CFC-12, which has been used most widely in automobile air conditioners and household refrigerators is scheduled to be phased out soon because of its high ozone depletion potential. Now HFC-134a is suggested as an alternative refrigerant for CFC-12. In this Study, we intended to investigate how PAG oil influence evaporation heat transfer and flow pattern, using R-134a and PAG oil influences evaporation heat transfer and flow pattern, using R-134a and PAG oil in the horizontal miro-fin evaporation tube. Experiments were conducted under the flowing est conditions : mass velocity 86-250kg/$m^2$s, heat flux 5-30 ㎾/$m^2$, oil concentration 0-21 wt.% and saturation temperature 5$^{\circ}C$. Local evaporation heat transfer coefficients were found to be higher at the top, side and bottom of the tube in this order. Average heat transfer coefficients turned out to increase with oil concentration increment up to 3 wt.% oil concentration, whereas heat transfer coefficients gradually decreased over 3 wt.% oil concentration, because of oil-rich liquid film was formed on the heat transfer surface. Flow patterns were rapidly transitioned to annular regimes up to 3 wt.% oil concentration. In case of pure refrigerant, measured heat transfer coefficients in the experiments were similar to those of Kandlikar's correlation.
본 논문에서는 두 점의 집합들 사이의 기하학적 유사도에 근거한 Hausdorff 거리와 국지적 미세 텍스처의 분포에 근거한 Local Binary Pattern 거리가 융합된 새로운 측도를 도입함으로써 얼굴검출의 정확도를 높이는 방법을 제안하고 있다. 트레이닝 데이터를 이용해서 두 가지의 상이한 측도들을 정규화할 수 있는 매개변수와 최적화된 융합 비율을 찾는 방법을 보였다. 흔히 사용되는 얼굴 데이터베이스에 적용함으로써 제시된 방법이 두 가지 방법 각각을 이용한 방법보다 효과적이고 얼굴의 자세, 조명, 배경의 변화에 강인함을 보였다. 실험에서 사용된 데이터베이스의 경우 실제 얼굴의 위치와 검출된 얼굴의 위치 간의 평균거리오차가 LBP 방식의 47.9%, Hausdorff 방식의 22.8% 로 감소됨을 보였다.
본 논문에서는 곤충 모방 날갯짓 초소형 비행체에 적용될 끈을 이용한 날갯짓 구동 장치의 구동 원리와 그 최적화 과정이 소개된다. 이 날갯짓 구동 장치는 끈을 이용하여 구조의 경량화와 관성력 감소로 인한 에너지 효율 상승을 목적으로 설계되었다. 먼저 장력만 전달할 수 있는 끈의 특성을 고려하여 운동학적인 수식이 정립되었으며, 이를 통해 구동 장치의 거동 특성을 파악할 수 있었다. 이 수식들은 수정된 패턴 검색 최적화 과정에 포함되어 메커니즘의 운동학적 최적화를 가능하게 만들었다. 최적화된 형상으로 제작된 시제품은 설계의 구동 원리에 맞게 운동하였으며, 그 날갯짓 폭은 목표한 날갯짓 폭을 만족시켰다. 수치적 시뮬레이션과 실험 결과는 잘 일치하여 제시된 구동 장치가 실제로 활용될 수 있음을 보였다.
최근 얼굴 표정 인식에 있어 영상 기반의 방법의 하나로서 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM을 분류기로 사용한 연구가 수행되었다. Ojala 등에 의해 소개된 LBP는 높은 식별력과 조명의 변화에 대한 내구성과 간단한 연산 때문에 영상 인식 분야에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 ULBP 블록 히스토그램을 계산함에 있어 분할 영역의 이동, 크기 변화에 더하여 미세한 특징 요소를 표현할 수 있도록 $LBP_{8,2}$과 $LBP_{8,1}$를 결합하였다. $LBP_{8,1}$ 660개, $LBP_{8,2}$ 550개의 분할 창으로부터 1210개의 ULBP 히스토그램 피쳐를 추출하고 이로부터 AdaBoost를 이용하여 50개의 약 분류기를 생성하였다. $LBP_{8,1}$와 $LBP_{8,2}$가 결합된 하이브리드 형태의 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM 분류기를 이용함으로써 표정 인식률을 향상시킬 수 있었으며 다양한 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 하이브리드 Boosted ULBP 히스토그램의 경우에 표정의 인식률이 96.3%로 가장 높은 결과를 보였으며 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.
Stroke occurs when local thrombosis, embolic particle or the rupture of blood vessele interrupts the blood floe to the brain. $\beta$-estradiol 17-valerate has been reported to exert neuroprotective effects when administered before an ischemic insult. Recently, the pathophysiology of cerebral ischemia has been studied extensively in rat with various methods. In the present study, we investigates whether $\beta$-estrodiol 17-valerate can protect against brain injury. RNA sample were extracted from the hippocampus of female rat, reverse-transcription in the presence of [$\alpha$32p] dATP. Differential gene express-ion profiles were revealed (Bone morphogenetic protein type 1A receptor, Protein disulphide isomerase, Leukemia inhibitor factor receptor, cytochrome bc- 1 complex-x core P, thiol-specific antioxidant protein). RT-PCR was used to validate the relative expression pattern obtained by the cDNA array. The precise relationship between the early expression of recovery genes and stroke is a matter of luther investigation. This Study was supported by the Korea Science and Engineering Foundation(KOSEF) through the Biohealth Products Research Center(BPRC), Inje University, Korea.
In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.
본 연구는 풍수이론으로 은평뉴타운을 분석하였다. 우선 주거지를 분석하기 위한 틀(천지인합일, 인지제의, 대환경상지분석, 소환경상지분석, 동선상지분석, 주거지조향분석)을 구성하였다. 그 틀로 은평뉴타운을 분석하였으며 결과를 보면 다음과 같다. 광역적으로 분석한 대환경상지분석에서 은평구는 서북향에 산세가 열려 있으므로 겨울 서북풍에 노출되어 불리한 풍수형국으로 나타났다. 소환경상지분석은 사신수형국 기준으로 1지구와 2지구를 구분하여 분석하였다. 분석한 결과 1지구는 배수임산으로 흉지(凶地), 2지구는 비보풍수인 실개천의 복원으로 배산임수의 길지(吉地)로 나타났다. 마지막으로 분석한 결과에 따라 비보풍수 방식을 적용하여 대상지를 길지로 보완하기 위한 대안을 제시하였다.
인지증을 유발하는 원인은 알츠하이머병(Alzheimer's Disease: AD)과 혈관성 인지증(vascular Dementia: VD)이 가장 높은 비율을 차지한다. 본 논문에서는 측정된 라만 스펙트럼에서 AD, VD, 정상(NOR: normal)을 분류하기 위해 변별력 있는 영역을 조사하고, 특징 변환을 이용한 분류 실험 결과를 제시하였다. 혈소판으로부터 측정한 라만 스펙트럼은 먼저 smoothing을 적용한 다음 배경 잡음을 제거하고 스펙트럼의 기준 피크를 중심으로 그 위치를 정렬하였고 minmax 방법을 사용하여 정규화 하였다. 전처리를 거친 스펙트럼은 AD와 VD, NOR를 변별하기 가장 용이한 영역을 결정하기 위해 조사되었으며, 그 결과 725-777, 1504-1592, 1632-1700 $cm^{-1}$ 영역에서 스펙트럼이 많은 차이를 보임을 확인하였다. 분류 실험은 선택한 각 영역에 대하여 PCA(principal component analysis)와 NMF(nonnegative matrix factorization) 방법을 적용하여 얻은 특징을 이용하여 행하였다. 총 327개의 라만 스펙트럼에 대한 MAP(maximum a posteriori probability) 분류 실험 결과에 따르면, 본 연구에서 제안된 국부 영역 변환 특징을 사용했을 때 평균 92.8 %의 분류율을 보임을 알 수 있었다.
특징 순위 방법은 데이터에 대한 정보와 관련된 특징을 구별하는데 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 혈소판으로부터 측정된 라만 스펙트럼에서 퇴행성 뇌신경질환과 혈관성 인지증의 분류에 특징 순위를 이용하는 방법을 제안하였다. 퇴행성 뇌신경 질환인 알츠하이머병(Alzheimer's disease)과 파킨슨병(Parkinson's disease) 그리고 혈관성 인지증(vascular dementia)을 유도한 실험용 쥐의 혈소판에서 측정한 스펙트럼은 가우시안 모델을 이용한 커브 피팅으로 노이즈를 제거하고 로컬 최저점에 선형 보간법(linear interpolation)으로 배경 잡음을 제거한다. 전처리 과정을 수행한 스펙트럼에서 분류정확도와 계산복잡도를 개선하기 위해 특징 순위 방법을 이용하여 주요 특징을 선택하였다. 선택된 특징들은 PCA(principal component analysis) 방법으로 변환하여 주성분의 수를 변화시키며 MAP(maximum a posteriori)으로 분류하고 전체 특징을 사용한 경우의 분류 결과와 비교하였다. 실험 결과에서 제안한 방법을 적용한 모든 실험에서 분류 시스템의 계산복잡도를 현저하게 감소시키고 분류정확도는 부분적으로 증가하였다. 특히 파킨슨병과 정상을 분류하는 실험에서 제안한 방법이 전체 특징을 사용한 경우보다 모든 주성분의 수에서 분류정확도가 높았으며 평균 1.7 %의 성능이 향상되었다. 이 결과에서 분류정확도와 계산복잡도의 개선을 고려하면 제안한 방법이 혈소판 라만 스펙트럼에서 퇴행성 뇌신경질환과 혈관성 인지증의 분류 시스템에 효율적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
이 연구에서는 미세먼지 시공간 변화 표현의 단점을 개선하고자 미세먼지를 흐름으로 시각화하였다. 일반적으로 미세먼지 흐름 시각화는 농도 분포와 바람장을 중첩해 표현하지만 도시 단위 이하 국지적 이동의 경우 바람과 미세먼지 이동이 다를 수 있으므로 바람장을 사용하는 것이 적합하지 않을 수 있다. 제시하는 시각화 방법론은 미세먼지 자료에서 직접 흐름 정보를 추출한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 공간 상호작용을 설명하는 중력모델을 확장한 흐름 추출 방법을 미세먼지 자료에 적용하여 미세먼지 분포 변화에서 흐름 정보를 추출하였다. 이를 위해 공간보간법을 이용하여 미세먼지 분포도를 작성하였으며 추출된 미세먼지 흐름 정보를 물방울 모양의 움직이는 입자를 이용해 동적으로 시각화하였다. 산업 및 교통 활동이 시작하는 오전 5~7시 시간대를 대상으로 서울시 미세먼지 평균 흐름을 시각화하였으며 미세먼지 요인 중 하나인 교통정보와 연계하여 시각적으로 관련성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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