현대 영상 매체에서는 현란한 색채들이 사용되고 있다. 이러한, 영상에서 색채이미지의 홍수는 색채에 대한 반전적 현상인 모노톤 이미지의 대두와 모노톤 이미지에 부분적 색상 삽입을 가져오게 된다. 영상을 컴퓨터 그래픽으로 색을 쉽게 보정할 수 있게 까지 되었고, 오히려 과도한 색채의 사용은 시각적 충격이 둔감해지는 경향을 보인다. 영상광고와 뮤직비디오에서 시작된 이러한 시도는 영화에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 특히, <쉰들러리스트>(1993), (2005)등의 영화에서는 모노톤 영상에 부분적 컬러를 삽입함으로써 우리에게 신선한 충격과 영상의 깊이를 더해 주고 있다. 본 연구를 통하여 영상에서 색이 원리와 속성을 통해 우리에게 어떠한 영향을 주었는지 알 수 있고, 그러한 면을 비추어 볼 때, 모노톤의 활용이 현대 영상에서 어떠한 효과를 나타났는지 그 사례들을 분석함으로써 미래의 복합적 영상 활용에 대한 진보적 가치를 알아볼 수 있을 것으로 기대한다.
대부분의 빈발 패턴은 패턴이 트랜잭션 데이터베이스에 나타나는 support를 패턴 interestingness의 핵심 척도로 다루어 왔으나 패턴의 횟수는 패턴의 completeness가 가지는 정보를 최대치로 가정하고 있다. 그러나 실제적으로는 임의의 패턴 X의 completeness는 트랜잭션에서 서로 다르게 나타나기 마련이다. 따라서 패턴이 가지는 정보의 손실을 줄이기 위해서는 가중치에 의한 support와 completeness에 의한 유용한 패턴 마이닝을 고려하여야 한다. 즉, 높은 completeness율을 갖는 패턴은 더 높은 recall로 이어질 수 있고 높은 빈도수를 갖는 패턴은 보다 높은 정밀도로 이어진다. 본 논문에서는 동적인 항목들의 가중치에 따른 적응된 support와 completeness를 고려하는 WSCFPM 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 모노톤 또는 반 모노톤 속성이 가중치에 의한 support와 completeness에 영향을 미치지 않기 때문에 탐색과정을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 효과적이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.
이 논문에서는 AD 변화기의 앞에 설치되는 샘플-앤드-홀드 회로의 비선형성을 보상하기 위해 신경 회로망 기법과 볼테라 급수 모델을 직접적으로 적용하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법들의 성능을 비교하기 위해, 볼테라 급수 모델에 기반을 둔 전통적인 p차 역산 방식의 결과와 비교 검토한다. 비교 검토를 위해서는 모노-톤과 투-톤 신호를 사용하여 출력의 고조파 및 혼변조 레벨을 살펴보았다. p차 역산 방식이 역 시스템을 구하는 것이라면 제안하는 기법들은 최적화 기법에 바탕을 두고 있다고 할 수 있다. 결과를 보면 어떤 한 방식이 다른 방식보다 성능이 월등하다고 할 수 없는데, 그 이유는 각 방식마다 나름대로의 장단점을 갖고 있기 때문이다. 보상 방식의 선택은 신호의 통계적 성질, 신호 레벨, 비선형성의 정도 등을 고려해야 한다.
경기도 태화산 서울대학술림에 위치한 대기관측타워에서 BVOCs 중 이소프렌, 모노테르펜을 2013년 5월, 6월, 8월에 PTR-MS를 이용하여 측정하고 이들의 분포 특성을 분석하였다. $O_3$과 온도, 습도 그리고 광합성유효복사와 잎면적지수를 측정하였다. 측정기간 동안 BVOCs 농도는 온도가 가장 높은 8월보다는 6월에 더 높았다. 태화산에서 측정된 침엽수와 활엽수의 광합성량(NPP, net primary production) 모두 6월에 가장 높았다. 이는 식생의 활동이 6월에 더 활발함을 의미하는데 이는 동북아시아 몬순의 영향으로 생각된다. 이소프렌은 늦은 오후에 최고 농도를, 모노테르펜은 저녁부터 농도가 높아져 밤 늦게 최고 농도를 보였다. 이들 모두 높이에 따라 평균 농도에 차이가 있었는데, 이소프렌과 모노테르펜 모두 캐노피 아래에서 높은 농도를 보였다. 반면, 온도는 캐노피 아래가 위보다 낮았고 $O_3$ 또한 캐노피 위에서 높아 산림 내와 산림 밖의 대기 간에 차이가 있었다. 특히, 이소프렌은 오후시간에 $O_3$과 같은 시간에 최고농도 보여 $O_3$ 생성에, 반대로 $O_3$은 농도가 급격히 감소하는 저녁시간에 캐노피 아래에서 농도가 크게 증가하는 모노테르펜은 $O_3$의 소멸에 영향을 미치는 것으로 나타났다. MEGAN을 이용하여 태화산에서 산정된 이소프렌과 모노테르펜의 배출계수는 각각 $641.9g\;km^{-2}h^{-1}$, $116.8g\;km^{-2}h^{-1}$로 CAPSS에서 산정된 잣나무 배출계수와 비교하면 이소프렌은 높고 반대로 모노테르펜은 낮았다. 이를 바탕으로 연간 배출량은 이소프렌은 1.1(톤/년), 모노테르펜은 0.9(톤/년)으로 산정되었다.
본 논문에서는 비모노톤함수(non-monotone function)인 CosExp(cosine-modulated symmetric Exponential function) 함수와 모노톤함수(monotone function)인 시그모이드 함수를 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘(Cascade Correlation algorithm)의 학습에 병행해서 사용하여 이중나선문제(two spirals problem)의 패턴인식에 어떠한 영향이 있는지 분석하고 이어서 알고리즘의 최적화를 시도한다. 첫 번째 실험에서는 알고리즘의 후보뉴런에 CosExp 함수를 그리고 출력뉴런에는 시그모이드 함수를 사용하여 나온 인식된 패턴을 분석한다. 두 번째 실험에서는 반대로 CosExp 함수를 출력뉴런에서 사용하고 시그모이드 함수를 후보뉴런에 사용하여 실험하고 결과를 분석한다. 세 번째 실험에서는 후보뉴런을 위한 8개의 풀을 구성하여 변형된 다양한 시그모이드 활성화 함수(sigmoidal activation function)를 사용하고 출력뉴런에는 CosExp함수를 사용하여 얻게 된 입력공간의 인식된 패턴을 분석한다. 네 번째 실험에서는 시그모이드 함수의 변위를 결정하는 세 개의 파라미터 값을 유전자 알고리즘을 이용하여 얻는다. 이 파라미터 값들이 적용된 시그모이드 함수들은 후보뉴런의 활성화를 위해서 사용되고 출력뉴런에는 CosExp 함수를 사용하여 실험한 최적화 된 결과를 분석한다. 이러한 알고리즘의 성능평가를 위하여 각 학습단계 마다 입력패턴공간에서 인식된 이중나선의 형태를 그래픽으로 보여준다. 최적화 과정에서 은닉뉴런(hidden neuron)의 숫자가 28에서 15로 그리고 최종적으로 12개로 줄어서 학습 알고리즘이 최적화되었음을 확인하였다.
세계의 여러 종교들은 각기 다른 믿음체계를 바탕으로 다양한 체계를 갖추고 있으며, 종교적 의미의 표현인 종교복식 역시 종교별로 각기 다른 형식을 띠고 있다. 그러나 본 연구는 인류의 다양한 종교복식에서 나타나는 보편적 특징을 연구하는데 목적이 있다. 종교는 그 범위가 불분명하고, 연구의 한계성이 분명하므로 본 연구에서는 세계 4대 고등종교를 대상으로 연구한다. 본 연구의 목적은 첫째, 세계 고등종교에 대한 고찰, 둘째, 종교복식에 나타난 조형적 특징 연구, 셋째, 종교복식에 나타난 보편적 조형미와 미적가치에 대한 연구 및 논의 등이다. 세계 4대 고등종교의 종교복식에는 조형적 보편성이 존재한다. 첫째, 구성과 형태, 착장법 등에서의 비구조적 특징, 둘째, 인체를 감싸는 풍성한 실루엣, 셋째, 장식의 절제와 억제, 넷째, 무채색계열의 선호와 모노톤의 특징 등이다. 종교복식의 보편적 미적가치로는 종교적 절대성과 정숙성 등으로 인한 '감춤의 미', 장식이나 문양 등의 억제와 단조로운 색상 등에서 '절제의 미' 그리고 드레이퍼리와 비구조적인 특징에서는 '자연의 미'가 나타난다. 인간은 종교를 통해 본질적인 것을 추구하고 인체를 은폐함으로써 신성한 것과 접촉하려고 한다. 종교복식은 초자연적 타계와 믿음에 대한 표현이며, 의식의례 행위이다. 각 종교의 종교복식은 물론 종교의 영향을 받은 복식에도 이러한 감춤과 절제의 형식들이 고스란히 반영되어 있다.
바이오매스 가스화 시 발생하는 타르의 개질 연구가 다양한 Ni 촉매를 이용하여 수행되었다. 바이오매스 타르의 주요 성분인 톨루엔을 이용하여 실험실 규모의 수증기개질을 수행하였다. 고정층 형태의 개질기를 이용하였고 반응온도 범위는 400-800 ℃로 변화시켰다. Ni 촉매에 증진제로 Ru (0.6 wt%)와 Mn 또는 K (1 wt%)를 적용하였다. Ni/Ru-K/Al2O3 촉매가 Ni/Ru-Mn/Al2O3 촉매보다 전반적으로 높은 톨루엔 개질 전환 성능을 보였으며, X-선 회절분석과 열중량분석을 통해 촉매의 안정성을 확인하였다. 실험실 규모 연구 결과를 바탕으로 모노리스와 펠렛 형태의 촉매를 제작하고 1 톤/일 규모의 바이오매스 가스화 시스템에 적용하였다. 모노리스 촉매의 경우 Ni/Ru-K/Al2O3 촉매가 고온에서 특히 우수한 성능을 보였으며, Ni/Ru-Mn/Al2O3 촉매는 운전 시간 경과에 의한 활성저하가 관찰되었다. 펠렛 촉매의 경우 Ni/Ru-K/Al2O3 는 587 ℃에서 66.7%의 타르 전환율을 보였으며, 사용된 촉매의 재생 후 타르 개질 성능을 비교하였다. 본 연구에서 사용된 촉매 중 Ni/Ru-K/Al2O3 펠렛 촉매가 가장 우수한 촉매 활성과 안정성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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