최근 스마트 센서는 다양한 환경에서 사용되고 있으며, 애드혹 센서 네트워크 (ASN) 구현에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크 라우팅 알고리즘은 특정 제어 문제에 초점을 맞추며 ASN 작업에 직접 적용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Q-learning 기술을 이용한 새로운 라우팅 프로토콜을 제안하는데, 제안된 접근 방식의 주요 과제는 균형 잡힌 시스템 성능을 확보하면서 효율적인 에너지 할당을 통해 ASN의 수명을 연장하는 것이다. 제안된 방법의 특징은 다양한 환경적 요인을 고려하여 Q-learning 효과를 높이며, 특히 각 노드는 인접 노드의 Q 값을 자체 Q 테이블에 저장하여 데이터 전송이 실행될 때마다 Q 값이 업데이트되고 누적되어 최적의 라우팅 경로를 선택하는 것이다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 에너지 효율적인 라우팅 경로를 선택할 수 있으며 기존 ASN 라우팅 프로토콜에 비해 우수한 네트워크 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
The fibrous material fraction as a by-product from the commercial aloe vera gel processing was obtained and freeze dried. The physicochemical characteristics such as the proximate composition, crystalline/surface structures and several physical functionalities including the water holding capacity (WHC), swelling capacity (SW), oil holding capacity (OHC), emulsion/foam properties and viscosity properties of this powdered sample (100 mesh) were investigated and analyzed by comparison with commercial $\alpha$-cellulose as a reference sample. The total dietary fiber content of powdered sample was very high as much as 87.5%, and the insoluble dietary and soluble dietary fiber content ratios were 77.6 and 22.4%, respectively. The FT-IR spectrum of powdered sample showed a typical polysaccharide property and exhibited a x-ray diffraction pattern for cellulose III and IV like structure. SW (8.24${\pm}$0.15 mL/g), WHC(6.40${\pm}$0.19 g water/g solid) and OHC(10.32${\pm}$0.29 g oil/g solid) of freeze dried aloe cellulose were about 3.3, 1.4 and 2 times higher than those of commercial $\alpha$-cellulose, respectively. Aloe cellulose (~2%, w/v) alone had no foam capacity while improved the foam stability of protein solution (1% albumin+0.5% $CaCl_{2}$) by factor of 300%. Emulsion capacity of 2%(w/v) aloe cellulose was about 70% level of 0.5%(w/v) xanthan gum, but its emulsion stability was about 1.2 times higher than that of xanthan gum. Also, aloe cellulose containing CMC (carboxyl methyl cellulose) of 0.3%(w/v) showed a very good dispersity. Aloe cellulose dispersion of above 1%(w/v) exhibited higher pseudoplasticity and concentration dependence than those of $\alpha$-cellulose dispersion, indicating the viscosity properties for new potential usage such as an excellent thickening agent.
본 연구는 김정희가 제주도 유배 전후 쓴 명호 세 용정의 용도, 의미, 서법 등을 분석하여 그의 서법의 우수성을 제시했다. 세 용정의 기본구조를 바탕으로, 시대 정황 등장인물 사이의 관계가 연구되었다. 그 변화 과정을 통해 다른 작품과의 예술공학적 차이가 비교 분석되었다. 김정희는 의도적으로 '용(龍)'이 들어가는 명호를 쓰며 어려운 상황을 헤쳐나갔다. 그는 주변 상황에 따라 명호 세 용정의 의미, 용도, 서체를 다르게 썼다. 결국, 김정희는 자신의 심정과 의도를 표현하기 위해 임금 헌종과 스님 초의에게 세 용정을 사용했다. 그의 필법은 예술공학적으로 뛰어났고 세계 유일무이했다. 모두 그의 금석학의 식견이 뒷받침되었음이 밝혀졌다. 본 연구 결과가 일반 예술가의 명호에 담긴 의미를 분석하는 데 새로운 연구방법론이 되길 기원한다.
Auto Climbing Formwork System (ACS) for construction of high-rise building is a construction method for automatically lifting the formwork system supported by the anchor on the pre-constructed concrete wall. It has excellent construction speed and quality, but it has the possibility of structural failure depending on the quality of concrete and also has low economical efficiency due to the use of foreign technology. In order to overcome these problems, this study conducted an optimum design for the development of a new concept of Corner Supported Auto Climbing System (CS-ACS) in conjunction with the development of corner steel-reinforced concrete core wall system. For the design the formwork system, the basic module and structural member compositions were planned, and the structural analysis program was used to analyze the optimum member's cross section and spacing. As a result, the horizontal displacement and the stress of the horizontal members were influenced by the spacing more than the cross-section of the member. On the other hand, vertical members did not affect the displacement and stress of the formwork system. The form tie was very effective in controlling the displacement when adjusting the spacing of the horizontal members, but when the spacing of the form tie is more than 1,500mm, it is analyzed that form tie is yielding in basic module. When the span of the formwork system is more than 30m, it is analyzed that the basic module needs to be changed because of the increase of overall displacement.
정보통신의 급속한 발전으로 정보의 온라인 유통이 급증하고 있으며 이에 따른 유통 정보에 대한 보호가 중요해지고 있다. 현재 공개키 기반구조(Public Key Infrastructure, PKI)는 전자상거래를 위한 정보보호 기반구조로써 많이 활용되고 있으며 스마트카드는 공개키 기반구조를 가장 잘 적용할 수 있다. 그러나 공개키 기반의 인증서는 사용자의 인증 정보만을 제공하기 때문에 사용자의 본인확인 및 권한 정보가 필요한 응용에서는 그 사용이 제한적일 수밖에 없으며 스마트카드의 위·변조 가능성 또한 존재하고 있다. 이의 해결을 위해 본 논문에서는 인증서 유효성 검증만으로 해결할 수 혀는 스마트카드의 위·변조에 대한 가능성을 광영상 암호화 기법인 각 다중화와 암호키다중화를 사용하여 위·변조를 방지하였고, 위·변조 시 이를 검증할 수 있도록 하였다. 또한, 보안성과 이동성이 뛰어난 스마트카드와 결합한 공개키 인증기반의 본인확인 기법을 제안하여 다중 인증 체계의 새로운 보안 인증시스템을 제안하였다.
적정 화학반응에는 화학종의 전위차 변화뿐만 아니라 지시약의 색깔 변화도 포함된다. 전위차 적정에서는 종말점에서 전위의 급격한 변화를 측정하여 적정 곡선을 얻는다. 산-염기 적정은 일반적으로 지시약의 색 변화를 관찰하여 종말점을 결정함으로써 수행된다. 전위차를 측정하여 종말점을 결정하는 방법은 잘 확립 되어 상용화되어 있지만 색의 변화를 관찰하여 종말점을 얻는 장치는 많지 않은 실정이다. 적외선 광원과 감지기로 적정액 방울을 계수하고, 백색광원과 광 검출기로 종말점의 변색을 감지하여 아날로그-디지털 변환기인 아두이노 (Arduino)가 적용된 간단하고 정밀한 스펙트럼 종말점 검출 기구를 제작하였다. Spectrator는 지시약으로 티몰 블루를 사용한 산-염기 적정에서 재현성 측면에서 우수한 결과를 보였다. Spectrator 제작 과정과 이를 사용한 실험결과를 공유한다.
본 연구는 기존의 치면열구전색재 ConciseTM에 세륨옥사이드 나노입자(Cerium oxide nano particles; CNPs)를 0-4.0 wt%를 첨가하여 새로운 치면열구전색재를 제조하여 물리적 성질과 세포독성을 평가하였다. 물리적 성질은 중합깊이, 물흡수도와 용해도를 측정하였고 세포독성평가는 불멸화된 구강점막세포(Immortalized human oral keratinocyte (IHOK))를 이용하여 MTT assay법으로 평가하였다. 실험 결과 중합 깊이는 CNPs 첨가량이 증가할수록 감소하였고, 용해도는 CNPs를 2.0 wt% 첨가된 실험군에서 가장 낮은 값을 보였으며 물흡수도는 각 실험군별 유의한 차이는 나타나지 않았다(p>0.05). 세포독성 실험 결과는 모든 실험군에서 높은 세포 생존율을 보였다. 이는 CNPs가 물리적 성질을 크게 약화 시키지 않으며 세포독성을 나타내지 않았으므로 생체 적합성을 입증하였다. CNPs의 특성을 고려하여 향후 CNPs의 효율적인 분산 기술에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 사료된다.
니켈은 우수한 인성, 전성과 함께 내식성 향상 효과 때문에 널리 사용된다. 따라서 니켈은 우리 일상 생활에서 없어서는 안 될 금속으로, 스테인리스강, 고강도합금, 전자기기 등 기초부터 첨단 응용 분야까지 널리 사용되고 있다. 최근 니켈은 2차 전지 및 커패시터의 주요 소재로 널리 사용되고 있다. 니켈의 사용량은 계속 증가하여 1970년대 전 세계적으로 연간 80만 톤에서 2010년대에는 약 200만 톤으로 증가했다. 그러나, 니켈은 지각 중 원소 존재도에서 23번째로 대표적인 희소금속이다. 본 연구에서는 니켈 제련기술의 현황과 생산량 및 사용 동향에 대해 조사하였다. 니켈은 광석의 종류에 따라 매우 다양한 제련법으로 추출된다. 이러한 다양한 니켈 제련기술은 니켈 2차 자원으로부터 니켈을 추출하는 새로운 재활용 프로세스의 개발에 필수적일 것이다.
X-Ray, CT, MRI, 스캐너 등과 같은 장치는 영상 획득 과정 중 여러 원인으로 인해 S&P 잡음을 생성할 수 있다. 영상에 나타난 S&P 잡음은 영상의 품질을 저하시키기 때문에, 영상처리 과정에 잡음제거 기술을 필수적으로 사용해야 한다. S&P 잡음 제거에 관한 연구는 이미 다양한 방법이 제안되었으나, 이들 모두 잡음 밀도가 큰 환경에서는 잔여 잡음을 생성하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문은 영상의 grayscale 값을 새로운 축으로 설정하여 3차원의 평면 방정식을 기반으로 필터링하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 로컬마스크를 세분화하여 가장 근접한 3개의 비잡음 화소를 유효 화소로 설계하여, 복수의 화소를 가진 영역에 대해 코사인 유사도를 적용하였다. 또한, 입력한 화소가 평면을 이룰 수 없는 경우에도 예외 화소로 분류하여 잔여 잡음 없이 우수한 복원을 이루었다.
기업 부도의 효율적인 예측은 금융기관의 적절한 대출 결정과 여신 부실률 감소 측면에서 중요한 부분이다. 많은 연구에서 인공지능 기술을 활용한 분류모델 연구를 진행하였다. 금융 산업 특성상 새로운 예측 모델의 성능이 우수하더라도 어떤 근거로 결과를 출력했는지 직관적인 설명이 수반되어야 한다. 최근 미국, EU, 한국 등 에서는 공통적으로 알고리즘의 설명요구권을 제시하고 있어 금융권 AI 활용에 투명성을 확보하여야 한다. 본 논문에서는 외부에 오픈된 기업부도 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 해석 가능한 분류 예측 모델을 제안하였다. 먼저 데이터 전처리 작업, 5겹 교차검증 등을 수행하고 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, LightGBM 등 10가지 지도학습 분류모델 최적화를 통해 분류 성능을 비교하였다. 그 결과 LightGBM이 가장 우수한 모델로 확인되었고, 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 부도예측 과정에 대한 사후 설명을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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