독일의 건설업자였던 마겐스(J. H. Margens)가 1903년 스타른베르그(Starnberg)에 레미콘 플랜트를 건설하고 레미콘의 제조 특허를 받은 것을 레미콘 산업의 시작으로 본다. 미국에서는 독일보다 10년 늦은 1913년 메릴랜드(Mary-land)주의 볼티모어(Baltimore)시에 플랜트의 고정 믹서로 혼합한 다음 운반하는 중앙혼합방식(central mixing system)의 레미콘 플랜트가 건설되었다. 그러나 이때는 플랜트에서 혼합하여 덤프트럭으로 운반하는 방식이었기 때문에 품질문제가 발생할 수 있어 크게 환영을 받지 못하다가 1926년에 이르러 트럭믹서의 발명으로 레미콘 산업발전의 큰 계기를 마련하였다. 초기부터 미국의 경우는 공급지역이 넓은 특징이 있어 플랜트에서 재료만 계량하여 트럭믹서에 적재하여 운반 중에 혼합하는 트랜싯 믹싱방식(transit mixing system)이 성행해 왔다.(중략)
전기기기 최적설계 프로세스는 목적함수 계산을 위한 특성해석 부분과 최적화 알고리즘 부분으로 구분된다. 여기서 수렴시간 중 대부분을 특성해석에서 차지하므로 수렴시간을 줄이기 위해서는 목적함수 호출을 최소화하기 위한 최적화 알고리즘의 전략적 선택이 요구되며, 아울러 전기기기 설계가 가지는 Multimodal한 특성을 충분히 고려해 줄 필요가 있다. 본 논문은 특성 함수 호출의 최소화를 위해 지역탐색 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)와 전역 최적해 탐색 가능성을 높이기 위해 확률론적 최적화 알고리즘인 G.A(Genetic Algorithms)를 유기적으로 결합하여 전기기기 최적설계에 요구되는 전반적인 특징을 포괄한 미미틱 알고리즘을 구현하였으며, 구현된 알고리즘을 테스트 함수에 적용하여 수렴결과를 나타내었다.
X-ray 영상의 경우 검은 배경으로 인해 기존의 히스토그램 평활화를 사용하여 대비비를 향상 시킬 경우 문제가 발생한다. 전역 히스토그램 평활화의 경우 영상의 특징을 고려하지 않은 채 전체적으로 히스토그램 평활화가 이루어지기 때문에 부분적인 명암값을 개선시키기 어렵다. BBHE(Bright Preserving Bi-Histogram Equalization)과 DSIHE(Dualistic Sub-Image Histogram Equalization)과 같은 영역별 히스토그램 평활화의 경우 X-ray 사진특성상 검은 배경으로 인하여 히스토그램 평활화를 적용해도 원하는 대비비를 얻기 힘들며 부분적으로 왜곡이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 히스토그램을 통해 배경 정보를 파악하여 밝기 영역을 나눈 후 히스토그램 평활화를 진행함으로써 X-ray 사진의 대비비를 효율적으로 향상시킨다.
교환기 소프트웨어 개발에 많은 언어가 사용되고 있으나, 현재 우리나라의 교환기 제조업체 대부분은 ITU-T에서 통신 소프트웨어 개발 언어로 권고하는 CHILL 언어를 사용하고 있다. CHILL은 엄격한 타입 검사, 구조적 프로그래밍, 모듈화, 병렬 처리 기능을 특징으로 하고 있다. LG정보통신에서는 이러한 CHILL 프로그램의 시험 및 디버깅을 위하여 GNU Debugger(GDB)를 기반으로 CHILL 교차 디버거인 LGDB(LG Debugger)를 개발하였다. LGDB는 현재 사용 중인 대부분의 마이크로 프로세서를 지원하며, 호스트에서 개발한 프로그램들이 교환기 시스템과 같은 목적 시스템 상에서 정상적으로 실행되는지 검사하고, 만약 오류가 발생하였을 경우 이를 추적하여 수정하는 기능을 제공한다. 점차 대용량화, 고성능화가 요구되고 있는 교환기 개발 프로젝트의 추세를 감안할 때, LGDB는 교환기 소프트웨어의 품질 및 생산성 향상에 매우 높은 기여를 할 것이다.
영상 압축은 멀티미디어 산업의 가장 중요한 기술이며, 이 중에서도 특히, 움직임 예측은 동영상 부호화 과정에서 가장 복잡한 부분 중 하나이다. 자연 영상과 같은 우리 주위에 존재하는 대부분의 영상은 시간적, 공간적 상관도가 높고, 대부분의 압축 기술은 이 높은 상관도를 이용하는데, 그 중 움직임 예측은 시간적으로 높은 상관도를 가지는 영상의 특징을 사용하여 중복을 줄인다. 따라서 많은 연구자들이 영상 화질 손실이 적은 고속 움직임 예측을 위하여 기술을 제안하였고 성능 개선에 성공하였다. 본 논문에서는 기존의 고속 움직임 예측 알고리즘을 개선하여 영상의 품질과 압축 속도의 향상시켰다.
최근 북반구 하늘에 대한 SDSS 관측으로부터 우리은하 주변에서 다수 발견된 Ultra-Faint Dwarf Galaxies (uFDs)는 우주의 차가운 암흑물질 (CDM) 이론에서 예측한 질량이 작은 위성은하의 후보로 알려져 있다. 특히 이 uFDs는 역학적 특성과 관련하여 특이한 특징을 갖는 것으로 알려져 있다. 그러나 아직 그 수가 충분하지 않아 더 많은 수의 uFDs의 발견이 기대되고 있다. 이 연구에서는 남반구에서 가동이 시작된 남반구 전천 탐사 망원경 SkyMapper와 향후 가동하게 될 KMT-Net를 이용하여 남반구 하늘에서 SDSS 보다 더 1~2 등급 깊은 관측을 수행하여 다수의 더 어두운 uFDs를 탐색하고, 그 은하와 CDM의 특성을 연구함으로써 우리은하뿐만 아니라 우주의 구조와 진화에서의 CDM의 역할을 규명하는 프로젝트를 제안하려한다. 이 연구에서는 SkyMapper와 KMT-Net의 상호 역할, 관측전략, 기대효과 등 제반사항을 논의하려 한다.
As we know, D-terms which are constituted with DAF delivered the goods in a border place, DES delivered the goods on board a vessel at a vessel specified port on the buyer's side, DEQ delivered the goods on the quay on the buyer's side as the specified place, DDU and DDP delivered the good at the stipulated place at the agreed place or point, mean arrival contracts. DAF is designed mainly for railway carriage, DES and DEQ are designed mainly for vessel shipment, DDU and DDP are designed mainly for multimodal transportation. In spite of their original purpose of revision. They have in themselves many problems on notable points on application in practice. Therefore, in order to magnify their use, through revision of Incoterms, DAF is restricted to railway carriage, DES and DEQ are restricted to be used only for charter shipments. Particularly transport documents which seller should supply the buyer with under DDU and DDP are documents for ownership and possession rights to the goods loaded when executed in negotiable form like as CIF.
본 논문은 개방형 얼굴 인식 문제를 다룬다. 이 문제는 학습되지 않는 대상에 의해 발생하는 거짓 양성 오류문제를 포함하며, 이로 인해 얼굴인식 기술을 보안 시스템에 적용하는 것을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 이러한 개방형 얼굴 인식 문제를 효과적으로 해결하기 위해 먼저 얼굴 검증 방법으로 식별력이 강한 특징 벡터를 생성하고, 이를 바탕으로 일반적인 분류기가 아닌 추가학습과 실시간 처리가 가능한 군집화 방식의 알고리즘을 제안한다. 이 방법을 적용한 실험 결과 80 명의 얼굴이 포함된 FaceScrub 데이터 세트에서 4 명을 제외하고 학습시켰을 때 98%의 정확도와 0%의 특이도를 얻을 수 있었다.
개인정보보호법이 2011년 3월 국회 법사위에서 통과되어 2011년 9월 30일 시행예정에 있다. 시행예정에 있는 개인정보 보호법은 기존 공공기관의 개인정보 보호에 관한 법률을 포함하게 된다. 기존의 개인정보보호 관련 법규 및 시행령은 크게 관리적 보호조치와 기술적 보호조치로 구분된다. 기술적 보호조치의 주요 기반기술은 개인정보보호시스템, 접근통제, 암호화, 출력매체, 접근 및 이용, 웹사이트 노출방지대책 등으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 개인정보보호 기술적 조치 사항의 주요기반기술에 대해 기술 및 솔루션, 시스템을 살펴보고 최근 웹 사이트 및 내부 업무시스템에서의 개인정보보호 시스템 특징을 연구하고 단계적 적용을 제안하였다. 본 연구를 통하여 2011년 9월 30일 시행되는 개인정보보호법에 대비하여 기술적 보호조치 단계를 제시함으로써 개인정보 담당자 및 정보보호 담당자에게 한정된 예산과 일정기간에 단계별로 개인정보보호 수준을 높이는 참조 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
신경망은 깊어질수록 gradient vanishing/exploding과 같은 네트워크가 불안정해지는 문제가 발생 한다. 잔차 블록을 이용하여 이러한 문제를 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 영상 인식 분야에서 훌륭한 성능을 보여준 잔차 블록 기반의 깊은 합성곱 신경망을 통한 단일 영상 초해상도 복원 기법을 제안 한다. 제안한 알고리듬은 EDSR에 사용된 잔차 블록을 다양한 크기의 합성곱 연산을 통해 영상의 특징들을 다르게 분석하도록 수정하고 VDSR과 비슷한 수준의 복잡도로 구성하여 향상된 성능을 얻었다. 실험 결과, VDSR에 비해 PSNR이 최대 0.1dB까지 증가했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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