• 제목/요약/키워드: 자체 역전 효과

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무전극 황방전등에서 고압 이원자 황($S_2$)의 자체 역전 효과 (Self Reversal Effect of the High-pressured Diatomic Sulfur in the Electrodeless Sulfur Discharge Lamp)

  • 추장희;구선근;박기준;이영우
    • 대한전기학회논문지:전기물성ㆍ응용부문C
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    • 제49권11호
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    • pp.609-615
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    • 2000
  • A prototype electrodeless sulfur lamp was developed and investigated the spectroscopic characteristics. The emission spectra of $S_2$ in the microwave-discharged eletrodeless sulfur lamp (ESL) were studied at various input power. The emission spectra of the ESL shift to longer wavelength with increasing of the input power. We have shown that this is due to the self reversal effect in the high pressure gas discharge. We also show that the self reversal effect increases as the rotation of the discharged bulb. The spectral distribution of the ESL shifts about 45 nm toward visible region from UV region due to the rotation of the lamp bulb.

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악취저감 향상을 위한 스크러버 세정수 처리 시스템 개발연구 (Development of a Scrubber Wastewater Cleaning System to Improve Odor Removal Efficiency)

  • 정구회;임문순;김연수;김덕현
    • 청정기술
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    • 제23권1호
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    • pp.34-41
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    • 2017
  • 스크러버는 적정한 처리효율을 유지하기 위하여 세정수를 지속적으로 교체해 주어야 한다. 하지만 화학업종 대부분은 폐수 처리시설이 없어 스크러버 세정수를 위탁 처리하고 있으며, 처리비용 때문에 자주 교체해 주지 못하는 실정이다. 이로 인해 악취배출허용기준을 초과하거나 배출구 농도가 더 높아지는 역전현상을 유발하기도 한다. 이에 세정수를 자체 정화 하여 사용할 수 있도록 여과와 흡착 공정으로 구성된 세정수 처리시스템을 개발하였다. 세정수 처리 시스템은 화학업종 두 개 스크러버를 대상으로 적용하였으며, 세정수 수질 상태와 악취저감 효과를 평가하였다. 세정수 처리 시스템 적용 결과 50% 이상의 수질개선 효과와 20% 이상의 악취개선 효과를 확인 하였으며, 기존 운영대비 40%의 비용절감 효과도 기대할 수 있었다.

다층 구조 신경회로망의 학습 속도 향상을 위한 활성화 함수의 변화 (Variation of activation functions for accelerating the learning speed of the multilayer neural network)

  • 이병도;이민호
    • 센서학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.45-52
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    • 1999
  • 이 논문에서는 오차 역전파 학습 알고리듬의 학습 속도를 향상시키기 위한 새로운 학습 방법을 제안한다. 제안하고자 하는 방법은 시그모이드 형태를 갖는 신경회로망의 활성화 함수(activation function) 자체에 고차항(higher order)을 적절히 이용하여 초기 학습 단계에서 발생할 수 있는 조기 포화(premature saturation) 현상을 계산량의 큰 증가 없이 효과적으로 대처할 수 있다. 고차항을 이용함으로써 은닉층 활성화 함수의 도합수가 작은 값으로 감소함에 따라 신경망의 연결 강도를 학습시키는 학습율은 적응적으로 큰 값을 갖게 된다. 또한, 은닉층에 고차항을 이용하는 제안한 방법에 모멘텀(momentum) 학습 알고리듬을 결합하는 새로운 hybrid 학습 방법을 제안한다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하고자 하는 학습 방법과 기존의 방법들과의 학습 속도 성능을 비교한다.

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뇌척수액내 $Na^+$ 농도 증가에 의한 심혈관 반응과 Amiloride 민감성 $Na^+$ Channel과의 관계 (Amiloride-sensitive $Na^+$ Channels Are Not Involved in the Cardiovascular Responses to Increased $Na^+$ Concentration in Cerebrospinal Fluid)

  • 국현;김재하;백영홍
    • 대한약리학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.313-319
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    • 1994
  • $Na^+$ 이동에 관여하는 약물을 가토 측뇌실내로 투여하여 나타난 반응을 관찰함으로써 심혈관 조절 중추의 $Na^+$ channel과 뇌척수액내 $Na^+$ 농도의 상승에 의한 심혈관 반응과의 관계를 밝히고자 하였다. 1 M NaCl $200{\mu}l$을 urethane으로 마취된 가토의 측내실내로 투여시 승압과 서맥이 나타났고 이 서맥은 미주신경 절단으로 빈맥으로 역전되었다. $Na^+$ 이동억제제인 amiloride의 뇌실내 투여는 승압 및 서맥을 일으켰고 미주신경 절단으로 영향을 받지 않았으며 NaCl주입에 의한 심혈관계 반응에 영향을 미치지 않았다. Amiloride 유도체인 benzamil은 그 자체로도 심혈관계 반응에 아무런 영향을 미치지 않았을 뿐 아니라 NaCl의 효과에도 영향을 주지 않았다. 미주신경 절단 가토에서 amiloride는 NaCl에 의한 빈맥을 서맥으로 역전시켰으나, 그 서맥의 정도는 NaCl의 전처치로 영향받지 않았다. 이상의 성적으로 amiloiride와 benzamil이 심혈관계에 미치는 영향은 각기 다르나 그들 모두 NaCl에 의한 심혈관계 반응에는 아무런 영향을 미치지 않음을 알았다. 이로부터 심혈관 조절 중추내 amiloride나 benzamil에 민감한 $Na^+$ channel은 NaCl-유발 반응과는 관련이 없을 것이라 추론하였다.

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조명 정규화 및 하이브리드 분류기를 이용한 계량기 숫자 인식 (Meter Numeric Character Recognition Using Illumination Normalization and Hybrid Classifier)

  • 오한글;조성원;정선태
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.71-77
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    • 2014
  • 본 논문에서는 저조도 및 음영이 생기는 조명 환경하에서 성능이 개선된 계량기 숫자 인식 방법을 제안한다. 저조도 및 음영 문제를 해결하기 위해 LN(Local Normalization) 처리 기법을 이용한 조명 정규화를 수행한 후, 계량기 숫자 영역 검출과 3단계 계량기 숫자 분할이 이루어진다. 마지막으로 분할된 숫자 데이터를 분류하기 위한 하이브리드 숫자 분류기가 적용된다. 제안된 하이브리드 숫자 분류기는 역전파 신경망과 템플레이트 매칭의 연속 결합으로 이루어지고, 계량기 숫자 분류에 보다 강인한 휴리스틱 규칙에 의해 최종적으로 숫자를 분류한다. 저조도 및 음영 조명 환경하의 다양한 계량기 종류에 대해 직접 촬영하여 자체 제작한 계량기 이미지 데이터베이스에 기반한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 숫자 인식 방법을 평가하고, 제안된 계량기 숫자 인식 방법이 효과적으로 잘 동작함을 확인하였다.

칼라 및 질감 속성 벡터를 이용한 위성영상의 분류 (Satellite Image Classification Based on Color and Texture Feature Vectors)

  • 곽장호;김준철;이준환
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.183-194
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    • 1999
  • 위성에서 관측된 다중분광 위성영상 데이터를 이용목적에 따라 분석하고 활용하기 위해서는 영상 자체에 내포된 밝기, 칼라, 질감 등 다양한 특징들이 중요한 정보원으로 이용되고 있다. 특히 질감이나 칼라정보를 이용한 위성영상의 분석과정에서 가장 중요한 문제는 원 영상의 정보를 효율적으로 표현하는 속성을 추출하여 적절히 활용하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 위성영상 분석에 유용하게 사용할 수 있는 6개의 속성 벡터들을 선정한 다음 SPOT 위성에서 관측된 영상을 이용하여 각각의 속성들에 대한 분별력을 평가하기 위하여 역전파 신경망(Back-propagation Neural Network)을 이용한 분류 네트워크를 구성하였고, 실험하고자 하는 지역에 대한 훈련집합 선택시 선정된 여섯 개이 속성 벡터들을 분류에 사용될 특징으로 선택하였다. 분류 실험을 수행한 결과 각각의 벡터 속성들은 개개의 특성에 따라 많은 장단을 내포하고 있었으며, 전반적으로는 비교적 정확한 분류결과를 나타내었다. 따라서 칼라 및 질감 속성 벡터들은 위성영상의 분류과정에 효과적으로 사용될 수 있음은 물론 다양한 영상분석 및 응용분야에서도 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.