최근 소프트웨어 교육이 4차 산업혁명의 핵심요소로 강조되고 있으며, 이러한 시대적 요구에 따라 많은 대학들이 전교생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육을 강화하고 있다. 전교생을 대상으로 하는 SW교육 도입을 위해 온라인 콘텐츠의 활용은 효과적인 방안이라고 할 수 있다. 그러나 일률적인 온라인 콘텐츠의 제공은 학생들의 개별적인 특성(전공, 흥미, 이해력, 관심분야 등)을 고려하지 못하는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 불리언 형태의 시청이력 데이터 환경에서 콘텐츠 간의 방향성 있는 유사도를 활용하는 추천 기법을 제안한다. 연관규칙 분석의 확신도를 유사도 값으로 활용하는 새로운 아이템기반 추천 수식을 제안하여 국내의 실제 유료 콘텐츠 사이트의 데이터에 적용하였다. 실험 결과 코사인, 자카드 등의 전통적인 유사도 방식을 기반으로 하는 협력적 추천방식을 사용할 때 보다 추천 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.
현재 모바일 기기의 보급이 점차 확대되어 지고 있다. 그에 따라 영상이나 사진을 활용한 다양한 기술들이 활발히 연구되어지고 있다. 하지만 영상 데이터는 복합적인 이유로 잡음이 발생하게 되며, 잡음의 제거 성능에 따라 영상처리의 정확도가 높아진다. 따라서 전 처리 과정으로 잡음의 제거는 필수불가결한 단계중 하나이다. 영상의 대표적인 임펄스 잡음으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, 이러한 잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 알고리즘의 경우 고주파 영역에서 잡음제거 성능이 떨어지고, 평균 필터의 경우 블러 현상이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피를 이용하여 저주파영역 뿐만 아니라 고주파 영역에서도 효과적으로 Salt and Pepper 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 객관적이고 정확한 판단을 위해 MSE 및 PSNR을 이용하여 기존의 알고리즘들과 비교, 분석하였다.
Centrifugal spinning is an emerging technique for fabricating micro-to-nano-fibers in recent years. To obtain fibers with the desired size and morphology, it is necessary to configure and optimize the parameters used in centrifugal spinning. In this study, it was controlled by changing the solution's concentration (7.5, 10, and 12.5 wt.%) and disk's rotational velocity (6,000, 8,000, and 10,000 rpm) to prepare centrifugal spun nano-filter. The morphological property, air permeability, and dust collection efficiency of the PVA/PP bi-layer nanoweb prepared by centrifugal spun PVA on the PP micron nonwoven substrate are studied using a field emission scanning electron microscope, an air permeability tester, and a filter tester equipment, and the analysis results indicate that it is suitable as a nano-filter when the concentration of PVA solution is 10 wt.% and the rotational velocity of the disk is 8,000 rpm. The resultant reduced diameter and uniform fibers also proved that an excellent dust collection efficiency filter could be made.
모바일 컴퓨팅 분야에서 사용되는 저장장치는 저전력, 경량화, 내구성 등을 갖추어야 하며 사용자에 의해 생성되는 대용량 데이터를 효과적으로 저장 및 관리할 수 있어야 한다. 낸드 플래시 메모리는 모바일 컴퓨팅 분야에서 저장장치로 주로 사용되고 있다. 낸드 플래시 메모리는 구조적 특징 때문에 데이터 갱신요청 시 제자리 덮어쓰기가 불가능하여 데이터 갱신요청이 자주 발생하는 요청과 그렇지 않은 요청을 정확히 구분하여 각 블록에 저장 및 관리함으로써 해결할 수 있다. 이러한 데이터 갱신요청에 분류기법을 핫 데이터 식별 기법이라고 하며 현재 다양한 연구가 진행되었다. 본 논문은 더 정확한 핫 데이터 검증을 위해 카운팅 필터를 사용하여 데이터 갱신요청 발생을 연속적으로 기록하고 또한 특정 시간 동안 요청된 갱신요청이 얼마나 자주 발생하는지를 고려하여 핫 데이터를 검증한다.
우리나라는 소득증가, 도시집중화, 인구증가로 인해 환경적인 문제에 대해 점점 관심이 증대되고 있으며, 이러한 다양한 환경문제 중 악취로 인한 피해는 심각한 환경문제 중 하나이다. 부산시 수영하수처리장 내 음식물처리장은 음식물과 하수를 병합처리하는 시설로 주거지역 인근에 위치해 있어 많은 민원이 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 악취물질분석과 기여도를 악취지수(odor quotient, OQ)와 총악취지수(sum of odor quotient, SOQ)를 평가하여 분석하였으며, 또한 후처리시설인 바이오필터의 효율을 평가하였다. 공기희석관능법에 의한 복합악취 측정결과, 7월과 8월에 분쇄기, 투입호퍼, 침출수 순으로 복합악취가 높은 것으로 나타났다. 기기분석법을 이용해 분석한 결과, 황화수소, 암모니아, 메틸메르캅탄, 아세트알데히드에 의한 영향이 가장 큰 것으로 나타났고, 메틸메르캅탄의 경우, 최소감지농도를 3,571배 이상 초과한 것으로 나타났다. 또한 악취기여도평가에서 메틸메르캅탄(49.95~59.08%), 황화수소(20.43~29.27%), 트리메틸아민(8.82~13.42%), 아세트알데히드(9.17~11.35%)순으로 기여도가 높은 것으로 나타났다. 다른 시설과의 기여도를 비교분석한 결과, 황화합물(메틸메르캅탄, 황화수소)의 OQ가 가장 높았으며, 분쇄기에서 SOQ가 7,067로 가장 높은 것으로 분석되었다. 또한 황화합물과 아세트알데히드, 트리메틸아민의 악취기여도가 분쇄공정에서 가장 높은 것으로 나타났다. 본 연구시설의 후처리시설에 대한 처리효율을 평가한 결과, 암모니아, 아민류는 90.00% 이상의 처리효율을 보였으나, 황화합물류의 처리효율은 평균 53.51%로 나타났다. 종합적으로 본 시설은 기타 처리시설에 비해 아세트알데히드와 트리메틸아민의 기여도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 또한 음식물처리장의 후처리시설은 복합적인 악취성분 처리 시 분해효율이 감소할 수 있어 적절한 용량 및 운전조건에 대한 검토가 필요하다.
Polyurethane, PVA(polyvinyl alcohol)와 지렁이 분변토로 제작한 biomedia를 충진한 바이오필터(biofilter)를 이용하여 $H_2S$와 $NH_3$의 혼합 악취를 제거하였다. $NH_3$ 농도를 50 ppmv로 고정시킨 후, $H_2S$의 농도는 1~489 ppmv까지 증가시키며 제거효율을 살펴보았다. 또한 $NH_3$의 농도를 점진적으로 증가시켜 80, 100, 200, 300, 400, 500 ppmv 으로 설정하여 각각의 $NH_3$농도가 고정된 조건에서는 $H_2S$를 점차적으로 농도를 증가시켜주며 $NH_3$ 및 $H_2S$ 가스의 제거효율을 알아보았다. 혼합 악취가 공급되는 조건에서 $NH_3$의 유입 부하량은 입구농도가 50~300 ppmv 까지는 부하량 $11.14g\;N{\cdot}m^{-3}{\cdot}h^{-1}$이 증가함에 따라 제거용량도 비례하여 증가하였다. 입구농도가 300 ppmv 이상으로 증가함에 따라 유입 부하량은 증가하는 반면, 제거효율과 제거용량은 감소되는 것을 볼 수 있었다. 복합악취가 공급되는 조건에서 $H_2S$ 최대 부하량은 $40.27g\;S{\cdot}m^{-3}{\cdot}h^{-1}$이하이며, $NH_3$ 부하량이 $15.25g\;N{\cdot}m^{-3}{\cdot}h^{-1}$ 이하인 조건에서는 $NH_3$의 공급에 의해 $H_2S$의 제거효율은 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.
This study was conducted for engineering optimization for the gasification process which is the key factor for success of Taean IGCC gasification plant which has been driven forward under the government support in order to expand to supply new and renewable energy and diminish the burden of the responsibility for the reduction of the green house gas emission. The gasification process consists of coal milling and drying, pressurization and feeding, gasification, quenching and HP syngas cooling, slag removal system, dry flyash removal system, wet scrubbing system, and primary water treatment system. The configuration optimization is essential for the high efficiency and the cost saving. For this purpose, it was designed to have syngas cooler to recover the sensible heat as much as possible from the hot syngas produced from the gasifier which is the dry-feeding and entrained bed slagging type and also applied with the oxygen combustion and the first stage cylindrical upward gas flow. The pressure condition inside of the gasifier is around 40~45Mpg and the temperature condition is up to $1500{\sim}1700^{\circ}C$. It was designed for about 70% out of fly ash to be drained out throughout the quenching water in the bottom part of the gasifier as a type of molten slag flowing down on the membrane wall and finally become a byproduct over the slag removal system. The flyash removal system to capture solid particulates is applied with HPHT ceramic candle filter to stand up against the high pressure and temperature. When it comes to the residual tiny particles after the flyash removal system, wet scurbbing system is applied to finally clean up the solids. The washed-up syngas through the wet scrubber will keep around $130{\sim}135^{\circ}C$, 40~42Mpg and 250 ppmv of hydrochloric acid(HCl) and hydrofluoric acid(HF) at maximum and it is turned over to the gas treatment system for removing toxic gases out of the syngas to comply with the conditions requested from the gas turbine. The result of this study will be utilized to the detailed engineering, procurement and manufacturing of equipments, and construction for the Taean IGCC plant and furthermore it is the baseline technology applicable for the poly-generation such as coal gasification(SNG) and liquefaction(CTL) to reinforce national energy security and create new business models.
오늘날 날로 증가하는 물류비는 개별 기업은 물론 국가 전체의 수출 경쟁력을 약화시키는 주요 원인으로 지적되고 있다. 그러나 그동안 우리나라에서는 물류비 절감을 위한 종합적이고 체계적인 대책이 이루어지지 못하였다. 특히 본 논문의 연구대상인 육상물류의 경우 그 비중이 전체 화물 운송의 60% 이상을 차지함에도 불구하고 심각한 교통체증 및 물류기반 시설의 미비, 효율적인 정보시스템의 미비 등으로 인하여 물류비가 계속 증가하는 양상을 보여 왔다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 육상물류시스템이 안고 있는 문제점의 해결을 위한 방안들 중의 하나로 정보기술의 활용에 관한 내용을 다루고 있다. 즉 영세한 기업들도 누구나 손쉽게 이용할 수 있도록 인터넷을 이용한 육상물류중개시스템의 개발에 관한 내용을 소개하고 있다. 육상물류중개시스템은 복합화물주선업체인 (주) 대형물류와 함께 개발한 시스템으로 인터넷을 통하여 화주의 화물 운송의뢰를 접수받아 이를 여러 운송업체에게 제공해주는 역할을 수행하게 된다. 특히 육상물류중개시스템은 화물의 운송과 관련하여 발생하는 다양한 정보들을 데이터베이스에 저장하여 두었다가 세관을 비롯한 터미날에 대한 각종 신고업무에 이용할 수 있으며, 이밖에도 교통정보 및 화물 위치정보 등 다양한 서비스를 제공해줄 수 있다. 따라서 운송업체의 공차율을 줄이고 화주에게는 자신의 화물에 대한 정보를 실시간으로 전달해 줄 수 있다는 장점이 있다. 또한 이러한 육상물류중개시스템은 현재 개발중인 통합데이터베이스를 기반으로 한 항만물류원스톱서비스 시스템과 연계되어 차후에는 물류원스톱시스템으로 발전할 수 있을 것이다. 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.ocioeconomic impacts are resulted from the program. It would be useful for the means of (ⅰ) fulfillment of public accountability to legitimate the program and to reveal the expenditure of pubic fund, and (ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic ev
본 논문에서는 시차영상 생성과 레이블링(labeling)을 동시에 수행하는 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 적용하고, 두 단계로 구성된 복합 가설생성(hypothesis generation) 단계를 적용함으로서 거짓알림(false alarm)을 줄이고, 차량 검출의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 먼저 차량의 정면에 장착된 두 대의 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 이 영상을 사용하여 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 수행하여 지면과 배경이 제거된 장애물(obstacle)만이 존재하는 특수한 형태의 시차영상을 생성한다. 이렇게 생성된 지면과 배경이 제거된 레이블링된 시차영상을 이용하여 차량 검출 및 추적을 수행한다. 차량 검출 및 추적단계는 크게 세 단계로 나눠진다. 첫 번째 단계는 학습 단계로서 학습데이터로부터 Gabor필터를 사용해서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 학습한 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 생성하는 단계이다. 두 번째 단계는 스테레오 카메라의 영상 중 주 카메라의 영상으로부터 에지 정보를 추출하고, 지면과 배경이 제거된 시차 영상으로부터 얻어진 시차정보를 이용해서 차량이 존재하는 후보영역을 뽑은 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 사용하여 차량을 검출하는 단계이다. 마지막 단계는 차량 추적단계로서 검출이 완료된 차량들은 다음 프레임에서 템플릿 매칭을 수행하여 추적한다. 이는 추적에 성공할 경우 다음 프레임의 차량 검출시 후보영역에서 배제함으로서 전체적인 차량 검출 성능을 향상시킨다.
위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 사용자들은 체크인 데이터를 이용해 장소를 공유하고 커뮤니케이션을 한다. 체크인 데이터는 POI명, 카테고리, 장소 좌표/주소, 사용자 닉네임, 장소 평가 점수, 관련 글/사진/동영상 등으로 구성된다. 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 이러한 체크인 데이터를 상황에 맞게 분석하면 다양한 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자 체크인 데이터를 활용할 수 있는 LBSNS(Location-based Social Network Service) 기반 장소 추천 시스템을 개발하였다. LBSNS 기반 장소 추천 시스템은 체크인 데이터 중 장소 카테고리를 분석하여 가중치를 추출하고, 피어슨 상관계수를 이용해 사용자간의 유사도를 구한다. 그리고 협업적 필터링 알고리즘을 이용하여 추천 장소에 대한 선호도 점수를 구하고, 추천 대상 장소의 위치와 사용자의 현재 위치에 대해 유클라디안 알고리즘을 적용하여 거리 점수를 구한다. 마지막으로, 선호도 점수와 거리 점수에 대해 가중치 계수를 적용하여 상황에 맞게 장소를 추천한다. 또한, 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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