모바일 로봇의 경로 계획을 위해 형태 공간(Configuration space)과 형태 장애물(Configuration obstacle)이라는 개념이 많이 활용되고 있다. 이 개념은 이동로봇을 공간 상에서 하나의 점으로 간주할 수 있도록 주변 장애물을 확장시킨다는 것으로, 이를 통해 장애물과의 충돌로부터 자유로운(Collision free) 이동 경로를 쉽게 찾아낼 수 있게 된다. 또한, 이러한 형태 공간 및 형태 장애물을 쉽게 생성하는 가장 보편적인 방법 중 하나는 이동 로봇의 형태를 원형으로 근사화하는 것이다. 이는 그 방법이 간단하기 때문에 이동 로봇의 구체적인 형태 및 이동 메커니즘을 고려하여 형태 공간을 생성하는 방법보다 형태장애물 생성 시간을 크게 단축시킬 수 있게 해준다. 하지만 이동 로봇을 원형으로 근사화하여 형태 장애물을 생성할 경우 비교적 가까이에 있는 실제 장애물들이 하나의 형태 장애물로 병합될 수 있다는 문제점이 있다. 이로 인하여 형태 공간내에서 이동 경로를 생성할 경우 최적의 이동 경로를 찾는다는 보장을 할 수가 없게 된다. 따라서 형태 공간 내에서 최적에 가까운 이동 경로를 효율적으로 찾도록 하기 위해 부분적으로 보다 정확한 형태 공간을 생성하면서도 전체 생성시간을 단축시킬 수 있는 다단계 형태 공간 생성 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 로봇을 원형으로 근사화시킨 뒤 시작지점과 목표 지점을 잇는 이상적인 경로를 생성하고 이 경로 상에 존재하는 형태 장애물이 로봇의 원형근사화로 인해 주변의 다른 형태 장애물과 병합되었다면 해당 형태 장애물에 대해서만 보다 정확한 형태 장애물을 재 생성한다는 방법이다. 또한, 본 논문에서는 기존의 정확한 형태 공간 생성 방법과 새롭게 제안한 다단계 근사화 형태 공간 생성 방법을 비교하기 위해 다양한 이동 로봇의 형태와 회전 각도에 대해 형태 공간을 생성하는데 소요되는 생성 시간을 비교 분석해 보았다.
개념적 설계단계에서 교량형태를 자유롭게 생성하는 것이 매우 중요하다. 그러나 공학적 설계자의 입장에서는 다양한 형태를 상상하기 보다는 힘의 전달방식에 따른 구조시스템의 종류를 우선적으로 생각하게 된다. 이 연구에서는 교량형태를 기하학적 측면에서 새롭게 살펴봄으로써 기존의 공학적 접근법에서 막혔던 상상력의 한계를 확장시키고자 한다. 우선적으로 기존교량의 형태를 기하학적으로 분석하고, 기하학적 특징이 뚜렷한 교량형태에 대해서는 이 연구에서 제시하는 기하학적 접근법을 이용해서 생성해본다. 이 연구의 초점은 새로운 구조물 형태생성의 기하학적 원리를 개발하는 것이 아니라, 기존의 정립된 기하학적 원리를 이용하여 다양한 설계대안을 생성하는 접근법을 제시하고자 한다.
생성적 디자인은 디자인 목적에 맞게 정의된 알고리듬을 통해 컴퓨터가 여러 대안적인 디자인 결과물을 자동적으로 빠르게 생성하는 것이다. 그러므로 디자인 목적을 수행하는 컴퓨터 알고리듬이 중요하다. 본 연구는 이러한 생성적 디자인을 기반으로 사진 또는 그림과 같은 2차원 디지털 이미지로 3차원 형태를 생성하는 생성적 디자인 알고리듬을 제안하는 것을 목적으로 한다. 제안된 알고리듬은 컴퓨터 프로그램으로 구현되어 임의의 명화 이미지를 입력하여 검증하였다. 결과물의 기본 3차원 형태는 원기둥과 구이며, 사용된 이미지에 따라 원기둥이나 구의 표면이 변형되어 생성된다. 본 연구에서 제시된 알고리듬과 결과물은 2차원 이미지에서 3차원 형태를 생성하는 생성적 디자인의 가능성을 보여준다. 감성과 인지적인 측면에서 입력된 이미지와 생성된 3차원 형태의 관계를 파악하는 향후 연구를 통해 생성된 형태의 가치를 검증하고 디자인적 의의를 찾는 것이 필요하다. 이러한 연구를 통해 생성적 디자인의 가능성을 넓힐 것으로 기대된다.
광합성 세균의 수소생성 기작에 대한 연구의 일환으로 광합성 세균에서 생성되는 색소의 성분을 조사하였다. 분리한 광합성 세균 K-7은 수소생성능이 뛰어난 균주로 조사된 홍색 비유황세균으로서 생리, 형태 및 배양학적 조사에 의하여 Rhodopseudomonas spheroides로 분류하였다. Type culture인 Rhodopseudomonas spheroides NCIB 8253과 비교 연구하였으며, SEM(Scanning Electron Microscope)하에서 기존균주와 분리균주의 형태학적인 특징을 확인하였다. 군 동정의 주요열쇠가 되는 색소성분을 조사한 결과, 균주 K-7에서 추출된 carotenoids로는 spheroidene의 산화형태인 OH-spheroidenone이 주성분이었고, Neurosporene, Lycopene, Anhydro- rhodovibrin, Rhodovibrin등이 동정되었다.
본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.
본 연구에서는 영역 분할 알고리즘과 3차 스플라인 보간법을 이용하여 스테인드 글라스 렌더링을 위한 개선된 유리 타일 생성 알고리즘을 제안하였다. 먼저 유리 타일의 초기 형태를 추출하기 위하여 입력 영상에 Mean shift 분할 알고리즘을 적용하였다. Mean shift 분할 알고리즘은 영상의 각 픽셀(pixel)에서의 지역 밀도 최대 점(local density maximum)을 찾아 클러스터링(clustering)하는 알고리즘으로 영상을 효과적으로 분할할 수 있다. 그리고 분할된 영역에서 영역을 사용자 입력으로 병합하고, 영역에서 부적절한 형태를 없애기 위해 본 연구에서는 형태론적 연산(morphological operation)을 이용하였다. 추출된 영역으로부터 유리 타일의 형태로 만들기 위하여 추출된 각각의 영역에 3차 스플라인 보간법(cubic spline interpolation)을 적용하여 경계가 완화된 영역과 납틀(leading)의 형태를 얻는다. 그 다음 영역을 스플라인 곡선(spline curve)을 이용하여 재분할하고, 각 영역에 변환(transformation)된 색상을 적용하여 최종적인 유리 타일을 만들어낸다. 본 연구에서는 3차 스플라인 보간법을 이용하여 실제 스테인드 글라스에서 생길 수 있는 부드러운 경계를 갖는 유리 타일의 형태를 만들어 이를 스테인드 글라스 렌더링에 이용하였다. 이 방법은 기존의 영역 분할 알고리즘에 형태론적 연산만을 적용하여 유리 타일의 형태를 생성하는 것보다 효과적으로 유리 타일의 형태를 생성할 수 있다. 또한, 생성된 영역에 재분할 과정을 거쳐서 작은 유리 타일이 모여서 이루는 조형적인 형태를 이룰 수 있도록 하였다.
본 논문은 연층형 생물체의 형태를 인식하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라에 제약된 공간상에서 움직이는 생물체를 인식하기 위하여 다음과 같은 과정을 거친다. 먼저 배경 영상을 추출한 후 배경 영상과 현재 영상의 차영상을 통하여 물체의 이진화 영상을 생성하여 세선화 작업을 거친 후 마지막으로 변환된 이미지에서 대표점을 추출하여 패턴 생성기의 입력 데이터로 사용한다. 생물체의 형태 인식 방법은 문자 인식 방법과 몇 가지 차이점을 가지는데 문자의 경우 'q'와 'b'가 다르게 인식되지만 생물체의 경우 이 두 형태는 단지 하나의 형태가 회전한 결과이므로 두 형태를 동일하게 인식해야 한다. 그러므로 패턴 생성을 위한 입력 데이터도 다른 형태를 띄게 된다. 본 논문에서 제안한 방법은 지렁이, 뱀 등과 같은 물체의 행동 분석을 하기 위한 기초 데이터를 생성하는 좋은 방법이 될 수 있다.
거미류의 독선에서 분배되는 독액(venom)은 생성지는 위치에 따라 독물질과 점액물질의 두가지 종류로 구분되었다. 선 분비부의 전부와 분비 관에서 분비되는 독물질은 전자밀도가 높은 구형 과립의 형태로 합성된 후, 부분분비에 의해 내강으로 방출되었고, 선분비부의 후부에서 생성되는 점액물질은 커다란 덩어리의 형태로 집적된 후, 세포질의 일부와 함께 이출분비의 기작에 의해 방출되었다. 이들은 공통적으로 선상피세포에 발달된 조면소포체와 골지복합체를 거쳐서 생성되었으며, 분비물질의 성숙 단계에 따라 다양한 형태적 변이가 관찰되었다.
[서론] Pure Ti 및 Ti합금의 양극산화법에 의해 만들 수 있는 자기조직화된 나노튜브피막은 광촉매, 태양전지 등 다양한 분야에서 많은 연구가 되고 있다. 양극산화법에 의해 생성되는 산화피막층의 성장거동에 대해서 지금까지 용액의 pH, 온도 및 인가전압 등 양극산화조건의 영향에 대해 많은 연구가 보고 되었다. 하지만, 양극산화에 사용되는 기판의 특성에 대해서는 많은 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 pure Ti 및 Ti-Ni합금에 양극산화법에 의해 생성하는 나노튜브 피막층의 성장거동에 대해 기판의 특성(Ni농도 변화 및 phase변화)이 피막층의 형태 및 성장거동에 미치는 영향에 대해서 조사 하였다. [실험방법] Sample은 pure Ti 및 Ti-xNi(x=49.0, 51.1, 52.2, 52.5 at.%)를 이용하였다. Ti-Ni합금은 아크용해로 제작 후 $1000^{\circ}C$ 에서 24시간 균질화 처리 후 20% 냉간압연을 하였다. 합금의 조성 및 결정구조 분석은 EPMA 및 XRD를 통해 조사 하였고, 양극산화는 미량의 물 및 불화암모늄을 포함한 에틸렌글리콜 용액에서 20, 35, 50V 20분간 실시하였다. 양극산화법에 의해 형성한 산화피막층은 FE-SEM 및 TEM을 통해 관찰 하였다. [결론] Pure Ti의 경우 모든 조건에서 나노튜브형태의 산화막이 형성되는 것을 알 수 있었다. 하지만, Ti-Ni 합금의 경우 20V, 35V에서는 sponge 형태의 산화막이 형성되고, 50V에서만 나노튜브형태의 산화막이 형성 되었다. 또한, 모든 시편에서 양극산화 시간이 증가함에 따라 나노튜브형태의 산화막은 sponge 형태로 구조적 변화가 일어나는 것을 알 수 있었다. 그리고, 기판 Ni농도가 증가 함에 따라 형성되는 산화막의 형태 변화는 가속화 되는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과는 양극산화 초기 Ti의 우선적 산화에 의해 Ti과잉의 나노튜브층이 생성되고, 동시에 산화막과 합금계면에 Ni과잉층이 형성되는 것을 알 수 있었다. 산화막과 합금계면에 생성된 Ni과잉층에 의해 양극산화 시간이 증가함에 따라 sponge형태의 산화막이 생성되는 것을 알 수 있었다.
동일한 조건에서 순수한 물과 계면활성제인 DBS(dodecyl bezebe sulfonic acid) 25ppm을 첨가한 물에 대해 천연가스 하이드레이트를 제조시 가스의 함유량은 각각 80배와 160배로 2배의 차이가 발생한다. 이에 대해 본 연구에서는 결정 생성 형태의 관찰 및 $^{13}C$ NMR을 사용한 분광학적 구조 분석으로부터 이의 원인을 찾고자 하였다. 순수한 물과 DBS를 미량 함유한 물을 사용하여 whiskery 결정을 생성시킨 결과, 순수한 물을 사용한 경우보다 섬유 다발 형태가 매우 활발한 형태의 결정 형태로 가스하이드 레이트가 생성됨을 알 수 있었다. 또한 400MHz의 NMR을 사용한 분광학적 구조 분석으로부터 천연가스하이드레이트는 구조-I과 구조-II가 혼재된 결정 구조를 이루고 있음을 알 수 있었다. 또한 DBS를 함유한 물에 의해 제조된 천연가스하이드레이트는 arge cage를 많이 생성시키는 역할을 하는 분석 결과를 보였고 이것이 가스 함유량을 증대시키는 원인 중의 하나임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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