A combination of Poisson-Boltzman (PB) equation and quantum mechanics methodologies has been used for the calculation of the solvation energies and $pK_a$ values of biomolecules such as amino acids and nucleotide bases.
Granulated slag from metal industries and fly ash from the combustion of coal are industrial by-products that have been widely used as mineral admixtures in normal and high strength concrete. Due to the reaction between calcium hydroxide and fly ash or slag, the hydration of concrete containing fly ash or slag is much more complex compared with that of Portland cement. In this paper, the production of calcium hydroxide in cement hydration and its consumption in the reaction of mineral admixtures is considered in order to develop a numerical model that simulates the hydration of concrete containing fly ash or slag. The heat evolution rates of fly ash- or slag-blended concrete is determined by the contribution of both cement hydration and the reaction of the mineral admixtures. Furthermore, the temperature distribution and temperature history in hardening blended concrete are evaluated based on the degree of hydration of the cement and the mineral admixtures. The proposed model is verified through experimental data on concrete with different water-to-cement ratios and mineral admixture substitution ratios.
가중치가 없는 램 기반 신경망은 가중치를 재조정하는 기존 신경망에 비해 계산량 및 인식 시간이 적은 장점을 가지고 있다. 특히 연속적인 연관성을 갖는 제스처와 같은 행위 정보는 각각의 정보들이 시계열적 상관관계를 갖는다. 이와 같은 행위 정보를 인식하려면 일반적으로 많은 계산량과 처리 시간이 요구된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 전처리 과정의 삽입 및 하드웨어 인터페이스 활용 등을 이용한다. 본 논문에서는 이와 같은 추가적인 방법 없이 순차 램 기반 누적 신경망으로 연속적인 행위 정보인 한글 복합어 수화 인식 시스템을 구현하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 카메라로부터 입력받은 연속적인 복합어 수화 영상을 최소한의 이미지 처리인 경계선 검출만으로 수화 인식을 실험하였다. 경계선 검출 후 이진 영상을 전처리 과정 없이 제안된 순차 램 기반 누적 신경망 시스템으로 처리된 결과는 93%의 인식률을 얻었다.
이 연구에서는 혹한기 환경에서 매스부재에서 수화열을 고려한 고강도 콘크리트의 실제 압축강도 특성을 평가하였다. 목업 실험체는 가로${\times}$세로${\times}$높이가 $2.0{\times}1.2{\times}1.0m$로 제작하였다. 콘크리트 현장 압축강도 발현 특성은 $5^{\circ}C$에서 기건양생된 원주형 공시체와 수화열의 영향이 반영된 목업 벽체에서 채취된 코어 실험체를 비교하였다. 실험결과, 목업 벽체에서 채취된 코어의 재령 3일까지 압축강도는 실린더 강도에 비해 30% 높았는데, 이는 시멘트계 재료의 수화열에 의한 고온의 양생온도 효과 때문이다. 또한 성숙도 함수에 기반한 예측모델과 실험결과의 비교로부터 매스 부재에서 콘크리트의 현장 압축강도 발현을 합리적으로 평가하기 위해서는 수화열의 양생효과를 고려할 필요가 있음이 제시될 수 있다.
본 연구에서는 석고의 형태로 황산염이 혼입된 알칼리 활성 슬래그의 수화반응에 대해, 깁스 최소화 에너지 개념을 이용한 반응계산 결과가 계산 조건에 따라 어떻게 달라지는지에 대해 확인하였다. 계산을 위한 변수로는 황화물의 고려 여부, AFt/AFm 상의 생성가능성 여부, 대기 중 산소의 반응기여 여부 등을 검토하였다. 계산결과, 실제 위의 다양한 조건의 변화에도 불구하고 공극량, 화학수축과 같이 이후 배합의 성능에 영향을 미칠 수 있을 만한 값 들은 크게 차이가 발생하지 않았는데, 이 변수들에 의한 변화폭은 물결합재비에 의한 변화폭에 비해 월등히 작은 값이었다. 생성되는 물질들의 종류 및 양은 일부 초기조건 설정에 따라 변화할 수 있으나, 가장 주요한 수화물인 C-(N-)A-S-H의 생성량에는 별다른 영향을 미치지 않았다.
인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 본 논문은 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다. 제안 방법으로는 피부색 정보를 이용하여 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 또한 인식 효율을 높이기 위해 SOFM 신경망 알고리즘을 적용함으로서 보다 안정적으로 손 형상을 인식할 수 있게 되었으며, 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 그리고 인식된 손 형상의 의미를 텍스트로 보여줌으로서 사용자의 의사를 정확하게 전달할 수 있다.
Hydration is the main reason for the growth of the material properties. A exact parameter to control the chemical and physical process is not the time, but the degree of hydration. Therefore, it is reasonable that development all material properties should be formulated in terms of degree of hydration. Mathematical formulation of degree of hydration is based on combination of reaction rate functions. The effect of moisture conditions as well as temperature on the rate of reaction is considered in the degree of hydration model. This effect is subdivided into two contributions: water shortage and water distribution. The former is associated with the effect of on the progress of hydration. The water needed for progress of hydration do not exist and there is not enough space for the reaction products to form. The latter is associated with the effect of free capillary water distribution in the pore system. Physically absorption layer does not contribute to progress of hydration and only free water is available for further hydration.
Markov Random Fields(MRF) 모델은 영상 분할 및 복원 등에 주로 사용되는 확률적 영상모델이다. 본 논문에서는 MRF 모델을 3차원으로 확장하여 분할을 위한 선 필드 모델(Line Field Model)과 움직임 검출을 위한 움직임 필드 모델(Motion Field Model)을 도입하여 동영상 내에서 움직이는 물체의 형상과 움직임을 추정한다. 제안된 방법을 이용하여 한국어 수화 동작에서 손의 형상과 이동방향을 검출하였다. 그 결과 optical flow를 사용하는 방법에 비해서 이동 방향이 왜곡되는 것을 방지하여 보다 정확한 이동 방향을 검출할 수 있었다. 또한 영상 추출의 경우에 있어서도 형상의 윤곽면과 내부가 하나의 라벨(label)로 묶이기 때문에 보다 깨끗한 영상을 추출할 수 있었다.
유입되는 담수의 영향을 크게 받는 한 하구 (미국 버지니아주의 요크강)의 크기별 식물성플랑크통의 역학에 대한 수리역학적 조절에 대한 조사를 위해 플랑크톤 생태계모델이 계발되었다. 모델은 요크강 하류의 상부층에서의 탄소 및 영양염의 분포를 나타내는 12개의 구성체 변수로 이루어져 있다. 빛, 온도, 바람, 해류 그리고 조수와 같이 이송과 혼합을 일으키는 물리적 변수들로 포함하고 있다. 모델은 포트란으로 계발되었고 Runge- Kutta technique을 이용해 미분방정식을 풀었다. 모델분석 결과, 크기가 큰 마이크로 식물성플랑크톤의 수화는 수체내의 생산보다는 이송이나 확산 때문에 나타나는 것임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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