모나드의 일반화 버전인 애로우(Arrow)는 모나드에 비해 효율적이며, 프로그램 합성을 위한 직관적인 인터페이스를 제공한다. 여러 프로그램을 합성할 때 합성된 전체 프로그램의 오류 처리는 매우 중요한 문제이다. 각각의 프로그램에서 오류 처리를 일일이 기술하는 것은 매우 번거로우며 비효율적인 작업이기 때문이다. 본 논문에서는 애로우 인터페이스를 이용하는 프로그램을 합성할 때 효율적으로 오류를 처리하기 위한 방법을 제시한다. 모든 애로우 타입에 대하여 오류를 처리하기 위해 새로운 애로우를 정의하며 이를 프로그램 합성 단위로 이용하여 전체적인 프로그램의 오류를 처리한다. 또한 애로우를 이용한 타입 검사 프로그램을 통하여, 논문에서 제시한 오류 처리 기법을 적용하여 효율성을 평가한다.
3DoF+ 및 6DoF를 구현하기 위해선 사용자의 움직임에 따른 운동시차를 반영하여 가상 시점 이미지를 렌더링 해야 한다. 이를 위한 방법 중 하나인 멀티뷰 기반 합성 방법은 멀티뷰 데이터(텍스쳐, 뎁스맵, 카메라 파라미터)를 기반으로 가상 시점 이미지를 합성한다. 본 논문은 멀티뷰 기반 합성의 과정 중 하나인 메쉬 구성 단계에서 뎁스맵과 텍스쳐의 엣지 정보를 고려한 효율적인 메쉬 구성을 제안한다. 제안 방법은 각 2×2 화소 격자 단위로 엣지의 방향을 측정하고 측정한 엣지를 고려한 보간으로 1/2 화소들을 생성한 뒤, 이 새로운 화소들을 메쉬 구성에 이용하여 기존 방법보다 특성이 비슷한 화소끼리 메쉬를 구성하게 하였다. 제안한 방법으로 합성된 이미지는 뭉게짐 현상과 잔상 현상이 사라진 결과를 보였다.
고체산화물 연료전지의 구성요소인 양극(공기극)을 GNP와 Pechini 법을 이용하여 $(La{1-x}Sr_x)MnO_3$ 양극을 합성하여 합성한 분말의 특성과 단위전지로 사용하기 위한 조건에서의 특성을 측정하였다. GNP로 합성한 분말의 경우 직접 $(LaSr)MnO_3$ 단일 결정상을 얻을 수 있었으나, Pechini 법으로 합성한 분말의 경우는 비정질이었다. 또한 각각의 방법으로 합성한 분말의 입자형태는 구형이었고 1차상 입자크기는 GNP가 40nm, Pechini, 법으로 합성한 경우 20nm 정도의 크기를 갖고 있었다. GNP로 합성한 분말의 입자크기와 비표면적의 경우 glycine의 첨가량이 증가함에 따라 입자크기는 감소하였으나 최적 glycine 첨가량은 2.0mole 였고, 이 때 평균2차상의 입자크기는 $13.24{\mu}m$로 agglomeration 되어있었다. 최적 cathode조성은 GNP법으로 합성한 $(La_{0.9}Sr_{0.1}MnO_3$로서 가능하였고, 이 조성에서의 열팽창계수는 $9.89\times10^{-6}/^{\circ}C$이고, 전기전도도($1200^{\circ}C$에서 2시간소결)는 110 S/cm을 나타내었다.
그래핀은 탄소원자가 육각형의 벌집형태로 배열되어 있는 원자단위 두께의 가장 얇은 재료중의 하나이다. 이는 우수한 기계적, 전기적, 광학적 특성을 지니고 있어 다양한 분야로의 응용이 가능할 것으로 예측되고 있다. 그래핀의 산업적 응용을 위해서는 대면적으로 두께 균일도가 높은 그래핀을 저렴한 방법으로 합성하는 것이 무엇보다도 우선적으로 요구된다. 그래핀을 얻는 방법으로는 물리 화학적 박리, 탄화규소의 흑연화, 열화학기상증착법(thermal chemical vapor deposition; TCVD) 등의 다양한 방법이 있으며, 현재로선 그 중 TCVD법이 대면적으로 두께균일도가 높은 그래핀을 합성할 수 있는 가장 적합한 방법으로 인식되고 있다. 그러나 이 방법은 탄소가 포함된 원료가스를 분해하기 위하여 고온의 공정이 요구되는 단점이 있다. 이러한 이유로 최근 그래핀은 저온에서 합성하기 위한 많은 연구들이 진행 중에 있으며 그 결과가 속속 보고 되고 있다. 본 연구에서는 고주파 플라즈마가 결합된 TCVD장치를 이용하여 원료가스를 효율적으로 분해함으로서 그래핀의 저온합성을 도모하였다. 기판은 300 nm 두께의 니켈박막이 증착된 산화막 실리콘 기판을 사용하였으며, 원료가스로는 메탄을 사용하였다. 실험결과, 350 W의 파워로 플라즈마를 방전하여 30분간 합성을 수행하였을 때 약 $450^{\circ}C$ 근처의 저온에서 수 겹의 그래핀이 합성 가능한 것을 확인하였다. 합성된 그래핀은 분석의 용이함 및 향후 다양한 응용을 위하여 산화막 실리콘 기판 및 투명 고분자 기판 등으로 전사하였다. 그래핀의 특성분석을 위해서는 광학현미경, 라만 분광기, 투과전자현미경, 자외 및 가시선 분광광도계, 4탐침측정기 등을 이용하였다.
본 논문에서는 자막방송 제공을 위해 방송콘텐츠를 이해하는 방법으로 잔차 합성곱 순환신경망 기반 음향 사건 분류 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔차 합성곱 신경망과 순환 신경망을 연결한 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징으로는 멜-필터벵크 특징을 활용하고, 잔차 합성곱 신경망은 하나의 스템 블록과 5개의 잔차 합성곱 신경망으로 구성된다. 잔차 합성곱 신경망은 잔차 학습으로 구성된 합성곱 신경망과 기존의 합성곱 신경망 대비 특징맵의 표현 능력 향상을 위해 합성곱 블록 주의 모듈로 구성한다. 추출된 특징맵은 순환 신경망에 연결되고, 최종적으로 음향 사건 종류와 시간정보를 추출하는 완전연결층으로 연결되는 구조를 활용한다. 제안된 모델 훈련을 위해 라벨링되지 않는 데이터 활용이 가능한 평균 교사 모델을 기반으로 훈련하였다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 DCASE 2020 챌린지 Task 4 데이터 셋을 활용하였으며, 성능 평가 결과 46.8%의 이벤트 단위의 F1-score를 얻을 수 있었다.
본 논문은 I형 강재와 프리캐스트 콘크리트 바닥판으로 구성된 비합성 합성아치 생태교량에 대한 해석 및 실험 연구이다. 범용유한 요소해석 프로그램 ABAQUS(2007)를 사용하여 단위거더, 단위합성거더, 3거더 아치, 3거더 합성아치 등 4종류의 해석모델이 검토되었으며, 해석 결과를 토대로 모델별 거동특성을 분석하고, 3거더 합성아치 모형실험체에 설치될 응력 및 변형률 게이지 위치를 결정하였다. 본 연구의 정적파괴 하중실험에 사용된 실험체는 3개의 I형강 거더와 14개의 PC패널로 구성되어 있다. 모형실험체 정적파괴실험결과로부터 강거더 하부플랜지가 항복응력에 도달하는 시기의 재하하중은 유한요소해석을 통해 얻어진 정적하중과 17%정도의 차이를 나타내고 있으며, 실험체 파괴하중은 1,961kN으로 AASHTO LRFD 교량설계기준 (2007)의 단면 소성모멘트를 이용한 작용가능하중은 1,380kN으로 본 실험체는 충분한 내하력을 나타내고 있다. 해석결과와 실험결과를 토대로 새로운 형식의 비합성 합성아치 교량의 안전성과 강도가 충분히 발휘됨을 확인할 수 있었다.
고속 회로 합성에 있어서, Wallace 트리 스타일은 연산을 위한 가장 효율적인 수행 방식의 하나로 인식 되어졌다. 그러나, 이러한 방법은 빠른 곱셈기의 수행이나 여러가지 연산수행 에 있어, 입력 시그널을 고려하지 않은 일반적인 구조로 수행되어졌다. 본 논문은 연산기에 있어서 이러한 제한점을 극복하는 문제를 다룬다. 우리는 캐리-세이브 방법을 덧셈, 뺄셈, 곱셈 이 혼합되어 있는 일반적인 연산 회로에 적용한다. 그 결과 효율적인 회로를 생성하며, 시그널 들의 임의의 시그널 스위칭 변화에 대해 회로의 전력 소모를 최적화 한다. 우리는 이러한 최적화 방법을 여러 디지털 필터에 적용시켜 보았고 이는 기존의 비트 단위가 아닌 캐리-세이브 수행방법보다 상당한 양의 전력 소모의 향상을 보였다.
숫자열 인식은 문서 자동화 분야에서 매우 중요하다. 기존의 방법들은 숫자열을 낱자 단위로 분할하는 단계와 분할된 숫자들을 인식하는 두 단계로 이루어져 있다. 이들 방법으로는 접촉 유형의 많은 변형 때문에 만족할 만한 결과를 얻을 수 없다. 본 논문은 두자 접촉 숫자열을 분할-자유 방법으로 인식하는 방법을 제안한다. 이 방법은 두자 접촉 숫자열을 하나의 패턴으로 간주하여 인식한다. 즉, 인식 대상이 되는 부류가 100개(00, 01, 02, ... , 98, 99)이다. 훈련 데이터는 NIST 데이터베이스에의 낱자 단위 숫자들을 조합하여 합성하였고, 테스트 데이터는 NIST의 숫자열 필드에서 두자 접촉한 숫자열 만을 추출하여 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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