반경험적 분자궤도함수법인 MINDO/3방법을 사용하여 수소원자 전달반응인$ RNH_2+CH_3{\to} RNH+CH_4$(여기서 R=H, $CH_3$)에 관해 연구하였다. 그결과 $CH_3$와 $NH_3$간에 안정한 착물의 존재가 예상되었다. 또한 이들 반응들에 대한 활성화엔트로피를 포함해서 활성화파라메타를 결정하였으며 그 결과 절대엔트로피와 활성화 엔트로피의 경우에 비교가 가능한 곳에는 ab initio 및 실험결과와 잘 일치하였다.
In this paper, we developed a feature point detection algorithm that detects upstroke point(S), peak point(P), incisura(C) point from radial pulse waveform which obtained by using the developed radial pulse transducer. As the results of experiment the three kinds of parameters can extracted with effectively from normal radial pulse waveform.
정보교환용 한글부호계는 훈민정음창제원리와 ISO 2022 권고안이 그 바탕이 되어야 현행의 모든 한글 부호계가 가진 문제의 해결이 가능하다. 한글 부호계는 정음 28자를 기본 체계로하여 연서법, 병서법, 부서법, 성음법등에 의한 전환을 통하여 다양한 소리를 표기할 수 있도록 규정하고 있다. 그리고 한글 옛글자를 포함한 모든 한국어 정보처리가 가능하도록 부호계가 제정되어야 하고 두벌식 낱자형에서 자음의 이중성으로 인한 부담을 개선한 세벌식 낱자형 부호계를 제안하고 궁극적으로 정보교환용 한글부호계의 개선도 꾀한다.
이종 코드에 의한 CE형 발전소의 대형 냉각재 상실 사고 해석이 수행되었다. 이 연구는 상대적으로 최근에 개발된 웨스팅하우스 대형 냉각재 상실 사고 해석 코드를 사용하여 영광 3&4호기의 대형 냉각재 상실 사고를 계산해 봄으로써 CE 대형 냉각재 상실 사고 해석 코드의 개선 방향을 고찰하는 것을 목적으로 하였다. 계산은 가장 제한적인 대형 냉각재 상실 사고의 Blowdown 및 Refill 기간 동안 수행하였다. 이 기간 동안의 RCS내 열수력적 거동 및 연료봉 온도 변화는 CE 대형 냉각재 상실 사고 해석 코드를 사용하여 계산한 경우와 크게 다르지 않음을 확인하였다. 따라서 향후 CE 대형 냉각재 상실 사고 해석 코드의 성능 개설은 Reflood 해석용 코드의 개선 및 개발을 중심으로 이루어져야 한다는 결론을 얻었다.
FLECHT-SEASET 실험을 이용하여 냉각재상실사고시 Reflood에 대한 TRAC-PF1 전산코드의 예측 능력을 평가하였다. FLECHT-SEASET 실험 장치는 3.657m(12 ft) 높이 161개 전열 봉으로 이루어 져 있으며, 다양한 재관수율, 계통압력, 초기 피복재온도, 재관수온도 노심내 반경방향 출력분포 둥의 조건에 따라 수행된 실험이다. TRAC-PF1은 비균질 비평형 이상유동 열수력(Nonhomogeneous Non-equilibrium Two-Fluid Hydrodynamic)모델을 사용하고 원자로 압력용기는 3차원으로 모델할 수 있는 최적전산코드로서, 이 평가 계산에는 HP Version이 사용되었다. 본 연구에서는 재관수율 변화에 따라 달라지는 연료봉 최대 피복재온도와 Quench 시간에 대한 TRAC-PF1 전산코드의 예측 능력을 중점적으로 평가하였다. 계산 결과 TRAC-PF1은 최대 피복재온도는 약 20-100$^{\circ}$K 낮게, Quench 시간은 실험치와 비교하여 약 40-150초 정도 늦게 예측하는 것으로 나타났는데, 재관수율이 낮을수록 최대피복재 온도는 낮게, Quench 시간은 늦게 예측하는 경향을 보이고 있다. 또한 재관수율이 3 in/sec 이상에서 노심 상부가 일찍 Quenching 되는 것으로 계산되는데, 이는 노심상부 열전달 Regime의 부적절한 계산이 원인으로 보인다.
온라인 가상강의는 전형적인 오프라인 강좌에 비해 많은 장점을 가지고 있는 반면에 교수자의 학습감독권과 교수자가 학습자의 상태를 파악하여 능동적으로 강의내용을 변경할 수 있는 기능을 갖지 못하기 때문에 학습자의 결연한 학습의지가 전제되지 않으면 기대하는 학습효율을 얻을 수 없다는 문제점들이 교육공학적인 측면에서 거론되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 온라인 가상강좌에서 해결되지 않은 학습감독원을 부여하기 위해서 눈꺼플 움직임과 머리의 상하움직임만으로 학습자의 학습태도를 평가하고, 이에 따라 능동적으로 강좌가 진행될 수 있는 교수-학습모델을 제안한다.
The purpose of this study is to develop the model to estimate the penetration rate of metal under a high power continuous wave laser irradiation. To estimate it, an empirical modeling is more practical when the penetration phenomena of metal by laser irradiation is too complex to be analyzed by the numerical simulation. When several methods published earlier were applied to our results, we found out that their methods were not appropriate as the model. Therefore, we suggested the new empirical method considering effective intensity as a key variable. As a result, we confirmed that the new method was effective to model the penetration rate of SUS304 metal and expected that it could be available to other metals.
The human speech sounds are use to diagnosis in oriental medicine with ‘0-sung’theory. In general, human voice are sound waves which generated by phonation. Two major parts of phonation are vocal cords and vocal tract. The uniqueness of individual vocal sound depend on structure and usage of their vocal cords and tract. In the oriental medicine, “0-sung (5-tones)” has been used to classify constitution of human body In order to characterize the “0-sung”, their frequency characteristics are investigated, and a principal frequency component is extracted. Then, the principal component is applied to classify sounds into “0-sung.”
본 눈문은 차세대 전술 통신을 위한 웨이브폼인 WNW(Wideband Network Waveform)하에서의 매체접근 프로토콜로서의 MIL-STD-188-220 프로토콜의 사용 가능성에 대하여 IEEE 802.11e 기반의 프로토콜과의 비교, 모의실험을 통하여 평가하였다. 본 논문에서는 모의실험 평가를 통하여 MIL-STD-188-220 프로토콜의 특정 환경에서 IEEE 802.11e 기반의 프로토콜보다 나은 성능을 보여 줌으로써 사용 가능성을 보인다.
본 논문은 실사 객체를 360도 전방위에서 관찰이 가능한 3D 그래픽 모델로 변환하는 시스템에서 뼈대를 추출하는 방법을 제시한다. 각 카메라로부터 촬영된 텍스쳐 영상을 이용하여 뼈대를 추출하고, 깊이 정보로부터 얻어진 포인트 클라우드 정보를 이용하여 뼈대 정보를 정합, 보정하는 과정을 수행한다. 카메라로부터 촬영된 텍스쳐 영상에 대해 딥러닝 기술 등을 이용하여 뼈대를 획득한다. 텍스쳐 영상으로부터 획득된 뼈대 정보는 동일 위치에서 획득된 외부 파라미터를 이용하여 월드좌표계로 변환하여 공간상에 위치시킨다. 이러한 과정을 모든 카메라로부터 획득된 뼈대 정보에 동일하게 적용함으로써 모든 뼈대 정보를 공간상에 표현하여 최종적인 뼈대 정보를 추출하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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