[ $1.71{\mu}m$ ] 범위의 표면 거칠기를 가진 철 시편에 대해 물속에서 후방산란된 초음파의 입사각 의존성(프로파일)이 측정되었다. 거칠기가 도색에 의해 숨겨졌을 때 수직 프로파일은 거칠기에 대한 분별력이 사라졌으나 레일리 각 근처에서의 후방산란 프로파일은 거칠기 의존성을 여전히 보여주었다. 레일리 각에서 직접 복사된 프로파일 세기는 거칠기와 비례하였고 코너에서 반사되어 되돌아오는 표면파로부터의 후방복사의 세기는 거칠기와 반비례하였다. 도색 처리된 시편에서 0.03 파장 이하의 직접 후방복사에서도 선형성이 관찰되었고 주기적 거칠기에 의해 발생한 비정상 저면 다중반사 현상이 사라졌다.
Gas chromatography를 이용한 profiling과 신속한 동정을 허브류에 존재하는 유기산의 분석에 적용하여 보았다. 흡착제로 Chromosorb P와 용출 용매로 diethyl ether를 사용하는 고체상 추출법을 이용하여 허브추출물로부터 유기산을 분리한 후, tert-butyldimethylsilyl 유도체로 만들어 극성이 다른 DB-5와 DB-17 컬럼으로 동시분석하였다. 두 컬럼에서 분리된 유기산 피크들을 dual capillary column system의 retention index(RI) library 탐색과 RI specta 비교로 신속하고 정확하게 동정할 수 있었으며 이들을 GC-MS로 확인하였다. 허브추출물들의 유기산 분석 결과 fatty acid, dioic acid, hydroxy acid, aromatic acid등 24가지의 유기산이 동정되었고 각 허브의 종류에 따라 특징적인 유기산 GC-profile을 나타내었다. 각 허브추출물의 GC profile의 유기산 조성만을 단순화시킨 RI spectra로 표현한 결과, 각 허브의 유기산 패턴의 분별이 매우 용이하였다.
This study used questionnaires to investigate the safety awareness for imported foods by 365 male and female adults in Taejon. The results of the study were as follow : By factor analysis, the subjects' behaviors and awareness of the imported food was grouped into 3 factors such as 'health and quality factor', 'purchasing factor' and 'contamination factor'. 'Health and quality factor' and 'purchasing factor' were not recognized negatively by the subjects, moreover' contamination factor' was recognized very highly. The subjects' concern and worry about the imported food was also very high. The marital status, education level, nutriton knowledge adn recognition level of contamination by pesticides and heavy metals of foods partially affected the recognitio level of imported foods. The major selection criteria of imported food were distribution period(36.3%), price(28.8%) and purchasing experience(17.3%). The imported food mean discrimination score was 8.4±3.1 out of 13. The worst discriminatio score was red pepper. The subjects' experiences with imported foods selection affected the most instead of education level or nutrition knowledge. The higher discrimination score group more negatively recognized imported food and contamination recognition level was higher whereas the lowerdiscrimination score group more positively recognized the purchasing frequency and with to buy more easily. But both groups desired to reinforce contamination control. The better discrimination score of imported food pooring recognized sanitation concerns(p<0.05), quality(p<0.05), cooking convenience(p<0.01), desire for more variety(p<0.05), and the higher contamination recognition level(p<0.05) and desire to reinforce contamination control(p<0.01).
국내산 및 수입(輸入) 쇠고기의 지방질(脂肪質)을 분별정량(分別定最)하고 조리(調理)직후 및 조리후 저장(貯藏)중에 일어나는 지방질의 산패(酸敗)및 향미(香味)의 변화과정을 규명하였다. 곰국용과 로스구이용 원료육(原料肉), 조리육(調理肉), 저장육(貯藏肉)에 있어서 총지방질(總脂肪質)과 중성지방질(中性脂肪質)의 함량은 수입쇠고기보다 국내산 쇠고기에서 더 많았다. 조리 및 저장중 총지방질과 인지방질(燐脂肪質)의 함량은 일반적으로 감소하는 경향을 나타냈다. 쇠고기의 조리방법(調理方法)을 달리하여 관능검사(官能檢査)를 실시한 결과 곰국용 쇠고기와 로스구이용 쇠고기 모두 국내산과 수입육(輸入肉) 사이에 유의적(有意的)인 차이가 있었다. 기호척도(嗜好尺度)에 있어서는 로스구응한 쇠고기의 경우 유의적(有意的)인 차이가 없었으나 곰국의 경우 조리직후의 국내산 쇠고기와 저장후의 수입 쇠고기 사이에 유의적(有意的)인 차이가 있었다. 조리(調理)후 모든 시료의 TBA값은 완만한 증가를 보였으나 조리후 저장(貯藏)한 시료에서는 급격한 증가를 나타냈다. TBA값이 증가함에 따라 관능검사치(官能檢査値)는 감소하는 경향을 보였다.
석유제품은 다양한 형태의 탄화수소화합물로 구성되어진 화합물로, 다른 종류의 액체류와 마찬가지로 온도변화에 따른 밀도와 부피의 변화가 발생한다. 액상에서 석유제품의 밀도를 측정하는 방법은 분별 증류된 각 석유제품에 대해 주로 얻어진 실험 데이터를 기반으로 한다. 본 연구에서는 등유와 자동차용 경유의 온도변화에 따른 밀도와 부피변화를 실제 측정하여 온도변화에 따른 변화추이를 분석하고, 국제규격인 ASTM에서 제시하는 밀도부피 환산표를 이용한 환산값을 계산하고 두 값을 비교분석하였다. 또한, 국내 계량 관련법에서 규정하고 있는 온도변화에 대한 기준과 실측값과의 상호 비교를 통해 차이점을 분석하였다.
본 논문에서는 음성인식 시스템을 구현함에 있어 중요한 특징 파라미터와 학습, 인식 알고리즘의 선택을 위한 제안을 하기 위하여 각각 세 가지의 방법을 조합하여 인식 실험을 수행하고 검토하였다. 두 종류의 실험을 통하여 하드웨어 장치로 구현할 경우 보다 효과적인 음성 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째로는 특징 파라미터의 성능을 평가하기 위하여 기존의 MFCC와 MFCC를 PCA와 ICA를 이용하여 특징 공간을 변화시킨 새로운 특징 파라미터를 제안하여 총 3종류의 특징파라미터에 대한 인식 실험을 수행하였으며, 두 번째로는 학습데이터 수에 따른 HMM, SVM, RVM의 인식 성능을 실험하였다. 이상의 실험에 의하여 ICA에 의한 특징 파라미터가 특징 공간상에서의 높은 선형 분별성에 의해 MFCC와 비교하여 평균 1.5%의 성능향상을 확인할 수 있었으며 학습데이터의 감소에 따른 인식실험에서는 HMM과 비교하여 RVM에서 최고 3.25%의 성능향상을 확인하였다. 이에 근거하여 TI사의 DSP(TMS320C32)를 사용하여 음성 인식기를 구현하여 실시간으로 실험하여 시뮬레이션과 비교하였다. 이와 같은 결과로서 본 논문에서 제안하는 음성인식시스템을 위한 효과적인 방법은 ICA를 이용한 특징 파라미터를 추출하고 RVM을 이용하여 인식을 수행하는 것이라 판단한다.
위성에서 관측된 다중분광 위성영상 데이터를 이용목적에 따라 분석하고 활용하기 위해서는 영상 자체에 내포된 밝기, 칼라, 질감 등 다양한 특징들이 중요한 정보원으로 이용되고 있다. 특히 질감이나 칼라정보를 이용한 위성영상의 분석과정에서 가장 중요한 문제는 원 영상의 정보를 효율적으로 표현하는 속성을 추출하여 적절히 활용하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 위성영상 분석에 유용하게 사용할 수 있는 6개의 속성 벡터들을 선정한 다음 SPOT 위성에서 관측된 영상을 이용하여 각각의 속성들에 대한 분별력을 평가하기 위하여 역전파 신경망(Back-propagation Neural Network)을 이용한 분류 네트워크를 구성하였고, 실험하고자 하는 지역에 대한 훈련집합 선택시 선정된 여섯 개이 속성 벡터들을 분류에 사용될 특징으로 선택하였다. 분류 실험을 수행한 결과 각각의 벡터 속성들은 개개의 특성에 따라 많은 장단을 내포하고 있었으며, 전반적으로는 비교적 정확한 분류결과를 나타내었다. 따라서 칼라 및 질감 속성 벡터들은 위성영상의 분류과정에 효과적으로 사용될 수 있음은 물론 다양한 영상분석 및 응용분야에서도 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 순물소모량 개념의 농업용수 수요량 추정방법을 적용하여 기후변화에 따른 제주도의 미래 수요량 변화를 추정 분석하였다. 지하수를 주 수원으로 하고 관정에 의한 밭작물 위주의 작물재배와, 일정 규모 이상의 강우시에만 유출이 발생하며, 유출량의 대부분이 지하수로 침투되는 물순환 특성 등을 고려할 수 있는 제주도 지역에 적합한 순물소모량 산정방법을 적용하였다. 순물소모량 산정에 필요한 실제증발산량 및 잠재증발산량 등은 유역모형인 SWAT을 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 구동에 필요한 미래 기후자료는 10개의 대표적인 대순환모델(General Circulation Model, GCM) 결과로부터 상세화(Downscaling) 기법을 통해 적용하였으며, RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 중심으로 미래 기후변화에 따른 영향을 분석하였다. 미래(2010-2099)의 수문성분별 변화를 살펴본 결과, 연도별 증감과 GCM 모델별 차이는 있으나, 평균적으로 강수량, 잠재증발산량, 실제증발산량, 함양량 등이 점차 증가하는 것으로 나타났으며, RCP 4.5보다는 RCP 8.5 시나리오에서 증가현상이 좀 더 크게 나타났다. 순물소모량 또한 2010년에 비해 2099년을 기준으로 약 100~200mm 정도 증가하는 것으로 나타났으며, RCP 8.5 시나리오에서 증가폭이 크게 나타났다. 그러나 이는 자연적인 기후변화에 따른 단위면적당 순물소모량으로서, 인위적인 요인인 농업형태의 변화(관개면적의 증감, 작물품종의 변화, 인위적 용수절감 등)에 따라 실제 지역별 농업용수 수요량은 다른 경향을 나타낼 수도 있다. 특히 농업용수는 계절별, 지역별 편차가 크게 나타나므로, 자연적 조건에 의한 가용수자원량과 지역별 공급시설에 의한 용수공급량 및 수요예측량의 상호분석을 통해 안정적 물수급을 위한 대응책 마련이 필요할 것으로 판단된다.
현재 프로그래밍 소스들이 온라인에서 공개되어 있기 때문에 무분별한 표절이나 저작권에 대한 문제가 일어나고 있다. 그 중 반복된 저자가 작성한 소스코드는 프로그래밍 특성상 고유의 지문이 있을 수 있다. 본 논문은 구글 코드 잼 프로그램 소스를 심층신경망을 이용한 학습을 통해 각각의 저자를 분별하는 것이다. 이 때 원작자의 소스를 예측 기반 벡터나, 주파수 기반 접근법인 TF-IDF등의 전처리기를 사용하여 입력값들을 벡터화해주고, 심층신경망을 이용한 학습을 통해 각 프로그램 소스 원작자를 식별하고자 한다. 전처리기를 이용하여 언어에 독립적인 학습시스템을 구성하고, 기존의 다른 학습 방법들과 비교하였다. 그 중 TF-IDF와 심층신경망을 사용한 모델은 다른 전처리기나 다른 학습방식을 사용한 것보다 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
Empirical Mode Decomposition(EMD)을 통한 Hilbert Huang Transform(HHT)은 시간-주파수 영역분석 방법 중 하나로 기존의 다른 분석 방법에 비해 비선형, 비정상 신호를 해석 가능하다는 등 여러가지 이점이 있다. 그러나 인접한 주파수를 분별하기 힘들고 잡음에 취약하다는 결점이 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 HHT와 정상신호 분석에 효과적인 Short-Time Fourier Transform(STFT)을 비교하여 각 방법의 장 단점을 분석하고 Rijke 튜브 실험에서 얻은 열음향학적 불안정 데이터에 적용하여 잡음에 취약한 점을 보완한 Improved HHT와 비교한다. 그 결과, EMD를 이용한 Original HHT보다 EEMD를 이용한 Improved HHT가 잡음의 영향을 적게 받아 보다 정확한 신호분석이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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