본 연구에서는 우리나라 식품공전에서 불검출 물질로 관리하고 있는 니트로빈(nitrovin)에 대해 고감도 정량 정성분석이 가능한 LC-MS/MS를 적용하여 적합한 분석법을 제시하고자 하였다. 수산물 시료는 아세토니트릴/물로 추출하고 아세토니트릴 포화 헥산으로 지방을 제거하여 고상추출 카트리지를 적용하여 정제하였다. 분석물질은 전기분무이온화방법의 positive mode에서 이온화하여 MRM 조건을 확립하여 분석하였다. 개선된 시험법은 CODEX CAC/GL-71 가이드라인에 따라서 정확성, 정밀성, 직선성, 정량한계에 대한 검증을 통하여 유효성을 확인하였다. 본 실험에서의 정량한계는 0.001 mg/kg 수준이며, 정량한계를 포함하는 표준시료에서 얻어진 검량선의 상관계수($r^2$)는 0.985 이상으로 시험법의 직선성이 유효함을 판단할 수 있었다. 또한, 수산물(넙치, 장어 및 새우) 시료에 대한 니트로빈의 평균 회수율과 변동 계수는 72.1~122%, 2.9~16.9%로 확인되어 정확성 및 정밀성이 CODEX가이드라인에 부합하였다. 따라서, 개선된 니트로빈 정량분석법은 수산물 중 니트로빈을 분석하는데 적합하며, 니트로빈에 대한 지속적인 잔류실태조사에 활용되어 수산물 중 니트로빈의 안전관리에 기여할 것으로 판단된다.
국내 16개 기상관측소에서 채취한 토양 시료에 대한 물성 실험을 통하여 토양의 공극률, 함수비, 밀도 및 입도 분포특성이 열전도도에 미치는 영향을 분석하였다. 상관성 분석결과 열전도도는 공극률이 증가함에 따라 감소하는 부의 상관성을 보이며 함수비가 증가함에 따라 증가하는 정의 상관성을 갖는다. 입도 분포 특성에 의한 열전도도의 변화는 미비하며 토양 입자 밀도가 클수록 열전도도가 다소 증가하는 경향을 보였다. 건조 토양의 경우 동일한 공극률에서도 열전도도의 차이가 크게 나타났다. 실험 자료를 이용하여 열전도도에 주된 영향을 미치는 공극률과 함수비를 변수로 하는 다중선형회귀모형 및 비선형회귀모형을 제시하였으며, 회귀모형의 결정계수는 각각 0.74 및 0.82로 높게 나타났다. 따라서 본 연구 결과는 공극률과 함수비를 측정하여 토양의 열전도도를 예측하는데 이용될 수 있다.
광양항만배후단지의 단기-중기-장기 벤치마킹 군집경로에 청도항만배후단지가 포함되어 있어 벤치마킹의 양적인 수준을 제시하였다. 그러나 구체적인 경쟁요인을 도출하고 우선순위를 파악에는 한계점이 있었다. 따라서 본 연구의 목적에서는 "광양과 칭다오 항만배후단지의 경쟁요인에 관한 비교분석"을 통해 광양항만배후단지와 칭다오 항만배후단지 경쟁요인의 우선순위를 파악하고자 한다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 요인분석 결과, 공통성의 적재치가 0.6이상인 20개의 경쟁요인을 산출하였고 회전된 성분행렬 분석을 통해 '운영요인', '서비스요인', '비용요인', '항만인프라 요인', '배후지여건 요인' 등 5개 상위요인으로 그룹핑하였다. 둘째, 상위경쟁요인의 중요도를 분석한 결과 배후지여건요인(0.256)이 가장 중요한 요인으로 분석되었고, 복합가중치를 이용한 종합중요도에서는'배후인프라 시설', '배후지의 경제규모', '직배후도시와의 접근성' 등 요인의 중요도가 높게 분석되었다. 셋째, 최종대안에 대한 세부 속성별 중요도를 비교분석한 결과 광양항만배후단지는 '항만정보시스템', '다양한 행정서비스 지원', '국제항만과의 접근성', '세관의 효율성', '조세혜택' 등 5가지 요인이 칭다오항만배후단지보다 경쟁력이 높은 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 다시점 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 또한 높은 정확도의 캘리브레이션 결과를 얻기 위해서는 정확한 특징점의 획득이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다. 다시점 카메라에 촬영된 인체 정보는 불완전할 수 있기 때문에, 이를 통해 획득된 영상 정보를 바탕으로 예측된 스켈레톤은 불완전할 수 있다. 불완전한 다수의 스켈레톤을 효율적으로 하나의 스켈레톤으로 통합한 후에, 통합된 스켈레톤을 이용하여 카메라 변환 행렬을 구함으로써 다시점 카메라들을 캘리브레이션 할 수 있다. 캘리브레이션의 정확도를 높이기 위해서 시간적인 반복을 통해서 다수의 스켈레톤을 최적화에 이용한다. 우리는 실험을 통해서 불완전한 다수의 스켈레톤을 이용하여 다시점 카메라를 캘리브레이션 할 수 있음을 증명한다.
시상은 신경 기능 조절에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 뇌의 중앙에 위치한 시상은 수면, 각성, 감정 조절에 관여하며, 다발성 경화증, 본태성 떨림, 파킨슨병과 같은 신경퇴행성 질환과 관련이 있는 것으로 보고되고 있다. 또한, 시상의 철 침전물이 나이가 들면서 우울 증상을 유발할 수 있다는 보고가 있다. 연구 간에 차이가 있지만, 시상과 감정 조절, 처리 등의 신경 기능이 밀접한 관계가 있어 시상 영역이 신경 장애에 분명한 영향을 미친다고 추론할 수 있다. Tractography 분석을 통해 각 피질하 영역의 세부 영역 간의 연결성을 매트릭스 형태로 조사하여 강한 연결성과 약한 반구간 연결성을 보였다. 60세 이상 그룹에서 시상의 WM 연결성이 두 그룹보다 약한 것으로 나타났다. 두 그룹을 비교한 결과 젊은 그룹(10-39세 및 40-59세)가 60세 이상 그룹보다 연결 강도가 높았고 각 반구에서 3개의 연결 경로에서 통계적으로 유의한 차이가 발견되었다. 노화로 인한 시상 관련 연결 강도의 감소는 불안 및 우울증과 같은 정서적 및 신경학적 장애에 영향을 미칠 수 있으며 네트워크 측정은 임상 조건 전반에 걸쳐 인지 장애를 평가하는 데 도움이 될 수 있음을 보여주었다.
호수 내 화쇄밀도류의 퇴적과정을 이해하기 위하여 밀양시 단장면에 분포하는 백악기 정각산층에 대해 퇴적학적 연구를 수행하였다. 연구지역의 정각산층은 호수에서 형성된 이암-사암 호층 및 (응회질)점이층리 사암으로 주로 구성되며, 이들 퇴적암은 화쇄밀도류에 의해 형성된 용결화산력응회암 및 점이층리 화산력응회암과 교호하고 있다. 두께가 10 m인 용결화산력응회암은 분급이 불량하고 괴상인 화산력과 화산재로 구성되며 용결구조가 발달한다. 점이층리 화산력응회암은 약 4 m의 두께로 분급이 보통이거나 양호하며, 층의 하부에 수매의 점이층리 구간이 내부경계면과 함께 나타난다. 상이한 퇴적상을 보이는 화산력응회암은 호수로 유입된 화쇄밀도류의 물리적 특성 및 퇴적과정에 차이가 있음을 의미한다. 약 10 m에 걸쳐 괴상이며 분급이 불량한 특징은 용결응회암이 고농도의 화쇄밀도류에 의해 지속적으로 퇴적되었음을 지시한다. 이 경우, 화쇄밀도류의 전면부는 호안에서부터 물을 지속적으로 밀어내어 화쇄밀도류의 전면부를 제외하고는 물과 직접 접촉하지 않아 열을 보존할 수 있어 용결조직이 형성된 것으로 해석된다. 이와 달리 점이층리 화산력응회암의 내부경계면은 점이층리 화산력응회암을 퇴적시킨 화쇄밀도류가 비지속성흐름을 보였음을 지시하며, 이 경우 호안에서 물을 지속적으로 밀어낼 수 없게 된다. 그 결과, 호수로 유입된 화쇄밀도류는 빠르게 물에 의해 포화되어 저탁류로 변화하여 점이층리 화산력응회암이 형성되었다.
최근의 정보기술발달에 힘입어 소형 무인 비행체를 활용한 각종 물리탐사 방법들이 제안되고 그 해석방법들에 대한 연구가 소개되고 있다. 이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발 중인 송수신 분리형 무인 항공 전자탐사 장비를 소개하고 획득한 자료의 타당성 검증을 위해 수행된 시험자료를 분석하여 해석하는 방법을 제안하는 연구를 수행하였다. 특히, 수신기가 드론에 매달린 채로 탐사가 수행되기 때문에 발생되는 흔들림 성분의 영향을 고찰하고 회전변환을 이용하여 보정하였다. 한편, 비행체에 의한 탐사는 송수신기 간의 거리, 고도 등 여러 탐사 변수들이 실시간으로 변하게 되고 획득한 자료는 지상 탐사보다 더 많은 잡음을 포함하게 되어 전통적인 해석방법으로의 해석에 많은 어려움이 따른다. 따라서, 이 연구에서는 획득한 전자탐사자료를 이용하여 빠르게 겉보기 비저항을 예측할 수 있는 순환 인공 신경망 모델을 구축하였으며, 현장자료의 분석을 통해 얻어진 잡음들을 수치모델링을 통해 생성한 학습자료에 포함시켜 잡음이 포함된 자료의 예측성능을 향상시켰다. 학습된 순환 신경망 모델을 시험탐사 현장자료에 적용시킨 결과 지상탐사 및 전기비저항 탐사 결과와 유사한 겉보기 비저항을 예측함을 확인하였다.
Temesgen Tadeyos Zate;Jeong-Woo Sun;Nu-Ri Ko;Hye-Lim Yu;Woo-Jin Choi;Jae-Ho Jeon;Wook Jo
한국전기전자재료학회논문지
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제36권4호
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pp.341-350
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2023
압전 세라믹스는 전기에너지와 기계에너지를 상호 전환할 수 있는 성질을 기반으로 엑츄에이터 및 트렌스듀서 등에 사용되는 핵심 소재이다. 결정배향 성장법(TGG)은 다결정 세라믹스의 압전 특성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 방법으로 많은 주목을 받고 있다. 하지만, TGG 방식을 통해 결정립을 배향하는 과정은 여러 단계의 최적화가 필요하기 때문에 입문자에게는 상당히 도전적인 기술이다. 따라서 이 기고문에서는 입문자의 입장에서 TGG를 가장 쉽게 접근할 수 있도록 납작한 모양의 템플릿을 합성하기 위한 용융염 합성기법 및 실제 결정배향을 위한 Tape Casting 과정 나아가 배향도를 향상시키기 위해 주의할 점에 이르기까지 TGG 전반에 대한 내용을 제공하고자 한다. 본 기고문이 TGG 방법에 대한 이해도를 높이고 활용 및 개선하고자 하는 모든 연구자들에게 정보 및 통찰을 제공할 수 있는 기본 참고서가 되기를 희망한다.
높은 초당 프레임 속도와 낮은 영상지연을 갖는 동영상 엑스레이 디텍터의 요구조건을 만족하기 위해서는 픽셀내 포토다이오드와 금속 배선간 중첩 영역의 기생정전용량을 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 리드아웃 박막트랜지스터, 리셋 박막트랜지스터, 그리고 포토다이오드로 픽셀이 구성된 듀오픽스TM(duoPIXTM) 동영상 엑스레이 영상센서를 처음으로 제시하였다. 이후 150 × 150 mm2 영상영역, 73 ㎛ 픽셀 크기, 2048 × 2048 해상도(4.2 M pixels), 최대 초당 50 프레임의 특성을 갖는 duoPIXTM 동영상 엑스레이 디텍터를 제작하여 초당 프레임 속도, 감도, 노이즈, MTF, 영상지연과 같은 엑스레이 영상 성능을 기존 엑스레이 영상센서를 적용한 동영상 엑스레이 디텍터와 비교 평가하였다. 평가 결과 이전 연구에서 기대했던 것과 같이 duoPIXTM 동영상 엑스레이 디텍터가 기존 동영상 엑스레이 디텍터 대비 모든 특성에서 우위의 성능을 보여 주었다.
본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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