맥파는 심전도와 같이 자율신경계를 통해 생리적 반응을 측정하는 신호이지만, 손가락에 센서 하나만 부착시키면 되기 때문에 상대적으로 신호의 측정이 간편하다는 장점을 가지고 있어 u-Healthcare 분야에서의 활용이 용이하다. 따라서 본 연구의 목적은 스마트폰 카메라의 CMOS 영상 센서를 활용하여 맥파를 비침습적으로 측정하는 방법 중의 하나인 광용적맥파를 획득하고 이로부터 스트레스 여부를 판단하는 휴대형 시스템을 개발하여 u-Healthcare 분야에서의 활용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 광용적맥파를 별도의 센서에 의한 측정이 아닌 스마트폰 카메라에서 획득되는 영상 데이터를 활용하여 광용적맥파를 획득한 후 분석하였다. 또한 확보된 광용적맥파 영상신호 데이터를 이용하여 심박변이도와 스트레스 지수를 별도의 호스트 장비 없이 스마트폰만을 이용해 사용자에게 제공 하였다. 또한 부가적으로 스마트폰에 부착가능한 별도의 하드웨어 디바이스를 개발함으로써 획득된 데이터의 신뢰도 및 정확성을 향상시켰다. 실험결과를 통해 스마트폰의 카메라 영상을 활용하여 광용적맥파 신호를 통한 심박수 측정과 스트레스의 정도를 분석하기 위한 스트레스 지수 추출이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 상용화된 제품 또는 정형화된 센서가 아닌 스마트폰의 카메라를 이용하기 때문에 상용화된 외부 센서에 의한 광용적맥파 신호보다는 해상도가 떨어지는 단점이 있음에도 불구하고 결과 데이터의 신뢰도 향상을 위한 별도의 추가외부 장치 개발 및 여러 가지 최적화 알고리즘을 통해 신뢰성 있는 데이터를 확보할 수 있어 u-Healthcare 장비로써의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 마이크로웨이브 에너지를 이용하여 폐식용유로부터 바이오디젤을 제조하고, Box-Behnken 설계를 이용하여 공정의 최적화를 설계하였다. Box-Behnken 설계의 계량인자는 메탄올/유지 몰비, 마이크로웨이브 조사세기, 반응시간으로 설정하였고, 계측인자는 FAME 함량이다. 기초실험 결과 산가에 관계없이 계량인자인 메탄올/유지 몰비(8~10)와 반응시간(4~6 min)의 범위는 동일하게 설정하였으며, 마이크로웨이브 조사세기의 경우 산가 1.30 mg KOH/g (8~12 W/g)와 2.00 mg KOH/g (10~14 W/g)로 설정하였다. Box-Behnken 설계에 의해 예측된 바이오디젤 제조공정의 최적조건은 산가 1.30 mg KOH/g인 폐식용유의 경우 메탄올/유지 몰비(7.58), 마이크로웨이브 조사세기(10.26 W/g), 반응시간(5.1 min)이었고, 산가 2.00 mg KOH/g의 경우 메탄올/유지 몰비(7.78), 마이크로웨이브 조사세기(12.18 W/g), 반응시간(5.1 min)로 산출되었다. 이때 예측 FAME 함량은 각각 98.4, 96.3%로 나타났으며, 실제 실험을 통한 오차율은 0.3% 이하로 나타났다. 따라서 마이크로웨이브를 이용한 바이오디젤의 제조공정에 Box-Behnken 설계를 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
다양한 환경문제를 일으키는 휘발성 유기 화합물(volatile organic compounds, VOCs)은 산업 지대 및 도심의 실내외에서 다양하게 발생한다. 악취성 VOCs는 심미적 불쾌함과 더불어 인체에 심각한 영향을 미칠 수도 있다. 기존에 악취성 VOCs를 저감하는 방식에 비하여, 전기 분해를 통해 생산된 산화제를 이용한 수세정 방식은 오염 물질 저감과 동시에 산화제의 재생이 가능하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 염소계 산화제인 OCl-을 생산하기 위한 최적 조건을 연구하였다. 산화 및 환원 전극의 종류와 전해질의 종류, 전해질의 농도 및 전류 밀도를 변화시켰다. 산화 전극은 Ti/IrO2, 환원 전극은 Ti을 사용하였을 때 OCl- 생산이 가장 우수하고 안정적이었다. 전해질의 OCl- 생산 능력은 KCl과 NaCl이 유사하게 나타났으나, 경제적이고 쉽게 구할 수 있는 NaCl이 최적이라고 판단하였다. OCl- 생산 속도가 우수하고 농도가 가장 높게 생산된 NaCl 농도 및 전류 밀도 조건은 0.75 M NaCl, 0.03 A cm-2이었다. 하지만 전력 비용을 고려했을 때 본 실험에서는 1.00 M NaCl, 0.01 A cm-2의 조건의 OCl- 생산이 가장 효율적이었다. 실제 현장 적용시 오염물질의 농도 및 특성에 따라서 전류밀도를 조절하여 OCl-을 생산하는 것이 바람직할 것이다.
Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.
본 연구는 새싹보리를 이용하여 제품 개발에 적용할 수 있도록, 생리활성물질의 최적 추출구간을 설정하는 데에 목적이 있다. 에탄올 농도(0-100%), 마이크로웨이브 전력(60-300 W), 추출시간(4-20분)을 종속 변수로 설정한 후, 빠르고 추출 수율이 좋은 마이크로웨이브추출법을 이용하여 16구의 다른 추출 조건을 중심합성계획법에 따라 설정하여 새싹보리를 추출하였다. 이 후, 추출물의 총 폴리페놀 함량, 총 플라보노이드 함량, DPPH 라디칼 소거능 활성을 측정하였다. 모든 회귀식의 $R^2$는 0.9 이상으로 5% 수준 이내에서 유의성이 인정되었다. 총 폴리페놀의 최적 추출조건은 에탄올 농도 58.94%, 마이크로웨이브 전력 209.04 W, 추출시간은 18.17분으로 나타났으며, 총 플라보노이드의 최적 추출 조건은 에탄올 농도 52.7%, 마이크로웨이브 전력 73.03 W, 추출시간은 5분으로 나타났다. DPPH 라디칼소거능 활성의 경우, 에탄올 농도 75.84%, 마이크로웨이브 전력 210.79 W, 추출시간 은 6.5분으로 나타났다. 조건에 따른 TPC, TFC 그리고 DPPH 라디칼 소거능 활성의 예측값은 각각 3.84 mg GAE/g, 3.00 mg RE/g 그리고 35.43%의 수치를 나타냈다. 최적 범위 내 임의의 점, 즉 에탄올 농도 40%, 마이크로웨이브 전력 120 W, 추출시간은 18분에서 실험값은 3.38 mg GAE/g, 2.64 mg RE/g, 그리고 37.94%를 나타냈으며 예측값과 실제 실험값은 유사한 값을 보였다.
가상 시뮬레이션을 이용한 의류 디자인 개발에서는 가상과 실제의 차이가 최소화되어야 한다. 가상 의상과 실제 의상의 유사성을 높이는 데에 가장 기본이 되는 작업은 의상 제작에 사용될 옷감의 물성을 최대한 유사하게 표현할 수 있는 시뮬레이션 파라미터를 찾는 것이다. 시뮬레이션 파라미터 최적화 절차에는 전문가의 수작업으로 이루어지는 튜닝 과정이 포함되는데, 이 작업은 높은 전문성과 많은 시간이 요구된다. 특히 조정된 시뮬레이션 파라미터를 적용한 결과를 다시 확인하기 위해 시뮬레이션을 반복적으로 실행할 때 많은 시간이 소요된다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 파라미터 튜닝에 주로 사용되는 드레이프 테스트 시뮬레이션 결과를 빠르게 추정하는 인공신경망 학습 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서는 비교적 간단한 선형 강성 모델을 사용하였으며 드레이프 시뮬레이션 전체를 추정하는 대신 일부만 추정하고 나머지는 보간하는 방식을 사용하였다. 실제 의류 디자인 개발 과정에서는 주로 비선형 강성 모델이 적용된 시뮬레이터가 사용되지만, 이에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 논문에서는 비선형 강성 모델을 대상으로 드레이프 시뮬레이션 결과를 추정하기 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 학습 모델은 시뮬레이션 결과인 고해상도 메시 모델 전체를 추정한다. 제시하는 방법의 성능을 검증하기 위해 세 가지 드레이프 테스트 방식을 대상으로 실험을 진행하여 추정 정확도를 평가한다.
산불방사열에너지(fire radiative power)는 산불로부터 방출되는 에너지로서 산불의 연소과정에서 발생하는 온실가스를 추정하기 위한 기초자료로 이용된다. 유럽, 아프리카, 아메리카 지역의 정지궤도 위성센서들은 준실시간의 산불방사열에너지를 산출 및 제공하고 있지만 아시아권에는 아직까지 정지궤도 위성기반의 공식적인 산불방사열에너지 산출물이 제공되지 않고 있다. 본 연구에서는 중적외 복사휘도법(mid-infrared radiance method)을 이용하여 히마와리(Himawari-8) 위성 기반의 산불방사열에너지를 최초로 산출하였으며, 산출정확도를 검증하기 위해 인도네시아 수마트라 지역에 대해 Aqua/Terra 위성의 MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer) 산불방사열에너지 산출물과의 비교검증을 실시하였다. 이 과정에서 NDVI(normalized difference vegetation index)와 FVC(fraction of vegetation coverage)를 이용하여 중적외 복사휘도법의 중요인자인 지표면 방출률을 지면피복 종류에 따라 계산하였으며, 최적화 실험을 통하여 히마와리 AHI(advanced Himawari imager)의 센서계수 a = 3.11을 도출하였다. 본 연구를 통해 산출된 히마와리 산불방사열에너지는 MODIS를 기준으로 약 20%의 평균절대백분비오차를 나타내었으며 이는 미국과 유럽연합의 정지궤도위성의 산불방사열에너지 검증결과와 유사한 수준의 정확도로 평가된다. 히마와리 산불방사열에너지의 산출정확도는 산불의 크기와 위성관측각에 따라 일부 차이를 보였으나 태양천정각과 토지피복에 따른 영향은 거의 없는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 아시아권의 정지궤도위성 산불방사열에너지 산출을 위한 참고자료로서 활용가치가 있으며 산불방출 온실가스 추정에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
ZMR공정에서 발생하기 쉬운 폴리실리콘의 엉김현상(agglomeration), 슬림, 그리고 실리콘기판이 국부적으로 녹는 현상 등을 방지하기 위한 방법과 재결정화된 박막의 질을 향상시키기 위하여 폴리실리콘과 보호 산화막(capping oxide)두계를 변화시킨 실험 결과를 서술한다. 폴리실리콘의 엉김현상은 폴리실리콘과 보호 산화막 그리고 폴리실리콘과 매몰 산화막(buried oxide)의 계면에서의 wetting각과 관계되는데, 엉김현상을 방지하기 위해서는 암모니아 가스 분위기에서 $1100^{\circ}$C, 3시간 동안 열처리하여 폴리실리콘과 보호 산화막 그리고 폴리실리콘과 매몰 산화막의 계면에 질소를 주입시키면 된다. 실리콘 기판의 뒷면이 국부적으로 녹아 SOI구조가 파괴되는 현상과 슬립은 실리콘 기판의 뒷면을 모래타격(sandblast)하여 약 $20{\mu}m$의 거칠기를 가지도록 했을때 방지할 수 있었다. 재결정화된 폴리실리콘의 두께가 두꺼워짐에 따라 재결정화된 박막에서 subboundary의 간격은 넓어지고, 재결정화된 실리콘 두께의 균일성은 보호 산화막이 두꺼울수록 향상된다. 폴리실리콘의 두께를 $1{\mu}m$로 하였을때 subboundary의 간격은 약 $70-120{\mu}m$정도였고 폴리실리콘의 두께가 $1{\mu}m$이고 보호산화막의 두께가 $2.5{\mu}m$일때, 재결정화 후 실리콘의 두게 균일도는 약 ${\pm}200{\AA}$정도였다.
본 논문에서는 현재 MPEG-4 비디오의 인코더를 분석하고 인코더의 복잡함을 줄일 수 있는 효율적인 압축기술을 제안하였다. 지금까지의 객체기반 비디오에서는 유/무선 저 전송률 부호화환경에 맞추기 위하여 형상부호화(Shape coding)를 제외한 인코더 최적화가 주를 이루었다. 최근에 본 연구팀이 수행한 형상부호화의 복잡도를 줄이기 위한 실험을 통하여 객체기반 부호화에서 형상부호화가 차지하는 계산비중이 상대적으로 높다는 것을 밝혀냈다 본 논문에서는 최근까지의 영상부호화 분야와 형상부호화 분야의 최적화 기술이 성공적으로 결합되어 최적의 객체기반 부호화 기술을 유도할 수 있는지 실험하였다 먼저 영상부호화 부분에서는 기존의 MEMC(Motion Estimation Motion Compensation)에서 사용된 검색 방법인 나선형 검색 대신에 MVFAST(Motion Vector Field Adaptive Search Technique) 기술을 채택하였고, 형상부호화 부분에서는 복잡함을 줄이기 위해 기존의 MEMC에서 사용된 나선형 검색을 생략하고 IVOPF(Intelligent VOP Formation) 대신 TRB(Tightest Rectangular Boundary)을 채택하여 최적화에 적용해 보았다. 실험결과, 객체기반 부호화를 위한 제안된 최적화 방식이 기존의 reference software 보다 $57.3\%$ 향상되었음을 알 수 있었다. 아울러, 본 논문에서 제안된 기술은 형상부호화 부분에만 적용된 최적화 기술보다 $50.8\%$ 향상된 실험결과를 보여주었다.
여드름 나노화장품(nanocosmetics) 개발을 위하여 azelaic acid-milk nano powder의 nanoencapsulation을 fluid-bed processor로 중심합성계획에 따라 유입공기온도($60{\sim}80^{\circ}C$) 분무속도(0.5 ~ 0.9 mL/min) 및 분무압력(1.2 ~ 2.0 kg/$cm^2$)을 달리하여 나노캡슐(nanoencapsule)을 제조하고, 나노캡슐의 품질특성을 조사하여 회귀분석을 실시하였다. 나노캡슐의 예측된 수율의 최대값은 70.97 %로 수율은 유입공기온도, 분무속도 및 분무압력 에 의해 크게 영향을 받고 있었다. 시료의 입자크기는 유입공기온도가 높고 분무속도가 빠르며, 분무압력이 낮을수록 커지는 것으로 나타났고, 생리식염수에서 나노캡슐의 용출율은 모두 유입공기온도 및 분무속도에 의해서 가장 많은 영향을 받고 있었다. 수분함량은 분무 속도가 증가하고 분무압력이 높아질수록 증가하였고, 수분활성도는 수분함량과 유사한 경향을 나타내었다. 기계적 색도인 L값과 b값은 유입공기온도가 높아질수록 증가하였다. 수율이 높고 입자크기가 작으며, 피부적합성 나노캡슐 제조의 최적조건은 유입공기온도 $67{\sim}73^{\circ}C$, 분무속도 0.6 ~ 0.8 mL/min 및 분무압력 1.8 ~ 2.0 kg/$cm^2$ 범위로 예측되었다. 이상의 예측범위 내의 임의의 점에서실제 실험한 실험치는 반응표면분석법에 의해 예측된 값과 유사한 경향을 보여 도출된 회귀식의 신뢰성을 검증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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