있어 효율적인 감리수행 및 효과적인 감리결과가 보장된다.
디비피디아 온톨로지는 위키피디아에서 구조화된 데이터를 추출한 지식 베이스이다. 이러한 지식 베이스의 자동 증강은 웹을 구조화하는 속도를 증가시키는데 큰기여를 할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 디비피디아를 기반으로 새로운 트리플을 입력받아 기존의 지식 베이스를 자동 증강시키는 시스템을 소개한다. 스키마를 자동 증강하는 두 가지 알고리즘은 최하위 레벨인 인스턴스가 지닌 프로퍼티, 즉 rdf-triple 단위에서 진행되었다. 알고리즘을 사용한 결과 첫째, 확률적 격상 방법을 통해 단계별로 입력받는 인스턴스와 하위 클래스의 프로퍼티를 이용하여 상위 클래스의 스키마가 정교해졌다. 둘째, 이를 바탕으로 타입 분류가 되어 있지 않았던 인스턴스들이 가장 가까운 타입에 자동 분류되었다. 지식 베이스가 정교해지면서 재분류된 인스턴스와 새로운 트리플셋을 바탕으로 두 가지 알고리즘은 반복적으로 작동하며, 한국어 디비피디아 지식 베이스의 자동 증강을 이루었다.
기업 내부적으로 고객의 정보를 다루는 DataWarehouse 시스템에 대한 활용도가 증대되고 있다. 특히 고객 식별자 정보(주민번호, 고객성명, 전화번호, E-mail, 주소)에 대한 접근을 통해 데이터를 추출하여 분석하고 이를 마케팅이나 고객 Segment 를 위해 활용이 증대되고 있다. 따라서 민감한 고객의 고객의 정보를 전사적인 차원에서 체계적인 관리를 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 DW 고객 식별자 정보 이용절차를 개선하여 대량정보 유출 및 불법 이용을 사전에 예방하고 사후 보안 체계를 강화하는 시스템을 구현 모델을 설명하며, 그 결과로 사용자, 관리자, 감사자까지의 각 단계별 검증 프로세스를 통한 고객 식별자 정보 관리의 극대화 방향을 제시한다.
한국산 표고버섯 산련 1호를 C/N비가 13.1인 버섯 완전액체배지에서 배양하여 균사체를 증식시킨 후 생리활성을 보이는 단백다당체를 추출하였다. 표고버섯 균사체 액체배양시 생성되는 단백다당체는 균사체 세포벽에 약 80%가 존재하고, 약 20%정도는 세포밖으로 분비하는 것으로 나타나 단백다당체의 추출은 균사체가 함유된 배양액 전체를 이용하여 추출하는 것이 높은 수율을 얻을 수 있었다. 그리고 균사체로부터 단백다당체의 추출방법으로 열수추출 및 glass bead mill로 세포벽을 파쇄한 후 열수추출, cellulase 처리 후 열수추출을 비교한 결과 물리적으로 세포벽을 파쇄한 후 60분간 열수추출하는 것이 배양액 100 mL당 약 930 mg의 조단백다당체가 추출되어 수율이 가장 높았다. 추출한 조단백다당체를 사용하여 protease 처리, 그리고 DEAE-cellulose 및 Sephadex G-100 column chromatography를 통하여 단백다당체를 정제한 후 단계별 시료에 대한 mouse leukemic cell인 $P_{388}$의 증식억제는 53.7, 62.2, 93.7, 97.4%로 정제도가 높아짐에 따라 증가하는 것으로 나타났다. Sephadex G-100 column으로 처리한 정제 단백다당체를 TLC/FID로 분석한 결과 단일 peak로 나타나 순수물질임을 확인하였다. 그리고 단백다당체의 성분을 분석한 결과 다당함량은 46.1%로 구성단당류는 glucose 및 galactose, xylose, mannose로 구성되어 있었고, 단백질은 약 7.3%로 주로 proline 및 glycine의 함량이 높았으며 methionine 및 leucine은 거의 없는 것으로 밝혀졌다. 그외에 무기질로서 Na, K, Zn, Ca 등이 존재하는 것으로 나타났다.
MRF (Markov random fields)로 전후 관계가 모델링된 변형된 형태의 ICM 방식을 소개한다. 특징 추출을 위해 부합블록인접의 새로운 MRF 모델을 제시한다. 이 모델은 현재 고려중인 화소를 기점으로 지엽구조인 복수방향의 기하학적 인접화소군들을 발생시켜 집합을 형성한다. 전처리 작업을 통해 산출한 특정 영역 색도분포의 확률적 데이터를 근거로 매 인접화소군 화소들 사이의 색도분포와 인접화소군들 사이의 관련성 여부를 단계별로 확률적으로 비교 판별함으로 해당화소의 영역귀속을 결정한다. 귀속 영역이 판별된 화소에는 특정 색도를 부여하고 타영역의 원소와 차별한다. 이러한 과정을 전 화소들에 확대 적용하면서 관측영상은 영역별로 순차적으로 분류되며 정보가 추출된다. 대상 영상은 탁본영상으로서 바탕영역과 정보영역을 차별적으로 분류, 색도부여를 통해 문자만의 특징을 선별한다. 이 방식은 종래의 ICM 방식의 단점이었던 과/부족 평활 현상을 최소화하는 동시에, 벡터적 판별력 부가에 의한 특정영역 잡음 제거와 얼룩현상 극소화에 효과가 있음이 실험을 통해 확인할 수 있었다. 또한 MICM 방식을 탁본영상의 문자인식에 적용하면 우수한 효과가 있으리라 기대한다.
이 연구는 어린이도서관의 물리적 공간이 어린이 발달에 영향을 미칠 수 있음을 인식하고 긍정적이고 발전적인 방향으로 어린이 발달을 지원할 수 있도록 평가기준을 수립하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위해 먼저 이론적으로 어린이 발달 특성을 검토하고 단계별, 영역별 발달 특성을 적절하게 지원할 수 있는 공간요건의 토대인 이용자편익기준을 분석하였다. 다음으로 이용자편익에서 편익이라는 개념을 구체화하기 위해 어린이도서관 및 어린이공간을 주제로 진행된 선행연구에서 공통적으로 사용되고 있는 편익에 대응되는 개념어들을 추출했다. 그리고 추출된 항목들을 비교분석하고 본 연구의 제시 항목을 추가하여 12개의 개념어를 편익의 대체어로 제시하여 실제 도서관 공간에 적용시켰다. 마지막으로 어린이에게 제공되는 편익 차원에 초점을 맞춘 어린이도서관 공간기준 체크리스트를 제시하였다.
구제역으로 인하여 국내 축산업계 및 관련 산업분야는 매년 막대한 피해를 입고 있다. 구제역과 관련한 다양한 학술적 연구들이 현재 진행되고는 있으나, 구제역의 발병에 따른 사회적 파급효과에 관한 공학적 분석 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 반응을 텍스트 마이닝 방법론을 사용하여 분석하는 체계적인 방법론을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 트위터에 게시된 트윗 중 구제역과 관련된 데이터를 수집한 후, 딥러닝 기법을 사용하여 극성 분류 과정을 거친다. 둘째, 토픽 모델링의 대표적인 기법 중 하나인 LDA를 활용하여 트윗으로 부터 키워드들을 추출하고, 추출된 키워드들로부터 극성별 동시출현 키워드 네트워크를 구성한다. 셋째, 키워드 네트워크을 통해 구제역의 위기단계 구간별 사회적 파급효과를 분석한다. 사례 분석으로써, 2010년 7월부터 2011년 12월까지 국내에서 발생한 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 변화를 분석하였다.
연약점토지반의 압밀거동 예측시, 압축성과 투수성에 대한 비선형 물질함수 특성을 규명하는 것은 가장 중요하며 기본적인 선행 연구내용이라 할 수 있다. 본 연구에서는 압축성과 투수성에 대한 물질함수 특성을 파악하기 위해 해성점토를 이용한 실내 시험을 실시하였다. 실내시험은 수직배수조건 및 수평배수조건, 수직 수평배수조건으로 구분하되 표준압밀 시험과 로우셀 시험등을 실시하였다. 수평배수조건에 대한 물질함수 특성을 파악하기위한 개량 표준압밀 시험장치를 개발하였으며, 시료교랸영항을 최소화하기위한 별도의 시료추출장치를 고안하였다. 또한 로우셀 시험결과와의 비료를 통해, 시험법에 있어 비교적 간편한 개량 표준압밀 시험결과의 신뢰도를 확인할 수 있었다. 모든 시험결과를 통한 유효응력-간극비-투수계수등에 관한 물질함수 특성을 분석한 결과, 유효응력 단계별 간극비 분포는 누승함수의 형태로 표현될 수 있으며, 간극비 단계별 투수계수는 지수함수의 형태로 표현됨을 확인할 수 있었다. 초기함수비가 높고 전단강도가 작은 연약점토의 경우, 유효응력단계별 압축성과 투수성의 비선형성이 매우 크게 나타났으며, 연약 점토지반의 압밀현상 예측에 있어 이러한 비선형성은 무시할 수 없는 큰 영향요소임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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