자기적인 방법을 이용한 비파괴검사는 강자성체 표면 및 표면 근방의 균열을 탐상하는데 매우 유용하다. 균열을 평가하기 위해서는 시험편상의 누설자속분포를 정량적으로 취득해야 한다. 자기카메라는 큰 리프트오프에서 누설자속분포를 얻기 위하여 제안되었다. 자기카메라는 지원, 자기렌즈, AD 변환기, 인터페이스 및 컴퓨터로 구성되어 있다. 측정 대상체로부터 누설된 자속 또는 흐트러진 자장은 지기렌즈로 집속된 후, 배열된 작은 지기센서에 의하여 아날로그신호로 변환된다. 이러한 아날로그 신호는 AD 변환기에 의하여 디지털신호로 변환되고, 인터페이스 및 컴퓨터에 의하여 저장, 영상화 및 처리된다. 그러나, 지급까지의 자기카메라는 범용 AD변환기를 사용하기 때문에 변환 및 스위칭속도, 검출범위 및 분해능, 직접 메모리 액세스(DMA, direct memory access), 임시저장속도 및 저장량에 한계점을 가지고 있었다. 또한, S/N비를 높이기 위하여 OP-AMP의 도입, 신호의 증폭, 배선의 감소, LPF의 사용과 팥은 개선된 기술이 필요하다. 본 논문은 상술한 조건들을 만족하기 위하여 OP-AMP, LPF, 마이크로프로세서 및 DMA 회로를 포함한 자기카메라 전용 임베디드형 AD 변환기를 제안한다.
DNA 마이크로어레이 기술의 발달과 함께 이를 활용한 질병 진단 및 치료 예후 확인을 목적으로 하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 일반적으로 마이크로어레이 데이터를 이용한 실험에서는 특징들의 수에 비해 적은 샘플의 수, 내재적 측정 노이즈, 서로 다른 샘플들 간의 이질성 등이 분류 성능을 떨어트리는 원인이 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 패스웨이 기반의 기능적 모듈 단위의 마커를 사용하는 방법들이 새롭게 제안 되었다. 이들은 패스웨이의 멤버 유전자들의 발현 값을 요약하여 해당 패스웨이의 활성도로 사용하는데, 기존의 기법들과 비교하여 뛰어난 분류 성능과 재현성을 보여주었다. 그러나 이러한 활성도 계산 방법은 개별 유전자들과 표현형 사이의 상관관계를 무시하거나, 개별 유전자들이 갖는 발현 특성이 제거 되는 단점들이 있다. 본 논문에서는 선택된 기능적 모듈 단위의 유전자들의 부분집합들을 기반으로 약 분류기를 구성하고, 이들의 분류 결과를 결합하여 최종 결과를 추론하는 앙상블 분류 기법을 제안한다. 이 과정에서 유전자 상호작용 정보와 mRMR 필터를 사용하는 필터링과정을 통해 탐색 공간을 최소화하여 분류 성능을 높일 수 있도록 하였다. 제안 된 방법의 성능을 테스트하기 위해 폐암 데이터에 적용한 결과, 기존의 기법들에 비해 신뢰성이 있고 우수한 분류 성능을 보여주었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권9호
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pp.836-841
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2016
Wi-Fi를 이용한 실내 위치인식 시스템은 2차원 이상의 실내 공간 정보와 노드 위치정보 등이 결합된 무선 신호 지도의 제작이 필수적이다. 이를 구성하기 위한 과정인 Wi-Fi 노드의 RSSI 측정 및 배치 정보 확인에 시간 비용이 크게 발생한다. 특히 기존의 무선 환경이 변하거나 새로운 공간이 만들어질 경우 실내 위치기반의 서비스를 제공하기 위해 노드의 재설치 및 새로운 실내 무선 지도 제작이 필요하다. 이러한 문제로 인해 발생되는 시간 소비를 줄이기 위하여 본 논문에서는 3 m 간격으로 설치된 Cable형 Wi-Fi를 사용하여 정확한 노드의 배치 위치를 판별 및 공간 분석이 가능한 RSSI 가시화 및 Sobel 필터 기반 경계선 검출을 통해 복도 구간의 직선과 곡선을 구분하는 알고리즘을 제안한다. Cable형 Wi-Fi는 동일한 전력선으로 연결되어 있으므로 노드가 일정한 간격으로 설치된 순서를 알 수 있다는 장점이 있다. 이를 기반으로, 공간의 특정 구간을 분석이 가능하도록 측정된 RSSI 기반 가시화과정을 통해 신호의 분포를 확인하고 이를 Sobel 필터 기반 경계선 검출 및 Total RSSI Distribution(TRD) 연산을 통하여 분석한다. Raw data와 제안하는 알고리즘 신호강도를 비교해본 결과 제안하는 알고리즘의 신호 세기는 곡선 구간에서 경계선 특성이 평균 13.73 % 증가하였다. 또한 직선 구간 신호의 세기를 평균 34.16 % 감소시켜 직선구간과 곡선구간의 특성이 개선되었다.
탄성 거꿀 참반사 보정(elastic reverse-time migration)을 통해 물리적으로 의미가 있는 영상을 얻기 위해서는 탄성 파동방정식(elastic wave equation)을 통해 재구성된 벡터 파동장(reconstructed vector wavefield)으로부터 P파와 S파를 분리하는 파분리 알고리듬이 필요하다. 그리고 이방성을 고려한 탄성 거꿀 참반사 보정으로의 확장을 위해서는 이방성을 고려한 탄성 모델링 알고리듬 뿐만 아니라 이방성을 고려한 파분리가 필요하다. 이방성 탄성매질에서의 파분리는 등방성 탄성매질에서 주로 이용하는 Helmholtz decomposition과는 달리 탄성매질의 수직 속도 및 이방성 계수에 따라 계산된 유사미분필터(pseudo-derivative filter)를 이용한다. 이 필터는 적용에 많은 계산이 필요하기 때문에 이 연구를 통해 많은 양의 병렬계산을 효율적으로 수행할 수 있는 GPU (Graphic Processing Unit)를 이용하여 이방성 파분리를 수행하는 알고리듬을 개발하였다. 또한 GPU를 이용해 파분리를 수행하는 알고리듬을 포함하고 MPI (Message-Passing Interface)를 이용하는 효율성 높은 이방성 탄성 거꿀 참반사 보정 알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬의 검증을 위해 Marmousi-II 탄성모델을 기초로 수직 횡등방성(vertically transversely isotropy; VTI) 탄성모델을 구축하여 수치모형 실험을 수행해 다성분 합성탄성파탐사자료를 생성하였다. 이 합성탄성파 자료에 개발된 이방성 탄성 거꿀 참반사 보정 알고리듬을 적용하여 GPU와 MPI를 효과적으로 이용한 계산속도 향상과 이방성 파분리에 의한 영상결과의 정확도 향상을 보여주었다.
양어용수 재순환을 위한 생물여과상의 처리효율을 향상시키기 위하여 전처리로서 오존처리와 고급산화($H_2O_2/O_3$) 처리가 다양한 조건하에서 시도되었다. 오존처리시 암모니아는 일차속도반응식으로 제거되었으며, 중탄산염 알칼리도가 증가할수록 제거효율이 향상되어 200 mg/L as $CaCO_3$에서 약 46%가 제거되었다. 고급산화법($H_2O_2/O_3$)을 적용시 알칼리도를 포함한 폐수의 경우 중탄산염의 저해작용으로 암모니아 제거율이 저조하였으나 0.1 N KOH로 초기 pH를 약 8.2로 맞추어 실험한 결과 암모니아 제거율이 오존처리시보다 향상되었다. 특히, $H_2O_2/O_3=0.25$ 조건하에서 가장 높은 암모니아 제거율을 나타내었으며, pH가 9 이상일 때 반응시간 30분동안 약 90%의 암모니아가 제거되었다. 그러나 유기물과 암모니아가 공존시 오존처리와 고급산화처리 모두 유기물과 산화제와의 빠른 반응으로 인하여 암모니아 제거율이 크게 저하되었으며, 최적 $H_2O_2/O_3$ 비도 변하였다. 암모니아 제거와 마찬가지로 고급산화처리의 경우 입자성유기물의 빠른 분해로 인하여 초기 10분간 DOC(dissolved organic carbon)농도가 증가한 후 서서히 감소하였다. 초기 암모니아 농도를 2배 이상 증가시켜도 유기물 산화에 저해를 주지 못하였다.
본 논문에서는 실시간 On-board 궤도 결정 성능을 향상시키기 위해 고정밀 우주 섭동 모델을 구현하였고, 구현된 우주 섭동모델을 GNSS 수신기의 궤도 결정 로직에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 궤도 결정 로직은 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)로 구현되었고, 의사거리로 계산한 궤도(Standard Position Service)를 관측정보로 이용하였다. 궤도 결정 로직 성능 검증은 GPS 인공위성의 신호를 모사하는 GNSS 시뮬레이터를 이용하여 수행하였다. 고정밀 섭동모델의 궤도 결정 성능을 $J_2$ 항만 고려한 섭동모델의 궤도 결정 성능과 비교하여 분석한 결과, GPS 항행해의 위치 정밀도는 43.61 m($3{\sigma}$)에서 23.86 m($3{\sigma}$)로 46 % 개선되었으며 속도 정밀도는 0.159 m/s($3{\sigma}$)에서 0.044 m/s($3{\sigma}$)로 72 % 개선되어 정밀도가 향상된 것을 확인할 수 있었다.
딥 러닝의 대표 알고리즘에는 영상 인식에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Networks), 음성인식 및 자연어 처리에 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Networks) 등이 있다. 이 중 CNN은 데이터로부터 자동으로 특징을 학습하는 알고리즘으로 특징 맵을 생성하는 필터까지 학습할 수 있어 영상 인식 분야에서 우수한 성능을 보이면서 주류를 이루게 되었다. 이후, 객체 탐지 분야에서는 CNN의 성능을 향상하고자 R-CNN 등 다양한 알고리즘이 등장하였으며, 최근에는 검출 속도 향상을 위해 YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot Multi-box Detector) 등의 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만 이러한 딥러닝 기반 탐지 네트워크는 정지 영상에서 탐지의 성공 여부를 결정하기 때문에 동영상에서의 안정적인 객체 추적 및 탐지를 위해서는 별도의 추적 기능이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서의 객체 추적 및 탐지 성능 향상을 위해 딥 러닝 기반 탐지 네트워크에 칼만 필터를 결합한 방법을 제안한다. 탐지 네트워크는 실시간 처리가 가능한 YOLO v2를 이용하였으며, 실험 결과 제안한 방법은 기존 YOLO v2 네트워크에 비교하여 7.7%의 IoU 성능 향상 결과를 보였고 FHD 영상에서 20 fps의 처리 속도를 보였다.
바이오디젤은 온실가스 배출의 큰 비중을 차지하는 수송용 차량의 대체연료로서 가장 우수한 재생에너지원으로 평가되고 있다. 그러므로 바이오디젤의 폭넓은 확대와 신뢰성 향상을 위해서는 바이오디젤의 품질 개선에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 폐식용유를 원료로 에스테르화 반응을 통해 바이오디젤 (BD100, BD20)을 제조한 후 품질기준 24개 항목의 적합성 여부를 분석하였다. 폐식용유와 바이오디젤은 Oleic acid, Linoleic acid, Linolenic acid과 같은 불포화 지방산의 함량이 높아서 바이오디젤의 원료로 사용해도 이상 없는 것으로 확인되었다. 바이오디젤 품질기준 항목 분석 결과 BD100의 산화안정도는 2시간, BD20의 지방산메틸에스테르 18.6w%, 필터막힘점 $-5^{\circ}C$로서 기준범위에 미달하였으나 나머지 항목들은 품질기준에 적합한 것으로 나타났다. 일부 항목에 대한 품질개선 기술에 대한 연구가 뒷받침되면 폐자원을 이용한 대체에너지로서의 활용도 향상에 기여 할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 고속도로 교통관리시스템에서 VDS 교통정보 와 대상지역의 TCS로부터 여행시간을 수집하고, 이들 자료를 토대로 신경망 이론을 이용한 여행시간 추정(Estimation)모형을 구축하였다. 또한, 신경망 이론에 칼만필터기법(Kalman Filter Technique)을 연계하여 단위시간 동안의 여행시간을 예측(Prediction)하여, 고속도로 이용자에게 보다 향상된 실시간 여행시간정보를 제공할 수 있는 여행시간 추정 및 예측 알고리즘을 개발하였다. 신경망 모형의 여행시간 추정 방식과 현재 적용되고 있는 여행시간 산출 방식의 비교/분석을 위해 각 각의 여행시간 산출방식에 의한 평가지표별로 시행한 평가의 결과는 신경망 모형이 제시한 대부분의 지표에서 상대적으로 우수하게 나타났다.
Olivan, Mamen;Delaroza, Begona;Mocha, Mercedes;Martinez, Maria Jesus
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1256-1256
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2001
The physico-chemical and texture characteristics of meat determine the nutritional, technological and sensory quality. However, the analysis of meat quality requires expensive, laborious and time consuming analytical methods. The objective of this study was to evaluate NIR spectroscopy using transmittance for determining the moisture, fat, protein and total pigment content, the water holding capacity (WHC) and the toughness of beef meat. A total of 318 spectra were recorded from ground beef samples by a Feed Analyzer 1265 of Infratec. The samples were obtained from the Longissimus muscle of the 10$^{th}$ rib of yearling bulls, ground with an electrical chopper, vacuum packaged, aged during 7 days and frozen at -24$^{\circ}C$ until the analyses were done. Moisture content was measured by oven drying at 10$0^{\circ}C$, fat content was determined by Soxhlet extraction and protein content was estimated from nitrogen content using the Kjeldahl analysis. The total pigment content was determined by the method of Hornsey and the WHC using the method of filter paper press. The instrumental evaluation of texture (maximum load WB, maximum stress MS and toughness) was conducted in an Instron equipment with a Warner-Bratzler shearing device. This analysis was performed on a chop of 3.5 cm obtained from the longissimus of the 8$^{th}$ rib, aged during 7 days, kept frozen at -24$^{\circ}C$ and cooked before the analysis. Near infrared spectra were recorded as log 1/T (T=transmittance) at 2 nm intervals from 850 to 1050 nm using a Feed Analyzer 1265 of Infratec. Calibrations were performed with the WinISI software (vs. 1.02) using the MPLS method. To examine the effect of scatter correction o. derivation of spectra on the calibration performance, calibrations were calculated with the crude spectra or pretreated with different mathematical treatments (inverse MSC, SNVD) and/or second derivative operation. For chemical composition, the use of the scatter corrections improved the calibration statistics, in terms of lower SECV and higher $r^2$. In most of the variables, the use of the 2$^{nd}$ derivative improved the predictions, mainly when combined with the SNVD treatment. However, for predicting the texture traits, the best estimation was obtained from the crude spectrum. These results showed that the equations obtained for predicting moisture, fat and total pigments were very accurate, with $r^2$ being higher that 0.9. However, the prediction of the texture traits (WB, MS, toughness) from ground meat was poor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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