본 연구는 자동차용 알루미늄 합금 디스크에 적용하기 위만 마찰재 제조에 관만 내용을 제시한 것이다. 최적 마찰재 조성을 확보하기 위하여 섬유, 결합재, 충진재, 마찰 성능 조정재 등으로 분류할 수 있는 각 원재료를 채택, 배합 설기에 의한 마찰재 시편을 제작하였으며 그 특성을 실제 차량 1/5 크기의 브레이크 다이나모미터를 이용하여 평가하였다. 마찰성능을 JASO C406 Pl에 준하여 실험만 결과 마찰계수가 0.35∼0.38. fade율이 18%였으며, 내 마모성은 JASO C427에 준하여 온도별 마모시험을 실시하였는데 시험 종료후 마찰재의 마로량이 1.6mm, 디스크 마모량이 0.08mm 수준인 우수한 배합 조성을 획득할 수 있었다. 시험 전$.$후의 마찰재와 알루미늄 합금 디스크의 표면상태는 주사전자현미경을 이용하여 관찰하였다.
본 논문에서는 한글의 동적자소분할 방법과 자소분할 결과 얻어진 가변분할 망눈으로부터 특징벡터를 추출해 신경망에 입력함으로써 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 문자에서 4방향 기여도와 $8\pm8$망눈을 사용하여 256차원의 특징벡터를 구한 후, 신경망에 의해 한글을 6형식으로 분류한다. 분류된 결과를 바탕으로 모음의 통계적인 위치정보와 문자의 구조적인 정보를 이용하여 각 문자를 자소 단위로 분할한다. 분할된 자소의 크기에 따라 가변적인 크기를 갖는 망눈을 구성하고 특징벡터를 추출해 자소인식 신경망에 입력함으로써 문자인식을 행한다. 4개의 서체(3개의 서체는 학습, 1개는 인식실험), KS C 5601내의 2350자의 문자를 대상으로 실험한 결과 학습에 사용된 서체에 대해서는 97%이상, 나머지 한 서체에 대해서는 94% 이상의 인식률을 나타내 제안된 방법의 유효성을 보였다.
Followings are resulted through the analysis of the maln characters and the leaf ingredients, which is on the purpose of getting the basic materials to improve jaso and increase its production.Of the introduced varieties, Jukyeubjaso-stem length is 180cm, ear length is 37cm, No. of branches ofstem is 27, leaf length Is 16cm, leaf width Is 15cm-has better character than any other. Gurye local-stem length is 179cm, ear length is 38cm-is taken to be the best in the Geo-ecotypic.In the yield of leaf and seed, JukyeubJaso Is 727kg/10a, the greatest of all. In the leaf softness, allthe Inirorluced varieties are about 3.5 degrees, the Geo-ecotypic, about 2. The qualify of the introducedvat'ieties is better· than that of the Geo-ecotypic. Estimating on the chemical analysis of leaf,Jukyeubjaso has Protein 21.84%, Total carbohydrate 7.91%, Fe 126ppm, and Gurye lacal has Protein21.7 a, Total carbohydrate 8.4%, Fe 148ppm, expressing the highest. In correlation coefficients of leafchemical components, between protein and Total carbohydrate, Protein and Mn, protein and Fe, Pro-tein and Cu all the sorts show the positive correlation. Among them the Geo-ccoyplcs show the hlghestsignificance.
In this paper, we propose a method to improve JBIG2 compression ratio which can be applied to Hangul text. Hangul character is composed of a few symbols which is called JASO, which needs inevitable increase of position information to be transmitted. To reduce this disadvantage, we have proposed an algorithm that generate aggregated symbol in combination of JASO symbols. Proposed algorithm shows better performance in Huffman coding than in arithmetic coding. In lossless coding, proposed algorithm showed 4.5∼16.7(%) improvement for Huffman coding and 2.9∼10.4(%) improvement for arithmetic coding. In lossy coding, proposed algorithm showed 3.7∼17.0(%) improvement for Huffman coding and 2.1∼10.5(%) improvement for arithmetic coding.
SOD(superoxide dismutase)는 유해 활성산소에 의한 생리적 장해를 방지하는 방어기작의 한 구성요소이다. 들깨잎 SOD의 특성을 알아보기 위한 NBT(nitro blue tetrazolium) 환원법 을 이용하여 들깨와 자소잎의 SOD동위효소의 종류와 활성 및 이들의 항산화 활성을 Fe$^{2+}$/ascorbate, Fe$^{3+}$ -ADP/NADPH첨가제를 처리하여 조사하였다. 들깨잎에는 품종에 따라 3~4개의 주요 SOD동위효소가 있었다. SOD는 함유하고 있는 금속조효소에 따라 3종류로 분류되는데, 들깨잎에는 두개의 Cu/ZnSOD와 두개의 FeSOD을 함유하고 있었으나, 자소잎은 단지 Cu/ZnSOD만을 함유하고 있었다. Cu/ZnSOD는 들깨 품종에 따른 차이가 없었으나, FeSOD는 분자량이 다른 두개의 FeSOD동위효소의 존재 양상이 품종에 따라 차이를 나타내었으며, SOD활성 및 항산화 활성도 품종에 따라 비교적 큰 차이를 보였다. 비효소적인 Fe$^{2+}$/ascorbate첨가 및 Fe$^{3+}$ -ADP/NADPH첨가에 의해 유도된 지질 과산화의 억제에 미치는 영향을 조사한 결과 공시재료중 밀양 2호가 가장 강한 항산화 활성을 가지고 있는 것으로 확인되었다. 자소 잎의 경우는 SOD활성과 유사하게 항산화 활성 정도 가장 낮아서 들깨잎과는 뚜렷 이 구별되었다.
본 논문에서는 새로은 자소분리 기법을 이용한 필기체 한글인식 시스템을 제안하였다. 새로운 자소분리 기법에는 국소영역 투영기법과 국소영역 Blob Coloring 기법이 포함되어 있다. 한극 각 자소의 특징들을 이용하여 Backpropagaton 알고리듬으로 학습시켰고 인식과정에서 관심영역 탐색기법이 이용되었다. 4명의 필기자가 작성한 1600자의 한글을 학습시키고 학습되지 않은 밝기 영상의 문서에 대한 인식을 시도한 결과 95%의 인식률을 얻었다.
본 논문에서는 전장용 아날로그 스위치 및 공조기 부하 유닛의 신뢰성 실험 중에서 EMC 스펙에 만족할 수 있도록 하는 필터 설계를 제안한다. EMC 규격에 만족하면서 전자부품들의 상호 간섭과 주변 환경의 영향을 최소화하고 제품의 품질 향상을 위해 전자파 필터를 적용하였다. 본 논문에서는 ISO/JASO 표준규격의 주파수범위인 30MHz ~ 1GHz 대역에서 스펙트럼 분석기와 간이 EMI 챔버를 이용한 시뮬레이션을 통해 특정 주파수 대역의 에너지 분포를 분석하였으며, 최적의 전자파 필터를 구현하기 위해 필터를 구성하는 소자의 용량을 결정하였다. 실제 필터 추가를 통해 노이즈가 감소한 것을 공인인증기관에서 증명하였으며, 전장용 아날로그 스위치 및 공조기 부하 유닛에 적용하여 전자파 간섭을 일으키지 않고 정상적인 동작을 수행하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 우리가 실제 문서 편집기에서 범하는 철자 오류를 수집하고 분석 하여, 이러한 자료를 근거로 철자 오류를 교정할 수 있게 후보를 제시하는 시스템을 구축하였다. 오류가 발견된 어절에서, 각 음절의 후보를 생성함에 있어서 자소별/음절 별 빈도수를 고려하여 개수를 최소화했으며, 따라서 후보 어절의 개수도 최소화할 수 있었다. 후보 어절의 개수는 평균 3.1개에서 8개였으며, 제시된 후보 어절 중에는 맞는 어절이 62.1% 포함되어져 있었다.
In the most studies of Korean character recognition so far, they first classify the characters to 6 types according to their structures and then recognize the characters by identifying their basic components named $'$jaso.$'$ In the study, we propose a method which recognizes the characters without using structure types and is applied to reading documents containing both Korean and Chinese characters. We first classify Korean and Chinese characters by using a modified SOFM model. Then we recognize the characters in each class by using an APC neural network which has the advantage of fast leaning speed and the capablity of additive learning. An experimental result demonstrated the usefulness of the approach with the recognition rate of $\%.$\%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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