본 연구에서는 건축정보모델링(Building Information Modeling, BIM) 데이터와 증강현실기술의 결합을 통한 기본적인 형태의 건축설계지원도구의 개발 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 투명형 디스플레이, Mock-up 모델 및 디지털 건축 모델을 적극적으로 활용하여 다자간 디자인 검증 협업작업을 진행할 수 있는 시스템으로서, 투명형 디스플레이를 증강현실에 이용하기 위한 하드웨어 구성 및 고유한 시스템 프레임의 형태를 제안하고, 사용자의 시점에 맞는 증상현실 영상을 제시하기 위한 캡쳐 이미지의 배경 제거 및 관찰자 시점의 보정에 대해서 설명한다. 그리고 건축분야에서 많이 활용되고 있는 BIM으로 작성된 디지털 건축 모델의 증강현실 활용 가능성에 대하여 검토하였다. 또한 본 논문에서 제작한 2인용의 건축디자인 협업 시스템은 보다 많은 사용자가 작업을 진행할 수 있는 시스템으로 확장이 가능하며, 확장된 디자인평가시스템을 구성하기 위한 설계안에 대해서 제안한다. 이와 같은 증강현실기술을 이용한 건축설계지원도구의 개발을 통해 건축디자인 분야에서 실물 모델 및 BIM 저작툴로 작성된 디지털 모델을 적극적으로 활용하여, 보다 효율적이고 경제적인 건축디자인 검증 작업이 가능할 것으로 생각된다.
본 연구에서는 중적외선용 줌 광학계를 비열화에 유리한 소재 조합으로 구성하기 위해 비열화 유리 지도를 이용한 반복적인 설계 방법을 제시한다. 일반적으로 중적외선용 유리 소재는 가시광선용 소재에 비해 온도변화에 매우 민감하다. 또한 줌 광학계는 이동군이 존재하여 온도 변화에 따른 성능 보상이 어느 정도 가능하지만, 광학 렌즈에 적절한 소재가 배치되지 않으면 온도에 따른 이동군의 보상량이 크게 발생하여 비열화 설계 시 어려움이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 비열화 유리 지도상에서 수차 보정을 위한 값을 분석하여 비열화에 유리한 소재로 중적외선용 줌 광학계를 구성하고, 초점거리 2배 확장기를 부착하여도 온도 변화에 안정적인 확장형 줌 광학계를 설계하였다.
녹차 품질평가의 한 요인이 되는 색도 평가 시 기존 평가 방법인 육안평가 혹은 색차 분석에 의존하고 있는 현행 분석방법을 신속, 간편하며 재현성이 높고, 녹차 품질관련 기타 성분과 동시분석이 가능한 녹차 색차 분석용 NIRS 검량식을 작성한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 공시된 녹차 시료를 대상으로 색차계를 이용하여 색도 값(L, a, b)을 조사한 결과 검량식 작성용 시료는 L값이 평균 53.37($48.52{\sim}57.72$), a값이 평균 -7.55($-10.02{\sim}-4.63$), b 값이 평균 18.07($14.00{\sim}22.02$)을 나타내었고, 작성 검량식의 평가용으로 이용된 예견치 분석용 시료와 거의 동일한 범위를 나타내었다. 2. 녹차의 색차 분석용 NIRS 검량식을 검토한 결과 색차 중 명도에 해당하는 L 값은 원시 스펙트럼에 2차 미분(2nd derivative, 8 nm gap, 6 points smoothing, 1 point second smoothing)을 수행한 조건에서 $R^2$ = 0.936으로 가장 우수한 양상을 나타내었고, 적색에 해당되는 색차 a값과 황색에 해당하는 b값은 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 4 points smoothing, 1 point second smoothing)조건에서 $R^2$가 각각 0.991 및 0.958로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 3. 최적의 녹차 색차 분석용으로 작성된 각각의 NIRS 검량식을 미지시료에 적용하여 정확성을 평가한 결과 색도값 L, a 및 b의 결정계수는 각각 0.905, 0.986 및 0.931로 매우 높은 상관을 보였으며, 이들 검량식은 향후 NIRS를 이용한 녹차 관련 연구 및 녹차 산업현장에서 품질관리를 위한 효율적 분석방법으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
자바 섭입대 위에 존재하는 인도네시아 메라피 화산은 1~5년의 주기를 가지는 화산활동이 활발한 성층화산이다. 대체적으로 화산폭발지수가 1-3정도의 규모로 나타나는데 비해 최근 2010년 분화는 화산폭발지수가 4까지 올라가 386명을 사망자를 유발했다. 본 연구에서는 40년간 지구를 관측해온 Landsat 영상을 이용하여 18년 동안 메라피 화산의 지표변화를 관측하였다. 연구를 위해 1994년 7월 6일부터 2012년 9월 1일까지 총 55장의 Landsat-5,7 영상을 수집하였으며, 밴드조합영상을 통해 화산쇄설류의 흐름이 시간에 따라 이동함을 확인하였다. 화산쇄설류가 덮고 있는 지역을 추출하기 위해서, COST model을 이용한 대기보정 후 감독분류를 수행하였으며, 그 결과 CVP 보고서에 기재된 화산쇄설류의 분화 방향과 추출된 화산쇄설류 영역의 변화가 거의 일치했다. NASA에서 제공하는 Landsat-5,7 위성의 열적외선 밴드를 이용한 온도 추출 기법을 적용하여 분화구 지역의 평균 지표온도를 산출한 결과, 분화 전 지표 온도가 급격히 상승하고, 분화 후 온도가 하강하는 양상을 반복적으로 나타냈다. 비록 기상조건에 따른 영상획득에 제약이 있지만, 장기간 발생된 메라피 화산의 지표변화를 확인하는데 있어서 Landsat 위성 영상이 매우 유용한 도구임을 확인했다.
A previous study (Berzaghi et al., 2001) evaluated the performance of 3 calibration methods, modified partial least squares (MPLS), local PLS (LOCAL) and artificial neural networks (ANN) on the prediction of the chemical composition of forages, using a large NIR database. The study used forage samples (n=25,977) from Australia, Europe (Belgium, Germany, Italy and Sweden) and North America (Canada and U.S.A) with reference values for moisture, crude protein and neutral detergent fibre content. The spectra of the samples were collected using 10 different Foss NIR Systems instruments, only some of which had been standardized to one master instrument. The aim of the present study was to evaluate the behaviour of these different calibration methods when predicting the same samples measured on different instruments. Twenty-two sealed samples of different kind of forages were measured in duplicate on seven instruments (one master and six slaves). Three sets of near infrared spectra (1100 to 2500nm) were created. The first set consisted of the spectra in their original form (unstandardized); the second set was created using a single sample standardization (Clone1); the third was created using a multiple sample procedure (Clone6). WinISI software (Infrasoft International Inc., Port Mathilda, PA, USA) was used to perform both types of standardization, Clone1 is just a photometric offset between a “master” instrument and the “slave” instrument. Clone6 modifies both the X-axis through a wavelength adjustment and the Y-axis through a simple regression wavelength by wavelength. The Clone1 procedure used one sample spectrally close to the centre of the population. The six samples used in Clone 6 were selected to cover the range of spectral variation in the sample set. The remaining fifteen samples were used to evaluate the performances of the different models. The predicted values for dry matter, protein and neutral detergent fibre from the master Instrument were considered as “reference Y values” when computing the statistics RMSEP, SEPC, R, Bias, Slope, mean GH (global Mahalanobis distance) and mean NH (neighbourhood Mahalanobis distance) for the 6 slave instruments. From the results we conclude that i) all the calibration techniques gave satisfactory results after standardization. Without standardization the predicted data from the slaves would have required slope and bias correction to produce acceptable statistics. ii) Standardization reduced the errors for all calibration methods and parameters tested, reducing not only systematic biases but also random errors. iii) Standardization removed slope effects that were significantly different from 1.0 in most of the cases. iv) Clone1 and Clone6 gave similar results except for NDF where Clone6 gave better RMSEP values than Clone1. v) GH and NH were reduced by half even with very large data sets including unstandardized spectra.
Olivan, Mamen;Delaroza, Begona;Mocha, Mercedes;Martinez, Maria Jesus
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1256-1256
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2001
The physico-chemical and texture characteristics of meat determine the nutritional, technological and sensory quality. However, the analysis of meat quality requires expensive, laborious and time consuming analytical methods. The objective of this study was to evaluate NIR spectroscopy using transmittance for determining the moisture, fat, protein and total pigment content, the water holding capacity (WHC) and the toughness of beef meat. A total of 318 spectra were recorded from ground beef samples by a Feed Analyzer 1265 of Infratec. The samples were obtained from the Longissimus muscle of the 10$^{th}$ rib of yearling bulls, ground with an electrical chopper, vacuum packaged, aged during 7 days and frozen at -24$^{\circ}C$ until the analyses were done. Moisture content was measured by oven drying at 10$0^{\circ}C$, fat content was determined by Soxhlet extraction and protein content was estimated from nitrogen content using the Kjeldahl analysis. The total pigment content was determined by the method of Hornsey and the WHC using the method of filter paper press. The instrumental evaluation of texture (maximum load WB, maximum stress MS and toughness) was conducted in an Instron equipment with a Warner-Bratzler shearing device. This analysis was performed on a chop of 3.5 cm obtained from the longissimus of the 8$^{th}$ rib, aged during 7 days, kept frozen at -24$^{\circ}C$ and cooked before the analysis. Near infrared spectra were recorded as log 1/T (T=transmittance) at 2 nm intervals from 850 to 1050 nm using a Feed Analyzer 1265 of Infratec. Calibrations were performed with the WinISI software (vs. 1.02) using the MPLS method. To examine the effect of scatter correction o. derivation of spectra on the calibration performance, calibrations were calculated with the crude spectra or pretreated with different mathematical treatments (inverse MSC, SNVD) and/or second derivative operation. For chemical composition, the use of the scatter corrections improved the calibration statistics, in terms of lower SECV and higher $r^2$. In most of the variables, the use of the 2$^{nd}$ derivative improved the predictions, mainly when combined with the SNVD treatment. However, for predicting the texture traits, the best estimation was obtained from the crude spectrum. These results showed that the equations obtained for predicting moisture, fat and total pigments were very accurate, with $r^2$ being higher that 0.9. However, the prediction of the texture traits (WB, MS, toughness) from ground meat was poor.
The composition of rural Green Village requires higher utilization of renewable energy in those selected rural villages. The purpose of this study is to select the best results of rural green villages when using photovoltaic power system(PV system). 10 different rural villages in Chubumyeon, Keumsan, Chungnam province, were selected as study villages. This study shows measured solar radiation data, a 20-year time series data, and GIS spatial analysis; and whose were used to predict the photovoltaic power generation. PV system is used as a form with capacity of 3kWp to use for personal and public houses. Generation data was calculated by the town, where the economics of the Green Village location analysis was performed; and the solar radiation's correction factor was calculated by the 20-year time series data and measured data by study villages. By applying to the data of DEM, slope and aspect of the study villages were found, therefore performed. Spatial analysis tools were performed by using solar radiation map's tools. Those data found were used to calculate the average needed energy every months. When used the properly calculated data, towns performed economical energy consumption in rural Green Village. Every study villages have showed very high potential for PV system. Sungdangri ranked at the first (7,401kWp/year), Jangdaeri follows behind to the second (7,203kWp/year) and Yogwangri at third (7,89kWp/year) which shows higher developed energy than other study villages. The areas covered of these three towns are as follows: Sungdangri at $33,300m^2$, Jangdaeri covers $18,000m^2$ and Yogwangri shows $46,800m^2$. With these results, analyzing the potentials using GIS spatial analysis before installation of PV system was possible. Also different villages and topography in study villages have showed various results by the area. For convenience and to shorten research time, it is possible and enough to use solar radiation tools when studying spatial analysis of solar radiation.
지형 정규화 기법은 영상 촬영 시의 광원, 센서 및 지표면 특성에 따라 발생하는 밝기값 상의 지형적인 영향을 제거하는 방법으로, 지형 조건으로 인해 동일 피복의 픽셀들이 서로 다른 밝기값을 지닐 때 그 차이를 감소시킴으로써 평면 상의 밝기값과 같아 보이도록 보정한다. 이러한 지형적인 영향은 일반적으로 산악 지형에서 크게 나타나며, 이에 따라 산불 피해 지역 추정과 같은 산악 지형에 대한 영상 활용에서는 지형 정규화 기법이 필수적으로 고려되어야 한다. 그러나 대부분의 선행연구에서는 중저해상도의 위성영상에 대한 지형 보정 성능 및 분류 정확도 영향 분석을 수행함으로써, 고해상도 다시기 영상을 이용한 지형 정규화 기법 분석은 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 PlanetScope 영상을 이용하여 신속하고 정확한 국내 산불 피해 지역 탐지를 위한 각 밴드별 최적의 지형 정규화 기법 평가 및 선별을 수행하였다. PlanetScope 영상은 3 m 공간 해상도의 전세계 일일 위성영상을 제공한다는 점에서 신속한 영상 수급 및 영상 처리가 요구되는 재난 피해 평가 분야에 높은 활용 가능성을 지닌다. 지형 정규화 기법 비교를 위해 보편적으로 이용되고 있는 7가지 기법을 구현하였으며, 토지 피복 구성이 상이한 산불 전후 영상에 모두 적용, 분석함으로써 종합적인 피해 평가에 활용될 수 있는 밴드 별 최적 기법 조합을 제안하였다. 제안된 방법을 통해 계산된 식생 지수를 이용하여 화재 피해 지역 변화 탐지를 수행하였으며, 객체 기반 및 픽셀 기반 방법 모두에서 향상된 탐지 정확도를 나타내었다. 또한, 화재 피해 심각도(burn severity) 매핑을 통해 지형 정규화 기법이 연속적인 밝기값 분포에 미치는 효과를 확인하였다.
본 연구의 목적은 문제해결의 결과로 나타나는 성공과 실패에 대한 학생들의 사고 과정을 유사성의 관점에서 이해하고자 하는 것이다. 따라서 사례연구 방법을 사용하여 정답을 제시한 학생들의 사고과정이 반드시 바람직하지 않을 수 있다는 의사(擬似) 분석적 사고와 분석적 사고에 대한 Vinner(1997a, 1997b)의 연구내용을 근거로 학생들의 사고과정을 분석하고자 하였다. 본 사례 연구 분석 결과, 학교 성적이 중상위권인 2명의 연구대상자들은 각각 의사(擬似) 분석적 사고와 분석적 사고를 함으로써 대수 문장제 해결에서 성공하거나 실패하였다. 학생들의 의사(擬似) 분석적 사고와 분석적 사고의 특징은 구조적 유사성의 구성에서 각 연구 대상자들이 인식한 해법 공식이 변형이 가능한 것인가의 여부와 해법을 적용하는 과정에서 학생 자신의 사고를 통제하거나 조절할 수 있는가의 여부에 따라 구분된다는 것이었다. 따라서 본 연구에서는 학생들이 해법으로 인식하는 공식의 형태가 어떠한 것이며, 그러한 해법을 어떻게 적용하는가를 유사성의 관점에서 문제 해결의 성공 여부와 관련하여 분석할 수 있었다.
In this review, the terminology that is used to describe ileal amino acid (AA) digestibilities in piglet feed ingredients is defined. If one accepts that the determination of AA digestibilities should be based on the ileal analysis method, one should consider that ileal digesta contains variable amounts of endogenous crude protein (CP), which originates mainly from digestive secretions, sloughedoff epithelial cells and mucins. The ileal endogenous CP and AA losses are separated into basal ileal endogenous CP and AA losses ($IAAL_{B}$), which are not influenced by the feed ingredient composition, and specific ileal endogenous CP and AA losses ($IAAL_{S}$), which are induced by feed ingredient characteristics such as level and type of fiber and anti-nutritional factors (ANF). Depending how ileal endogenous CP and AA losses are considered in the measurement of CP and AA digestibilities, digestibility values are expressed as apparent (AID), standardized (SID), or true (TID) ileal digestibilities of CP and AA. The main concern associated with the use of AID values in diet formulation for pigs is that they are not additive in mixtures of feed ingredients. Consequently, the concept of standardized ileal CP and AA digestibilities was introduced by correcting AID values for basal ileal endogenous CP and AA losses ($IAAL_{B}$). The correction for both $IAAL_{B}$ and $IAAL_{S}$ yields TID values, however, routine procedures to measure $IAAL_{S}$ are not yet available. In principle, SID values should be preferred, because they represent the fundamental properties of the feed ingredient. There exist only few reports on SID of CP and AA in feedstuffs frequently used in piglet nutrition. These include soybeans (SB), soybean meal (SBM), soy proteins (SP), soy protein concentrate (SPC), soy protein isolate (SPI), corn gluten (CG), wheat gluten (WG), pea protein (PeaP), potato protein (PotP), fish meal (FM) and whey proteins (WP), but the results obtained are inconsistent. Differences in SID values within feed ingredients may, at least in part, be attributed to different processing conditions or inherent differences of the assay feed ingredients. Moreover, there is some evidence that the determination of SID values and $IAAL_{B}$ in piglets may be confounded by the dietary CP level of the assay diet, age and (or) body weight (BW), the level of feed intake or the methodological approach used to determine $IAAL_{B}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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