자동차 외장 디자인은 차량의 첫인상을 만들지만, 엔지니어링 입장에서는 공력 및 바람소리 성능에 중요한 요소이다. 외장 디자인은 차량의 프로토 타입 시점에 변경하기는 불가능하기 때문에 차량 초기 디자인 단계에서 외장 디자인을 점검하고, 바람소리 수준을 예측하는 것이 중요하게 된다. 외장 디자인 요소 중 차량 바람소리에 중요한 A필라와 와이퍼에 대한 바람소리 해석 기법은 개발되어 적용되고 있으나, 해석 및 모델링 과정이 복잡하고 시간이 많이 소모되기 때문에 엔지니어입장에서 디자이너 및 설계자와 함께 A필라 및 와이퍼 형상별 기여도를 검토하기엔 시간적인 여유가 부족하게 된다. 본 논문에서는 최적화를 위하여 A필라 형상 및 와이퍼 형상에 따라 바람소리 해석 S/W인 PowerFLOW(PowerClay 모델링 S/W, SEA-Baced(Statistical Energy Analysis-Based) 실내소음 해석툴, Turbulent Acoustic Power 해석툴)를 이용하여 실내소음을 해석적으로 예측하고, 예측한 결과를 이용하여 반응 표면법을 이용하는 최적화 S/W인 modeFRONTIER를 이용하여 디자인 요소에 대한 반응면을 구축하여, 디자인 요소와 실내 소음간의 상관성을 구성하여, 디자인 단계에서 A필라와 와이퍼에 의한 바람소리 수준을 예측하였다. 최적화 결과 및 반응면 구축 예측 결과에 대하여 실제 시험을 통하여 예측 경향성을 판단하고, 해석 및 예측에 대한 신뢰성을 확인하였다. 최종적으로 해석 및 반응면 구축 과정을 통하여 A필라 및 와이퍼에 대한 차종별 CAT(Computer Aided Test) 분석툴을 개발하고, 실제 차량 개발 과정에 적용하여 효용성을 확인하였다.
We have developed a prototype patient monitoring system including module-based bedside units, interbed network, and central stations. A bedside unit consists of a color monitor and a main CPU unit with peripherals including a module controller. It can also include up to 3 module cases and 21 different modules. In addition to the 3-channel recorder module, six different physiological parameters of ECG, respiration, invasive blood pressure, noninvasive blood pressure, body temperature, and arterial pulse oximetry with plethysmogaph are provided as parameter modules. Modules and a module controller communicate with up to 1Mbps data rate through an intrabed network based on RS-485 and HDLC protocol. Bedside units can display up to 12 channels of waveforms with any related numeric informations simultaneously. At the same time, it communicates with other bedside units and central stations through interbed network based on 10Mbps Ethernet and TCP/IP protocol. Software far bedside units and central stations fully utilizes gaphical user interface techniques and all functions are controlled by a rotate/push button on bedside unit and a mouse on central station. The entire system satisfies the requirements of AAMI and ANSI standards in terms of electrical safety and performances. In order to accommodate more advanced data management capabilities such as 24-hour full disclosure, we are developing a relational database server dedicated to the patient monitoring system. We are also developing a clinical workstation with which physicians can review and examine the data from patients through various kinds of computer networks far diagnosis and report generation. Portable bedside units with LCD display and wired or wireless data communication capability will be developed in the near future. New parameter modules including cardiac output, capnograph, and other gas analysis functions will be added.
음성 인식 기술의 발전에도 불구하고 잡음 환경하의 음성 인식은 여전히 어려운 분야이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 음성 정보 이외에 시각 정보를 이용한 시각 음성인식에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 시각 정보 또한 음성과 마찬가지로 주위 조명 환경이나 기타, 다른 요인에 따른 영상잡음이 존재하며, 이런 영상잡음은 시각 음성 인식의 성능 저하를 야기한다. 따라서 인식 성능 향상을 위해 시각 특징 파라미터를 어떻게 추출하느냐는 하나의 관심분야이다. 본 논문에서는 HMM기반 시각 음성인식의 인식 성능 향상을 위한 영상 기반 접근방법에 따른 시각 특징 파라미터의 추출 방법에 대하여 논하고 그에 따른 인식성능을 비교하였다. 실험을 위해 105명에 화자에 대한 62단어의 데이터베이스를 구축하고, 이를 이용하여 히스토그램 매칭, 입술 접기, 프레임 간 필터링 기법, 선형마스크, DCT, PCA 등을 적용하여 시각 특징 파라미터를 추출하였다. 실험결과, 제안된 방법에 의해 추출된 특징 파라미터를 인식기에 적용하였을 때의 인식 성능은 기본 파라미터에 비해 약21%의 성능 향상이 됨을 알 수 있다.
In the companion paper (I - Database and Site Response Analyses), site-specific response analyses were performed at more than 300 domestic sites. In this study, a new site classification system and design response spectra are proposed using results of the site-specific response analyses. Depth to bedrock (H) and average shear wave velocity of soil above the bedrock ($V_{S,Soil}$) were adopted as parameters to classify the sites into sub-categories because these two factors mostly affect site amplification, especially for shallow bedrock region. The 20 m of depth to bedrock was selected as the initial parameter for site classification based on the trend of site coefficients obtained from the site-specific response analyses. The sites having less than 20 m of depth to bedrock (H1 sites) are sub-divided into two site classes using 260 m/s of $V_{S,Soil}$ while the sites having greater than 20 m of depth to bedrock (H2 sites) are sub-divided into two site classes at $V_{S,Soil}$ equal to 180 m/s. The integration interval of 0.4 ~ 1.5 sec period range was adopted to calculate the long-period site coefficients ($F_v$) for reflecting the amplification characteristics of Korean geological condition. In addition, the frequency distribution of depth to bedrock reported for Korean sites was also considered in calculating the site coefficients for H2 sites to incorporate sites having greater than 30 m of depth to bedrock. The relationships between the site coefficients and rock shaking intensity were proposed and then subsequently compared with the site coefficients of similar site classes suggested in other codes.
토양 변수는 작물 모형을 통한 기후변화 시나리오 조건에서의 작황 예측에 있어 중요한 환경적 요소이다. 토양 환경 정보 시스템 (Korean Soil Information System; KSIS)에서는 390 개의 토양통에 대한 자세한 정보를 제공하고 있다. 그러나, 이러한 토양 정보는 HTML (Hyper Text Markup Language) 문서 형식으로 제공되고 있어 작물 모형용 토양입력 자료로 변환하는 데에 어려움이 있다. 이에 따라 KSIS의 토양정보를 기반으로 작물모델의 토양 입력자료를 생산하는 도구인 Korean Soil Information System Processing Tool (KSISPT) 를 개발하였다. 이 도구는 객체 지향 프로그래밍 언어인 JAVA로 작성되었으며 여러 개의 모듈로 구성되었다. 이 모듈들을 통해 각각 KSIS 웹 페이지 문서 분석, 토양 자료 저장, 추가 변수 생성, 토양 입력자료 출력 등의 기능이 구현되었다. 각 토양통의 특성을 고려한 총 940여개의 토양 입력 자료가 생성되었다. 이 토양 자료를 KSIS에서 제공하는 30m 해상도의 토양통 공간적 분포 지도와 함께 활용된다면, 미래 기후 조건에서 작물 생산성의 시공간적 분석이 용이해지고 이를 기반으로 기후 변화 적응 대책수립에 도움을 줄 수 있을 것이다.
Objectives: The objective of this study was to build COD regression models for the Han River and evaluate water quality. Methods: Water quality data sets for the dry season (as of January) during a four-year period (2012-2015) were collected from the database of the Han River automatic water quality monitoring stations. Statistical techniques, including combined genetic algorithm-multiple linear regression (GA-MLR) were used to build five-descriptor COD models. Multivariate statistical techniques such as principal component analysis (PCA) and cluster analysis (CA) are useful tools for extracting meaningful information. Results: The $r^2$ of the best COD models provided significant high values (> 0.8) between 2012 and 2015. Total organic carbon (TOC) was a surrogate indicator for COD (as COD/TOC) with high reliability ($r^2=0.63$ in 2012, $r^2=0.75$ for 2013, $r^2=0.79$ for 2014 and $r^2=0.85$ for 2015). The ratios of COD/TOC were calculated as 2.08 in 2012, 1.79 in 2013, 1.52 and 1.45 in 2015, indicating that biodegradability in the water body of the Han River was being sustained, thereby further improving water quality. The BOD/COD ratio supported these findings. The cluster analysis revealed higher annual levels of microorganisms and phosphorous at stations along the Hangang-Seoul and Hantangang areas. Nevertheless, the overall water quality over the last four years showed an observable trend toward continuous improvement. These findings also suggest that non-point pollution control strategies should consider the influence of upstreams and downstreams to protect water quality in the Han River. Conclusion: This data analysis procedure provided an efficient and comprehensive tool to interpret complex water quality data matrices. Results from a trend analysis provided much important information about sources and parameters for Han River water quality management.
Park, Jung-Min;Lee, Su-Han;Koh, Jong-Ho;Kim, Jin-Man
한국축산식품학회지
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제38권4호
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pp.664-678
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2018
This study was carried out to establish shelf life for pork cutlet of ground meat and pork lard by using various quality indicators and to understand how quality changes in these products are accelerated by temperature. The samples were selected and purchased from markets in Korea, and the chosen quality indicators were total aerobic counts and coliform group in microbiological analyses, thiobarbituric acid reactive substances assay, volatile basic nitrogen, pH, acid value, and peroxide value in physical chemical analyses, and sensory evaluation. The pork cutlet samples were stored at $-18^{\circ}C$, $-6^{\circ}C$, and $-1^{\circ}C$, whereas pork lard samples were stored at $10^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $35^{\circ}C$, and $45^{\circ}C$. These temperature conditions were set to real distribution conditions. The samples were then analyzed using various models including of reaction orders, arrhenius equation, and $Q_{10}$ value. The quality limits for each sample were calculated, and shelf life was estimated. The results of this experiment highlighted the importance of temperature control during the distribution process of these products and revealed that temperature is a useful parameter for the establishment of a basic database for shelf life.
Kim, Nari;Cho, Jaeil;Hong, Sungwook;Ha, Kyung-Ja;Shibasaki, Ryosuke;Lee, Yang-Won
대한원격탐사학회지
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제32권4호
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pp.383-401
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2016
In this paper, we described the statistical modeling of crop yields using satellite images, climatic datasets, soil property maps, and fertilizer data for the Midwestern United States during 2001-2012. Satellite images were obtained from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), and climatic datasets were provided by the Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) Climate Group. Soil property maps were derived from the Harmonized World Soil Database (HWSD). Our multivariate regression models produced quite good prediction accuracies, with differences of approximately 8-15% from the governmental statistics of corn and soybean yields. The unfavorable conditions of climate and vegetation in 2012 could have resulted in a decrease in yields according to the regression models, but the actual yields were greater than predicted. It can be interpreted that factors other than climate, vegetation, soil, and fertilizer may be involved in the negative biases. Also, we found that soybean yield was more affected by minimum temperature conditions while corn yield was more associated with photosynthetic activities. These two crops can have different potential impacts regarding climate change, and it is important to quantify the degree of the crop sensitivities to climatic variations to help adaptation by humans. Considering the yield decreases during the drought event, we can assume that climatic effect may be stronger than human adaptive capacity. Thus, further studies are demanded particularly by enhancing the data regarding human activities such as tillage, fertilization, irrigation, and comprehensive agricultural technologies.
Experiment study on a down scaled two-phase catalytic reactor is presented. As a preliminary step for the development of catalytic reactor, nano-particulate catalyst was prepared. Perovskite La$\_$0.8/Sr$\_$0.2/CoO$_3$is chosen and synthesized as a catalyst considering superior catalytic performance in reduction and oxidation process where oxygen is involved among the reagent. Reactor that has a scale of 2${\times}$10${\times}$25mm was made by machining of A1 block as a layered structure considering further extension to micro-machining. Hydrogen peroxide of 70wt% was adopted as reactant and was provided to the reactor loaded with 1.5 g of catalyst. Reactant flow rate was varied by precision pump with a range of 0.15cc/min to 17.2cc/min. Temperature distribution within reactor was recorded by 3 thermocouples and total amount of liquid product was measured. Temperature distribution and factors that affect temperature were observed and relation between temperature distribution and production rate was also analyzed. Relative time scale plays a significant role in the performance of the reactor. To obtain steady state operation, appropriate ratio of flow rate, catalyst mass and reactor geometry is required and furthermore to get more efficient production rate temperature distribution should be evenly distributed. The database obtained by the experiment will be used as a design parameter for micro reactor.
본 논문에서는 Call-and-Come 서비스를 제공하는 가정용 로봇의 호출음 등록 및 인식 시스템 구축하고, 음성 기반의 효율적인 로봇 호출음 등록 및 인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 음성을 이용하여 로봇 호출음을 효율적으로 등록하기 위해 monophone 음향모델을 이용하여 탐색 범위를 줄이고, 줄어든 탐색 범위 내에서 triphone 음향모델을 이용하여 호출음을 등록을 한다. 또한, 잘못된 호출이 인식되는 것을 줄이기 위한 발화 검증에 필요한 피라미터를 구한다. 원거리 음성인식률을 향상시키기 위해서 근거리 음성에 최적화된 음향모델을 원거리 음성 데이터베이스로 적응시켰으며, 마이크로폰 배열을 이용하여 사용자의 위치를 추정한다. 제안한 시스템의 성능 측정을 위해 수행된 로봇 호출음에 대한 등록 및 인식 실험에서 98.3%의 음성 인식률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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