본 논문에서는 드론을 활용한 감시정찰 임무의 효율성을 향상하기 위해 드론 탑재장비에서 실시간으로 구동 가능한 딥러닝 기반의 객체 인식 모델을 개발하는 연구를 수행하였다. 드론 영상 내 객체 인식 성능을 높이는 목적으로 학습 단계에서 학습 데이터 전처리 및 증강, 전이 학습을 수행하였고 각 클래스 별 성능 편차를 줄이기 위해 가중 크로스 엔트로피 방법을 적용하였다. 추론 속도를 개선하기 위해 양자화 기법이 적용된 추론 가속화 엔진을 생성하여 실시간성을 높였다. 마지막으로 모델의 성능을 확인하기 위해 학습에 참여하지 않은 드론 영상 데이터에서 인식 성능 및 실시간성을 분석하였다.
폴리스틸렌 수지에 트리에틸렌테트라아민을 반응시켜 선형과 집게형의 킬레이트 수지를 합성하였으며, 이들 수지에 지지된 아민은 주로 적외선 스펙트럼으로 확인하였고, 전이금속이 수지에 흡착되는 속도를 측정하였다. 이 결과에서 얻어진 확산계수 및 활성화엔트로피 등이 보고된다. 흡착과정의 속도결정 단계는 입자를 통한 확산과정이다.
주쇄형고분자액정(CBA-10)의 PVT와 $^2H$-NMR측정으로 상전이에 따른 열역학적 특성을 고찰하였다. 부피 변화에 의한 NI 및 CN 상전이가 발생하였으며, 일정체적하의 상전이 엔트로피 $({\Delta}S_{NI})_V$와 $({\Delta}S_{CN})_V$값 12.6, $65.3J/mol{\cdot}K$를 각각 구하였으며, 체적변화에 따른 엔트로피는 일정압력하에 얻어진 전이엔트로피의 40~60%정도였다. $^2H$-NMR/RIS 해석으로 nematic conformation을 결정하였으며, NI 및 CN 상전이에 의한 conformation entropy를 구하여 PVT측정에서 구한 일정체적하의 엔트로피와 비교한 결과, 거의 대응하다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로부터 주쇄형액정의 상전이에 있어서 spacer conformation 변화가 중요한 역할을 하고 있음을 밝혔다.
셀룰로오스 트리[4-{4'-(니트로페닐아조)펜옥시카보닐}]알카노에이트들(NACEn, n=2$\sim$8,10, 유연격자 중의 메틸렌 단위들의 수)의 동족체들의 열방성 액정 특성을 검토하였다. 모든 동족체들은 단방성 네마틱 상들을 형성하였다. 액체 상에서 네마틱 상으로의 전이온도($T_{iN}$)는 n이 증가함에 따라 낮아지나 n이 7이상에서 거의 일정하게 되었다. $T_{iN}$에서의 엔트로피 변화와 n의 관계를 나타낸 그림 상에는 n=7에서 급격한 엔트로피의 감소가 관찰되었다. n=7에서 급격한 변화는 곁사슬 그룹의 배열의 차이에 의해 초래되는 것으로 생각된다. 용융온도($T_m$)와 $T_m$에서의 엔트로피 변화는 $T_{iN}$과 $T_{iN}$에서의 엔트로피 변화와 판이하게 뚜렷한 홀수-짝수 효과를 나타냈다. 이러한 사실은 네마틱 상과 결정 상에서의 곁사슬 그룹들의 평균적인 형태가 판이함을 시사한다. NACEn에서 관찰되는 네미틱상의 열적 안정성과 질서도는 아조벤젠 혹은 바이페닐 단위들을 곁사슬로 지닌 곁사슬형 그리고 복합형 액정 고분자 동족체들에 대해 보고된 결과들과 현저히 달랐다. 이들의 결과를 주사슬의 화학구조와 유연성, 주사슬과 곁사슬 그룹의 결합양식 그리고 반복단위당의 mesogenic 단위들의 수의 차이들의 견지에서 검토하였다.
수용액서 poly-NTOE(1, 12-diaza-3, 4:9, 10-dibenzo-5, 8-dioxacyclopentadeca-1, 12-ylene-2, 7-dihydroxyoctamethylene)를 흡착시킨 실리카겔을 고정상으로 하는 액체 크로마토그래피를 이용하여 혼합 금속이온용액으로부터 전이금속 및 후전이금속이온들의 분리효율을 결정하였다. pcly-NTOE와 금속이온들간의 결합상수 및 분리인자들의 순위는 전이금속이온의 경우 Co(II)Zn(II)였으며, 후전이금속이온들의 경우 Cd(II)
글루코오스 펜타(콜레스테릴옥시카보닐)알카노에이트들(CAGLn, n = 2~8, 10, 스페이서 중의 메틸렌 단위들의 수)의 열 및 광학 특성을 검토하였다. 모든 CAGLn은 좌측방향의 나선구조를 지닌 단방성 콜레스테릭 상들을 형성하였다. n이 2 혹은 10인 CAGLn은 $3{\leq}n{\leq}8$인 CAGLn과 달리 콜레스테릭 상의 전 구간에서 반사색깔을 나타내지 않았다. 이러한 사실은 콜레스테릴 그룹에 의한 나선의 비틀림력은 콜레스테릴 그룹과 글루코오스 사슬을 연결하는 스페이서의 길이에 민감하게 의존함을 시사한다. 액체 상에서 콜레스테릭 상으로의 전이온도($T_{ic}$)는 n이 증가함에 낮아지며 홀수-짝수 효과를 나타내지 않았다. $T_{ic}$에서의 엔트로피와 n을 도시한 그림상에는 n = 7에서 급격한 엔트로피의 감소가 관찰되었다. $3{\leq}n{\leq}8$인 CAGLn의 광학피치들(${{\lambda}_m}^{\prime}$ s)은 온도가 상승함에 따라 감소하였다. 그러나 유도체들의 ${\lambda}_m$의 온도의존성은 n에 현저하게 의존하였다. CAGLn에서 관찰되는 전이 특성들과 ${\lambda}_m$의 온도의존성을 콜레스테릴 그룹들의 배열과 분자의 입체형태의 차이의 견지에서 검토하였다.
현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.
이상기체 혼합물을 연속체의 물질역학과 비가역 변화의 열역학에서 개발된 방법으로 연구하였다. 자유 에너지의 함수 형태와 각개 성분의 기체법칙을 엔트로피 부등식으로부터 직접 유도하고 혼합물의 변형, 열 전도, 확산 및 화학반응이 받는 제약을 명시함으로서 앞으로 이 방법을 다른 물질들에 응용하는 데에 도움이 되도록 하였다.
특정 온도(대부분의 고분자의 경우는 유리 전이 온도) 이상에서 균일한 전기장 내부에 존재하는 고분자 박막의 표면에는 전기장에 의한 힘이 작용하기 때문에, 표면은 항상 불안정성을 나타낸다. 즉, 고분자 박막의 표면에 전기장을 가하면 표면이 울퉁불퉁한 형태를 띄고, 이 정도가 심해져서 막대 형태로 성장하게 된다. 본 연구에서는, 타이타니아 나노막대를 포함한 블록 공중합체 박막의 표면에 나타나는 전기장에 의한 불안정성 형태에 대해서 고찰해 보고자 한다. 평균 직경 10 nm를 갖는 30 nm 길이의 타이타니아 나노막대를 제조한 뒤, 블록 공중합체(폴리스티렌-폴리(2-비닐피리딘))와 혼합한 뒤에 스핀코팅을 통해서 박막을 형성시킨다. 이 박막을 균일한 전기장 속에 넣고 공중합 고분자의 유리 전이 온도 이상에서 일정 시간 동안 유지시킨 뒤 다양한 방법으로 관찰한다. 타이타니아 나노막대의 높은 유전상수는 필름 전체의 유전상수를 증가시켜 표면 불안정성 패턴의 크기를 감소시키고, 박막의 내부에서는 타이타니아 나노막대의 엔트로피적인 이동 현상은 고찰되지 않는 것으로 밝혀졌다. 이 연구는 향후 나노입자를 적용한 박막의 전기장하에서 표면 불안정성 패턴 형성에 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구에서는 위성영상 기반의 북극의 해빙 농도 시계열 데이터를 이용하여 베링해의 해빙 상태가 척치해 해빙 농도 변화의 전조로서 작용할 수 있는지를 실험하였다. 해빙 농도 자료는 1982년부터 2017년의 36년간의 월평균 시계열 데이터로 이뤄져 있으며, 베링해의 해빙 농도와 척치해 해빙 농도 사이의 관계성을 전송 엔트로피 측정을 통해 분석하였다. 전송 엔트로피는 두 개의 확률변수 또는 신호 간의 비선형적 연관성을 파악하게 해주는 동시에 변수 사이의 시간 간격 조절을 통해 인과관계를 추정할 수 있는 측정이다. 해빙 농도를 대상으로 한 측정 결과, 베링해의 과거 3, 5, 6개월 전의 해빙 농도값이 척치해 해빙의 변화에 관련되어 있음을 알 수 있었다. 특히, 베링해의 해빙 농도값이 극소를 나타냈을 때, 5개월 후의 척치해의 해빙 농도는 감소될 확률이 약 70%로 나타났다. 이는 태평양에서 베링해협을 통해 북극해로 유입되는 해류가 베링해의 해빙 농도를 감소시킨 후 해협을 통해 척치해로 이동하여 해빙을 녹이는 과정에 비롯한 것으로 사료된다. 향후 위성데이터에 정보 이론으로 접근하는 이 연구를 더 발전시켜 어떤 시점과 시간적 스케일로 특이 패턴이 발생하는지 조사하고 그 기간에 관련된 해양-대기의 패턴 또는 사건들을 분석하여, 떨어진 두 지역의 해빙 농도 상태에 내재된 연관성에 대한 심층적 이해가 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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