대기환경기준 설정항목은 아황산가스를 비롯하여 이산화질소, 일산화탄소, 오존, 총부유먼지(TSP), 미세먼지(PM10), 납 6개항목이며, 이들 오염물질 중 아황산가스와 총부유먼지는 1990년대 급격히 오염도가 개선되는 경향을 보이고 있다. 일산화탄소와 납의 경우에도 환경기준을 대부분의 지역에서 만족하고 있으나 이산화질소와 오존은 개선되는 양상을 보이지 않고 있으며 도리어 오존의 고농도 발생현상은 증가 추세를 보이고 있다. (중략)
오늘날 컴퓨터와 네트워킹의 향상된 기술을 이용하여 학습하는 e-learning이 제공되며 앞으로 수요는 늘어날 것으로 예상된다. e-learning이 성공하기 위해서는 사용자에게 개인화된 학습 제공이 중요하며 개인화된 학습을 제공하기 위한 e-learning이 연구되고 있다. 논문에서는 프로그래밍 학습을 위한 e-learning을 고려한다. 프로그래밍의 이해를 높이려는 연구는 계속되어 왔으나 프로그램의 부분적인 이해를 높이는 연구만이 이루어지고 있다. 논문에서는 프로그램 실행의 시각화를 통해 프로그램의 전체적인 실행 과정에 대한 이해를 높여 주는 시스템을 개발한다.
The effects of friction between powder and a mandrel on densification behavior of metal powder were investigated under cold isostatic pressing. The elastoplastic constitutive equations based on the yield function of Shima and Oyane were implemented into finite element program (ABAQUS) to simulate compaction responses of metal powders during cold isostatic pressing. The friction coefficients between powder and mandrels with different roughness were determined by comparing experimental data and finite element results. Density distributions in the powder compacts were also studied for different friction coefficients. Finite element results were compared with experimental data for pure iron powder under cold isostatic pressing.
본 논문은 사용자가 정의한 stick도형으로부터 혼합된 정수 선형프로그래밍 문제를 공식화시키는 새로운 mask compaction 방법을 제시하였는데 이 혼합된 정수 프로그램을 풀므로써 밀집화되고 디자인 rule에 맞는 layout을 얻을 수 있다. 또한 constraint graph에서 최장경로 문제를 풀 수 있는 새로운 효율적인 알고리듬도 기술하였다.
Utilization of biomass as a substitute fuel for conventional energy systems have been grown larger everyday in the world. In particular, co-firing of biomass in a large coal power plant are common in Korea after the introduction of RPS since 2012, and the application of biomass-derived fuel is now spreading to district heating and power, industrial energy supply, and transportation sectors. For biomass to energy, appropriate conversion process is needed to satisfy the fuel requirements of a specific energy system. In this study, various kinds of thermochemical conversion technologies will be presented for renewable fuel productions from biomass.
본 논문은 현재 고성능 가역압축 부호화의 표준이 되는 JPEG-LS의 예측오차에 대한 확률분포를 결정하는 컨텍스트 모델링(context modelling)에서 컨텍스트 정수의 결정 방법에 관해 기술한다. 먼저, 압축률 향상을 위해 낮은 대비(low contrast)를 적용하는 전처리 과정을 도입한다. 둘째로, 낮은 복잡도(low complexity)를 위해 주목화소와 주변화소 사이의 차분을 양자화하고, 그 값 Q$_1$,Q$_2$, Q$_3$로부터 컨텍스트 정수(Q)의 결정을 위해 우선 순위를 정한 후, 3차원 가상좌표 위로의 할당을 고려한다. 또한, 제안 방법과 JPEG-LS의 near-lossless부분을 비교하여, 다양한 영상에 대하여 적용시켜 본 결과, 제안한 방법의 압축률과 손실이득이 훨씬 좋음을 보인다.
본 논문에서는 구간선형 모델을 적용하여 낮은 복잡도를 가지는 LSC(Lens-Shading Correction) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 각 화소와 렌즈 중심점으로부터 거리를 정수형으로 계산하고, 이 정수를 거리에 대한 LSC 이득값이 저장된 LUT(Look-Up Table)에 대한 주소로 적용하여, 입력 화소 값에 곱함으로써 LSC를 수행한다. 거리를 구하려면 제곱근 회로가 추가되어야 한다. LUT에 저장된 이득값은 원점으로부터의 거리에 대한 평균 이득값을 저장하고 있기 때문에, 제곱근 계산에 높은 정밀도를 할애하여도 LSC 보상된 영상의 화질에 미치는 영향은 높지 않으므로 정수형 제곱근 연산을 수행한다. 제곱근 계산은 구간 선형화하여 단지 덧셈과 쉬프트 연산만으로 제곱근 연산을 완료할 수 있도록 간략화 하였다. 제안한 알고리즘을 양산 중인 일반 카메라 모듈에 적용한 결과, 카메라모듈 제조업체의 LSC 평가 기준을 상회하는 수준으로 나타나며, 구현될 하드웨어 복잡도가 매우 낮아서 모바일 카메라 구현에 매우 적합하다.
병합 과정에 병합 상황을 반영하기 위해 상황 평가에 기반을 둔 병합(ASA) 방법이 제안되었다.[1]. 상황 평가 모델의 정수화된 출력은 병합을 위한 입력으로 사용된다. 상황 평가 모델의 정수화된 출력은 현재의 병합 상황 정도를 나타낸다. ASA 알고리즘은 최소값과 최대값 사이에서 기껏해야 몇 개의 병합 결과를 만들어 낸다. 결과적으로 ASA 방법은 최소값과 최대값 사이에서 보다 더 정교한 병합 결과를 갖는 응용 분야를 적절히 다룰 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지의 개선된 ASA (I-ASA) 방법을 제안한다. 이들 I-ASA 방법에서는 상황 평가 모델의 매개변수의 값이 실수 값이 되는 것이 허용되고, 최소값과 최대값 사이에서 연속된 병합 결과를 만들 수 있게 하기 위해 두 가지의 개선된 ASA 알고리즘을 제시한다. 이들 I-ASA 방법들은 정밀 병합과 근사 병합을 다룰 수 있다. 결과적으로, ASA 방법[1]과 비교할 때 제안된 I-ASA 방법들이 보다 더 정교한 병합 결과를 갖는 응용 분야를 적절히 다룰 수 있고, 또한 보다 범용적인 병합 분야에 사용될 수 있다는 관점에서 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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