환경시료 중 삼중수소의 방사능을 분석하기 위하여 전처리과정을 수행한다. 전처리의 주요 절차는 증류와 발광액의 첨가 그리고 약 24시간의 암실보관 등이다. 본 보고서에서는 각 전처리 과정이 방사능 측정결과에 미치는 영향을 평가하고 전처리과정에서 피할 수 없는 오차와의 관계를 확인한 후 이를 통해 삼중수소의 방사능 세기에 따라 전처리과정의 상대적 중요도를 확인하고자 한다. 이 과정을 통해 전처리가 꼭 필요한 경우와 그렇지 않은 경우를 구분할 수 있는 방사능 세기의 문턱 값을 확인하고자 한다.
본 연구에서는 격자 생성, 초기유동조건 및 경계조건 설정 등 일련의 전처리 과정을 사용자에게 친숙한 그래픽 인터페이스 환경으로 개발하였다. MFC/Visual C++를 이용하여 개발된 전처리 프로그램은 Windows 계열의 OS와 호환이 가능하며, 기하학적 격자생성, 초기값 설정 및 수치해석 코드의 제어변수를 생성할 수 있다. 한편 사용자의 편의를 위해서 전처리 과정을 격자생성(단일격자생성, 다중격자생성), 유체 물성치정의, 경계조건 생성, 초기조건 생성 및 코드제어로 구분하였다. 개발된 전처리 프로그램의 특성으로서 다중 격자 생성 작업을 단일 격자계의 중첩으로 구성될 수 있도록 각 경계면을 "interface"형을 취하는 기능을 제공하도록 하였으며 개발된 전처리 과정을 16도의 경사면을 가지는 Compression ramp 문제 및 축대칭 Bump 문제에 적용하여 개발된 전처리 과정을 검증하였다.
본 논문은 스테레오 영상을 이용하여 3 차원 영상을 제공하기 위한 과정에서 중요한 변위 지도 생성 과정의 개선을 목적으로 한다. 변위 지도란, 서로 다른 시점의 두 영상 내에 매칭되는 대응점을 찾고 이와 같은 대응점들 간의 차를 통해 상대적 거리정보를 얻은 후, 이를 정규화하여 픽셀 값으로 나타낸 지도이다. 이에 본 논문에서는 변위 지도 생성 시, 물체들 간 대응점 매칭율을 높이기 위해 물체들의 외곽을 보존하여 형태를 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 제안한다. 제안하는 방안은 제한 적응 히스토그램 평활화를 통해 물체들의 세부적인 특징들을 부각시키고, 양방향 필터를 통해 외각을 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 포함한다. 본 논문에서는 제한 적응 히스토그램 평활화와 양방향 필터의 처리 과정을 분석하고, 실험결과를 통해 제안하는 전처리 과정을 검증하였다.
본 연구는 화학적 전처리 공정이 목질계 바이오매스의 효소 가수분해에 미치는 영향을 구명할 목적으로 이태리포플러 분말을 1% 황산과 수산화나트륨 수용액을 이용하여 각각 $150^{\circ}C$와 $160^{\circ}C$에서 한 시간 동안 전처리를 실시하였다. 전처리된 시료는 건조과정을 거친 시료와 건조과정을 거치치 않은 시료로 각각 구분하여 화학적, 물리적 성상 및 효소 당화 효율에 미치는 영향을 비교, 분석하였다. 황산 전처리에 의한 바이오매스의 분해율은 약 24.5%로 수산화나트륨 전처리에 의한 분해율(18.6%)보다 약 6% 이상 높게 측정되었다. 반면, 탈리그닌화는 수산화나트륨이 우수하여 황산을 이용한 전처리보다 약 2% 가량 높게 나타났다. 결정화도는 미처리 시료와 비교하였을 때 황산과 수산화나트륨으로 전처리한 시료 모두 다소 높은 값을 나타내었는데, 이는 전처리 과정에서 비결정성 셀룰로오스가 결정영역보다 선택적으로 분해됨으로서 나타난 결과로 예측되었다. 주사전자현미경에 의한 표면 미세구조 관찰 결과, 황산, 수산화나트륨 전처리 모두 구성 성분들을 분해함으로써 목질바이오매스의 표면을 미처리 시료보다 거칠게 만들고 부분적인 균열을 발생시키는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 황산 전처리-건조 시료에서는 이러한 표면 거칠음이 대조구와 유사하게 다시 변화하였음을 관찰하였다. 시료 표면의 기공분포는 두가지 전처리 과정 모두를 통해 크게 증가하였음을 확인하였다. 그러나 수산화나트륨에 의해 전처리된 시료는 건조과정을 거친 경우에도 기공분포가 점차적으로 증가하는 경향을 보였지만, 황산으로 전처리한 시료는 건조과정을 거치면서 전처리에 의해 증가한 기공 분포가 다시 급격히 감소하여 미처리 시료와 유사한 기공분포를 나타내었다. 황산 전처리 후 건조과정을 거친 시료와 미건조 시료는 효소가수분해에 의한 소화율이 각각 7.0%와 26.9%로 측정된 반면, 수산화나트륨 전처리 후 건조된 시료와 미건조시료는 각각 39.7%와 45.8%로 나타나 알칼리에 의한 전처리가 산 전처리보다 소화율 향상을 위해 더 우수하였으며, 이러한 높은 소화율은 당화 효율에도 커다란 영향을 미치는 것으로 판명되었다. 아울러 전처리된 바이오매스의 건조는 소화율 및 당화 수율에 지대한 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 머신러닝 학습에 있어 데이터 전처리의 중요성과 기존 데이터 전처리 기능을 가진 교육용 실습 플랫폼 서비스의 단점은 개선할 수 있는 데이터 전처리 학습을 위한 교육용 블록코딩 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 머신러닝 모델의 학습데이터는 데이터 전처리에 따라 모델의 정확도에 큰 영향을 미치므로 데이터를 다양하게 활용하기 위해서는 전처리의 필요성을 깨닫고 과정을 정확하게 이해해야 한다. 따라서 데이터를 처리하는 과정을 이해하고 전처리를 직접 실행해 볼 수 있는 교육용 프로그래밍 언어 기반 D.I.Y 실습 플랫폼을 구현한다.
본 논문에서는 협력적 여과방식에서 고객의 특정 상품에 대한 선호도 예측의 정확도를 향상하기 위해 상품의 선호도 값에 가중치를 반영하는 전처리 방법을 제안한다. 이를 위해 고객별 상품의 선호도 값에 정보검색 분야에서 사용되고 있는 벡터 공간 모델을 이용하여 가중치를 부여하며, 이를 통하여 특정 상품을 선호하는 고객과 전체 상품을 고루 선호하는 고객간의 차별화 값을 반영하여 보다 정확한 선호도를 예측할 수 있게 된다. 전처리 과정을 수행하지 않은 기존의 협력적 여과 방식과의 실험을 통한 비교 분석을 통하여 본 논문이 제안하는 전처리 과정의 타당성과 비교우위를 검증한다.
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.
현재 많이 연구되는 영상융합(Image fusion)에서는 필히 두 영상의 정합(alignment)이 이루어져야만 수행된다. 각기 다른 특징을 갖는 센서(EO.IR.Radar등)로부터 얻는 영상에서는 각각 다른 특징점 정보를 가지므로, 특징점을 이용한 영상 정합 구현에는 전처리 과정이 매우 복잡하고 까다롭게 이루어져야 한다. 본 논문에서는 Correlation에 대한 통계적 상관 관계를 이용하여. 전처리 과정을 단순하게 수행 하여도 매우 강건한 영상 정합이 이루어지도록 구현 하였다. 또한, 통계적 기법에 적합하도록, 효율적인 전처리 과정을 통해 계산량이 적어 지는 방법을 제안 한다.
단단하게 마른 상태의 건조과일을 반죽에 넣으면 반죽의 수분을 흡수해 빵이 딱딱해질 수 있다. 뿐만 아니라 전처리 과정에서 설탕이 지나치게 많이 들어가면 고객은 과일의 맛과 향보다 단맛을 먼저 느끼게 된다. 이처럼 건조과일의 특성에 맞게 전처리를 하고 궁합이 맞는 리큐르를 배합해 과일 본래의 맛을 끌어올리는 것이 전처리의 관건이다.
현재 기능성 의류 섬유시장에서도, 요구하는 주요 기능들의 퍼포먼스 수준을 보여주는 과학적 수치들과 함께 기능성 섬유제작 과정에서 얼마나 친환경적인 제조과정을 거쳤는가에 대한 정보들도 요구하고 있는 중이다. 섬유에 인간과 환경에 유해한 성분이 최대한 배제됐으며 생산 과정에서의 자연자원의 낭비가 이뤄지지 않았음을 증명해야한다. CPB 전처리 공정은 혼방직물과 같이 서로 다른 물성을 가지는 직물에 대한 저온 처리로 섬유 손상을 최소화하고, $CO_2$ 발생량 및 에너지 소비량을 감소시킬 수 있는 이점이 있다. CPB 전처리는 호발, 정련, 표백을 포함하는 공정으로 일욕으로 처리 시 패딩, 수세, 와인딩 공정을 단축시키기 때문에 약품 소비량 감소와 에너지 사용 절감 효과가 있어 전 세계적으로 확산되고 있는 Green Technology이다. 본 연구에서는 CPB용 전처리 조제(4~5종)을 일욕화 하여 가공업체 생산성 향상 및 원가절감, 환경유해성 감소를 목표로 하여 CPB 전처리의 최적 가공조건을 확립하는 것이 목표이다. 첨가 용제의 종류 및 첨가량을 변화시켜 각 조성비에 따른 sample을 제조하여 정련성, 호발성, 알칼리 안정성, Whiteness를 측정하여 전처리 성능을 분석하고, 과수안정성, 금속이온 봉쇄력을 비교하여 최적 조성비 및 중합조건을 확립하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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