이 연구에서는 해운대 석각을 대상으로 3차원 레이저 스캐닝 시스템을 적용하여 디지털복원 및 표면심도 모델링을 수행하였다. 먼저 석각의 3차원 디지털복원은 광대역 및 정밀 스캐너를 이용하여 점군 데이터를 획득하였고, 정합, 병합, 필터링, 폴리곤 메쉬, 도면화 작업 순으로 진행하였다. 특히 정밀 스캐닝 폴리곤은 광대역 폴리곤에 비해 글자의 필획, 음각깊이 및 선명도 등이 매우 뛰어났다. 표면심도 모델링은 폴리곤 분리, 기준축 설정, 기준점 선정, 등고선도 맵핑 및 폴리곤 병합을 통해 완성하였으며, 사진과 폴리곤 이미지에 비해 글자의 상대적 음각깊이(5~17mm)와 윤곽이 매우 뚜렷하게 나타났다. 광대역 및 정밀 스캐닝을 병합한 디지털복원 기술을 통해 석각의 전체 형태와 미세형상을 신속하고 정확하게 복원하였고, 표면심도 모델링은 육안과 사진으로 불분명했던 부분을 가시적으로 표현해주었다. 앞으로 정기적인 모니터링을 통해 석각의 다양한 손상과 시간에 따른 주변 환경 변화를 수치적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
위성항법시스템이 없는 달 표면에서 탐사 로버의 신뢰성 있는 항법성능을 확보하기 위해 관성측정장치나 카메라와 같은 추가적인 센서를 활용한 항법 알고리즘이 필수적이다. 일례로 미국의 화성 탐사 로버에 스테레오 카메라를 이용한 비주얼 오도메트리(VO)가 성공적으로 사용된 바 있다. 본 논문에서는 달 유사환경의 스테레오 흑백 이미지를 입력받아 달 탐사 로버의 6 자유도 움직임을 추정하였다. 제안하는 알고리즘은 희소 이미지 정렬 기반의 준직접방식 VO를 통해 연속된 이미지간의 상대 움직임을 추정한다. 또한 비선형성에 취약한 직접방식 VO를 보완하고자 최적화 시 로버의 움직임에 따른 가중치를 비용 함수에 고려하였고, 그 가중치는 이전 단계에서 계산된 포즈의 선형 함수로 제안한다. 본 논문에서 제안하는 로버의 움직임에 따른 가중치를 통해 실제 달 환경의 특성을 반영하는 토론토 대학의 달 유사환경 데이터셋에서 VO 성능이 향상됨을 확인하였다.
다양한 함량으로 네오디뮴이 도핑된 황화아연 박막제작은 RF 마그네트론 스퍼터링 장비를 이용하여 황화아연과 네오디뮴을 동시 증착하여 박막을 제작하였고, 후처리 공정으로 급속열처리를 400℃ 에서 30분간 실시하였다. 다양한 네오디뮴의 도핑 함량(0.35at.%, 1.31at.%, 1.82at.% 및 1.90at.%)을 갖는 ZnS 박막의 구조, 형태, 광학적 특성을 연구하였다. X-선 회절 패턴은 모든 박막에서 (111)방향의 큐빅 구조로 성장하였다. SEM 이미지와 AFM 이미지를 통해 네오디뮴 도핑 함량에 의한 박막의 표면 및 구조적 형태에 대하여 설명하였다. EDAX를 통해 다른 불순물이 포함되지 않은 Zn, S 및 Nd의 원소만을 확인하였다. UV-vis 스펙트럼을 이용하여 제작된 박막의 투과율과 밴드갭을 확인하였다.
연구에서는 co-sputtering 시스템을 이용하여 아나타세 $TiO_2$의 도핑 농도 변화에 따른 다성분계 $TiO_2$-ITO (TITO) 박막의 전기적, 광학적, 구조적 특성 변화를 알아보고 고 효율을 가지는 인광 유기발광 다이오드를 제작 하였다. 상온에서 최적화된 다성분계 TITO 투명 전극의 급속 열처리 시 $600^{\circ}C$ 급속 열처리 조건에서 매우 낮은 18.06 ohm/sq.면저항, $5.1{\times}10^{-4}$ ohm-cm 비저항과 가시광선 영역 400~550 nm 에서 87.96 %이상의 높은 광학적 투과율과 4.71 eV의 일함수를 확보할 수 있었다. 또한TITO 박막을 양극으로 하여 OLED 소자를 제작한 후 그 성능을 평가하였다. 기존의 ITO 전극과 비교하면 다성분계 TITO 인광 유기 발광 다이오드의 quantum efficiencies (21.69 %)와 power efficiencies (90.92 lm/W)로 ITO 투명전극과 매우 유사함을 알 수 있었고 아나타세 $TiO_2$가 도핑된 TITO 투명 전극의 급속 열처리 공정에도 불구하고 매우 평탄한 표면을 나타냄을 SEM 이미지를 통하여 확인할 수 있었다. 이러한 TITO 투명 전극의 우수한 전기적, 광학적, 구조적 특성은 indium saving 투명 전극으로써 고가의 ITO 박막의 대치가능성을 나타낸다.
순환전압전류법을 사용하여 전류-전압 곡선을 측정하였다. 전기화학적 특성과 금속의 표면상태간의 관계는 전자현미경(SEM)을 사용하여 조사하였다. 그리고 순환전압전류법에 의한 전기화학적 측정은 3 전극 시스템을 사용하였다. 측정 범위는 초기 포텐셜에서 -1350 mV까지 환원시키고, 연속적으로 1650 mV까지 산화시키고, 다시 초기지점으로 환원시켜 측정하였다. 스캔속도는 50, 100, 150, 200 및 250 mV/s를 선정하였다. 그 결과, 부식억제로 모노에탄올아민(MEA)을 사용하여 금속의 C-V 특성은 순환전압전류법으로부터 산화 전류에 기인한 비가역 공정으로 나타났다. 부식억제제로 MEA을 사용하였을 경우에는 전해질의 농도가 증가할수록 확산계수가 감소하는 경향을 나타내었다. 그리고 구리의 SEM 이미지를 보면, 전해질 농도를 증가시키면 표면부식은 증가하였다. 부식억제제로 $1.0{\times}10^{-3}M$ MEA를 첨가시키면, 전해질 농도 0.1 N의 경우 확산계수가 상대적으로 커서 부식억제 효과가 적었다.
기포크기는 컬럼부선에서 기포체류시간, 기포표면적플럭스(Sb) 및 운송율(Cr)에 영향을 미치는 중요 변수로 인식되고 있다. 본 논문은 부선컬럼에서 기포크기의 측정방법, 가동변수들의 관계 그리고 가스분산특성을 논한다. 기포크기는 고속카메라와 이미지 분석 시스템을 이용하여 가동변수들(가스속도, 세척수속도, 기포제농도)의 조건에 따라 부선컬럼에서 직접적으로 측정되었다. 각 측정과 산정된 기포크기 값들을 비교한 관계식이 ±15~20의 오차범위 내에서 도출되었고 평균 기포크기(Sauter mean diameter)는 0.718mm로 확인되었다. 본 시스템으로부터 기포크기 및 분포를 조절할 수 있는 경험식이 가동조건들(Jg: 0.65~1.3cm/s, JW: 0.13~0.52cm/s, frother concentration: 60~200ppm) 하에서 개발되었다. 기포제농도의 증가는 표면장면과 기포크기를 감소시킨다. 임계병합농도는 표면장력이 가장 낮은 49.24mN/m일 때인 기포제농도 200ppm이라고 판단된다. 공기속도의 감소, 기포제농도 및 세척수속도의 증가에 따라 기포크기가 감소하는 경향을 보였다. 가스홀드업은 가스속도와 비례관계에 있으며 고정된 가스속도 조건에서 기포제농도 및 세척수속도와 비례관계였다.
Kim, Hyunbin;Kim, Mingyu;Park, Yonggun;Yang, Sang-Yun;Chung, Hyunwoo;Kwon, Ohkyung;Yeo, Hwanmyeong
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제47권2호
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pp.229-238
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2019
목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.
Recent development of scanning probe microscope techniques has made it possible to investigate, not only microscopic surface topography, but also physical and chemical properties on the nanometer-scale. The scanning Maxwell-stress microscopy (SMM) is surface characterization tool capable of mapping both the surface topography and electrical properties, such as surface potential, surface charge dielectric constant of thin films with a nanometer-scale resolution by means of the AC voltage driven oscillation of metal coated cantilever. In this study, we observed the surface potential distribution and molecular ordering in thin films. We have demonstrated that the SMM can be used for imaging surface potential distribution over the film surface and also be used for detecting surface changes in thin films. This is first step towards the understanding of electrical phenomena in organic and inorganic materials, biological system with SMM.
균열모형을 이용하여 압축 하중하에 있는 암석의 비선형 거동을 예측하는 것은 가능하다. 암석내의 균열의 성장은 암석의 이방성을 가져오며, 이러한 이방성의 정도는 단성계수의 변화로 표현될 수 있다. 본 연구에서는 균열의 성장에 따른 탄성계수의 변화를 이론적인 균열모형을 통해 예측하고, 이를 탄성파 속도 시험을 통해 구한 탄성계수와의 비교를 수행하였다. 또한, 균열모형에 사용되는 초기 암석내 존재하는 균열에 대한 정보는 암석표면의 이미지를 분석하여 구하였다.
한국암반공학회 2000년도 암반공학문제의 수치해석(Numerical Analysis in Rock Engineering Problems)
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pp.47-55
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2000
균열모형을 이용하여 압축 하중하에 있는 암석의 비선형 거동을 예측하는 것은 가능하다. 암석내의 균열의 성장은 암석의 이방성을 가져오며 이러한 이방성의 정도는 탄성계수의 변화로 표현될 수 있다. 본 연구에서는 균열의 성장에 따른 탄성계수의 변화를 이론적인 균열모형을 통해 예측하고, 이를 탄성파 속도 시험을 통해 구한 탄성계수와의 비교를 수행하였다. 또한, 균열모형에 사용되는 초기 암석내 존재하는 균열에 대한 정보는 암석표면의 이미지를 분석하여 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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