• Korean Chemical Engineering Research
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• 제56권3호
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• pp.370-375
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• 2018

본 연구에서는 생리활성물질 (+)-dihydromyricetin의 입자크기 감소를 위하여 친수성 고분자 물질을 첨가하여 분별침전을 수행하였다. 고분자 물질(HPMC 2910, PVP K90, PVA)이 첨가된 분별침전을 통해 (+)-dihydromyricetin 입자크기를 감소시킬 수 있었다. 특히 분별침전 시 HPMC 2910 (0.1%, w/v)을 첨가할 경우, 대조군에 비하여 입자크기가 $38-68{\mu}m$ (32-40%) 정도 감소하여 입자크기 감소에 가장 효과적이었다. 또한 (+)-dihydromyricetin침전물의 입자크기는 친수성 고분자 물질 첨가에 따른 침전용액의 제타전위 절대값에 반비례함을 알 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.350-355
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• 2018

본 논문에서는 영상 내에서의 객체를 기준점을 사용하여 크기에 따라 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에선 객체를 샘플로 하여 연구를 진행하였다. 제안된 시스템은 휴대폰 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 객체를 크기 별로 인식해서 그 종류를 파악하고 분류한다. 기존의 객체 인식 시스템들은 객체의 크기만을 이용해서 해당 객체를 분류하였다. 그러한 시스템들은 일정한 거리를 두어 획득한 영상이 아니면 거리에 따라 객체의 크기가 달라져 오류가 발생하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서 제안하는 객체 인식 시스템은 이러한 기존의 객체 인식 시스템의 한계를 극복하고자 영상의 왼쪽 상단에 기준점을 두어 그 기준점과 객체의 크기를 비교하여 거리에 상관없이 객체를 분류할 수 있다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2012년도 춘계학술발표회 초록집
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• pp.66-69
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• 2012

Field Model에 의한 화재해석방법은 화재현상을 지배하는 망정식윤 직접 해석하기 때문에 Zone model에 비해 공간내의 상세 정보를 제공함과 동시에 다양한 화재형태에 내해 보편적인 적용이 가능하다. Field model은 해석영역을 구성하는 격자점에 대해 이산화된 지배 방정식을 해석하는 과정에서 차분방법이나 격자의 크기에 따라 수치오류가 발생할 수 있다. 특히 격자수는 계산시간에 영향을 미치는 가장 중요한 인자이기 때문에 효율적인 계산을 위해서는 격자크기의 최적화가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 구획공간 화재의 최적 격자크기 선정을 위해 격자해상도(Grid Resolution)에 따른 해석결과의 독립성을 비교분석하고 이를 통해 구획공간화재에 대한 격자 최적화 방법에 대해 논의하고자 한다. 화재크기 및 특성 길이에 따른 격자의존성을 파악하기 위해 ISO-9705 표준화재실에 내해 적용된 격자크기는 최소 3 cm에서 최대 30 cm까지 총 7 종류의 격자크기에 대해 FDS 해석이 수행되었다. 해석결과, 환기량이 충분한 화재에 대해서도 격자해상도가 16보다 작은 경우 출입구의 유동은 격자에 따른 독립성을 확보하지 못하는 것으로 나타났으며 화재발열량이 증가함에 따라 독립적인 해석해를 얻기 위해서는 더 큰 격자해상도를 요구하는 것으로 나타났다. 따라서 현재 실무에서 격자최적화를 위해 사용되고 있는 격자선정법에 대한 재검토가 필요하며 화재특성 및 구획공간 조건에 따른 최적격자 조건을 도출하기 위한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.373-378
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• 2006

현재 RFID 시스템에서 해결해야 할 가장 큰 문제 중 하나는 태그 간의 충돌로 인해 인식 효율이 떨어지는 것이다. 할당받은 라운드 크기에 비해 인식해야 될 태그의 수가 많아지면 충돌이 발생하는 슬롯이 많아지게 된다. 이렇듯 고정적인 라운드크기의 할당은 태그 충돌 발생의 원인이 되며 그러므로 할당받는 라운드 크기는 적절하게 조절되어야 한다. 본 논문에서는 태그 간의 충돌을 줄이고 효율적인 태그 인식을 위해 라운드 크기를 동적으로 할당하는 알고리즘을 제시하였다. 리더는 매 라운드가 끝난 뒤 얻은 슬롯의 충돌 정보를 이용하여 라운드 크기를 동적으로 할당한다. 슬롯의 충돌 정보는 충돌이 발생한 슬롯의 수, 충돌이 발생하지 않고 태그가 제대로 인식된 슬롯의 수, 비어 있는 슬롯의 수이다. 충돌 방지 알고리즘으로 슬롯 방식 알로하 알고리즘을 사용했으며 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘이 태그 수를 미리 알지 못하는 상황에서 아주 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.61-70
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• 2015

본 연구는 배경의 밝기와 색상 자극의 크기에 따라 인지될 수 있는 색의 차이가 있을 수 있다는 가정아래, 배경의 밝기를 차등적으로 적용하여 $2^{\circ}$와 $10^{\circ}$에 해당하는 자극의 크기를 비교하는 실험을 진행하였다. 실험결과, 배경의 밝기 및 실험 자극으로 사용된 Munsell 색상 속성의 조합에 따라 동일한 색상임에도 불구하고 colour를 각기 다르게 인지할 수 있다는 경향성을 볼 수 있었다. 실험 결과를 바탕으로 차후 대형 화면의 크기에서 모바일 크기의 화면으로 입력 영상이 전환 될 때 발생할 수 있는 색상 인지의 차이에 대해 본 실험 결과를 반영함으로써 모바일에서 가장 큰 이슈 중 하나인 전력 효율성이 반영 가능하며 2D 뿐만 아니라 3D나 홀로그램 영상처리 시 효과적인 입체 영상 재현 및 화질에도 기여할 수 있다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제38권12호
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• pp.975-982
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• 2014

본 연구는 정육면체 밀폐계 내부에 존재하는 고온의 원형 실린더의 크기 변화에 따른 밀폐계 내부의 3 차원 자연대류 현상에 대한 수치해석을 수행하였다. 본 연구에서 고려한 Rayleigh 수는 $10^3$부터 $10^5$까지며 Prandtl 수는 0.7 이다. 내부 원형 실린더의 반경은 0.1L 부터 0.4L 범위에서 0.1L 간격으로 변경하였다. 본 연구에서 고려한 모든 Rayleigh 수와 실린더 반경의 범위에서 열유동장은 정상 상태의 특성을 보였다. 내부 원형 실린더의 크기가 증가하여 실린더 표면과 밀폐계 벽면이 가까워 질수록 실린더 표면과 밀폐계 벽면의 평균 Nusselt 수는 증가하였다. 내부 원형 실린더의 크기 변화에 따른 정육면체 밀폐계 내부의 자연대류 현상은 온도장, 유동장 및 표면 평균 Nusselt 수의 분포를 바탕으로 분석하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1987년도 학술발표회 논문집
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• pp.40-44
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• 1987

현대사회의 복잡한 생활환경과 더불어 주위의 밀폐공간에서 발생한 소음은 인접한 환경에서 커다란 영향을 미치고 있다. 그러므로, 본 연구에서는 밀폐공간의 음향특성을 연구하고, 또한 밀폐 공간에서 발생된 소음원이 주위의 생활환경에 미치는 영향을 최소화할 수 있는 밀폐공간의 크기를 연구하였다. 연구한 결과, 길이를 변화시킴으로써 우리가 주목해야할 주파수의 모우드 분포를 고려하여 최적한 크기를 결정할 수 있었다.

• 과학과기술
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• 제35권3호통권394호
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• pp.20-21
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• 2002

현택환교수팀이 개발한 기술은 원하는 크기의 나노입자를 바로 얻을 수 있다는 장점이 있으며 나노입자의 크기를 2나노미터에서 20나노미터까지 자유자재로 조절할 수 있어 연구의 우수성이 입증됐다.

• 전자공학회지
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• 제32권10호
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• pp.65-70
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• 2005

강 유전체 메모리(FRAM)와 상 변화 메모리(PRAM)는 기존의 메모리들이 갖고 있는 문제점들을 해결할 수 있는 이상적인 메모리로 주목 받고 있다. 현재 FRAM과 PRAM을 구현하는데 있어서 가장 큰 어려움은 셀의 크기와 대용량이다. 따라서 신 메모리의 셀 크기를 결정짓는 중요 요소들과 이를 해결할 수 있는 공정 기술들에 대하여 살펴보았다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권2호
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• pp.5-25
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• 2011

이 연구는 지도학습 방법을 이용한 단어 중의성 해소가 최적의 성능을 가져오는 통계적 자질선정 방법과 다양한 문맥의 크기를 파악하고자 하였다. 실험집단인 한글 신문기사에 자질선정 기준으로 정보획득량, 카이제곱 통계량, 문헌빈도, 적합성 함수 등을 적용하였다. 실험 결과, 텍스트 범주화 기법과 같이 단어 중의성 해소에서도 자질선정 방법이 매우 유용한 수단이 됨을 알 수 있었다. 실험에 적용한 자질선중 기준 중에 정보획득량이 가장 좋은 성능을 보였다. SVM 분류기는 자질집합 크기와 문맥 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보여 자질선정에 영향을 받지 않았다. 나이브 베이즈 분류기는 10% 정도의 자질집합 크기에서 가장 좋은 성능을 보였다. kNN의 경우 10% 이하의 자질에서 가장 좋은 성능을 보였다. 단어 중의성 해소를 위한 자질선정을 적용할 때 작은 자질집합 크기와 큰 문맥 크기를 조합하거나, 반대로 큰 자질집합 크기와 작은 문맥 크기를 조합하면 성능을 극대화 할 수 있다.