본 논문에서는 비디오 영상 압축 왜곡 제거를 위해 Generative Adversarial Network (GAN)을 적용한 컨벌루션 뉴럴 네트워크 (CNN) 모델을 제안한다. GAN 모델의 생성 모델 (Generator)은 노이즈가 아닌 High Efficiency Video Coding (HEVC)로 압축된 영상을 입력 받은 뒤, 압축 왜곡이 제거된 영상을 출력하며, 분류 모델 (Discriminator)은 원본 영상과 압축된 영상을 입력 받은 뒤, 원본 영상과 압축 왜곡이 포함된 압축된 영상을 분류한다. 분류 모델은 5 개 층을 쌓은 컨벌루션 뉴럴 네트워크 구조를 사용하였고, 생성 모델은 5 개 층을 쌓은 SRCNN 구조와 VDSR 구조를 기반으로 한 두 개의 모델을 이용한 실험을 통해 얻은 결과를 비교하였다. 비디오 영상 압축 왜곡 제거 실험을 위해 원본 비디오 영상을 HEVC 을 이용하여 2Mbps, 4Mbps 로 압축된 영상을 사용하였으며, 압축된 영상 대비 왜곡이 제거된 영상을 얻을 수 있었다.
0.5 T/D 용량의 슬러리를 이용한 분류층가스화기에서의 인도네시아 탄인 Roto탄을 이용한 가스화 실험을 통하여 개발된 가스화기의 성능과 석탄가스화 특성을 파악하였다. 200 mesh 이하로 분쇄된 미분탄을 62.5%(H2O/coal=0.6)로 물과 혼합된 슬러리를 0.5%의 유도화제와 화재의 20%의 CaO를 화재의 융점강하를 위하여 첨가시켰다. 화재의 융점이 1511$^{\circ}C$에서 130$0^{\circ}C$까지 떨어진 것이 관측되었다. 생성된 슬래그는 Quenching 부위에서 물에 의한 급랭으로 인한 열 충격으로 1~2 cm의 크기로 분쇄되었다. 실험결과 생성된 가스는 CO는 O2/coal의 비가 증가할수록 감소하였고, H2 및 CO2는 증가하는 것으로 관찰되었다. 생성된 가스의 발열량은 천연가스의(10,000 Kcal/Nm3)/약 1/8인 1700~1300 Kcal/Nm3로 측정되었다.
본 연구에서는 패턴분류를 위해 기존의 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Funtion Neural Network)과 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network)을 결합한 다중 출력 방사형 기저 함수다항식 신경회로망 (Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Network)의 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층에 기존의 다항식 노드 대신 다중 출력 형태의 RBFNN을 적용 한다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. PNN은 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE)을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 패턴분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 pima 데이터를 이용하였다.
본 연구에서는 방사형 기저 함수를 이용한 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network) 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층의 다항식 노드 대신에 다중 출력 형태의 방사형 기저 함수를 사용하여 각 노드가 방사형 기저 함수 신경회로망(RBFNN)을 형성한다. RBFNN의 은닉층에는 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. 제안된 분류기는 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Multiobjective Particle Swarm Optimization(MoPSO)을 사용하여 모델의 성능뿐만 아니라 모델의 복잡성 및 해석력을 고려하였다. 패턴 분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 Iris 데이터를 이용하였다.
석탄가스화기는 IGCC의 핵심으로서 석탄을 고온에서 열분해 연소 및 가스화하여 연료가스인 저/중열량 가스(CO,H$_2$)로 전환하는 장치이며, Texaco,Destec 및 Shell 등 분류층 가스화기가 발전용으로서 개발중에 있다. 전력연구원에서는 가압분류층 가스화기(Pressured Drop Tube Furnance)를 이용하여 석탄의 가스화 특성을 연구하고 있다. 석탄가스화 공정은 탄종과 운전조건에 따라 그 반응 특성의 편차가 매우 심하고 가스화 특성 실험시 탄종이 자국위주로 되어 있어 우리나라에 많이 수입되는 석탄에 대한 가스화특성에 대한 정보가 많지 않다. 따라서 본 연구는 상용가스화기의 운전조건을 모사한 분위기하에서 석탄가스화 특성을 결정하는 것이 목적이며, Adaro탄을 대상으로 15기압 가압하에서 반응온도 140$0^{\circ}C$, 산소/석탄비 0~l.5, 석탄입자 45~63$mu extrm{m}$, 그리고 석탄 공급율은 6g/min으로 실험조건을 주어 산소/석탄비 변화시 탄소전환율 및 냉가스효율에 대한 석탄가스화 반응 특성을 평가하였다.(중략)
Soil Taxonomy 분류체계 변화에 대응하여 홍적대지에 분포하고 있으며, Alfisols로 분류되고 있는 청풍통을 재분류하고, 그 생성을 구명하기 위하여 청풍통 대표단면의 형태적 특성을 조사하고, Soil Taxonomy의 표준 분석방법인 Soil survey laboratory methods manual에 따라서 토양을 분석하여 Laboratory data sheets를 작성하였다. Ap층 (0~18 cm)은 적색 (2.5YR 4/6)의 미사질식양토이고, BAt층 (18~35 cm)은 적색 (2.5YR 4/8)의 식토, Bt1층 (35~65 cm)은 적색 (2.5YR 4/8)의 둥근 자갈이 있는 식토, Bt2층 (65+ cm)은 적색 (2.5YR 4/6)의 둥근 자갈이 있는 식토이다. 청풍통은 홍적층을 모재로 하는 토양으로 고지대의 홍적대지에 분포하며, 주로 밭작물 재배에 이용되고 있다. udic 토양수분상과 mesic 토양온도상을 보유하며, 배수 양호하다. 청풍통은 0~18 cm 깊이에서 ochric 감식표층을 보유하고, 18~65 cm 이상의 깊이에서 점토집적층인 argillic층을 보유하고 있다. 그러나 기준 깊이에서의 염기포화도 (양이온 합)가 5.3%로 35% 미만이므로 Alfisols이 아니라 Ultisols로 분류되어야 한다. 청풍통은 udic 토양수분상을 보유하고 있으므로 Udults로 분류할 수 있으며, Hapludults의 분류조건을 충족시키고 있다. 또한 Typic 아군의 분류조건을 충족시키므로 Typic Hapludults로 분류할 수 있다. 토성속 제어부위에서의 토성속이 식질이고, 토양온도상이 mesic 온도상이기 때문에 청풍통은 Fine, mesic family of Ultic Hapludalfs가 아니라 Fine, mesic family of Typic Hapludults로 분류되어야 한다. 청풍통은 안정한 지형인 홍적대지에 분포하고 있으므로 토양이 거의 침식되지 않고 충적물이 별로 퇴적되지 않기 때문에 오랫동안 토양수의 하향이동에 따른 점토 집적작용과 염기용탈작용을 받았다. 그 결과 점토집적층인 argillic층을 보유하는 토양으로 생성 발달되었다. 또한 Alfisols과 Ultisols을 구분하는 가장 기본적인 분류기준인 기준깊이에서의 염기포화도 (양이온 합)가 35% 미만으로서 Alfisols이 아니라 강산성 토양인 Ultisols로 발달하였다.
본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망을 이용하여 한글 모음을 인식하고, 그 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 기존의 연구들은 단순히 문자의 선분, 획 등의 정합만을 이용하여 한글의 자소 분류에 중점을 두었다. 그러나 인식 대상 운자의 특성이 각각 다르므로 효율적인 인식을 위해서는 먼저 포괄적인 특정적 유형 분류가 필요하다. 제안된 한글 유형 분류 시스템에서는 먼저 ART 신경회로망의 문제점인 증가분류 알고리즘의 단점을 최소화할 수 있도록 비교층에 최초 활성화패턴의 크기를 기억하는 메모리를 두고 각 층간 하향틀 변화를 경계인수 값을 "1" 이내로 제한하여 이미 입력된 패턴을 다시 입력할 때, 새로운 노드의 활성화를 방지하여 비교적 입력순서에 둔감한 분류가 가능하였다. 실험 결과 제안된 시스템에서는 한글의 6형식 중 1, 3, 4, 5형식 분류는 평균 97.3% 의 분류율을 보였으나, 나머지 2, 6형식 분류는 다소 떨어지는 평균 94.9% 분류율를 보였다.
Alfisols로 분류되고 있는 부곡통을 재분류하기 위하여 부곡통 대표단면의 형태적 특성을 조사하고, Soil Taxonomy의 표 준 분 석 방 법 인 Soil Survey Laboratory Methods Manual에 따라서 토양을 분석하여 laboratory data sheets를 작성하였다. Ap층 (0~22 cm)은 진갈색 (7.5YR 4/6)의 양토이고, BAt층 (22~41 cm)은 갈색 (7.5YR 4/4)의 식양토, Bt1층 (41~59 cm)은 진갈색 (7.5YR 4/6)의 미사 질식양토, Bt2층 (59~78 cm)은 진갈색 (7.5YR 4/6)의 미사질식양토, Btx1층 (78~90 cm)은 진갈색 (7.5YR 4/6)의 미사질식양토, Btx2층 (90~160 cm)은 갈색 (7.5YR 4/4)의 미사질식양토이다. 부곡통은 화강편마암, 화강암, 또는 편암지대의 충적붕적층을 모재로 하는 토양으로 약한 경사지에 분포하며, 대부분 밭으로 이용되고 있다. Ap층 (0~22 cm)은 ochric 감식표층, BAt층에서 Btx2층 (22~160 cm)까지는 점토집적층인 argillic층을 보유하고, 78~160 cm 깊이에 fragipan을 보유하고 있다. 기준깊이인 fragipan 상부 경계 아래 75 cm 깊이인 153 cm 깊이에서의 염기포화도 (양이온 합)가 35.0% 미만으로 낮다. 따라서 부곡통은 Alfisols이 아니라 Ultisols로 분류되어야 한다. Udic 토양수분상을 보유하고 있으므로 부곡통은 Udults 아목으로 분류될 수 있다. 무기질 토양표면으로부터 100 cm 이내 깊이에 fragipan을 보유하고 있으므로 Fragiudults 대군의 분류기준을 충족시키고 있다. 우리나라 토양으로는 처음으로 보고되는 Fragiudults이다. 부곡통은 Fragiudalfs의 전형적인 특성을 나타내므로 아군은 Typic Fragiudults로 분류된다. 토성속 제어부 위에서의 토성속이 fine silty이고, mesic 토양온도상을 보유한다. 따라서 부곡통은 Fine loamy, mixed, mesic family of Typic Fragiudalfs가 아니라 Fine silty, mixed, mesic family of Typic Fragiudults로 분류되어야 한다.
상관적, 수리군락분류학적 방법에 의해 경상북도 북부지역의 일월산, 청량산, 미림산, 홍림산, 영등산, 아기산, 607고지 일대에 분포하는 삼림식생을 분류, 기슬하였다. 우점도에 기본을 두어 교목층의 종조합에 따른 상관적 의미의 분류에서는 크게 세 군(소나무군, 굴참나무군, 신갈나무군)에 통합되는 10군락이 구분되었다. 이 상관적 의미의 분류를 몇가지 군으로 통합할 때, 그것은 cluster분석의 결과와 잘 일치하였다. 그러나 TWINSPAN에 의한 분류에서는 크게 두 군락으로 구분되었으며, 상관적 의미에 있어서 굴참나무군과 소나무군의 차이는 뚜렷하게 나타나지 않았다. DCA서열은 TWINSPAN의 분류 결과와 잘 조화되었으며, 몇가지 환경경도를 설명하였다. 이상의 결과는 교목층의 종조합이 군락분류에 의미가 있음을 암시하였다. 또 위의 군락분류를 ZM식물사회학의 기존 군락체계와 비교, 고찰하였다.
우리나라는 현재 국제적으로 물 부족가로 분류되고 있으며 대체수자원 확보 측면에서 충적층 지하수의 중요도는 매우 높다. 금강권역 중 향후 용수부족이 예상되는 지역 중에서 충적층 발달이 양호하고 개발 입지 조건이 좋은 부여, 천안, 청원, 서산지역을 시범지역으로 선정하여 충적층 수위조사를 수행하였나. 수위조사 격과는 충적층 지하수의 유동이 뚜렷하게 강을 향한 방향으로 진행되고 있으면 이러한 이득하천의 형태는 조사시기에 상관없이 모든 연구지역에서 관찰되고 있음을 보여준다. 현재 천안 및 부여.정동 자왕 지구에는 자동 수위 계측기를 설치해 놓은 상태이며, 차 후 수집되는 연속적인 지하수위 데이터와 하천수위와의 상호관계를 분석하고, 이를 본 연구지역에서 수위 조사를 통해 얻어진 지하수위 변동 양상과 관계시킴으로서 해당지역 충적층의 지하수 수위의 유추가 가능할 것으로 사료된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.