윈드프로파일러(RWP, radar wind profiler)는 기상 상태와 관계없이 시공간 분해능이 높은 바람장 자료를 제공하며 생산된 바람의 정확도나 품질에 대한 검증이 필수적이다. 기존 정확도 검증 방식은 레윈존데와의 동시 관측을 통해 윈드프로파일러에서 생성된 바람 벡터를 기준 자료로 활용하는 것이다. 본 연구에서는 평균 모멘트 자료로부터 스펙트럼과 원시 시계열 자료를 시뮬레이션하는 알고리즘을 통해 윈드프로파일러의 신호처리 알고리즘을 단계별로 검증하는 방안을 제시하고, LAP-3000의 원시 자료와의 비교를 통해 해당 알고리즘의 가능성을 확인하였다. 기상 신호의 밀도 함수를 모멘트값을 인자로 하는 왜곡된 정규 분포의 밀도 함수로 가정하여 생성하였고, 난수를 통해 시뮬레이션 스펙트럼을 생성하였다. 또한, 난수 위상과 역 이산푸리에 변환으로 간섭 평균된 시뮬레이션 원시 시계열 자료를 생성하고 최종적으로 디리클레 분포(Dirichlet distribution)를 통해 간섭 평균 전 단계의 원시 시계열 자료를 생성하였다.
피난의 열 이성화반응 생성물에 관한 연구를 위하여 열분해 조건을 가스크로마토그래피와 질량분석기에 장치된 전기로형 및 curie-point 열분해기를 이용하여 실험을 행하였다. 그 결과, 최적 조건하에서 전기로형보다는 curie-point 열분해기에 의해서 피난으로부터 주 이성화 생성물인 citronellen (70%)을 얻었다. 본 연구에서 열분해 최적 조건은 $590^{\circ}C$, 4 Sec이고, 확인된 열분해 주 생성물은 citronellene, m-Menth-6-ene, m-Menth-1-ene, 1-Methyl-4(1-methyl-ethylidene) cyclohexane이었다.
노선 계획이란 수요를 만족시키면서 열차 운행 비용(operation cost)을 최소화하는 시종착별 열차 운행횟수를 결정하는 과정을 말한다. 그러나 화물 수송의 경우 화물 취급역에서 발생하는 화물의 연결 혹은 해방 작업은 상당한 시간을 필요로 하여, 잦은 중간 화물역에서의 연결 해방 작업은 수송 서비스의 품질을 저하시킬 수 있으므로, 여객 열차의 노선 계획과 달리, 화물 열차 노선 계획에서는 각 열차의 도중 입환역을 어떻게 설정할 것인가가 매우 중요한 문제이다. 본 연구는 열차의 운행 경로, 운행 횟수뿐만 아니라 열차별 도중 입환역를 포함하는 노선계획을 작성하기 위한 최적화 모형을 제시하고, 이 모형에 대한 열생성 기반 해법 및 실험결과를 제시할 것이다.
바니린을 Curie-point pyrolyzer-GC/MSD 장치를 사용하여 920, 740, 500, $333^{\circ}C$에서 각각 열분해하고, 열분해 생성물을 분리 및 확인하였다. 확인된 성분중에서 $920^{\circ}C$에서는 95개 성분, $740^{\circ}C$에서는 40개 성분, $500^{\circ}C$에서는 17개 성분, $333^{\circ}C$에서는 11개 성분을 확인할 수 있었으며 이 열분해 반응생성물 중 주요 생성물인 벤젠, 페놀, 2-히드록시 벤즈알데히드, 2-메톡시페놀, 4-메톡시벤즈알데히드, 벤즈알데히드, 메톡시벤젠, 1,3-시크로펜타디엔 등은 바니린의 작용기가 해리되었거나, 분해된 생성물로 생각되며, 1,3-benzodioxole-5-carbox-aldehyde, 메틸벤젠, 스틸렌, 메틸페놀 등은 $500^{\circ}C$ 이하에서도 바니린의 메톡시 작용기가 해리되어 생성되는 것으로 생각된다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.
본 논문에서는 시계열 데이터를 기반으로 합성 벤치마크를 생성하는 기법을 소개한다. IoT 기기에서 측정되는 많은 데이터는 시간에 따른 수치 변화를 측정하는 시계열적 특성이 있다. 하지만 긴 기간 동안 측정되는 데이터를 일반화된 시계열 데이터로 모델링하기 힘든 문제점이 존재한다. 이런 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 BST-IGT 모델을 소개한다. BST-IGT 모델은 전체 데이터를 시계열 모델링이 쉬운 구간으로 분리하여 생성 데이터를 템플릿으로 수집하고 이를 기반으로 특성을 공유하거나 변형되는 새로운 합성 벤치마크를 생성한다. 제안된 모델링 기법을 이용하여 신규 벤치마크를 생성한 결과, 기존 데이터의 통계적 특성을 유지하는 합성 벤치마크와 다른 벤치마크와의 혼합으로 여러 특성을 가지는 벤치마크의 생성을 수행할 수 있었다.
희분식 반응기에서 폐윤활유를 열분해하였을 때 생성된 오일의 타르생성에 관한 속도연구와 오일의 안정화 연구를 수행하였다. 열분해유에서 타르가 생성되는 과정은 직렬반응과 병렬반응이 결합된 lumped kinetic 모델을 제시하여 실험결과와 비교하였다. 제시된 모델로부터 타르를 생성하는 반응속도 결정단계는 열분해 생성유가 중간반응 단계를 거치지 않고 바로 타르가 되는 경로임을 알 수 있었다. 오일의 안정화를 위해 fly ash와 coke를 첨가하였을 때 타르를 생성하는 물질의 제거 및 산화방지 효과가 큰 것을 확인할 수 있었다.
Rijke관에 놓인 나선형 가열기에 의하여 생성되는 열음향 파워를 수치해로 구하였다. 음장의 각진동수와 공기의 열확산계수에 의하여 무차원화한 가열선의 지름 d, 간격 P-d 및 유속 $U_0$가 음향 파워 생성에 미치는 영향을 구하고 고찰하였다. 가열선 간격이 충분히 클 때 무차원 유속이 $U_0{\approx}0.8$, 무차원 지름이 d.4일 때 가장 큰 열음향파워가 생성된다. 그러나 가열선 사이의 간격이 가까워지면 음향 파워 생성이 크게 증가하며 $d{\approx}2$, $P-d{\approx}3$에서 최대로 되며, 간격이 충분히 먼 경우의 최대값의 5배 이상이 될 수 있다. 최대 음향파워를 생성하는 유속은 가열선 간격에 관계없이 $U_0{\approx}0.8$일 때이다.
출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
유동층 반응기 (H=0.8 m, ID=0.08 m) 에서 폐타이어의 열분해를 수행함에 있어 열분해에 사용되는 열을 외부에서 공급함과 동시에 일부는 내부에서 자체적으로 연소시켜 열을 얻고자 하였다. 온도 증가에 따라 가스의 수율은 40 %까지 증가하였고, 반면에 오일의 수율은 감소하였다. 또한 가스중에 heavy hydrocarbon 이 감소함과 동시에 H$_2$ 및 light hydrocarbon 이 증가하였고 이로 인해 가스 부피당 발열량은 감소하는 것으로 나타났다. 가스의 체류시간도 가스조성에 상당히 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 본 시스템에서 발열량 및 가스생성량은 2 u$_{mf}$ 에서 최소치를 나타내는 것으로 보였다. 또한 $O_2$ 농도의 증가는 결국에는 생성가스의 연소를 일으키며, 적당한 $O_2$ 농도의 설정으로 이의 연소를 최소화하는 작업이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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