본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출과 활동량으로 변환 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude :SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm :HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm :ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm :ALPA)을 제안한다. 그리고 인체 활동량 측정을 위하여 가속도 센서 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%를 보였으며 활동량 변환 알고리즘도 Actical의 성능보다 1.61% 향상 되었다.
이 논문에서는 2002년 9월 태풍 루사로 인해 많은 재해 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 유역을 대상으로 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적 지질환경 변화 정보를 추출하고 분석을 수행하였다. 다중 시기 자료에 대해 자동 임계치 설정 기반 무감독 변화 탐지 기법을 적용하여 여러 시기 및 센서별 변화 정보를 추출하였다. 변화탐지 결과, 제외지에서는 태풍 루사 직후 하천 탁도 변화, 습지의 수계 혹은 퇴적물로의 변화 및 계절적인 유량 차이에 의한 하도 노출 여부 등으로 변화지역이 나타났다. 주변 농경지에서는 홍수 및 산사태 등으로 인한 토사의 퇴적, 농지 개간 등으로 인한 변화가, 기타 지역에서는 제방 공사 등으로 인한 변화가 두드러지게 나타났다. 노한 야외 조사와 원격탐사 자료를 이용하여 미지형 분류도, 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 및 수해 지형 분류도를 작성하였다. 결론적으로 다중시기 고해상도 원격탐사 자료가 재해로 인한 변화 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 위해 고해상도 자료에 적합한 자료처리 기법 개발이 병행되어야 할 것으로 판단된다.
기포반응도는 월성발전소를 비롯한 CANDU형 원자로의 주된 안전성 쟁점사안으로 끊임없이 논의되어 왔다. 이는 설계기준사고가 노심에서 열에너지 불균형이 원인이 되어 기준이상의 핵연료 파손과 방사성물질 누출로 발전할 위험이 있는 사건들로 정의될 때, 사건 진행 과정에 기포반응도 증가는 조기에 운전중단을 실패할 경우 출력폭주로 이어지므로 사건의 결말이 중대사고로 전환될 위험이 크기 때문이다. 본 연구는 공개된 최신 핵자료인 ENDF/B-VII.0를 NJOY.99로 처리한 연속에너지 반응단면적 라이브러리를 구축하고 MCNP-4C에 접속하여 37봉 천연우라늄 핵연료다발의 표준노심격자에 대한 기포반응도를 시뮬레이션하여, 지금까지 각종문헌에 제시된 값들과 비교, 종합하므로 내제된 불확실성을 추정하는 내용이다. ENDF/B-VII.0 기반 MCNP-4C의 CANDU 노심격자 모델은 동일한 핵자료와 핵종농도를 사용한 WIMS-IAEA 모델과 비교할 때, 초기 노심의 임계도 오차 약 3.51mk가 연소 진행에 따라 $7.5\times10^{-4}mk$/MWD/teU의 비율로 감소하는 것으로 나타났다. 또한 MCNP-4C 예측기포반응도는 초기노심에서 기포율 50% 및 100%에 대해 각각 8.38 및 15.96mk, 평형노심에서 7.68 및 14.72mk로 계산된다. 이는 월성 2, 3, 4 FSAR의 초기노심 및 평형노심에서 100% 기포상태에 대한 값, 약15.0 및 10.6mk와 비교할 때, 초기노심은 약 1.0mk 평형노심은 약4, 1mk 보수적이지만, 다른 연구결과들과는 최대오차 ${\pm}1{\sim}2mk$ 이내에서 잘 일치하는 것으로 평가되었다. 본 연구는 CANDU 노심의 기포반응도 불확실성 요인의 규명 및 영향평가를 위한 노력의 일부로서 앞으로 감속재의 붕산농도 변화, 감속재 및 냉각재의 중수 순도 변화, 기기노화에 의한 격자 구조 및 물성 변화, 중성자속 및 출력 분포 불균형, 반응도조절장치의 위치, 등 주요 설계변수의 변화에 대한 반응도영향 분석연구를 계속할 계획이다.
하 폐수 슬러지 발생량의 꾸준한 증가로 인해 폐 슬러지의 효율적인 처리 기술개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 PEF (Pulsed Electric Fields) 기술을 활용하여 슬러지의 가용화를 통한 감량화 가능성을 평가하였다. PEF에 사용되는 스테인레스 재질의 전극에 테프론과 에폭시로 코팅한 후 활성슬러지 혼합액에 전계 펄스를 인가하여 전극 코팅에 따른 가용화 효율을 평가하였다. 또한 인가된 전압의 세기를 6, 12, 15 kV로 변화시켜 가며 가용화 정도를 평가하였다. 에폭시 코팅 전극에서는 MLSS, 용존성-COD, -TN, -TP를 분석한 결과 슬러지의 가용화가 발생하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 테프론으로 코팅한 전극에서는 MLSS는 최대 9 % 감소하였고 MLVSS 역시 최대 10 % 감소하였다. 또한 용존성-COD는 최대 496 % 증가하였다. 인가전압 6 kV 하에서는 가용화가 거의 발생하지 않았으나, 12 kV와 15 kV의 전압에서는 슬러지 가용화가 발생한 것으로 나타났다. 또한 슬러지 가용화가 발생한 12 kV와 15 kV의 전압에서는 코로나가 발생한 것으로 보아 슬러지 가용화는 코로나에 의해 유도되었으며, 코로나가 발생하는 임계전압이 존재하는 것으로 판단되었다. 결론적으로 PEF의 인가전압과 적절한 코팅제를 선택하여 코로나 발생을 제어함으로써 슬러지의 가용화를 유도할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 H.264/AVC 화면내 부호화에서 부호화 효율 향상을 위해 율-왜곡 최적화를 이용한 화면내 예측 오프셋 보상 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측 블록으로 활용함으로써 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 제안 방법은 화면내 부호화의 예측 오차를 감소시키기 위해, 율-왜곡 비용 관점에서의 최적 값을 갖는 화면내 예측 오프셋을 기존 화면내 예측 블록에 더하여 예측 블록의 정확도를 높인다. 따라서 예측 오차 신호의 양자화된 변환 계수를 감소시키며 원본 블록과 복원된 블록 간의 왜곡을 감소시켜 화면내 블록의 부호화 성능을 향상시킬 수 있다. 추가적으로, 휘도 성분의 부호화 성능 향상을 위해 화면내 예측 오프셋 보상이 사용되는 화면내 블록의 색차 성분에 JM 11.0에서 화면간 부호화에서 사용되는 계수 임계 처리 방법을 적용한다. 본 논문의 실험에서는 제안하는 방법이 JM 11.0과 비교 실험했을 때 High Profile 환경에서 평균 2.45%의 비트율 감소와 최대 4.41%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보인다.
최근 IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.15.4a TG (Task Group)에서는 저소비, 저전력 뿐만 아니라 다수개의 피코넷이 공존하는 즉, SOPs (simultaneously operating piconets) 환경하에서 거리 인지가 가능하도록 규정하고 있으며 거리인지 (ranging)의 서비스에 따라 Ternary 코드를 이용한 coherent/non-coherent 방안이 표준으로 채택되었다. 그러나 표준안에서 제시된 최소의 펄스 간 간격(Pulse Repetition Interval; PRI)은 채널의 최대 초과 지연 aximum Excess Delay; MED) 보다 좁아 펄스 간 간섭 (Inter-Pulse Interference; IPI) 문제가 발생되어 DS(Direct Sequence) 기반의 추정기법으로는 부정확한 최초 도착 시간(Time Of Arrival; TOA)을 얻게 된다. 따라서 본 논문에서는 IPI을 줄이면서 고정밀 TOA를 추정하기 위한 비주기적 펄스 전송 (non-periodic transmission; NPT) 패턴 기법을 제안한다. 수신단은 저속 무선 개인 영역 네트워크의 모티브를 고려하여 에너지 검출을 이용한 non-coherent 기반의 수신 구조로 구성하였다. TOA 정보는 슬라이딩 상관처리 후 역 탐색 구간 (Search Back Window; SBW)을 두어 오차를 감소시키고 사전 정해진 임계치를 이용하여 얻기 된다. 제안된 펄스 패턴 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 BEE 802.15.4a TG에서 제시한 두 가지 채널 모델을 적용하였고 시뮬레이션 결과로부터 제안된 기법이 다수개의 피코넷이 공존하는 다중 경로 환경에서 일반적인 기법보다 성능이 개선됨을 확인하였다.
차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.
Fe량을 0 - 0.4 wt.%까지 변화시켜 Zr-Fe 이원계 합금을 진공아크용해로 제조한 후 1050 $^{\circ}C$에서 30분 균질화 처리 및 700 $^{\circ}C$에서의 열간압연, 그리고 2회의 걸친 냉간압연 및 열처리를 통하여 판재로 제조되었다. 중간 열처리 시 열처리 온도 및 시간을 조절하여 최종 냉간가공에 앞서 각 시편의 결정립 크기 및 경도 값이 같도록 조절하였다. 최종 냉간가공 시 냉간가공량을 60%로 동일하게 조절하였고, 최종열처리 시 열처리 온도 및 시간을 300-750 $^{\circ}C$, 5-3000분으로 각각 변화시켰다. 재결정 정도는 미세조직 관찰 및 경도 측정으로 평가되었으며, 석출물의 구조, 분포 및 형상 등도 TEM으로 분석되었다. 0.1 wt.% 정도까지의 Fe 첨가는 Fe를 첨가하지 않은 순수지르코늄에 비하여 지르코늄입자의 빠른 성장을 야기해, 조대한 재결정 지르코늄 입자들이 나타났다. 그러나 Fe 첨가량이 0.1wt.%이상 첨가되면, Zr$_3$Fe 석출물에 의한 입자성장 억제효과로 지르코늄 입자의 크기는 오히려 작아졌다. 결론적으로, Fe의 첨가는 지르코늄의 확산을 가속시켰다는 것을 보여준다. 한편, 750 $^{\circ}C$에서 열처리 시 이차 재결정현상으로 지르코늄 입자가 비정상적으로 매우 커졌으며, 동시에 annealing twining 현상이 관찰되었다. 이러한 annealing twining 현상은, 입자성장속도가 임계치 이상으로 갑자기 커진, Zr$_3$Fe 석출물이 거의 없는 합금에서만 나타났다. 이 결과를 토대로 annealing twining 현상은 입자의 빠른 이동이 필요 조건이라는 결론을 도출하였다. .Ar-4vol.%H$_2$ 분위기보다 H$_2$분위기에서 소결했을 때 밀도가 더 높았다. 그러나, 결정립은 $UO_2$와 $UO_2$-Li$_2$O의 경우, 수소분위기에서 소결했을 때, (U,Ce)O$_2$와 (U,Ce)O$_2$-Li$_2$O에서는 Ar-4vol.%H$_2$분위기에서 소결했을 때 더욱 성장하였다.설명해 줄 수 있다. 넷째, 불규칙적이며 종잡기 힘들고 단편적인 것으로만 보이던 중간언어도 일정한 체계 속에서 변화한다는 사실을 알 수 있다. 다섯째, 종전의 오류 분석에서는 지나치게 모국어의 영향만 강조하고 다른 요인들에 대해서는 다분히 추상적인 언급으로 끝났지만 이 분석을 통 해서 배경어, 목표어, 특히 중간규칙의 역할이 괄목할 만한 것임을 가시적으로 관찰할 수 있 다. 이와 같은 오류분석 방법은 학습자의 모국어 및 관련 외국어의 음운규칙만 알면 어느 학습대상 외국어에라도 적용할 수 있는 보편성을 지니는 것으로 사료된다.없다. 그렇다면 겹의문사를 [-wh]의리를 지 닌 의문사의 병렬로 분석할 수 없다. 예를 들어 누구누구를 [주구-이-ν가] [누구누구-이- ν가]로부터 생성되었다고 볼 수 없다. 그러므로 [-wh] 겹의문사는 복수 의미를 지닐 수 없 다. 그러면 단수 의미는 어떻게 생성되는가\ulcorner 본 논문에서는 표면적 형태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어
본 논문에서는 고성능 H.264/AVC 복호기 설계를 위해 디블록킹 필터의 수행시간 단축과 저전력 설계를 위한 필터링 순서 및 효율적인 메모리 구조를 제안하고 5단 파이프라인으로 구성된 필터의 설계에 대해 기술한다. 디블록킹 필터는 블록 경계에서 발생하는 왜곡을 제거하여 영상의 화질을 개선시키지만 하나의 경계에 여러 번 필터링을 수행하여 많은 메모리 접근과 반복되는 연산과정이 수반된다. 따라서 본 논문에서는 메모리 접근과 필터 수행 사이클을 최소화하는 새로운 필터 순서를 제안 하고 반복되는 연산의 효율적 관리를 위해 파이프라인 구조를 적용하였다. 제안하는 디블록킹 필터는 메모리 읽기, 임계값 계산, 전처리 연산, 필터 연산, 메모리 쓰기로 구성된 5단 파이프라인으로 구현되어 순차적인 필터 연산에 병렬적 처리가 가능하며 각 단계에 클록 게이팅을 적용하여 하드웨어 자원에 불필요한 전력을 감소시켰다. 또한, 적은 내부 트랜스포지션 버퍼를 사용하면서 필터링 순서를 효율적으로 개선하여 필터 수행을 위한 메모리 접근과 수행 사이클을 감소시켰다. 제안하는 디블록킹 필터의 하드웨어는 Verilog HDL로 설계 하였으며 기존의 복호기에 통합하여 Modelsim 6.2g 시뮬레이터를 이용해 검증하였다. 입력으로는 표준 참조 소프트웨어 JM9.4 부호기를 통해 압축한 다양한 QCIF영상 샘플을 사용하였다. 기존 필터들과 수행 사이클을 비교한 결과, 제안하는 구조의 설계가 비교적 적은 트랜스포지션 버퍼를 사용했으며 최소 20%의 수행 사이클이 감소함을 확인하였다.
본 논문은 실시간 감시 시스템을 위한 웨이블릿(wavelet) 기반의 신경망과 불변 모멘트를 이용한 이동물체 인식과 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째인 움직임 후보영역 검출 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 물체의 움직임에 의해 화소값 변화가 발생한 후보영역을 검출한다. 두 번째인 물체 인식 단계에서는 검출된 후보영역에 웨이블릿 신경망(wavelet neural network: WNN) 기반의 인식 방법을 사용하여 추적하고자하는 물체가 포함되어 있는지를 판별한다. 세 번째인 물체 추적 단계에서는 인식된 물체에 웨이블릿 불변 모멘트(invariant moments) 기반의 매칭 방법을 사용하여 인식된 이동 물체를 추적한다. 영상내에서 이동물체를 검출하기 위해 본 논문에서는 이전 영상과 현재 영상간의 화소밝기 차이에서 적응적 임계값(adaptive threholding)을 사용하여 주위 환경 변화에 강인한 이동물체 검출이 가능하였다. 또한 물체의 인식과 추적을 위해 웨이블릿 특징값을 사용함으로써, 계산 시간의 감소와 영상의 잡음에 의한 영향을 최소화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 물체 인식 정확도가 향상되었다. 제안한 방법을 일반 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 자동차 검출율은 92.8%, 프레임당 처리 시간은 0.24초이다. 이것을 통해 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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