본 논문에서는 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단 알고리즘을 개발하지 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. SVM을 이용하여 결함 위치를 판별한 후 인공신경망이 선택적으로 학습하는 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였으며 이를 고도 변화에 따른 가스 터빈 엔진의 결함 진단에 적용하여 분류 속도 및 예측 정확률 개선 가능성을 확인하였다.
양식산업에서 널리 이용되는 rotifer와 같은 먹이생물의 고도 불포화지방산 (n-3 HUFA)함량은 양식 초기의 치자어의 정상적인 생존 및 성장을 위해서 필수적이다. 그러나 담수산 농축 Chlorella를 이용하여 대량 배양한 rotifer들은 고도 불포화 지방산 함량이 낮아 해산 어류 자어에 먹이로 공급시 문제점으로 보고되고 있다 (Yoshimatu et al., 1997). 따라서 영양강화를 위한 여러 가지 2차 배양법이 실시되고 있다. 이들 2차 배양은 고도 불포화 지방산 함량이 높은 emulsified oil이 주로 사용되고 있으나, Park et al.(1999)에 의하면 emulsified oil은 rotifer들의 흡착을 유발하여 개체수 감소 등의 문제점을 유발한다고 보고하였다. (중략)
실 지형정보를 이용한 3D 가상환경은 사용자에게 좀 더 현실에 가까운 교육환경을 제공한다. 3D 가상환경에 사용되는 지형정보는 mesh를 생성하기 위한 고도 data와 mapping을 위한 위성영상이나 항공사진 등이 사용된다. 고도 데이터는 DEM,DTED와 같은 데이터 포맷이 있는데 해상도에 따라 초단위 또는 M 단위로 다양하게 분류되어 있으며 위성영상이나 항공사진도 해상도에 따라 50M∼10Cm 까지 다양하여 사용목적에 맞는 데이터 선택이 필요하다. 고도데이터와 mapping 데이터를 이용하여 기본적인 3D 지형을 생성한 후에 안개나 비, 눈, 빛, 구름과 같은 기상환경을 시뮬레이션하거나 건물이나 이정표, 또는 텍스트 같은 사용자 정보를 Vector overlay 하여 좀 더 현실감 있는 3D 가상환경을 만들 수 있다. 최근에는 인터넷이 일반화되면서 네트웍을 통해 지명데이터를 전송하고 렌더링 하고자 하는 요구가 발생하고 있다. 그러나 3차원 가상환경을 위한 지형 데이터는 2D 데이터에 비해 크기가 크고 고사양의 하드웨어사양을 필요로 하여 네트웍을 통해 전송하고 랜더링 하기에는 여러 가지 제약이 따른다. 이러한 재약을 극복하기 위해 데이터를 한꺼번에 전송하지 않고 점진적으로 전송하고자 하는 연구가 많이 있어 왔으며 점진적 메쉬나 딜로니 규칙에 기반한 TIN 압축 점진적 시각화 기법, DEM 웨이블릿 변환을 적용한 저장, 전송 렌더링 하고자 하는 연구가 시도되어 왔다.
최근 기존의 지상파 DMB와 역호환성을 유지하면서 전송속도를 증대시켜, 비디오 서비스의 품질을 증대시키거나, 다른 서비스들을 추가로 제공할 수 있는 새로운 이동멀티미디어 방송을 위한 전송기술이 개발되었으며, '고전송율 지상파 디지털멀티미디어방송(AT-DMB)' 이라 명명되었다. 현재 고전송율 지상파 디지털멀티미디어방송의 상용화 서비스를 위한 필트 테스트가 진행 중이며, 이를 이용한 신규서비스 개발이 추진되고 있다. 본 논문은 고전송율 지상파 디지털멀티미디어방송 시스템을 이용하여 제공할 수 있는 모바일 멀티미디어 서비스들을 제안한다. 이를 위해 고전송율 지상파 디지털멀티미디어방송의 전송 특성을 분석하였으며, 이를 이용해 제공될 수 있는 모바일 멀티미디어 서비스 모델들을 포함한다.
근래 LED 조명기기 연구는 출력이 낮은 조명기기에서 고출력 전원을 이용한 고휘도 제품 개발로 바뀌는 추세이다. 고출력을 이용할 경우 단순히 히트싱크 형상, PCB 배치 및 물성 변경을 통한 방열문제 해결 방법으로는 LED 조명기기의 수명감소 문제를 해결하는데 한계가 있다. 따라서 방열능력을 더욱 향상시킬 수 있는 히트파이프(heat pipe)의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 히트파이프를 이용해 고출력 LED 조명기기 개발을 위한 연구를 수행하였다.
변광 천체 중에서도 특히 수 일 만에 몇 등급 이상씩 증가하는 격변광 현상을 보이는 고에너지, 고중력 천체들의 연구는 다른 천체들의 연구는 별의 진화의 마지막 단계를 연구하는데 있어서 매우 중요하다. 고중력 변광 천체들의 연구에 있어서 선진국들에서는 지난 수 십 년간 관측기기의 눈부신 발전과 함께 고에너지 천체들에서의 다양한 복사 및 산란 과정의 규명에 많은 발전이 있어왔다. 최근 들어 지상 광학 및 적외선 망원경은 점점 대형화 하는 추세에 있지만, 소형 망원경을 이용한 변광 천체의 연구 역시 점점 활발해 지고 있다. 따라서 이러한 소형 망원경을 이용한 격변광 천체의 관측은 국내외에 우리나라가 보유한 소형 망원경으로도 충분히 관측 연구 및 교육용으로 활용이 가능하다. 한국천문연구원이 보유한 원격 관측이 가능한 미국 레몬산의 1미터 및 보현산의 1.8미터 망원경을 이용한 격변광 천체들의 최근의 관측 연구 활동을 소개하고자 한다.
음식물 폐기물을 3단계 메탄발효 공정을 이용하여 처리하였을 때 배출되는 발효폐액은 거의 액상으로 고농도의 sCOD, T-N and $NH_{3}-N$를 함유하고 있다. 본 연구에서는 3단계 메탄 발효 후 최종 유출되는 고농도의 유기성 폐수를 물리${\cdot}$화학적 응집 및 침전을 이용하여 전처리 한 후 고효율 자외선/광촉매 시스템을 이용하여 후속 처리를 하고자 하였다. $FeCl_{3}$를 이용하여 전처리하였을 때 최적 pH 및 농도는 4와 2000 mg/L로 52.6%의 COD제거율을 보였다. 고효율 자외선/광촉매 시스템의 경우 24시간 동안 COD는 2890 mg/L에서 184 mg/L로 감소하였으며, T-N은 2496 mg/L에서 914 mg/L로 감소하였다.
본 논문에서는 MPEG-4 HE-AAC의 SBR 부호기의 효율을 개선하기 위해 예측 SBR(Predictive-SBR)을 제안한다. SBR 부호기는 주부호기(core encoder)와 결합하여 적은 비트량으로 고주파 성분을 복원할 수 있게 한다. 본 논문에서는 SBR 데이터의 약 70%를 차지하는 포락선 정보를 부호화하는 방법을 개선하여 효율성을 높이고자 한다. 기존 SBR은 포락선 정보의 전송을 위해 다음과 같은 방법을 이용한다. 먼저 고주파 대역의 에너지를 스케일팩터 밴드 단위로 계산한다. 다음으로, 전송정보량의 감소를 위해 델타 코딩 방식을 이용하여 에너지 정보를 부호화한다. 본 논문에서는 SBR의 포락선 정보를 효과적으로 감축하기 위하여 고주파 대역의 에너지를 예측하는 방법을 이용한다. SBR 부호기의 입력 데이터가 SBR 복호기의 입력데이터와 동일하다는 가정 하에 선형 회귀(linear-regression) 기법을 이용하여 고주파 대역의 에너지를 추정한다. 그 후에 추정된 에너지와 원래의 고주파 대역 에너지의 오차를 델타 코딩을 이용하여 부호화한다. 정보를 전송할 때는 고주파 대역 에너지의 델타 코드와 예측 SBR에서 계산한 오차의 델타 코드 중 부호화에 필요한 비트량이 적은 방식을 선택하여 부호화하도록 한다. 그 결과 약 10% 정도의 정보량 감축 효과를 얻을 수 있다.
LTCC는 고주파영역에서 손실이 낮고 적층구조의 모듈제작이 가능하여 고주파용 모듈제작에 응용이 가능하다. 최근 수동소자가 내장된 ASM이나 FEM 등의 모듈은 그 집적도가 높고 기판의 두께가 감소함에 따라 소재의 고강도 특성이 요구되고 있다. 이와 같은 경향에 따라 Anorthite계 결정화 유리로 알려진 300MPa 이상의 고강도를 나타내는 CaO-Al2O3-SiO2계 소재가 선행 연구 과정을 통하여 개발되었다. 본 실험에서는 기 개발된 조성의 고강도 소재를 이용하여 RF부품에 적용하기 위한 테스트 쿠폰을 제작하였다. 고강도 소재를 이용하여 green sheet를 제조하고 수동소자인 R, L, C 등을 기판 내에 내장화 하기위해 LTCC 공정을 이용하여 각 층에 다양한 선폭 및 크기의 패턴을 인쇄한 뒤 적층하여 $900^{\circ}C$에서 소결하였다. 이 과정에서 공정에 대한 적용성이 각 공정별로 평가되었으며 완성된 테스트 쿠폰을 이용하여 소재의 전기적인 특성을 평가하였다.
본 연구에서는 지역빈도분석을 이용하고 있는 홍수량 산정 지침에서 활용되고 있는 전국대상의 강우관소에 대한 확률강우량과 강원지역에 위치한 강우관측소만을 대상으로 산정한 확률강우량을 비교하였다. 이를 위해서 강원도 지역의 48개 지점의 지속기간별 강우자료를 수집한 후, K-means 기법을 이용하여 6개의 군집으로 구분하였다. 강원도 대부분이 산악지형임을 고려해 산악효과를 야기하는 지형인자와 강우자료의 관계를 파악하였다. 국가수자원관리종합정보시스템에서 수집한 강우자료를 사용하여 지속시간별 최대강우량과 산악효과를 야기하는 지형인자로 선정한 고도 이외에 위도, 경도를 각각 추가인자로 고려해 지역빈도분석을 수행하였다. 위 지형인자와 강우자료를 이용하여 수문학적 동질한 특성을 가지는 군집을 구성하였으며, 위도와 경도를 인자로 추가하면 더욱 강한 상관성을 보임을 알 수 있었다. 군집분석결과를 통해 모수를 추정하고 적절한 분포를 선택하였으며, 이상치검정과 적합도 검정을 통해 최종 분포를 결정하였다. 고도와 위도, 경도를 모두 고려해 이용한 지역빈도분석 결과 강원도의 실제 강우특성과 마찬가지로 고도의 높낮이에 따라 강우형태를 전국단위 지역빈도분석과 비교하였다. 최종적으로 현재 활용되고 있는 홍수량 산정 지침의 확률강우량과 강원지역에 위치한 강우관측소만을 대상으로 한 지역빈도분석의 차이의 발생원인과 강원지역에서의 특이성을 결론으로 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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