본 연구에서는 다양한 수소 생산 방법 중 하나인 천연가스 수증기 개질반응(natural gas steam reforming reaction)에 대해 일반적인 충전층반응기와 반응기와 수소분리기가 결합된 새로운 형태의 분리막 반응기에서의 성능에 대한 비교분석을 수행하였다. Xu 와 Froment에 의해 기존에 발표된 실험결과를 바탕으로 상업용 화학공정모사기인 Aspen $HYSYS^{(R)}$ 모델이 개발되었으며, 반응온도, $H_2$ 투과량, Ar 유량 등이 분리막 반응기에서의 반응물의 전환율 및 $H_2$ 수율 향상도에 미치는 영향에 대해 분석한 결과 분리막 반응기에서 보다 많은 양의 수소수율 및 메탄전환율이 확인되었다. 더 나아가, 전체 시스템에서 필요로 하는 열량을 공급하기 위해 요구되는 천연가스의 양에 초점을 맞춰 분리막 반응기에서의 원가절감 가능성을 평가한 결과, 분리막 반응기에서 10.94%의 원가절감이 관찰되었다.
본 논문에서 비대칭 멀티 코어 구조의 스마트 모바일 단말에서 실시간성 보장과 에너지 소비량 절감을 고려한 작업 스케쥴링 기법을 제안한다. 최근 VR, AR, 3D 등 고성능 응용프로그램은 실시간과 고수준 작업이 요구된다. 스마트 단말은 배터리에 의존적이므로 높은 에너지 효율을 위해서 big.LITTLE 구조가 적용되었지만, 이를 제대로 활용하지 못함으로써 에너지 절감효과가 반감되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 big.LITTLE 구조의 단말에서 실시간성과 높은 에너지 효율을 높일 수 있는 비대칭 멀티코어 할당 기법을 제안한다. 이 기법은 SVM 모델을 활용해서 실제 작업의 실행시간을 예측하고 이를 통해서 에너지 소모와 실행시간을 최적화한 알고리즘을 제안한다. 상용 스마트폰에서의 비교실험을 통하여 제안기법이 기존 기법과 유사한 실행시간을 보장하면서 에너지 소비량의 절감을 보였다.
교육부가 중점 추진하는 누리과정은 교육과 보육에 대한 국가차원의 표준화된 교육과정으로서 취학전 교육의 질을 제고하고, 생애 초기의 공정한 출발선을 보장하며 전 영역에서 창의 인성 교육을 강조하고 있다. 영유아기 누리과정의 창의교육을 위한 곤충로봇을 개발하여 흥미와 교육효과를 높였다. 기존의 지면을 사용한 조립도와 온라인 홈페이지를 이용한 교육용 로봇의 조립과 학습에 VR을 이용하여 조립과 교육내용학습에 효과를 높였다. 유아들이 로봇을 학습하기 위해서는 적극적인 관심과 학습의 동기가 필요하며 정보기반사회에서의 정보기술을 활용한 창의적인 학습 또한 필요하다. 증강현실에서 사용될 마커는 로봇에 관한 3차원의 모델정보를 연계하여 증강하고, 이는 마커를 통하여 증강현실의 대상 마커와 카메라와의 상대 좌표계 변환을 구하고, 그 마커내의 패턴을 이용하여 미리 정의된 패턴 중 무엇인지에 대한 결정을 할 수 있도록 한다. 본 논문을 통하여 교육용 조립로봇의 현실세계에서의 창의교육과 증강 가상환경으로 표현되는 스마트교육을 융합하여 새로운 형태의 첨단 스마트교육을 제시하여 국가인재의 조기육성을 통한 인재대국의 기초를 마련하고자 한다.
본 논문에서는 선로의 이용률 예측을 기반으로 하여 폴링 주기를 동적으로 변경시킬 수 있는 새로운 폴링 기법을 제시한다. 폴링은 네트워크 모니터링의 가장 중요한 기능이지만, 네트워크가 congestion 상태일 때 과대한 폴링 데이터는 네트워크를 심각한 congestion 상태로 만든다. 따라서 기존의 여러 폴링 기법들이 이전 시점에 폴링 요청했을 때 수신한 응답 메시지의 Round Trip Time 또는 폴링한 값의 선로 이용률을 통해 네트워크 congestion 또는 에이전트의 로드 여부를 판단하여 폴링 주기를 변경하여 폴링 트래픽을 조절하였으나 이는 이전 시점의 폴링을 근거로 폴링 주기를 변경하는 기법이기 때문에 폴링하고자 하는 당 시점의 네트워크 상태를 반영하지 못한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 과거의 데이터를 근거로 폴링 시점에 폴링 데이터가 폴링 경로 상의 선로 이용률 임계값을 위반하는지를 예측하여 이를 통해 폴링 주기를 변경시킨다. 본 논문에서는 Box-Jenkins의 AR (Autoregressive) 모델을 사용하여 네트워크를 구성하는 각 선로의 이용률을 예측하였고 임계값 위반 여부를 확률로 제시하였다. 또한, 제시한 선로 이용률 예측 기반의 동적 폴링 기법을 실제 네트워크에 적용하여 적합성 여부를 평가하였고, 실험을 통하여 적절한 수준의 선로 이용률 임계값과 임계값 위반 확률을 판단함으로써 본 기법의 성능을 최대화하였다.
본 연구는 칡청국장 및 칡청국장 캡슐함유 식이가 체중, 지방축적, 지질대사 등에 미치는 효능을 알아보기 위하여 선천성 비만 및 인슐린 비의존성 당뇨병의 모델동물인 ob/ob 마우스를 대상으로 정상대조군(NC: 일반식이군), 양성대조군(PC: 2% 청국장함유군), 칡청국장 2% 함유군(AR: 2% 칡청국장), 칡청국장 캡슐군(ARC: 2% 칡청국장 캡슐함유)으로 나누어 10주간 실험하였다. 체중 및 식이효율은 칡청국장 캡슐군에서 정상대조군에 비하여 유의하게 감소하였다. 혈청 콜레스테롤, LDL-콜레스테롤, 중성지방, 혈당 및 동맥경화지수는 칡청국장 캡슐군에서 정상대조군에 비하여 유의하게 감소하였다. 칡청국장 캡슐군에서 지방간의 전형적인 지방축적의 억제효과를 보였다. 간조직의 SOD, CAT, GST 활성은 칡청국장 캡슐군에서 정상대조군에 비하여 유의하게 증가하였다. 이에 칡 추출물 청국장 및 캡슐형태의 투여는 지방함량의 저하효과, 혈당강하효과, 항산화계의 활성도 증가 등의 효과를 통하여 항비만기능이 있으며, 칡청국장 캡슐형의 기능성이 높다는 사실을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 휴대용 초음파 피부 미용기 사용시 집속 초음파의 조사 위치를 증강현실 (Augmented Reality: AR) 기법을 통해 사용자에게 보여주어 안전하게 셀프시술을 하도록 하는 안드로이드 앱을 개발하고 시험을 통해 유용성을 보인다. 사용자가 초음파 미용기로 얼굴 부위를 시술하는 동안에 스마트폰 카메라를 통해 사용자의 얼굴과 얼굴위의 초음파 조사 위치를 실시간 검지한 후, 얼굴 영상위에 조사 위치를 표시하여 사용자에게 보여줌으로서, 초음파가 동일한 부위에 과도하게 중복되어 조사되지 않도록 한다. 이를 위해 ML-Kit를 이용하여 사용자 얼굴의 랜드마크(landmark)들을 실시간 검지하고 얼굴형상 기준 모델과 비교하여 얼굴의 회전과 이동 등의 자세를 추정한다. 미용기의 초음파 조사부위에 LED를 장착하고 조사 중에 작동시킨 후, LED의 불빛의 위치를 탐색하여 스마트폰 화면상의 초음파 조사 위치를 알아내고, 추정된 자세정보를 토대로 얼굴 영상위에 조사 위치를 정합시켜 표시한다. 앱에서 수행되는 각 작업들을 스레드와 타이머를 통해 구현하여 전체 작업이 75ms 이내에서 실행된다. 시험 결과, 120개의 초음파 조사 위치를 정합하고 표시하는 데 걸린 시간은 25ms 이하이고, 얼굴이 크게 회전하지 않는 경우 표시 정확도는 20mm 이내 임을 알 수 있다.
피부를 통한 최적의 광투과 치료방식은 국소병변에 직접적으로 광을 조사할 수 있는 장점을 가지나 피부의 가장 바깥 부분인 각질부의 다양한 피부색상으로 인해 광전달 능력에 차이가 있고 다양한 환자에 따라 치료가 부적절 할 수가 있다. 본 연구에서는 피부 임피이던스에 따른 광조사 방식에 따른 일정한 측정을 하기 위해 피부 임피이던스 방식과 피부영역 추출을 통해 색상정보와 차영상을 이용한 방법 즉, 색상정보를 이용한 HIS와 YIQ의 성분이 가장 보편적인데 실험에서는 피부색상에 해당하는 각 색상성분을 탐색한 다음, 색상정보를 이용한 결과로 환자의 피부모델 영역검출에 따라 결과를 영상정보를 통해 개개인의 피부모델을 자동적으로 생성, 측정하여 피부색깔, 에너지, 파장, 폭, 조사시간, 펄스지연 등을 추출하여 원하는 최적의 모델과 특성을 조사하며, 피부 임피이던스에 따른 병변치료 펄스모델링의 기준을 구하였고, 피부부하에 따른 최적의 광조사 펄스모델링 시스템을 설계하여 제작하여, 피부칼라에 따른 적절한 치료펄스 데이터베이스를 구축하였다.
현재 진행되고 있는 디지털교과서 시범사업은 연구학교를 중심으로 다양한 컨텐츠 활용 및 연구사례 등을 도출하고 있다. 그러나 현재의 디지털교과서는 기존 온라인 학습콘텐츠와 유사한 상호작용 및 교수학습 모델을 제공하며 특히 태블릿 기반 콘텐츠의 학습효과 및 탐구능력 등과 같은 연구사례가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 태블릿 기반의 차세대 디지털교과서를 위한 교수학습 모델을 제안하며 특히 디지털 잉크 기반의 스케치 인터페이스 및 증강현실 기술을 이용한 상호작용 모델을 설계하였다. 제안된 연구기법은 학습콘텐츠로 구현되었으며 이를 통한 교수자와 학습자간의 활발한 상호작용 및 학습몰입감의 효과를 규명하였다. 본 연구의 결과는 향후 미래형 디지털교과서 개발 및 적용 시 효과적인 개발방안이 될 것이다.
얼굴 검출은 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 과정으로, 얼굴 인식 및 인증 과정의 속도와 정확도를 효율적으로 높여주는 작업이며 그 응용분야도 다양하다. 기존에 개발된 얼굴 검출 방법들은 얼굴의 전체 형태를 바탕으로 검출을 수행하기 때문에 착용물 또는 신체 부위로 인해 일부가 가려져 폐색된 얼굴에 대해서는 그 검출 성능이 크게 하락할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 얼굴 영상을 지역적 특징 기술자의 집합으로 표현하고, 이에 대한 통계적 확률 모델을 추정한 뒤 이를 이용하여 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. AR 데이터베이스와 Caltech 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 제안하는 얼굴 검출 방법이 일부가 폐색된 얼굴 검출에 효과적임을 확인하였다.
많은 플라즈마 공정 중에 건식 식각은 복잡하고 표면반응이 잘 알려지지 않은 등의 이유로 가장 어려운 분야 중의 하나이다. 이러한 이유로 식각 장치 디자인뿐만 아니라 플라즈마를 이용한 건식 식각의 공정 조건은 수많은 시행착오를 통해 시도되어 왔다. 이런 문제들을 극복하기 위해 많은 연구자들에 의해서 다양한 방법과 tool을 이용해 모델링이 시도되고 있다. 본 연구에서는 $CF_4$ 가스를 이용한 유도결합 플라즈마에 의해 Si와 $SiO_2$를 식각하는 것을 상용 프로그램인 전산모사 유체역학 시뮬레이터인 CFD-ACE+를 이용하여 모델링했다. 150 mm 직경의 웨이퍼에 대한 모델은 식각 속도 실험결과와 비교 하였다. Ar의 경우 20 mTorr에서 13.56 MHz, 500 W인가 시 2.0 eV의 전자온도와 $7.3{\times}10^{11}\;cm^{-3}$의 전자밀도가 계산결과와 상당히 일치하게 측정되었고, $CF_4$를 이용한 $SiO_2$ 식각에서도 식각 속도가 평균 190 nm/min로 일치했고 식각 균일도는 3% 였다. 450 mm 웨이퍼 공정용 장치의 모델 계산 결과에서는 안테나와 기판의 거리, 챔버의 단면적, 기판 지지대와 배기구와의 높이 등 기하학적인 구조와 각 안테나 턴의 위치 및 전류비가 플라즈마 균일도에 많은 영향을 주었으며, 안쪽부터 4 turn이 있는 경우 2번째, 4번째 turn에만 1:4의 전류비를 인가했을 때, 수십%의 전자밀도의 불균일도를 4.7%까지 낮출 수 있었다. 또한, Si 식각에서는 식각 속도의 분포가 F radical의 분포와 같은 경향을 보임을 확인했고, $SiO_2$ 식각에서는 전자 밀도의 분포와 일치함을 확인함으로써 균일한 식각을 위해서 두 물질의 식각 공정에서는 다른 접근의 시도가 필요함을 확인했다. 플라즈마의 준중성 조건을 이용해서 Poisson 방정식을 풀지 않고 sheath를 해석적 모델로 처리하는 방법과, Poisson 식으로 정전기장을 푸는 방법을 통해서 입사 이온의 에너지 분포를 비교하였다. 에너지 범위는 80~120 eV로 같지만, 실험에서는 IED가 낮은 에너지 쪽이 더 높게 측정됐고, 계산 결과에서는 높은 에너지 쪽이 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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