본 연구에서는 화재시나리오에 따른 터널구조물의 시공재료별 단면손실과 폭렬현상을 파악하고자 터널구조물 시공재료별로 시험체를 제작한 후 모의 화재시험을 수행하였다. 시공재료별로 화재시험을 수행한 결과, 모든 시공재료에서 RABT 화재곡선보다 RWS 화재곡선에서 단면손실이 다소 크게 발생하였다. 특히, RWS 화재곡선에서 나타나는 $1,200^{\circ}C$ 이상의 고온으로 인한 융해는 시공재료의 단면손실에 주요한 영향요인으로 작용하였다. 철근 보강 구조물은 무근 구조물에 비해 단면손실이 적은 것으로 나타났다. 숏크리트의 경우 화재 시나리오에 따른 단면손실의 차이가 가장 크게 발생하였다. 가열시험 도중에 가열면을 실시간 관찰한 결과, RABT에서의 재료 손상은 폭렬과 탈락에 의해 발생한 반면 RWS에서는 초기에는 RABT와 유사하나 가열개시후 약 50분 이후의 재료 손상은 폭렬과 탈락이 아닌 융해에 의한 것을 알 수 있었다.
현재 사용하고 있는 인터넷폰은 패킷교환방식으로써 패킷들은 다양한 경로로 전송되며 충분한 대역폭을 보장받을 수 없다. 사용회선상의 트래픽이 증가함에 따라 패킷전송이 지연되어 음질의 손실과 속도의 저하에 많은 영향을 끼친다. 이러한 문제점들의 해결방안으로 본 논문에서는 인터넷폰의 음질향상을 위하여 두 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법으로는 음성데이터의 지연 및 손실로 인하여 저하된 음질을 향상시키는 방법으로 가변 패킷에 따른 데이터 알고리즘을 이용하여 트래픽에 따라 패킷크기를 적절히 분배하여 지연 및 손실을 최소화시키며, 두 번째 방법으로 지터 때문에 발생하는 문제를 재생버퍼를 사용하여 적절한 초기지연시간을 주어 해결하고, 이러한 지터보상방법을 사용하였을 시 음성 재생지 단절현상이 감소되어 음질이 향상된다.
최근 딥러닝 방법의 발전하면서 영상처리 및 컴퓨터 비전의 다양한 분야에서 딥러닝 기반의 알고리즘들이 그 이전의 방법들에 비하여 큰 성능 향상을 보이고 있다. 손실 영상 압축의 경우 최근 encoder-decoder 형태의 네트웍이 영상 압축에서 사용되는 transform을 대체하고 있고, transform 결과들의 엔트로피 코딩을 위한 추가적인 encoder-decoder 네트웍을 사용하여 HEVC 수준에 버금가는 성능을 내고 있다. 무손실 압축의 경우에도 매 픽셀 예측을 CNN으로 수행하는 경우, 기존의 예측방법들에 비하여 예측성능이 크게 향상되어 JPEG-2000 Lossless, FLIF, JEPG-XL 등의 딥러닝을 사용하지 않는 방법들에 비하여 우수한 성능을 내는 것으로 보고되고 있다. 그러나 모든 픽셀에 대하여 예측값을 CNN을 통하여 계산하는 방법은, 영상의 픽셀 수 만큼 CNN을 수행해야 하므로 HD 크기 영상에 대하여 지금까지 알려진 가장 빠른 방법이 한 시간 이상 소요되는 등 비현실적인 것으로 알려져 있다. 따라서 최근에는 성능은 이보다 떨어지지만 속도를 현실적으로 줄인 방법들이 제안되고 있다. 이러한 방법들은 초기에는 FLIF나 JPEG-XL에 비하여 성능이 떨어져서, GPU를 사용하면서도 기존의 방법보다 좋지 않은 성능을 보인다는 면에서 여전히 비현실적이었다. 최근에는 신호의 특성을 더 잘 활용하는 방법들이 제안되면서 매 픽셀마다 CNN을 수행하는 방법보다는 성능이 떨어지지만, 짧은 시간 내에 FLIF나 JPEG-XL보다는 좋은 성능을 내는 현실적인 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 이러한 최근의 몇 가지 방법들을 살펴보고 이들보다 성능을 더 좋게 할 수 있는 보조적인 방법들과 raw image에 대한 성능을 평가한다.
퍼지 RBFNN의 설계에 있어 가장 중요한 과정인 Radial Basis Function의 결정은 퍼지 RBFNN의 모델링 성능을 좌우한다. 기존에는 FCM을 이용하여 Radial Basis Function의 초기 위치를 결정하고 오류 역전파 알고리즘과 같은 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 Radial Basis Function을 결정하였다. 근래에는 Conditional FCM을 이용하여 출력공간에 정의된 정보입자의 정보를 이용하여 입력공간상에서 Radial Basis Function의 위치를 결정하여 퍼지 RBFNN의 성능을 개선시키고자 하는 연구 수행되어졌다. 그러나 출력공간상에서 얻은 정보입자를 입력공간상으로 정보 손실없이 전달할 수 없어서 기대한 만큼의 성능 개선을 이룰 수 없었다. 이를 개선하기 위해 출력 공간예서 정의된 정보 입자를 정보 손실없이 입력 공간에 투영하기 위하여 퍼지 kNN기법을 도입하여 새로운 퍼지 RBFNN 설계 방법을 제안한다.
본 논문에서는 브랜치 교환(Branch Exchange) 방법을 이용하여 배전 계통을 재구성하는 문제에 대하여 연구하였다. 최적 재구성 문제는 선로 절체에 따라 달라지는 모든 가능한 계통 구성들에 대해 선로손실, 전압조건을 계산하고 이들 중 최적인 구성을 찾아내는 것이다. 하지만 빠른시간 내에 이에 대한 해를 찾기란 대단히 어렵다. 그 이유는, 계통내에 수많은 연계개폐기와 구분개폐기들이 존재하고 이들로서 방사상의 운전조건을 만족해야 하기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 시간적으로 가장 유리한 특성을 갖는 브랜치 교환법을 이용하여 시스템 전체 손실이 감소하고 방사상 운전조건과 전압의 제약조건을 만족하도록 최적화하는 방안을 구현하고자 한다.
현대 산업사회에서의 자동차는 사회 및 경제활동에 있어서 없어서는 안되는 필수 불가결한 생활의 일부분으로 자리잡은지 이미 오래이며, 국내에서도 1987년 이후로 급격한 증가추세에 있다. 또 한 갈수록 발전되는 첨단 전자제품의 개발로 자동차도 초기의 기계적인 제어에서 현재는 많은 부분이 전자 제어화 되고 있는 실정이다. EMI(ElectroMagnetic Interference)의 측면에서 자동차는 점화장치가 가장 많은 불요전자파를 발생 하고 잇으나, 지난 수십 년간의 법규제(유럽 및 북미)등을 적용하여 이미 자동차 제작사들은 이를 고 려하여 개발, 평가를 하여 불요전자파의 발생을 줄이고 있다. 그러나, 계속되는 전자화 및 첨단 전자 제품의 개발에 따라 자동차에도 고성능의 전자소자 등을 적용하게 되었으며 이는 새로운 EMI 측면의 문제를 발생시켰으며 EMS(ElectroMagnetic Suseptibility) 측면에서는 자동차의 기능이 오작동하여 시스템의 기능 불이행, 수송수단의 손실, 심지어는 인명의 손실 등 위해가 심각한 문제로 대두되었다.
전기장 하에서 폴리아닐린/미네랄 오일 현탁액의 유변학적 특성에 관한 실험적인 연 구를 큐엣 셀 형태의 레오미터를 사용하여수행하였다. 폴리아닐린 현탁액은 전기장을 가해 줄 때 점도가 크게 상승하는 현상을 보였고 부피분율과 전기장의 3/2승에 비례하는 동적 항 복응력을 나타내었다. 작은 변형 진폭의 동적 상태 실험을 통하여 저장계수와 손실계수를 변형진폭, 변형의 구동 주파수 및 전기장의 함수로 나타내었다. 저장계수는 전기장을 증가시 킬 때 증가하나 손실계수(5wt%)는 약한 전기장 의존성을 보였다. 낮은 응력을 가해줄때의 크립과 회복곡선은 초기의 순간적인 변형 증가와 지연되는 변형 그리고 회복 불가능한 영구 적 변형으로 구성되어진다. 탄성 한계 항복응력은 전기장의 세기가 증가함에 따라 증가하였 다. 매우 작은 변형에서는 응력과 변형사이의 선형적 관계를 보여 고체와 유사한 거동을 나 타내었다.
지금 세계는 인구증가로 인한 시량부족이라는 커다란 위기단계에 직면해있다. 현재 70억, 2050년까지 90억 이상의 사람들에게 충분한 식량공급과 식품품질을 확보하는 것은 국제사회가 처한 매우 중대한 도전이다. 급격히 증가하는 식량 수요를 만족시키기 위한 대부분의 해결책들은 필수적으로 농산물의 생산량 증가에 기반하고 있지만, 이제는 지구 환경을 보호하는 지속농업을 유지하면서 세계 식량생산량의 25%에 해당되는 수확 후 손실을 최소화하는 방향으로 접근하는 것에 초점을 맞추어야 할 것이다. 저온저장은 수확 후 손실을 줄이는데 핵심적인 역할을 해오고 있다. 현재 방사선, 건조, 염장, 고압가공, 통조림 등 많은 수확후 보존기술들이 부패하기 쉬운 음식에 적용되고 있기는 하나, 이들 어떤 기술도 저온저장 기술처럼 소비자가 요구하는 생산물 저장수명 연장과동시에 초기의 물리적, 화학적, 영양학적, 감촉 특성을 유지시켜 주지는 않는다. 따라서 저온저장기술의 이용 증대만이 식품의 양과 질 측면에서 보다나은 전 세계인의 영양공급을 확보할 수 있게 할 것이다.
PIM-SM은 특정 라우터를 RP(Rendezvous Point)로 설정하여 이 RP를 루트로 하고 한 그룹 내에서 공유하는 RPT(RP-rooted Shared Tree)를 사용한다. 초기에는 RPT를 통해 전송이 이루어지지만 마지막 홉 라우터에 트래픽 임계치의 값이 설정되어, 한 그룹에 대한 임계값이 초과되었을 경우 RPT에서 수신자가 소스를 루트로하는 SPT(Shotrest Path Tree)로 트리 전환을 시도한다. 그러나 RPT에서 SPT로 전환하는 동안 네트워크 내부의 전송상태 결여로 인해 패킷손실이 발생하고 소스의 데이터 패킷이 수신자에게 전달되지 못한 가능성이 발생한다. 본 연구에서는 유동적인 망의 전송되는 데이터의 양이 일시적으로 증가했을 때 임계치의 값에 따른 패킷 손실율을 조사하여 최적의 임계피를 찾아낸다.
제안한 방법은 H.264 옵티컬 플로워 방법을 이용하여 손실된 매크로블록의 움직임 벡터를 $4{\times}4$ 단위로 복원하는 알고리즘을 제안했다. 제안하는 알고리즘은 옵티컬 플로워 기반의 움직임벡터 복원 기법에서의 문제점인 높은 복잡도를 해결하기 위해서 최소 $4{\times}4$ 단위에서의 움직임 벡터 정보를 포함하는 H.264 부호화 표준의 특성을 이용하여 정확한 초기값에서 출발함으로써 계산량을 줄임과 동시에 Optical Flow Region을 4개의 $16{\times}16$ 크기로 제한함으로써 기존보다 복잡도를 크게 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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