자연사면을 대상으로 강우에 따른 침투해석 및 사면안정해석을 통하여 사면토층의 흙-함수특성곡선(SWCC) 맞춤계수에 따른 안정성의 영향을 평가하였다. 연구 대상사면의 토질시료를 채취하여 토층의 물리적, 역학적 및 불포화 특성을 실험하였다. 현장조건의 흙-함수특성곡선(SWCC)의 맞춤계수 α 및 n을 변화시켜 침투해석을 통한 포화심도를 산정하였으며, 이를 고려하여 한계평형해석기법을 이용한 사면안정해석을 수행하였다. 강우에 의한 침투해석 결과에 따르면 맞춤계수 α가 감소함에 따라 토층 내 포화심도가 급격하게 증가하며, 전체 토층에 대한 포화시간도 짧아지는 것으로 나타났다. 그리고 포화심도를 고려한 사면안정해석결과에 의하면 맞춤계수 α가 감소함에 따라 사면안전율은 급격하게 감소하지만, 맞춤계수 n을 증가시키더라도 사면안전율의 변화는 매우 작은 것으로 나타났다. 따라서 강우침투로 인한 포화심도와 이를 고려한 사면안정성은 흙-함수특성곡선(SWCC)의 맞춤계수 α에 크게 영향을 받으며, 맞춤계수 n의 영향은 상대적으로 매우 작음을 알 수 있다.
인공위성 카메라 주반사경의 광학적 성능은 반사경과 반사경 지지부의 접착특성에 크게 영향을 받는다. 따라서 고성능의 주반사경을 설계하기 위해서는 접착제의 기계적 특성 규명이 필수적이다. 본 연구에서는 3종의 접착제를 선별하여 이에 대한 기계적 특성을 규명한다. 접착제의 탄성계수는 인장 시험을 통해 얻을 수 있다. 비선형 거동을 보이는 접착제의 경우 지수함수 형태로 곡선맞춤을 수행하여 응력-변형률 관계를 얻고, 선형거동을 보이는 접착제의 경우 선형 맞춤을 통해 탄성계수를 얻는다. 접착제의 작동 온도 범위내 8개 온도점을 선택하여 시험을 수행한다. 시험을 통해 탄성계수를 온도에 따른 함수로 표현하고, 이를 바탕으로 접착제의 특성에 대해 논의 한다.
본 논문은 가변 조정계수를 이용한 적응형 MPPT 제어 기법을 제안한다. MPPT 제어 루프가 소신호 모델링을 통해 구성되며, PV array 의 동작점에 상관없이 MPPT 제어의 성능을 일정하게 유지하기 위한 가변 조정계수가 결정된다. 가변 조정계수는 오차에 대한 근사화된 곡선맞춤 다항식을 통해 결정되며, 이를 통해 사용자가 원하는 MPPT 의 동특성과 안정성을 전 MPPT 영역에 걸쳐 확보할 수 있다. 제안된 MPPT 기법의 타당성은 3KW 급 시스템에 대한 실험을 통해 검증한다.
최근 남녀노소를 불문하고 피부 관리에 대한 관심이 증가하면서, 피부 개선에 효과적인 화장품의 선택에 관심이 높아지고 있다. 하지만 다양한 화장품들을 대상으로 자동화된 고객 맞춤형 화장품 추천은 그 발전이 더디고, 이와 관련된 연구 또한 아직 미미한 실정이다. 또한, 다양한 특성을 가지는 고객 피부 데이터 셋의 확보가 어려운 상황에서, 소수의 데이터 표본만을 이용하여 화장품 추천이 진행되고 있어 추천의 정확도를 확보하지 못하고 있다. 본 논문은 스마트폰용 휴대용 카메라를 이용하여 고객의 피부 상태를 진단한 후, 고객의 피부 개선에 적합한 화장품을 자동으로 추천하는 기법을 제안한다. 먼저, 화장품 추천을 위해 사용자의 SNS 데이터와 피부 데이터를 수집 및 분석하여 추천 리스트를 생성한다. 이를 기반으로, 추천된 각 화장품의 스코어를 계산한다. 그 다음, 피부 개선 순위와 스코어 기반의 화장품 특성 순위 간의 상관계수를 이용하여 가장 높은 상관계수의 화장품을 우선 추천한다. 성능 평가를 위해 실제 화장품 회사에서 제시한 화장품 추천 리스트와 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 화장품 추천 리스트를 비교함으로써 효용성과 타당성을 입증하였다.
본 연구에서는 동적 세기조절방사선치료에서 깊이에 따른 DLG (Dosimetric Leaf Gap)의 변화가 치료계획시스템에서의 선량계산의 정확성에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 6 MV와 15 MV광자선에 대하여 동일한 SAD 조건하에 4개의 다른 깊이(2 cm, 5 cm, 10 cm, 15 cm)에서 측정된 다엽콜리메이터의 투과계수와 DLG 값을 치료계획시스템에 적용하여 DLG 측정 과정을 모사하였을 때 계산된 투과계수와 DLG 값들을 각각의 측정값들과 비교하여 분석하였다. 이를 위하여 Millenium 120 MLC시스템이 장착 된 단일 선형가속기가 사용되었다. 각각 다른 깊이에서 측정된 DLG와 투과계수 값을 적용하였을 때 치료계획시스템을 이용한 모사에서는 투과계수의 경우 1% 이내로 계산과 측정이 일치함을 보이는 반면에 DLG 값은 15 MV 경우 5% 이내의 차이를 보이고 6 MV에서는 최대 깊이인 15 cm에서 15% 이상 차이가 보였다. 실제의 경우 15 MV 경우 15 cm 깊이까지 DLG의 변화에 의한 실험과 계산의 차이가 작은 반면 6 MV 경우, 10 cm 이상의 깊이에서는 치료계획 시스템에서 계산된 값이 측정과 크게 차이를 나타냈다. 다엽콜리메이터 투과계수를 기준 조건하에서 측정한 고정된 값을 치료계획시스템에 적용하였을 때 측정 깊이에 따른 고정된 투과계수 값과 변화된 투과계수 값의 차이는 크지는 않지만 종양이 위치하는 깊이에 따라서 선량학적 영향이 나타날 수 있으므로 깊이에 따른 다엽콜리메이터 투과계수 및 DLG 값을 각각의 치료계획에 반영하여 환자 맞춤형 치료계획이 될 수 있도록 해야 할 것이다.
목적: 확산법칙을 이용하여 착색렌즈에서의 농도분포와 확산깊이에 대한 연구를 하였다. 방법: Fick의 제2확산법칙을 바탕으로 유도된 이론적 맞춤곡선을 측정값에 맞춤한다. 결과: 맞춤곡선은 측정값과 매우 잘 일치하였으며, 그 결과로서 착색렌즈의 내부로 확산되어 들어간 단위면적당 착색용액의 질량과 착색시간 사이의 관계, 착색렌즈 내 착색염료에 대한 농도분포, 확산깊이 등을 평가할 수 있었다. 결론: 착색렌즈의 착색기전은 확산법칙으로 잘 설명될 수 있다.
2015년 우리나라 스마트폰 보급률이 83%에 다다르고 인터넷 정보 검색은 PC보다 모바일이 추월한지 오래다. 범람하는 정보 안에서 편하고 빠른 것에 익숙해진 사용자들은 이제 개인화된 맞춤형 추천 정보의 제공을 원한다. 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하고 추천하는 것이 필요하다. 현재 대중화된 개인 추천 서비스는 책과 영화가 있는데 생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문에 대해서도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동 기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들간의 유사한 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자의 거리기반 장소를 추천하였다. 또한 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.
스마트폰이나 태블릿 PC와 같이 GPS를 탑재한 모바일 기기 보급으로 위치 기반 정보는 모바일 생활의 필수 요소로 자리잡았다. 이제 사용자들은 더 나아가 개인별 성향에 따른 맞춤형 정보를 원하고 있다. 개인 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하는 것이 필요한데 실생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들이 방문했던 장소의 중 유사한 속성을 가진 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자에게 거리기반 장소를 추천하였다. 또한 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.
본 연구에서는 생체조직의 흡수계수와 산란계수를 비침습적으로 측정하는 방법에 관하여 연구하였다. 피코초 영역의 펄스폭을 갖는 레이저광으로 조직을 조사하고 산란반사된 빛을 시간상관 단일 광자 계수법을 이용하여 피코초 시간영역에서 측정하였다. 측정된 시간분해 반사율의 최대치에 이르는 시간 및 나중소멸부분의 점근선의 기울기로부터 계산되는 값과 디컨블루션방법에 의한 곡선맞춤으로 얻은 값을 비교하여 서로 잘 일치함을 확인하였다. 매질의 산란이 커질수록 흡수가 작을수록 근사식은 더 잘 맞으므로 가시광선부터 근적외선의 파장영역에서 흡수에 비해 산란이 매우 큰 생체조직의 광특성을 비침습적으로 측정하는 중요한 방법이 될 수 있다.
측정점으로부터의 3차원 객체 자동인식은 컴퓨터비전, 지능형로봇 등의 분야에서 주요 연구주제이다. 본 논문에서 저자는 측정오차가 포함되어 있으며 정렬되지 않은 대용량 3차원 측정점으로부터 객체를 자동적으로 추출하며 그 형상계수를 추정하는 소프트웨어 기술에 대한 소개를 하고자 한다. 해당 소프트웨어는 기능적으로 상호 연결된 형상모델 제시, 측정점 분할, 형상모델 맞춤의 세 부분으로 이루어졌으며 최단거리 최소제곱법(ODF)이 핵심요소이다. ODF는 형상모델과 측정점 사이의 최단거리의 제곱합을 최소화하는 형상모델 계수를 추정한다. 무작위로 선정된 부분 측정점에 대한 임시 형상모델로서 이차 곡면이 ODF에 의하여 구하여지면 우리는 이로부터 3차원 객체를 자동적으로 추출하는 과정인 최종 형상모델 제시, 측정점 분할, 형상모델 맞춤에 필요한 초기값을 제공할 수 있다. 소개된 소프트웨어 기술을 실제 3차원 측정점에 적용함으로써 그의 성능을 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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