Phenol에 오염된 토양으로부터 토양을 복원하기 위하여 soxhlet 추출법과 microwave 에너지 추출법을 비교하였다. 그 결과 phenol에 오염된 토양으로부터 soxhlet 추출법으로 phenol을 회수하고자 할 때는 오염된 지 36 시간 전후에 메탄올과 물을 일정 비율 혼합하여 추출하는 것이 최고의 회수율을 가지는 것으로 관찰되었으며 그 회수율은 약 75 %에 이른다. 그리고 microwave 에너지 추출법을 사용할 경우 phenol에 오염된 지 36 시간 전후로 추출 용매는 acetone을 사용하여 추출 시간 60 초 동안 microwave 에너지를 주사하여 추출하는 것이 제일 좋은 회수율을 가지는 것으로 확인되었고 그 회수율은 약 85%였다. 따라서 오염 토양으로부터 오염 물질 제거시 soxhlet 추출법보다는 microwave 에너지 추출 방법이 보다 경제적이며 우수한 추출 효율을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 현지조사 및 항공영상을 통하여 해안선 측량의 인력낭비와 경제적 손실이 발생하게 되고 이를 최소화하기 위하여 약최고고조면의 표준 해안선으로부터 추출한 포인트와 다양한 국내외 위성영상(다목적실용위성 3호, SPOT-5, Landsat-8, Quickbird-2)에서 얻어진 각 영상별 디지타이징 포인트를 활용하여 광범위의 효율적인 해안선을 추출하기 위한 디지타이징을 실시하여 정확도 비교 분석을 실행한다. 약최고고조면의 표준 해안선의 포인트들과 각 위성별 해안선의 차이 값은 다목적실용위성 3호, Quickbird-2, SPOT-5, Landsat-8의 순서로 작게 나타났다. 다목적실용위성 3호와 Quickbird-2 간의 유의성 검증을 통하여 유의확률(양쪽)(significant probability (2-tailed))이 유의수준 1%에서 통계적으로 의미가 있는 값으로 나타났다. 그러므로 효율적인 해안선 추출을 위해서는 고해상도의 위성영상이 필요하고 영상 획득이 용이하면서 가격이 저렴한 다목적실용위성 3호를 사용한다면 국가의 자력으로 가장 효율적인 해안선 추출이 가능하다.
변량추출비 관리도는 현재의 관측값에 기초하여 다음 시점의 표본크기와 표본추출간격을 변화시키면서 공정의 변화를 탐지하는 관리도 절차이다. 만일 공정에서 추출한 현재의 관측값을 살펴볼 때 공정변화의 징후가 있는 경우에는 다음 시점의 표본추출비를 증가시켜, 즉 표본크기를 크게 하고 표본추출간격을 작게 하여 예상되는 공정변화를 더 빠르고 정확하게 탐지함으로보다 효율적인 공정관리를 수행하는 것이다. 본 연구는 변량추출비 ${\bar{X}}$ 관리도에서 사용하는 표본크기와 표본추출간격의 수를 달리하며 각각의 경우에 대한 통계적 효율을 계산하고 이를 비교하고자 한다.
중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.
컴포넌트 기술은 소프트웨어를 개발하는데 있어서 재사용성을 높이는 효과적인 기술로 널리 사용되고 있다. 특히, 이 기술은 응용프로그램을 개발하는데 있어서 모듈을 조립하는 개발 패러다임의 변화에 공헌이 있다. 효과적인 사용을 위해서, 컴포넌트는 응용프로그램이 원하는 기능을 조립이 용이하게 제공하여야 한다. 그러나 이러한 컴포넌트의 기능을 할당하여 컴포넌트를 추출하는 방법은 도메인 전문가에 의하거나 Ad-hoc방식으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 컴포넌트의 기능성 추출을 위해 프로세스와 이를 구현한 툴을 보여주어 효과적인 기능단위의 컴포넌트를 추출될 것으로 기대된다.
XML 스키마의 수가 급증함에 따라 동일한 도메인에 속하는 유사한 스키마를 통합하는 방법에 대한 관심이 증가하고 있다. 일반적으로 XML 스키마 통합 과정은 스키마 클러스터링과 통합 스키마 추출의 두 단계로 구성된다. 본 논문에서는 통합 스키마의 추출을 위한 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공통 구조 추출, 스키마 통합, 그리고 최적화의 세 단계로 이루어진다. 실험결과, 제안된 방법은 처리시간 및 정확도 측면에서 우수란 결과를 보였다.
본 연구에서는 핀치오프 된 cold-FET에서 게이트와 드레인 패드를 디임베딩하여 얻어지는 Z-파라미터와 게이트와 드레인 패드 커패시턴스를 제외한 핀치오프 된 cold-FET의 나머지 파라미터에 의해 모델링되는 Z-파라미터 사이의 잔차 오차를 최소화함으로써 HEMT의 모든 외인성 파라미터를 추출하는 기법을 제시한다. 제시된 기법을 사용하면 게이트와 드레인 모조패드의 추가적 제작 없이 게이트와 드레인 패드의 커패시턴스 값뿐 아니라 나머지 외인성 파라미터 값 모두를 성공적으로 추출할 수 있다.
본 논문에서는 고주파에서 동작하는 터널링 전계효과 트랜지스터 (TFET)의 소신호 파라미터 추출과 이에 대한 분석을 다루고 있다. 시뮬레이션으로 구현된 TFET의 채널 길이는 50 nm에서 100 nm 사이에서 변화되었다. Conventional planar MOSFET 기반의 quasi-static 모델을 이용하여 TFET의 파라미터 추출이 이루어졌으며 다른 채널 길이를 갖는 TFET에 대한 소신호 파라미터의 값을 게이트 바이어스 변화에 따라서 추출하였다. 추출 결과로부터 effective gate resistance와 transconductance, source-drain conductance, gate capacitance 등 주요 파라미터의 채널 길이 변화에 따른 경향성이 conventional MOSFET과 상당히 다른 것을 확인하였다. 그리고 $f_T$는 MOSFET과 달리 게이트 길이 역수의 값에 정확히 반비례하는 특성을 보였으며 TFET의 고주파 특성 향상을 transconductance의 개선이 아닌 gate capacitance의 감소에 의하여 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 근육 추출 방법에서 영상의 왜곡으로 인해 제외되었던 외복사근 영역의 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초음파 영상에서 측정할 근육 영역을 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근막과 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 전처리 과정을 통해 얻어진 영상에서 수직 방향으로 평균 이진화 기법을 적용한 후에 근막의 후보 영역을 추출한다. 추출된 근막의 후보 영역에서 형태학적인 특징을 이용하여 근막 영역 이외의 영역을 제거하고, 손실된 근막에 대해서는 형태학적 정보와 위치 정보를 이용하여 근막을 복원한다. 복원된 근막 영역에서 Convex 촬영시 나타나는 호의 정보를 이용하여 피부 영역을 제거한 후, Up-Down Search 방법을 적용하여 위 아래 방향으로 각각 탐색된 결과를 겹쳐서 근육의 후보 영역을 추출한다. 추출된 근육의 후보 영역에서 형태학적인 특징을 이용하여 잡음을 제거하고, 최종적으로 근육 영역을 추출한다. 근육 영역의 형태가 정확하게 추출되는 않은 경우에는 스미어링 기법을 적용하여 근육 영역을 복원한 후, 최소 자승법을 이용하여 근육의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 복부의 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.154-159
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2001
본 논문에서는 인공위성연구센터에서 수행한 아리랑 1호 EOCdud상으로부터의 DEM 생성작업에 관하여 보고한다. EOC 영상으로부터 DEM을 생성하는 작업은 기존의 인공위성연구센터에서 SPOT영상으로부터 DEM 생성을 위하여 개발한 S/W를 이용하여 이루어졌다. 본 논문에서는 DEM생성작업을 크게 카메라 모델링 단계와 영상정합 단계로 구분하여 논의한다. 카메라 모델링 단계에서는 SPOT용으로 개발된 카메라 모델링 기술이 EOC 영상에 적용될 수 있는지를 검토한다. 영상정합 단계에서는 EOC 영상으로부터 가장 우수한 성능의 DEM을 추출하기 위한 영상 정합 파라미터를 추출해낸다. 각 단계별로 EOC 영상을 적용했을 때의 결과를 SPOT 영상을 적용했을 때의 결과와 비교한다. 카메라 모델링과 영상정합의 결과로 EOC 영상으로부터 생성한 DEM의 최종 높이 오차는 약 19m(RMS)로 나타났다. 결론으로 EOC로부터 생성한 DEM의 성능을 SPOT 영상으로부터 얻은 DEM의 성능과 비교하고 향후 EOC 영상으로부터 DEM 생성 작업의 실용화를 위해 필요한 추가 작업들을 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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