이온교환은 액체상에 존재하는 이온과 고체상에 존재하는 이온이 당량적으로 치환되는 것으로 정의하며, 치환되는 정도는 일반적으로 전하의 크기와 이온이 수화반경에 따라 달라진다. 지금까지의 이온교환 반응에 대한 모델링 연구는 실험식, 질량작용식, 열역학식, 전기이중층이론, 표면착화모델 등을 이용하여 2 성분에 대하여 다양한 시도를 하였다. 본 연구에서는 2, 3, 4성분에 대해 질량작용법칙과 전기이중층이론을 조합한 표면착화모델과 질량작용법칙을 이용한 모델을 수행하였다. 그 결과 표면착화모델이 질량작용법칙을 이용한 것보다 실험치와 일치함을 알 수 있었다.
최근의 많은 연구로부터 인쇄광택에 대한 코팅구조의 영향이 보고되고, 거론되고 있다. 그러나, 다각적이고, 다양한 잉크량 범위에서 인쇄광택의 개별적 인자에 대한 독립적 영향은 보고된 바 없다. 본 고에서는 다양한 코팅재료와 이어진 캘린더링 공정을 조합하여 Full-factorial실험설계에 준한 모델시료를 제작하고, 특성화하였다. 더불어 공극이 없지만 넓은 범위의 거칠음 수준을 가진 필름을 포함하였다. 통계도구를 사용하여 각 인자의 독립적인 영향을 추출하므로써, 각 구조인자의 함수로서 인쇄광택의 정량적인 반응도를 얻을 수 있었다. 결과는 60도와 75도 광택으로 표현하였다. 잉크공급량의 증가는 코팅층 거칠음의 영향을 약화는 시키되 배제시킬 수는 없었다. Matte급의 코팅층에 대한 인쇄광택은 코팅거칠음이 가장 큰 영향인자로 나타났다. 이는, 잉크필름의 Leveling을 저해하는, 큰 잉크필름의 분열형태와 코팅면을 따라 흐르며 형성되는 잉크필름 때문으로 생각되었다. 공극구조의 영향은 전반적으로 높은 잉크량과 백지광택수준에서 가장 크게 나타났다. 전체적으로는 코팅거칠음이 인쇄광택에 가장 강한 인자였으며, 공극크기, 공극부피가 뒤를 이었다. 그러나, 광택지 영역에서는 공극크기가 가장 강한 영향인자로 구분되었으며, 거칠음, 공극부피가 뒤를 이었다. 이러한 결과는 인쇄품질 측면에서 코팅을 최적화하는데 활용될 수 있을 것이다.
2004년 9월부터 12월까지 경인지역으로 수입되는 원료농산물 및 가공식품에 대하여 유전자재조합성분 함유여부 및 유전자재조합식품 표시제 이행실태를 확인하기 위하여 모니터링을 실시하였다. 분석방법은 유전자재조합식품 검사지침에 따랐으며, 콩류가공품(원료콩 포함) 64건, 옥수수 가공품(원료 옥수수 포함) 52건, 콩 및 옥수수 함유식품 4건 등 총 120 건을 분석대상으로 하였다. 분석결과 콩을 원료로 하는 콩류가공품 1건, 콩 및 옥수수 혼합 가공식품 1건 등 총 2건에서 유전자재조합 콩인 round-ready soybean 성분을 확인 할 수 있었다. 그러나 유전자재조합 옥수수 (Bt11, GA21, T25, E176, Mon810)를 포함하는 가공식품은 확인되지 않았다. 그리고 콩 가공품 3건, 옥수수가공품 8건, 콩 및 옥수수가공품 1건 등 총 12건에서는 내재성유전자를 확인할 수 없어 검사불능으로 판정되었다. 유전자재조합성분이 확인된 시료 2건은 구분유통증명서를 구비하고 있었으며, 검사불능 시료의 경우 대부분 옥수수전분을 포함하는 제품으로 확인되었고, 추출된 유전자를 양상을 분석한 결과 크기가 300 bp 이하로 절단되어 PCR법을 이용한 분석 시 주형유전자로 사용하기에는 충분 하지 않은 것으로 판단된다.
본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-poler 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특징 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-polar 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특정 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화 된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20 명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 정지 영상의 에지 정보를 표현하는 크기와 각도를 이용하여 정지 영상을 보호하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 에지 정보는 영상의 중요한 특징점으로 패턴인식 등에 주로 사용되며 에지 크기는 에지의 존재유무를 나타내는 척도이고 각도는 에지의 방향성을 나타낸다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상 내부에 저작전과 같은 정보를 은닉하는 대신에 저작권 정보와 에지 크기 및 방향성 정보를 조합하여 새로운 정보를 생성하여 이를 사용한다. 정지 영상으로부터 에지 크기와 방향 정보를 추출하기 위하여 소벨 연산자를 사용하며 의사 난수 발생기를 사용하여 저작권 정보의 크기와 동일한 개수의 정의를 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 콘텐츠에 대한 외부 공격의 강인성 실험을 하였으며 히스토그램 평활화, 미디언 필터링, 회전, 잘라내기 등의 다양한 신호 처리를 통해 변형된 영상을 사용하였고 평균 90%이상의 저작권 검출율을 얻었다. 제안된 방법은 기존의 인공지능 기법을 활용하고 있는 방법 중 하나인 신경회로망을 이용한 방법에서 압축 및 미디언 필터를 영상에 적용한 후 얻어진 저작권 검출율인 88.43%과 89.25% 보다 높은 저작권 검출율을 보이고 있다. 또한 기존 방법에서는 공격에 대한 강인성에 따라 워터마크가 은닉된 영상은 원 영상과의 품질면에서 차이가 존재하는 반면에, 본 논문에서 제안한 방법은 원영상에 정보를 직접 삽입하지 않기 때문에 공격에 대한 강인성과는 무관하게 영상의 품질 저하가 없는 장점이 있다.
가변성형 공정에서 동일한 크기의 성형펀치 배열로 구성된 가변금형을 이용하는 경우 펀치의 크기가 일정하여 성형 가능한 곡률 반경이 제한되기 때문에 비교적 유연성이 낮다. 이에 본 연구에서는 가변금형의 유연성을 높이기 위하여 분할가변금형에 대한 개념을 제안하였다. 임의의 성형면을 형성하기 위하여 두 가지 크기의 펀치로 구성된 펀치 블록을 착안하였다. 상대적으로 큰 곡률 반경을 갖는 성형영역에 대해서는 크기가 큰 펀치 블록을 적용하였으며, 작은 곡률 반경을 갖는 성형영역에 대해서는 작은 크기의 펀치로 구성된 펀치 블록을 적용하였다. 해석적 연구를 토대로 성형된 제품의 단면 형상을 비교하였으며 이로부터 서로 다른 크기의 펀치 블록을 조합하여 구성한 분할가변금형을 이용한 판재의 성형공정이 비교적 복잡한 곡률 반경 분포를 갖는 곡면 가공에 적합함을 확인하였다.
수박에서 종자크기의 유전분석을 위해 종자크기가 다른 6계통을 양친으로 한 교배집단을 조사하였다. 전체 6계통 중 3계통은 수집 계통으로 giant seed(GS)인 'PI525088' big size(BS)인 'Charleston Gray' 그리고 medium seed(NS)인 'NT'를 사용하였으며, 다른 3계통은 보통 크기와 가장 작은 크기 계통간($^{\prime}NT^{\prime}{\times}^{\prime}TDR^{\prime}$) 교잡 및 여교잡으로부터 육성되어 종자크기만 상이한 near isogenic line으로서 small seed(SS)인 'NTss' micro seed(MS)인 'NTms' tomato seed size(TS)인 'NTts'가 이용되었다. 각각의 종자크기에 관련한 유전양상을 파악하기 위해 인접한 종자크기를 가진 계통들간의 조합인 $GS{\times}BS$, $BS{\times}NS$, $NS{\times}SS$, $MS{\times}TS$, 그리고 종자크기가 비교적 차이가 계통들간 큰 두 조합인 $NS{\times}TS$, $GS{\times}NS$에 대하여 P1, P2, $F_1$, $F_2$, $BC_1F_1(P1)$, $BC_1F_1(P2)$를 작성, 전개하여 종자크기의 분리를 관찰하여 유전양식을 판단하였다. $GS{\times}BS$, $NS{\times}SS$, $MS{\times}TS$ 의 경우 1개의 유전자 차이가 발견되었고, 유전양식은 부분우성이었고, $BS{\times}NS$의 경우 2개 이상의 유전자가 관여하는 것으로 판단되며, $GS{\times}TS$에서는 분리후대에서 매우 넓은 범위의 종자크기를 가진 개체들이 관찰되어 이들 두 계통들간에는 6개 이상의 유전자, $NS{\times}TS$의 경우에는 3개의 유전자가 종자크기의 차이를 만드는 것으로 판단되었다.
필기체 문자는 인쇄체 문자와는 달리, 복잡한 변형이 따르므로, 인식 하는데 많은 문제점이 따른다. 그렇기 때문에 일반적인 필기체 인식에 있어서는 필기 자체에 대한 제한을 두어 변형을 적게한 문자를 인식 대상으로 삼고 있다. 이러한 문자는, 설정된 조건만 확실하게 만족한다면, 비교적 간단하게 인식 할 수 있다. 반면에, 자유 필기체 문자는, 제한 필기체 문자와는 달리 변형이 크기 때문에, 그 인식에는 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는, 자유 필기체 한글의 자모를 추출하는데 있어 두개의 parameter space method를 이용했다. 화상내에서의 혼합은, 기본적으로 5 개의 element ($\mid,\;\setminus,\;/,\;-,\;o$)로 구성되어 있고, 이 element를 정의하는데는 최소한 4 개의 parameter, 즉 element의 위치 [x, y], 크기 [1] 및 type [T] 등이 필요하다. 입력 화상에서 추출된 직선 및 원의 성분은 [x, y, l] 과 [x, y, T]의 2 개의 3-D parameter space 에 누적되고, parameter space 상에서의 병합 분할 과정을 거쳐, element 가 형성된다. 추출된 element 들은, parameter space 상에서의 방향성 및 상호 위치 관계에 의한 조합 형태로서, 미리 기술되어진 자모 모델과 비교되어 인식된다. 본 방법의 특정은, 문자의 크기에 무관하고, 해석방법에 의해서는, 끊어진 element나 불필요한 element 등의 왜곡된 element 들의 처리가 가능한 점, 4 차원 parameter space를 두개의 3 차원 parameter space로 분리, 처리시간과 기억용량의 절약을 기한점 등을 들 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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