차는 차나무 잎을 가공한 것으로 녹차 등의 비발효차, 우롱차 등의 반발효차, 홍차 등의 발효차로 분류된다. 우롱차, 홍차 등의 발효는 미생물이 관여하는 발효가 아니고 찻잎에 존재하는 효소에 의한 반응을 이용하므로 효소 발효차로 불리운다. 반발효차는 $10{\sim}65%$ 발효도 그리고 발효차는 85% 이상의 발효도 제품으로 통상 정의되나 발효정도를 판단할 수 있는 기준이 설정되어 있지 않아 발효도 100%에 해당되는 위치를 구명하여 발효차 발효정도 판별 기준으로 활용하고자 발효과정 중 일어나는 성분과 색조의 변화를 검토하였다. 적색도(a 값)와 황색도(b 값)는 위조 및 유념 과정에서부터 색을 띠기 시작하여 발효 진행과 함께 증가하여 발효 시작 일정시간 후 최고점에 도달하고 이후 감소를 보였다. 가시영역의 녹차와 홍차의 스펙트럼에서 가장 큰 차이를 보인 420 nm 흡광도 값은 발효 진행과 함께 증가되어 일정시간 후 최고점에 도달하고 이후 감소를 보였다. 찻잎 성분 중 카테킨류는 5종이 검출되었는데 발효 진행과 함께 모두 급격히 감소하였다. 그러나 카페인은 발효 진행과 관계없이 거의 일정 수준을 유지하여 카페인은 효소 발효에 의해 변환되지 않는 성분으로 확인되었다. 4종의 테아플라빈류는 발효 0%에 해당하는 녹차에는 검출되지 않았으나 발효 진행과 함께 생성됨이 확인되었다. 테아플라빈류는 4종이 검출되었는데 이중 생성량이 많은 것은 TF3,3'G와 TF3G 순이었으며 이 성분들은 발효의 진행과 함께 일정시간 후 최고점에 도달하고 이후 감소를 보였다. 발효차 제조과정 중 발효에 의해 생성되는 적색과 황색 그리고 420 nm의 흡광도 값 그리고 발효에 의해 생성되는 TF3,3'G와 TF3G 생성 최고점에 이르는 발효시간이 일치함이 발견되었다. 이 최고점은 발효도 100%에 해당하는 위치로 판단된다.
변곡점 추출방법을 활용하여 AM-FM신호의 순간주파수를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 AM-FM신호의 국부적인 최대값/최소값을 변곡점 추출법을 활용하여 검출하며, 검출된 인접한 최대값/최소값 사이의 시간 간격을 계산하여 FM성분의 순간주파수를 추정한다. AM성분의 경우, 검출된 최소값/최대값의 포락선을 먼저 구하고 포락선의 최고값 간의 시간을 계산하여 순간주파수를 추정한다. 컴퓨터 모의실험으로 FM성분의 주파수가 고정된 경우와 변화하는 경우에 제안된 방법의 유용성을 검증한다. FM성분의 주파수가 일정한 AM-FM신호의 경우, 제안된 방법은 두 주파수 성분을 적절하게 추정한다. FM성분의 주파수가 변화하는 AM-FM신호의 경우, AM성분의 순간주파수는 적절히 추정되었으나 FM성분의 순간 주파수는 이론적인 주파수에서 편이되는 현상을 보인다. 이는 국소적인 최고점/최대점 검출로 표본수가 적어지는 효과에 따른 것으로, 저역통과 필터와 같은 후처리로 개선될 수 있다.
본 논문은 Boosted Random Ferns 기반의 회전 불변 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존 Random Ferns 의 경우 특징값을 추출할 때 임의로 선택한 두 픽셀의 밝기값 비교를 통하여 이진 특징값을 추출한다. 이 경우 해당 픽셀의 밝기값에 잡음이 포함되면 특징값이 부정확하게 추출되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 임의로 두 블록을 선택하고 해당 블록내 밝기값의 평균을 비교하여 이진 특징값을 추출하였다. 또한 픽셀 위치를 임의로 선택하여 ferns 를 구성하였던 기존의 방법 대신 최고의 분류 성능을 가지는 fern 들을 이용하여 분류기를 구성하기 위해, AdaBoost 의 방법을 Random Ferns 에 맞게 변경하였다. Boosted Random Ferns 를 트리 구조의 cascade 노드에 방향과 각도에 따라 배치하여 연산 속도를 향상시키고 false-positive를 줄이는 효과를 보았다. CMU Rotated Face Database 를 사용하여 평가하였을 때, 기존 Random Ferns 는 false-positive 의 수가 57 개 일 때 66%의 검출률을 보인 반면, Boosted Random Ferns 는 false-positive 의 수가 45 개 일 때 88%의 검출률을 보였다.
대형조선소가 위치한 옥포만내 퇴적물, 해수, 참굴(Crassostrea gigas) 중의tributyltin(TBT)과 triphenyltin(TPhT), 그리고 분해산물의 농도를 분석하였다. 퇴적물과 참굴 내 TBT 농도는 각각 5~2,650 ng/g, 387~l,190ng/g dry wt.(as Sn)으로 검출되었다. 해수 중의 TBT 화합물은 19~84 ng/ $\ell$ 농도범위를 나타내었다. 조선소 내 dry-dock에 인접한 정점에서 최고값을 보이며, 조선소로부터 거리가 멀어질수록 감소하는 농토분포를 나타내었다. 이는 조선소가 옥포만내 주 오염원임을 의미한다. 퇴적물 중의 TBT 화합물의 구성비는 약 57%로 dibu-tyltin(DBT)와 monobutyltin(MBT)보다 높게 나타났다 만을 가로지르는 방파제를 경계로 하여 부틸주석 화합물(butyltin)의 농도가 급격하게 감소하여, 방파제가 옥포만 내 유기주석 화합물의 분포에 영향을 미치고 있음을 나타내었다. 페닐주석화합물은 참굴 중 nd-52 ng/g으로 검출되었으며, 퇴적물과 해수의 전 정점에서 검출한계 이하의 값을 보였다. 참굴 중의 TBT 농도는 대조구인 해금강의 시료보다 높은 값을 보였고, 생물농축계수(biological concentration factor, BCF)는 1.1$\times$$10^4$의 값을 보였다.
젓갈 중의 ATP 관련물질의 정확한 분석방법을 확립하기 위하여, 전통적인 방법으로 멸치젓갈을 상온 ($20{\pm}2{\circ}C$)에서 90일 동안 숙성시키면서 숙성 중의 ATP 관련물질, 그리고 시판 젓갈류의 ATP 관련물질을 HPLC법과 효소법으로 측정하여 비교하였다. 효소법에 의한 멸치젓갈의 $ATP{\~}IMP$ 함량은 숙성기간에 따라서 감소하여 90일 후에는 극미량을 나타내었으며, HxR은 50일까지 $1.83 {\mu}mole/g$로 최고값을, 그리고 Hx은 $50{\~}70$일에 $5.22{\~}5.23{\mu}mole/g$로 최고값을 나타내었으며, 그 이후로 감소하였다. 요산량은 30일 후에 $0.87{\mu}mole/g$로 검출되기 시작하여 그 이후로 증가하였으며, ATP 관련물질 총량은 숙성기간이 길어짐에 따라서 감소하는 경향을 보였다. 시판 젓갈 중의 $ATP{\~}IMP$, HxR및 Hx함량은 HPLC법과 효소법에 의한 측정값이 거의 비슷하였으며, HPLC법으로는 요산이 검출되지 않았다. 한편, 효소법으로 측정한 요산량은 $0.92{\~}2.29{\mu}mole/g$ 범위로 ATP 관련물질 총량의 $14.6{\~}28.4{\%}$를 차지하였다. 이상의 결과로부터, 젓갈 중의 ATP 관련물질은 요산도 검출이 가능한 효소법으로 분석해야 할 것이다.
장면 전환 검출은 비디오 분할의 주요 기술로서 하드웨어에서 구현하기 위해서는 실시간 및 자동적 처리가 만족되어야 한다. 현재까지 PMP나 핸드폰 같은 낮은 하드웨어 성능의 단말기에서 실시간으로 적용 가능한 장면 전환 검출 기술은 거의 없다. 이와 같은 단말기들에서 장면 전환 검출의 실시간 적용을 위하여, 본 논문에서는 가변 참조 구간의 적응적 임계값 설정 방법을 이용한 장면 전환 검출 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 현재 프레임의 특징값과 가변 참조 구간의 평균 특징값을 비교하여 장면 전환 유무를 결정한다. 제안하는 방법은 프레임의 특징값에 독립적으로 사용할 수 있으며, 가변 참조 구간 동안의 평균 특징값을 이용하여 자동적인 임계값 설정이 가능하다. 동일한 영상에 대한 실험을 통하여 기존의 방법들보다 최고 정확도(precision)에서 0.146, 회수도(recall)에서 0.083, F1에서 0.089 이상 결과가 향상된 것을 확인하였다. 제안한 실시간 SCD 모델을 H사의 PMP에 적용하여 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 검증하였다. 제안한 방법은 PMP나 핸드폰 같은 휴대용 미디어 재생 장치에서 비디오 데이터를 검색할 때 유용하게 사용될 수 있다.
기존 1차 측 제어(Primary Side Regulation: PSR) 방식 중 최고의 성능을 보이는 i사의 방식은 DCM에서 동작하는 전류가 0A에 도달했을 때 3차 권선을 통해 1차 측에서 출력전압을 검출하는 방식이다. 기존 방식은 전류가 0A가 되는 시점을 예측하여 검출하는 방법을 사용하기 때문에 트랜스포머의 자화인덕턴스 값의 허용오차에 따라 변동 폭이 커질 수 있다. 본 논문에서는 자화인덕턴스의 크기에 관계없이 기존 방식보다 더 정확하게 검출하는 방법을 제시하고, PSIM을 사용한 모의실험을 통하여 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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