다양한 아미노산 및 지질 대사 질환에서 피부와 모발의 변화가 관찰된다. 탈모증이 관찰되는 경우 장병성 선단피부염(아연 대사 장애), 비오티니다아제 결핍증 (비타민 B), 다발성 카르복실라제 결핍증, acrodermatitis acidemica 등 아미노산 및 비타민 대사 결함을 의심해볼 수 있다. 또한 부서지기 쉬운 모발이 관찰되는 경우 아르기니노숙신산뇨증 또는 시트룰린혈증 및 점액다당증을 의심해볼 수 있다. 건조하고 두꺼워진 인설을 가진 피부 또는 비늘증은 중성지질 축적 질환, 지방산 대사 장애, 콜레스테롤 합성 및 대사 장애와 관련하여 나타날 수 있다. 수포성 병변은 장병성 선단피부염, 비오티니다아제 결핍증, 홀로카르복실라제 합성효소 결핍증, acrodermatitis acidemica 등에서 나타날 수 있다.
금년 보리파종기에는 유난스럽게도 비가 많이 왔고 비오는 일수가 잦아 가을장마라고도 하였다. 따라서 벼 수확이 늦어졌고 벼를 벤 논은 물론이고 밭에서까지 보리파종작업이 어려웠던 탓으로 예년에는 전국적으로 만파면적이 20$\%$내외 이던 것이 금년에는 70$\%$가 될 것으로 추정하고 있다. 보리가 겨울을 잘나기 위해서는 적파(適播)하여 주간의 잎이 4$\~$5매가 되어야 하는데 늦게 심어 1$\~$2매로 월동하게 되었으니 겨울동안 특별한 관리를 하지 않는 한 수량이 떨어지고 내년도의 출수기와 성숙기가 늦어질 염려가 있다. 그러나 이러한 피해는 겨울철 보리밭 관리의 철저로 어느 정도는 막을 수 있다.
키 프레임 추출 기법은 2차원 비오 영상을 3차원으로 재구성하기 위해 꼭 필요한 프레임을 선택하는 방법이다. 본 논문에서는 비디오에서 빠르게 프레임을 검사하며 최적의 키 프레임을 선택하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 재구성을 위한 전처리 과정에 초점을 둔 것으로 프레임 간 대응점 비율 검사를 통해 프레임의 도약 강도를 결정하고 기하 모델 추정이 원활한 프레임을 선택한다. 이로부터 3차원 복원 후처리 과정을 통해 최종적인 3차원 점군(point cloud) 데이터를 획득한다. 실험을 통해 다른 기법과 성능을 비교했을 때, 제안하는 기법이 복원 소요 시간도 적게 들고 보다 밀집된 3차원 데이터를 얻을 수 있었다.
본 연구는 구의 과도 열전도에 의한 열손실을 계산하는 데 있어, 외부의 경계조건인 대류의 조건에 해당하는 상황을 상수 및 변수로 가정하였을 경우의 열전달문제를 해석한 것이다. 이 문제를 해결하기 위해 집중열용량법을 사용하고 있으며, 대류열전달계수의 값이 온도의 함수로 변한다고 가정하여 계산하였다. 계산을 수행한 결과 대류경계조건의 값을 상수로 가정한 경우가 열손실이 높이 평가된다는 것을 알았고, 이러한 경향을 상관식으로 정리하였다.
오늘날 교통환경의 고도화는 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System)과 함께 진행되고 있으며 차량용 블랙박스, 모바일기기 등의 대중화와 함께 안전하고 편리한 서비스를 제공하는데 일조하고 있다. 교통상황은 다양한 원인에 의해 시시각각 변화하며, 특히 갑작스러운 폭우, 우박, 눈길 등과 같이 공공의 힘으로 제어할 수 없는 외부 요인으로 인해 운전자가 이를 대비하지 못하여 큰 사고로 이어지는 경우가 비일비재하다. 이를 방지하기 위해 운전자간 실시간으로 기상정보를 전달하는 시스템이 필요하다. 본 논문은 실시간 기상정보전달을 위한 기상정보 검지알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 와이퍼의 움직임과 맑은날의 히스토그램 간 Contrast를 이용하여 기상상황을 검지한다. 일반적으로 악천후 상황에서 와이퍼를 사용하게 되며, 눈이나 비 등에 따라 다른 Contrast값을 가지게 된다. 이를 이용해 맑은 상황, 눈이 오는 상황, 눈이 쌓인 상황, 비오는 상황 등을 판단하였다. 우선, 연산량을 줄이기 위해 와이퍼를 검지할 수 있는 최소영역을 ROI(Region Of Interest)로 지정하고, 차량 와이퍼의 밝기를 임계값으로 하는 Thresholding 연산을 통해 와이퍼를 검출하였다. 또한, 맑은 날과 악천후상황의 Value 값을 이용해 Contrast를 구하였으며 이를 통해 각각의 기상상황을 구별하였다. 실험결과 비오는 상황은 약 87%, 눈이 내리는 상황은 약 82% 검지율을 얻을 수 있었다.
실외 도로에서의 차량 검출 성능은 기상 상태, 태양 이동에 의한 그림자, 조도 변화 등에 영향을 받는다. 본 논문에서는 낮 시간대의 실외도로에서 이러한 주변 환경변화에 강건한 배경 추정 알고리즘과 연동한 차량 검출 시스템을 제안한다. 배경 추정 알고리즘은 혼합 가우시안 모델을 적용하고 후보 영역에 대한 차량 검출은 Adaboost 알고리즘을 적용하였다. 흐린 날, 비오는 날 등 동일한 실제 도로에서 서로 다른 기후에 획득한 CCTV 비디오 영상을 사용한 실험을 통해 제안하는 방법이 일반 도로에서의 차량 검출에 유용한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 우산을 보다 쉽게 챙길 수 있도록 도와주는 사물인터넷 기반의 스마트 우산꽂이를 제안한다. 제안한 스마트 은 3가지 기능을 제공한다. 첫째, 기상 정보를 수신하여 정보에 따라 비가 온다면 우산의 손잡이를 노출시켜 사용자가 우산을 챙길 수 있도록 도와준다. 둘째, 스마트 우산꽂이는 열풍 시스템이 있어 빗물에 젖은 우산을 건조시킬 수 있다. 이를 통해 사용자는 빗물에 젖은 우산을 효율적으로 건조하고 쉽게 보관할 수 있도록 도와준다. 셋째, 앱(App)을 통해 스마트 우산꽂이의 현재 상태와 날씨, 빗물받이의 수위 등을 모니터링 할 수 있다. 제안한 스마트 우산꽂이는 비오는 날 우산을 챙겨갈 수 있도록 생활의 편의성을 제공할 것으로 기대한다.
일반적으로 해양 시설물은 대부분 태양광 기반의 발전 시스템으로 구성된다. 태양광 발전 시스템은 날씨의 광량에 따라 변화한다. 태양광 발전 시스템은 흐린 날과 비오는 날에 전력 생산량이 감소한다. 태양광 발전량이 부족해지면 해양 시설물에 전력 부족이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 태양광과 파력 시스템을 복합한 하이브리드 발전 제어 시스템을 제안한다. 파력 발전 시스템은 웰스 터빈과 영구자석 발전기로 구성되어 있다. 제안하는 시스템을 특별한 지역에 설치하고 태양광 발전 전력과 파력 발전 전력을 측정하였다. 실험결과 태양광 전력은 파력에 비하여 안정적인 전원이다. 그러나 파력은 태양이 없는 동안에도 전력을 공급할 수 있다. 제안하는 하이브리드 시스템의 전력 특성이 태양광 시스템에 비하여 높은 안정성을 갖는 것을 알 수 있다.
본 연구에서는 차선도료로 MMA (methyl metacrylate) 수지계 열경화성 수지를 선정하여 차선의 내구성능과 재귀반사성능을 개선할 수 있는 최적의 열경화성 차선도료를 설계하고자 하였다. 특히 현장 적용성을 향상시키기 위하여 차선도료의 경화시간을 8 min으로 단축하기 위해 주재의 구성요소를 설계하였다. 실험 결과 MMA 모노머($Tg=105^{\circ}C$) 15.6 wt%에 PMMA (ploymethyl metacrylate, MW = 70,000, $Tg=60^{\circ}C$) 6.0 wt%와 TMPTA (trimethylolpropane triacrylate, MW = 338, $Tg=27^{\circ}C$) 1.2 wt%를 배합한 TSRM-6가 부착강도 등 도료물성이 우수하여 최적 배합비율로 결정하였다. 열경화성 차선도료의 도장조건은 분사 전 반드시 균일한 혼합이 이루어져야 하며 최적 설계된 TSRM-6에 우천용 유리알을 사용한 경우 마모시험 횟수 20만 회에서 야간재귀반사성능계수는 $431mcd{\cdot}m^{-2}{\cdot}lux^{-1}$ (건조 조건), $354mcd{\cdot}m^{-2}{\cdot}lux^{-1}$ (젖은 조건), $172mcd{\cdot}m^{-2}{\cdot}lux^{-1}$ (비오는 조건)으로 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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