최근, 급속한 컴퓨터 하드웨어의 성능 향상과 전산유체역학 분야의 이론적 발전으로, 고차 정확도의 수치기법들이 계산수리학 분야에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 1차원 천수방정식에 대한 수치 해법으로 TVD Runge-Kutta 불연속 갤러킨(RKDG) 유한요소법을 적용하였다. 대표적인 천이류(transcritical flow)의 예로 순간적인 댐 붕괴에 의한 댐 붕괴류(dam-break flow) 흐름과 지형변화에 의한 천이류를 모의하였다. 리만(Riemann) 근사해법으로 로컬 Lax-Friedrichs (LLF), Roe, HLL 흐름률(flux) 기법을 사용하였고, 불필요한 진동을 제거하기 위하여, 기울기 제한자로서 MUSCL 제한자를 사용하였다. 개발된 모델은 1차원 댐 붕괴류와 천이류에 적용하였다. 수치해석 결과는 해석해, 수리실험 결과와 비교하였다.
일반적으로 연쇄붕괴는 비정상하중에 의해 구조부재의 국부손상이 구조물의 국부파괴 또는 전체파괴가 발생되는 것을 나타낸다. 연쇄붕괴와는 달리 발파해체는 구조부재의 전체 또는 일부를 제거함으로써 구조물의 전체파괴를 유도하는 공법이다. 이러한 발파해체는 구조부재의 국부파괴를 발파에 의해 적절한 시차로 제어함으로써 구조물의 연쇄붕괴를 유도할 수 있으며, 붕괴거동을 제어할 수 있다. 본 연구에서는 연쇄붕괴 과정을 철근 콘크리트 구조물 발파해체 설계에 적용하기 위해 응용요소법을 이용하여 비선형 동적해석을 수행하였다. 해석 모델의 층수, 기둥 높이, 스팬 길이에 따른 연쇄붕괴 발생 여부를 검토하고, 연쇄붕괴 저항성능을 평가하였다.
치과병원에서 임상가가 시행하는 임상술기는 환자들의 위험요소를 제거하는데 중요한 요소이다. 대학에서 많은 임상술기 교육이 이루어지고 있지만, 실습실과 기자재의 특수성으로 인한 제약 때문에 반복적인 연습에 한계가 있다. 특히, 치과방사선 촬영은 다양한 구내 촬영법이 존재한다. 이에 대한 숙달은 정확한 방사선 사진 획득에 중요한 요소이기 때문에, 임상전단계에서의 반복 연습은 매우 중요하다. 그러나 최근 원자력법 개정으로 인체의 방사선 피폭량에 제한이 있기 때문에, 반복적인 실습에 어려움이 있어, 임상역량이 약화되고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서, 증강현실 기술을 활용하여 시간과 공간의 제약을 받지 않으며, 촬영법에 대한 반복 연습이 가능하고, 자기주도식 학습이 가능한 구내방사선 촬영 임상시뮬레이터를 개발하였다. 이를 통해, 치과위생사의 구내 방사선 촬영 기술을 숙달하고 임상실무역량을 향상하는데 기여하고자 한다.
본 연구는 수분이 많은 청정식품의 경도라는 규격화된 기준을 두어, 경도에 따른 청정 작용의 효과 차이를 알아보고, 그 효과로 구취가 제거되는 정도를 알아보고자 하였다. 본 연구에 참여한 대상자는 평균 20.8세의 여성 19(95.0%)명, 남성 1(5.0%)명이었다. 자료 분석은 PASW SPSS statistics 24.0(IBM Co,Armonk,NY,USA)를 사용하였으며, 제1종 오류는 0.05로 하였다. 모든 청정식품에서의 섭취 전과 섭취 후의 치면 세균막의 제거정도는 오이는 PHP Index, 토마토는 PHP Index와 plaque rate, 배추는 plaque rate가 통계학적으로 유의한 차이를 보였고, 경도에 따른 청정식품 종류의 치면세균막 제거 효과에는 유의한 차이는 없었다. 모든 청정식품에서의 구취제거 효과에는 구취성분 중 $H_2S$만이 통계학적으로 유의한 차이가 있으나, 변화량의 평균이 배추, 토마토, 오이순으로 청정식품의 경도에 따라서는 구취제거 효과가 나타나지 않았다. 향후 청정식품 종류의 다양화와 많은 피험자의 수, 구취측정 시간을 통제하는 등의 여러 요소를 고려하여 후속 연구를 진행할 필요가 있으며, 실생활에서도 이를 활용한 식이조절법이 활성화 될 수 있도록 식품에 관한 임상연구가 필요할 것이다.
전기전도성 이방성 복합재료의 방전가공에 대하여 비정상상태 수식모델을 세우고 갤러킨의 유한요소법으로 해를 구하였다. 피삭재의 온도 분포와 분화구의 모양 및 공작물 제거 속도를 공정 매개변수에 관하여 구득하였다. 계산의 정확도와 효율을 위하여 앞선 연구에서 최적치로 선정된 $12{\times}12$ 요소의 비규칙 체눈을 사용하였다. 알루미나/티타늄 카바이드 복합재료의 물성을 재료의 물성으로 선정하였고 51.4 V의 전압과 7 A의 전류를 갖는 전력을 적용하였으며 제거 효율을 10%로 전열 이방성 계수를 2와 3으로 가정하였다. 불꽃이 일어나면서 피삭재는 즉시 녹기 시작하였고 열적 손상 영역이 형성되었다. 또한 시간이 흘러감에 따라서 분화구의 경계가 이동하는 것이 확인되었다. 반경 방향과 축 방향의 열전도도가 독립적으로 커지면 온도분포와 분화구의 모양이 각각 반경 방향과 축 방향으로 이동하였다. 공작물 제거 속도는 축 방향의 열전도도보다 반경 방향의 열전도도가 증가할 때 더욱 커지는 것으로 나타났다.
실리카, 알루미늄 실리케이트, 감마 알루미나 담체에 $Ni(NO_3)_2{\cdot}6H_2O$와 $Ni(CH_3COO)_2{\cdot}4H_2O$를 원료로 침전제인 요소와 시트르산을 사용하여 $90^{\circ}C$에서 공침법을 사용하여 흡착제를 제조하였으며 이를 환원시켜 일산화탄소 제거 실험을 수행하였다. 흡착제는 EDS, TPR, XRD 분석을 실시하여 이를 근거로 흡착제의 성능을 해석하였다. 침전제의 종류, 니켈 금속의 담지량, 담체, 니켈 금속의 염, 수소 환원 조건을 변화시켜 최적의 흡착 성능을 보이는 흡착제를 사용하여 실험을 수행하였다. 침전제인 요소에 $Ni(NO_3)_2{\cdot}6H_2O$를 사용하여 실리카 담체에 니켈 54.8 wt%를 담지하여 제조한 흡착제를 $500^{\circ}C$에서 3시간 수소 환원 전처리 후 흡착 실험을 하였을 때 가장 효과적으로 일산화탄소를 제거함을 확인하였다.
본 논문에서는 뇌 CT 혈관조영영상에서 슬라이스 정보를 이용한 뇌 분할 방법을 제안한다. 뇌 분할 과정은 현재 슬라이스와 이전 슬라이스 간 분할 영역의 크기 정보를 가지고 영역 성장 단계와 전파 단계로 구분하여 수행된다. 영역 성장 단계에서는 이차원 영역성장법을 통해 뇌 분할을 수행하고 누출이 발생하는 슬라이스에 대하여 방사선 투과 기법을 통해 영역보정을 수행한다. 전파 단계에서는 이전 슬라이스에서 분할된 뇌 영역을 현재 슬라이스로 전파함으로써 장벽을 생성하고 장벽 내에서 이차원 영역성장법을 수행함으로써 누출을 최소화한다. 또한 뇌 영역과 유사한 밝기값을 형성하고 있는 미세 요소들을 제거하기 위해 이차원 연결화소군 레이블링 기법을 통해서 최종적으로 뇌 분할을 수행한다. 본 논문의 실험을 위하여 뇌 CT 혈관조영영상을 사용하여 정확한 뇌분할 결과를 얻었다.
본 논문에서는, 배경 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 일반적인 3차원 광자 계수 집적 영상의 화질을 개선하는 방법을 설명한다. 광자 계수 영상법은 광자가 매우 희박한 환경에서 소수의 광자를 검출하여 영상을 시각화 하는 방법이다. 하지만, 배경에서 발생되는 광자의 수가 많을 때, 원하는 물체의 광자 검출은 매우 어렵다. 이로 인해, 복원된 영상의 화질이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 불필요한 배경 잡음을 제거하고 오로지 원하는 물체에서만 광자를 검출하는 새로운 광자 계수 영상법을 제안한다. 또한, 3차원 정보를 획득하기 위해 집적 영상을 사용한다. 제안된 알고리즘의 유용성을 증명하기 위하여 광학적 실험을 수행하고 성능 평가를 위해 평균 제곱 오류 값을 계산한다.
음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.
본 연구는 항공다중센서시스템으로부터 동시에 취득되는 항공영상과 라이다데이터 사이에 존재하는 기하학적 불일치를 제거하는 정합 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 크게 정합요소의 추출, 정합요소간의 상호일치성 수립, 영상외부표정요소의 조정계산으로 구성된다. 정합요소로써 라이다데이터로부터 평면패치와 교면에지를 항공영상으로부터 객체점과 연결에지를 추출한다. 추출된 정합요소를 수평 및 수직요소로 구분하여 상호일치성을 수립한다. 이를 광속조정번에 확률제약조건으로 적용하며 외부표정요소를 정밀하게 조정한다. 제안된 방법을 실측 데이터에 적용한 결과에 따르면 외부표정요소 중에 자세변수에 대한 의미 있는 조정이 이루어졌으며, 조정에 사용된 대상객체에 존재하던 최대 2m 정도의 기하학적 불일치가 조정 후에 약 2cm 정도로 크게 감소된 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 특히 도시지역의 고품질의 3차원 공간정보를 생성하기 위한 데이터 융합에 크게 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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