생물학적 복구법의 효율은 미생물 균수의 계수, 호흡율, 분해율 등으로 측정할 수 있으며 부작용 시험은 Daphnia,굴의 유충, 무지개 송어 를 사용하여 측정된다. On-Site처리에 있어서는 산소 전달이 문제가 되는데 이에는 과산화 수소가 사용될수 있으며(벤젠계통의 용매), 유류오염 방제시에는 친유화적 질소 및 인을 첨가할 수 있다. 접종균주는 혼합균주 또는 순수 균주가 사용되는데 후자에는 Pseudomonas와 Phaneochate 등이 있다. 때로는 효울을 높이기 위해 효소를 첨가 하거나 광분해법과 병용되기도 한다. 토양의 유류오염물질, 예컨대 폐윤활유, 기계유, 오일 슬러지들을 처리할때는 토양상부 15∼20cm를 갈고 유류오염물질을 5%의 농도로 주입한다. 이 때 적정 pH는 7∼8, 탄화수소 질소 = 100 : 1, 탄화수소 : 인 = 800 : 1이며 적절한 배수가 필요하다. 지하 유류오염물질의 처리에 있어서는 특히 다량의 산소가 필요하며 해양유류오염물질의 처리에 있어서는 친유화성 비료를 첨가하면 효과가 있다 생물학적 복구법에 의해 대기오염물질 특히, 악취 물질을 처리할 수 있는데 반응기로는 생물여과법과 생물세정기가 쓰인다.
수소화 반응용 니켈 폐촉매를 배소하여 산화니켈을 회수한 다음, 회수한 산화니켈을 산처리하고 침전법으로 Kieselguhr에 담지 된 니켈 촉매로 재생시켰다. 폐촉매의 배소 조건이 니켈산화물의 회수에 미치는 영향을 조사하였다. 니켈 폐촉매의 재생 과정에서 $1,000^{\circ}C$의 온도에서 배소 하였을 경우에 대부분 니켈산화물로 회수할 수 있었다. 산화니켈을 산처리하여 얻은 질산니켈을 사용하여 Kieselguhr에 담지 된 니켈 촉매를 제조하였다. 이때 조촉매의 첨가, 침전 조건 및 환원 조건 등이 재생된 촉매의 식물성 오일의 수소화 반응 성능에 미치는 영향을 조사하였다. 알카리 금속인 CaO와 희토류 금속인 $Ce_2$$O_3$를 조촉매로 첨가했을 때 수소화 반응의 활성이 증가하였다.
이 논문은 대용량 분류 문제를 위한 모듈러 신경망(modular feedforward MLP)과 SVM(Support Vector Machine)의 성능을 비교 분석하였다. 전반적으로 SVM이 상당한 성능 차이로 우수함을 확인하였다. 또한 부류 수가 많아짐에 따라 SVM이 신경망보다 완만하게 성능 저하가 있음도 확인하였다. 또한 기각에 따른 정인식률 추이를 분석하였고, 대용량 분류에 적합한 SVM 파라메터(kernel 함수와 관련 변수들)를 도출하였다.
SOA (Service Oriented Architecture)를 기반으로 하는 소프트웨어는 비즈니스 요구사항에 기민하게 대응할 수 있어 사용이 확대되고 있다. SOA는 느슨한 서비스 결합과 메시지 교환 중심 아키텍처라는 특징 때문에 기존의 테스팅 방법 적용이 제한된다. 본 논문에서는 BPMN (Business Process Model and Notation)을 이용해 테스트 케이스를 생성하는 기법을 제안한다. 먼저 프로세스를 모델링하고, 이를 통해 비즈니스 흐름 그래프(BFG)를 생성한다. BFG의 입출력 차수를 대칭하고, 오일러 경로를 탐색하여 테스트 케이스를 생성한다. BPMN을 이용한 테스트 케이스 생성 기법은 SOA 기반 시스템에 적용 가능하며, 테스트 케이스 수를 감소시킬 수 있다.
본 연구에서는 Lagrangian 단계와 Remap 단계로 이루어진 Two-step Eulerian 기법에 적용되는 수치기법에 대해 살펴보고, 이를 구현하였다. 요소 값은 donor cell 과 van Leer 기법으로 이류처리 하였고, 절점 값은 Simplifed ALE [SALE] 기법으로 이류처리 하였으며, 재료 경계면은 Simple Line Interface Calculation [SLIC] 기법으로 결정하였다. 또한, 프로그램 구현 과정과 Lagrangian 단계와 Remap 단계의 연결 시 주의 깊게 고려해야할 사항들에 대해 자세히 기술하였다. 본 연구를 통해 구현된 Two-step Eulerian 코드의 검증을 위해, 순수 Lagrangian 기법, 그리고 상용코드의 결과와 비교하여 해석 결과의 정확성을 검증하였다.
홍합, 따개비 등의 접착성 해양생물은 선박의 하부나 발전소 해수 공급용 튜브에 부착하여 운영 효율을 저하 시키고, 냉각기기 고장을 유발하는 파울링(Fouling) 문제를 야기시킨다. 일반적으로 이러한 문제에 대응하기 위해서 초접착성 해양생물이 주로 부착하는 부위에 $Cu_2O$, ZnO 등을 포함한 유기화합물로 표면처리를 하여 부착방지를 하고 있지만, 이 소재들을 장시간 사용 시 해양 오염 및 부식을 가속화하는 문제를 초례하기 때문에 최근에는 사용을 금지하고 있다. 이러한 유해성 소재 문제를 해결하고자 친환경적이고 부작용이 없는 초접착성 해양생물 부착방지 소재를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 낮은 표면장력을 갖는 PDMS(Polydimethylsiloxane) 소재를 기반으로 소수성 oil을 침투시킨 I-PDMS(Oil-Polydimethylsiloxane) 표면처리법을 고안하였고, 이 방법을 활용하여 초접착성 해양생물에 대한 부착방지 성능을 향상시키고자 하였다. 기존의 개발품들 보다 성능이 향상된 I-PDMS 제조하고자, Nano-indentation을 이용한 기계적 특성 평가, X컷 및 cross-cut을 이용한 부착력 평가, 실제 바다환경에서 해양생물의 부착력 시험, 바다 환경을 모사한 수조에서의 I-PDMS와 비교군 기판에서의 홍합 거동, 홍합과 기판의 접착강도 시험, 해양 미생물 평가를 실시하였으며, 이를 통해서 I-PDMS 성능 및 내구성을 입증하고자 하였다.
이 논문은 최적의 분류기 앙상블 선택을 위한 혼합 유전 알고리즘을 제안한다. 혼합 유전 알고리즘은 단순 유전알고리즘의 미세 조정력을 보완하기 위해 지역 탐색 연산을 추가한 것이다. 혼합 유전 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 단순 유전 알고리즘과 혼합 유전 알고리즘 각각을 비교 실험하였다. 또한 혼합 유전 알고리즘의 지역 탐색 연산으로 두 가지 방법(SSO: 순차 탐색 연산, CSO: 조합 탐색 연산)을 제안한다. 비교 실험 결과는 혼합 유전 알고리즘이 단순 유전 알고리즘에 비해 해를 탐색하는 능력이 우수하였다. 또한 분류기들의 상관관계를 고려한 CSO 방법이 SSO 방법보다 더 우수하였다.
This paper investigated to the effectiveness of an eco-friendly method for oiling cow leather. After leather was lac-dyed with a vegetable leather processing solution and a mordant, olive oil was used to treat the leather. Changes in surface color and dyeability, light fastness, rubbing fastness, and water fastness were measured. An increase in dyeability caused by the mordant appeared in all the samples. The dyeability of leatger treated with Cu-mordant was higher than that treated with Fe-mordant and Al-mordant, and the three times greater than when no mordant was used. Dyeability after oiling more than doubled compare with before oiling. An increase in dyeability by oiling was highe greater than doubled compared with before oiling. The non-mordant-treated samples exhibited a 5-fold increase in dyeability, and the other samples showed more than two times more dyeability than did non-oiled samples. A color difference of more than 20.0-fold appeared in all samples, and the differences in lightness and chroma were greater than were the differences in other color factors. The colors after oiling were measured R, P, and PB. Light fastness improved in all samples after oiling, and all of the measurements were reduced in the order of Fe-mordant> Cu-mordant> Al-mordant ${\geq}$non mordant.
무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 Fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP를 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/PFCM 알고리즘이 KNN과 KNN/FCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.
This paper proposes a novel automated liver segmentation using Multi-Dilated U-Nets. The proposed multidilation segmentation model has the advantage of considering both local and global shapes of the liver image. We use the CT images subject-wise, every 2D image is concatenated to 3D to calculate the IOU score and DICE score. The experimental results on Jeonbuk National University hospital dataset achieves better performance than the conventional U-Net.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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