일반적으로 에어로졸 상의 고체입자에 대한 분리기술은 크게 전기집진기술과 여과집진기술, 습식기술 등으로 나눌 수 있다. 최근 연료의 탈황으로 인해 배출되는 먼지의 비저항성이 높아져 전기집진기술의 효율이 크게 떨어져 여과집진기술로 조금씩 대체되어가고 있다. 그러나 여과집진기술의 경우, Flow Gas 포집기작의 영향이 지배적이지 못한 l㎛ 미만의 입자들에 대한 제어가 효과적이지 못한 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 1㎛ 미만의 입자들에 대해 정전기력을 부여해서 전기적응집에 의한 입자성장을 유도하여 여과집진시에 필터 표면에 Dendrites Structure를 형성하게끔 유도하여 AP 증가율을 낮추고자 한다. 이에 따른 직접적인 효과는 탈진회수의 감소로 탈진시 소요되는 동력비의 감소와 탈진시 마모나 파손되는 여과포의 수명연장으로 실제 산업공정에 적용시 운전유지비의 감소효과를 꾀할 수 있을 것으로 사료된다.
In this paper, a sampler model for the P-type current mode control employing low pass filter is proposed. Even though the frequency response of the compensator used in a P-type current mode control employing low pass filter is similar to that of P-type compensator, the sampler model has to be obtained from the method used in PI-type current mode control. In order to show the usefulness of the proposed method, prediction results of the proposed model are compared to those from the circuit level simulator, PSIM.
본 논문에서는 한 개의 FTFN과 3개의 수동소자를 사용하여 직 병렬 R-L 및 C-D 이미턴스 회로를 실현하였다. 또한, 설계된 회로소자의 이론적 해석의 유용함을 입증하기 위하여 설계된 소자를 써서 high pass filter를 설계하고, AD844 macro model을 이용하여 HSPICE 에 의해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. simulation결과는 이론적인 결과와 잘 일치하였으며, 따라서 이 회로는 통신 또는 전자장치에 유용하게 이용 될 수 있다.
스마트폰을 중심으로 한 모바일 기기의 보급과 온라인 소셜 네트워크 서비스의 이용자들이 증가하면서 사용자들은 많은 콘텐츠를 소비하고 공유한다. 이는 콘텐츠 사용자들의 개별적 기호에 맞지 않거나 만족도가 떨어지는 콘텐츠를 소비하게 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하기 위한 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 상에 존재하는 다양한 정보 중에서 공연과 관련한 콘텐츠들을 중심으로 사용자 성향별로 추천을 해줄 수 있는 협업필터링 방법에 대하여 제안한다.
원형관의 닥트를 사용하여 1 차원 구동원으로써 라우드스피커와 환기용 팬을 사용하여 각종 알고리즘인 X-LMS 알고리즘과 Filtered-U 알고리즘 그리고 Full-Feedback Filtered-U 알고리즘으로 구성한 DSP 적응필터를 작동시켜 닥트에 적용할 수 있는 능동소음 제어시스템 실현의 가능성에 대하여 여러 가지 실험을 하였다. 1 차 구동원을 환기용 팬을 사용할 때 2 차 제어용 신호가 환기용 팬에 가까이 있는 탐지 마이크로폰에 혼입되는 현상을 고려한 Full-Feedback Filtered-U LMS 알고리즘을 능동제어 시스템에 적용하여 적응제어 필터를 작동하면 시스템이 발산되지 않고 안정상태에서 주파수 범위 170-250Hz 사이에서 다른 알고리즘에 비하여 소음량이 최대치에서 10dB 정도 감소되었다.
투과전자현미경을 이용한 최근의 재료 분석기술에 대해 일본 토호쿠대학의 ASMA (Atomic Scale Morphology Analysis) 연구실에서 얻은 실험결과를 중심으로 설명하였다. 현재 토호쿠대학에서 가동 중에 있는 가속전압 1250 kV의 초고압 투과전자현미경은 분해능이 약 0.1nm이며, 이 전자현미경으로부터 얻은 고분해능상은 대형컴퓨터를 이용한 시뮤레이션에 의해 해석 할 수 있음을 나타내었다. 또한, 이러한 뛰어난 고분해능 특성을 가진 초고압 투과전자현미경과 최근 재료 분야의 전자현미경 시료 제작기술의 하나로서 크게 주목받고 있는 초박절편법 (Ultramicrotomy)을 이용한 헤마타이트 미립자의 내부구조 해석 결과를 나타내었다. 새로운 전자현미경 분석기법을 위한 주변장비의 눈에 띄는 발달중의 하나로서 전자현미경상을 디지탈 형태로 기록하고, 이를 효과적인 화상처리 기법으로 해석할 수 있는 Imaging Plate (IP)를 주목할 수 있다. 본 논문에서는 IP의 응용 예로서 IP를 이용하여 기록한 고분해능 전자현미경상과 전자 회절패턴의 정량해석 결과에 대해 나타내었다. 에너지분산 X-선 검출기를 이용한 새로운 분석기법의 예로서 전자 채널링 효과를 이용한 ALCHEMI법을 Ni-Al-Mn계 화합물에 대한 실험결과와 함께 나타내었다. 또한, 전자에너지 손실 분광 분석법을 이용한 최근 분석 결과로서 여러 구리 화합물의 전자구조 차이에 따른 구리의 $L_{23}$ 가장자리 피이크 변화를 나타내었다. 새로운 전자현미경법인 에너지 필터를 사용하여 $Al_{0.5}In_{0.5}As$의 전자회절 패턴의 백그라운드를 제거한 결과를 에너지 필터를 사용하지 않은 $Al_{0.5}In_{0.5}As$의 전자회절 패턴과 비교하여 나타내었다.
4차 산업혁명의 기술이 우리도 모르는 사이 우리의 삶 속으로 스며들고 있다. CNN이 이미지 인식 분야에서 탁월한 능력을 보여준 이후 많은 IoT 기반 홈보안 시스템은 침입자로부터 가족과 가정을 보호하며 얼굴을 인식하기 위한 좋은 생체인식 방법으로 CNN을 사용하고 있다. 본 논문에서는 2D와 2.5D 이미지에 대하여 여러 종류의 입력 이미지 크기와 필터를 가지고 있는 CNN의 구조를 연구한다. 실험 결과는 50*50 크기를 가진 2.5D 입력 이미지, 2 컨벌류션과 맥스풀링 레이어, 3*3 필터를 가진 CNN 구조가 0.966의 인식률을 보여 주었고, 1개의 입력 이미지에 대하여 가장 긴 CPU 소비시간은 0.057S로 나타났다. 홈보안 시스템은 좋은 얼굴 인식률과 짧은 연산 시간을 요구하므로 본 논문에서 제안한 구조의 CNN은 홈보안 시스템에서 얼굴인식을 기반으로 하는 액추에이터 제어 등에 적합한 방법이 될 것이다.
목적 : 필름배지를 이용하여 개인 피폭 선량을 측정하는 방법을 개발하고 그 특성을 알아보고자 한다. 재료 및 방법 : 필름으로는 Agfagaevart Personal monitoring 2/10 을 사용하였고, 필터로는 구리 0.3mm, 플라스틱 1.5mm, 알루미늄 0.6mm, 주석 0.8mm를 사용하였으며, 필름은 표준기관에서 교정하였다. 사용에너지는 ANSI N13.11 Category III, IV였고, 현상기는 수동현상기를, 농도계는 Xrite 농도계를 사용하였다. H&D 곡선을 선량에 따라 구한 뒤 다항식 전개를 이용하여 선량에 대해 직선성을 갖도록 변환하였다. 이후 필터와 방사선 에너지 관계를 구하여 선량 및 에너지를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 결과 : 본 연구에서 개발된 선량 평가 알고리즘은 해당 Category 의 전에너지에 대해 30% 이내의 정확도를 만족시켜 이 알고리즘이 개인 피폭 선량 측정에 이용될 수 있음을 알았다. Category I, II , V에 대하여 보완한다면 완벽한 선량 평가 알고리즘이 될 것으로 기대된다.
삼치 시퀀스(temary sequence)는 -1, 0, 1의 3 가지 값으로만 구성되어 있는 디지털 코드이다. 따라서 디지털 하드웨어로 구현이 편리하다는 장점이 있다. 본 시퀀스는 환형 자기상관함수(circular/periodic autocorrelation function)가 이상적으로 나타나는 특징을 가지고 있다. 하지만 본 시퀀스를 이용해 송신기와 수신기사이의 통신 채널 특성을 긴 시간 구간에 걸쳐서 파악하고자 상호상관법을 사용하기 위해서는 환형이 아니라 선형적인 자기상관함수(linear/aperiodic autocorrelation function) 특성이 요구된다. 따라서 본 고에서는 삼치 시퀀스의 비이상적인 선형 자기상관함수를 개선시키기 위해 주파수 영역에서 역필터링과 쓰레쉬홀딩 연산을 결합한 방법과 특이치분해(SVD)방법을 제안하며 잡음이 있는 상황에서 그 성능을 평가하고자 한다. 제안한 방법은 시뮬레이션 결과 역필터링 방법은 신호대잡음비가 30dB인 경우 최대 부엽 레벨이 l1dB 감소했고 SVD 방법도 유사한 결과를 보였으나 잡음에 좀 더 약하며 특이치값의 세밀한 조정이 필요하였다.
가상공간 시현이나 GIS 및 이동통신과 같은 다양한 응용분야에 정확한 3차원 도시모델은 기본적인 자료가 되고 있다. LiDAR 시스템은 대상물의 3차원 정보를 직접적으로 획득할 수 있는 새로운 시스템이다. LiDAR 자료로부터 수동적으로 3차원 정보를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 이와 같은 이유로 많은 연구가 자동화에 그 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 필터링기법을 이용해서 LiDAR 자료로부터 지면과 비지면을 분류하고, 지면점을 이용하여 DTM을 생성하고, 비지면점을 이용해서 건물을 구축하였다. 정확도의 평가결과 DTM은 고층아파트지역에서 약 0.16m, 저층주거지역에서 0.59m의 오류가 나타났으며, 건물의 경우 1/5,000 수치지형도의 정밀도와 부합하는 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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