• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 1997년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.69-75
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• 1997

우리나라는 그동안 가스산업에서 고속성장을 이룩해 왔으나, 근래에는 중대가스산업사고가 빈번하게 일어나고 있다. 그건 이유로 1996년도에는 중대산업사고 예방제도가 전면적으로 실시되고 공정안전보고서를 작성하여 제출하도록 함으로서 위험성 평가의 중요성이 점차 높아가고 있으며, 위험성 평가 기법들에 대하여 여러 연구 단체에서 연구ㆍ시도되고 있다. 또한 이러한 연구ㆍ보고된 위험성 평가 기법들을 프로그램화하고 적용하려는 시도가 많이 있어 왔다. 본 연구에서는 기존에 연구ㆍ개발된 위험성 평가 기법들에 최근 컴퓨터 산업의 발달에 힘입어 각광을 받고 있는 지리정보시스템을 적용하고자 한다. 이러한 가스산업시설의 위험성 평가 시스템은 위험성을 평가하기 위해서 필요한 여러 가지 정보들을 지리정보시스템이 속성 데이터로서 저장하고 있으나, 가스산업시설에 관련된 주변의 도면들을 공간 데이터로서 저장하고 있다. 그리고 위험성 평가 시스템의 세부적인 기능을 모듈화하였다. 우선 위에 언급한 속성 데이터와 공간 데이터를 관리하는 모듈과 이러한 데이터를 가지고 사고영향 범위를 산출해내기 위한 모듈, 그리고 산출된 사고 영향 범위를 도면에 나타내는 모듈로 나뉘어져 있다. 이렇게 지리정보시스템에 구축되어 있는 도면에 위험성을 평가한 결과치를 나타냄으로서 위험성 평가 숙련자가 아니더라도 위험성 평가를 할 수 있고 결과를 분석하도록 도와 줄 수 있도록 할 수 있다. 또한 향후 재난관리시스템에서는 도면상의 도로에 교통량 가중치와 인근 소방서와 경찰서등의 위치를 관리하도록 지리정보시스템을 적용할 수 있으면, 가스시설물 관리시스템에서는 최근 대형가스사고의 대부분이 타공사에 의한 것임을 고려하여 가스배관망을 포함하여 기타 다른 지하배관망을 관리하도록 지리정보시스템을 적용할 수 있다. (중략)램프에서 좋은 광학적 특성을 얻기 위해 가장 중요한 것은 수축이 없이 방전을 확산시키는 것이다. 이를 위해서 램프구조와 구동법을 최적화하는 것이 필요하다. 또한 기체압력을 높임으로서 Xe의 여기복사를 얻을 수 있었다. 동시에 새로운 적용영역의 가능성을 탐구하는데 있다 하겠다.[C/N]의 값을 나타내었다.다.다.화 기술, 구동방법등에 대한 기술개요와 국내외 기술동향에 대하여 소개하고자 한다.었다.다._{2}$가 0.25[wt%] 첨가된 시편의 20[.deg.C]에서의 유전상수는 16,700으로 최대값을 유전손실을 1.28[%]로 최소값을 나타내었다. 또한 모든 시편은 온도 및 주파수에 따라 유전상수가 완만하게 변화하는 유전이완 특성을 나타내었다.다.수적인 물의 양에 따른 DIAION WA30의 라세미화 효율에 관하여 실험한 결과, 물의 양이 증가할수록 그 효율은 감소하였다. DIAION WA30을 라세미화 촉매로 사용하여 아이소옥탄 내에서 라세믹 나프록센 2,2,2-트리플로로에틸 씨오에스터의 효소적 DKR 반응을 수행해 보았다. 그 결과 DIAION WA30을 사용하지 않은 경우에 비해 반응 전환율과 생성물의 광학 순도는 급격히 향상되었다. 전통적 광학분할 반응의 최대 50%라는 전환율의 제한이 본 연구에서 찾은 DIAION WA30을 첨가함으로써 성공적으로 극복되었다. 또한 고체 염기촉매인 DIAION WA30의 사용은 라세미화 촉매의 회수 및 재사용이 가능하게 해준다.해준다.다. TN5 세포주를 0.2 L 규모 (1 L spinner flask)oJl에서 세포간의 응집현상 없이 부유배양에 적응,배양시킨 후 세포성장 시기에 따른 발현을 조사한 결과 1 MOI의 감염조건 하에서는 $0.6\times10^6$cell/m

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.385-394
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• 2009

사람의 얼굴은 강체(Rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하는 일은 쉽지 않다. 특히 얼굴의 포즈나 주변 조명의 변화에 따른 입력 영상의 차이는 얼굴 인식을 어렵게 하는 주된 원인이다. 본 논문에서는 비디오 영상으로부터 얼굴을 추적하고 인식할 때 발생하는 이 두 가지의 문제를 해결하기 위한 프레임웍과 전처리 방법을 제안한다. 얼굴 포즈의 변화에도 효과적으로 얼굴을 추적 및 인식하기 위해 먼저 학습 영상으로부터 주성분 분석법(Principal Component Analysis)을 이용하여 각 얼굴 포즈마다 하나의 독립된 가우시안 분포를 추정하고 이를 이용하여 각 사람마다 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 구성한다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 상태를 가진 얼굴 영상을 처리하기 위해 먼저 입력된 얼굴 영상을 SSR(Single Scale Retinex) 모델을 이용하여 반사율(Reflectance)과 조도(Illuminance)로 분해한다. 반사율은 사전 정의된 범위 안에서 히스토그램 평활화를 수행함으로써 재조정되고 조도는 조명의 변화를 포함하고 있지 않은 영상들으로부터 학습된 매니폴드 모델로 다시 근사된다. 이 두 특징을 결합함으로써 실내 환경이나 실외 환경에서 촬영된 영상에서 효율적으로 얼굴을 추적 및 인식한다. 비디오 기반의 영상으로부터 보다 효율적으로 얼굴을 추적하기 위해 본 논문에서는 구성된 모델의 가중치를 각 프레임마다 이전 프레임의 추적 결과에 의해 EM 알고리즘을 이용하여 갱신함으로써 비디오 영상내의 연속적으로 변화하는 얼굴 포즈를 추정하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 실내에서의 다양한 조명환경과 실외의 여러 장소에서 획득한 실험 영상을 이용하여 기존에 연구되어 온 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.