주기적 결함이 철 단층의 자성에 미치는 영향을 탐구하기 위해 전전자 총퍼텐셜 보강평면파 에너지 띠 방법을 이용하여 전자구조를 계산하였다. 결함은 원자 한 개가 빈 점결함, 각기 3개, 5개, 7개의 원자자리가 비어 있는 I 자형, + 모양, H 자 모양을 고려하였다. 빈자리에 가까이 있는 철 원자의 자기모멘트가 가장 컸으며, 결함의 원자수가 증가할수록 그 값도 증가하여, 점결함의 경우 3.08 보어마그네톤이었으며, I 자형, + 모양 및 H자 모양의 경우 각기 3.09, 3.15, 3.30 보어마그네톤이었다.
온라인 서명검증을 위해서는 서명의 국부적인 형태가 중요한 판단 근거가 된다. 함수적 접근이나 매개변수적 접근과 같은 지금까지의 접근방법은 서명을 시간에 대한 함수로 나타내거나, 특징집합으로 표현함으로써, 서명의 국부적인 모양을 무시한 채로 서명검증에서 유용한 요소로 사용될 수 있는 국부적인 모양에서의 다양한 특징, 국부적인 모양의 변화, 형태의 복잡성 등을 사용하지 않았다. 이 논문에서는 서명을 구성 형태에 근거한 구조적인 표현 방법으로 나타내어 서명의 국부적인 모양의 분석과 중요한 부분에 대한 선택적인 사용이 가능한 새로운 접근방식의 서명 검증 기법을 제시하였다. 즉, 서명의 구조적 표현에 근거하여 국부적 가중치 적용방법과 진위판단을 위한 임계치의 개인별 차등화 방법을 고안하였고, 이에 대한 실험결과를 분석하였다.
필기 한글 문자 인식을 위한 획 추출 방법으로 많이 사용되는 세선화는 패턴을 왜곡시키는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 모양 분해 알고리즘을 사용한 한글 문자의 골격선 추출 방법을 제안한다. 먼저 모양 분해 알고리즘을 사용하여 입력 패턴을 유사 볼록한 부품 집합으로 분해한다. 모양 분해된 패턴에서 결합 부품을 탐지하고, 이 부품과 인접한 부품들로부터 골격선을 구한다. 그 다음 결합 부품과 인접하지 않은 부품들에 대한 골격선을 추출하고 골격선의 연결성을 보장하기 위해서 선분 연장을 수행한다. 본 논문에서 추출한 골격선과 세선화로 추출한 골격선을 비교하기 위하여 다섯 가지 비교 기준을 설정하고, 이를 기반으로 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 여러 기준에서 세선화-기반 방법보다 우수함을 보였다.
파푸아뉴기니 열대 우림에 서식하는 극락조의 가슴깃은 독특한 나노 구조를 가지고 있다. 이 독특한 구조에 의해 구조색이 발현된다. 또한 이 구조색은 입사하는 빛의 각도에 따라 색이 변화 하며 아름다운 색을 낸다. 극락조의 가슴깃의 구조는 keratin과 melanin으로 구성 되어 있는데 keratin과 melanin이 한 층씩 교대로 위치하여 multi layer 구조를 가진다. 가슴깃의 단면의 형태는 부메랑 모양의 구조로 되어 있는데 물질은 주로 keratin 으로 이루어져 있고 keratin 내부에 melanin rodlet이 층층이 박혀서 multi layer를 형성한다. 부메랑 모양의 단면에서 keratin 피질의 각도는 약 $30^{\circ}$ 정도로 이루어져 있고 내부의 melanin 기둥이 이루는 층은 약 $11.3^{\circ}$ 정도로 이루어져 있다. 본 연구에서는 극락조 가슴깃의 구조를 도식화 하여 입사하는 빛의 각도에 따라 나타나는 구조색을 FDTD simulation을 통해 계산하였고 실제 구조에 의해 측정된 reflectance spectra와 비교하여 특성이 유사하게 나타남을 확인 하였다. 실제 극락조 가슴깃의 반사 특성은 부메랑 모양 구조의 가운데 부분에서는 파장이 610 nm 정도인 주황빛이 주로 반사가 되고, 부메랑 모양 구조의 양옆 부분에서는 파장이 420 nm 정도인 파란빛이 주로 반사되어 나타난다. 그리고 각도에 따른 구조색의 변화는 보통의 multi layer의 특징과 다르게 나타난다. 입사하는 빛의 각도가 커질수록 reflectance peak가 나타나는 파장이 점점 짧아지는 특징은 일반적인 multi layer와 일치하지만 일반적인 multi layer가 입사 각도가 커질수록 reflectance가 커지는데 반해 극락조 가슴깃의 반사특성은 입사 각도가 커질수록 reflectance는 오히려 작아진다. 우리가 도식화한 구조를 FDTD simulation한 결과는 이러한 특징이 실제 구조의 측정 결과와 일치하게 잘 나타났다. 또한 keratin과 melanin층의 각도 및 두께변화에 따른 reflectance를 FDTD simulation을 통해 계산 해보았고 구조변화에 따른 특징들을 확인해 보았다.
본 논문에서는 객체들의 공간적 특성이 반영된 시각적인 특징벡터를 이용한 내용기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 검색 기법은 여러 색상으로 이루어진 객체들을 표현하기 위하여 가우시안 혼성 모델을 적용하여 모델의 최대유사 파라미터는 EM 알고리즘을 사용하여 추정한다. GMM을 기반으로 하여 분할된 각 객체들로부터 Fourier descriptor의 색상 히스토그램을 사용하여 모양과 색상 특징을 추출하게 된다. 영상 검색은 두 단계로 구성되는데 첫 단계에서는 공간적인 모양 특성을 추출하여 모양이 유사한 객체들을 후보 영상으로 압축하게 되며 마지막으로 객체의 색상 히스토그램에 의하여 검색이 수행된다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 분할된 객체의 공간적, 시각적 특징을 이용하여 효율적으로 검색을 수행할 수 있음을 보여준다.
TiOCl$_2$수용액과 암모니아수의 반응으로부터 얻은 titanium hydroxide 침전물에 대해 각각 NaOH 또한 HCl 처리를 통하여 비교적 낮은 온도에서 결정성이 우수하고, 높은 비표면적을 갖는 결정형 TiO$_2$나노분말을 제조하였다. 저온처리 조건을 변화시킴으로써 TiO$_2$분말의 결정상과 입자 모양을 제어할 수 있었는데, NaOH 처리한 다음 산처리한 분말에는 아나타제와 루틸상이 함께 형성되었으며 구형입자와 긴 스핀들 모양의 입자들로 이루어져 있었고, 비등수 처리 시에는 열처리를 통해 아나타제상의 구형 입자들을 얻을 수 있었다. Titanium hydroxide를 0.1M과 0.5M에 산처리한 분말은 모두 아나타제상을 나타내었는데, 0.1M의 분말은 구형입자로 이루어져 있었고, 0.5M의 경우는 대부분 구형입자들로 이루어져 있었지만 스핀들 모양의 입자들도 소량 관찰되었으며, 2M에 산처리한 분말은 루틸상으로서 모두 스핀들 모양의 입자들로 이루어져 있었고, 제조된 분말의 비표면적은 약 240-250$m^2$/g을 나타내었다.
탠저블 가상 문화유산 환경은 탠저블 인터페이스를 사용하여 사용자간의 상호작용을 높이고 적극적인 참여를 유도하여 문화유산의 이해를 증진시키는 가상환경이다. 본 연구에서는 가상환경에서 탠저블 블록과 네이게이션 인터페이스를 사용한 축성 쌓기 놀이를 통하여 다수의 사용자들이 적극적으로 고창 문화유적지인 모양성의 문화적 이해와 협동을 배울 수 있도록 한 탠저블 모양성 시스템을 논한다. 본 논문에서 먼저 관련 연구를 살펴보고, 모양성의 역사적, 문화적 배경과 탠저블 모양성 시스템 디자인과 구현을 설명한다. 또한 사용자 관찰을 통하여 나타난 개선점과 향후 연구 방향에 대해 논한다.
여성의 질에서 분리한 질편모충을 생리주기 $5\sim10$일 사이의 인체 질상피세포와 10 : 1의 비율로 $37^{\circ}C$ 항온기에서 30분 반응시킨 후 주사전자현미경으로 질편모충의 형해를 관찰하였다. 정상 질편모충은 난원형 모양인데 비해 인체 질상피세포와 반응시킨 충체는 위족을 길게 내밀고 몸이 얇게 퍼져 아메바모양으로 변화하면서 질상피세포에 강하게 부착하는 것이 관찰되었다. 반면 HeLa세포에 부착된 질편모충은 난원형모양을 유지하면서 부착하는 것이 관찰되었다. 이 결과를 종합할 때 질편모충은 질상피세포에 부착할 때 질편모충의 생존에 유리한 아메바모양으로 변하는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 포크 모양의 급전선로를 갖는 마이크로스트립 슬롯 안테나를 설계하고 제작하였다. 폭이 넓은 슬롯 안테나의 광대역 특성을 얻기 위해 급전선로를 포크 모양으로 변형하고, 슬롯의 크기와 옵셋 간격을 조정하였다. 이러한 설계 변수 변화에 따른 마이크로스트립 슬롯 안테나의 특성을 분석하여 광대역 마이크로스트립 슬롯 안테나를 설계하였다. 포크 모양의 급전선로를 갖는 마이크로스트립 슬롯 안테나를 제작하여 측정한 결과, VSWR≤2에 대해서 1.65 GHz에서 6.20 GHz까지의 광대역특성이 얻어졌다.
LIDAR를 이용해서 얻은 3차원 점군 데이터는 작은 물체를 추출하기에는 오차의 영향이 크기 때문에 작은 밸브를 자동으로 추출하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 잡음이 있는 3차원 점군 데이터 사이에서 밸브의 위치 및 방향(Pose)의 정보를 얻는 방법을 제안한다. Pose를 얻기 위해서 밸브가 원환체 모양의 손잡이, 원통 모양의 Rib, 평면 모양의 중심축 평면인 기본 도형으로 이루어진 모델이라고 가정한다. 그리고 밸브의 중심 좌표에 대한 추가적인 입력을 받아서 밸브의 Pose를 추출한다. 중심점을 기준으로 거리에 따른 히스토그램을 생성하고, 히스토그램의 값에 따라 손잡이, Rib, 중심축 평면의 파라미터를 통계적인 방법으로 추출하여 최종 밸브의 Pose를 추출한다. 추출된 밸브의 Pose를 이용하여 3차원 점군 데이터에 밸브의 모형을 각 모양으로 복원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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