본 연구에서는 Argyres-Sigel의 투영 연산자 방법을 단일 벽 탄소 나노튜브(SWNT)의 zigzag(10,0)에 직접 적용하여 이를 운동방정식의 형태로 만들어 선모양 함수를 구하는 방법을 사용하였다. 선모양 함수의 실수 부분인 선 너비는 저온 영역(T < 200K)에서 온도의 영향에 거의 무관한 것으로 조사되었다. 이는 온도에 관여하는 페르미-디랙 분포함수가 선모양 함수에 거의 영향을 작용하지 않기 때문인 것으로 생각된다. 고온 영역(T > 200K)에서는 선 너비가 다소 단조롭게 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 음향 포논의 영향에 기인하는 것으로 보인다. 그리고 SWNT의 전자스핀이완 시간은 $1.4{\times}10^{-6}\;s$으로 계산되었다.
전립선의 크기를 측정하는 것은 전립선 이상을 임상학적으로 인지하고 치료에 대한 반응을 모니터링 하는데 유용하다. 전립선 질환에서 일반적으로 나타나는 전립선의 형태와 크기 변화는 방사선, 초음파 및 컴퓨터단층촬영 (CT)과 같은 영상학적 방법을 통해 평가한다. 본 연구에서는 전립선의 크기를 평가하는데 가장 많이 사용되는 초음파와 실질 장기의 평가에 높은 정확도를 보이는 CT를 이용하여, 중성화 하지 않은 정상 비글견에서 전립선 크기를 측정하고 비교하는데 목적이 있다. 또한 CT를 이용하여 전립선의 크기를 측정하여 체중과 관계없이 전립선의 크기를 평가할 수 있는 간단하고 실용적인 기준을 확인하고자 한다. 비뇨기계 및 내분비계에 이상이 없고 세포학적 검사로 정상 전립선으로 평가된 8 마리 정상 비글견에서 초음파와 CT 촬영을 실시하여 전립선의 크기를 비교 및 평가하였다. 초음파를 이용한 전립선의 부피를 측정하기 위해 서로 다른 2가지 단면에서 각 측정치를 구하고 타원체 공식 (US1, US2)에 대입하였다. CT의 경우 freehand tracing 방법을 이용해 전립선의 부피를 측정하였다. 초음파를 이용한 2가지 방법 모두 CT를 이용한 방법보다 낮은 측정치를 보였으며, 특히 US1 방법이 CT방법에 비해 통계적으로 유의성 있게 낮은 결과치를 보였다. CT를 통해 촬영된 이미지의 재구성을 통해 전립선의 길이, 높이, 너비를 측정하여 부피와의 상관관계를 평가하였다. 측정된 수치 중 길이와 너비가 부피와 가장 높은 상관관계를 나타냈다. 또한 촬영된 이미지에서 6번째 요추체의 길이를 측정하고 각 전립선 크기 (길이, 높이, 너비)와의 비율을 분석하였다. 실험에서 요추 6번과 전립선의 길이 및 높이는 약 1:1의 비율을 보였으며, 길이와 높이의 상한선은 1.3배, 너비의 상한선은 1.7배로 고려되었다. 이러한 비율에 대한 결과 중 길이와 높이에 대한 비율은 방사선 사진에서도 적용이 될 수 있을 것으로 생각되며, 전립선 크기를 체중과 상관없이 평가할 수 있는 간단하며 유용한 지표로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 어깨 초음파 영상을 분석하여 인대 손상(Tear) 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에서 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 높인다. 명암 대비가 조정된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화가 적용된 ROI 영역에서 워터쉐드 기법을 적용하여 연골과 힘줄의 후보 영역들을 추출한다. 추출된 연골과 힘줄의 후보 영역들 중에서 위에서 아래로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역에 해당하는 힘줄 영역의 상단 경계선을 추출한다. 그리고 아래에서 위로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용하여 연골 영역의 상단 경계선을 추출한다. 힘줄 영역의 상단 경계선과 연골 영역의 상단 경계선 양 끝에 2차 함수 곡선을 적용하여 곡선 사이의 양자화할 영역을 추출한 후, SOM 기법을 적용하여 인대 손상 후보 영역을 양자화한다. 양자화된 인대 손상 후보 영역을 분석하여 어깨 힘줄의 손상 영역과 비손상 영역을 구분하고 인대 손상(Tear) 영역을 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 인대 손상(Tear) 영역이 비교적 정확히 추출되었다.
본 연구는 대한민국 안면도 식재의 동백나무 열매를 연차별로 수집하여 열매 속 종자 구성의 형질특성을 파악하였다. 열매 무게에 따른 종자 개수는 열매 무게 5.0g 이하에서 1.20개이었으나, 무게 40.1g 이상에서 7.35개를 나타내어 열매가 무거울수록 종자 개수도 더 많아지는 경향이었다. 연도별 2015년, 2016년, 2017년 모두 열매가 무거울수록 종자 개수도 더 많아졌다. 열매 속 종자 개수에 따른 열매 크기 및 무게 특성은 Table 2와 같다. 열매 속 종자 개수가 1개에서 10개로 증가할 수록 열매 너비 (폭)는 23.10mm에서 39.15mm로 넓어졌고, 열매 길이는 23.63mm에서 35.55mm로 길었으며, 열매 무게는 7.00g에서 29.05g으로 증가하였다. 연도별 2015년, 2016년, 2017년 모두 종자 개수가 많을수록 열매 크기 및 무게가 증가하는 경향이었다. 종자 개수와 열매 형질 간의 상관관계는 Table 3과 같다. 종자 개수는 열매의 너비, 길이, 무게와 정의 유의한 상관이 있었다. 또한 종자 개수는 열매 너비, 무게보다 길이와의 상관계수가 더 작았다. 이는 연도별 2015년, 2016년, 2017년 모두 비슷하였다.
본 논문은 다중센서 영상을 이용한 결정 융합 기반의 지상 표적 분류 알고리즘 및 특징 추출 기법을 제안한다. 표적의 인식률 향상을 위하여 가중 투표 방법을 적용함으로써 개별 분류기로부터 획득된 결과를 융합하였다. 또한 개별 센서 영상 내에 속한 표적을 분류하기 위해 CCD 영상으로부터 획득한 CM 영상의 밝기 차이와 FLIR 영상 내 표적의 윤곽선 정보 및 차량과 포탑의 너비 비율을 이용하여 스케일과 회전변화에 강인한 특징들을 추출하였다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 지상 표적 분류 알고리즘과 특징 추출 기법에 대한 성능을 검증한다.
본 연구에서는 Mn을 첨가시킨 $LiNbO_3$ 단 결정을 기술하는 스핀 해밀토니언으로 계의 고유치를 구하고, 이를 이용하여 자기 감수성을 온도 의존성으로 조사하였다. 선형응답이론에 기초한 Argyres-Sigel의 투영연산자 방법을 이용하여 계의 자체 에너지함수를 유효한 항까지 계산하였다. 초 미세구조 효과를 고려한 온도 의존성의 역 자기 감수성은 온도의 증가에 따라 그 효과가 더욱 크게 나타나는 것으로 조사되었다. 자체에너지 함수의 실수 부분인 선 너비는 온도의 증가에 따라 감소하는데 이는 온도의 증가로 인해 $Nb^{5+}$와 $Li^+$ 이온들이 산소 층과 다른 인접한 산소 층 쪽으로 이동하기 때문인 것으로 보인다.
본 논문에서는 3D 레이저 스캐너로 입력된 3차원 얼굴 영상에서 코의 특징 정보를 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 3차원 영상은 주변의 조명 변화에 크게 영향을 받지 않는 장점이 있다. 이러한 정보를 이용하여, 제안된 알고리즘에서는 얼굴에서 가장 두드러지게 보이는 코의 3차원 정보를 이용하여 인식하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 코를 추출한 다음, 회전된 3차원 영상에 대하여 정규화를 실시하고, 등고선을 이용한 영역기반의 방법과 특징기반의 방법을 이온하여 인식을 수행한다. 등고선을 이용한 영역기반은 3차원 얼굴 영상을 코끝의 좌표를 기준 점으로 등고선의 값이 10, 20, 30이 되는 영역을 추출 한 후 데이터 베이스 값들과 비교하여 각각의 차 영역에 대한 무게중심(X, Y), 픽셀 수, 분산을 구하여 순위가 가장 높은 것을 취한다. 특징 기반의 방법으로, 얼굴에 있어서의 실제의 코의 길이, 높이, 너비를 구하여 그 차가 가장 적은 것을 취한다. 위의 2가지 방법을 이용하여 인식을 수행 결과 100%의 인식률을 나타내었다.
본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.
$^{13}$C$_{2}$H$_{2}$ 분자의 빛살 흡수선 중 분산천이 광섬유의 영분산 파장에 가까운 1549.49 nm 파장의 흡수선에 DFB-LD (distributed feedback laser diode)의 주파수를 안정화시켰다. 이 주파수 안정화된 DFB-LD와 광섬유 파브리-페로 필터의 투과 및 반사특성을 이용하여 광섬유 파브리-페로 필터의 중심주파수를 안정화시켰다. 자유분광너비(free spectral range)가 100 GHz인 안정화된 광섬유 파브리-페로 필터의 공진 조건에 파장이 다른 3개의 DFB-LD 빛살을 투과시켜 DFB-LD들을 안정화시킴으로써 주파수분할 다중을 하였다. 또한 레이저를 디더링(dithering) 방법으로 안정화시켰을 때 디더링 전류에 따른 레이저의 선폭변화는 600 MHz/mA였다.
형상기억합금이 삽입된 복합체는 힌지나 추가적 작동기 없이 그 자체로서 지능 구조의 역할을 할 수 있어 많은 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 형상기억합금(Shape Memory Alloy) 선이 삽입된 $\cap$자형 복합재를 제안하고, 형상기억합금과 모재가 정해진 경우의 곡률 변화에 영향을 주는 주요 설계 변수를 복합재의 너비, 두께, 형상기억합금의 편심률을 설계변수로 가정하고 유한요소 해석과 패널 제작 및 실험을 통해 검증한다. 먼저 라고다스(Lagoudas)모델을 형상기억합금의 구성방정식으로 이용한 유한요소해석모델을 구성하여 수치해석을 수행하고, 11 종류의 형상기억합금 선이 삽입된 유리섬유강화복합재(Glass Fiber Reinforced Plastic) 패널을 제작하여 열하중에 따른 곡률변화를 관찰한다. 해석결과와 실험결과의 비교를 통해 해석모델의 타당성을 검증하며, 해석을 통해 각 설계 변수들의 곡률변화에 대한 영향을 파악한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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