베타선 방출 핵종 측정을 위한 프로토 타입(prototype) 액체섬광검출기를 개발하고 이의 특성을 분석하였다. 액체섬광계수시스템의 신호처리부는 2개의 광전자증배관(photomultiplier tube, PMT)과 동시 계수 회로를 이용하여 구성하였다. 제작한 프로토 타입 시스템의 특성 분석을 위하여 4종류의 베타 핵종 $(^3H,\;^{14}C,\;^{36}Cl,\;^{90}Sr)$에 대한 샘플을 조제하여 베타 스펙트럼을 측정하였다. 차폐체를 전혀 사용하지 않은 상태에서 측정한 4종류의 핵종에 대한 베타 스펙트럼을 구하고, 최소 검출 한계를 계산한 다음, 법적 규제치 및 계산된 검출한계와 비교하였다. 이들 대부분의 선원들은 수분이내의 측정으로 배수중 방사선물질에 대한 법적 규제치 이하로 충분히 검출 가능함을 확인하였다.
본(本) 연구(硏究)는 처짐과 응력제약(應力制約)을 받는 평면(平面)뼈대의 정확(正確)한 최적설계(最適設計)를 얻을 수 있는 Optimality Criteria 방법(方法)을 제시(提示)하고 있다. 여기서 평면(平面) 뼈대의 맨 윗층의 횡변위(橫變位)만을 거동적(擧動的) 제약(制約)에 포함(包含)시킴으로써 수학적(數學的)으로 엄격(嚴格)하면서도 효율적(効率的)인 방법(方法)이 되도록 하였다. 부재(部材)의 휨응력(應力)은 fully-stressed-design의 개념(槪念)에 근거(根據)하여 부차적(副次的) 제약(制約)으로만 취급(取扱)되었으나 최종설계(最終設計)의 최적성(最適性)을 判별(判別)하기 위하여 최종(最終) 단계(段階)에서 이들을 모두 거동적(擧動的) 제약(制約)으로 취급(取扱)한 새로운 Optimality Criteria를 유도(誘導)하고 이의 만족(滿足) 여부(與否)를 알아 보도록 하였다. 이 방법(方法)은 단순(單純)하고 효율적(効率的)이면서도 엄격(嚴格)한 Optimality Criteria를 채용(採用) 함으로써 보다 나은 설계(設計)를 구(求)할 수 있음을 예제(例題)를 통(通)하여 보였다.
기술의 개발은 인류의 활동영역을 넓히고, 기존에 대응하지 못했던 재난 상황에의 대응을 가능케 한다. 한편, 인류의 우주개발 활동은 새로운 종류의 재난인 우주물체에 의한 위험을 인식하게 하였다. 지난 '13년 러시아 첼야빈스크에 추락하여 1천 5백여 명의 인명피해를 낸 소행성처럼 과거에는 혜성 등 자연우주물체만이 위험요소에 해당하였다면, 오늘날에는 '87년 구소련의 원자력 핵전지 탑재 위성 추락, '12년 러시아의 포보스-그룬트 위성 추락 등 인공우주물체의 추락마저도 인류가 적극적으로 대처해야 할 위험요인이 된 것이다. 이에 정부에서는 국가차원의 대비책을 마련하고자 '14년에 우주위험대비기본계획을 확정하여 우주위험 예 경보 및 감시 분석 능력 등에 대한 목표를 제시한 바 있다. 본 연구에서는 우주위험을 대비하기 위해 개발해야 하는 기술의 중요성 및 시급성을 도출하기 위하여 관련 전문가를 대상으로 AHP 설문조사를 실시하였으며, 이의 결과를 근거로 우주위험감시기술개발 추진을 위한 정책전략을 제시하고자 한다.
1. 증미(고체) 배양에서는 배양주(Type cultures)보다 분리주가 월등하게 많은 량의 색소를 생성하였다. 2. Lin씨(氏)의 Submerged culture에서는 IAM 8004(Monascus purbigerus)의 경우 carbon source로서 Rice powder 대신에 Wheat bran 1%, Starch 2%와 Corn meal 3%의 것이 색소의 생성량이 많았고, 분리주는 Carbon source를 Rice bran 1%, Starch 2%로 한 것이 가장 좋았다. 3. 사천씨(四川氏) 배지에서는 3%의 탈지대두분을 첨가했을 때 대체적으로 각 균주모두가 더 많은 색소의 생성을 보였다. 4. 추출한 색소액은 pH, 열처리등에 모두 안정하고 각종용매에 대한 추출성도 좋아서 많은 종류의 식품착색에이용될 수 있을 것으로 생각되나 내광성이 약한것이큰결점으로 보인다. 5. 본색소의 안전성은 Mouse의 경우 $LD_{50}$이 체중20g당 0.2359g으로서 안전한 편이며 더구나 시료를 25%의 에틸알코올 추출액으로 투여했기 때문에 에틸알코올의 독성을 감안한다면 색소자체는 극히 안전한 것으로 사려된다. 본연구는 산학협동재단의 학술연구비로서 이루워 진 것이다.
곡선 격자형교의 최대 전단력. 최대 휨 모멘트, 최대 순수 비틈모멘트, 최대 뒴비틈모멘트, 최대 바이모멘트를 계산하기 위하여 곡선 격자형교에 작용하는 활하중의 재하위치를 찾는 것이 중요하고 영향선을 이용하면 이 값들을 쉽게 계산할 수 있다. 등 변단면 I-형 곡선격자형교를 해석하기 위해. 본연구에서는 Vlasov의 기초미분방정식을 이용하고, 이의 수치적 해석을 위해 유한차분법을 적용하여 등 변단면의 최대부재력이 발생하는 위치에서 등 변단면의 휨모멘트, 전단력, 순수비틈모멘트, 뒴비틀모멘트, 바이모멘트의 영향선을 구하여 비교 제시하였고 이를 이용해 최대부재력이 발생하도록 하는 활하중의 재하위치를 구하였다.
콘크리트 중력댐 상부면의 균열에 작용하는 수압의 영향을 주로 고려하여 댐의 파괴거동을 조사하였다. 첫째, 표면적분법에 의하여 응력확대계수를 구하는 경우에 작용하는 수압의 형태를 등분포형태 외에, 삼각형 분포 및 포물선분포도 고려하여 보았다. 둘째, FRANC(FRacture Analysis Code)를 이용하여 균열면에 작용하는 수압의 형태에 따른 기존균열의 전파방향을 추적하였다. 셋째, 월류수위 아래에서 균열이 전파되지 않을 수 있는 한계균열길이를 수압의 분포형태에 따라 구분하여 구하여 보았다. 표면적분법으로 수압의 형태에 따라 응력확대계수를 구한 결과는 FRANC를 이용하여 얻어진 결과와 비교 되었으며 비교적 잘 일치함을 알 수 있었다. 균열면에 작용하는 수압의 형태가 삼각형분포의 경우에 균열의 전파방향은 등분포의 경우에 비하여 댐의 기초쪽으로 기우는 것을 알 수 있었으며, 또한 월류수위 아래에서 한계균열길이는 댐높이의 대략 2/5-1/2되는 곳에서 최대가 됨을 알 수 있었다.
기존의 전통적인 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 방법론은 먼저 형태소 후보들을 생성한 뒤 수많은 조합에서 최적의 확률을 가지는 품사 태깅 결과를 구하는 두 단계를 거치며 추가적으로 형태소의 접속 사전, 기분석 사전 및 원형복원 사전 등을 필요로 한다. 본 연구는 기존의 두 단계 방법론에서 벗어나 심층학습 모델의 일종인 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 추가 언어자원에 의존하지 않는 end-to-end 방식으로 접근하였다. 또한 형태소 분석 및 품사 태깅 과정은 어순변화가 일어나지 않는 특수한 시퀀스 변환과정이라는 점을 반영하여 음성인식분야에서 주로 사용되는 합성곱 자질을 이용하였다. 세종말뭉치에 대한 실험결과 합성곱 자질을 사용하지 않을 경우 97.15%의 형태소 단위 f1-score, 95.33%의 어절단위 정확도, 60.62%의 문장단위 정확도를 보여주었고, 합성곱 자질을 사용할 경우 96.91%의 형태소 단위 f1-score, 95.40%의 어절단위 정확도, 60.62%의 문장단위 정확도를 보여주었다.
본 논문에서는 스테레오 비젼 시스템의 3차원 정보에 의해 가변되는 윈도우 마스크와 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 스테레오 카메라를 제어하는 새로운 3차원 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 스테레오 비젼 시스템의 구성 요소에 의해 3차원 정보인 추적 물체까지의 거리 정보를 쉽게 구할 수 있고, 이 거리 정보로 윈도우 마스크를 가변 시켜 추적물체 영역을 추출할 수 있다. 이 추적물체 영역은 다음 기준영상으로 갱신하여 사용된다. 그리고 이 기준영상과 스테레오 입력 영상간에 광 BPEJTC를 실행하여 추적 물체의 위치 값을 구하고. 이 값으로 스테레오 카메라의 주시각과 팬/틸트를 제어하여 3차원 물체추적이 이루어진다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 입력 영상에서 배경잡음과 관계없이 추적 물체영역을 추출하여 3차원 물체추적이 가능하고, 이의 구현으로 3차원 원격작업 시스템이나 적응적인 3차원 물체 추적기 등의 구현 가능성을 제시하였다.
로봇을 비롯한 자동화 기계의 3차원 작업에서 스테레오 카메라는 가장 널리 사용되는 센서 장치이다. 스테레오 카메라를 사용함으로써 3차원 실세계 공간내 임의 목표점의 위치를 측정할 수 있으며, 카메라의 보정은 이를 위한 중요한 선행작업이다. 기존의 카메라 보정법은 크게 선형과 비선형의 기법으로 나눌 수 있는데, 선형의 기법은 간단하나 정확도의 면에서 문제점을 지니고, 비선형 기법은 렌즈의 왜곡을 보상하기 위한 모델링 과정과 이의 비선형 해를 구하는 비교적 복잡한 과정을 필요로 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 한 해결방안으로 인공신경망을 적용하는 방법을 연구하고 그 결과를 제시한다. 특히 역전파 알고리즘에 의해 학습된 다층 신경망의 함수 근사화 능력을 활용하여 선형기법의 오차 패턴을 학습함으로써 간단하고 효과적으로 계측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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