국내 히트펌프 유닛에 대한 성능 기준은 KS C 9306에서 제시하는 표준조건에서의 COP로 표현된다. 그러나 히트펌프 시스템이 실제 건물에 적용될 경우에는 표준조건에서 운전되는 것이 아니기 때문에 현장의 기후 조건, 건물의 특성에 따라 히트펌프 시스템의 성능은 다르게 나타난다. 본 논문에서는 주거건물을 대상으로 국내 주요 도시의 기후 조건에 따른 공기 대 공기 히트펌프 시스템의 연성능을 평가하여 기존의 BIN 데이터를 활용한 연성능 평가 결과와 정량적으로 비교 분석하였다. 연성능 평가도구로는 IPMVP 4.4.2에서 제시한 국제호환형 프로그램인 TRNSYS를 사용하였다. 공기 대 공기 히트펌프 유닛의 멀티 성능 데이터를 적용한 경우, 연성능 평가 기준인 APF는 BIN 데이터를 적용했을 때보다 전체적으로 높았으며, 부산이 2.36으로 가장 높았고, 대전이 2.29로 가장 낮았다.
본 논문은 GeometriX장비를 통해 획득된 데이터를 가공하여 Morphable 모델을 생성한다. 기존의 MPI[3]에서 만들어진 Morphable 모델은 Cyberware[10]장비로 획득된 가공하지 않은(raw) 데이터를 사용하였기 때문에 픽셀의 수와 정점의 수가 같아 원칙적으로 대용량의 데이터를 가진다. 이를 해결하고자 모델 생성에 참조되는 픽셀의 수가 정점의 수 보다 월등히 많은 모델을 사용한 Morphable 모델을 생성한다.
실시간 동영상의 전송을 위해 본 논문에서는 USB를 전송매체로 하여 구현했다. USB는 키보드, 스태너, 모뎀등 다양하게 사용되고 있는 인터페이스를 한나로 통일하고, 포트의 부족을 해결하기 위해서 개발된 것으로 고속의 데어터전송(12Mbps)을 가능하다. USB의 고속데이터 전송의 특징은 정지화상(JPEG) 뿐만 아니라 실시간 동영상(MPEG1, MPEG2)의 전송을 가능하게 한다. 본 논문에서는 USB로 실시간 동영상 전송을 위한 시스템 구조를 제시하였고 보다 효율적인 데이터 전송을 위한 USB Data Transfer Type에 관해 연구하였다. 720×480의 동영상의 압축을 위해 기존의 널리 이용되는 DCT대신 wevelet 알고리즘을 이용하였고 실시간 압축과 복원을 위해 video compression codec인 adv601를 사용하여 동영상 및 정지화상압축을 하였다. 또한 DSP(TMS320C32)를 이용하여 Quantization Bin Width Calculation을 함으로써 video bit stream의 크기를 가변적으로 제어하려 하였다. 이로서 동영상의 전송시 발생될 수 있는 데이터 병목현상을 해결 하였고 USB뿐만 아니라 다양한 통신망{ISDN(128Kbps), T1(1.5Mbps) T3(45Mbps)}에서의 동영상의 실시간 전송이 가능한 시스템 구조를 제시하였다.
해양사고 원인의 대부분을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요하며 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 이러한 데이터는 정부 공식통계로서 해양안전심판원에서 제공하는 재결서의 내용 분석을 통해 얻고자 하나, 측정변수가 너무 많아 계산량이 방대하다. 본 연구에서는 재결서 분석서의 원인판단에서 기준이 되는 해양안전심판원의 해양사고조사심판정보포털(이하 해심)에서 제공하는 재결서 내용의 핵심적인 내용으로 구성된 '주제어 '데이터를 활용하여 주제어에 포함된 핵심단어 분석절차를 수립하였다. 이들 단어가 구분형태별로 어떻게 분포된 상태인지 알아보고, 선박사고별로 최적으로 설명할 수 있는 단어 객체수를 검토해보고자 한다. 향후 축소된 차원으로도 해양사고 인적과실의 인과관계 설명이 가능하면, 인적모델의 측정변수를 결정하는 경우 쉽게 타당성을 확인 할 수 있어 해양안전을 위한 중요한 자료로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 2차원 영상/비디오 압축 기술을 홀로그램의 특성에 적합하게 변형시켜서 홀로그램 데이터를 압축하는 압축 기법을 제안하였다. 컴퓨터 생성 홀로그램(computer generated holograms, CGH) 기법을 이용해 생성한 디지털 홀로그램을 사용하였다. 본 논문에서는 전처리된 디지털 홀로그램에 대해 분할, 주파수 변환, 움직임 예측과 주파수 영역에서의 잔여영상 생성 기법을 적용하여 데이터 압축을 수행한다. 압축은 H.264/AVC, 무손실 압축기법인 BinHex와, 선형 양자화를 이용하였고, 실험 결과를 보면 제안한 데이터 압축 기법은 전체 압축률이 10:1~90:1까지 변화함에따라 25.4dB~16.5dB로 감소함을 확인할 수 있다. 그러나 시각적인 영상의 품질은 앞서 제시한 PSNR값 보다 훨씬 우수함을 확인 할 수 있다.
본 연구는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) 데이터베이스에 등록된 국내 국가연구개발(R&D)사업 중에 플라즈마 기술 관련 Raw-data를 분석하여 플라즈마 기술 분야에 대한 정부 부처별, 연구수행주체별, 연구개발단계별 등 국내 산학연 전반에 투입된 연구개발(R&D) 예산을 조사 및 분석하였다. 특히, 2012~2014년을 기준으로 플라즈마 기술 관련 연구수행주체(정부부처, 국공립연구소, 출연(연), 대학, 대기업, 중소기업, 중견기업) 각각에 대해 연구 관심 분야 및 핵심기술을 알 수 있는 척도인 연구개발단계(기초, 응용, 개발)와 과학기술표준분류체계 등을 포함한 상호 연계성을 식별 가능한 네트워크로 가시화하였다. 이에 본 논문은 NTIS 데이터 기반 다양한 관점의 시사점을 플라즈마 기술 활성화 전략 수립 사례에 적용함으로써 사전기획 강화를 위한 데이터 분석 방법을 제안한다.
무선 센서 네트워크는 관심 지역에 많은 에너지 자율적인 마이크로 센서들로 분포되어 구성된다. 각각의 노드들은 에너지 공급에 제한을 가지며 싱크 노드와 통신하는데 필요한 정보들을 발생 시킨다. 이러한 네트워크에서의 기본 동작은 기지국(base station)으로 데이터를 취합하고 전송하는 것이다. 무선 센서 네트워크의 응용분야 중에서 환경 감시를 위한 센서 노드의 유선 설비는 기반 시설이 수반 되어야 하므로 설치가 어렵고 번거로우며 많은 비용이 들기에 설치 측면과 비용 측면에서 장점이 있는 무선 센서 네트워크의 도입이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 무선 센서 네트워크를 이용하여 환경 모니터링 시스템을 구현해 보았으며, 네트워크 구성에 사용된 센서 노드는 저비용, 저전력에 근거해 자체 제작한 로온도, 습도, 조도의 데이터를 수집할 수 있도록 설계 하였으며, 베이스 노드와 호스트간은 시리얼 통신 및 USB 통신을 통하여 데이터를 전송할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 영상의 색 항등성을 달성하기 위해 본질 영상의 핵심인 불변 방향을 K-means 클러스터링을 이용해 검출하는 개선된 알고리즘을 제안한다. 우선, RGB 영상을 K-means 클러스터링 기법에 의해 다수의 클러스터로 분할한다. 이 때, 클러스터 간의 거리 측정은 유클리드 거리이다. 그리고 분할된 클러스터 중 가장 많은 색을 가진 클러스터만을 x-색도 공간으로 도시하여 해당되는 후보 불변 방향을 계산한다. 검출된 후보 불변 방향은 방향별로 프로젝션된 히스토그램에서 3개 이상의 프로젝션된 데이터를 가진 bin들의 개수가 가장 적은 방향이다. 그 후, 분할된 다른 여러 클러스터에 해당되는 후 보 불변 방향을 계산하여 가장 많은 빈도로 나타나는 방향을 영상의 최종 불변 방향으로 결정한다. 실험에서 Ebner에 의해 제안된 데이터집합을 실험 영상으로 사용하였고, 색항등성 측도를 평가 척도로 사용하였다. 실험 결과, 제안한 기법은 형광성 표면을 가진 형광 데이터집합에 보다 적합하였으며, 엔트로피 기법보다 색항등성이 1.5배 이상 높았다.
전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.
PACS는 의학용 영상 정보의 저장, 판독 및 검색 기능 등의 수행을 통합적으로 처리하는 시스템을 말한다. 그 중 방사선 검사 곁과를 디지털 이미지로 변환하여 대용량 기억장치에 저장시키는데 기에 따른 저장장치의 비용증가와 데이터의 효율적인 관리가 필요하게 되었다. 따라서 의료 영상 데이터의 효율적인 이동을 위한 이미지 저장 시스템의 모듈을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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