풍화토 및 모래질 충적토가 암반위에 쌓인 형태로 구성된 국내 수도권 도심 지역에서, 깊은 굴착 공사로 인하여 발생하는 인접 지표의 침하에 대해 현장 측정을 중심으로 연구를 수행하였다. 먼저, 토류벽 설치, 중간 말뚝 설치 등 본격적인 굴토 공사가 진행되기 이전의 공정으로 인한 인접 지표침하량, 침하 영향거리 등을 측정, 분석하였으며 다음으로, 본격적인 굴토로 인하여 발생하는 인접 지표의 침하에 대해 침하량, 침하 영향거리 등을 측정, 분석하고 균질한 사질토 지반이나 단단한 점토 지반에 대해 기존에 제시된 연구 결과와 비교하였다. 또한 굴착 공사시 과도한 변형으로 인하여 인접 지표 및 구조물에 균열 등의 피해가 발생한 7개 현장 사례를 통하여 굴착 공사로 인한 인접 지표의 균열 발생 범위에 대하여 분석하였다.
중국 토양표토의 유황함량은 27에서 967mg S/kg(평균 233.2mg S/kg, n=632)범위에 있다. 이중 홍토(Haplic Acrisols)와 황갈색토(Eutric Cambisols)는 양쯔 및 Huaihe강 사이에 중국 중앙에 분포하고 유황함량은 각각 146과 159mg S/kg이다. 황색 목장토(Gleyic Cambisols)와 회색 목장토(Umbric Fluvisols)는 가장 높은 전 유황함량과 가장 높은 유황공급력을 가지고 있으나 제일 인산석회 침출 유황함량(현지유효 유황함량으로 평가)은 가장낮다. 그러나 황갈색 및 홍토는 이와는 반대 특성을 지니고 있다. Shajiang 흑토(Calcic Vertisols)와 논토양(Mollic/Eutric Fluvisols과 Anthraquic 상)은 총 유황함량, 인산 침출 유황함량과 잠재 유황 공급력에서는 중간에 속하고 남부 Huaihe강에 걸쳐있는 논토양에서 유황함량은 재배기간중 균형 상태에 있으나 전(前)작물에서 특히 밀과 유채에서는 부족한 상태이다. 황산염($SO_4^{2-}$)은 토양중 상하로 이동 되면서 균형을 유지하여 토양 수분함량과 밀접한 관계가 있다. 따라서 제일인산칼슘 용액침출 유황 함량을 가지고 표토에서 유황의 과부족을 진단하기는 그리 쉬운 일이 아니다 중국에서 수행된 유황시비 시험에서 20개 작목에서 평균 $4.3-40\%$의 수량증수를 기록하였으며 유황시비는 증수뿐만 아니라 작물의 질을 개선하나 담배잎의 연소성은 유황함량과 부의 상관이 있다.
본 논문에서는 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입 선택 기반 분류 학습을 제안하였다. 각 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 구(sphere)로 분할하는데 최근접 이웃 규칙을 적용시키며, 구의 내부는 동일 클래스 데이터들만 포함하도록 한다. 프로토타입은 구의 중심점이며 프로토타입의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용하여 프로토타입 선택 문제를 변형시켰다. 제안하는 프로토타입 선택 방법은 클래스 별 적용이 가능한 그리디 알고리즘으로 설계되었다. 제안하는 방법은 계산 복잡도가 높지 않으며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리의 가능성이 높다. 프로토타입 기반 분류 학습은 선택된 프로토타입 집합을 새로운 훈련 데이터 집합으로 사용하고 최근접 이웃 규칙을 적용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 기반 분류기는 최근접 이웃 학습, 베이지안 분류 학습과 다른 프로토타입 분류기에 비해 일반화 성능이 우수하였다.
조영 증강된 CT 영상의 화소값은 조영제에 의해 이산적으로 변한다. 또한 간의 중간부분에서는 간과 유사한 농도값을 갖는 췌장 때문에 간의 분할이 어렵다. 본 논문에서는 조영증강된 CT영상의 화소값의 이산적인 변화와 간과 겹치는 췌장을 제거하기 위하여 부분 히스토램 문턱치 알고리즘을 사용한 간 분할법을 제안한다. 히스토그램 변환 후 간 구조의 농도 값의 범위를 찾기 위한 적응 다봉성 분할과 췌장 제거를 위한 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 수행한다. 다음으로, 간 이외의 불필요한 대상을 제거하고 경계를 매끈하게 하기 위해 모폴러지 필터링을 수행한다. 제안된 방법을 평가하기 위해 8명의 환자로부터 획득된 CT 영상중 중간부분에서 4개씩 총 32단면을 선택하였다. 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 사용한 자동 분할법 II와 수동 분할법의 정규화된 평균 면적의 평균은 0.1671과 0.1711이었으며, 이 두 방법은 아주 적은 차이를 보인다. 또, 자동 분할법 II와 수동 분할법의 평균 면적 오차율은 6.8339 % 이다. 이 실험 결과로부터 제안된 자동 간분할 법은 의사에 의해 시행된 수동 분할법과 매우 유사한 수행능력을 갖는다.
성산광산과 법수광산에서 산출되는 토수다이트의 광물학적 특성을 X선회절분석, 화학분석 및 전자현미경분석에 의하여 수행한 후, 이들을 비교 연구하였다. 두 광산에서 토수다이트는 백악기의 화산쇄설성암이 열수변질작용을 받아 형성된 광물로서, 미정질의 석영, 딕카이트, 일라이트/스멕타이트 또는 운모/스맥타이트 혼합층광물과 함꼐 산출된다. 토수다이트는 극미립의 엽편상집합체로서 발견되며, 입자의 크기는 성산토수다이트가 법수다이트 보다 더 크다. X선회절분석 결과는 토수다이트가 이팔면체형 스멕타이트와 이팔면체형 녹니석이 1:1로 규칙적으로 혼합층을 이루는 광물임을 지시한다. 법수토수다이트는 성산토수다이트에 비하여(00ℓ ) 회절선의 수가 더 많으며, 적층순서가 더 규칙적이다. 화학분석 결과, 토수다이트는 리튬을 포함하며, 바이델라이트형 스멕타이트와 돈바사이트의 혼합층광물이며, 층간이온은 칼륨이 주를 이루며, 쿠카이트 성분이 녹니석층 내에 약간 존재한다는 것이 밝혀졌다. 법수토수다이트는 성산토수다이트 보다 사면체자리에 더 많은 Al을, 팔면체자리에는 더 적은 Al을 가지며, 층간이온으로 더 많은 Ca를 가지고 있다. 토수다이트는 백운모에서 일라이트/스멕타이트나 운모/스멕타이트 혼합층광물로 변질되는 중간 단계의 산물로서 형성된 것으로 생각되며, 형성 온도는 100 $^{\circ}C$부터 300 ~ 480 $^{\circ}C$ 범위인 것으로 추정된다. 열수변질을 일으킨 열수용액은 산성이고, 열수용액 내 Si와 Al의 농도는 높았고, K의 농도는 낮았던 것으로 생각된다.
목적: 발육 중인 백서 태아 대뇌 피질에서 방사선조사에 의한 아포토시스 반응에 대하여 알아보고자 하였다 대상 및 방법: 임신 백서의 태령 17 내지 19일(E17$\~$E19)에 선형가속기의 X-ray를 이용하여 어미 쥐의 복부에 방사선을 조사하였다. 방사선량에 따른 아포토시스를 보기 위하여 1, 2, 3, 4 Gy를 전후 조사면으로 방사선조사를 시행하고 5시간 후 백서 태아의 뇌를 획득하였다. 시간 경과에 따른 아포토시스를 보기 위하여 E7$\~$E19에 2 Gy의 방사선을 조사한 후 1, 3, 6, 12, 24시간에 각각 백서 태아의 뇌를 획득하였다. 대조군은 방사선을 조사하지 않은 임신 쥐를 같은 조건하에서 사육하여 각 군당 3마리씩 할당하였다. 아포토시스 세포는 면역조직화학적 방법(TUNEL, In situ 707-mediated dUTP nick end labeling)으로 염색하여 관찰하였다 결과: 백서 태아 대뇌 피질에서 TUNEL 양성인 세포는 광학현미경하에서 전형적인 아포토시스의 형태학적 특징을 나타내었다 대조군에서는 대뇌 피질의 전 층에서 TUNEL 양성세포를 거의 발견할 수 없었다. 1 Gy의 방사선 조사 후 5시간에 대뇌피질 전 층에서 미약하게 관찰되었으나 2 Gy에는 전 층에서 1 Gy 경우보다 더 증가하였고 그중 뇌실대와 중간대에서 피질대보다 더 많이 나타났다. 조사된 1$\~$4 Gy 범위에서 방사선량이 증가할수록 TUNEL양성세포가 더욱 증가하는 것을 볼 수 있었다. 2 Gy의 방사선 조사 후 3시간부터 TUNEL양성세포가 관찰 되기 시작하여 방사선 조사 후 6시간에 최고점을 이루었으며 이는 24시간까지 지속되었다. 결론: 발육 중인 백서 태아 대뇌피질에서 방사선에 의한 아포토시스의 전형적인 형태학적 특징을 관찰할 수 있었다. 아포토시스는 뇌실대와 중간대에서 피질대보다 더 많이 나타났으며 이는 줄기세포와 초기의 분화세포에서 방사선조사에 대한 감수성이 더욱 민감함을 시사하였다.
본 논문은 MPEG 스트림 데이터에서 효과적으로 화면 전환 경계를 찾아내는 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 먼저 연속적인 장면의 변화 정도를 표시하는 척도로써 히스토그램 차이 값(histogram difference value)과 픽셀 차이 값(pixel difference value)을 각각 하나의 신호로 취급한다. 이 신호에 중간 값 필터를 적용하여 얻어진 값과 원래의 신호의 차이값인 MFD(Median filtered difference) 값을 구한다. 이렇게 얻어진 MFD의 값이 크면 회면 전환이 일어남을 나타내며 따라서 컷 검출의 기준이 될 수 있다. 또한, 인공 신경망을 사용하여 컷 경계가 되는 MFD값의 문턱치를 결정한다. 제안된 알고리즘은 변화량이 심한 동영상이나 급작스럽게 밝아지는 프레임을 포함하는 동영상에서 적절히 컷 전환을 검출함을 보여 준다. 실험결과에서 제안된 알고리즘의 성능을 보여준다.
핵연료저장시설의 화재 등 극단적인 사고조건하에서 $UO_2$ 소결펠렛의 습식산화와 건식산화에 대한 연구를 수행하였다. 손상된 지르칼로이 피복관 속의 $UO_2$ 소결펠렛을 산성분위기의 습윤조건하에서 산화시킬 때의 $UO_2$ 펠렛의 산화속도는 IDR(mg/$\textrm{cm}^2$.min) = 1.55 [H$^{+}$]$^{1.21}$ 로 나타났다. 또한 습윤조건하에서 $UO_2$ 분말에 알카리 및 알카리 토금속 산화물, 그리고 백금족 및 회토류 산화물 등과 같은 불순물들이 존재할 때의 산화속도를 조사하였으며 이들에 대한 영향도 관찰하였다. 핵연료저장시설의 가상화재를 바탕으로 한 400~$700^{\circ}C$의 온도범위에서, 피복관이 씌워진 $UO_2$ 소결펠렛의 건식산화반응을 조사한 바 $UO_2$ 소결펠렛은 산화초기에 U$_4$O$_{9}$ 또는 U$_3$O$_{7}$ 등의 중간상 형성에 따른 3-4%의 부피축소에 의해 결정립계 균열이 일어나고, $600^{\circ}C$ 이하에서는 온도증가에 따라 중간상에서 U$_3$O$_{8}$ 상으로의 상변화에 의한 부피팽창으로 피복관의 변형과 함께 산화속도의 가속을 발견할 수 있었고, $600^{\circ}C$ 이상에서는 핵연료소자의 소성변형으로 인한 산화속도의 지연을 발견할 수 있었다. 또한 $UO_2$ 펠렛의 건식산화거동은 기체-고체 반응시의 전형적인 형태인 shrinking core model에 잘 적용될 것으로 판단되었다.
포천-기산리 일대에 분포하는 쥬라기의 대보화강암류의 변형정도를 결정하기 위해 석영의 파동소광의 강도(IWE : Intensity of Wavy Extinction)를 편광현미경, 디지털 카메라, NIH Image로 측정하였다. 파동소광이 나타나는 석영입자의 한 부분이 편광현미경 상에서 최대 소광이 될 때 IWE를 측정하고, 이 때 나타나는 파동소광의 아입자경계에 수직한 방향으로 측정을 시도하였다 본 연구에 사용된 NIH Image는 파동소광을 보여주는 각 부분의 광도를 256단계의 흑백 농담변화로 나타낼 수 있다. 이를 이용하여 측정 길이에 대한 농담변화로 IWE를 구하였다. 이렇게 획득한 IWE를 5$^{\circ}$ 단위로 묶어 돗수분포표로 처리하였으며, 자료의 분포특성상 히스토그램의 최빈값과 중간값 사이의 중간값을 그 암석의 대표 IWE로 정의하였다. 이를 다시 5단계의 변형대(무변형, 저변형, 중변형, 고변형, 최고변형)와 각각의 변형지수(D1, D2, D3, D4, D5)로 묶었다. 본 연구지역에 분포하는 화강암류는 흑운모화강암(Gb), 동부의 석류석흑운모화강암(Ggb) 그리고 북부의 복운모화강암(Gtm)으로 구성되어 있는 바 본 연구에는 크게 포천읍을 기준으로 서부에 분포하는 Gb와 동부에 분포하는 Ggb에서 파동소광의 강도 측정이 이루어 졌다. 연구결과 Gb는 D2 이하의 낮은 변형도가 나타났고, Ggb는 D3이상의 고변형이 나타나, 전반적으로 조사지역의 북서부에서 남동부로 갈수록 변형도가 증가하는 양상을 보여주었다.
우리나라 주민등록증은 주소지, 주민등록 번호, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 그런데 현재의 플라스틱 주민등록증은 위?변조가 쉬워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주민등록증을 전산화 하여 주민등록증 위조여부를 판단하고 있다. 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2기반 RBF 네트워크를 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 위치 정보와 수직 및 수평 히스토그램 방법을 이용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 추출된 주민등록번호와 발행일 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 ART2알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습은 일반화된 델타 학습에 모멘텀을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 주민등록증 영상을 이용하여 실험한 결과, 제안된 ART2기반 RBF 네트워크가 주민등록증 인식에 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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