건전성 예측은 구조물의 고장이 발생될 때까지 남은 시간인 잔존유효수명을 예측하는 것으로, 이는 안전 및 정비 계획과 직접적으로 연관되기 때문에 매우 중요하다. 건전성 예측방법에는 물리모델 기반방법, 데이터 기반방법과 두 방법의 장점을 통합하는 방법이 있으며, 본 연구에서는 잔존수명 예측의 정확도가 모델변수 추정과 직접적으로 관련되는 물리모델 기반 건전성 예측에 초점을 맞춘다. 물리모델기반 건전성 예측에서는 모델변수 추정을 통해 시스템 상태의 장기 예측이 가능하지만, 대부분의 실제 구조물들의 상태모델은 여러 개의 모델변수를 포함함은 물론이고, 그 변수들이 서로 상관되어 있기 때문에 모델변수를 추정하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 연구에서는 물리모델 기반 건전성 예측을 위한 세 가지 변수 추정방법들의 차이를 논한다. 이 세 가지 방법들은 파티클 필터, 전반적인 베이지안 접근법, 그리고 순차적인 베이지안 접근법으로 모두 베이지안 추론이라는 하나의 이론적 바탕에 기반하지만, 샘플링 방법이나 갱신 절차 등에서 차이가 있다. 균열성장을 표현하는 Paris 모델의 변수 추정을 통해 세 가지 방법의 차이점이 논해지고, 건전성 예측 메트릭을 이용하여 정량적 차이를 표현한다. 파티클 필터방법이 건전성 예측 메트릭 측면에서 가장 높은 성능을 나타내었지만, 전반적인 베이지안 방법은 파티클 필터방법과 근소한 차이를 보이면서도 데이터가 집단으로 존재할 때에는 가장 효율적인 방법으로 나타났다.
폐목재를 자원화하는 방법은 물질재활용과 에너지재활용으로 분류된다. 물질재활용은 폐목재를 원료로 파티클보드 또는 MDF를 생산하는 것 등이 포함되며 분리배출 및 수집을 통해 수차례 재활용이 가능한 장점이 있다. 에너지재활용은 칩을 제조하여 열병합발전 또는 보일러의 원료로 에너지를 생산하는 것을 말한다. 화석연료를 사용하는 발전소, 보일러 등에서 기존의 연료(석유, 화석연료 등)를 폐목재로 대체하면 화석연료 구입비용과 폐목재를 폐기물로서 처리하는 비용을 절감할 수 있다. 본 연구는 폐목재를 원료로 하여 파티클보드 생산공정과 열병합 에너지 생산공정을 전과정평가의 방법으로 지구 온난화에 미치는 영향을 분석하였다. 폐목재 1톤을 사용하여 파티클보드 생산공정은 112kg의 온실가스 를 배출하며, 열병합에너지공정은 382kg의 온실가스를 배출하는 것으로 분석되었으며, 분석조건은 파티클보드의 평균수명 14년과 재활용회수 16회를 가정하였고, 이때 임시적 탄소저장능을 고려하였다.
본 연구는 요소수지(고형분함량 60%)를 사용, 분죽 3개월생 국산 대나무를 이용하여 대나무 파티클 3층 보드를 제조하고 3년생과 그 보드의 물리 기계적 성질을 비교 검토하였다. 분죽의 수령이 파티클 보드의 비중과 기건 함수율에 미치는 차이는 없었고, 제품의 두께 팽윤율은 함지율 11%부터 KS기준을 만족시켰으며 3개월생 보드가 3년생 보드보다 높은 수치를 나타냈다. 3개월생 파티클 보드의 휨강도가 함지율 3수준(9%, 11%, 13%)에서 모두 3년생보다 훨씬 높게 나타났고, 박기강도도 3개월생 보드가 3년생 보드보다 월등히 높았다. 3개월생, 3년생 보드 모두 KS기준강도보다 월등하였다. 보드의 포름알데히드 방산량값은 모두 E2 등급을 만족시켰다.
본 논문은 비전을 이용한 인간 정면 상반신 포즈를 인식 방법에 대해서 기술한다. 일반적으로 HCI(Human Computer Interaction)와 HRI(Human Robot Interaction)에서는 인간이 정면을 바라볼 때 얼굴, 손짓으로 의사소통 하는 경우가 많기 때문에 본 논문에서는 인식의 범위를 인간의 정면 그리고 상반신에 대해서만 한정한다. 인간 포즈인식의 주요 두 가지 어려움은 첫째 인간은 다양한 관절로 이루어진 객체이기 때문에 포즈의 자유도가 높은 문제점 때문에 모델링이 어렵다는 것이다. 둘째는 모델링된 정보와 영상과의 매칭이 어려운 것이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링이 쉬운 그림모델(Pictorial Model)을 이용해 인체를 다수 사각형 파트로 모델링 하였고 이를 이용해 주요한 상반신 포즈를 DB화 해 인식한다. DB 포즈로 표현되지 못하는 세부포즈는 인식된 주요 포즈 파라미터로 부터 파티클필터를 이용해 예측한 다수 파티클로부터 가장 높은 사후분포를 갖는 파티클을 찾아 주요 포즈를 업데이트하여 결정한다. 따라서 주요한 포즈 인식과 이를 기반으로 한 세부 포즈를 추적하는 두 단계를 통해 인체 정면 상반신 포즈를 정확하게 인식 할 수 있다.
포름알데히드와 요소의 몰비가 다른 2종류의 요소수지 접착제를 이용하여 접착제 첨가량과 열압시간 등 여러 조건에서 실험실 파티클보드를 열압하는 동안 배출되는 가스를 중류수에 용해 포집하고, 이렇게 얻어진 용액으로부터 포름알데히드 배출량을 미국 National Institute of Occupational Safety and Health (NIOSH) 3500의 방법에 의해 분석 비교하였다. 평가된 결과는 파티클보드를 열압하는 동안 배출되는 가스 중에서 포름알데히드량은 요소수지의 종류, 접착제 첨가량과 열압시간에 의해서 영향을 받는다는 것을 보여준다.
오라클 8의 발표를 기점으로 향후 관계형 데이터베이스의 판도에 관심이 모아지고 있다. 오라클 8의 강점은 특히 강력한 파워와 유연성에 있다. 오라클은 향상된 퍼포먼스와 대규모로 유입되는 사용자 요구를 효과적으로 조절할 수 있는 기술을 근간으로 보다 강력한 OLTP 애플리케이션의 새로운 제안을 강조한다. 또한 파티션이 가능한 테이블과 인덱스, 대용량 데이터 볼륨 및 객체 구조 지원을 비롯해 데이터웨어하우징 시장도 겨냥하고 있다. 오라클 8의 상세한 기능 및 향후 보완점에 대해 알아봤다.
본 논문에서는 금속성 파티클이 GIS 스페이서에 부착되었을 경우 파괴전압특성에 대한 립의 여러 조건에서의 효과를 분석하였다. 립-스페이서의 여러 위치에 금속성 파티클을 부착하고 립의 위치, 길이, 두께 등의 변화에 따른 파괴전압을 측정하여 기조에 제안된 립-스페이서보다 파괴전압을 더욱 향상시킬 수 있는 형상을 제시하고자 하였다. 그 결과 립이 없거나 립이 하나인 스페이서 보다 립이 두 개 있는 형태의 립-스페이서가 전반적으로 가장 양호한 파괴전압 특성을 가지고 있음을 알 수 있었으며, 립의 길이와 두께에 따라서도 파괴전압 특성이 달라짐을 알 수 있었다. 특히 립의 끝단을 라운드 처리함으로써 파괴전압 특성을 더욱 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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