제조업에서 생산 설비의 상태를 모니터링하기 위해 각종 센서를 부착하고 있으며, 이를 통해 획득된 데이터의 경우 시계열 데이터인 경우가 많다. 생산 설비의 이상 여부를 판단하기 위해서는시계열 데이터로부터 패턴을 추출하는 과정이 선행되어야 하며 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 수집된 다변량 시계열 데이터로부터 패턴을 추출하기 위해 매트릭스 프로파일 알고리즘을 적용하였으며, 이를 통해 현재 CNC 머신으로부터 수집 중인 다중 센서 데이터의 패턴을 추출하였다.
The purpose of this study is to compare the sampling methods for monitoring indoles (phenol, p-cresol, indole and skatole) in airs of swine facility. As the collecting methods of indoles in air, Tenax-TA adsorption tube and solid phase microextraction (SPME) were examined. For the preparation of calibration curves of indoles concentrated in Tenax-TA, the standard indoles solutions were spiked in each of Tenax-TA tubes and thermally desorbed (ATD) into a gas chromatograph combined with mass detector (GC/MS). And for the preparation of calibration curves by SPME, indoles in the standard gaseous solution prepared by evaporating the aqueous solution that contained indoles into a polyester sampling bag were extracted with SPME fiber and subsequently analyzed by the GC/MS. Two sampling methods were evaluated for extracting indoles present in swine building environments. Results indicated that the SPME method using Polydimethylsiloxane/ Divinylbenzene (PDMS/DVB) fiber was more effective than Tenax-TA method in extracting indoles. The gas chromatographic analysis showed that the linearities of calibration curves and detection limits were useful for detection of indoles in swine airs. The field tests also showed that considerably different levels of indoles were present in various parts of the swine building.
경북 영천군 고경면 작약 재배농가의 정식 4년차인 의성품종(Paeonia lactiflora Pall.)을 1993년 6월 17일 수확하고, 굵기가 27mm 이상인 뿌리를 선별하여 paeoniflorin 추출방법 및 HPLC 분석조건에 대한 조사결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 초음파추출 및 환류추출법에 의한 작약근 추출물의 HPLC chromatogram은 상호간의 차이가 없었으며, 두 추출법 모두에서 paeoniflorin retention time이 10.2분대에 peak가 존재하였다. 2. 환류추출법에 의한 paeoniflorin 추출은 60min., 1회로 충분하였다. 3. 초음파추출에서 추출시간이 1hr.∼2hr. 까지의 paeoniflorin함량은 동일시간의 환류추출보다 각각 0.28%, 0.32% 낮게 평가되었고 3hr.∼4hr.의 추출에서는 두 방법간에 차이가 없었다. 4. 초음파 추출법은 분석작업이 용이함으로 다수계통의 상대적 비교시에는 환류추출법보다 효과적이다. 5. 작약추출물 중 paeoniflorin, albiflorin을 HPLC를 이용하여 분석할 때 높은 감도를 보이는 가장 효과적인 UV Detector 파장은 각각 240nm, 254nm이고, 동시정량시에는 254nm가 비교적 안정적이었다.
본 연구에서는 LiDAR 자료로부터의 지면정보 추출기법들에 대한 정확도를 평가하였다. 특히, 포인트 형태의 벡터자료인 LiDAR 원시자료를 직접 활용하는 기법과 정규격자형식의 DSM 형식으로 변형하여 활용하는 기법의 정확도를 비교하였다. 정규격자형식의 자료를 이용하는 방법으로는 경계추출 및 필터링 기법을 이용하는 방법, 평균필터링에 의하여 생성된 추세면을 이용하는 방법을 적용하였으며, 벡터구조의 원시LiDAR 자료를 직접 활용하는 기법으로써 Local Maxima 및 엔트로피를 이용하는 방법을 적용하였다. 또한, 수작업을 통하여 제작된 DEM 및 수치지도의 축척별 오차허용범위를 이용하여 정확도 평가를 수행하였으며, 경계검출 및 필터링, 추세면, Local Maxima, 엔트로피를 이용한 각 기법의 DEM의 평균 오차는 0.27m, 2.43m, 0.13m, 0.10m로써 엔트로피를 이용한 방법이 가장 높은 정확도를 나타내었다. 또한, 벡터형식의 LiDAR원시자료를 직접 이용하는 방법이 격자형식으로 변환하는 방법에 비하여 상대적으로 높은 정확도를 나타내었다.
지형면 분류도는 지형학 연구에 있어서 가장 기본적인 자료이다 최근가지 이루어지고 있는 항공사진, 지형도 및 현지조사에 의한 지형면 분류 방법은 많은 시간과 높은 숙련도를 요구하며, 항공사진 획득에도 어려움이 있다. 현재 우리나라는 수치지도가 거의 완성되었으므로. GIS를 이용하여 해안단구 지형이 갖는 해발고도와 경사도의 특성을 정량적으로 분석하면, 적합한 지형면을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 이미 전통적인 방법에 의해 해안단구 연구가 다수 이루어진 한국 남동해안 경주시 감포읍 지역에서, GIS를 이용하여 보다 효율적이고 객관적인 해안단구 지형면 분류 기법을 제시하였다. 이를 위하여 해안단구 지형면 분류 과정을 설계하였으며, 지형면 분류에 적합한 분류요인을 선정하고, 최적분류기준을 추출하여 지형면을 분류한 후, 부합을 및 오류율을 통하여 이러한 방법에 대한 효용성과 문제점을 검토하였다.
이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 찾아 개체를 인식하기 위해서, 개선된 SOM 알고리즘과 ART2 알고리즘을 사용하여 인식의 기본 영역을 추출한다. 또한 Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하고 개체를 판단하는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 모폴로지 기법을 이용하여 region을 먼저 찾고, 개선된 SOM과 ART2 알고리즘을 이용하여 곤충의 크기와 종류에 관계없이 세그먼트를 추출한다. 그리고 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴에 적합한 특징값을 찾기 위해서 Trace 변환을 이용하고, 함수의 조합으로 재구성된 Triple 특징값을 이용하여 곤충별로 고유한 패턴을 찾아 인식 실험을 수행한다. 곤충 발자국에서 명확한 발자국과 그렇지 못한 발자국을 자동으로 결정하는 것이 매우 어렵다. 따라서 이와 같이 불확실한 대상을 제외시키지 않고 가능성의 대상으로 판단하고 분류하기 위해서 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식을 수행한다. 제안한 방법에 의한 곤충 발자국의 영역 추출과 인식 실험을 실시하고 그 결과를 제시하였다.
Volatile flavor compounds from the shoot and root of Angelica gigas Nakai were extracted by HE (Hydrodistillation extraction), SDE (Simultaneous steam distillation & extraction), and SFE (Supercritical fluid extraction system), and analyzed by GC-MS. The amount and the number of chemical components in essential oils from shoot and root by SFE was the higher than those by other extraction methods. Respectively, thirty one constituents were identified from the essential oil of the shoot and root by HE, twenty seven and twenty three constituents were identified from the essential oil of shoot and root by SDE, thirty one and forty five constituents were identified from the essential oil of shoot and root by SFE. The result showed large differences in extraction methods and in plant parts of Angelica gigas Nakai. Also, the bioactive compounds in root part was identified as nodakenin and decursinol (11.95% and 8.42%, respectively) by SFE. These results suggested that SFE was the best extraction method for the increasing of extraction yield, the determination of volatile components and the increasing of bioactive compounds in the shoot and root of Angelica gigas Nakai.
앱(App) 또는 어플리케이션이라고 부르는 응용 프로그램은 스마트폰이나 스마트TV와 같은 스마트 기기에서 사용되고 있다. 당연하게도 앱에도 악성코드가 있는데, 악성코드의 유무에 따라 정상앱과 악성앱으로 나눌 수 있다. 악성코드는 많고 종류가 다양하기 때문에 사람이 직접 탐지하기 어렵다는 단점이 있어 AI를 활용하여 악성앱을 탐지하는 방안을 제안한다. 기존 방법에서는 악성앱에서 Feature를 추출하여 악성앱을 탐지하는 방법이 대부분이었다. 하지만 종류와 수가 기하급수적으로 늘어 일일이 탐지할 수도 없는 상황이다. 따라서 기존 대부분의 악성앱에서 Feature을 추출하여 악성앱을 탐지하는 방안 외에 두 가지를 더 제안하려 한다. 첫 번째 방안은 기존 악성앱 학습을 하여 악성앱을 탐지하는 방법과 는 반대로 정상앱을 공부하여 Feature를 추출하여 학습한 후 정상에서 거리가 먼, 다시 말해 비정상(악성앱)을 찾는 것이다. 두 번째 제안하는 방안은 기존 방안과 첫 번째로 제안한 방안을 결합한 '앙상블 기법'이다. 이 두 기법은 향후 앱 환경에서 활용될 수 있도록 연구를 진행할 필요가 있다.
지난 30여 년 동안 세계 각국에서는 FRP(fiber reinforced plastics)선박의 폐처리 또는 재활용(재자원화)을 위하여 실용성과 안정성을 지니는 많은 기계적 방법에 대한 연구 개발을 진행하여 왔다. 기술적, 사회경제적 관점에서 가장 선호되는 방법인 소위 '기계적 방법'에는 크게 파쇄와 분쇄를 거친 후 결과물을 재활용하는 방법과 단순 파쇄과정 대신 유리면포(roving cloth)의 박리파쇄와 분류과정을 통한 수지와 유리섬유의 개별적 재활용 방법이 있다. 그러나 추출되는 유리면포의 크기가 제한적이어서 결과물의 활용도는 크지 않았다. 기계적 재활용방법의 편리성에도 불구하고 또 다른 재활용방법연구는 열분해(가스화)와 소각연료화(고형에너지) 방안이다. 이는 재생에너지화를 목표로 하는 연구다. 많은 열분해연구가 진행되어 왔음에도 폐FRP의 재생에너지화의 가장 큰 걸림돌은 폐FRP내의 유리섬유분리의 어려움에 있다. 따라서 기계적 처리 방법으로 유리섬유를 효과적으로 추출 할 수 있다면 폐FRP 친환경적 재 자원화와 재생에너지화 연구는 크게 활성화 될 것이다. 본 논문에서는 기계적 방법에 있어 유리섬유의 효과적 분리추출과 열분해 방법에서 필요한 전처리 문제(수지함유량 증대)에 대한 적극적 해결 방안으로서 FRP의 복합재료특성을 응용한 친환경적 유리면포(로빙층) 분류 처리 방안을 개발하였다. 또한 본 유리면포에서 세단된 유리섬유는 기존 콘크리트의 물성강화용으로 직접 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 SURF 알고리즘을 이용하여 PCB에 발생하는 불량 중 한 형태인 쇼트-서킷 불량을 탐지하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 SURF를 이용하여 샘플 영상과 입력된 영상에서 특징점 추출, 특징점 매칭 및 매칭 결과를 이용한 원근변환 수행, 검사 위치 관심영역 추출, 이진화 및 쇼트-서킷 추출, 결과 검증 순이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 수작업으로 진행되는 후 공정의 특징 상, 검사하고자 하는 PCB의 놓여진 위치와 각도가 균일하지 않고 제각각으로 놓여 있는 경우에도 강건하게 쇼트-서킷 불량을 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 이 방법은 PCB가 놓여진 위치와 각도가 다양한 경우에도 불량을 탐지할 수 있음을 보이며, 탐지율 및 탐지시간 관점에서 기존의 수작업으로 검사하는 경우보다 우수함을 실험을 통하여 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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