본 연구에서는 설계제작된 KrF 엑시머 레이저 스텝퍼는 광원인 KrF엑시머 레이저, 조명광학계, 축소트영광학계, 정밀구동 웨이퍼 스테이지, 정렬시스템 및 이들을 제어하기 위한 제어계로 구성되어 있다. 본 실험에서 사용한 KrFdprtlaj 레이저는 밴드폭 3pm, 반복주파수 200Hz, 평균축력 3W이고, 5:1 투영렌즈는 N.A. 0.42, 전체 필드영역 $\varphi$21.2mm, 왜곡수차 최대 60nm 이하이다. 또한 정밀구동 웨이퍼 스테이지의 재현성과 해상도는 각각 $\pm$0.08$\mu\textrm{m}$/200mm(3 sigma), 100mm 반경에서 0.05 $\mu\textrm{m}$이다. 자동 초점 시스템은 $\pm$50$\mu\textrm{m}$범위에서 0.1$\mu\textrm{m}$의 해상도를 나타냈으며, 자동수평시스템은 120 arcsec 범위에서 larcsec의 해상도를 나타냈다. OFF-AXIS 정렬방식에서는 0.2$\mu\textrm{m}$의 해상도를 가지며, 두빔의 간섭을 이용한 새로운 TTL 정렬은 0.1$\mu\textrm{m}$의 해상도를 나타냈다. 스텝퍼 패턴 실험결과 SAL603레지스트를 사용하였을 때 웨이퍼의 노광후 열처리 $105^{\circ}C$, 60초에서 0.3$\mu\textrm{m}$ Lines and Spaces(L/S)까지 해상되었으며, 0.34$\mu\textrm{m}$ L/S에서 1$\mu\textrm{m}$의 초점심도를 얻을 수 있었다. 마스크 패턴과 레지스트 패턴의 선형성은 0.4$\mu\textrm{m}$ L/S가지 유지 되었다. 또한 XP-89131레지스트의 경우 노광후 열처리 $110^{\circ}C$, 60초에서 0.34$\mu\textrm{m}$ L/S까지 해상됨을 알수 있었다.
중추신경계손상으로 인하여 약화된 근육기능을 회복하기 위한 전기자극의 제어신호로 생체신호를 이용하고 있다. 생체신호중에서 마비된 근육에서 발생되는 자발적이면서 근수축을 하기에 부족한 자발근전도신호로 전기자극의 강도를 조절해야 하는 경우, 전기자극에 의해 발생되어 자발근전도신호에 섞이는 M-wave를 제거해야 한다. 본 연구에서는 M-wave를 제거하고 동시에 자발근전도신호의 크기를 보존하기 위한 최적필터를 설계하였고 최적필터의 계수는 입력 공분산 행렬의 최소고유치에 해당하는 고유벡터가 됨을 보였으며. inverse Power methd(IPM)을 사용하여 이를 적응적으로 구현하는 과정을 통해 기존의 예측오차필터 방법이 부최적 방법임을 보였다. 최적필터의 성능을 평가하기 위하여 모의데이터에 대한 false-positive rate를 측정하여 분석하였으며, 실험결과는 최적필터가 이전에 연구되었던 예측오차필터에 비해 효과적으로 M-wave를 제거할 수 있음을 보여준다.
지열원 히트펌프 시스템에서 지중 열교환기 설계를 위해 수행하는 현장 열응답 시험은 많은 시간과 비용이 수반되기 때문에 조건 변화에 따른 출구온도 예측이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 국내에서 주로 사용하는 수직형 지중 열교환기의 열전달 성능을 예측하기 위한 방안으로 3차원 CFD 해석 기법을 제안하고, 2개소의 현장 열응답 시험의 출구온도와 기울기 값을 비교하여 CFD 해석 방법의 신뢰성을 확인하였다. CFD 해석 결과, 2개소의 현장 열응답 시험의 출구온도는 $0.5^{\circ}C$ 이내에서 예측하였고, 기울기 값은 1.6% 이내에서 적절히 예측하였다. 이를 통해 CFD 해석 방법의 신뢰성을 확인하고, 2개소의 현장 열응답 시험의 유량 및 지중 유효 열전도도 조건을 각각 ${\pm}20%$ 변화시키면서 현장 열응답 시험의 출구온도를 예측하였다. 첫 번째 현장(Case 1)의 경우 유량 변화에 따라 $28.0^{\circ}C$(-20%)와 $29.6^{\circ}C$(+20%), 지중 유효 열전도도 변화에 따라 $29.6^{\circ}C$(-20%)와 $28.0^{\circ}C$(+20%)로 현장 열응답 시험의 출구온도를 예측하였으며, 두 번째 현장(Case 2)의 경우 유량 변화에 따라 $28.4^{\circ}C$(-20%)와 $29.8^{\circ}C$(+20%), 지중 유효 열전도도 변화에 따라 $29.7^{\circ}C$(-20%)와 $28.4^{\circ}C$(+20%)로 현장 열응답 시험의 출구온도를 각각 예측하였다.
The present study describes the evaluation of the bioequivalence of two atorvastatin tablets, Lipitor $Tablet^{(R)}$ (Pfizer, reference drug) and Atorva $Tablet^{(R)}$ (Yuhan, test drug), according to the guidelines of Korea Food and Drug Administration (KFDA). Forty-nine healthy male Korean volunteers received each medicine at the atorvastatin dose of 40 mg in a $2{\times}2$ crossover study with a two weeks washout interval. After drug administration, serial blood samples were collected at a specific time interval from 0-48 hours. The plasma atorvastatin concentrations were monitored by an high performance liquid chromatography -tandem mass spectrometer (LC-MS/MS) employing electrospray ionization technique and operating in multiple reaction monitoring (MRM) and positive ion mode. The total chromatographic run time was 4.5 min and calibration curves were linear over the concentration range of 0.1-100 ng/mL for atorvastatin. The method was validated for selectivity, sensitivity, linearity, accuracy and precision. $AUC_t$ (the area under the plasma concentration-time curve from time zero to 48hr) was calculated by the linear log trapezoidal rule method. $C_{max}$ (maximum plasma drug concentration) and $T_{max}$ (time to reach $C_{max}$) were complied trom the plasma concentration-time data. Analysis of variance was carried out using logarithmically transformed $AUC_t$ and $C_{max}$. No significant sequence effect was found for all of the bioavailability parameters indicating that the crossover design was properly performed. The 90% confidence intervals of the $AUC_t$ ratio and the $C_{max}$ ratio for Atorva $Tablet^{(R)}$ / Lipitor $Tablet^{(R)}$ were ${\log}\;0.9413{\sim}{\log}\;1.0179$ and ${\log}\;0.831{\sim}{\log}\;1.0569$, respectively. These values were within the acceptable bioequivalence intervals of ${\log}\;0.8{\sim}{\log}\;1.25$. Based on these statistical considerations, it was concluded that the test drug, Atorva $Tablet^{(R)}$ was bioequivalent to the reference drug, Lipitor $Tablet^{(R)}$.
최근 고화질 디지털 방송(HDTV : High Definition Television)이 일반화됨에 따라 보다 다양한 서비스애플리케이션이 개발되고 있으며, 이를 위한 빠른 동영상 처리 기술들이 요구되고 있다. 특히 HDTV 방송 프로그램에서 축소 영상을 포함한 동영상 요약 기술 및 축소 영상을 이용한 실시간 장면 전환 검출 기술 등은 빠른 축소 영상 처리 기술을 요구하고 있다. 축소 영상 추출을 위한 기술로 가장 대표적인 방법은 DC 영상 추출 방법이 있다. 본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 동영상으로부터 DC 영상을 고속으로 추출하기 위한 방법을 제안한다 제안한 방법은 프레임 DCT 부호화 및 필드 DCT 부호화로 부호화된 블록에서 효율적으로 DC 영상을 추출하는 방법과, 가변장 부호화로 부호화된 DCT 계수 중 DC 영상 구성에 쓰이지 않는 DCT 계수들을 빠르게 분석할 수 있도록 다중부호 룩업테이블(multiple-symbol lookup table: mLUT)을 구성하는 방법이다. 제안한 방법에 의해서 기존 룩업테이블 참조휫수를 50$ \% $ 줄일 수 있었다.
본 논문은 원자력발전소 방화벽에 설치된 케이블관통부 충전시스템(CPFS: Cable Penetration Fire Stop)안에서 일어나는 동적 열 전달 현상을 해석하기 위해 수행된 실험을 다루고 있다. Dow Corning사의 내화성 충전물에 대해서 내화실험이 수행되었으며, 본 실험을 통해 준비된 CPFS 시험체가 성능위주 시험방법인 ASTM E-814의 F-rating과 T-rating을 동시에 만족시킬 수 있는지를 알아보았다. 그리고 여기서 얻어진 실험결과는 CPFS시스템 내화성능 평가용 소프트웨어를 개발하기 위해 사용되었다. CPFS 시스템 내에서의 열전도 현상은 주어진 초기조건과 경계조건 하에서 Parabolic PDE(Partial differential equation)로 수식화 되었으며, 이렇게 수식화된 PDE는 다시 연속과완화법(SOR: Sequential over-relaxation)과 Galerkin 유한요소법(FEM: Finite element method)로 구성된 혼합알고리즘에 따라 풀 수 있었다. PDE을 풀기 위해 널리 사용되고 있는 상용소프트웨어 Femlab을 이용하여 방화시스템 내에서의 온도분포를 계산하여 3차원 그래픽으로 나타내었다. 특히 CPFS시스템 내에서의 시간의 경과에 따른 온도분포의 변화에 대한 실험과 수치해석을 병행함으로써 결과에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다.
견적업무는 공사비를 산출하는 것을 목적으로 수행되며, 단가정보와 물량정보의 곱으로 산출되므로 성공적인 건설 프로젝트의 수행을 위해 정확한 물량산출이 선행되어야 한다. 또한 현재 견적 전문가를 대상으로 한 설문조사에 의하면, 물량산출 성과물에 대한 만족도가 높음에도 불구하고 이에 대한 검증작업이 필요하다는 의견이 다수이다. 그러나 현재는 견적 작업자의 경험도에 의존하는 등 객관적인 검증방안이 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 작업자 개개인의 업무능력에 의존하지 않고 검증할 수 있는 검증방안을 제안하였다. 제안하는 검증방안은 산출서 물량과 비교하여 ±5%의 오차를 가지는 검증물량을 산출하여 산출한 물량에 대한 가이드 라인을 제시하였다. 이를 위해 기존에 수행된 프로젝트 데이터를 활용하여 도면 및 산출서를 분석하고, 도면으로부터 정보를 추출하여 검증물량을 산출할 수 있는 산식을 개발하여 검증물량산출 산식이라고 정의하였다. 본 연구의 결과인 검증물량산출 산식은 최단기간 내에 최소인원으로 물량산출 성과물에 대한 검증업무를 수행할 수 있게 하는 것을 목적으로 한다. 이로 인해 작업자가 산출한 물량에 대한 신뢰도를 확보할 수 있을 것으로 생각되며, 오류가 발생한 항목에 대한 검토가 수행됨에 따라 효율적인 견적업무가 가능하게 될 것으로 기대된다.
일반적으로 큐브위성용 전개형 태양전지판을 수납 및 전개시키기 위해 사용되는 구속분리장치는 비폭발식 나일론선 절단방식이 적용된다. 그러나 상기 방식은 태양전지판 수납 상태에서 큐브위성의 배터리 충전, PCB 및 탑재체의 전기적 점검 및 시험 등을 위한 접근 포트 연결 시 분리장치의 구속해제 및 재채결 작업이 반복적으로 요구된다. 따라서, 기존의 구속분리장치는 위성체 내부 접근을 위해서는 작업자의 번거로움 및 일관된 나일론선 체결작업 공정 유지의 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 나일론 선 절단 없이 구속 핀 분리만으로 자유롭게 태양전지판 전개 및 수납이 가능한 Pin-puller형 태양전지판 구속분리장치를 제안하였으며, 기능 및 성능검증을 위한 분리장치의 전개시험 및 최대 분리하중 측정 시험을 통해 분리장치 설계의 유효성을 입증하였다.
컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 BET 기법을 이용하여 멀티콥터에 사용되는 프로펠러 두 종류의 정지 비행 시 추력과 토크를 계산하였다. 3차원 형상 측정 장비로 프로펠러의 형상 정보를 추출하였으며 CATIA를 이용하여 에어포일의 단면 형상 데이터를 획득하였다. 추출된 에어포일 형상과 RPM 변화를 고려한 유동조건에 따른 양력 및 항력을 EDISON CFD를 활용하여 구한 다음 BET 기법을 이용하여 추력을 예측하였다. 이때 층류와 난류 두 조건에 대해 계산하여 그 결과를 비교하였다. 계산된 추력 결과를 제작사에서 제공하는 성능 데이터와 JavaProp 프로펠러 성능 예측 소프트웨어의 결과와 비교하였다. 추력의 경우, 9인치 프로펠러의 경우 제작사에서 제공하는 성능은 완전 난류 조건의 결과와 층류 조건 결과의 중간 값에 해당되었으며, 16인치 프로펠러의 경우 난류유동 조건 결과와 근사한 결과를 얻을 수 있었다. 토크는 두 모델 모두 예측값과 제작사의 성능 데이터와 큰 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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