본 논문에서는 카메라로부터 입력된 영상으로부터 쌀, 커피, 녹차 등 다양한 원료를 양품과 불량품으로 자동 분류하기 위한 분류 모델을 제안한다. 현재 농산물 원료 분류를 위해서 주로 숙달된 노동력의 육안 선택에 의존하고 있지만 작업시간이 길어질수록 반복적인 작업에 의해 분류 능력이 현저히 떨어지는 문제점이 있다. 노동력에 부분적으로 의존하는 기존 제품의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 평균-이동 클러스터링 알고리즘과 단계별 영역 병합 알고리즘을 결합하는 비전기반 자동 원료 분류 알고리즘을 제안한다. 우선 입력 원료 영상에서 평균-이동 클러스터링 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 클러스터 영역으로 분할한다. 다음단계에서 N개의 클러스터 영역 중에서 대표 영역을 선택하고 이웃 영역들의 영역의 색상과 위치 근접성을 기반으로 단계별 영역 병합 알고리즘을 적용하여 유사한 클러스터 영역을 병합한다. 병합된 원료 객체는 RG, GB, BR의 2D 색상 분표로 표현되고, 병합된 원료 객체에 대해 색상 분포 타원을 만든다. 이후 미리 실험적으로 설정된 임계값을 적용하여 원료를 양품과 불량품을 구분한다. 다양한 원료 영상에 대해 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용한 결과 기존의 클러스터링 알고리즘이나 상업용 분류 방법에 비해 사용자의 인위적 조작이 덜 필요하고 분류성능이 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
대한약학회 2003년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.1
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pp.96-98
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2003
1. Standard and regulations for functional food evaluation cases form overseas (1) Japan For food function indication, Food Nutrition Improvement Act was amended in September 1991 and they managed functional food after setting specific health food in one of classification of special functional foods. For manification of raw material usage, the classification of health functional foods was performed by their application on: the control of internal organ status, cholesterol, blood pressure, mineral absorption, and prevention of dental caries. (omitted)
니켈 산화광인 라테라이트광은 건식제련 원료인 사프로라이트광과 습식제련 원료인 리모나이트광으로 구성되어 있다. 사프로라이트광이 혼재된 리모나이트광을 습식제련용으로 사용할 경우 무기산 소모량이 증가할 뿐만 아니라 슬러지 발생량이 증가하여 공정비용을 증가시키는 단점이 발생한다. 이러한 이유로 니켈 리모나이트광은 Si+Mg함량 10% 이하, Fe 함량 40% 이상이어야 습식제련 원료로 사용하기 적합하다. 본 연구에서는 뉴칼레도니아산 니켈 라테라이트광을 대상으로 습식제련 원료인 리모나이트광을 분리선별하는 연구를 수행하였다. 뉴칼레도니아산 니켈라테라이트광의 입도에 따른 광물성분 및 화학성분 변화를 규명하여 분급에 의한 사프로라이트 및 리모나이트의 광물간 분리선별 가능성을 확인하였다. 뉴칼레도니아산 니켈 라테라이트 원광(함수율 23.0%) 및 니켈 라테라이트 건조광(함수율 9.1%)을 핀밀을 이용 해쇄한 후 건식분급한 결과, 니켈 라테라이트광을 함수율 9% 수준으로 건조할 경우 분급효율이 높아지는 것을 확인하였다.
The morphological properties of various structure materials of domestic and foreign reconstituted tobacco products(RTP) were investigated by using the Bauer-McNett classifier and the image analyzer. The results of the fiber classification showed the fraction of the bigger size structure materials was larger in a domestic RTP than that in two foreign RTPs. In case of fine fraction, the domestic RTP had bigger fine fraction than two foreign RTPs. Images of each structure materials showed the scrap in the foreign RTPs kept the original shape which were rare in the domestic RTP fractions. Those results deduced that the raw materials in a foreign RTP process might be treated separately depending on the mechanical and morphological properties, which could reduce the amount of fine generation and increase the efficiency in raw material treatment.
자원고갈, 원자재 가격상승 그리고 환경규제 강화 등의 원인으로 자동차 부품의 재제조 필요성이 요구되고 있다. 재제조를 위해서는 코어의 안정적인 수급이 수반되어야 한다. 현재 재제조 기업은 다양한 경로를 통하여 코어를 회수하고 있지만, 폐자동차에서 발생하는 코어의 회수율은 저조한 편이다. 매년 수십만대가 발생하는 폐자동차에서의 코어를 체계적으로 회수할 수 있다면 재제조를 위한 코어의 회수율을 더욱 향상시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 폐자동차에서 발생하는 코어를 회수하기 위한 방안으로 폐자동차에 대한 등급분류체계를 확립하고자 하였다. 우선 등급 분류에 영향을 주는 요소들을 선정하고 평가를 위한 범위를 결정하였다. 다음 영향요소들 간의 가중치를 산정하여 최종 등급 분류 체계를 구축하였다. 마지막으로 사례연구를 통해 실제 입고된 폐자동차의 해체 등급을 평가하여 2등급의 판정을 도출하였다.
본 연구는 시멘트 클링커 제조에 사용되는 탄산염 광물인 석회석(CaCO3)을 CO2가 결합되어 있지 않은 탈탄산 원료를 사용하여 제조 공정 중에 발생하는 CO2를 저감하고자 하는 연구로 다양한 산업부산물 중 폐콘크리트에 부착되어 있는 시멘트페이스트를 이용하고자 하였다. 일반적으로 시멘트용 석회석은 최소한 CaCO3의 함유량이 80% 이상(CaO, 44% 이상)의 것을 사용해야만 시멘트 클링커의 품질을 확보할 수 있다. 하지만 폐콘크리트 미분말의 CaO 함량은 평균 20% 정도로 시멘트 클링커 원료로 사용하기 위하여 CaO 함량을 35% 이상으로 조성비를 올려줘야 이용이 가능하다. 따라서 폐콘크리트 미분말의 조성 광물 경도차이를 이용하여 경도가 상대적으로 낮은 CaO 형태의 광물을 선택적으로 분쇄하여 분급 및 체가름을 할 경우 CaO 함량을 35% 이상 상승시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 분쇄 공정을 통해 경도가 상대적으로 낮은 CaO를 함유한 광물들을 선택적으로 분쇄하여 효율적으로 CaO와 SiO2 외 기타 성분을 분리하는 최적 조건에 대하여 실험적 및 통계적으로 검토·분석하였다. 시멘트 크링커 원료로서 탈탄산된 35% 이상 CaO를 함유한 폐콘크리트 미분말 제조를 위한 최적 분쇄 조건 실험 결과, 분쇄 시간 5분 이내, 피분쇄물 종류 30mm, 피분쇄물양 1.0 이상이 최적 조건인 것을 알 수 있었지만 단일 입도의 분쇄물이 아닌 혼합입도의 분쇄물에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다.
Forest healing is an activity that enhances immunity and human health using various elements of nature, such as fragrance and scenery. Particularly, phytoncide composed of terpene, a natural volatile substance emitted by forest plants, activates the immune function and is an important raw material in health-related products, such as antibacterial and insect repellents. Moreover, phytoncide is used as a measure to evaluate the impact of the forest atmosphere on the human body. This study aims to implement a highly sensitive gas sensor system that can measure phytoncide in real-time, which is an essential element for realizing a forest healing environment. A gas generation apparatus was implemented by using an adsorption tube in consideration of filed applicability in a laboratory atmosphere to enable the measurement of α-pinene and limonene, which are among the main components of phytoncide. Throughout the experimental trials, the sensitivity of gas sensor arrays to α-pinene and limonene was confirmed. In addition, the classification results demonstrated the AVOCs and NVOCs can be well discriminated using PCA. The primary results confirmed the possibility of developing a high-sensitivity gas sensor system for phytoncide sensing in real time.
건설 프로젝트는 기획부터 완공까지 공사비 예측, 확인, 그리고 정산 단계로 이루어진다. 건설원자재 평균 가격은 변동성을 지닌다. 하지만 건설 프로젝트의 자재비 산정은 계획단계 시점의 시세를 반영하여 결정되기 때문에, 시공단계에서 자재가 투입될 시점의 시세 변동에 따라 예상한 가격과 차이가 날 수 있다. 건설 산업은 건설원자재 가격 변동으로 인한 수요예측 실패, 프로젝트 비용변경으로 인한 사용자 비용 증가, 예측 체계성 부족으로 인한 손실이 발생한다. 이에 따라 건설원자재 가격 예측의 정확도 개선이 필요하다. 본 연구는 Data Refactor 기법의 개선을 통해 건설원자재 가격 예측 및 적용성 검증을 목적으로 한다. 건설원자재의 가격 예측의 정확도를 높이기 위하여 기존의 데이터 리팩토 간의 저·고빈도의 분류 및 ARIMAX 활용법을 빈도 위주 및 ARIMA 기법 활용으로 개선하여 건설원자재 목재, 시멘트 등 6개 품목의 단기(미래 3개월), 중기(미래 6개월), 장기(미래 12개월) 가격을 예측하였다. 분석한 결과 개선된 Data Refactor 기법을 기반으로 한 예측값이 오차는 줄었고 변동성은 확장되었다. 따라서, 본 연구에서 제안된 Data Refactor 기법을 통해 건설원자재 가격을 더 정확하게 예측하여 예산을 효과적으로 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
Decision class analysis (DCA) is viewed as a classification problem where a set of input data (situation-specific knowledge) and output data (a topological leveled influence diagram (ID)) is given. Situation-specific knowledge is usually given from a decision maker (DM) with the help of domain expert(s). But it is not easy for the DM to know the situation-specific knowledge of decision problem exactly. This paper presents a methodology fur sensitivity analysis of DCA under incomplete information. The purpose of sensitivity analysis in DCA is to identify the effects of incomplete situation-specific frames whose uncertainty affects the importance of each variable in the resulting model. For such a purpose, our suggested methodology consists of two procedures: generative procedure and adaptive procedure. An interactive procedure is also suggested based the sensitivity analysis to build a well-formed ID. These procedures are formally explained and illustrated with a raw material purchasing problem.
Decision class analysis (DCA) is viewed as a classification problem where a set of input data (situation-specific knowledge) and output data(a topological leveled influence diagram (ID)) is given. Situation-specific knowledge is usually given from a decision maker (DM) with the help of domain expert(s). But it is not easy for the DM to know the situation-specific knowledge of decision problem exactly. This paper presents a methodology for sensitivity analysis of DCA under incomplete information. The purpose of sensitivity analysis in DCA is to identify the effects of incomplete situation-specific frames whose uncertainty affects the importance of each variable in the resulting model. For such a purpose, our suggested methodology consists of two procedures: generative procedure and adaptive procedure. An interactive procedure is also suggested based the sensitivity analysis to build a well-formed ID. These procedures are formally explained and illustrated with a raw material purchasing problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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