격납건물내 소격실에서의 수소혼합 정도를 파악하고 격실내 균일한 혼합을 좌우하는 인자의 영향을 분석하기 위하여 소규모 혼합실험을 수행했다. 본 연구에서는 해석적으로 수립된 3차원 혼합 모델의 검증을 위하여 3차원 모사가 가능하도록 실험 장치를 구성하였다. 격납용기 내에서 수소 생성의 주원인이 되는 노심으로부터의 수소거동을 분석하기 위한 기초 실험(실험 A)과 안전주입 탱크 격실에서의 수소거동을 분석하기 위해 원형 혼합 chamber를 구상했다. 기초실험 A에서는 혼합 chamber내 축 방향으로 대칭적인 오리피스형 장애물을 설치하고 실험했고 안전주입 탱크 격실을 모사한 실험 B는 영광 3&4호기를 바탕으로 축소시켜 안전주입탱크 격실내 존재하는 두충과 안전 주입 탱크 사이의 틀을 통한 혼합체의 거동을 분석했다. 실험결과 오리피스형 장애물을 설치한 기초실험에서는 원형 띠모양의 장애물이 혼합체의 거동에 큰 영향을 주지 않는 것이 관측됐지만 안전주입탱크격실 실험에서는 격실내 장애물로 존재하는 두충이 혼합체의 거동에 큰 영향을 주는 것이 관측됐다.
최근의 사전재해영향성 평가 등에서 많이 사용되고 있는 Huff 강우분포는 실제 호우사상의 적용성 보다는 최빈분위의 적용에 따라 특히나 재해 관련하여서는 홍수량이 크게 산정된다는 이유로 인하여 Huff 4분위를 채택하고 있다. 시간분포는 설계홍수량 수문곡선의 모양과 첨두홍수량에 많은 영향을 미치므로 신중하게 적용하여야 한다. 원칙적으로는 해당 지역의 과거 강우자료로부터 강우지속기간 동안에 총강우량이 시간이 경과함에 따라 어떻게 분포되었는지를 통계학적으로 분석하여 그 지역에 적합한 시간분포 모형을 작성하여 사용하여야 한다. 그러나 유출수문곡선에 영향을 미치는 점에 있어 분위별 강우 분포에 따른 손실율과 유출수문곡선과의 관계는 아직 연구가 부족하여 본 연구에서는 확률강우량의 시간분포 산정 방법 중 Huff분포를 이용하여 각 분위별로 유출수문곡선을 산정하였으며, 유효우량 손실과 유출수문곡선과의 관계를 비교 분석하였다. 강우의 손실율은 유출수문곡선의 상승부와 첨두전의 유출총량의 변화에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.
이동통신은 공간을 매개체로 하여 전파를 통해 통화로가 형성되는 통신방식을 취함에 따라 공간상에 존재하는 수 많은 물질에 의한 페이딩 및 무수한 전파로부터 간섭을 받을 가능성을 항상 내재하고 있다. FM을 이용한 아날로그 이동통신의 경우 비의도성 전파의 간섭은 통화시에 클릭음과 같은 불쾨한 음을 동반하지만, 디지틀 시스템의 전파간섭은 전파의 페이딩 현상과 함께 결합되어 BURST BIT ERROR의 발생 등 보다 심각한 문제를 야기시킬 수 있다. 본 고에서 자동차의 점화잡음이 이동통신 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위한 선행단계로서 점화잡음 자체에 대한 특성 분석을 실시하였다. 본 고에서 실시한 잡음 파라미터들에 대한 분석을 종합해보면 자동차의 점화잡음 특성은 고주파보다 저주파에 집중되어 분포하고 있으며 자동차의 수가 증가할수록 완만하게 증가하는 특성을 보이고 있다. 또한 잡음 파라미터들의 곡선의 모양은 주파수에 독립적이며 자동차의 수에 의존하는 특성을 보이고 있으며 진폭특성은 주파수와 자동차 수에 의존하는 함수임을 알 수 있다.
헬륨 기체를 사용하여 중급 출력(500W) 마이크로파 유도 플라즈마(Microwave Induced Plasma:MIP)를 헬륨 기체를 사용하여 만든 뒤 직접 수용액 시료 분석에 사용하였다. Beenakker의 cavity를 변형시켜 얻은 안정된 헬륨 플라즈마는 실린더 형태의 모양을 하고 있고 기체의 흐름량을 조절하여 "toroidal"형태의 플라즈마도 얻을 수 있으나 분석학적 능력은 오히려 감소되었다. Glass Frit Nebuliser를 이용하여 분석하였을 때 금속 원소는 10~100 ppb 근처의 검출한계를 보였고 비금속원소인 염소의 경우는 50ppm근처의 검출한계를 보였다.
본 논문에서는 네트워크가 막연히 무작위적이라고 하기에는 사회나 세포, 인터넷 등이 어떤 법칙에 따라 짜연진 것처럼 보인다. 하지만 복잡한 네트워크의 모습이 네트워크의 모델과 실제로 똑같은지를 비교하기는 그리 쉬운 문제가 아니다. 무작위적 네트워크의 경우는 수학적으로 엄밀히 말하자면 쁘아송분포를 따른다. 쁘아송분포에서는 모든 점들이 동일한 확률로 여러 점들에 연결되는 기회를 갖는다. 즉 균일한 분포이다. 따라서 상당히 적거나 반대로 상당히 많은 수의 연결선을 가진 점은 극히 드물다. 이 경우 연결선 분포가 종 모양이 된다. 대부분의 점들이 곡선에 해당하는 연결선 수를 갖게 된다. 본 논문에서 쁘아송분포와 회귀분석을 통하여 하나 또는 둘 이상의 변수들 사이에 어떤 관계를 함수관계로 나타내어 분석하는 방법을 보이고 회귀분석 방법에 의해서 미래를 예측하고자 한다.
흉부 CT 영상은 각종 흉부 질환의 진단에 널리 사용되고 있으며, 영상 분석 기술을 이용하여 암이나 다양한 형태의 종양 등의 관심 영역(region-of-interest)을 자동으로 탐지하는 기법들이 최근 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 CT 영상에서 연속된 여러 장의 2D 영상의 변화를 분석하여 중요 관심 영역인 노듈(nodule)을 찾는 방법을 제안한다. 인접 영상에서의 노듈의 연속성과 크기의 변화, 모양, 밝기의 특징을 분석하여 노듈을 검출하였고, 실험 결과, 상당한 정도의 정확도를 보였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 실제 환경에서도 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 식품 안정성을 검사하기 위해 식품 내 미생물 농도를 계산하는 방법을 제안한다. 기존의 생물학적 방법을 보완하여 영상 분석에 기반한 자동화 방법으로 빠르고 보다 정확한 방법을 제안한다. 현미경으로 확대한 시료의 영상을 자동으로 분석하여 영상 내의 미생물의 수를 측정하면 여러 영상에 대한 결과를 통계적으로 분석하여 식품 내 미생물 농도를 보다 정확히 측정할 수 있다. 영상 처리 과정을 통해 영상으로부터 미생물군을 찾아내고, 해당 미 생물군을 모양에 따라 세 가지 종류-간균, 구균, 효모로 분류하고 계수한다. 제안하는 시스템의 성능을 실험으로 보였다. 영상 내에서 측정된 미생물의 수와 실제 미생물의 수의 비를 검토해 본 바, 본 시스템이 실용적임을 보였다.
본 연구에서는 유역의 공간적 자기상사성 평가를 통하여 하천유역의 특성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 자기상사성 분석의 지표인 허스트지수 및 프랙탈차원을 산정하였다. 허스트지수(h)의 산정은 모형에 있어서 상당히 중요한 부분을 차지한다. 이 지수에 따라 지형의 모양은 서로 상이하게 다루어질 수 있기 때문이다. 허스트지수의 산정은 Hurst가 제시한 방법(허스트지수), Peters의 수정식, Mandebrot와 Wallis의 Pox 도표, 투영면적 및 표면적 비율 방법(면적지수)이 있으며, 본 연구에서는 유역의 공간 자기상성 분석을 위해 면적지수에 의한 방법과 허스트지수에 의한 방법을 적용하였다. 지형자료는 LiDAR 측량 및 하천 횡단측량에 의해 생성된 정밀 DEM을 활용하여 허스트지수 및 프랙탈차원을 산정하였다. 면적지수 및 허스트지수에 의한 프랙탈차원과 평균경사도와의 관계에서 아라천유역은 결정계수 R2값이 94.9 %, 99.5 %로 비교적 결정계수값이 크게 나타났으며, 경사도와 표면적과의 관계에서 결정계수 R2값은 81.8 %로 분석되었다. 이는 면적지수와 허스트지수에 의해 산정된 프랙탈 차원은 유역의 지형특성 인자로 타당성을 갖는 것으로 판단된다.
본 연구에서는 시멘트 고결토 내에 실린더를 내장시킨 다음 유압으로 공시체 내부에서 인장력을 가하여 공시체를 직접 파괴시키는 직접인장시험 방법에 대한 연구를 수행하였다. 또한 기존 아령모양의 공시체를 이용한 직접인장시험과 대표적인 간접인장시험인 쪼갬인장시험을 실시하여 인장시험 방법에 따른 차이를 비교하였다. 인장시험용 공시체는 모래/시멘트비를 3:1 또는 1:1로 제작한 다음 7일 및 28일 동안 대기중 양생하였으며, 동일한 경우에 대해 10개의 공시체를 실험하여 평균값을 비교하였다. 한편 일축압축시험도 실시하여 일축압축강도와 인장강도의 비를 분석하였다. 내장형 실린더를 이용한 직접인장시험으로부터 얻은 인장강도는 아령모양 공시체를 이용한 직접인장시험으로부터 얻은 값보다 다소 높은 인장강도를 보였지만, 아령모양 공시체를 이용한 시험방법은 공시체 제작이 불편하고 시험 중 변곡부에서 파괴되는 경우가 자주 발생하였다. 탄성파괴를 일으키는 콘크리트나 암석에 적용하는 쪼갬인장시험방법으로 부터 얻은 인장강도는 표준편차가 가장 컸을 뿐 아니라, 시멘트 고결토와 같이 강도가 상대적으로 약해 탄소성파괴를 일으키는 재료에는 적용하기 어려웠다.
본 논문에서는 손동작 인식을 위한 개선된 손동작 움직임 표현방법을 제안한다. 제안된 방법은 다양하고 통일된 손동작 움직임을 인식하기 위해서 수화(한글수화) 시 사용되는 손동작에 적용시킨 표현방법이다. 수화 특히, 한글수화(KSL)는 수화소(Cheremes)라는 요소들, 즉, 손의 이동 방향, 손가락모양, 손의 위치 등의 조합에 의해 단어 또는 문장이 완성되어 의미 있는 수화가 완성된다. 본 논문에서는 한글 수화에서 이용되는 수화소(Cheremes)를 5개의 수화소 즉, 손의 이동방향(HMO),손가락모양(FS), 손의 방향(H0), 손의 위치(HP) 및 사용하는 손의 수(HN)로 분류, 표현한다. 손의 이동방향(HMO)은 수화에서 단어 또는 문장을 표현하는데 사용되는 방향을 고려하여 17개의 방향성분으로 표현한다. 손가락 모양(FS)은 수화동작에서 사용되는 손가락의 모양에 따라 17개의 성분으로 표현할 수 있으며, 또한, 손의 바닥을 이용하는지 손등을 이용하는지에 따라 손의 방향(HO)이 2가지 특징으로 표현된다. 손의 현재 위치(HP)는 수화동작에서 손이 놓이는 위치를 의미하며, 머리영역에서 가슴영역까지 전체 8개의 영역으로 나뉘어 표현한다. 마지막으로 사용하는 손의수는 수화동작에서 손 하나만을 사용하는지 양쪽 모두를 사용하는 지를 나타내는 것으로, 2가지 특징으로 표현한다. 제안된 손동작 표현방법을 한글수화의 단어 및 문장 모두에 적용한 결과 모든 KSL이 제안된 표현방법으로 완벽하게 표현됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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