본 연구에서는 초음파현미경의 동작주파수 변화에 따라서 획득한 영상의 조합을 통하여 얻어진 영상들에 관하여 연구하였다. 고체내부의 영상을 복원하는 경우, 얻어진 영상들은 표면이 상태가 중첩되어 나타나게 된다. 이 경우 위상체 영상들은 내부 영상의 콘트라스트 개선에 활용되어 질 수 있다. 실험에서는 두가지 종류의 시편이 사용되었다. 첫째는 NPP내부에서 스팀 발생장치의 주 파이프의 매질측면에 1/4T, 1/2T, 3/4T의 홀 결함을 갖는 기준 블록이고 다른 시편은 직경이 1-2mm인 반구형태의 시편이다. 실험결과 기본의 영상처리 방법에 비하여 결함 형태에 대한 콘트라스트가 2배 정도의 향상을 보였다. 실험을 위하여 반사신호의 진폭과 위상을 동시에 획득할 수 있는 쿼드러춰 검출기를 사용한 초음파현미경 시스템을 구성하였다. 앞으로는 진폭과 위상영상의 재구성 방법과 결함영상의 콘트라스트를 개선시키기 위한 방법이 계속 연구되어져야겠다.
Objectives: This study examined the influence of the resin thickness on the polymerization of silorane- and methacrylate-based composites. Materials and Methods: One silorane-based (Filtek P90, 3M ESPE) and two methacrylate-based (Filtek Z250 and Z350, 3M ESPE) composite resins were used. The number of photons were detected using a photodiode detector at the different thicknesses (thickness, 1, 2 and 3 mm) specimens. The microhardness of the top and bottom surfaces was measured (n = 15) using a Vickers hardness with 200 gf load and 15 sec dwell time conditions. The degree of conversion (DC) of the specimens was determined using Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR). Scratched powder of each top and bottom surface of the specimen dissolved in ethanol for transmission FTIR spectroscopy. The refractive index was measured using a Abbe-type refractometer. To measure the polymerization shrinkage, a linometer was used. The results were analyzed using two-way ANOVA and Tukey's test at p < 0.05 level. Results: The silorane-based resin composite showed the lowest filler content and light attenuation among the specimens. P90 showed the highest values in the DC and the lowest microhardness at all depth. In the polymerization shrinkage, P90 showed a significantly lower shrinkage than the rest two resin products (p < 0.05). P90 showed a significantly lower refractive index than the remaining two resin products (p < 0.05). Conclusions: DC, microhardness, polymerization rate and refractive index linearly decreased as specimen thickness linearly increased. P90 showed much less polymerization shrinkage compared to other specimens. P90, even though achieved the highest DC, showed the lowest microhardness and refractive index.
본 논문에서는 임펄스 잡음검출과 필터링을 기반으로 하는 변형된 적응 스위칭 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 임펄스 잡음검출 과정에서는 마스크 내의 화소값의 차에 의해 설정된 임계값을 사용하며, 이 때 잡음으로 판단된 화소들에 대하여 필터링 과정을 수행한다. 제안한 필터링 방법은 국부 잡음밀도에 상응하여 마스크 크기를 가변하며, 필터링을 반복 수행한다. 그리고 제안한 방법의 시뮬레이션을 위해, 다양한 밀도의 임펄스 잡음을 원영상에 중첩하여 테스트 영상으로 사용하였으며, 기존의 방법과 비교하였다. 또한 평가를 위한 기준으로 PSNR을 적용하였으며, 시뮬레이션 결과에서 제안한 알고리즘은 우수한 성능을 나타내었다.
Livestock odor is comprised of mixed type of odorous compounds. Among these, ammonia ($NH_3$) and hydrogen sulfide ($H_2S$) are the two known major odor causing substances. Because high odor concentration reduces productivity of livestock and causes damage to the surrounding communities, quantitative analysis is needed to manage the odor inside and outside the livestock facilities. It is also necessary to evaluate odor dispersion according to the distance between the receptors taking into account the influence of odor source and weather condition. Therefore, in this study, we tried to evaluate the internal environment and odor dispersion from experimental pig house considering weather conditions. An experimental farm was specifically selected to eliminate the interference of odors generated by adjacent farms. $NH_3$ and complex odor were quantitatively analyzed using a gas detector and air dilution sensory method. The concentration of $NH_3$ and complex odor in pig house showed a distinct concentration difference according to the cleaning and ventilation conditions. $NH_3$ concentration and complex odor was lower than emission standard in the pig house and at the site boundary. The average $NH_3$ concentration (P1~P3) and the $NH_3$ concentration at the site boundary (S1) were strongly correlated with R=0.77. While the correlation for complex odor inside and at the site boundary had R=0.52. The correlation coefficient between $NH_3$ and the complex odor was 0.80.
본 연구에서는 코로나-19시대에 개인인식 모듈과 발열감지 모듈이 상호연동을 통해서 동시에 두가지 기능을 수행할 수 있는 모듈을 개발하였다. 이는 기존 시스템에서 발생하는 개인인식 모듈의 호환 문제와 발열감지의 별도 시행에 따르는 정체 시 발생 가능한 2차 감염 문제를 동시에 해결할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 NFC, Bluetooth 메인보드를 개발하였고, 발열 감지를 위해서 array 방식의 비접촉 온도센서를 적용하였다. 개발된 시스템은 AI 자동화 출인통제가 필요한 공공기관이나 민간기업에서 유동인구의 출입관리와 효율적인 방역을 동시에 실현할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 개발 시스템의 모듈을 이용한 임베디드 프로그래밍과 웹 프로그래밍 구현방법을 교육 프로그램으로의 연계도 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 산업현장, 지하시설물의 밀폐공간에서 유해가스 및 생체신호를 동시에 검출이 가능한 휴대형 검출시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 가스검출용 센서모듈, 패치형 1채널 소형 ECG 센서, 3축가속도 검출센서용 모듈 및 통계분석용 시스템이다. 시스템모듈의 성능을 검증하기 위해 디지털해상도, 생체신호증폭도, 출력전압 및 초소형모듈의 크기로 평가하였다. 개발된 시스템의 성능결과 디지털해상도는 300(rps), 신호증폭이득은 500dB이상 성능을 가졌고, 심전도 모듈은 $50mm{\times}10mm{\times}10mm$로 제작되어 패치형으로 활용도를 높일 수 있다. 본 연구의 휴대용 가스검출기 및 패치용 심전도, 가속도검출기는 산업현장작업자의 실시간 감시용 IoT 기반 관리시스템으로 활용한다면 가치가 높을 것으로 생각된다.
이 연구는 불꽃파장 감지기술과 불꽃영상 감지기술을 융합한 도로터널용 자동소화설비의 화재감지성능을 평가하기 위한 실험이다. 화재감지성능을 향상시키기 위한 이 융합기술은 화재 시 화원의 위치를 파악하고, 노즐을 화원으로 향하여 화재가 발생한 장소에만 가압수를 방사함으로서 화재진압에 따른 수손피해를 줄이는 효과를 얻을 수 있었다. 도로터널의 화재 중 불꽃 및 연기가 선행되는 상황에서 각각 15 m, 20 m, 25 m, 30 m, 35 m 거리에 $70cm{\times}70cm$의 목표물을 두었을 때 화원의 위치를 파악하는지를 실험하였다. 실험결과 농연의 간섭으로 인해 자외선 및 삼파장적외선센서의 감지능력이 감쇠되는 결과를 확인하였다. 또한 농연으로 인해 불꽃이 가려진 경우 이미지센서가 농연을 감지하여 화재신호를 발신함을 확인하였다.
본 연구는 SCR 시스템 내에서 믹서 형상에 따른 배기가스와 요소수의 혼합 효율을 분석하기 위하여 진행되었다. 실험을 위하여 SCR 모사시스템을 제작하였으며, 균일도 측정을 위하여 균일도 측정기를 촉매 위치에 부착하였다. 실험변수는 배기가스의 유량, 온도, 믹서의 타입, 촉매의 거리를 변수로 두어 실험을 진행하였다. 실험결과로는 스월각 분석, 요소수 분포 형태, 균일도 등을 확인하였으며, 모델 A와 B의 스월각 실험결과 모델 A의 스월각이 전체 RPM영역에서 약 7~8도 높게 형성되는 것을 확인할 수 있었다. 요소수 균일도 실험결과 SCR 시스템 내에 믹서가 없는 경우에는 요소수가 한쪽으로 편중되어 있는 것을 확인할 수 있었으며, 믹서 모델 A는 전체적으로 고른 분포를 나타내었고 모델 B는 짧은 거리에 균일도 감지기를 설치하였을 때는 약간의 편중이 있지만 점차 거리가 멀어질수록 안정적인 요소수 분포를 나타내었다. 균일도 목표타겟인 혼합 효율 90%는 모델 A와 모델 B에서 만족할 수 있었으며, 특히 모델 A의 경우가 촉매 위치 10cm에서 이미 90%의 효율을 만족하는 우수한 결과를 나타내었다.
최근 Panorama와 360° 영상이 대표되는 몰입형 미디어 콘텐츠의 활용이 증가하고 있다. 일반적인 카메라 한 대를 통해서 해당 콘텐츠를 생성하기에는 시야각이 제한되기 때문에, 다수의 카메라로 촬영한 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하는 영상 스티칭이 주로 사용되고 있다. 그러나 촬영하는 카메라 간의 시차(Parallax)가 크다면 스티칭 영상에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 시차 왜곡을 극복할 수 있는 영상 스티칭 기술이 필요하다. 시차 왜곡을 극복하기 위한 기존의 Seam Optimization 기반 영상 스티칭 방법은 사물의 위치 정보를 반영하기 위하여 에너지 함수나 객체 세그먼트 정보를 활용하고 있지만, 초기 Seam 생성 위치, 배경 정보, 사물 검출기의 성능 그리고 사물의 배치 등의 제한 사항으로 인해 기술의 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물 검출을 활용하여 사물의 종류에 따라 다르게 설정한 가중치 값을 시각적 인지 에너지 값에 더함으로써, 기존 기술의 제한 사항을 극복할 수 있는 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.
With the introduction of the D.R system, the grid with high removal rate of scattered radiation is selected and used without considering the grid performance evaluation. Despite the high removal rate of scattered radiation belonging to high grid ratio, it is also possible to see the cut-off phenomenon in which the primary ray involved in the formation of image could be removed as well. Thus, the purpose of this study is to provide the basic data for researches on the usefulness of using the grid by presenting the appropriate grid ratio in the D.R system through the measurement of image in grid such as non-grid, 6:1, 8:1, 10:1, 12:1. The equipments used for this study were radiation generator with grid in 12:1, 10:1, 8:1, 6:1, indirect-type detector, and acryl phantom. As the study for image evaluation, this study measured the SNR, PSNR, MSE, and Entropy. In the results of this study, the PSNR was the highest in 6:1 and the lowest in 8:1. The SNR was high in 6:1 and 8:1, and the lowest in 12:1. In case of Entropy, it was high in 8:1 and 10:1, and the lowest in 12:1. Therefore, when the grid is used, it would be more proper to choose the grid in 8:1 or 10:1 with less loss in information content of primary ray rather than the high grid ratio showing the increased patient exposure dose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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