분자압축 탈수공정에 의한 색도변화는 재사용 탈수액을 적용한 건조공정에서 원물과 유사한 색도를 나타내었다. 수분 및 수분활성도에서도 유의적 경향이 일치하였다. 탈수액의 농도와 첨가량에 의한 탈수율과 복원율의 변화에서는 탈수액의 농도 차이에 따라 탈수율은 달라졌으며 농도가 커질수록 탈수율이 증가하는 경향을 나타내었다. 복원율 역시 탈수액 농도가 낮을수록 완만한 복원율을 나타내었고 탈수액의 농도가 높을수록 복원율이 높았다. 탈수액의 첨가량에 의한 탈수율과 복원율에 변화에서는 첨가량이 다른 탈수제 차이에 따라 탈수율과 복원율이 달라졌으며 첨가량이 커질수록 탈수액 농도와 같이 뚜렷하게 탈수율이 증가하고 복원율이 높게 나타났다. 관능평가를 통하여 탈수액의 농도와 첨가량별 탈수액을 적용하여 분자압축 탈수건조한 생강시료를 비교 하였을 때 모든 항목에서 열풍건조가 가장 낮았고 외관의 경우에서는 동결건조한 시료가 우수하였지만 전체적인 평가에 있어서 탈수액을 이용하여 건조한 생강이 가장 우수하였다. 이 처럼 모든 품질평가 항목의 결과를 통하여 탈수액을 적용한 건조방법이 열풍건조와 동결건조보다 품질이 우수하고 시설과 가격에서 경쟁적으로 우수하며 활용가치와 기존의 건조방법의 단점을 보완해 주는 건조 방법으로 판단이 되어진다.
포도당 당량에 의한 탈수율과 복원율의 변화에서는 포도당 당량에 차이에 따라 탈수율은 달라졌으며 당량이 커질수록 탈수율과 복원율이 증가하는 경향을 나타내었다. 분자량에 의한 탈수율과 복원율에 변화에서는 분자량이 다른 탈수제 차이에 따라 탈수율과 복원율이 달라졌으며 분자량이 커질수록 포도당 당량과 같이 뚜렷하게 탈수율이 증가하고 복원율이 높게 나타났다. 수분함량은 동결건조한 시료가 가장 낮았으며 당량과 분자량에 따른 차이는 나타나지 않았다. 색도에서는 D.E.와 분자량(PEG)을 적용한 생강이 다른 건조방법의 색도보다 원물과 유사하였다. 관능평가를 통하여 포도당 당량과 분자량별 탈수제를 적용한 분자압축 탈수건조한 생강시료를 비교 하였을 때 모든 항목에서 열풍 건조가 가장 낮았고 외관의 경우에서는 동결건조한 시료가 우수하였지만 전체적인 평가에 있어서 분자압축 탈수건조한 생강이 가장 우수하였다. 이 처럼 모든 품질평가 항목의 결과를 통하여 분자압축 탈수건조가 이전에 열풍건조와 동결건조보다 품질이 우수하였다.
본 연구는 소수성 유기물로 오염된 토양의 계면 활성제를 이용한 복원에 토양의 조성이 미치는 영향에 대한 것으로서, 토양의 조성에 따른 배치실험 및 주상실험을 실시하였다. 복원 정도는 clay 함량에 따라 대우 달랐으며, clay 함량이 34% 미만일 때 복원율이 높았음을 보여주었다. 또한 clay 함량이 68% 이상일 때에는 복원율이 매우 낮았다.
본 연구에서는 유류 오염 토양의 복원에 효율적인 것으로 나타난 Biopile 공법을 오염 토양에 적용하였을 경우, 토양의 생물학적 복원이 가능한지 여부를 평가하고자 하였다. 45일간 의 Biopile 실험 결과, 공기 주입 및 영양분 주입 후 TPH의 감소율이 최대 64.75 %까지 나타났다. 또한 공기만을 주입하였을 경우에도 제거율이 약 33 %를 나타내었다. TPH가 6,000 mg/kg인 인공 오염 토양을 사용하여 Biopile 공법을 적용하였을 경우에는 30일 반웅 후 43.46 %의 높은 제거율을 나타내었다. 오염 토양의 균주를 순화/분리 하였을 때 오염 토양 내에 고 활성의 유류 분해 미생물이 확인되었으며, 이들의 유전자 역시 확인되어 자체적으로 생물학적 분해능을 가지고 있는 토양으로 나타났다.
본 논문에서는 이미지 데이터의 저작권 보호를 위해 영상변형, JPEG 손실 압축 및 임펄스 잡음에 효과적인 새로운 DM/SS (Direct Matrix/Spread Spectrum) 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 워터마크 영상을 저작권자의 개인 ID (IDentification)로 확산시킨 다음, 원 영상에 삽입하고 역확산시켜 복원하는 방법이다. 원터마크 영상은 2진 영상을 사용하고, 워터마크 시스템에서 요구되는 비가시성과 외부 공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인하기 위하여 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)과 워터마크 영상의 복원율 (reconstructive rate)을 구한다. 실험 결과, 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.75 dB로 화질저하가 거의 없었고, 확산 이득으로 인하여 32$\times$32 워터마크 영상이 삽입된 영상에서 우수한 워터마크 영상의 복원율을 얻는다는 것을 보인다. 영상변형 및 JPEG 손실 압축 하에서도 우수한 워터마크 복원 결과를 보였고, 임펄스 잡음이 첨가된 영상의 PSNR이 5.54 dB인 경우에도 효과적으로 워터마크 영상을 복원할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
서울시는 복개천이었던 청계천을 복원하여 도심지를 통과하는 하천을 만들기 위해 청계천 복원 공사를 수행하고 있다. 청계천 복원 공사 구간을 포함하는 유역에는 서울시 지하철 1, 2, 4, 5, 6호선 등이 통과하고 있으며, 도시 내 비수시설, 하수관거시설 등 자연적인 수문현상에 영향을 주는 인위적인 요소들이 복합적으로 존재하고 있다. 때문에 청계천 복원 공사 후 유역내의 여러 요인들과 공사의 정도에 따라 누수가 발생할 것으로 예상된다. 공사 후 청계천에서의 누수율에 대한 측정은 공사의 성공여부를 결정하고, 향후 지속적인 누수가 예상되는 청계천의 유지 보수에 있어서 매우 중요하다. 특히 청계천의 손실량의 대부분을 차지할 지하로의 누수에 대한 측정은 매우 중요하다. 따라서 누수율을 측정하고, 누수율과 주변 요인들과의 관계를 추정할 수 있는 수문모델링을 수행할 필요성이 있다. 수문모델링은 일회성으로 끝나는 것이 아니라 지속적으로 수행될 필요가 있는데, 그러기 위해서는 청계천 유역에서의 지속적인 수문관련 인문 자연자료를 획득하여 정리할 필요성이 있다. 본 연구에서는 청계천 복원 공사 구간의 유역에 대한 인문 자연자료를 GIS(지리정보시스템)을 이용하여 수치도면과 속성테이블 형태로 데이터베이스화한다. 그럼으로써 청계천 주변 유역에 대한 도시형 수문 모델링 연구에 활용하고, 아울러 공사 후 지속적으로 누수율을 측정하는데 자료를 원활히 제공하여 청계천의 유지 보수에 도움을 줄 수 있는 체계를 마련하였다.
MQASK 수신기에서 수신 심볼의 타이밍 동기에 사용되는 타이밍 복원 루프 Timing Error Detector(TED) 와 입력신호의 표본화율을 제어하는 VCO또는 NCO 및 루프 필터로 구성된다. 여기서 수신신호의 심볼율과 수신기의 표본화율의 시간 축에서의 위상차를 검출하는 TED는 심볼율과 표본화율의 주파수차가 클 경우 정상동작을 하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 PLL의 주파수 검출기와 같은 역할을 타이밍 복원 루프에서 수행하여 타이밍 복원 입력 신호의 주파수 차가 매우 큰 경우에도 타이밍 복원을 가능하게 할 수 있는 심볼율 변별기(Symbol Rate Discriminator SRD) 와 이를 사용한 타이밍 복원루프 구조를 제안 하였으며 이를 통해 심볼율이 가변되는 신호에 대한 타이밍 동기 획득이 가능함을 모의실험을 통해 입증하였다.
본 연구는 경천사지 십층석탑의 미디어파사드 상영 광원이 석탑의 복원 재료에 미치는 영향을 알아보기 위해 실시하였다. 경천사지 십층석탑에 사용된 복원 재료는 Epoxy 수지로 L-30과 Araldite AW106, HV953U이며, 복원시편의 가속노화 실험을 통해 복원 재료의 광안전성과 조명의 조사 가능 시간을 추정하였다. 복원 재료는 각 수지당 채색하지 않은 시편, 청색 안료, 황색 안료를 사용한 시편으로 총 6가지이다. 이중 Araldite AW106, HV953U의 채색하지 않은 시편(BA)의 ΔE가 4.66으로 가장 변화가 크고 광 조사 가능 시간은 ΔE의 변화율을 1정도로 제한할 경우 약 130,000시간의 조사가 가능한 수준이다. BA시편의 경우 반사율과 투과율이 상승하고 흡수율은 저하되어 본연의 색상이 보다 투명해지는 방향으로 광에 의해 시편의 특성을 잃어가고 있음을 확인 하였다. 복원 재료에 안료를 사용한 경우에는 ΔE 변화율이 적으며, 반사율과 투과율, 흡수율의 변화가 미미한 수준이었다. 따라서 광안전성이 높은 안료를 사용할 경우 복원 재료 선택의 폭을 높일 수 있다.
자세 추정을 위한 모션 캡처 데이터 파일에는 주변 환경과 움직임의 정도에 따라 부정확한 데이터가 존재할 수 있으므로, 이를 보정하는 작업이 필요하다. 기존에는 직접 후처리 과정을 통해 부정확한 데이터를 복원하였으나, 최근에는 자동화된 방법으로 LSTM, R-CNN 등 다양한 종류의 신경망을 사용한다. 하지만 신경망 기반의 데이터 복원 방법들은 컴퓨터 자원을 많이 요구하므로, 본 논문에서는 신경망 기반의 방법보다 자원 사용량은 낮추면서 데이터 복원율은 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자세 측정 데이터(c3d)를 활용하여 부정확한 자세 데이터를 자동으로 복원한다. 실험 결과, 데이터의 부정확한 정도에 따라 89%에서부터 99% 정도의 데이터 복원율을 보였다.
기존의 DPCM에 의한 압축방법은 예측오차를 양자화하여 전송한 후 복원하는 것으로 8레벨로 양자화하는 경우 3bpp의 비트율을 갖는다. 본 논문에서는 화소값의 압축에 의해 기존의 DPCM보다 예측오차값의 분포를 0을 중심으로 더 집중시킴으로써 더 낮은 비트율을 갖는 압축방법을 제안한다. 압축된 각 화소의 예측오차값은 DPAM방법에 의해 8-레벨로 양자화되고, 양자화된 예측오차의 열을 4와 2 단위로 분할하여 예측오차의 학습된 열로 구성된 각각의 코드북과 비교한다. 비교 결과 코드북의 주소를 생성하여 전송하고, 복원시 화소값을 확장한다. 제안된 방법은 DPCM방법보다 2.4~4.06dB 낮은 복원 영상의 화질을 보이지만, 비트율은 2.17~2.34bpp를 얻음으로써 0.66~0.83bpp정도 개선할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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