최근 들어 poly(trimethylene terephthalate)(PTT)를 다른 고분자와 블렌딩시켜 특성 변화를 검토한 논문이 많이 발표되고 있는데 PTT와 블렌딩하는 고분자는 주로 PET와 같은 Poly(alkylene terephthalate)계 고분자들이다[1,2]. 나프탈렌환을 갖는 Poly(alkylene naphthalate)계 고분자를 PTT와 블렌딩한 연구는 PTT/poly(ethylene naphthalate)(PEN) 블렌드계[3] 정도가 보고되고 있으며, PTT를 다른 나프탈렌계 고분자와 블렌딩한 연구 결과는 거의 없는 실정이다. (중략)
애니메이션은 주어진 키프레임(key frame)에 맞추어 움직이기 때문에, 다른 객체와 상호작용할 때 상대편 물체의 위치나 방향을 애니메이션에 맞추어 변환해야 한다. 이 논문에서는 모방학습으로 애니메이션을 학습하고, 모션 블렌딩(motion blending) 기법으로 객체 간 상호작용을 학습하여 새로운 애니메이션을 생성하는 방법을 제안한다. 에이전트(agent)는 오브젝트의 상태를 관측하고 주어진 모션들을 블렌딩하는 방법으로 다양한 행동을 취하고 목적에 대한 보상을 받는다. 에이전트가 행동하는 과정에서 모션 블렌딩 비율에 대한 가중치를 계산하는 함수를 설계하고, 생성되는 애니메이션이 사람이 취할 수 있는 동작에 가깝도록 회전 각도 clamping 함수와 보상 시스템을 설계하여 반영한다. 모방학습 기반 모션 블렌딩 기법은 객체의 변화에 상호작용하는 애니메이션을 기존 강화학습 기반 애니메이션 생성 기법보다 적은 학습량으로 생성할 수 있음을 확인했다.
이 논문은 이미지 매칭 알고리즘의 일종인 수정된 SURF(Speeded Up Robust Feature)와 이미지 블렌딩 알고리즘의 일종인 멀티밴드 블렌딩으로 구성된 파노라마 이미지 스티칭 시스템을 제안한다. 이 논문은 처음에 수정된 SURF를 기술하고 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 비교하여 SURF를 이 시스템에서 채택한 이유에 대하여 논한다. 그리고 멀티밴드 블렌딩에 대하여 기술하고, 이어서 제안된 파노라마 이미지 스티칭 시스템의 구조에 대하여 설명하고 마지막으로 이미지 질과 처리시간에 대한 평가를 한다. 평가결과는 제안된 시스템이 개별 이미지들을 이음매 없이 연결하였으며, 많은 개개의 이미지 데이터에 대해서도 완전한 파노라마 이미지를 생성하였으며 처리 시간도 SIFT보다 빨랐다.
곡면은 다각형 메쉬에 비해 간결한 표현을 가지고 부드러운 형상을 표현할 수 있지만, 현재 그래픽스 하드웨어는 곡면 렌더링을 지원하고 있지 않다. 최근의 GPU를 이용하여 프로그래밍 가능한 그래픽스 파이프라인은 기존의 다양한 그래픽스 알고리즘들을 가속화시키는 데 이용될 수 있기 때문에, 이 논문에서는 GPU 하드웨어를 이용하여 블렌딩을 기반으로 생성된 임의의 위상을 가진 곡면을 빠르게 렌더링 하는 방법을 제시한다. 제어 메쉬상에서 샘플링된 매개변수와 지역 곡면을 표현하는 정보들을 그래픽스 파이프라인으로 전달하여, 정점 프로세서에서 이러한 정보들을 가지고 블렌딩된 곡면상의 위치 정보와 노말 벡터를 계산한다. 이러한 방법은 CPU에서 블렌딩 곡면을 계산하는 것보다 훨씬 빠르게 수행된다.
본 논문에서는 다시점 영상과 스테레오 매칭을 수행하여 얻은 깊이 정보를 통해 가상시점을 합성할 때 적용되는 블렌딩 기법을 제안한다. 다시점 영상에서 스테레오 매칭으로 얻을 수 있는 깊이정보는 물체와 배경의 경계부분에서 큰 오차를 갖는다. 이러한 이유로 원본 시점들의 영상을 깊이정보를 통해 특정 가상시점으로 워핑할 때 물체의 경계 부분에 배경의 화소가 일부 포함되는 문제가 발생한다. 이 문제는 워핑된 영상들을 블렌딩하여 하나로 합성 시 영상의 품질에 영향을 주는 요인이 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이정보와 함께 영상의 수퍼픽셀 분할에서 얻은 정보를 이용하여 블렌딩 대상이 되는 영상에 화소 단위로 가중치를 부여하여 해당 문제의 영향을 완화한다.
본 논문은 윤곽 형상에 밀착된 임의 형상 마스터를 이용한 스키니 스머지 블렌딩 방법에 관한 것이다. 스머지 툴(smudge tool)은 Adobe Photoshop CS6에 내장된 대중적인 그래픽 툴로서 물감을 화폭 상에 문질러서 흐려지게 할 시에 이용된다. 그 효과는 지두화법과 매우 유사하다. 스머지 툴은 Adobe Photoshop CS6의 툴박스에서 스머지 아이콘을 선택한 다음에 화폭 위를 클릭한 후, 마우스 버튼을 누른 상태에서 번짐 효과를 주고 싶은 방향으로 끌어당김으로써 그 기능을 이용할 수 있다. 그러나 기존의 스머지 툴은 마스터 반경 내의 모든 화소값을 블렌딩시켜 결과 영상을 생성함에 따라 원하지 않는 부위의 화소마저도 변형시키는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문에서는 임의 형상 마스터를 이용한 스키니 스머지 블렌딩 방법을 제안하고자 한다. 제안된 블렌딩 방법은 컬러 영상 분할에 통해 윤곽 형상에 밀착된 임의 형상 마스터를 추출함에 따라 배경에 관계없이 변형하고 싶은 부분에만 번짐 효과를 적용시킬 수 있는 장점이 있다.
친환경 추진제를 사용하는 추력기의 성능 향상을 위해서 미소량의 연료를 첨가하는 블렌딩 기법을 적용하였다. 친환경 추진제로는 90 wt.% 과산화수소를 사용하였으며, 혼합하는 연료는 에탄올을 사용하였다. 혼합비는 98 wt.% 과산화수소의 이론 성능을 상회하는 성능을 갖는 50으로 정하였다. 실험 결과 에탄올 블렌딩한 과산화수소의 반응기 온도가 과산화수소의 단열 분해 온도보다 높았다. 따라서 에탄올 블렌딩을 통해서 성능 증대를 꾀할 수 있었다. 또한 다양한 촉매 및 지지체의 비교를 통해 에탄올 블렌딩한 과산화수소 분해 및 연소에 적합한 촉매 조합을 파악하였다. 실험 결과 백금 촉매가 적합하다고 판단되며 이산화망간 촉매는 재사용 시 불안정성이 증가하였다. 고온 안정성이 높은 ${\alpha}-Al_2O_3$를 지지체로 사용할 경우 촉매의 분해 성능이 낮아 매우 불안정한 성능을 보였다.
본 연구는 국산 캠벨얼리 와인의 주질 개선과 기능성 향상을 위해 캠벨얼리 뿐만 아니라 안토시아닌과 폴리페놀 성분이 풍부하여 항산화능이 우수하다고 알려진 아로니아를 이용하여 상업용 효모인 S. cerevisiae Fermivin과 향미증진능을 지닌 P. anomala JK04를 각각 단독 또는 5:5(v/v)의 비율로 혼합발효한 후 블렌딩하는 실험을 진행하였다. 최적 블렌딩 비율을 정하기 위하여 예비실험으로 캠벨얼리 와인에 아로니아 와인을 각각 5, 10, 20%(v/v) 첨가하여 항산화능과 관능검사를 실시하였으며, 실험 결과를 바탕으로 캠벨얼리 와인과 아로니아 와인의 블렌딩 비율을 9:1(v/v)로 설정하였다. P. anomala JK04로 단독발효한 캠벨얼리 와인은 낮은 알코올 함량으로 인해 블렌딩에서 제외하였고, 나머지는 발효에 이용된 균주에 따라 블렌딩하였다. 블렌딩와인의 기능성을 평가하기 위하여 총 안토시아닌 함량, DPPH 라디칼 소거능, 총 페놀성 화합물 함량 분석을 진행하였으며, 모든 블렌딩와인에서 대조구인 S. cerevisiae로 단독발효한 캠벨얼리보다 높은 수치를 나타내었다. 블렌딩와인의 유리당 분석 결과에서는 P. anomala JK04로 단독발효한 아로니아 와인을 첨가한 시험구(A,D)에서 glucose와 fructose 같은 잔당이 남아있는 것을 확인하였으며, 유기산 분석 결과에서는 상기 두 시험구에서 특히 malic acid 함량이 높게 측정되었다. 블렌딩와인의 외관적 품질을 검사하기 위해 색도, 휘발성 향기성분, 관능검사가 수행되었으며, P. anomala JK04를 사용 여부에 따라 A, B, C와 D, E, F 순으로 hue와 intensity 값이 증가하는 경향을 나타내었다. 또한 Hunter's color value에서는 아로니아 와인의 첨가가 와인의 a value와 b value를 증가시키는 경향을 나타내었다. 휘발성 향기성분분석에서는 P. anomala JK04의 사용이 와인에 부정적인 성분인 aldehyde와 acid 함량이 소폭 증가시키긴 하였지만, 중요한 향기성분은 ester 화합물의 함량이 큰 폭으로 증가하는 것을 확인하였다. 관능검사 결과에서는 P. anomala JK04로 단독발효한 아로니아 와인을 사용한 시험구(A,D)에서 색, 맛, 신맛, 전반적인 기호도에서 다른 시험구보다 높은 점수를 받았으며, 향기 항목에서는 모든 블렌딩와인이 대조구보다 높은 점수를 받았다. 본 연구에서는 캠벨얼리 와인에 아로니아 와인을 블렌딩하여 기능성을 증가시켰으며, S. cerevisiae Fermivin과 P. anomala JK04를 혼합발효하여 향기성분의 증가 및 관능적 품질이 향상됨을 확인하였다.
식물로부터 유래되는 휘발성 유기 화합물인 에센셜 오일은 인체에 약리효과를 나타낸다고 알려져 있다. 본 연구에서는 화농성 질환과 병독성 질환 비뇨기계통 감염에 나올 수 있는 병원성 세균 Staphylococcus aureus (그람양성알균), Escherichia coli (그람음성막대균), Pseudomonas aeruginosa (그람음성막대균, 극성단모균)을 대상으로 천연 허브 오일 중에 비교적 많이 알려져 있는 라벤더(lavender), 티트리(tea tree), 로즈마리(rosemary), 멜리사(melisa) 4종류의 단일 오일과 비교해, 티트리와 로즈마리, 멜리사를 블렌딩하였을 때 항균력이 상승되는 효과가 있는지 연구하였다. 그 결과 디스크 확산법에서 블렌딩 오일(티트리, 로즈마리, 멜리사)의 경우 단독의 허브오일보다 S. aureus에서18 mm, E. coli 에서 22 mm 와 P. aeruginosa는13 mm의 우수한 항균능력을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 블렌딩 오일의 경우 최소억제농도(Minimum Inhibitory Concentrations, MIC) 분석에서 S. aureus, E. coli 에서는 0.3125%에서, P. aeruginosa는 1.25%에서 성장억제효과가 확인되었다. 따라서 본 실험에서는 블렌딩 오일이 Oxacillin과 로즈마리, 티트리보다 항균효과가 우수한 것으로 증명되어 단독의 허브오일보다 블렌딩 오일이 우수한 항균력을 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 그러므로 허브의 블렌딩을 활용하면 다제 내성균에 대한 항균시너지효과를 발휘할 수 있음을 입증했을 뿐만 아니라 향후 천연보존제와 건강기능성 식품 및 화장품에 활용 가능성을 기대해본다.
친환경 추진제인 과산화수소의 성능 향상을 위해 블렌딩 기법을 적용하였다. 90 wt.% 과산화수소에 독성이 낮은 에탄올을 블렌딩 하였으며, 저장성 평가 결과 연료에 의한 저장성 저하는 나타나지 않았다. 재료 적합성 및 내열 평가 결과 Inconel X750과 Topheat A가 높은 적합성과 내열 특성을 보였으며, SUS 316L 역시 적합성이 우수하였다. 내열 특성 향상을 위해 $Al_2O_3$, $Y_2O_3$, $ZrO_2$를 코팅 후 내구성 평가를 수행한 결과, $Y_2O_3$ 코팅은 사용이 부적합하였으며, 재료의 사용 가능 온도가 코팅의 접착성과 관련이 있음을 확인하였다. 블렌딩 기법을 통한 성능 향상을 확인하기 위해 추력기 실험을 진행하였으며, 실험 결과 반응기 온도가 $870^{\circ}C$로, 90 wt.% 과산화수소의 단열 분해 온도인 $760^{\circ}C$보다 높음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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