호화된 쌀 전분 젤의 creep 거동을 농도($30{\sim}45%$)와 온도($20{\sim}85^{\circ}C$)를 달리하여 측정하였으며 전분 젤의 점탄성에 미치는 온도와 농도의 영향은 shift factor($a_{T},\;a_{C}$)를 이용하여 분석하였다. Compression creep test의 결과 쌀 전분 젤은 순간변형 부분, 지연탄성 부분 및 유동부분으로 구성된 6-element의 역학적 모델로 해석할 수 있었으며 점탄성 거동은 순간변형 부분이 주체를 이루었다. 전분 농도가 $30{\sim}45%$로 증가함에 따라 creep compliance는 감소하였고 농도 증가는 주로 순간변형 부분에 영향을 미쳤다. 각 농도에서의 total compliance는 shift factor($a_{C}$)를 이용하여 일정한 기준농도(38%)로 변환시켜 농도불변 곡선으로 정확히 나타낼 수 있었다. 온도를 $20{\sim}85^{\circ}C$로 조절하여 얻은 creep compliance는 온도의 증가에 따라 증가하여 젤의 조직이 점점 연화되었다. $20^{\circ}C$를 기준온도로 shift factor($a_{T}$)에 의해 각 온토에서의 단편적 total compliance 곡선을 log(t)에 대해 수평이동시키면 전반적으로 부드럽게 연결되는 master curve를 얻을 수 있었으므로 시간-온도 환산법칙이 잘 성립되었다. 수정된 WLF식을 이용하여 $a_{T}$의 온도 의존성을 분석한 결과 전분 젤의 활성화에너지는 일정하지 않고 온도의 증가에 따라 감소하였으며, 공유결합에 의해 망상구조를 이루는 다른 젤들에 비해 그 값이 상대적으로 작았다.
본 논문에서는 기존의 칼라 특성을 이용한 내용 기반 영상 검색 방법을 적용 영역별로 분류 할 수 있는 기준을 제시하고, 그 기준에 의해 영상 내 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있어 이동 및 회전 확대/축소 변형에 강한 영상 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 칼라 특성을 이용한 내용 기반 영상 검색은 영상 내 공간정보를 충분하게 표현하지 못하여 이동 및 회전, 확대/축소 변형에 약한 단점을 지니고 있다. 이에 기존 연구에서는 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법 등으로 공간 정보를 표현하고자 하였지만 특징 벡터의 수가 급격히 늘어남에 따라 검색 효율이 저하된다는 단점을 가지고있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 사용된 칼라 객체의 상호 관계에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소,확대)에 탁월한 성능을 보이는 칼라 객체의 3차 관계를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주어진 영상으로부터 양자화된 24개의 버킷을 생성해서 각 버킷의 히스토그램의 크기 순서로 세 개 버킷을 선정하고 그들의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들 간의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용하였다. 실험 결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.
목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.
Mohr-Coulomb 파괴조건식은 암반구조물의 설계에 활발히 이용되고 있지만 암석의 비선형 강도특성과 중간주응력이 강도에 미치는 영향을 고려할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 Hoek-Brown 파괴조건식이 제안되었으며 최근 중간주응력의 영향을 고려할 수 있는 여러 3-D 파괴조건식들이 제안되고 있다. 그러나 아직까지도 많은 암반공학적 설계과정에서 Mohr-Coulomb 파괴조건식을 이용하여 암반의 파괴 가능성이 평가되고 있고 대부분의 현장 기술자들도 내부마찰각과 점착력으로 암반의 강도특성을 이해하는데 익숙하다. 그러므로 Mohr-Coulomb 파괴조건식에 비해 개선된 비선형 혹은 3-D 파괴조건식의 접선마찰각 및 접선점착력이 구해지면 기존의 Mohr-Coulomb 파괴조건식을 활용하는 틀 안에서 개선된 파괴조건식들의 장점을 이용하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 접선마찰각과 접선점착력을 응력불변량으로 표시하는 방법을 제시하고 이를 일반화된 Hoek-Brown 파괴조건식과 Hoek-Brown 파괴조건식을 3-D로 확장시킨 HB-WW 파괴조건식에 적용하였다. 또한 파괴조건식의 중간주응력 의존성을 3차원 주응력 공간에서 기하학적으로 해석하는 새로운 접근법을 제안하였다. 제안된 방법의 실행 사례를 통해 HB-WW 파괴함수의 접선마찰각과 접선점착력은 2-D 파괴함수의 경우와 달리 중간주응력의 크기에 상당한 영향을 받음을 보였다.
본 논문에서는 대형 시퀀스 데이타베이스에서 타임 워핑을 지원하는 유사 검색을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 타임 워핑 거리는 삼각형 부등식 성질을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 착오 기각(false dismissal) 없이 다차원인덱스를 사용할 수 없었다. 이러한 기법들은 전체 데이타베이스를 스캔해야 하므로 대형 데이타베이스에서는 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 서픽스 트리를 사용하는 또 다른 기법은 큰 트리로 인한 성능상의 문제를 갖는다 본 논문에서는 타임 워핑을 지원하는 효과적인 유사 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법의 주요 목표는 착오 기각 없이 대형 데이타베이스에서도 좋은 검색 성능을 보장하는 것이다. 이러한 목표를 위하여 본 연구에서는 삼각형 부등식을 만족하는 타임 워핑 거리의 새로운 하한 거리 함수 $D_{tw-Ib}를 고안한다. D_{tw-Ib}$는 각 시퀀스로부터 타임 워핑과 무관한 4-터플 특성 벡터를 추출한 다. 제안된 기법에서는 이러한 4-터플 특성 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 기반으로 유사 검색을 효율적으로 처리한다. 본 논문에서는 제안된 기법에서 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 또한, 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면 제안된 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실제 S&P 500 주식 데이타에 대하여 43배, 대형 생성 데이타에 대하여 720배가지 의 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.
이 논문은 언어에서 포착되는 '증거성(${\acute{e}}videntialit{\acute{e}}$)' 범주의 의미적 속성과 그 체계를 연구하기 위한 언어학적 토대연구로 진행되었다. 본 연구에서, 우리는 프랑스어와 한국어의 증거성 범주를 $Descl{\acute{e}}s$ & $Guentch{\acute{e}}va$(2000)의 '발화작용이론(la $th{\acute{e}}orie$ de $l^{\prime}op{\acute{e}}ration$${\acute{e}}nonciative$)'을 중심으로 비교, 분석하였다. 선행 연구를 바탕으로, 우리는 프랑스어의 문법표지인 '조건법 현재시제'와 한국어의 문법표지인 '-더-'에 드러난 증거성 범주의 의미적 가치를 기술하고, 이 범주가 언어마다 다르게 발현되는 양상을 살펴보았다. 본 연구에서 우리는 발화작용 이론을 객관적 분석 기제로 이용해, 양 언어 간에 드러나는 증거성 범주를 매개작용으로 다시 정의하고, 시상 및 양태 범주와 구별되는 범주의 구별된 위상을 규명하였다. 또한, 해당 범주의 범언어적 체계와 보편적 의미 가치를 탐색하는 일반 언어학적 연구도 병행하였다. 이를 통해, 본 연구는 '증거성' 이라는 범언어적 현상을 발화작용의 체계 내에서 통합적으로 설명해내었고, 본 연구의 결과는 응용언어학 등의 다양한 분야로 까지 확장되어 활용될 수 있는 가능성도 마련하였다.
계측기기만을 이용한 현장 상황대응의 재래적 방식에서 벗어나 온라인 '첨단기술(Hi-Technology)'과 오프라인의 '직관적 경험(Hi-Experience)'을 융합한 하이브리드(Hybrid) 재해관리 기법의 유효성을 검증하였다. 이를 위해 대상 현장에 매설된 상시 계측기 GNSS(RTK) 5대를 지상기준점(Ground Control Point, GCP)으로 사용하였다. 또한, 인근 지점에 크기 불변 특징점(Scale Invariant Feature Transform, SIFT) 4곳을 추출하여 검사점(Control Point, CP)으로 활용하였다. 이를 통해 현장 실측치와 드론기반 3차원 측정 결과치와의 정확도를 각 좌표값의 차이의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)를 이용하여 분석하였다. 결과적으로 드론에 의해 획득된 3차원 수치 모델을 정밀하게 후처리 분석함으로써 피사체의 모든 지형지물이 변위추적의 객체로 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 포인트 클라우드(Point cloud) 기반의 3-D 수치 영상은 현장 그대로의 모습을 초실감, 고정도 가시화 함으로서 직관적인 경험에 공감할 수 있는 친화적인 솔루션을 제공하며, 단순 신호처리 기반의 계측기기 하드웨어 중심의 재해관리를 탈피해 인명피해/예산 절감 등 비탈면 유지관리에 최적의 플랫폼을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 특정 위치에 설치된 특정지점(Pin-point) 센서에 의존한 국지적인 정보의 한계를 뛰어넘어 기술생산 중심에서 재난관리의 중심으로 신속하게 전환될 수 있는 매개체가 될 것으로 기대한다.
원격탐사를 이용한 작황정보 생산은 작물의 생물계절을 이용하여 작물 분류, 생육 모니터링, 생산량 추정 분석이 선행되어야 한다. 생물계절에 추정을 위한 시계열 영상 자료가 필요하지만 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)만으로 획득하는 것은 물리적 제한이 있으므로 타 지구관측위성과의 융합 활용이 필요하다. 위성자료의 융합 활용을 위해서는 각 위성이 가지는 고유의 방사학적 센서 특성 차이를 극복해야 한다. 본 연구는 위성자료의 융·복합 활용을 위한 첫 단계로서 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성의 교차검보정을 수행하였다. Libya-4 PICS(Pseudo Invariant Calibration Sites)에서 2년간 수집된 위성자료에 대해 초분광위성을 이용하여 산정된 SBAF(Spectral Band Adjustment Factor)를 적용하여 대기상단 반사도를 비교하였다. 교차검보정 결과 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성은 Blue, Green, Red 밴드에서 약 4%, NIR밴드에서 6%의 반사율 차이를 보였다. 온보드 켈리브레이터가 없는 KOMPSAT-3는 Ladnsat-8에 비해 Radiometric Stability가 낮은 것으로 나타났다. 향후 교차검보정의 정확도를 높이기 위해 BRDF(Bidirectional reflectance distribution function) 보정 및 지형보정을 통하여 정규화 된 반사율 자료를 생산하기 위한 노력이 필요하다.
능동소나를 이용하여 수중물체의 속도를 추정하려면 Continuous Wave(CW) 펄스를 이용하는 것이 일반적이나, 수중물체의 속도가 느리고 근거리의 해양에서는 잔향음의 영향으로 수중물체의 속도 추정이 용이하지 않다. 2017년도에 Wang 연구진은 이를 극복하고자 수중물체의 속도에 의한 도플러 변이에 둔감한 광대역 신호인 Hyperbolic Frequency Modulation(HFM) 펄스 두 개를 상반된 스윕방향으로 이용하였다. 두 펄스 간 송신 시간간격과 탐지시간 차이의 변화를 통하여 수중물체 속도 추정이 가능하다는 것을 시뮬레이션으로 제시하였다. 하지만 동일한 대역을 이용하므로 상호상관성에 의해서 수중물체 탐지 성능이 영향을 받을 수 밖에 없다. 상호상관성에 의한 수중물체 탐지 성능저하를 방지하기 위하여 대역이 분리된 상반된 스윕방향의 두 HFM 펄스 이용을 제안한다. 본 논문에서는 상반된 스윕방향의 두 대역 HFM을 이용하여 수중물체의 시선속도 추정에 관한 이론을 도출하였고, 펄스길이와 대역폭이 1 s와 400 Hz인 HFM 펄스로 시뮬레이션을 수행하였다. 제안한 방법을 이용하여 수중물체의 시선속도를 추정하면 약 6 %의 오차로 표적 속도 추정이 가능하다는 것을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
본 연구는 대칭성에 대해 이론적으로 고찰하고 이의 과학교육적 함의를 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 첫째, 고대 그리스 학자들을 통해 일반적인 서양 과학의 사유방식을 살펴보았다. 둘째, 대칭성에 대한 인식을 고대와 근현대로 나누어 살펴보았다. 셋째, 이에 대한 과학교육적 함의를 도출하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 서양 과학의 사유방식은 파르메니데스에서 시작되어 플라톤이 정립한 '추상화'이다. 둘째, 고대의 대칭성 인식은 추상화를 기반으로 한 아름다운 비율과 조화로서의 대칭성, 근현대의 대칭성 인식은 변화에서 불변을 찾고자 했던 추상화를 기반으로 한 불변의 관점으로서의 대칭성이다. 그리고 고대의 대칭성의 예시로서 에라토스테네스의 지구 둘레 측정 실험에 대해 고찰하였으며, 근현대의 대칭성의 예시로서 갈릴레이 상대성 및 변환을 고찰하였다. 셋째, 이에 따른 과학교육적 함의는 다음과 같다. 대칭성에 대한 인식은 고대부터 근현대 과학을 관통하는 핵심주제라는 관점에서 과학의 본성 교육에 도움이 될 수 있다. 둘째, 에라토스테네스 지구 둘레 측정 실험과 갈릴레이 상대성 및 변환의 경우 2022 개정 교육과정에는 제시되어 있지 않지만 과학과 핵심역량 및 개념 이해에 도움이 될 수 있다. 마지막으로, 대칭성을 중심으로한 통합적 접근으로의 과학교육은 과학적 태도와 흥미에 긍정적인 영향을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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