본 연구는 LED 조명기구와 같은 원형 모양에 적합한 원형 히트싱크의 주위의 열유동을 실험 및 해석적으로 분석하였다. 기존 복사 열전달을 고려하지 않은 상관식을 이용하여, 추가적으로 복사 열전달을 해석적으로 계산하였다. 본 해석 모델의 타당성을 실험적으로 확인하였다. 이 모델을 바탕으로 휜의 형상 및 열유속을 인자로 하여 히트싱크 평균 온도의 변화를 살펴보았다. 그 결과 열전달 성능을 최대로 할 수 있는 최적 휜의 길이가 존재하였고, 방사율이 클수록 형상 인자의 변화가 복사 열전달 변화에 미치는 영향이 상대적으로 감소하였다.
로켓엔진 연소기의 분사면 냉각성능을 개선하기 위한 연료 매니폴드의 최적형상을 제시하였다. 매니폴드의 형상은 분사균일성을 최대한 유지하면서 분사면 중심의 냉각성능을 높일 수 있어야 한다. 이를 위하여 7가지 후보 형상에 대하여 냉각성능을 비교한 결과 분사기 2-3열과 9-10열 사이에 분리판이 설치된 형상이 최적인 것으로 판단되었다. 분사균일성은 설계원형과 유사한 수준이며 분사면의 최고온도는 27$\%$ 감소하였다. 또한 매니폴드의 형상 변화에 의한 추가적인 압력강하는 거의 없을 것으로 예측되었다.
IT기기, 통신시기, 반도체 기기 등은 점점 더 고성능화되면서 속도도 빨라지고 기능도 추가되는 추세이다. 이러한 IT기기들은 속도와 더불어 열문제는 더욱더 크게 강조되고 있는 실정이며 개인용으로 많이 사용하고 있는 PC의 경우 더 이상 속도를 높이지 못하고 있는 실정이다. 이러한 열문제는 100W까지는 Heat pipe 등으로 냉각이 가능하였으나 거의 한계수준에 도달한 상황이다. 이러한 상황에서 일부 메니아들은 빠른 속도의 통신이나 작업을 위해서 수냉식 전용 냉각기를 설치하여 현재의 기능보다 더 좋은 환경에서 사용하고자 하고 있다. 본 연구에서는 수냉식 냉각기보다 더 큰 열용량을 가진 CPU의 냉각을 위해서 냉매 압축기를 적용하고자 하였으며 냉매 압축기에 사용하기 위한 선형압축기를 개발하고자 하였다. 즉 선형압축기에 의해서 압축된 냉매를 사용하여 CPU를 냉각하기 위해서 본 연구를 시작하였다. 본 연구에서는 선형전동기를 공진구동형 스프링을 장착하여 50-100Hz로 공진구동하는 액추에이터를 제작하여 그 특성을 알아보았다. 먼저 제자과정과 제작후 추력과 공진구동 설계 및 공진구동시 전기적, 기계적 특성변화를 확인하였으며 피스톤과 실린더 및 흡입밸브와 배기밸브 등을 장착하여 선형압축기로서 시운전까지 수행하였다.
HMM이 시계열 모델로써 우수함이 널리 입증되면서 이차원 모델로 확장해 보려는 연구 결과도 늘어났지만 아직까지 임의의 객 체 패턴의 다양한 변형을 모델링하기에는 너무 단순한 경우가 대부분이다. 따라서 HMM이 시계열 데이터에서 보여준 성과를 영상 데이터에서 기대하기는 어렵다. 즉, 아직 대부분의 모델이 2D HMM으로 보기에는 부족하다고 판단된다. 본 논문에서 제안하는 모델은 이 차원 공간에서 상하, 좌우 방향의 진행 관계(causality)가 존재하는 은닉 마르코프 격자 또는 HML이다. 여기에 격자 구성 조건을 추가하여 모델 평가와 디코딩, 그리고 MLE 매개변수 추정법에 의한 훈련 알고리즘을 이론적으로 유도, 개발하였다. 본 모델은 기존의 필드형 모델과 달리 필기 문자 영상과 같이 다양한 국소적 형태 변형을 효과적으로 모델링하는 유용한 방법으로 사용될 수 있다.
기존의 패턴 및 데이터베이스 검색, 페이지 단위 문자열 검색 기법은 단순 검색 방식으로 오탐율이 많아 검색 결과에 대한 신뢰성이 떨어진다. 또한, 동일 조건을 다른 검색 기법에 추가로 시행함으로 인해 자원 낭비 및 시간 낭비를 초래하고 있다. 따라서 본 논문에서는 정규식 구문과 상관분석 기법의 통합적 연계 방식을 적용시킨 정보 검색 모듈을 개발하였다. 이를 통해 기존의 문자열 검색기법의 문제로 지적되어 온 오탐율을 줄임으로써 경제적인 효과 및 신뢰성을 확보하는 보안형 정보 검색 기술을 연구하였다.
최신 동영상 압축 표준인 H.264는 압축 효율을 높이기 위해 기존의 표준과는 다른 1/2 화소 생성 방법을 사용한다. 그러므로 기존의 동영상 압축표준으로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩(transcoding)하기 위해서는 추가적인 보정 작업이 필요하다 본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩 할 때 두 표준 간 1/2 화소 값의 차이를 보정하는 기법을 제안한다. 제안된 1/2 화소 보정 기법에서는 DCT 상태의 참조 프레임을 이용하여 두 표준 간의 차이 값을 구하여 입력으로 들어온 블록의 값에 더하여 보정한다. 픽셀 기반에서 보정하는 기법과 성능을 비교한 결과 제안하는 기법이 화질 면에서 우수하였다.
열전소자는 열전현상을 이용한 재료로서 여기서 열전현상이란 열을 전기로 또는 전기를 열로 바꿀 수 있는 에너지 변환 현상을 의미한다. 그 중 Bi-Te계 열전소자는 $200^{\circ}C$이하의 온도에서 열전 효율이 우수하기 때문에 항공, 컴퓨터 등의 열전발전 또는 열전냉각 모듈에 널리 사용된다. 열전 모듈 제작시 Bi-Te 소자는 구리 기판에 접합하여 사용하게 되는데 이 때 솔더의 성분인 Sn과 기판의 Cu는 소자내로 확산하여 금속간 화합물을 형성한다. 이렇게 형성된 금속간 화합물은 접합강도를 저하시키는 원인뿐만 아니라 열전 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 연구에서는 이러한 접합강도와 열전성능의 저하를 막기 위해 BiTe 소자의 표면에 $4{\mu}m$두께의 Ni-P 도금 공정을 추가하여 Ni-P 도금층이 Cu와 Sn의 확산을 막는 방지층 역할을 하게 한다. 그리고 도금한 소자를 $3mm{\times}3mm{\times}3mm$로 커팅하여 구리 기판에 접합하여 열전 모듈을 제작하였다. 제작된 열전모듈의 단면을 EPMA분석한 결과 Ni-P 도금층이 확산방지층으로 잘 작용되었음을 확인하였다. 또한 접합강도 측정결과 도금을 하지 않은 Bi-Te소자에 비해 접합강도가 향상되었음을 확인하였다. 따라서 Ni-P도금을 실시함으로서 금속간 화합물 형성을 억제하고 열전모듈의 성능과 접합강도를 향상시킬 수 있었다.
광학 문자 인식(OCR)을 통해 문서의 글자를 인식할 때 띄어쓰기 오류가 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 OCR의 후처리 과정으로 동적 프로그래밍을 이용한 분절(Segmentation) 방식의 띄어쓰기 오류 교정 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 띄어쓰기 오류 교정 과정은 다음과 같다. 첫째, 띄어쓰기 오류가 있다고 분류된 어절 내의 공백을 모두 제거한다. 둘째, 공백이 제거된 문자열을 동적 프로그래밍을 이용한 분절로 입력 문자열에 대하여 가능한 모든 띄어쓰기 후보들을 찾는다. 셋째, 뉴스 기사 말뭉치와 그 말뭉치에 기반을 둔 띄어쓰기 확률 모델을 참조하여 각 후보의 띄어쓰기 확률을 계산한다. 마지막으로 띄어쓰기 후보들 중 확률이 가장 높은 후보를 교정 결과로 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 OCR의 띄어쓰기 오류를 해결할 수 있었다. 향후 띄어쓰기 오류 교정에 필요한 언어 규칙 등을 시스템에 추가한 띄어쓰기 교정시스템을 통하여 OCR의 최종적인 인식률을 향상에 대해 연구할 예정이다.
디지털 도어락은 비밀번호 방식을 적용한 전자식 도어락이며, 문을 닫을 때 자동으로 문을 잠궈주는 기능이 있어 외출 시 문단속에 대한 걱정을 없애주었다. 이러한 편의성을 무기로 점차 시장이 확대되어 나갔으며, 기술이 점차 발전함에 따라 반도체 키 방식, RFID, 지문인식 등 여러 가지 인증 기술이 추가로 도입되었다. 그러나 도어락 키의 복사 위험이 있고, 비밀번호 도용 및 침해가 있다. 이 논문에서는 사용자가 이러한 위험을 보완하기 위해 스마트 폰으로 잠금을 해제 하거나 열 수 있는 원격제어 시스템을 개발한다. 개발하려는 시스템은 와이파이를 이용하여 스마트 폰으로 문이 잠금이 되었는지 열려있는지 확인이 가능하고, 원격으로 문을 잠그거나 열 수 있다.
보험료 및 보험료 구성요소에 대한 예측모형은 합리적인 보험료 결정에 필수적이다. 본 연구에서는 가변수 회귀모형, 독립변수 추가모형, 자기회귀 오차모형, 계절형 ARIMA 모형, 개입모형 등 적정한 자동차 대물 손해보험료 추정에 사용되는 다양한 모형을 소개하였다. 또한 실제 자동차 대물 보험료 자료를 이용하여 각 모형을 이용하여 보험료, 심도, 빈도 등을 추정하였으며, 모형의 추정결과는 추정치와 실제 자료값의 차이에 근거한 RMSE(Root Mean Squared Errors) 값을 통해 비교하였다. 실제 자료 분석 결과, 자기회귀 오차모형이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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