The HDD(hard disk drive) using Load/unload(L/UL) technology includes the benefits which are increased areal density, reduced power consumption and improved shock resistance than those of contact-start-stop(CSS). It has been widely used in portable hard disk drive and will become the key technology for developing the small form factor hard disk drive. The main objects of L/UL are no slider-disk contact or no media damage. For realizing those, we must consider many design parameters in L/UL system. In this paper, we focus on lift-off force. The 'lift-off' force, defined as the minimum air bearing force, is another very important indicator of unloading performance. A large amplitude of lift-off force increases the ramp force, the unloading time, the slider oscillation and contact-possibility. To minimize 'lift-off' force we optimizes the slider and suspension using the integrated optimization frame, which automatically integrates the analysis with the optimization and effectively implements the repetitive works between them. In particular, this study is carried out the optimal design considering the process of modes tracking through the entire optimization processes. As a result, we yield the equation which can easily find a lift-off force and structural optimization for suspension.
본 연구는 사전에 VR(virtual reality) 콘텐츠 상황을 인지하고 활용함으로써 파악된 사용자의 의도와 사용자의 손과 해당 객체와의 기하학적 관계를 모두 고려하여, 선택될 가상 객체의 우선순위를 부여하는 방법을 제안한다. VR 콘텐츠에서 가상 객체를 집는 행위는 필수적이면서 가장 많이 사용되는 상호작용이다. VR 환경에서 가상 객체가 서로 가까이 위치해 있을 때, 사용자의 의도와 다른 가상 객체가 잡히는 상황이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상황에 따라 적합하게 상호작용이 발생하기 위해, 사용자 의도와 사용자의 손과 가상 객체와의 거리에 각각 다른 가중치를 부여하여 우선순위를 도출하도록 하였다. 가상 객체의 개수와 가상 객체간의 거리 요소가 다양화된 상황에서 해당 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 가상 객체간의 밀도가 높고 서로간의 거리가 가까울 때, 상황 인지의 가중치 비율을 높여서 상호작용을 발생시켰을 경우 사용자의 만족도가 20.34% 증가하며 제안된 방법의 효과를 입증하였다. 제안된 방법이 사용자의 의도를 반영할 수 있는 상호작용 기술 향상에 이바지할 것으로 기대한다.
본 연구는 중앙정부와 지방정부 간 지하공간에 관한 주요 이슈를 파악하기 위해 소셜미디어 데이터를 활용하였다. 또한 이를 빅데이터 분석방법론을 통해 분석하였다. 연구방법론으로 사회네트워크분석의 키워드 네트워크 방법을 사용하였고 트위터를 통해 얻어진 텍스트 데이터를 텍스트마이닝 기법을 사용하여 분석하였다. 특히 지하공간은 2014년 잠실 싱크홀 사건 이후 사회적으로 관심을 가지고 있는 이슈로서 키워드 네트워크 분석을 통해 계량적으로 분석을 시도하였다. 네트워크의 속성을 파악하기 위해 중심성 지수, 그룹밀도 분석을 통해 지하공간과 관련된 이슈를 파악하였다. 이러한 분석 결과 중앙정부의 정책 관련 항목은 지자체 정책과 관련이 있음을 확인하였다. 중앙정부는 예방차원에서 특별법을 바탕으로 예방체계를 구축하여 지자체가 지하공간에 관련된 문제에 대해 대응 관리하도록 법에 근거한 예방체계를 구축하고 있다. 이와 같은 결과는 앞으로 중앙 정부가 연구관련 분야를 강화함으로써 지하공간 관련 안전대책을 구축하는 데 법과 기술이 서로 협력하여 발전해야 함을 시사해 준다.
본 논문은 기존 블록 터보 부호의 SISO(Soft-input Soft-output) 기반 반복 복호 알고리즘의 일반화 및 활용에 대한 연구를 다루고 있다. R. M. Pyndiah는 AWGN 채널(Additive White Gaussian Noise Channel)에서 2차원 Linear Block Code(선형 블록 부호, LBC) 결합으로 구성된 Product 부호의 SISO 반복 복호 방식을 제안했으며, 이를 블록 터보 부호라 하였다. 블록 터보 부호의 SISO 복호방식은 SIHO(Soft-input Hard-output) 복호 방식인 Chase 알고리즘의 부호 판정을 기반으로 연판정 정보를 생성 후 전달하여 반복적인 복호를 수행한다. 블록 터보 부호는 AWGN 채널에서 높은 Code-rate(부호율)의 Product 부호에 대해 적은 SISO 복호 반복만으로도 샤논 한계에 근접하는 우수한 성능을 보여준다. 본 논문에서는 BPSK(Binary Phase Shift Keying) 변조와 AWGN 채널 전송을 가정한 기존 블록 터보 부호 복호 알고리즘을 채널 출력의 LLR(Log-likelihood Ratio)에 기반한 알고리즘으로 일반화하고, LDPC(Low-density Parity Check) 부호와 블록 터보 부호의 직렬 결합 구조에서 일반화된 알고리즘 활용 예를 제시한다.
본 논문에서는 여러 개의 마이크를 이용하여 잡음을 제거하는 방법인 공간 필터로 전처리된 신호를 입력으로 하는 음성 왜곡 가중 다채널 위너 필터 (Spatially Preprocessed Speech Distortion Weighted Multi-channel Wiener Filter: SP-SDW-MWF)에 대해 소개하고, 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. SP-SDW-MWF는 마이크로폰 어레이를 이용한 잡음 제거 알고리즘으로서 마이크로폰 불일치와 같은 오차에 강인한 것으로 알려져 있다. SP-SDW-MWF는 필터 계수를 최적화할 때 음성 왜곡과 잡음 제거에 대한 기준으로 나누어 가중치를 두고 있다. 이러한 가중치를 결정하기 위해, 본 논문에서는 전력 스펙트럼 밀도 오차를 평가 척도로 사용하여 마이크로폰으로부터 입력된 음성 신호와 잡음의 전력 스펙트럼 밀도의 비 (a priori SNR)를 이용하는 방법을 제안한다. 실험결과에서 나타난 바와 같이 a priori SNR에 따라 가변적인 가중치를 사용하는 것이 고정된 값을 가중치로 사용하는 것보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.
강력한 함암작용을 나타내는 단백다당체를 생산하는 Phellinus linteus WI-001 균주를 대상으로 배양학적 특성 및 초기 배양배지의 탄소원인 glucose 농도에 따른 균사체 생산성을 조사하였다. 배양중 최적 pH와 온도는 각각 5.5와 28$^{\circ}C$인 것으로 나타났다. 특히 pH의 경우 전 배양기간에 걸쳐 5.5에서 6.5의 비교적 좁은 범위에서 변화하였다. 초기 glucose 농도를 0.5%, 1%, 2%, 3% 및 4%에서 균사체 생산량 및 세포비성장속도를 조사한 결과 최종 균사체 생산량은 glucose 농도가 증가할수록 높게 나타났으나, 세포비성장속도가 가장 빠르게 나타나는 초기 1% glucose 조건하에서 배양하다가 추가로 glucose를 간헐적 또는 지속적으로 공급하는 전략으로 생산성 향상을 시도하였다. 그 결과 회분식 배양에 비해 간헐적 공급방식에서는 28% 지속적 공급방식에서는 42%의 수율이 증가되었다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법에는 SWMF, RSIF, MNRF가 있으며 기존의 방법들은 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소 그대로 보존하고, 잡음인 경우, 국부 마스크 네 방향으로 세분화하여 비잡음 화소가 가장 많은 방향에 대해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
열분해법으로 합성한 FePt 나노입자를 $NH_3+H_2$ 혼합가스 질화법으로 상변태와 동시에 질화시킨 FePtN 나노입자의 특성을 분석하였다. 초기 합성된 FePt 나노입자는 fcc 구조를 가졌으며, 보자력과 포화자화는 각각 247.34 Oe와 27.308 emu/g를 나타내었다. 혼합가스 질화법으로 열처리한 입자는 XRD 분석 결과 fcc 구조에서 fct 구조로 상변태가 진행되었으며, 열처리 온도의 증가에 따라 (111) 피크의 $2{\theta}$가 shift되는 특성을 나타내었다. fct 구조의 FePtN의 보자력과 포화자화는 각각 1058.2 Oe and 32.718 emu/g를 나타내었으며, 합성된 FePtN 나노자성입자는 고밀도 자기기록매체와 생체의료 분야에서의 응용이 기대 된다.
본 연구는 신문 기사에서의 드론과 범죄에 관한 이슈를 탐색하는 데 목적이 있다. 한국언론재단의 온라인 뉴스 아카이브인 빅카인즈에서 1990년 1월 1일부터 2021년 5월 1일 기간 동안 11개 중앙지와 28개의 지역 종합지의 '드론'과 '범죄' 조건에 맞는 1,213건의 신문기사를 수집하였다. 그중 117개의 핵심 키워드를 대상으로 키워드빈도, 중심성분석, 네트워크 구조 구축, CONCOR 분석, 밀도 매트릭스 분석을 수행하였다. 분석결과, 주요 이슈는 8개로 분류되었으며 신문 기사 속의 드론과 범죄에 관한 보도 분석을 통해 국민의 사생활 보호와 불법 촬영 예방, 항행 안전 확보, 사회적 치안 유지와 해결, 테러와 전쟁 등에 관한 정부의 정책 수립과 사회적 문제점들이 중점적으로 논의되었음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 드론과 범죄에 관련한 인문사회학적 연구 분야의 확장을 시도하며, 구체적으로 드론 관련 범죄에 대한 현황과 대책을 정책적 함의와 언론적 함의로 제언하였다.
전자해도(ENC)는 해양에서의 항해를 위한 장비인 전자해도시스템(ECDIS)에 사용되는 공인된 해도 데이터이며, 종이해도의 내용을 디지털화한 자료로서 최근 들어 활발하게 활용되고 있다. 기존의 전자해도는 국제수로기구(IHO)에서 간행한 S-57 및 S-52 등의 표준에 따라 제작되고 있지만 고정수심 등 종이해도의 정적인 특성을 반영하고 있으므로 급속히 발전하는 정보통신기술과 고 정밀 측량기술의 성과를 충분히 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 전자해도의 활용분야를 확장하면서 고정밀의 측량자료와 동적인 해양의 특성을 지원할 수 있는 다이나믹 전자해도에 대한 개발방안을 제시하고 시범적인 다이나믹 전자해도의 연구결과에 대한 활용가능성을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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