When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.
각각 8개의 N과 P채널 EEPROM을 이용하여 광섬유 엔진 모니터용 압력센서를 위한 A/D 변환기를 설계하였다. EEPROM의 쓰기와 소거동작에서 요구되는 높은 프로그래밍 전압의 크기를 낮추기 위한 지역전계강화 효과가 소개된다. 프로그래밍 모드에서 EEPROM의 선형적 저장능력을 관찰하기 위해 MOSIS의 $1.2\;{\mu}m$ double-poly CMOS 공정을 이용하여 셀이 제작되었다. 그 결과 1.25V와 2V구간에서 10mV 미만의 오차 내에서 셀이 선형적으로 프로그램 되는 것을 보았다. 이러한 실험 결과를 이용하여 프로그램 가능한 A/B 변환기의 동작이 Hspice에서 시뮤레이션 되었으며, 그 결과 A/D 변환기가 $37\;{\mu}W$의 전력을 소모하고 동작주파수는 333MHz 정도인 것으로 관찰되었다.
어류에 의한 물과 멱이로부터의 물질 흡수를 연구하기 위하여 방사성 동위원소를 추적자로 이용하였다. 금붕어가 들어있는 네개의 수조에 Co-57을 처리한 후 각기 다른 온도 조건하에서 실험을 실시하였고, 또 다른 네개 수조의 어류는 동위원소를 처리한 먹이를 주었다. 실험결과로부터 수온은 물로부터의 코발트 흡수에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 물에 동위 원소를 처리한 후 13일째 어류가 흡수한 코발트의 양은 총가용량의 0.0006%에 불과해 물을 통한 흡수과정은 매우 서서히 진행됨을 알 수 있었다. 먹이를 통해 어류체내에 흡수된 방사능은 90일간의 실험기간에 걸쳐 시간경과에 따라 선형 증가 양상을 보였으며, 실험 개시 후 90일째에 마리당 투여한 총 방사능의 12% 수준에서 거의 평형상태에 도달하였다.
Using central composite design, we have designed optimization of the manufacturing of processed butter. And response surface analysis by least-square regression was used Statistical Analysis System(SAS). Central composite design can be achieved by response surface techniques that allow flexibility in modeling and analysis. Response surface methodology(RSM) was used to optimize hardness(%) using as independent variables; the content of butter($X_1$), ranging from 50 to 90(%), the content of soybean oil($X_2$), from 0 to 20(%), and the hydrogenated soybean oil($X_3$) from 0 to 4(%). The results on the regression coefficients calculated for overrun by response surface by least-square regression(RSREG) were followed. It was considered that the linear regression was significant(p<0.01). As for the processed butter, the regression model equation for the hardness(Y, %) to the change of an independent variable could be predicted as follow: $Y=60.88-8.92X_2-{29.3X_2}^2$. The optimal for the manufacturing of processed butter were determined at the content of butter of 88.22%, soybean oil of 6.71% and hydrogenated soybean oil of 2.36%, respectively. Optimum compositions were resulted in hardness of 65.78 N. Finally the reference sample(Butter in the morning, Seoul Dairy Co-op.) and processed butter manufacturing under the optimal conditions were compared with spreadability test. The spreadability scores result from reference sample and butter under optimal conditions was not found a significant difference.
In this study, we implemented an experimental approach of ecological model development in order to emphasize the importance of input variable selection with respect to time-delayed arrangement between input and output variables. Time-series modeling requires relevant input variable selection for the prediction of a specific output variable (e.g. density of a species). Inadequate variable utility for input often causes increase of model construction time and low efficiency of developed model when applied to real world representation. Therefore, for future prediction, researchers have to decide number of time-delay (e.g. months, weeks or days; t-n) to predict a certain phenomenon at current time t. We prepared a total of 3,900 equation models produced by Time-Series Optimized Genetic Programming (TSOGP) algorithm, for the prediction of monthly averaged density of a potamic phytoplankton species Stephanodiscus hantzschii, considering future prediction from 0- (no future prediction) to 12-months ahead (interval by 1 month; 300 equations per each month-delay). From the investigation of model structure, input variable selectivity was obviously affected by the time-delay arrangement, and the model predictability was related with the type of input variables. From the results, we can conclude that, although Machine Learning (ML) algorithms which have popularly been used in Ecological Informatics (EI) provide high performance in future prediction of ecological entities, the efficiency of models would be lowered unless relevant input variables are selectively used.
해상풍력 지지구조물은 설치과정에서 수직도 오차가 발생하여 풍력발전기 전체 구조의 안전성이 저하될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 콘크리트 중력식 해상풍력 연결부에서 PS 앵커와 앵커체결구 그라우트를 사용하여 수직도를 조정할 수 있는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 연결부는 5MW급 해상풍력 지지구조물에서 발생한 수직도 오차를 최대 $0.5^{\circ}$까지 보정하는 것을 목표로 하였다. 우선, 수직도 조정이 가능한 해상풍력 연결부에 대해 주요 부재별 설계안과 설계절차를 제안하고, 제주도 해상지역을 대상으로 설계 제원을 산출하였다. 그 후, 설계 제원에 대해 비선형 3차원 유한요소해석을 수행하여 설계안의 적정성을 검토하였다. 검토 결과, 하중 전달 메커니즘과 연결부 발생 응력 확인을 통해 제안 설계안은 $0.5^{\circ}$의 수직도 오차를 보정하여도 안전하다고 판단하였다.
모델 기준 제어(MRC)는 플랜트가 주어진 기준 모델의 거동을 추종하도록 플랜트를 제어하는 제어 기법이다. 기준 모델은 플랜트가 추종할 이상적인 궤적을 제공한다. 지금까지 많은 종류의 MRC가 제안되었지만, 본 논문에서는 모델 기준 슬라이딩 모드 제어(MRSMC)에 대해 제어 대상 플랜트가 불확실성을 갖는 단일 입출력 2차 시변 선형 시스템인 경우에 대해 연구를 수행하였다. 본 논문에서 MRSMC를 위한 기준 모델의 설계 방법이 제안하였다. 제안된 방법은 제한된 제어 입력, 기준 입력, 시스템 파라미터에 대한 정보를 사용하여 기준 모델을 선정한다. 이러한 선정 결과는 고정된 기준 모델의 선정, 계단 입력 인가시의 가변 기준 모델 갱신, 매 샘플링 시간마다 순간 기준 모델의 갱신 등으로 이용할 수 있다. 모터의 위치 제어 시스템에 대한 시뮬레이션 결과는 제안된 방법의 효용성을 보여준다.
아날로그 신호를 입력받아서 실시간으로 처리하기 위해서는 빠른 곱셈 연산회로와 고속 ADC(A/D converter) 회로가 필요하며 이를 위하여 Double-base Number System(DBNS)이 효과적인 것으로 알려져 있다. DBNS는 2와 3을 밑수로 이용하는 시스템으로서 이진 곱셈기와 비교할 때 곱셈 처리가 매우 빠르며, 칩 면적을 감소시킬 수 있으며, 저소비전력의 장점을 갖고 있다. 그러나 DBNS의 고유특성 때문에 변환오차가 발생하며, 디지털 필터의 구조로 인하여 오차가 연산결과에 누적되어 기존에 사용하던 2진수 방식에 비하여 차단 주파수의 S/N 특성이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 필터 계수에 대한 오차를 분석하여 ADC의 엔코더를 비선형으로 설계함으로써 DBNS의 누적오차를 상쇄시키는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템은 엔코더 회로만이 수정되었으므로 DBNS의 장점은 그대로 유지된다. 제안한 ADC 엔코더가 비선형임에도 불구하고 -70dB의 차단 주파수 특성을 갖도록 설계한 FIR 필터와 비교하면, 기존의 DBNS 엔코더의 결과는 -35dB를 얻을 수 있었지만, 본 연구에서 제안된 비선형 DBNS 엔코더는 -45dB의 S/N로 -10dB의 향상을 이룰 수 있었다.
삼중항-삼중항 소멸에 의한 광에너지 상향전환 기술(Triplet-triplet annihilation upconversion, TTA-UC)은 특정 에너지 조건을 만족시키는 유기물들의 조합에 의해 낮은 에너지의 광자를 높은 에너지의 광자로 변환시키는 특수한 광화학적 공정이다. TTA-UC는 태양광 스펙트럼 중 낮은 에너지 탓에 활용되지 못하고 소실되는 광자를 고 에너지의 광자로 변환시킴으로써 태양광에 기반한 광학기기들의 광에너지 전환효율을 획기적으로 향상시킬 수 있는 기술로 평가받고 있다. 본 논문은 아직 국내학계에 생소한 연구분야인 TTA-UC현상의 광화학적 원리와 특징을 소개하고, TTA-UC와 관련한 최신 연구동향과 응용분야, 그리고 향후 연구방향을 고찰하였다.
Porcayo-Calderon, J.;Rivera-Munoz, E.M.;Peza-Ledesma, C.;Casales-Diaz, M.;de la Escalera, L.M. Martinez;Canto, J.;Martinez-Gomez, L.
Journal of Electrochemical Science and Technology
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제8권2호
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pp.133-145
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2017
Palm oil production is among the highest worldwide, and it has been mainly used in the food industry and other commodities. Currently, a lot of palm oil production has been destined for the synthesis of biodiesel; however, its use in applications other than the food industry has been questioned. Thereby for a sustainable development, in this paper the use of palm oil of low quality for corrosion inhibitors synthesis is proposed. The performance of the synthesized inhibitors was evaluated by using electrochemical techniques such as open circuit potential measurements, linear polarization resistance and electrochemical impedance spectroscopy. The results indicate that the fatty amides from palm oil are excellent corrosion inhibitors with protection efficiencies greater than 98%. Fatty amides molecules act as cathodic inhibitors decreasing the anodic dissolution of iron. When fatty amides are added, a rapid decrease in the corrosion rate occurs due to the rapid formation of a molecular film onto carbon steel surface. During the adsorption process of the inhibitor a self-organization of the hydrocarbon chains takes place forming a tightly packed hydrophobic film. These results demonstrate that the use of palm oil for the production of green inhibitors promises to be an excellent alternative for a sustainable use of the palm oil production.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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