본 논문에서 8mm 파장영역에서 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 이용하여 위험물체를 은닉한 대상으로부터 금속표적(권총)을 자동으로 분할하고 식별하는 실시간 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface)를 구현한다. 은닉된 표적의 분할 방법은 다단계 영상 분할 방법을 이용한다. 다단계 영상 분할의 각 단계는 밀리미터파 영상의 히스토그램을 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)로 가정하고 LBG 양자화(Vector-Quantization)과 추정(Expectation)-최대화(Maximization) 알고리즘으로 구성된다. 첫 번째 단계에서 배경으로부터 몸체 영역을 분할하고 두 번째 단계에서 몸체로부터 은닉된 물체 영역을 순차적으로 분할한다. 실험 및 시뮬레이션에서는 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램을 이용하여 분석된 결과를 보여준다.
The research on the explosive limits is one of fundamental fields of combustion process, and information on the explosive limits of mixture of fuel and oxidant, with or without additives, is very important for the prevention in industrial fire and explosion accidents. Explosive limits of all compounds and solvent mixtures can be calculated with the appropriate use of the fundamental laws of Raoult, Batten, Le Chatelier and MRSM(modified response surface methodology) model. In this study, the reference values of lower explosive limits(LEL) of the ethanol+toluene+ethylacetate system were compared with the calculated values by using the solution thermodynamics and the MRSM model, respectively. The values calculated by the proposed equations were a good agreement with literature data within a few percent. By means of this methodology, it is possible to evaluate reliability of experimental data of the lower explosive limits of the flammable mixtures. Also, from given results, it is possible to predict explosive limits of the other flammable liquid mixtures used in the chemical process by the use of the proposed equations.
본 연구에서는 4종류의 실험 모델을 채택하여 연소 반응용다공성 블럭(combu- stive reacting porous block)내의 화염대 위치와 화염의 온도 분포, 화염이 안정화 되는 범위를 고찰하여 내부 열재순환 효과를 규명하고 예열용 다공성 블럭(preheating porous block)과 복사 차폐용 다공성 블럭(radiative insulating porous block)의 효 과에 대한 연구와 초희박 혼합기나 저 발열량 연료의 연소 가능성을 제시하고 수치 계 산에 필요한 자료를 제시하는 것이다.
Effects of tocopherols and $\beta$-carotene on the oxidation of the solid model system of a free fatty acid mixture (64.5% of linolic acid ; 26.4% of oleic acid ; 5.0% of palmitic acid) with tocopherols and $\beta$-carotene were studied. $\alpha$-tocopherol revealed an antioxidant activity at the concentration below 0.05%, however, it showed a prooxidant activity when the concentration was higher than 0.05%. The antioxidant activity of ${\gamma}$ -tocopherol was not affected by the concentrations in the range of 0.01~0.10% in the model and ${\gamma}$-tocopherol showed higher antioxidant activity than that of $\alpha$-tocopherol. It seemed that $\alpha$-tocopherol was unstable compared to ${\gamma}$-tocopherol during oxidation. $\beta$-carotene showed a weak antioxidative activity at the initial stage of this system while $\beta$-carotene showed a prooxidant activity in the presence of tocopherol. $\beta$ -carotene was highly susceptible to autoxidative degradation during oxidation.
Hydrogen with high chemical reactivity and combustion efficiency, is expected to reduce greenhouse gas and CO emission. However, there is a problem of increase in NOx emission due to hydrogen combustion. MILD combustion technology has been proposed to resolve NOx emission. In this study, the characteristics of MILD combustion and NOx formation by flue gas recirculation (KV) in CH4-H2 mixture were analyzed and predicted using 0D premixed combustion model. The ignition delay time became shorter as the hydrogen co-firing rate increased, and longer as the recirculation rate increased. For NOx emission, EINO decreased as the KV increased, but EINO increased as the hydrogen co- firing rate increased. In particular, EINO was predicted to increase significiently above 80% hydrogen. Through the pathway analysis of NO formation, it was found that the influence of N2O intermediate route and NNH route was enhanced for hydrogen co-firing.
사람의 얼굴은 강체(Rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하는 일은 쉽지 않다. 특히 얼굴의 포즈나 주변 조명의 변화에 따른 입력 영상의 차이는 얼굴 인식을 어렵게 하는 주된 원인이다. 본 논문에서는 비디오 영상으로부터 얼굴을 추적하고 인식할 때 발생하는 이 두 가지의 문제를 해결하기 위한 프레임웍과 전처리 방법을 제안한다. 얼굴 포즈의 변화에도 효과적으로 얼굴을 추적 및 인식하기 위해 먼저 학습 영상으로부터 주성분 분석법(Principal Component Analysis)을 이용하여 각 얼굴 포즈마다 하나의 독립된 가우시안 분포를 추정하고 이를 이용하여 각 사람마다 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 구성한다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 상태를 가진 얼굴 영상을 처리하기 위해 먼저 입력된 얼굴 영상을 SSR(Single Scale Retinex) 모델을 이용하여 반사율(Reflectance)과 조도(Illuminance)로 분해한다. 반사율은 사전 정의된 범위 안에서 히스토그램 평활화를 수행함으로써 재조정되고 조도는 조명의 변화를 포함하고 있지 않은 영상들으로부터 학습된 매니폴드 모델로 다시 근사된다. 이 두 특징을 결합함으로써 실내 환경이나 실외 환경에서 촬영된 영상에서 효율적으로 얼굴을 추적 및 인식한다. 비디오 기반의 영상으로부터 보다 효율적으로 얼굴을 추적하기 위해 본 논문에서는 구성된 모델의 가중치를 각 프레임마다 이전 프레임의 추적 결과에 의해 EM 알고리즘을 이용하여 갱신함으로써 비디오 영상내의 연속적으로 변화하는 얼굴 포즈를 추정하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 실내에서의 다양한 조명환경과 실외의 여러 장소에서 획득한 실험 영상을 이용하여 기존에 연구되어 온 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.
음성 인식기를 대기모드에서 동작 모드로 전환하기 위해 발화하는 짧은 단어를 기동어(Wake Up Word, WUW)라고 하며, 음성 인식기를 실제로 사용하는 사용자가 지정한 기동어를 사용자 정의 기동어라고 한다. 본 논문에서는 이러한 사용자 정의 기동어를 인식하기 위해 기존의 Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model(GMM-HMM) 기반의 시스템, Linear Discriminant Analysis(LDA)를 적용한 LDA-GMM-HMM 기반의 시스템과, LDA-GMM-HMM 모델에서 GMM을 Deep Neural Network(DNN)로 대체한 LDA-DNN-HMM 기반의 시스템을 제작하고 각 시스템의 사용자 정의 기동어 인식 성능 및 비기동어 거절 성능을 비교한다. 또한 기동어 인식기의 체감 성능을 향상시키고자 각 모델에 threshold를 적용하여 기동어 인식 실패율을 약 10 % 수준으로 감소 시킨 후에 비기동어(non-WUW)의 거절 실패율을 비교 평가한다. Threshold 적용시에 LDA-DNN-HMM 기반의 시스템의 경우 기동어 인식 실패율 9.84 % 수준에서 비기동어 거절 실패율이 0.0058 %의 인식 성능을 나타내어 LDA-GMM-HMM 시스템 보다 약 4.82배 향상된 비기동어 거절 성능을 나타낸다. 이러한 결과는 본 논문에서 제작한 LDA-DNN-HMM 모델이 사용자 정의 기동어 인식 시스템을 구축하는데 효과적임을 입증한다.
본 연구에서는 3-Methylpentane을 포함하는 Ethylene glycol monopropyl ether ($C_3E_1$) 및 Ethylene glycol isopropyl ether ($iC_3E_1$) 계면활성제 혼합물에 대한 2성분계 기-액 상 평형을 서로 다른 온도 조건(303.15, 318.15, 333.15K)에서 측정 및 비교하였다. $C_3E_1$은 분자 내 수소결합과 분자 간 수소결합이 동시에 나타나는 자가 회합 성 물질이므로 상 평형 예측을 어렵게 하는 경향이 있다. 본 연구의 목적은 $C_3E_1$ 혼합물과 그 이성질체인 $iC_3E_1$ 혼합물의 상 평형을 각각 측정 및 비교함으로써, 자가 회합 성 물질의 이성질체가 상 평형에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 측정된 시스템은 PR-WS-NRTL, PR-WS-UNIQUAC, 그리고 PR-WS-WILSON 모델을 이용하여 각각 계산하고 각 모델의 성능을 비교하였다. 계산에 사용된 모델은 대부분 좋은 결과를 보여주었으며, 특히 PR-WS-NRTL 모델이 가장 좋은 결과를 나타냈다. 또한 측정 시스템 간의 상 평형 차이가 크게 발생하지 않은 것으로 보아 자가 회합 성 물질의 이성질체가 상 평형에 끼치는 영향은 크지 않음을 알 수 있었다.
이 논문에서는 경주시 양남면에 분포하는 해발고도 약 45 m의 수렴단층 노두 해안단구 퇴적층의 형성시기를 추정하기 위하여, 퇴적층을 구성하고 있는 석영에 대한 단일입자 OSL(Single Grain Optically Stimulated Luminescence) 연대측정을 실시하였다. 실험에 사용된 총 1200개의 석영입자 중, 93개의 입자가 연대측정에 적합한 OSL 신호특성을 보였으며, 이들의 등가선량은 50-610 Gy까지 넓은 분포를 보인다. 이 자료를 중심연대모델(Central Age Model)과 최소연대모델(Minimum Age Model)을 이용하여 분석하면, 각각 $83{\pm}4ka$와 $60^{+3}{_{-7}}ka$의 연대가 도출되지만, 이들 연대는 MIS 5a시기로 보고된 기존의 제2해안단구의 OSL 연대와 층서적으로 불일치한다. 단일입자 OSL 분석결과들을 혼합연대모델(Finite Mixture Model)에 적용하면, 분석된 입자들 중 $6{\pm}4%$의 석영입자가 MIS 7의 퇴적시기 $194{\pm}24ka$)를 지시함을 알 수 있다. 결론적으로, 수렴단층 노두 해안단구 퇴적층이 MIS 7 시기에 형성되었을 가능성을 배제할 수 없으며, 이 퇴적층은 일반적으로 적용되는 다입자 OSL(multiple grain OSL) 연대측정법을 적용하기에 적합하지 않은 시료로 판단된다.
본 논문에서는 다물질(가연성 기체 혼합물과 금속관) 수치 해석 기법을 활용하여 밀리미터 크기의 얇은 두께의 금속관 내에서의 데토네이션을 모델링하였다. 데토네이션의 해석을 위하여 수소와 에틸렌 혼합물의 실험과 이론적 값을 기반으로 최적화된 1단계 아레니우스 형태의 화학 반응식, 이상기체 상태 방정식을 활용하여 모델링하였다. 또한 금속관의 재료인 구리와 철은 Mie-Gruneisen 상태 방정식과 Johnson-Cook 강성 모델을 활용하여 큰 압력에 의한 관의 소성 변형을 모델링하였다. 다물질 수치 해석을 위한 경계면의 추적 및 경계면 값의 결정은 각각 hybrid particle level-set 기법과 ghost fluid method(GFM)을 통하여 획득하였다. 수치적 해석 결과는 실험값과의 비교를 통하여 검증 하였으며, 관두께(두꺼운 관과 얇은 관)에 따른 내부 유동장의 변화를 확인하였다. 얇은 관의 경우, 데토네이션에 의해 발생하는 높은 내부 압력에 의하여 관의 소성 변형이 일어나고, 이에 따라 발생하는 팽창파에 의해 내부 기체 혼합물의 압력 및 밀도의 감소현상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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