Phenol에 오염된 토양으로부터 토양을 복원하기 위하여 soxhlet 추출법과 microwave 에너지 추출법을 비교하였다. 그 결과 phenol에 오염된 토양으로부터 soxhlet 추출법으로 phenol을 회수하고자 할 때는 오염된 지 36 시간 전후에 메탄올과 물을 일정 비율 혼합하여 추출하는 것이 최고의 회수율을 가지는 것으로 관찰되었으며 그 회수율은 약 75 %에 이른다. 그리고 microwave 에너지 추출법을 사용할 경우 phenol에 오염된 지 36 시간 전후로 추출 용매는 acetone을 사용하여 추출 시간 60 초 동안 microwave 에너지를 주사하여 추출하는 것이 제일 좋은 회수율을 가지는 것으로 확인되었고 그 회수율은 약 85%였다. 따라서 오염 토양으로부터 오염 물질 제거시 soxhlet 추출법보다는 microwave 에너지 추출 방법이 보다 경제적이며 우수한 추출 효율을 나타냄을 확인하였다.
빛과 공기 중의 이산화탄소를 고정화하여 생성되는 바이오매스(biomass)로부터 다양한 에너지 및 물질을 생산하는 연구는 석유고갈과 환경문제 해결의 한 방안으로서 활발히 진행되어 왔으며, 앞으로도 그 지속 가능성과 환경 친화성에 의해 바이오에너지 이용 및 보급은 꾸준한 증가세를 보일 것으로 전망된다. 바이오디젤, 바이오에탄올의 경우는 미국, 브라질, EU, 한국 등에서 상용화되어 사용되고 있으며 그 생산량이 계속적으로 증가하고 있다. 하지만, 바이오연료의 보급 증가는 식량 자원과의 충돌과 열대우림 파괴 등의 부작용을 일으키고 있다. 이러한 문제 해결의 일환으로 단위면적당 생산성이 대두, 유채보다 월등한 것으로 보고되는 미세조류에 대한 관심이 증가하고 있으며 우수 미세조류종 개발, 미세조류 고속배양 및 수확, 미세조류로부터 에너지 및 유용물질, 소재 생산에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 미세조류로부터 바이오디젤 원료유를 생산하기 위해 Soxhlet을 이용한 추출 방법을 이용하였다. 추출되는 오일은 사용 용매의 극성에 따라 물성과 추출 효율에 차이가 큰 것으로 나타났다. 강한 극성의 용매일 경우, 엽록소와 단백질이 같이 추출되는 문제가 있으며 약한 극성 용매는 세포벽의 방해로 용매가 세포내부로 흡수되지 못하는 문제가 있다. 추출 효율이 높은 극성용매의 경우 불순물을 제거해야 고순도의 바이오디젤의 생산이 가능하고 비극성 용매는 추출 오일의 물성은 좋으나 수율이 매우 낮게 측정되었다. 이러한 동시추출을 방지함과 동시에 추출 효율을 높이기 위해 본 연구에서는 세포벽 파괴 후 용매추출하는 방법으로서 미세조류를 Microwave에 노출시켜 오일 추출율을 증가시키는 전처리 연구를 수행하였다. 전처리시, Microwave에 의한 열 발생은 미세조류를 탄화시키기 때문에 열매체로서 물을 혼합하여 탄화를 방지하고 세포벽 내외부의 가열효과로 세포벽을 파괴하고자 하였다. Microwave에 의한 에너지 손실을 줄이며 세포벽 파괴에 효과적인 수분혼합비를 조사하였으며 Microwave에 노출 후 잔류수분을 건조하고 효율적으로 용매를 접촉시키기 위해 분쇄를 수행하였다. 모든 전처리 반응을 거친 미세조류에서 약 2배 증가된 추출수율을 얻을 수 있었으며, SEM을 통해 전처리 미세조류와 미전처리 미세조류를 분석해본 결과 전처리 미세조류의 다공성이 증가함을 확인하였다. 또한, 90%의 메탄올에 미세조류를 녹여 엽록소 함유량을 측정한 결과, 전처리 미세조류의 엽록소가 미전처리 미세조류보다 약 7배가량 감소함을 확인할 수 있었다.
조류자원을 평가하기 위해 양쪽이 무한한 바다에 연결되어 있고, 수평한 바닥을 갖고 있는 수로를 가정하고, 수위의 시간변화에 따른 동적효과를 무시한 개수로 유동에서 양 끝단의 수두 차에 의해 구동되는 단순 수로에 대해 에너지 추출 모델을 제안하였다. 조류에너지는 그 단면을 지나는 유속의 3승에 비례하며, 수로 내에서의 에너지 추출은 반드시 유속의 감소를 초래하였다. 교란되지 않는 흐름의 수로에서 10%의 에너지 추출은 약 5.7%의 유속 감속을 초래하며, 20%가 추출되면 유속은 약 11.3%로 감소되었다. 또한, 수로 내에서 더 유속 감소가 가능하다면 이용 가능한 에너지의 추출은 보다 높을 수 있음을 보였다.
본 논문은 확률적 확산 기법 및 확률모델을 이용하여 스테레오 영상간의 대응점을 추정하고, 영상의 배경으로부터 객체를 추출해 내는 연구를 다루고 있다. 스테레오 영상의 정합 및 객체 추출을 위하여 시차, 세그먼트, 라인, 및 오클루젼 필드를 Markov random field 모델로 정의하고, 확률적 에너지 최소화 방법을 이용하여 최적의 시차 필드 및 객체추출을 수행한다. 본 논문에서는 우선 이러한 다양한 필드간의 MRF 모델링 기법을 제안하고, 각 필드에 대한 에너지 함수를 정의한다. 그리고, 확률적 확산 기법을 이용하여 각 필드에 대하여 정의된 에너지 함수를 최소화함으로써, 최적의 시차필드 및 객체추출 결과를 구한다.
얼굴 분석은 얼굴 인식 머리 움직임과 얼굴 표정을 이용한 인간과 컴퓨터사이의 인터페이스, 모델 기반 코딩, 가상현실 등 많은 응용 분야에서 유용하게 활용된다. 이러한 응용 분야에서는 얼굴의 특징점들을 정확하게 추출해야 한다. 본 논문에서는 눈, 눈썹, 입술의 코너와 같은 얼굴 특징을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력 영상으로부터 AdaBoost 기반의 객체 검출 기법을 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 그 다음에는 계곡 에너지. 명도 에너지, 경계선 에너지의 세 가지 특징 에너지를 계산하여 결합한다. 구해진 특징 에너지 영상에 대하여 에너지 값이 큰 수평 방향향의 사각형을 탐색함으로써 특징 영역을 검출한다. 마지막으로 특징 영역의 가장자리 부분에서 코너 검출 알고리즘을 적용함으로써 눈, 눈썹, 입술의 코너를 검출한다. 본 논문에서 제안된 얼굴 특징 추출 방법은 세 가지의 특징 에너지를 결합하여 사용하고 계곡 에너지와 명도 에너지의 계산이 조명 변화에 적응적인 특성을 갖도록 함으로써, 다양한 환경 조건하에서 견고하게 얼굴 특징을 추출할 수 있다.
에너지 자원의 부족이 점진적으로 증가할 것이라는 전망과 함께 재생가능한 대체 에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 잠재적인 재생가능에너지의 보고인 대양으로부터 에너지를 추출하는 방법을 고안하는 노력이 증가하고 있다. 본 논문은 해양 파랑, 조석, 온도차, 해류 등의 해양 신재생에너지 자원의 추출 및 변환의 연구동향을 요약 검토하였다. 각각의 에너지 추출과 변환 기술을 사례별로 논의하였다.
우리는 지속가능성을 우선시하는 메카트렌드 시대에 살면서 고유가 영향으로 고품위급 석탄에 비해 상대적으로 자원이 풍부하면서 가격이 저렴한 저품위 석탄 자원의 에너지 청정화 기술(예: 유효 성분추출 기술, 회 성분 제거 기술) 개발이 필요하게 되었다. 이를 실현하기 위해 유효 성분 추출 접근법에 바탕을 둔 청정 석탄인 하이퍼 콜(HC: hyper coal)의 제조 기술에 대한 니즈가 몇몇 국가들을 중심으로 점차로 확산되고 있다. 이러한 이유는 HC 활용으로 온실가스 배출량 감축, 에너지 효율 제고 등과 같은 효과를 얻어 지속가능한 사회를 실현할 수 있기 때문이다. 이러한 니즈를 바탕으로 여기서는 HC에 중점을 두면서 HC 제조 기술과 관련하여 국내외 HC의 연구 개발 동향을 소개하고자 한다. 더 구체적으로 말해, HC를 제조하는 방법으로 용매 추출 기술 가운데 옴 가열(OH) 추출 방법 및 마이크로웨이브 조사(MI) 추출 방법 등의 개발 현황을 문헌 조사를 통해 살펴보고자 한다. 이들 기술의 검토 결과에 따르면, HC 제조에서 MI 추출 방법의 장점을 살린 용매 추출 공정 기술이 매우 경제적이고 대규모 제조에 적합한 것으로 파악되었다. 향후에는 이 추출법을 포함하는 파일럿 공정, 더 나아가 상업용 제조 공정 개발이 필요하다.
자동 음성 인식(ASR) 시스템에, 끝점 추출과 에너지 정규화는 중요한 역할을 하게 된다 그러나 낮은 SNR이나 nonstationary 환경에서, 기존 방법은 끝점 추출과 에너지 정규화에 있어서 자주 실패하게 되며, ASR을 급격히 열화시키곤 한다. ASR을 수행하기 위해, 최적의 필터에 3상태 천이도를 사용하고, 필터는 정확성과 강인함을 확실히 하기 위해 여러 이론들을 이용하여 설계하였고 여러 가지 잡음이 있는 음성 신호환경에서 거의 일정한 응답을 주었다. 검출된 끝점은 곧바로 에너지 정규화에 적용된다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 낮은 SNR에서 에러율을 크게 감소시키고 있다는 것을 보여준다.
토종콩으로부터 비배당체 이소플라본을 추출하기 위한 다양한 기계적 및 화학적 방법을 적용하였다. 용매추출법의 침적과 교반, 초음파에너지와 아임계/초임계 수 추출이 포함되었다. 용매의 조성에 의한 추출효율의 증가, 교반에 의한 특정성분의 추출효과의 증대, 초음파에너지에 의한 추출성능의 개선, 용매보다 용해력이 좋은 초임계유체의 적용에 관한 실험을 수행한 결과에 의하면 비배당체 이소플라본의 추출은 초음파에너지에 의한 것이 가장 우수하였다.
영상기반의 3자원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 컴퓨터 성능의 발전과 다양한 영상기반의 복원 알고리즘의 연구로 인해 최근 좋은 결과를 보이고 있으나, 이는 얼굴영역과 같은 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어 있다고 가정하기 때문이다. 일반적으로 목적이 되는 영역을 추출하기 위해 차영상이 많이 이용되고 있지만 차영상은 잡음과 구멍(hole)과 같은 오 추출된 영역이 발생하기 때문에 목적이 되는 영역을 3차원으로 복원을 할 때 심각한 오류를 초래할 수 있다. 전경물체(목적이 되는 영역)을 정확하게 추출하기 위해 최근 그래프 컷(graph cut)을 이용한 방법이 다양하게 시도되고 있다. 그래프 컷은 데이터 항(data term)과 스무드 항(smooth term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로 여러 공학적 문제에서 좋은 결과를 보이고 있지만, 에너지 함수의 데이터 항을 설정할 때 필요한 사전정보를 자동으로 얻기가 어렵다. 스테레오 비전의 깊이 정보가 최근 전경 물체 추출을 위한 사전정보로 많이 이용되고 있고 그들의 실험환경에서는 좋은 결과를 보이지만, 3차원 얼굴 복원에서 얼굴의 대부분이 동질의 영역을 가지고 있기 때문에 깊이 정보를 구하기 어려워 정확한 사전정보를 구하기가 어렵다. 본 논문에서는 3차원 얼굴 복원을 효과적으로 하기 위한 그래프 컷 기반의 전경 물체 추출 방법을 제안한다. 에너지 함수의 데이터 항을 설정하기 위해 전경 물체에 대한 사전정보를 추출해야 하며, 이를 위해 차영상을 이용하여 대략적인 전경 물체 추출하고, 사전정보에 대한 오류를 줄이기 위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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