전라북도 지방에 분포하는 번암, 동진, 적상 및 북창 광산에서 채취한 납광석광물에 대한 납 동위원소 분석을 실시하였다. 그 결과 광상별로 상당히 다른 납 동위원소 조성을 가짐을 확인하였다. 번암광산, 북창광산 및 동진광산의 납 동위원소값이 형성하는 선형변화는 그 기울기가 매우 급하기 때문에 연대로 해석하기는 곤란하며 이 광상들의 납은 주로 선캠브리아 기저지각과 중생대 화강암질암의 두 종류 단성분들로부터 유래하였을 가능성을 제기하였다. 광상의 형성시 이러한 근원물질들로부터 유래한 납의 혼합비율은 광상마다 상당히 다른 것으로 추정된다. 이는 광화작용시 존재했던 유체의 순환이 매우 국지적인 범위에서 제한적으로 이루어졌기 때문인 것으로 판단된다 동진 광상의 경우는 광상에 배태된 납의 근원이 상당부분 기저지각에서 용출된 것임을 시사하며, 광화작용시 화성암은 운광암으로서보다는 유체의 순환을 야기한 열원으로서 중요한 역할을 담당한 것으로 판단된다.
최근 지형렌더링에서 사용되는 DEM(digital elevation map) 데이터들은 일반 컴퓨터에서 처리 가능한 메모리 용량을 초과하기 때문에 밉맵(mipmap)을 이용한 상세단계(LOD : level-of-detail) 기법들을 사용하는 외부 메모리 처리(out-of-core) 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만 밉맵을 이용한 상세단계 기법들은 높은 레벨의 상세단계에서 데이터의 간략화에 따른 기하오차가 발생한다. 이러한 기하오차는 시점이 이동할 때 상세단계가 변화하는 부분에서 기하파핑(geometry popping) 현상을 유발한다. 본 논문에선 기하오차를 줄이기 위해 정점 응집맵을 제안한다. 전처리 단계에서 생성되는 정점 응집맵은 벡터를 저장한 텍스쳐이다. 이 벡터들은 상대적으로 기울기 변화량이 큰 위치로 주변의 정점들을 응집시켜 지형의 기하오차를 줄이기 때문에 단순히 밉맵을 이용하여 지형을 렌더링 했을 때 나타나는 기하파핑 현상을 효과적으로 줄일 수 있다.
순환신경망은 순차적이거나 길이가 가변적인 데이터에 적합한 딥러닝 모델이다. LSTM은 순환신경망에서 나타나는 기울기 소멸문제를 해결함으로써 시퀀스 구성 요소간의 장기의존성을 유지 할 수 있다. 본 논문에서는 LSTM에 기반한 언어모델을 구성하여, 불완전한 한국어 문장이 입력으로 주어졌을 때 뒤 이어 나올 단어들을 예측하여 완전한 문장을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 평가하기 위해 여러 한국어 말뭉치를 이용하여 모델을 학습한 다음, 한국어 문장의 불완전한 부분을 생성하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제시된 언어모델이 자연스러운 한국어 문장을 생성해 낼 수 있음을 확인하였다. 또한 문장 최소 단위를 어절로 설정한 모델이 다른 모델보다 문장 생성에서 더 우수한 결과를 보임을 밝혔다.
The needle electrode is inserted into the cross-linked polyethylene(XLPE) which is the ultra high voltage cable for electric power. By changing the tilt of the needle electrode, we investigated how the void and the thickness of the insulating layer influence the partial discharge(PD) characteristics and the insulating breakdown. In order to investigate the PD characteristics, The XLPE cable was used to the specimens and the tungsten electrode was used with the needle electrode. And the inner semi-conductive layer material of XLPE cable was used with the negative electrode by bonding with the use of conduction tape. The size of the specimens was manufactured to be $16{\times}40{\times}30[mm^3]$. We confirmed the effect on changing the PD characteristics according to the changing voltage and the tilt of the electrode after applying the voltage on the electrode from 1[kV] to 40[kV] at room temperature. In the PD characteristics, it was confirmed that the PD current of air void specimens with tilt was unstable more than that of no void specimens with tilt. It was also confirmed that the breakdown voltage was decreased because the effect of air void is more active than the change of the needle electrode tilt in the specimen with air void inside the insulation.
본 논문에서는 단일경계 표면플라즈몬 도파로의 모드특성을 잘 이해하기 위해 복소차분도표를 제안한다. 기존의 표면플라즈몬 모드는 군속도의 부호가 바뀌는 부분을 기준으로 분류되었는데, 여기에서 군속도는 표면플라즈몬 모드 진행방향의 전파상수와 광자 에너지에 대한 분산 관계식에서 접선의 기울기이다. 표면플라즈몬 모드는 진행방향에 대해 수직한 방향의 전파상수도 가지고 있기 때문에 이를 종합적으로 이용하여 모드를 분류하는 것이 필요하다. 복소차분도표는 전파상수의 실수 부와 허수 부의 차이를 변수로 하여 나타낸 도표로서 이를 이용하면 모드 분류가 가능하고 또한 광자 에너지에 따른 종합적인 전파상수의 변화 경향을 살펴보는 것이 용이하다.
영상처리 기술을 이용한 모의훈련에서 사용자는 영상에 전시된 가상객체를 통해 실세계와의 상호작용과 인식능력을 향상시킬 수 있다. 따라서 현실감 있는 모의훈련을 위해서는 가상객체와 실영상을 정합한 후 가상객체로 인해 생기는 폐색영역을 결정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 실 영상위에서 지정된 경로에 따라 가상표적을 이동시킬 때 발생하는 폐색문제를 이웃에지 탐색을 이용한 개선된 윤곽선 추출 알고리즘과 MER(Minimum Enclosing Rectangle)을 이용하여 해결한다. 제안된 윤곽선 추출 알고리즘에 의해 복잡한 물체에 대한 세부적인 윤곽을 얻은 후 성능향상을 위해 객체의 MER을 이용하여 폐색이 일어나는 지점의 3차원 정보를 산출하였다. 실험에서는 부분적 폐색이 발생하는 환경에서 제안한 방법을 기존방법과 비교하고 유효성을 입증하였다.
기존의 인식 방법은 물체에 대한 형상 정보 또는 움직임을 특징으로 한 단일 인식기를 사용한다. 하지만, 기존의 단일 특징 기반의 단일 인식기를 사용하는 방법의 인식 성능은 물체의 영역에 대한 정확한 검출에 크게 의존하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 기존 인식방법의 단점을 해결하고, 인식의 신뢰성을 높이기 위해서 세 가지 인식기에 의한 각 결과를 Bayesian을 이용하여 융합하는 새로운 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 인식기는 푸리에 묘사자로부터 얻은 형상 정보를 특징으로 한 신경망을 사용하고, 두 번째 인식기는 형상 정보에 대한 기울기를 바탕으로 한 통계적인 방법을 사용한다. 또한. 세 번째 인식기는 검출된 물체의 일정 부분의 움직임에 대한 모션 정보를 특징으로 하여 인식한다. 본 논문의 실험결과에서 제안한 결과 융합방법은 기존의 Majority Voting과 Weight Average Score 방법에 비해서 더 우수한 인식 성능을 보여준다.
본 논문에서는 축방향 압축하중을 받는 다퐁간분리된 적층 보-기둥의 자유진동과 좌팔에 대한 해석을 수행하였다. 다층간분리된 적층 보-기둥의 고유진동수와 탄성 좌굴 하중에 대한 층간분리의 영향을 조사하기 위해 층간분리의 양단에서 기울기와 곡률이 일정하다는 가정을 적용하여 일반적인 운동학적 연속 조건을 유도하였다. 전체 다층간분리된 보-기둥을 부분으로 분할하고, 연속조건에 따른 반복관계를 각 하부 보-기둥에 부과함으로써 다층간분리된 보-기둥의 특성방정식을 구하였다. 축방향 증분 압축 하중에 따른 다층간분리된 보-기둥의 고유진동수와 탄성 좌굴 하중을 구하였으며 이는 손상되지 않은 적층 보-기둥의 최대 탄성 좌굴 하중에 한정된다 연구를 통하여 층간분리의 크기, 위치, 수가 고유진동수와 특히 탄성 좌굴 하중에 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
울산시 정족산 산정상 부근에 위치하고 있는 무제치늪의 수문학적 특성을 구명하고자 유역 환경과 몇 가지 기초 수문조사를 실시하여 늪의 강우유출 특성과 지하수위 변동 특성을 파악하였다. 늪 지역의 평균 유출률은 0.58로 일반 산지유역과 비슷하였다. 단기유출 수문곡선에서 유량상승부가 완만하게 증가하여 첨두유량이 출현할 때까지 많은 시간이 걸리며, 그 이후에도 유량의 감소형태가 일반 산지유역에 비해 천천히 감소하였다. 늪지역의 유출 성분 구성은 기저유출량이 풍부하고, 무강우 기간에도 유출량이 크게 감소하지 않고 지속적으로 유출하였다. 지하수위는 강우 직후에 피크에 도달하고 그 후 강우가 멈추면 다음 강우기간까지 지하수위의 감소가 아주 완만하게 일어나고 있었다. 강우강도가 클수록 지하수위의 감수곡선 기울기가 완만하였으며 지속시간이 길수록 피크부분이 오래 지속되었다. 장기 지하수위의 변화 경향은 강우와 유출 수위의 변화 경향과 거의 일치하였다. 향후의 늪지역의 물환경은 항상 일정한 지하수위를 유지할 것으로 평가되었다.
적응 신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Square)알고리즘은 그 식의 간편함과 구현의 용이함으로 가장 널리 이용되고 있다. 대부분의 LMS 알고리즘은 수렴비를 조절하는 적응계수를 일정한 값으로 정하는데, 이는 안전성과 속도사이에서 트레이드오프가 존재한다. 이러한 단점을 해결하고 성능을 개선하기 위하여 가변 LMS(VLMS: Variable LMS)알고리즘이 발표되었다. 그러나 기존에 발표된 가변 스텝사이즈 알고리즘들도 또 다른 적응인자를 사용하므로 알고리즘이 새로운 적응인자 값에 의해 성능이 좌우된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 오차 제곱의 기울기에 따라 적응인자 스스로 값을 조절하는 가변 스텝사이즈 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실수값을 갖는 월시-아다말(Walsh-Hadamard)변환을 사용하여 빠른 수렴을 얻도록 하였으며, 계산량을 감소시키기 위해 부분수정 알고리즘에 적용하였다. 제안한 알고리즘의 성능 확인을 위하여 잡음 제거 시스템에 적용하여 기존의 알고리즘들과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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