본 논문에서는 스페클 노이즈를 포함하는 SAR 영상에서 도로망과 같은 선형 구조를 검출하기 위하여 하이브리드 특징 검출 방법을 사용하였다. 먼저 국소적으로 이웃한 영역에 대하여 평균 밝기 비율 또는 통계적 특성을 고려하여 국소적 에지를 검출하였고, 도로에 대한 많은 정보를 위하여 양 검출기로부터 검출된 응답을 결합하였으며, 결합된 에지 세그먼트 중 도로에 일치하는 세그먼트를 결정하고, 연결하여 완전한 도로망을 검출하였다. 본 논문에서 도로망의 검출 방법으로 도로에 대한 일반적인 사전 지식을 MRF 모델로 정의하고, 제안한 세그먼트의 상호 작용 포인터 프로세서에 의한 에너지 함수를 최적화하여 도로망을 검출하였다.
The effects of interaction between partially premixed and premixed swirl flames on CO and NOx emissions were experimentally investigated using a hybrid/dual swirl jet combustor for a micro-gas turbine. Under the condition of constant angle ($45^{\circ}$) for outer swirl vane, the angle and direction of inner swirl vane installed for a partially premixed flame were varied as main parameters with a constant fuel flow rate for each nozzle. It was found that for all conditions, CO and NOx emissions were measured below 4 ppm and 15 ppm at 15% $O_2$, respectively, in a wide range of equivalence ratio (0.6~0.9). For co-swirl flows, CO emission increased dramatically as the angle of inner swirl vane increased from $15^{\circ}$ to $45^{\circ}$ near lean-flammability limit (i.e. equivalence ratio of 0.5). On the other hand, the case of swirl $angle=45^{\circ}$ provided the lowest NOx emission at higher equivalence ratios than 0.6. For counter-swirl flows, the case of swirl $angle=45^{\circ}$ extended the lean-flammability limit but higher NOx emissions were found compared to those of co-swirl flows. These results could be inferred by interaction between (inner) partially premixed and (outer) premixed swirl flames. However, these estimations were not clear yet because there was insufficient data on turbulent flow structure and fuel-air mixing in the present experimental approach.
대화 인터페이스 시스템(dialogue interface system)은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 도구로서 자연언어(natural language)를 사용하여 정보를 공유하거나 특정 업무를 수행하는 프로그램이다. 대화 인터페이스 시스템에 대한 기존의 연구들은 영역 의존적인 스크립트나 계획 추론을 위한 계획 지식을 이용해 왔다. 스크립트 모델(script model)은 제한적인 실용시스템 개발을 위해 주로 연구되었고 계획에 기반한 모델은 대화의 원리를 이해하는 분야에서 주로 연구되어 왔다. 그러나 기존의 모델들은 시스템 확장이 매우 어려우며 예측하지 못한 사용자 발화에 대하여 대응이 어렵기 때문에 매우 제한적인 영역이나 정해진 형태의 대화만을 처리할 수 있다. 본 논문에서는 이런 단점들을 보완하기 위하여 통계에 기반한 다 영역(multi-domain) 대화 모델을 제안한다. 제안된 시스템은 각 작업들에 대하여 해당 작업에 적합한 영역 모델(domain model)을 잘 알려진 프레임 구조를 따르면서 사용자 의도 파악과 시스템 의도 생성에 통계적 방법을 사용한다. 이러한 하이브리드 형태의 구조 덕분에 제안된 시스템은 영역 확장성과 이식성이 뛰어나다는 장점을 가진다.
컴퓨터 전공자들의 프로그래밍 개발 중심의 팀 프로젝트 수업은 프로그래밍 개발 능력과 팀원들 간의 협업 능력을 키울 수 있는 수업으로서, 기존에는 대면수업을 통해 교수자와 학습자간 그리고 팀을 이룬 학습자들 간에 긴밀한 상호작용으로 진행되어왔다. 그러나 2020년 COVID-19의 확산으로 대부분의 대학 수업들이 비대면 방식으로 진행됨에 따라 팀 프로젝트 수업 역시 비 대면으로 운영되어야 했으며 팀 활동을 위해 다양한 온라인 커뮤니케이션 방법이 모색되어야 했다. 본 연구에서는 팀 프로젝트 수업을 기존의 대면 수업으로 운영하였을 경우와 비대면 방식으로 운영하였을 때 학습자들이 느끼는 학습 효과에 대해 비교해보고자 한다. 대면 수업과 비대면 수업에 참여했던 학습자들을 대상으로 설문을 실시하여 팀 프로젝트 수업을 통한 학습 이해도, 수업 흥미도, 학습자간의 소통의 원활성, 수업 참여의 적극성 그리고 전체적인 수업 만족도에 대한 설문 결과를 비교 분석하였다. 향후 포스트 코로나 시대에는 대면과 비대면의 하이브리드 커뮤니케이션 방식이 대세를 이룰 것으로 예측되고 있는 만큼 대학 수업 방식에도 변화가 필요할 것이며 본 연구는 이를 위한 기초 연구로 활용될 수 있다.
필라멘트 와인딩 공정으로 제작된 고속 회전용 복합재 플라이휠 로터는 층간분리 현상에 의해 에너지 저장용량이 저하된다. 그리고 기존의 링 타입 허브는 복합재 로터 내측면에 인장력을 가하게 되고. 이는 로터내의 반경방향 인장응력을 가중시켜 로터의 한계 회전수를 저하시킨다. 복합재 로터의 응력해석을 위해서 2차원 평형방정식과 경계조건이 사용되었고, 이를 근거로 강도비를 최소화시키는 최적의 내압이 존재함을 수치적으로 제시하였다. 이러한 최적의 내압을 발생시키기 위해서 원주방향으로 분할된 스플릿 타입 허브를 제안하고, 링 타입과 스플릿 타입 허브의 두께변화에 따른 내압분포의 영향을 제시하였다. 스플릿 타입 허브의 유효성을 검증하기 위해 허브를 포함한 복합재 로터를 제작한 다음, 최대 회전수 40,000rpm까지 파손 없이 스핀 테스트를 수행하였다. 동시에 로터 표면에 4개의 원주방향 및 반경방향 스트레인게이지를 부착하여 변형률을 무선으로 측정하였다. 측정된 변형률은 해석결과와 매우 잘 일치하였다. 특히 반경방향의 응력을 크게 낮출 수 있었고, 반경방향으로 모두 압축 변형률이 발생함을 확인하였다. 결국 스플릿 타입 허브는 플라이휠 로터의 단점인 반경방향의 낮은 강도를 보안하는 효과를 나타내어, 저장에너지 밀도를 증가시킴으로써 대형 고출력 플라이횔 에너지 저장 시스템의 개발 가능성을 제시하였다.
PLGA는 미국 식품의약품안전청의 승인을 받은 합성고분자로서 생체재료로 널리 쓰이며, 실크피브로인은 세포친화성 및 우수한 기계적 특성으로 세포의 조직성장을 지지한다. 본 연구에서는 PLGA/실크피브로인 0, 10, 20, 40 및 80 wt% 하이브리드 필름을 제조하였고 함량별 슈반세포의 최적환경을 설정하고자 하였다. DSC결과 PLGA/실크피브로인 필름이 in vivo 적용시 열적으로 안정할 것으로 사료되었다. 접촉각 측정을 통해 PLGA/실크피브로인 10 및 20 wt% 필름이 세포 분화 및 증식에 적합할 것으로 사료되며 RT-PCR과 SEM 결과로부터 PLGA에 10 및 20 wt%의 실크피브로인을 함유한 필름에서 슈반세포의 우수한 부착거동 및 형태유지를 확인하였다. 또한 WST 결과 10 wt% 실크피브로인 함량에서 높은 증식률이 확인되었다. 결과적으로 PLGA/실크피브로인 10 및 20 wt% 필름이 세포에 알맞은 상호관계를 제공해 긍정적으로 작용함을 확인하였다.
본 연구는 동영상을 기반으로 일상생활에서 녹화한 아동 및 성인의 발화를 자동으로 분석해주는 SUDA(smart utterance deep analyser) 하이브리드 앱 개발에 관한 것이다. 특히, 아동과 부모가 원하는 시간 및 장소에서 상호작용하는 장면을 촬영하여 업로드할 수 있고 시간의 흐름에 따라 데이터를 계속 축적하여 이를 관찰하고 분석할 수 있도록 도울 수 있다. SUDA는 안드로이드폰, 아이폰, 태플릿 PC 기반에서 구동되며, 대용량의 동영상을 녹화 및 업로드할 수 있고, 사용자의 목적(일반인, 전문가, 관리자)에 따라 차별화된 기능을 제공할 수 있다. 전문가 모드에서는 자동화된 시스템과 협업하여 대상자의 발화를 말·언어적인 측면(비유창성, 형태소수, 음절수, 단어수, 말속도, 반응시간 등)에서 세부적으로 분석할 수 있다. 즉, SDUA 시스템이 대상자의 발화를 반자동으로 전사 및 분석하면, 언어치료사가 이를 검토하고, 보완하여 의사소통장애 진단과 중재 시 활용할 수 있다. 일반인(부모)의 경우, 전문가가 분석한 결과를 그래프 형태로 제공 받아 모니터링 할 수 있고, 관리자는 발화 분석, 영상삭제 등 전체 시스템을 관리할 수 있다. 본 시스템은 발화 분석의 반자동화로 치료사와 연구자의 부담을 줄여주고, 부모가 자녀의 발화를 기반으로 하여 말·언어발달에 대한 정보를 쉽고 다양하게 제공 받을 수 있다는 점에서 임상적 의의가 있다. 또한, 한국형 말더듬아동 진단 및 중재에 적용할 수 있는 종단데이터를 구축하고, 말더듬 회복 예측 요인들을 찾는 기초자료로 활용하고자 한다.
발사체는 비행 중 공기역학적 현상에 기인하는 음향하중의 영향을 받는데, 특별히 천음속 영역에서 그 영향이 증가된다. 음향하중으로 인한 페어링 내부 소음진동은 탑재물의 오작동을 유발할 수 있어 이를 예측하고 저감하는 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 발사체 외부에 작용하는 공기역학적 음향하중에 의한 페어링 내부 음향 진동환경을 예측하고, 음향 블랭킷과 헬름홀츠 공명기를 이용하여 소음저감 설계를 구현하는 프로세스를 개발하였다. 음향하중 예측은 Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 유동해석 결과와 난류 경계층 내부 압력섭동에 관한 준 경험식을 이용하였고, 음향진동 연성해석은 ANSYS APDL과 VA One SEA의 Finite Element Statistical Energy Analysis(FE-SEA) 하이브리드 해법을 이용하였다. 개발된 절차를 천음속 해머 헤드형 발사체에 적용하여 음향하중 저감효과를 확인하고 개발된 절차의 유효성을 검증하였다. 본 연구에서 개발된 절차는 타당한 수준의 정확도로 신속한 결과를 얻을 수 있어 발사체 초기설계 단계에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 예상된다.
모바일 장치의 비약적 성능 향상을 바탕으로 스마트폰 게임 등 모바일 엔터테인먼트 애플리케이션들이 3차원 렌더링을 도입하여 사실적인 시각 효과를 제공하는 경우가 증가하고 있다. 그러나 사진 수준의 고품질 시각 효과를 제공하기 위해서는 광선추적법 등의 광학 시뮬레이션이 필수적이지만, 모바일 장치의 애플리케이션 프로세서(AP)와 메모리, 배터리 성능의 한계로 인해 모바일 장치에서 그러한 계산집중적 렌더링 기법을 활용하는 것은 여전히 실용적이지 못하다. 본 논문에서는 사전 계산을 포함한 다양한 렌더링 기법을 혼합적으로 사용하여 모바일 장치에서도 실사 수준의 시각 효과를 생성해 낼 수 있는 혼합 렌더링 방법을 제안한다. 이 방법은 모바일 장치에서도 표준적으로 활용되고 있는 그래픽스 라이브러리인 OpenGL 쉐이더를 바탕으로 여러 기법을 혼합적으로 활용하므로 실제 개발에 바로 사용될 수 있다. 또한 사전 계산의 결과가 렌더링 시에는 단순히 계수의 사칙연산에 사용되므로 응답성을 거의 떨어뜨리지 않아 사용자와의 상호작용이 필수적인 모바일 게임 등에도 실제 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
데이터 웨어하우스에서 사용자는 전형적으로 상호작용적으로 질의를 부여함으로서 추세와 패턴 또는 예외적인 데이터의 행위를 검색한다. OLAP 영역-합 질의는 데이터 웨어하우스에서 추세를 발견하거나 또는 애트리뷰트들간의 관계를 발견하는데 폭 넓게 사용되고 있다. 최근의 기업환경은 데이터 큐브의 데이터 요소들이 자주 바뀌게 된다. 문제는 프리픽스 섬 큐브를 업데이트하는 비용이 매우 크다는 것이다. 이 논문에서는Δ-트리로 불리는 인덱싱 구조를 사용하여 업데이트 비용을 상당히 줄이는 참신한 알고리즘을 제안한다. 또한, 근사 또는 정확한 해를 제공하므로 질의의 전체비용을 줄일 수 있는 하이브리드 방법을 제안한다. 이는 의사 결정 지원 시스템과 같이 시간을 많이 소비하는 정확한 해보다는 빠른 근사 해를 필요로 하는 다양한 응용들에 큰 장점이 있다. 폭 넓은 실험은 우리의 방법이 다른 방법들과 비교하여 다양한 차원에서 매우 효율적으로 수행됨을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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