레이놀즈 분해법은 유속을 비롯한 변수를 평균 성분과 변동 성분으로 분해하는 분석 방법으로, 난류 분석의 기본이 되는 방법이다. 그러나 유체 내에 장애물이 존재할 경우, 흐름에 큰 와류가 존재하여 난류 변동 성분과 구분되는 고유 구조가 형성되는데, 이러한 경우에 레이놀즈 분해법을 적용하면 고유 구조의 변동 성분이 난류로 처리되어 난류 강도가 과다하게 책정될 수 있다는 한계점이 있다. 이에 대한 대안으로 제안된 것이, 변수를 평균 성분, 파동 성분, 변동 성분으로 분해하는 삼중 분해법이다. 삼중 분해법은 흐름 내의 고유 구조를 추출하는 것을 가능하게 하여 다양한 연구에서 사용되어왔다. 삼중 분해법을 구현하기 위해 이용되는 방법론 중 하나로, 공분산 행렬을 이용하여 유속장을 분해하는 방법인 적합 직교 분해법이 많이 사용된다. 본 연구에서는 원기둥 후류에 적합 직교 분해법을 사용하여 삼중 분해법을 시행하고, 후류의 흐름 구조를 분석하는 것을 목표로 하였다. 영상 유속계를 사용하여 실험을 통해 원기둥 후류의 수평 유속장을 측정하였고, 측정 자료에 적합 직교 분해법을 적용한 결과, 첫 두 모드에서 큰 규모의 와류가 파동 형태로 전파되는 것이 관찰되어 고유 구조의 존재를 확인할 수 있었다. 해당 성분을 삼중 분해법의 파동 성분으로 상정하였고, 푸리에 분석을 적용한 결과에서도 원기둥 후류의 고유 진동수가 뚜렷하게 나타나는 것을 확인하였다. 또한, 원기둥 후류의 에너지 전달 구조를 확인하기 위하여 에너지 방정식에 삼중 분해법을 적용하여 식을 유도하고, 실험 자료로부터 각 항을 계산하여 비교해보았다.
본 연구에서는 Karmarkar법의 변형인 Todd&Burrell 알고리즘을 분석하고 이 알고리즘의 수행속도를 증가시키기 위한 몇가지 방안을 제시하였다. 또한, 몇가지 실험을 통하여 제안된 방안들을 비교 분석하였다. 사영행렬의 계산에 QR 분해법과 Cholesky 분해법을 도입함으로써 계산 시간을 줄일 수 있었고, 구내최적화를 위한 개선폭의 결정에 비율검정법과 선형탐색법을 사용함으로써 수행횟수 및 총 수행시간을 줄일 수 있었다. 수행실험을 통하여 알고리즘을 분석한 결과, 수행시간의 대부분을 사영행렬의 계산이 차지하는 것으로 나타나 이론적으로 계산복잡도를 분석한 결과와 일치하였다. 또한, 사영행렬과 개선폭의 결정에 사용된 각 방법들을 실험을 통해 비교 분석한 바로는 사영행렬의 계산에 있어서 Cholesky 분해법이 Gauss소거법이나 QR 분해법을 쓰는 경우보다 우수했으며, 개선폭을 결정하는 데 있어서는 비율검정법이 속도면에서 가장 우수했다.
합리적(合理的)이고 경제적(經濟的)인 분해방법(分解方法)을 모색(摸索)하기 위해 고지방(高指肪) 함유식품(含有食品)인 생황석어(黃石魚)와 생멸치를 건조(乾燥)하여 분말(分末)로 한후 왕수처리법(王水處理法), 건식분해법(乾式分解法)과 $H_{2}SO_{4}-HNO_{3}$ 분해법(分解法)으로 전처리(前處理)하여 atomic absorption spectrophotometer를 통해 K, Na, Mg, Ca, Zn, Mn, Cu, Fe을 측정(測定)하였으며 그 결과는 다음과 같다. (1) 건식(乾式), 습식(濕式) 및 왕수처리법(王水處理法)에 의한 측정치(測定値) 중 황석어(黃石魚)에선 K, Na, Mn, Cu와 Fe의 함량(含量)이 분해법(分解法)에 따른 유의성(有意性)을 나타내지 않았고, 멸치에서는 K, Na, Mg, Cu의 함량(含量)이 세 분해법(分解法)에서 유의성(有意性)이 없었다. 반면에 Mg과 Zn(황석어)와 Mn과 Fe(멸치)는 분해법(分解法)에 따라 P< 5%의 유의성(有意性)을 보였고, Ca(황석어와 멸치)과 Zn(멸치)는 P< 1%의 높은 유의성(有意性)을 나타냈다. (2) 세 분해법(分解法)에 의한 측정치(測定直)의 유의적(有意的)인 차(差)를 근거로 모평균(母平均)을 추정(推定)한 결과(結果), 일반적으로 건식분해법(乾式分解法)에 의한 결과(結果)와 왕수처리법(王水處理法)에 의한 측정치(測定値)가 같은 수준효과(水準效果)를 나타냈고 재래식(在來式) 습식법(濕式法)은 모평균(母平均)이 가장 낮은 수준효과(水準效果)를 나타냈다. (3) 각(各) 측정치(測定値)와 표준편차(標準偏差)를 근거로 변이계수(變異係數) (coefficient of variation)을 구(求)해 본 결과(結果), 건식분해법(乾式分解法)이 가장 높은 변이계수(變異係數) 0.325였고, 왕수처리법(王水處理法)에 의한 측정치(測定値)가 습식법(濕式法)의 0.261보다도 낮은 0.195로 가장 낮은 변이계수(變異係數)를 보여 그 신뢰도(信賴度)를 높여 준다.
내부점 방법에서는 개선 방향을 대칭 양정치 행렬로 이루어지는 선형시스템 의 해를 구해야 하고 단체법에서는 단체 승수나 진입열을 계산하는데 기저 행렬로 이루어지는 선형시스템을 풀게된다. 본 연구는 내부점 기법과 단체법 에서 나타나는 선형시스템을 QR분해를 통해 푸는 방법을 구현하고 이에 대 한 결과를 제시하였다. QR분해 방법으로는 Givens가 제시한 방법을 사용했 으며 단체법에서 rank-one 수정 방법을 사용하였다. QR분해를 적용한 단체 법의 경우는 상.하 분해를 단체법에 비해 많이 느리며 내부점 기법에 적용하 면 촐레스키 분해보다 2-8배 정도 수행시간이 더 소요되었다. 그러나 내부점 기법에서 QR분해 방법이 촐레스키 분해 방법에 비해 보다 수치적으로 보다 정확하였다.
추천시스템은 기업의 매출을 최대화 하기 위해, 사용자에게 관심도가 높은 제품을 제공해준다. 행렬 분해법은 추천시스템에서 자주 사용되는 방법으로 불완전한 사용자-제품 평점 행렬을 기반으로 한다. 하지만 제품과 사용자의 수가 점점 많아지면서, 데이터의 희소성문제로 인해 정확한 추천이 힘들어졌다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 제품과 관련된 텍스트 데이터를 사용하는 행렬 분해법 알고리즘이 최근에 제시되었다. 이런 행렬 분해법 알고리즘 중, 단어 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 사용하는 방법이 단어수준 특징들을 추출하여 텍스트 데이터를 효과적으로 반영한다. 하지만 단어수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서는 학습해야 하는 파라미터의 수가 많다는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 문자 수준 특징들을 뽑아 내기 위해 문자 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 사용하는 행렬분해법을 제안한다. 또한 제안하는 행렬 분해법의 성능을 검증하기 위해 실제 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다.
마이크로파 시료 분해법이 식물체와 퇴비 중의 K, Ca, Mg, Cu, Zn, Mn등을 분석하는데 적합한가를 검정하기 위하여 기존의 습식분해법과 비교하였다. 분석시간은 기존의 습식분해법이 4~6시간 걸리던 것에 비하여 마이크로파 분해법에서는 1시간 이하로 단축할 수 있었으며, 두 분석법간의 각 성분별 분석값의 상관계수($R^2$)는 각각 K 0.98, Ca 0.97, Mg 0.91, Zn 0.94, Mn 0.99, Cu 0.99를 나타내었다. 칼륨과 칼슘의 경우 기존 습식분해법의 분석값이 더 높은 경향을 나타내었고 구리, 망간, 아연의 경우는 마이크로파 분해법의 분석값이 더 높은 경향을 나타내었으나 마그네슘의 경우 일정한 경향이 없었다. 그러나 칼슘의 경우를 제외한 그 외 성분들의 편기도(biases)는 10% 이내였다.
본 논문에서는 실감 콘텐츠 생성에 쓰이는 움직이는 다수 카메라 시스템을 위한 분해법 기반 자동 보정 알고리즘을 제안한다. 대부분의 기존 자동 보정 연구는 스테레오 카메라 혹은 고정된 다수 카메라 시스템에 한정되어왔다. 보다 넓은 영역의 3차원 복원이나, 다수 카메라를 사용하는 일반적인 응용으로의 확장을 위해서는 새로운 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 일반적인 다수 카메라 시스템 (동적인 시스템 포함) 구조에 대한 강건한 자동 보정 방법을 제안하고, 카메라 구조가 평면 구성을 갖는 다수 카메라 시스템 보정 알고리즘을 제안한다. 우선, 기하학적 제한 요소를 바탕으로 분해법을 사용하기 위한 수식을 유도하고, 유도된 정리를 바탕으로 실질적인 자동 보정 사용법을 설명한다. 특히, 평면을 이루는 카메라 시스템에서의 분해법 적용이 어파인 복원과 같다는 성질을 증명하고, 어파인 분해법을 활용한 자동 보정 알고리즘을 제시한다. 실험에서는 제안된 알고리즘을 시뮬레이션 데이터와 실제 영상에 적용한 실험 결과를 보인다. 제안된 알고리즘은 다수 카메라 시스템을 활용한 영상 기반 3차원 실감 콘텐츠 복원이나, 하드웨어의 지원과 함께 실시간 다수 카메라 증강 현실 시스템에 활용될 수 있다.
자연 미생물 분해 (Biodegradation)는 미생물들이 유출 기름 또는 기타 환경 오염물들을 분해시키는 자연 풍화 과정이며 이를 더욱 가속화시키기 위하여 인공적으로 미생물에 필요한 영양분 공급 또는 미생물들을 추가로 파종하는 것을 미생물 분해법 (Bioremediation)이라고 한다 현재 해상 기름 유출 사고 시 기계적 장비를 이용한 제거방법이 널리 사용되고 있으며 기계적 제거 방법의 대안으로서 화학분산제 (Chemical Dispersants) 사용과 현장 소각 (In-situ Burning) 방법이 있다. 또 하나의 대안으로서 이 미생물 분해법이 지적되고 있으며 충분한 시간이 주어질 때 해안으로 유입되는 기름에 대하여 일부 미생물들을 이용하여 유출 기름을 적어도 부분적으로 제거할 수 있다. 본 논문에서는 해상 유출 기름 제거를 위한 미생물 분해법의 종류와 기술의 잠재력 그리고 적용 시 고려하여야 할 문제점들을 분석하여 발생 가능한 피해를 최소화시키는데 필요한 정보들을 정리하였다.
$ClO_{2(aq)}$ 분석 방법 중 하나인 UV 흡수법은 여러 염소종이 함유된 용액에서는 흡수 파장 겹침 현상으로 분석에 어려움이 있다. 이러한 문제를 극복하고자 UV 파장 분해법을 이용한 다양한 염소종이 함유된 용액의 $ClO_{2(aq)}$ 농도 정량법을 제안하였다. UV 파장 분해법을 이용한 $ClO_{2(aq)}$ 농도 값은 적정법을 이용한 $ClO_{2(aq)}$ 농도 값과 10%내에서 일치하였다. 따라서 다양한 염소 종들이 포함된 시료에서도 제안된 UV 파장 분해법을 적용한다면 $ClO_{2(aq)}$의 선택적 분석이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 짝수 홀수 분해법 (even-odd decomposition; EOD) 에 기초한 CCI (cubic convolution interpolation) 변형된 방법을 제안한다. CCI는 선형보간법과 더불어 영상 보간에서 가장 많이 사용되는 보간법이다. 선형보간법과 비교하여 우수한 화질을 제공하지만, 복잡도 상당히 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서, 본 논문은 최근 제안된 짝수 홀수 분해법을 활용하여 CCI에 대한 새로운 보간 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해서 실험이 수행되었고 실험결과는 변형된 CCI 보간 방법이 복잡도를 줄임과 동시에 영상 화질을 개선할 수 있음을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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