이산화탄소 분리공정에 있어서 분리막 공정은 소형, 모듈성, 설치의 용이성, 작동의 유연성, 낮은 설치 비용 및 낮은 에너지 소비량 등의 장점들로 인하여 주목 받고 있다. 본 연구에서는 실험데이터와의 비교를 통해 교차흐름, 병류흐름, 향류흐름 3가지 모델의 정확도를 알아보았다. 실험에서 이용된 이산화탄소 분리공정을 가장 잘 나타내어주는 모델을 토대로 전산모사를 통하여 2단 막 분리 구조에서의 운전조건을 규명하고 분리막의 투과도 및 선택도가 분리성능에 미치는 영향을 알아보았다. 나아가 수증기 sweep을 이용하는 2단 막 분리 구조에서 열교환망 합성기법을 적용하여 열교환기 도입에 따른 소요 전력의 변화와 운전비용 절감효과를 살펴보았다.
휴대용 컴퓨팅이 발전해 나가면서 무선 네트워킹이 등장하게 되었다. 유선 네트워크의 케이블로부터 자유로워지면서 사용자들은 장소의 제약을 덜 받으며 네트워크와 인터넷의 다양한 서비스를 받는 것이 가능해졌다. 무선 네트웍킹 환경이 나날이 발전함에 따라 무선 네트워킹에 관련된 여러 가지 기술이 발표되어왔다. 이들 중 가장 대표적인 것이 바로 무선 랜과 Bluetooth이다. 본 논문에서는 Bluetooth륵 이용한 무선망에 있는 PC와 유선망에 위치한 PC와의 통신을 가능케 하는 어플리케이션의 구현을 통하여 무선망과 유선망간의 데이터 교환 방법을 보였다. 구현된 프로그램은 총 3개로 구성되어 있다. 유선망에 연결되어있지 않은 PC에는 Bluetooth module이 부착되어있고, Bluetooth gateway는 유선망에 연결되어 있으며 Bluetooth module이 부착되어있다. Bluetooth gateway와 유선망의 PC와는 ethernet을 통하여 데이터를 주고받도록 구현하였다. 본 연구에서는 유선망과 무선망을 중계할 게이트웨이를 애플리케이션 레벨에서 분리(split) 방식을 이용하여 구현하였다.
본 논문은 신경망을 이용한 자음인히기에 관한 연구이다. 우선 자음과 모음이 포함된 음성에서 자음부분을 분리하였다. 각각의 자음을 몇개의 집단으로 나누어서 자음구간대 영교차율을 조사하였다. 마지막으로 자음을 인식하기 위해 제어망과 몇개의 소규모 망으로 구성한 혼합 신경망을 제안한다. 제어망은 입력된 자음이 어느 집단에 속하는가를 결정하고, 소규모망에서는 각 집단에 속하는 자음을 인식한다.
본 논문에서는 multistatic 소나망의 효과도 분석을 하였다. 특히 본 논문에서는 multistatic 소나망의 탐지 성능 분석을 통해 효용성을 알아보았다. Multistatic 소나망은 송/수신기가 분리된 일종의 다중 분산 센서 시스템으로, 최적의 탐지 성능을 갖기 위해서는 적절한 융합 규칙 및 센서 배치가 필요하다. 분산 센서 융합 기법으로 bayesian 결정 기법을 기반으로 한 융합 기법을 적용하였으며, 실제 해양 환경하에서의 탐지 성능 분석을 위해 개선된 bistatic 표적 강도 모델과 거리 종속 전송 손실 모델을 이용한 multistatic 소나망 탐지 모델을 제안하였다. 기존 소나망과의 모의 비교 실험을 통해 multistatic 소나망의 우수성을 입증하였다.
최근 차세대네트워크(Next Generation Network 이하 NGN)란 이름으로 음성서비스 및 다양한 멀티서비스(multi-service)를 품질이 보장되는 IP 네트워크 상에서 제공하려는 움직임이 활발하다. 그리고 NGN에서 원활한 서비스 제공을 위하여 해결되어야 할 문제들은 전달망 구조 정립, IP 망의 QoS 보장, 서비스 생성 및 관리, 그리고 제어채널의 분리에 따른 제어망 설계분야로 나누어져 연구가 진행되고 있다. 특히, NGN에서는 호 및 연결 제어정보와 사용자 데이터를 전달하는 루트가 서로 분리된 형태로 구현될 예정이며, 호 처리 성능평가에 대한 방안은 조속히 정리되어야 할 주요한 문제 중의 하나이다. 그러나 아직 호 처리 성능에 대한 어떠한 정량적 평가방법도 제안되어 있지 않다. 본 연구에서는 NGN에서 음성서비스를 제공하기 위한 제어망 설계에 있어서 QoS 지표의 하나인 호 설정 지연 목표치를 만족시키기 위하여 소프트스위치가 갖추어야 할 서버의 성능을 정량적으로 분석하고 예측하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 신경망을 이용한 동작분석 기법을 통한 자동화 영상감시시스템의 구현과 응급상황 검출에의 응용을 제안한다. 카메라로부터 입력된 영상은 통계적 배경 모델에 의한 배경 감산법에 의해 객체영역이 분리되고, 분리된 객체영역의 특징을 표현할 수 있는 특징벡터의 형태로 변형된다. 특징벡터를 이용한 동작분석을 위해 신경망을 사용하였고 간단한 연산에 의해 동작을 구분할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 실험을 위해 stand, faint, squat 등 3가지의 동작 상태를 분류할 수 있도록 하였고, 실험 결과 응급상황을 검출하기 위한 알고리즘으로 유용함을 보였다.
제주산 감귤생산량은 51만톤(2016년)으로 수확기에 장마 등과 같은 환경적 요인에 의해 결점과의 비율이 24.9% 정도이다. 결점과로 통칭되는 비상품과는 일부 대기업의 쥬스공장에서 수매하는 량을 제외한 대부분은 자체 농장에서 폐기처분되고 있어 많은 감귤 비상품과 처리에 많은 문제점이 노출되어 오고있다. 성주군에서는 결점과 및 비상품과가 시장에 출하되는 것을 방지하기 위하여 자체 수매하여 액비, 발효퇴비, 사료화 가공 등에 많은 비용을 투자하고 있다. 따라서 본 연구는 당도가 15 Brix에 달하는 고당도 감귤 및 참외의 비상품과를 효과적으로 착즙하여 감귤 착즙액은 생산농자재로 환원하고, 참외 착즙액은 참외조청용 원료로 사용하는 기술을 개발하고자 한다. 착즙장치는 PLATE형 스크류, 테퍼 스크류 하우징, 파쇄된 과즙을 마지막 단계인 압입하는 고깔부 및 동력을 공급하는 구동부로 구성하였다. 개발한 고액분리 착즙장치의 외형은 $W1,000{\times}L2,000{\times}H1,070$이고 사용동력은 0,75kw, 1/30 감속모터를 사용하였다. 일반적인 착즙장치는 1단 분쇄와 동일 원통형의 스크류 압착으로 고액분리를 위한 착즙이 이루어지기 때문에 처리량이 150kg/hr에 불과하지만 개발한 고액분리장치는 2차 분쇄와 원통형과 원추형의 스크류 압착 후 고액분리망을 통과하도록 하여 500kg/hr 이상을 착즙이 가능하도록 개발하였다. 따라서 농산물의 고액분리를 통한 농산물의 가공을 위한 연속 착즙 장치는 2단 분쇄와 원통형 및 원추형 압착 미세망을 이용한 고액분리 착즙기는 기존 착즙기에 비하여 처리량이 3배 이상 증가되었다는 것을 알 수 있었다. 기존 감귤 착즙기의 수율은 60%정도이나 개발 착즙기의 착즙 수율은 66.5%로 나타나 본 연구에서 개발한 착즙기의 수율이 기존 착즙기의 수율보다 약간 높게 나타났다. 기존 착즙기는 원료(농산물의 종류)의 종류나 전처리에 제한이 있어 전용으로 사용하는데 비해 본 연구에서 개발한 고액분리 착즙기는 원료의 종류나 전처리 상태에 관계없이 사용 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습 파라미터를 이용한 효율적인 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 엔트로피 최적화 함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에서 학습율과 모멘트를 역혼합행렬의 경신 상태에 따나 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문과 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 지문과 영상의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 특히 제안된 알고리즘은 문제의 규모가 클수록 분리성능과 분리속도의 개선 정도가 큼을 확인하였다.
일반적으로 ISDN의 망구조는 4가지의 주요원칙에 의거 형성되며 발전된다고 볼 수 있다. .데이터 정보와 콘트롤 정보간의 분리 .Basic 및 advanced 서비스의 효율적인 적용 .가입자와 망간의 상호독립성 유지 .망의 계층적 구조 그러고 ISDN은 정보통화로 네트워크, 콘트롤 네트워크 및 서비스 네트워크로 구성되며 이들의 효율적인 운용으로 ISDN의 망 및 서비스기능이 설정 된다. 따라서 본 고는 이상의 사항을 구체적으로 분석하고, 그 구조모델을 검토하기 위하여 ISDN의 주요 요구사항, 기능요소, 교환구조, 기능요소들간의 통신에 관해 살펴보았다.
본 논문은 카메라로 획득한 배의 표면과 꼭지 영상을 입력으로 하여 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 양호한 배인지 아닌지를 판별하는 판별기의 설계에 대해 설명한다. 먼저 입력 영상에서 배경을 분리시킨 후 배만을 포함하는 영상을 얻고 이 영상에서 윤곽선과 같은 여러 가지 특징들을 추출한 후 미리 대량의 표면 영상과 꼭지 영상으로 훈련시킨 두 개의 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 배의 상태를 판별한다. 구현되는 세부 모듈을 과일 종류에 맞게 수정한다면 제안되는 방법을 사과, 참외와 같은 다른 과일에도 적용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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