파괴역학적 고려에 의하여 구조용 세라믹에서 $100{\mu}m$보다 작은 크기의 결함을 검출하는 것이 요구되고 있다. 미세결함이 삽입된 세라믹 시편을 준비하여 고주파수 검출장에서 C-scan을 수행하였다. 두께 4m의 SiC 세라믹 시편들을 입도가 $100{\mu}m$에서 $200{\mu}m$ 범위의 Fe, 입도 $36{\mu}m$에서 $50{\mu}m$ 범위의 Fe와 $50{\mu}m$ 크기의 pore를 용침법(infiltration)으로 삽입하여 준비하였고 또 입도 $100{\mu}m$에서 $200{\mu}m$ 범위의 WC, 입도 $36{\mu}m$에서 $50{\mu}m$ 범위의 WC, 입도 $100{\mu}m$에서 $200{\mu}m$ 범위의 Si, 입도 $36{\mu}m$에서 $50{\mu}m$ 범위의 Si 입자들을 소결법(sintering)으로 삽입하여 준비하였다. 준비된 시편에 대해 중심주파수 80MHz의 polyvinylidene fluoride(PVDF) 초음파탐촉자를 사용하여 C-scan을 수행한 결과 100MHz 범위까지의 고주파수 성분을 지닌 검출장에서는 $36{\mu}m$에서 $200{\mu}m$ 범위의 미세결함들이 검출되었으나 60MHz 이하의 주파수 성분만으로 구성된 저주파수 검출장에서는 검출되지 않았다. 중심 주파수에서의 파장에 대하여 검출된 최소 결함의 비는 약 0.25로 Rayleigh 산란 영역이었다.
우리나라는 그동안 가스산업에서 고속성장을 이룩해 왔으나, 근래에는 중대가스산업사고가 빈번하게 일어나고 있다. 그건 이유로 1996년도에는 중대산업사고 예방제도가 전면적으로 실시되고 공정안전보고서를 작성하여 제출하도록 함으로서 위험성 평가의 중요성이 점차 높아가고 있으며, 위험성 평가 기법들에 대하여 여러 연구 단체에서 연구ㆍ시도되고 있다. 또한 이러한 연구ㆍ보고된 위험성 평가 기법들을 프로그램화하고 적용하려는 시도가 많이 있어 왔다. 본 연구에서는 기존에 연구ㆍ개발된 위험성 평가 기법들에 최근 컴퓨터 산업의 발달에 힘입어 각광을 받고 있는 지리정보시스템을 적용하고자 한다. 이러한 가스산업시설의 위험성 평가 시스템은 위험성을 평가하기 위해서 필요한 여러 가지 정보들을 지리정보시스템이 속성 데이터로서 저장하고 있으나, 가스산업시설에 관련된 주변의 도면들을 공간 데이터로서 저장하고 있다. 그리고 위험성 평가 시스템의 세부적인 기능을 모듈화하였다. 우선 위에 언급한 속성 데이터와 공간 데이터를 관리하는 모듈과 이러한 데이터를 가지고 사고영향 범위를 산출해내기 위한 모듈, 그리고 산출된 사고 영향 범위를 도면에 나타내는 모듈로 나뉘어져 있다. 이렇게 지리정보시스템에 구축되어 있는 도면에 위험성을 평가한 결과치를 나타냄으로서 위험성 평가 숙련자가 아니더라도 위험성 평가를 할 수 있고 결과를 분석하도록 도와 줄 수 있도록 할 수 있다. 또한 향후 재난관리시스템에서는 도면상의 도로에 교통량 가중치와 인근 소방서와 경찰서등의 위치를 관리하도록 지리정보시스템을 적용할 수 있으면, 가스시설물 관리시스템에서는 최근 대형가스사고의 대부분이 타공사에 의한 것임을 고려하여 가스배관망을 포함하여 기타 다른 지하배관망을 관리하도록 지리정보시스템을 적용할 수 있다. (중략)램프에서 좋은 광학적 특성을 얻기 위해 가장 중요한 것은 수축이 없이 방전을 확산시키는 것이다. 이를 위해서 램프구조와 구동법을 최적화하는 것이 필요하다. 또한 기체압력을 높임으로서 Xe의 여기복사를 얻을 수 있었다. 동시에 새로운 적용영역의 가능성을 탐구하는데 있다 하겠다.[C/N]의 값을 나타내었다.다.다.화 기술, 구동방법등에 대한 기술개요와 국내외 기술동향에 대하여 소개하고자 한다.었다.다._{2}$가 0.25[wt%] 첨가된 시편의 20[.deg.C]에서의 유전상수는 16,700으로 최대값을 유전손실을 1.28[%]로 최소값을 나타내었다. 또한 모든 시편은 온도 및 주파수에 따라 유전상수가 완만하게 변화하는 유전이완 특성을 나타내었다.다.수적인 물의 양에 따른 DIAION WA30의 라세미화 효율에 관하여 실험한 결과, 물의 양이 증가할수록 그 효율은 감소하였다. DIAION WA30을 라세미화 촉매로 사용하여 아이소옥탄 내에서 라세믹 나프록센 2,2,2-트리플로로에틸 씨오에스터의 효소적 DKR 반응을 수행해 보았다. 그 결과 DIAION WA30을 사용하지 않은 경우에 비해 반응 전환율과 생성물의 광학 순도는 급격히 향상되었다. 전통적 광학분할 반응의 최대 50%라는 전환율의 제한이 본 연구에서 찾은 DIAION WA30을 첨가함으로써 성공적으로 극복되었다. 또한 고체 염기촉매인 DIAION WA30의 사용은 라세미화 촉매의 회수 및 재사용이 가능하게 해준다.해준다.다. TN5 세포주를 0.2 L 규모 (1 L spinner flask)oJl에서 세포간의 응집현상 없이 부유배양에 적응,배양시킨 후 세포성장 시기에 따른 발현을 조사한 결과 1 MOI의 감염조건 하에서는 $0.6\times10^6$cell/m
본 연구에서는 설계모델과 주물 응고의 유한차분법 기반 해석결과를 결합하여 가시화하는 새로운 방법을 제안하고 VR 디스플레이를 도입하여 입체 가시화함으로써 보다 효과적인 분석작업 환경을 제공한다. 먼저 기존 해석 소프트웨어를 사용하여 얻어진 응고해석 결과를 사각형 메쉬모델로 복원하여 복원모델의 모든 정점의 색이 해당 위치의 온도수치를 표현하도록 한다. 다음으로 설계모델의 모든 정점에 대해 가장 가까운 복원모델의 정점을 탐색함으로써 두 모델을 대응하고 대응점의 색을 설계모델 정점에 지정한다. 이때 설계 모델은 최소의 정점으로 모델의 형상이 이루어져 있어 정점의 분포가 복원모델에 비해 균일하지 않으므로 특정 임계값을 설정하여 삼각형 변의 길이가 이보다 큰 경우 정점을 추가함으로써 형태를 유지하는 메쉬 분할을 수행한다. 구현된 시스템은 설계모델 상에서 응고해석 데이터를 가시화함으로써 사용자가 분석객체 세부영역의 정확한 기하정보를 파악할 수 있으며 VR 디스플레이를 통해 실감나는 작업환경을 제공함으로써 보다 빠르고 효과적으로 문제발생여부를 판단할 수 있다.
지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
우라늄, 플루토늄 및 그 자핵종(子核種)으로부터 방출(放出)되는 저(低)에너지감마선(線) 또는 저(低)에너지영역(領域)의 X-선(線)스펙트럼으로부터의 필름배지 개인피폭선량해석(個人被曝線量解析) 및 평가(評價)에 필요(必要)한 기술자료(技術資料)를 제공(提供)하였다. 필름배지는 한국핵연료개발공단(韓國核燃料開發公團)(현(現) 한국(韓國)에너지연구소(硏究所))에서 개발(開發)한 것이며, 저(低)에너지표준선원(標準線源)은 방사선량강도(放射線量强度)의 손실(損失)을 최소(最少)로 유지(維持)하면서 가능(可能)한 한 X-선(線)스펙트럼폭(幅)을 금속(金屬)필터로 좁게 줄인 X-선(線)을 이용(利用)하였다. 그 결과(結果) 얻은 X-선(線)에너지는 49 keV, 154 keV 및 256 keV 이었으며, 이 값은 Kramer의 이론적계산결과(理論的計算結果)와 잘 일치(一致)하였다. 이들 에너지 군별(群別) X-선(線)의 필름광학밀도(光學密度)와 선량(線量)과의 관계(關係)는 Matrix 법(法)으로 해석(解析)하여 측정광학밀도(測定光學密度)로부터 저(低)에너지 X-선(線)의 개인피폭선량(個人被曝線量)을 직접(直接) 환산(換算)할 수 있게 되었다. 이 결과(結果)는 국내(國內) 방사선작업(放射線作業) 종사자(從事者)들의 개인피폭선량측정자료(個人被曝線量測定資料)의 균질성(均質性) 향상(向上)에 기여(寄與)하게 될 것이다.
큰 반소수 n=pq의 소인수 p,q를 나눗셈 시행법으로 직접 찾는 것은 현실적으로 거의 불가능하다. 따라서 대부분의 소인수분해 알고리즘은$a^2{\equiv}b^2$ (mod n)의 제곱합동을 찾아 p=GCD(a-b, n), q=GCD(a+b, n)의 소인수를 찾는 간접 방법을 적용하고 있다. n = pq에 대해 p와 q를 선택한 영역은 $l(p)=l(q)=l(\sqrt{n})=0.5l(n)$의 [$10{\cdots}01$, $99{\cdots}9$] 범위에서 $\sqrt{n}$을 기준으로 $10{\cdots}00$ < p < $\sqrt{n}$과 $\sqrt{n}$ < q < $99{\cdots}9$에 존재한다는 사실만이 밝혀졌다. 본 논문은 n으로 부터 획득한 정보를 이용하여 p의 범위를 보다 축소시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 $n=n_{LR}+n_{RL}$, $l(n_{LR})=l(n_{RL})=l(\sqrt{n})$으로 분할하여 $p_{min}=n_{LR}$, $q_{min}=n_{RL}$로 설정하는 방법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 n의 정보로 p의 범위를 축소하는 방법은 $\sqrt{n}$의 정보로 p의 범위 축소 방법에 비해 최소 17.79%에서 최대 90.17%의 범위 축소 효과를 얻었다.
이 글은 SNS의 보편적 이용이 늘어나고 그것에 대한 규제논의가 증가하는 것을 배경으로 해서, SNS 표현물에 대한 현행 국내 규제체계의 문제점을 분석하고자 한다. 이를 위해 규제대상으로서 SNS표현물의 성격을 살펴보고, SNS 표현물에 대한 국내 내용규제체계의 문제점을 법률적 측면과 규제기관적 차원에서 검토했다. SNS 표현물에 대한 규제체계를 살펴보면, 법률과 행정기구 중심의 국가주의적 규제경향이 강하다는 것을 알 수 있다. 5가지 측면의 규제법률이 SNS 표현물 규제와 연계되어 있으며, 규제의 주체로서 행정기구가 내용심의를 하고 있음을 알 수 있었다. 그로 인해 민간영역의 자율기능은 상대적 약한 것으로 판단된다. SNS와 같은 인터넷공간에는 최소규제의 원칙이 적용되어야 하며, 규제에 적용되는 불법의 정의도 명확히 하고 그것의 판단주체 및 규제대상을 최소화해야 한다. 현재의 행정기구로서 방송통신심의 위원회 구조에 대한 본질적인 고민이 필요하다.
본 논문에서는 실시간 얼굴인증 시스템의 구축을 위한 LVQ 신경망 기반의 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 기존의 연구에서 PCA, LDA 변환이 많이 적용되며 신경망을 결합한 형태가 제안되고 있지만 신경망 학습 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. LVQ 신경망은 학습 시간이 짧고 클래스간의 분리도를 최대화할 수 있는 교사학습방법이다. 따라서, 본 논문에서 제안된 방법은 동영상으로부터 실시간으로 입력되는 얼굴영상을 PCA와 LDA변환을 순차적으로 적용하여 부분공간상의 변환된 특징벡터로부터 LVQ 신경망의 학습을 통하여 얼굴을 인식한다. 외부조명의 영향에 강건한 인식시스템을 구축하기 위하여 얼굴검출 단계에서 검출된 얼굴영역은 밝기값의 최대-최소 정규화 방법에 의해 보정된 정규화 영상을 생성한다. 정규화된 얼굴영상은 PCA와 LDA 변환을 통해 부분공간상의 특징벡터로 변환된다. 변환된 훈련 데이터로부터 LVQ 신경망의 초기 중심 벡터를 결정하고 신경망의 학습률 향상을 위해 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하며, 초기 중심 벡터를 이용하여 LVQ2 학습 방법에 의해 학습된 중심벡터는 클래스의 대표 벡터가 된다. 결국 각 클래스의 대표 벡터로부터 입력 영상의 특징벡터간의 유클리디언 거리 비교법을 적용하여 얼굴 인식을 수행한다. ORL 데이터베이스를 이용한 정지 영상에 대한 인식과 실시간으로 입력되는 영상에 대한 인식 등 두 가지 형태의 영상을 기반으로 실험한 결과 두 경우에 모두 제안된 방법이 기존의 인식 방법보다 인식률에서 우수함을 입증할 수 있었다.
필터와 검출기로 구성된 필터식 색채계의 분광감응도는 국제조명위원회(Commission Internationale de I'Eclairage, CIE)에서 정의한 등색함수와 일치해야 한다. 본 연구에서는 정확도가 높은 색채계에 적용할 수 있는 등색함수 $\bar{x},\;\bar{y}\;\bar{z}$에 대한 필터를 상용화된 색필터를 조합하여 제작할 수 있도록 설계하였다. 특히 등색함수 $\bar{x}$는 두 개의 투과대역을 가지고 있기 때문에 파장 영역이 다른 2 개의 필터로 분리하여 실현하였다. 설계에는 색필터의 두께를 곡선 맞춤변수로 두고 비선형 최소제곱법으로 필터의 품질지수 $f{_1}'$ 값을 최적화하는 프로그램을 개발하여 사용하였다. 그 결과 모든 필터의 $f{_1}'$ 값이 3 % 이하가 되도록 설계할 수 있었으며, $\bar{y}$ 등색함수 필터를 실제로 제작하여 $f{_1}'$ 측정값이 2.8 %임을 검증하였다. 또한 설계한 등색함수 필터로 색채계를 제작하여 LCD 평판 디스플레이의 색채 측정에 사용할 경우 발생하는 계통오차도 산출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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