농산 부산물인 볏짚을 이용하여 수송연료인 휘발유를 대체할 수 있는 바이오에탄올을 생산하기 위한 전단계인 전처리와 당화에 대한 연구를 수행하였다. 볏짚은 농산 부산물 중에서 비교적 발생량이 많으며, 목질계 바이오매스에 비해 소프트하기 때문에 전처리가 용이하다는 장점이 있다. 전처리 방법으로는 여러 가지가 있으나, 본 연구에서는 증기폭쇄에 의한 전처리 방법을 채택하였다. 당화실험은 생물학적 방법인 효소당화를 하였다. 전처리 실험결과 온도가 낮고 처리 시간이 짧을수록 고형물 및 삼성분에 대한 수율이 높은 것으로 나타났다. 삼성분 중의 Glucan 수율은 $180^{\circ}C$ 실험에서 68-71%를 보였으며, $200^{\circ}C$ 실험에서는 59-64%를 보였다. Xylan은 거의 대부분이 소실되어 Xylan을 회수하는 전처리로써는 적합하지 않은 방법으로 나타났다. 반면 Lignin은 거의 제거가 되지 않았다. 당화 실험결과 $180^{\circ}C$에서 전처리한 폭쇄재는 당화 수율이 50%에도 미치지 못하였으나, $200^{\circ}C$에서 전처리한 폭쇄재는 70% 내외를 보여 주었다. 특히 분쇄 세척 멸균한 효소당화 수율은 90%가 넘는 높은 수율을 보였다. 전처리 수율과 당화수율을 종합하여 수율을 분석한 결과 $200^{\circ}C$ 전처리 실험조건에서 효소당화시 미처리 시료와 분쇄 세척 시료보다 멸균까지 실시한 조건에서 Glucan의 종합수율이 55% 내외로 월등히 높은 것으로 나타났다. 증기폭쇄에 의한 볏짚의 전처리는 Glucan의 수율이 낮아 손실이 많은 것으로 나타났으며, 이를 보완할 수 있는 전처리 조건 혹은 다른 전처리 방안이 요구된다.
세계적인 자원고갈과 지구온난화와 같은 환경문제가 발생됨에 따라 대체에너지 개발에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 섬유소 기질을 이용한 바이오에탄올 생산은 세계적으로 막대한 자원이 있으며 광합성에 의해 재생산되는 무한한 재원으로서 환경적으로도 대기오염물질을 적게 배출하여 유용한 에너지원으로 각광받고 있다. 하지만 섬유소 기질은 cellulose, hemicellulose, lignin과 같은 고분자 화합물이 유기적으로 결합된 단단한 결정구조로 이루어져 있어 이를 분해하여 원하는 물질을 얻기 위해서는 전처리 과정이 필요하다. 전처리 공정은 바이오에탄올을 생산하는 당화 및 발효공정의 효율 및 반응시간 단축에 기여하며, 특히 섬유소 기질일 경우에는 필수불가결한 공정이다. 전처리 공정은 물리적, 화학적, 생물학적 방법으로 나누어지며, 이러한 방법들 중 기질의 특성과 처리효율에 따라 기술들을 병합하여 사용하기도 한다. 이에 본 연구에서는 산 처리, 암모니아 처리, 과산화수소 처리 및 효소를 이용한 생물학적 처리를 단독 또는 병행하여, 전환된 당 성분 및 함량을 조사함으로서 섬유소계 기질인 채소 음식물류 쓰레기를 대상으로 바이오에탄올을 경제적으로 생산하기 위한 적합한 전처리법을 검토하였다. 전처리 방법별 당화율을 살펴보면, 산 처리와 암모니아-과산화수소-계면활성제 처리가 각각 65.3 % 및 65.7 %로 가장 높았으며, 과산화수소 처리는 16.2 %로 가장 낮았다. 반면 전처리 공정 없이 효소를 이용한 당화만을 실시한 경우에는 4.3 %의 낮은 당화율을 나타내었다. 섬유소계 기질의 전처리 효율을 향상시키기 위해 첨가하는 계면활성제의 효과는 암모니아-과산화수소 및 암모니아-과산화수소-계면활성제 처리의 당화율을 비교한 결과, 뚜렷한 효과를 확인할 수 없었다. 전처리 방법별 당의 성분 및 함량을 비교한 결과 육탄당은 암모니아-과산화수소-계면활성제 전처리에서 가장 많이 검출되었다. 오탄당은 산 처리 후 그 함량이 현저히 높았으며, 오탄당 중 xylose의 함량이 60.49 mg/g로 가장 많이 차지하고 있었다. 이 결과로부터 전처리 방법에 관계없이 당화율은 유사한 수준을 보이지만, 당화된 당의 성분 및 함량에는 큰 차이가 있음을 알 수 있었다. 이당류의 경우 과산화수소 및 암모니아-과산화수소 처리를 제외한 나머지 전처리 방법에서 유사한 수준을 나타내었다. 암모니아 처리 및 과산화수소 처리를 순차적으로 병행한 암모니아-과산화수소 처리에서는 각각의 처리시보다 육탄당의 함량은 증가하였으나 암모니아 처리시보다 이당류의 함량은 감소한 것으로 나타났다.
XRR(X-ray reflectometry)은 나노 스케일 박막의 두께를 측정하는 유망한 도구로 인식되고 있고, XRR측정 결과의 신뢰성을 향상시키기 위하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 나노 스케일 박막 두께의 정확한 측정을 위해 Si기판 위에 성장시킨 $HfO_2$, $Al_2O_3$, $Ta_2O_5$의 산화물 박막에 대하여 여러 가지 전처리 조건을 변화시켜 조건에 따른 반사율 곡선의 변화와 분석 결과를 살펴보았다. 샘플의 전처리에는 acetone, sulfuric acid, methanol, 초음파세척기를 이용하였고, 전처리가 끝난 후 샘플에 남아있는 수분기를 제거하기 위하여 약 $150^{\circ}C$의 온도로 가열 후 측정비교 분석하였다. 전처리 시 solution과 시간 등의 전처리 조건이 변화함에 따라 X-선 반사율 곡선의 변화가 있음을 알 수 있었고, 이에 따라 XRR 측정 분석 시 두께에 영향을 받았으며, TEM과 XPS를 이용하여 전처리 영향에 대하여 비교 분석 하였다. 이번 연구를 통하여 전처리 방법에 따라 XRR 측정에 정확성을 향상 시킬 수 있는 있는 것으로 보여진다.
최근 지능형 차량에 대한 관심이 늘어나면서 차선검출에 대한 관심도 많이 늘어나고 있다. 그 중에서도 실시간 적용을 위하여 연산량이 적은 허프변환을 이용한 차선검출 방법이 많이 연구되고 있다. 하지만 허프변환은 안개와 같은 열악한 환경에서와 같이 에지성분이 두드러지게 나타나지 않은 경우에 대해서는 정확한 차선검출이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 열악한 환경의 영상에 차선의 에지를 강조하는 전처리를 수행하고 허프변환을 이용하여 차선검출을 수행하는 방식을 제시한다. 제안하는 전처리 방법은 처리 속도와 성능에서 기존의 전처리 기법과 비교하여 높은 처리속도와 차선 검출률을 보였다. 특히 안개와 같은 열악한 영상에서의 결과에서 기존의 전처리 방법보다 제안한 전처리 방법이 더 높은 검출률을 보였다.
신문지와 같은 폐지지 적합한 전처리 방법을 조사하였다. 조사방법은 전처리 후 기질의 효소 가수분해에 영향을 미칠수 있는 인자, 즉 회분의 양, 기질 크기의 잉크의 유무에 따른 효소 당화율을 측정하였다. 이 세 인자 중 잉크가 효소당화율에 미치는 영향이 가장 커서 잉크를 제거하는 방향으로 전처리 방법을 고안하였다. 먼저 섬유성 기질에서 성능이 입증된 percolation반응기에 의한 전처리 방법을 사용하였다. 그러나 17$0^{\circ}C$에서 전처리된 기질은 잉크가 거의 제거되지 않앗고 효소 당화율도 전처리하지 않은 기질보다 더 낮았다. 그래서 10$0^{\circ}C$이하의 낮은 온도에서 회분식 반응기를 사용하는 방법을 연구했는데 암모니아에 과산화수소를 첨가하여 진탕교반시키는 방법이 가장 효과적이었다. 이 방법의 효소 당화율은 전처리하지 않은 기질보다 약 20% 증가한 85%이어서 신문지와 같은 폐지의 전처리에 아주 효과적이었음을 알수 있었다. 이와 같은 높은 당화율은 암모니아에 첨가한 과산화수소가 잉크제거와 기질을 팽윤시키는 작용을 하기 때문이라고 생각된다.
본 논문에서는 무제한단어 음성합성 시스템인 한소리에 대해서 간략히 기술하고 청취실험을 통한 성능평가에 대해 논한다. 음성합성시스템의 음질을 결정하는 주요 요소들은 합성의 기본단위, 합성방법, 음운학적 전처리방법 및 운율조절방법이다. 한소리 합성시스템은 반음소를 음성합성의 기본단위로 하고, 형식형태소를 이용 음성학적 전처리를 실행하며, 개선된 한국어 운율조절방법이 적용되고, 음성단편조합방식을 합성방식을 사용한다. 청취실험결과 매우 한소리 합성시스템의 합성음이 자연스러움을 알 수 있다.
넙치육의 품질특성을 향상시키기 위해 얼음물 전처리 방법을 이용하였고, 얼음물 전처리 방법을 이용하여 넙치육의 품질 특성을 향상시키는 시점을 알아보기 위해 핵산성분 분석과 기계적 품질특성을 분석한 결과 사후경직도(rigor index)에서는 $3^{\circ}C$와 $15^{\circ}C$에서 저장한 대조군이 3시간에서 각각 4.17%, 1.23%로 측정되었고, 얼음물 전처리 방법을 이용한 넙치육은 $3^{\circ}C$와 $15^{\circ}C$에서 저장한 3시간 저장 했을 때 각각 6.06%, 1.59%를 나타내어 얼음물 전처리 방법이 사후경직도(rigor index)를 앞당기는 것으로 나타났으며, ATP 분해가 진행 될수록 생선회의 정미성분인 IMP의 축적량은 증가하였고 저장온도와 저장 시간, 그리고 전처리 방법에 따른 $3^{\circ}C$에서 저장한 얼음물 전처리 방법을 이용한 넙치육이 12시간을 저장하였을 때 가장 많은 IMP축적량을 나타내었다. 넙치육의 신선도 지수 측정은 $3^{\circ}C$에서 저장한 얼음물 전처리 넙치육이 0.05%를 나타내었고, $3^{\circ}C$에서 저장한 대조군은 0.39%로 얼음물 전처리 방법을 이용한 넙치육이 더욱 신선하다는 것을 알 수 있었으며, 얼음물 전처리 조건 유무에 따라서 K-value의 변화와 K-value에 대한 시간이 경과함에 따라 온도의 의존성을 나타내었다. 즉살한 넙치육을 얼음물 전처리 방법을 이용하였을 경우 신선도의 지표값인 K-value의 증가를 현저히 억제하는 경향으로 나타났다. 각 시료의 관능적 특성을 살펴보면 대조군과 얼음물 전처리 방법을 이용한 넙치육의 외관(appearance)과 향(odor)은 각 시료간의 저장온도와 전처리 방법, 저장 시간에 따른 유의적인 차이를 나타내지 않았고, 씹힘성(chewiness)과 감칠맛(umami), 그리고 전체적인 기호도는 $3^{\circ}C$에서 6시간 저장한 얼음물 전처리 방법을 이용한 넙치육이 가장 높은 값을 나타내며 유의적(p<0.001)인 차이를 나타내었다. 대조군에 비해 얼음물 전처리 방법을 이용한 넙치육이 치사 후 12시간 동안 정미성분과 texture, 그리고 기호도 분석에서 대조군에 비해 높은 값을 나타내었으며 어육의 신선도 지표 값인 K-value가 낮게 측정되어 대조군에 비해 신선한 것으로 나타내어 활어회를 주로 먹는 우리나라에서 얼음물 전처리 방법을 이용한 넙치육이 신선함과 감칠맛을 향상시키며, 씹힘성을 높이는 넙치회 전처리 방법인 것으로 판단되었다.
포트홀은 아스팔트 포장도로의 구조적 결함을 나타내는 중요한 단서임과 동시에 많은 인명 피해와 재산 피해를 일으킨다. 따라서 정확한 포트홀 탐지는 도로 표면의 유지보수에 있어서 중요한 과제이다. 포트홀 탐지를 위해 많은 머신러닝 기술이 도입되고 있으며 딥러닝 모델의 효율성을 높이기 위해 데이터 전처리가 필요하다. 본 논문에서는 포트홀 데이터셋에서 중요한 질감과 형태를 강조하는 전처리 방법을 제안한다. 제안된 전처리 방법은 Intensity transformation을 사용해 도로의 불필요한 요소를 줄이고 포트홀의 질감과 형태를 부각한다. 또한 Superpixel, Sobel edge detection을 사용해 포트홀의 특징을 검출한다. 제안된 전처리 방법과 기존의 전처리 방법의 성능 비교를 통해 포트홀 검출에서 제안된 전처리 방법이 기존 방법보다 더 효과적인 방법이라는 것을 보여준다.
본 논문에서는 특징점 기반 색상보정을 이용한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 보인다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 이용하였다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하였고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법으로 추정하였다. 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정했다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 올랐고 Bit rate는 14% 정도 절감되는 효과를 확인 하였다.
본 논문에서는 기존의 인지 영상 부호화에 사용되던 Just Noticeable Distortion(JND) 보다 더 압축에 적합한 모델인 Just Noticeable Quantization Distortion(JNQD) 모델을 제시하고, 이를 사용한 인지적 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 인지적 영상 압축 방식은 영상 코덱 내부의 Rate-Distortion Optimization(RDO)을 수정하지 않고 입력되는 영상의 불필요한 정보들을 미리 제거하는 전처리 과정으로서, JNQD 모델을 사용하여 보다 간단하면서 압축 효율을 크게 증가 시킬 수 있다. 기존 영상 압축의 전처리 방법들은 부호화기의 양자화 값을 전처리 과정에서 고려하지 못하여 부정확한 인지 중복성 제거 결과를 초래하였으나, 제안하는 방법은 영상의 특성뿐만 아니라 양자화 크기 값을 고려하여 적응적으로 인지 왜곡이 발생하지 않는 주관적 인지 중복성 제거를 전처리 과정에서 수행할 수 있다. 거의 유사한 주관적 품질 수준을 유지하면서 HEVC 참조 소프트웨어 대비 약 15%의 압축효율 향상을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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