집속체의 드래프트 공정(롤러 인발 공정)의 경우, 선밀도의 변동성(irregularity)은 드래프트 비, 롤러 간격 등의 공정조건과 집속체, 응집도, 엉킴 등으로 대표되는 openness 애 큰 영향을 받는다. 본 연구에서는 유동계 내에서의 집속체 동적거동을 묘사하는 기본 방정식을 바탕으로 openness 와 직접적인 관련이 있는 구성모델의 주요 파라메타($\mu$)의 변동을 auto-covariance function 으로 묘사되는 확률과정 신호(stochastic signal)로 생각하여, 이 신호를 생성하고, 모델 시뮬레이션을 통하여 출력 집속체의 선밀도 변동을 살펴 보았으며, 출력 집속체의 선밀도가 거의 일정하게 유지되는 출력구간 근처에서 선밀도 불균제 특성을 해석하였다.(중략)
고 기록 밀도의 HDD를 위해서는 HDD Media의 선 기록 밀도와 트랙 밀도를 높여야 한다. 선기록 밀도를 높이기 위해서는 HDD Write Head의 Field Gradient가 커야하고, 트랙 밀도를 높이기 위해서는 Write Head의 Aspect Ratio가 작아져야 한다. 본 연구에서는 3차원 유한 요소법을 이용하여 Write Head의 재료의 자기적 성질과 형상에 따른 고 기록 밀도용 Pole Tip Write Head를 설계하였다.
ZnO 나노선을 수열합성법을 이용하여 합성 하였다. ZnO 나노선을 이용하여 고효울 소자 제작하기 위해 반듯이 필요한 조건인 밀도 조절을 위해 PDOT:PSS를 에어브로쉬를 이용하여 분사하여 Dot의 형태로 열처리 한후 나노선을 합성 하였고 SEM 이미지를 통하여 밀도가 조절된 것을 확인 하였다.
방적공정중에서 섬유속의 선밀도 감소와 평행화도 증가를 위해서 행해지는 드래프트 공정은 섬유속의 선밀도를 감소시킴과 동시에 불균제도를 증가시키게 된다. 실제의 생산설비는 드래프트로 인해 발생되는 불균제를 최소화하기 위해 여러 가지 다양한 기구를 사용한다. 드래프트 공정에서의 불균제도 증가는 드래프트 공정의 조건에 따라 그 정도를 달리하게 되는데, 최적의 공정조건은 공급되는 섬유속의 특성에 따라 변화시켜주어야 한다.(중략)
Alfven파에 의한 항상풍을 가정하고 운동방정식을 수치적분하여 속도분포를 구하였다. 질량이 보존된다면 밀도분포 속도분포와 밀접한 관계를 가지므로 가정되는 초기 밀도 개수의 값에 따라 선윤곽이 변화하는 효과를 계산하였다. 실제적인 항성풍 모형을 계산하기 위해 Schroder(1986)의 관측과 잘 맞는 초기 밀도 개수 $N_0=5.5{\times}10^{12}/cm^3$의 경우와 $N_0=10^9,10^{10},10^{11}/cm^3$의 경우를 계산하였으며 초기 밀도 개수가 작을수록 속도분포가 급격하고 더 큰 종속도를 보였다. 또한 공전궤도위상 0.06과 0.78에서의 선윤곽을 계산하였고, $N_0$가 작을수록 더욱 강하고 좁은 흡수요소를 가졌으며 이로 인해 방출선의 극대가 청색편이되어 나타났다.
농산물 선별 시스템은 작물의 형태를 보전하기 위하여 비파괴적인 선별이 주로 사용된다. 이러한 비파괴 선별 기술로는 가시광선, 근적외선, 엑스선, 감마선 등의 광학적 특성을 이용하고 있으며 본 논문에서는 엑스선을 이용한 선별을 이용한다. 엑스선 영상은 엑스선의 밀도에 따라 그레이 영상으로 생성되어 육안으로 시료의 결함을 감지하기가 어렵다. 미세한 결함을 발견하기 위해서는 영상을 확대하거나 픽셀의 범위를 수정하여 적정한 픽셀의 영역만을 표시하여 결함을 탐지해야 한다. 이런 작업은 비효율적이다. 따라서 본 논문은 엑스선의 광역적인 밀도와 지역적인 밀도에 대한 상대적인 밀도를 측정하여 색상화된 결함을 표시하는 새로운 방법을 제안한다. 하나의 픽셀에 대한 상대적인 밀도는 주위 픽셀과의 상대적인 차이를 나타내며, 이런 픽셀을 정상과 결함으로 나타내는 엑스선 영상의 색상화 방법도 제안한다. 실험에서는 육안으로 볼 수 없는 농작물의 병해충 또는 새싹 부분을 특정 색으로 색상화 하여 농산물 선별 시스템에 활용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 엑스선을 이용한 선별 시스템에 적용되어 농산물 선별 시스템뿐만 아니라 가공식품, 부품 제조와 같은 제조 공정에서 사용되어 불량품을 선별하는 방법에 적극적으로 이용될 수 있을 것이다.
밀도가 알려진 4개의 모형시험공에서 이격실험을 하고 얻어진 비이격 및 이격 측정 자료를 분석함으로서 기준선과 이격선의 특성을 파악할 수 있었다. 특히 선원을 출발하여 검출기에 도달하기까지의 감마선 경로의 형태, 기준선과 이격선의 궤적 특성, 궤적에 미치는 밀도 및 검출기 조합의 영향을 추적할 수 있었으며 이격보정을 위한 최적의 검출기 조합까지 확인할 수 있었다. 기준선과 이격선의 기울기 모두 검출기 조합별 긴거리와 짧은거리 간의 선원-검출기 거리비에 비례하는 함수의 형태로 표시될 수 있음을 확인하였다. 이 연구는 기준선 및 이격선의 기울기에 대한 기본 개념 이해에도 효과적으로 적용되었다.
대사성 골 질환인 골다공증(Osteoporosis)의 조기 진단을 위한 골 밀도를 측정하는 방법이 최근 연구되고 있다. 골 밀도 영상은 이중 에너지 X 선 흡수법에 의해 측정되는데, 영상에 존재하는 잡음은 뼈 영역 추출과 골 밀도 계산에 어려움을 주고 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 신호처리 분야에서 폭넓게 사용되고 있는 sparse 표현을 도입하여 X 선 영상의 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 잡음 제거 방법의 결과가 기존의 방법에 비해 개선됨을 MSR(Mean to Standard deviation Ratio)과 CNR(Contrast to Noise Ratio)을 통해 확인하였다.
사용자들은 그들의 관심이 관심지점 (POI: Point-of-Interest)과 관련이 있다는 사실을 언급하기 위해 위치 기반 소셜 네트워크에 체크인하거나 그들의 상태를 올리는 경향이 있다. 관심지역 (AOI: Area-of-Interest)을 찾는 기존 연구는 대부분 위치 기반 소셜 네트워크로부터 수집된 공간 태그된 사진과 함께 밀도 기반 군집화 기법을 사용하여 수행되었다. 반면, 본 연구에서는 POI 중심을 포함한 하나의 군집에 해당하는 POI 경계선을 추정하는 데에 초점을 맞춘다. 트위터 사용자들로부터의 공간 태그된 트윗을 사용하여 POI 중심으로부터 도달할 수 있는 적절한 반경을 찾음으로써 POI 경계선을 추정하는 밀도 기반 저복잡도 두 단계 방법을 소개한다. 두 단계 밀도 기반 추정을 통해 선택된 공간 태그의 convex hull로써 POI 경계선을 추정하는데, 각 단계에서 다른 크기의 반경 증가를 가정하여 진행한다. 제안한 방법은 기본 밀도 기반 군집화 방법보다 계산 복잡도 측면에서 우수한 성능을 가짐을 보인다.
본 연구는 한국해양대학교 실습선을 모델링하고 선내 승조원들의 생활패턴을 분석한 후, 공간별 밀집 유형별 대피시간을 예측하고 이를 비교한 것이다. 승조원의 밀집형태의 관점에서 보면, 선내에 골고루 분포하여 밀도가 낮은 경우에 비해 특정공간에 집중되어 순간 밀도가 높은 경우의 피난시간이 증가하였고, 이동속도에 따른 영향 역시 밀도가 높은 상황이 밀도가 낮은 상황에 비해 4배 이상 큰 것으로 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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