영화와 같은 사실적인 영상은 너무 많은 정보를 포함하고 있어서 때로는 사용자에게 제작자의 의도를 쉽게 전달하기 어려울 수 있다. 이와 달리 만화와 같은 비사실적인 영상은 중요하지 않은 부분을 아주 간단하게 표현하거나 혹은 중요한 부분만을 강조해서, 작가의 의도를 직관적으로 훨씬 잘 전달해 준다. 만화는 스피드라인, 말풍선, 배경 텍스쳐 등과 같은 만화 고유의 표현 기법들을 통하여 일반 정지영상들보다 많은 부가적인 정보를 전달해 준다. 특히, 말풍선은 장면 내의 인물들의 대사를 전달하는 매체로, 올바른 내용 전달을 위해 읽기순서(reading order)에 따른 말풍선간의 관계 및 말풍선과 인물간의 관계를 고려하여 적절한 위치에 배치 되어야 한다. 본 논문에서는 비디오 영상에서 추출된 장면의 만화적 변환을 위한 기법들 중에서 말풍선 자동 배치 방법을 제안한다. 제안한 방법은 지도에서 지명을 배치할 때 흔히 사용하는 특징점 라벨 배치(Point-Feature Label Placement) 방법에 기반하였다. 또한, 본 논문에서는 말풍선 배치가 얼마나 잘 되었는가를 평가하기 위한 객관적인 평가 함수를 제안하였다. "Love Actually", "살인의 추억"등의 다양한 영화 장면들을 이용하여 실험한 결과, 제안한 방법의 말풍선 배치 결과가 사람이 수작업으로 배치한 것과 비교해 크게 부족함이 없는 것을 알 수 있었다.
하천 지형학의 중요한 요인이 되는 사행하천의 흐름은 토목기술자와 상당한 관련이 있다. 특정한 하천에 대해 하도개량을 적용시키기 위한 일반적인 기준을 서술하기는 곤란하나 토목설계자에게 어떤 원칙과 기준을 제공하는 것은 중요하다. 본 실험 연구의 목적은 토목 설계자를 위해 수리모형실험에 의한 사석에 대한 기준을 제시하는 것으로, 제방 안전에 효과적으로 사용하기 위한 사석무게 및 크기에 대해 수리모형실험에서 구한 사석을 배치하여 만곡호안을 보호할 수 있도록 하였다. 곡정 상류에 배치되는 사석의 무게는 U.S.B.R.과 Brahams 식으로 구한 결과값을, 크기는 Mavis와 Laushey의 식으로 구한 결과값을 사용할 수 있고, 곡정 하류에 배치되는 사석의 무게는 Brahms식으로 구한 결과값을, 크기는 Steinberg식으로 구한 결과값을 사용할 수 있다.
본 연구에서는 수중익 배치와 종모멘트 특성이 전몰형 수중익선의 종방향 운동 안정성에 미치는 영향에 대하여 Tandem 수중익 모형의 시험을 통하여 고찰한다. 먼저, Canard 날개배치를 가지는 Tandem 수중익 모형을 제작하고 수중익의 양력 및 항력 계측 실험을 수행하여 양력 및 항력 특성을 평가하였다. 또한 종방향 운동의 초기 안정성과 자기 안정성을 가지는 Tandem 수중익 모형의 날개 배치를 결정하였다. Tandem 수중익 모형의 종안정성 시험에서는 선수 및 선미 수중익의 종방향 간격 변화와 종모멘트의 자기안정성 변화에 따른 Pitch 및 Heave 운동 특성, 익주 상태의 종안정성을 평가하였다. 먼저, Canard 날개배치를 가지는 Tandem 수중익 모형을 제작하고 수중익의 양력 및 항력 계측 실험을 수행하여 양력 및 항력 특성을 평가하였다. 또한 종방향 운동의 초기 안정성과 자기 안정성을 가지는 Tandem 수중익 모형의 날개 배치를 결정하였다. Tandem 수중익 모형의 종안정성 시험에서는 선수 및 선미 수중익의 종방향 간격 변화와 종모멘트의 자기안정성 변화에 따른 Pitch 및 Heave 운동 특성, 익주 상태의 종안정성을 평가하였다. 실험 수행 결과 본 연구의 주요 결론의 다음과 같다. 종 모멘트 자기 안정성이 클수록 주어진 고정 pitch 각에서 pitch운동에 대한 자기안정성이 높다. 다음 종모멘트 자기 안정성이 클수록, pitch각도 변화에 따른 pitch운동 및 heave운동의 변동 폭이 상대적으로 작으며 종방향 안정성이 우수하다. 마지막으로 종모멘트 자기안정성이 클수록, 수중익 양력이 동일한 경우, Tandem 수중익의 안정적인 익주를 위해서는 충분한 종모멘트의 자기안정성을 확보하는 것이 필수적인 것을 시험을 통하여 확인하였다.
실제 하우스의 배치형태는 단동만 독립적으로 설치되는 것이 아니라 연동 또는 여러동의 단동이 인접해서 설치되어 있는 경우가 대부분이다. 이와같이 배치형태가 달라지게 되면 하우스의 풍압분포는 큰 차이가 있을 것이므로 하우스의 배치형태 변화에 따른 풍력계수의 변화를 규명할 필요가 있을 것으로 판단된다. 이에 본 연구는 두동의 아치형 단동하우스의 동간거리 변화에 따른 풍력계수의 분포특성을 규명하기 위하여 두동의 모델을 제작하여 풍동실험을 실시하였고, 풍력계수 및 항력계수의 변화를 분석하였다. (중략)
컨테이너 터미널에서 하역작업 생산성은 운영전략과 밀접한 관련이 있다. 본 연구는 수직배치형 컨테이너 터미널을 대상으로 여러 운영전략에 따른 하역생산성의 변화를 살펴보았다. 자가하역이 가능한 ALV 이송시스템을 대상으로 시뮬레이션 모형을 개발하여 하역작업 생산성에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 실험에 따르면 수직배치인 경우에 본선작업 물량의 장치장 분산 할당이 중요한 것으로 나타났다.
세슘은 물속에서 고상보다는 이온이나 착염 등 용존 형태로 존재하는 특성이 강하여, 오염 수계로부터 세슘 제거가 어려운 것으로 알려져 있다. 최근 많은 연구들이 수계 내에서 세슘의 제거효율이 높은 흡착제를 개발하는데 집중하고 있다. 본 연구에서는 대나무 활성탄을 흡착제로 사용하여 수계 내에 존재하는 세슘을 효과적으로 제거하는 실내실험을 실시하였다. 수용액으로부터 대나무 활성탄의 세슘 제거효율을 측정하고, 최적의 세슘 제거능을 가지는 흡착 조건을 도출하고자 다양한 조건에서 흡착 배치실험을 수행하였다. 국내에서 유통되고 있는 5 종류의 대나무 활성탄의 표면 특성을 SEM-EDS와 XRD 분석으로 규명하였으며, 이 중에서 비표면적이 큰 3 종류의 대나무 활성탄을 대상으로 세슘 제거 배치실험을 실시하였다. 다양한 초기 세슘 농도를 가지는 인공수(0.01~10 mg/L 범위)를 대상으로 대나무 활성탄에 의한 수용액 내 세슘 제거량을 측정하여 제거효율을 계산하였고, 두 종류의 흡착 등온식들을 흡착 배치실험 결과에 대응시켜 흡착 상수값을 결정함으로서, 대나무 활성탄의 세슘 흡착 특성을 규명하였다. FE-SEM 분석 결과, 대나무 활성탄은 표면이 다수의 기공을 포함하는 대나무의 섬유질 조직을 그대로 유지하는 입자들로 구성되어, 이들 섬유질 조직 내 다양한 형태의 기공들과 엽상조직 표면들이 주요 세슘 흡착공간인 것으로 밝혀졌다. 흡착 배치실험 결과, C type 대나무 활성탄의 세슘 제거효율이 가장 높았는데, 특히 수용액의 세슘 초기 농도가 1.0 mg/L 이하인 경우에도 75 % 이상(최고 82 %)을 나타내어, 원전사고 등에 의해 오염된 현장 지하수나 지표수(해수 포함)의 세슘농도가 대부분 1.0 mg/L 이하임을 고려하면, 실제 오염수 정화 가능성이 높을 것으로 밝혀졌다. 수용액의 온도는 $5-15^{\circ}C$ 범위, pH는 3-11 범위에서 높은 세슘 제거효율이 일정하게 유지되는 것으로 나타나 다양한 오염수에 적용할 수 있을 것으로 판단되었다. 흡착 배치실험 결과는 Langmuir 흡착모델과 유사하였으며, C type 대나무 활성탄의 최대흡착농도($q_m:mg/g$)값은 63.4 mg/g으로 기존의 상용화된 흡착제 값보다 높았고, 수용액의 초기 세슘 농도가 1.0 mg/L이하인 경우 표면흡착률(surface coverage) 값도 낮게 유지되어, 적은 양의 세슘으로 오염된 수계를 효과적으로 정화할 수 있음을 입증하였다.
기존 연구에서 초임계$CO_2$($scCO_2$)-물-순활골재 반응을 이용한 폐콘크리트 순환골재의 중성화(pH 저감) 처리에서 가장 문제시되었던 오랜 처리시간의 한계(최대 50일)를 최소 3시간까지 단축하는 배치실험과 칼럼실험을 수행하였다. 모르타르(골재를 포함하지 않은 시멘트+모래 혼합체)와 모르타르에 골재를 포함하는 2 종류의 순환골재를 실험에 사용하였다. 입자 크기별로 분류한 세 종류의 폐모르타르 시료에 대하여 $scCO_2$-물-폐모르타르 반응 시간을 1시간부터 24시간까지 다하게 설정하여 반응시킨 후, 폐모르타르의 pH가 지속적으로 9.8 이하로 낮게 유지되는 최소 반응시간을 결정하는 용출 배치실험을 실시하였다. 실제 현장에서 다량의 순환골재를 중성화 처리하는 경우 비평형상태에서 용출이 발생하는데, 이러한 kinetic 효과를 고려한 순환골재의 실제 pH 저감 효율을 측정하고자 대형 칼럼 연속 용출 실험을 실시하였다. 배치실험의 경우, 고압셀 내부에서 3차 증류수 70 mL와 순환골재 시료 35 g을 혼합한 후 100 bar, $50^{\circ}C$ 조건에서 1시간 ~ 24시간 동안 반응시켜 중성화 처리하였다. 처리 후 건조시킨 폐모르타르 시료 10 g + 증류수 50 ml의 비율(1:5 비율)로 혼합하여 10분 동안 150 rpm으로 교반한 후 정치시키고, 총 15일 동안 용출시간 별로 용출수의 pH를 측정하였다. 중성화 처리 후 순환골재의 광물학적 변화를 확인하기 위하여 처리 전/후 XRD, TG/DTA 등의 분석을 실시하였다. 대형 칼럼(직경 16 cm, 높이 1 m) 용출실험을 위해 순환골재 2 종류를 대상으로 3시간 동안 중성화 처리한 순환골재와 처리하지 않은 순환골재로 칼럼을 충진한 후, 증류수를 칼럼 상부에 설치된 스프링클러를 통하여 일정하게 총 220 L를 주입하였다. 칼럼에 충진된 순환골재를 통과하여 하부로부터 유출되는 유출수의 pH와 $Ca^{2+}$ 농도를 시간별로 측정하였다. 배치실험 결과 폐모르타르 시료(직경 10 ~ 13 mm)의 경우 3시간의 중성화 처리에 의해 용출액의 pH가 법적 허용기준인 9.8이하를 유지하는 것으로 나타났다. $scCO_2$ 반응 후 골재의 XRD, TG/DTA 분석 결과, 중성화 처리에 의해 시멘트 모르타르의 주성분인 포틀랜다이트($Ca(OH)_2$) 성분이 감소한 반면 방해석($CaCO_3$)이 2차 광물로 생성됨을 알 수 있었다. 칼럼 실험 결과 중성화 처리한 순환골재의 용출수는 kinetic 효과를 고려한 경우에도 굵은골재와 잔골재 모두 용출수의 pH가 9.8 이하로 유지되어, $scCO_2$를 이용한 순환골재의 3시간 중성화 처리에 의해 건설현장에서 재활용이 가능한 것으로 밝혀졌다.
RNA 분자의 이차 구조를 예측하고 예측된 구조를 분석 평가하기 위하여 시각화하는 작업은 RNA의 구조에 대한 연구에 있어서 가장 필수적인 과정이다. 본 논문은 이차 구조를 시각화하고 편집하는 실용적이면서 새로운 알고리즘을 소개한다. 이 시각화 알고리즘은 벡터와 백터공간을 이용하여 RNA 분자의 구조 요소가 배치될 방향과 영역을 나타낸다. 구조 요소가 겹치지 않도록 배치될 방향ㄹ과 공간을 효율적으로 찾기위하여 구조 요소를 배치하는 순서에 관한 휴리스틱과 구조 요소를 배치하는 방법에 관한 휴리스틱을 사용한다. 이 시각화 알고리즘은 IBM PC/Windows 95 환경에서VizQFolder 라는 프로그램으로 구현되었다. 실험 결과는 VizQFolder 가 이미 배치한 구조 요소들을 재배치하거나 변형하지 않으면서 helix의 회전만으로 겹침 현상이 거의 없는 이차구조를 효율적으로 생성한다는 것을 보인다.
두 문자열의 부분배치(local alignment)를 찾는 대표적인 알고리즘인 Smith-Waterman 알고리즘(SW 알고리즘)은 정규화된 최적부분배치를 찾지 못하는 단점이 있다. 최근에 fractional programming 기법을 이용하여 여러 번의 SW 알고리즘을 수행함으로써 정규화된 최적부분배티를 찾는 알고리즘이 제시되었지만 이는 매우 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 fractional programming 기법을 이용하여 정규화된 최적부분배치를 찾는 알고리즘에, 완전매치(Exact Match)을 이용한 휴리스틱 기법인 Banded SW 알고리즘을 적용하여, 낮은 오차를 가지면서 실용적으로 매우 빠른 정규화된 최적부분배치를 찾는 알고리즘을 제시하고 이 알고리즘과 제시하고 이 알고리즘과 기존의 알고리즘을 직접 구현하여 실험한 결과를 비교 분석한다.
동기식 분산 딥러닝 기법은 그래디언트 계산 작업을 다수의 워커가 나누어 병렬 처리함으로써 모델 학습 과정을 효율적으로 단축시킨다. 배치 사이즈는 이터레이션 단위로 처리하는 데이터 개수를 의미하며, 학습 속도 및 학습 모델의 품질에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 멀티 GPU 환경에서 작동하는 분산 학습의 경우, 가용 GPU 메모리 용량이 커짐에 따라 선택 가능한 배치 사이즈의 상한이 증가한다. 하지만 배치 사이즈가 학습 속도 및 학습 모델 품질에 미치는 영향은 GPU 활용률, 총 에포크 수, 모델 파라미터 개수 등 다양한 변수에 영향을 받으므로 최적값을 찾기 쉽지 않다. 본 연구는 동기식 분산 딥러닝 환경에서 실험을 통해 최적의 배치 사이즈 선택에 영향을 미치는 주요 요인을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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