본 논문은 Deep-learning 기반의 검출모델을 이용하여 연속적으로 입력되는 비디오 이미지 내의 해당 대상체를 의미별로 분류해야하는 문제에 대한 구현방법에 관한 논문이다. 기존의 대상체 검출모델은 Deep-learning 기반의 검출모델로서 유사한 대상체 분류를 위해서는 방대한 DATA의 수집과 기계학습과정을 통해서 가능했다. 대상체 검출모델의 구조개선을 통한 유사물체의 인식 및 분류를 위하여 기존의 검출모델을 이용한 분류 문제를 분석하고 처리구조를 변경하여 개선된 비전처리 모듈개발을 통해 이를 기존 인식모델에 접목함으로써 대상체에 대한 인식모델을 구현하였으며, 대상체의 분류를 위하여 검출모델의 구조변경을 통해 고유성과 유사성을 정의하고 이를 검출모델에 적용하였다. 실제 축구경기 영상을 이용하여 대상체의 특징점을 분류의 기준으로 설정하여 실시간으로 분류문제를 해결하여 인식모델의 활용성 검증을 통해 산업에서의 활용도를 확인하였다. 기존의 검출모델과 새롭게 구성한 인식모델을 활용하여 실시간 이미지를 색상과 강도의 구분이 용이한 HSV의 칼라공간으로 변환하는 비전기술을 이용하여 기존모델과 비교 검증하였고, 조도 및 노이즈 환경에서도 높은 검출률을 확보할 수 있는 실시간 환경의 인식모델 최적화를 위한 선행연구를 수행하였다.
원동칼데라는 칼데라 내외부에 외류응회암이 보존되어 있고 함몰후 관입체, 용암과 응회암, 소생관입체와 후기관입체를 노출시킨다. 원동 마그마계의 암석단위는 함몰후에도 상호 점이적인 조성관계를 나타낸다. 이 암체를 정치순서대로 나열하면 원동 마그마계로서 석영반암맥, 반상유문암 용암, 회류응회암, 세립질 화강섬록암 암주, 각섬석 흑운모 화강암 암주와 규장암맥 등이 있고 후기 관입체로서 조면반암 플러그와 염기성암맥이 있다. 석영반암맥은 원동응회암의 유문암성분으로부터 유문대사이트 성분으로의 연속적인 조성변화를 나타낸다. 반상유문암 용암, 회류응회암, 각섬석 흑운모 화강암과 세립질 화강섬록암은 중규산 유문암에서 저규산 유문암, 유문대사이트, 그리고 안산암 성분까지의 연속직인 조성변화를 나타낸다. 이 연속적인 조성변화는 함몰후와 소생시에 마그마챔버에서 지붕에서 하부로 유문암, 유문대사이트, 안산암 성분 순으로 누대 되었음을 지시하고, 상한 성분은 함몰후 마그마 챔버에서 지붕근처의 조성대를 지시하고 하한 성분은 가장 깊은 출조 심도를 지시한다. 이 조상누대와 동위원소 초기치는 원동 마그마계의 화성암류가 마그마챔버에서 칼크알카리 마그마로부터 주로 분별결정작용에 의한 분화를 겪고 챔버지붕이나 챔버벽 근처에서 벽암과 동화작용에 의한 지각혼염이 수반되는 진화과정을 겪었음을 지시한다. 그러나 조면반암 플러그와 염기성암맥은 화학적 성질, 변화트랜드와/혹은 동위원소 초기치의 차별성에 의하면 각각 원동 마그마계의 형성 이후에 다른 마그마 배취로부터 유래 되었을 것으로 생각된다.)의 비대칭 습곡(F2 습곡)을 형성시켰다. 그 결과, 서쪽으로 침강하는 원래의 L1방향은 F2 습곡의 하위 날개(역전된 날개)부에서 북서쪽으로 침강하는 L1으로 재배열되었다. 세 번째 변형(D3 변형)은 $45^{\circ}/265^{\circ}$ 방향의 습곡을 갖는 셰브론(chevron)형 습곡(F3 습곡)으로, 남북 방향의 압축작용에 의해 형성된다. 그 결과, 원래의 L2 방향($20~45^{\circ}/210~230^{\circ}$방향)은 주로 $35~45^{\circ}/260~280^{\circ}$방향과 부수적으로 $30~45^{\circ}/135~165^{\circ}$ 방향의 L2로 재배열된다. D3 변형 이후, 동서 방향의 압축작용으로 형성된 남북 주향에 고각 경사의 습곡축면과 준 수평적인 습곡축을 갖는 열린(open)습곡이 관찰된다.변화는 본역의 화산암이 안산암으로부터 일연의 분별결정작용 산물임을 암시하며, 또한 $Al_2O_3$와 CaO 함량의 관계도, Th/Yb 비에 대한 Ta/Yb 비의 관계도, $Ce_N/Yb_N$ 대 $Ce_N$의 관계도에 따른 판별에서도 분별결정작용의 경향을 따르고 있다. 본역의 화산암은 $K_2O$, $Na_2O$, CaO 삼각도에서 도호의 영역에, Ba/La비, La/Th비에 의한 판별도에서 조산대의 high-K suite에 속한다. Rb 대
Nano-indenter는 팁을 박막 표면으로부터 일정 깊이까지 일정한 비율로 힘을 팁에 인가하여 그에 따른 박막의 반응을 in-situ로 확인하기 위하여 고안된 장치이며, 박막은 물론 나노 구조물까지 다양한 범위에서 기계적 특성을 분석하기 위하여 사용되고 있다. 이 연구에서는 유전체 및 확산방지막으로 사용되는 Hf을 rf magnetron sputter로 증착하였으며 이때 Ar 가스와 함께 $N_2$ 가스의 혼합 비율을 다르게 하여 HfN을 증착하였다. 질소 분압에 따라 증착된 HfN 박막은 고온중에서 질소의 영향을 확인하기 위하여 $800^{\circ}C$로 질소 분위기에서 20분간 열처리하여 이후 박막의 nano-mechanical 특성을 nanoindenter를 사용하여 확인하였고 최대 압입력을 250 ${\mu}N$으로 고정하였다. 측정결과 고온 열처리후 HfN 박막은 증착시 질소 분압이 0%에서 5%로 증가함에 따라 surface hardness는 8.6 GPa에서 8.1 GPa로 elastic modulus는 123.7 GPa에서 134 GPa로 각각 변화되는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 질소 분압이 2.5%로 증착된 HfN 박막은 열처리후 박막 표면의 물리적 특성이 깊이 방향으로 층을 이루고 있어 nano-indenter 압입시 다수의 pop-in이 나타남을 확인하였다.
본 연구에서는 용매열합성법(solvothermal method)을 이용하여 매크로 기공의 알루미나 튜브 지지체 위에 나노기공 $Cu_3(BTC)_2$ 분리막을 제조하였다. In-situ 용매열합성법을 이용하는 경우, 매크로 기공의 알루미나 지지체 위에 균일한 핵생성과 성장을 통해 연속적이고 균열이 없는 $Cu_3(BTC)_2$ 층을 형성하기 어렵다. 본 연구에서는 용매열합성 전에 알루미나 지지체 표면을 $200^{\circ}C$로 가열한 상태에서 Cu 전구체 용액을 분무하여 지지체 표면을 개질한 후, 용매열합성법을 수행하여 연속적이고 균열이 없는 $Cu_3(BTC)_2$ 튜브형 분리막을 제조할 수 있었다. 합성된 $Cu_3(BTC)_2$ 분리막은 XRD, FE-SEM 및 기체투과 실험 등을 통해 분석하였다. $5{\mu}m$의 두께를 가진 $Cu_3(BTC)_2$ 튜브형 분리막을 통한 단일기체 투과실험 결과, $80^{\circ}C$에서 $H_2$가 가지는 투과도는 $7.8{\times}10^{-7}mol/s{\cdot}m^2{\cdot}Pa$이고, $H_2/N_2$, $H_2/CO_2$의 이상선택도는 각각 11.94, 12.82로 계산되었다.
본 논문에서는 섬유강화복합재의 멀티스케일 해석을 위해 필요한 대규모/소규모 통계적 체적요소 모델을 개발하였다. 미시영역모델의 크기효과를 최소화하기 위해서 섬유를 최대한 포함한 거대모델을 구성하였다. 이를 위해 국부 영역의 요소 절단법을 이용하여 전체 유한요소 크기에 상관없이 신속한 격자 섬유/기지의 모델링이 가능한 요소생성기를 구성하였다. 이를 통해 대규모 통계 체적 모델을 도출하여 체적모델의 크기에 따른 국부하중 공유의 차이를 고찰하고, 섬유방향의 연속체손상역학모델을 BSVEs 모델 해석으로부터 도출 하였다. BSVEs 모델을 보편적인 RVE모델과 비교 검증하였다.
고분자 전해질막 연료전지는 운전시 정상적인 성능을 발현하기 이해서 전지 본체 조립 후 초기 활성화 운전이 필요하다. 이러한 활성화 운전을 통해 전해질 사이의 수소이온이동 통로, 반응가스가 반응할 수 있는 촉매까지의 이동 통로, 촉매층내의 전기적 연속성을 확보함으로 연료전지는 최적의 성능을 나타낼 수 있다. 본 연구를 통해 연료전지 활성화에 영향을 미치는 요인을 찾았고, 이를 통해 효과적이고 빠른 활성화 절차에 관한 연구를 수행하였다.
고분자 전해질막 연료전지는 운전시 정상적인 성능을 발현하기 위해서 전지 본체 조립 후 초기 활성화 운전이 필요하다. 이러한 활성화 운전을 통해 전해질 사이의 수소이온이동 통로, 반응가스가 반응할 수 있는 촉매까지의 이동 통로, 촉매층내의 전기적 연속성을 확보함으로 연료전지는 최적의 성능을 나타낼 수 있다. 본 연구를 통해 연료전지 활성화에 영향을 미치는 요인을 찾았고, 이를 통해 효과적이고 빠른 활성화 절차에 관한 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 X-band GB-SAR 시스템을 이용하여 지상을 모니터링 하였으며, 대기 중의 습도와 거리의 영향을 받는 대기보정 상수를 산출하였다. 시스템에서 X-band 안테나는 중심주파수 9.65 GHz, 밴드 폭 600 MHz이며, 신호의 증폭과 다편파 측정 및 분석을 위해 각각 마이크로파 앰프와 마이크로파 스위치를 이용하였다. Azimuth step과 length는 5 cm와 5 m로 최대 관측 거리는 약 200 m 이다. phase 분석에 쓰인 산란체는 총 5개의 trihedral corner reflector로서, 시스템으로부터의 거리를 각각 다르게 설정하였다. 실험은 3일간 연속적으로 수행되었으며, 실험간 상대습도는 최소 50 %에서 최대 90 %까지로 약 40 %의 변화를 보였다. 고정된 상태의 reflector는 마치 이동한 것과 같은 현상을 보였는데 이는 마이크로화의 전파과정에서 발생하는 거리와 습도에 따른 지연효과라고 판단하였으며, 이를 배제하기 위하여 대기보정식을 산출하였다. 산출과정에서 temporal coherence가 0.98 이하인 reflector의 신호는 제외하였는데 이 경우 시스템 및 reflector의 안정성에 문제가 있다고 판단하였기 때문이다. 산출된 대기보정식은 C-band 안테나를 사용한 실험과 비교하여 보았다.
무전해 도금용 팔라듐 촉매액 중의 팔라듐 이온과 주석이온의 농도비($Sn^{2+}/Pd^{2+}$), 염산의 농도 및 첨가제의 농도 등은 촉매액의 안정성 및 흡착력에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 무전해 도금용 콜로이드 타입 팔라듐 촉매액에 요구되어지는 특성으로는 1) 액 안정성이 양호하여 장시간 연속 사용에 있어서 나노입자의 응집 및 침전이 없을 것 2) 피도금체 표면에 흡착력이 양호할 것 3) 촉매활성이 충분하여 다음 공정인 무전해 도금피막의 초기석출성이 양호할 것 등이다. 본 연구에서는, 콜로이드 타입 팔라듐 촉매액 중의 염산 농도 및 금속이온의 농도비($Sn^{2+}/Pd^{2+}$), 첨가제를 변화시켜 촉매액의 안정성 및 촉매활성에 미치는 영향을 조사하였다. 그 결과를 시판의 팔라듐 촉매액과 비교하여 보고한다.
본 연구에서는 사용자가 입력한 멜로디에 따른 반주 음악을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 시작되는 코드는 사용자의 멜로디에 의해서 생성이 되며, 그 다음 코드들은 코드들간의 전이확률이 정의되어있는 마르코프 체인(markov chain)의 확률 테이블을 이용하여 연속적으로 생성된다. 확률 테이블은 기존 음악의 샘플 데이터를 강화학습(reinforcement learning)을 이용하여 학습된다. 또한 실시간으로 재생되는 반주 코드는 매 상태 마다 주어지는 보상 값을 통해 더 나은 행동을 취할 수 있도록 학습해 나간다. 멜로디와 각 코드들간의 유사성은 피치 클래스 히스토그램을 이용하여 계산된다. 본 기술을 사용하여 주어진 사용자 입력에 조화로운 반주 코드의 자동 생성이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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