고정된 격자시스템에서 임의형상의 불투과 경계를 갖는 물체와 유체와 연성해석이 가능한 IB(Immersed Boundary)법이 개발 된 이후로 다양한 CFD 모델에서 IB법의 활용이 증가하고 있다. 기존의 IB법의 대부분은 구조물의 경계면에서 산정되는 유체력으로부터 수치적으로 경계조건을 만족시키는 directing-forcing법이나 구조물 내부에 가상셀을 위치시켜 보간을 통해 경계조건을 만족시키는 ghost-cell법들로 알고리즘이 복잡하다. 본 연구에서는 고정된 격자시스템에서 가동물체형 구조물 해석이 가능함과 더불어 3차원으로의 확장도 용이한 SIB(Simplified Immersed Boundary)법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 SIB법은 각 상(phase)의 밀도함수가 국소질량의 중심과 함께 이동하는 것으로 가정한 단일유체모델(one-field model for immiscible two-phase fluid)을 기초로 하였다. 또한 이동하는 고체상태의 구조물을 취급하기 위해 고체의 밀도함수를 이용한 체적가중평균법을 적용하고, 수치확산을 방지하기 위해 이류계산에는 CIP법을 적용하였다. 제안된 SIB법의 해석성능을 검토하기 위해 자유수면으로 낙하하는 물체에 대한 수치모의를 수행하였다. 수치해석결과는 자유수면으로 낙하하는 물체를 양호하게 재현하였다.
Screening and identification of genetic resources based on their phytoconstituents and morphological characters potentially provide baseline data for researchers, breeders, and nutraceutical companies who wish to formulate a nutrient-dense diet and health beneficial supplement. Thus, we evaluated the amount of total phenolic content and major phenolic compounds; examined if phenolic compounds could be used as distinguishing factors for perilla genetic resources; and investigated the relation between some quantitative and qualitative morphological characters with the contents of phenolic compounds in 360 accessions obtained from National Agrobiodiversity Center gene bank, Jeonju, Korea. Total phenolic content (TPC) was estimated using Folin-Ciocalteu colorimetric assay. Individual phenolic compounds were determined using an Ultra-High Performance Liquid Chromatography system equipped with Photodiode Array detector. Considerable variations were observed in TPC (7.99 to 117.47 mg GAE/g DE), rosmarinic acid (RA) (ND to 19.19 mg/g DE), caffeic acid (CA) (ND to 0.72 mg/g DE), apigenin-7-O-diglucuronide (ADG) (ND to 1.24 mg luteolin equivalent (LUE)/g DE), scutellarein-7-O-glucuronide (SG) (ND to 4.32 mg LUE/g DE), and apigenin-7-O-glucuronide (AG) (ND to 1.60 mg LUE/g DE). RA was the most dominant phenolic compound in most accessions (95.3%) followed by SG. The adaxial leaf color was light green, green and dark green in 13.8%, 65.0%, and 21.1 % of the accessions, respectively. 78.8% of the accessions had light green color at the abaxial side with the remaining being described as green. Most of the accessions (96.9%) were cordate shape, the remaining being eclipse. Intensities of green pigment at abaxial and adaxial leaf surfaces were correlated with contents of individual phenolic compounds and TPC whereas leaf length and width had no correlation with TPC, CA and RA, and negatively correlated with ADG, AG, and SG. Leaf shape was not related with content of phenolic compounds, color of leaves, or the length or width of leaves. Accessions IT57426, IT157434, IT267710, and IT267712 which contained relatively high contents of TPC and major phenolic compounds (RA and SG) could be used for further research in breeding and bioassay test. Our study result showed the contents of total phenolics and individual phenolic compounds along with the morphological characters could be useful distinguishing factors for perilla genetic resources.
본 연구는 2007년부터 2년마다 열리는 세계대회를 7회에 걸쳐 2019년 세계여자핸드볼선수권대회까지 상위 5개 국가의 전력을 분석하고 대한민국과 비교를 통해 대한민국 여자핸드볼팀의 전력분석 및 강화를 위하여 진행하였다. 연구의 대상은 세계여자핸드볼선수권에 참가한 41개 국가 팀 중, 3회 이상 4강(4위)에 성적을 거둔 5개 국가, 네덜란드, 노르웨이, 러시아, 스페인, 그리고 프랑스까지 총 5개 국가 팀을 최종 연구대상으로 선정하였다. 자료는 국제핸드볼연맹(IHF)에서 제공하는 기록 중 총 참가국 41개국의 경기기록을 분석하여 순위를 선정하였으며, SPSS/PC+ Ver21.0 프로그램을 이용하여 기술통계 및 빈도분석을 실시하였다. 세계여자핸드볼 상위 5개 팀 대회 기록을 바탕으로 볼 때 차후 신체조건에 대한 열세를 만회할 수 있는 핸드볼 공격 및 수비 전략이 필요하고 이에 대한 세부적인 후속연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한, 대한민국 여자핸드볼선수들의 경기력 향상의 기초자료로 활용하고 향후 2021년 도쿄올림픽의 여자핸드볼 경기에서 보다 높은 경기수준을 높일 수 있는 단초 역할을 기대한다.
노면측정은 노면 관리에서 노면의 평탄화된 정도 및 변위를 정량화하는 필수적인 과정이다. 보다 안전한 노면 관리 및 신속한 유지보수를 위해 이동체에서의 정밀한 노면 측정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 이동체에서 측정가능한 정밀 노면측정 시스템을 제안한다. 제안 노면측정 시스템은 고성능의 선레이저 센서를 사용하여 노면 표면의 정밀한 측정을 지원한다. 또한 RTK로 부터 획득한 위치 데이터를 정합하여 종/횡방향 프로파일 측정이 가능하고 속도기반 적응적인 갱신 알고리즘을 통해 실시간적인 모니터링이 가능하다. 제안 시스템을 평가하기 위하여 Gocator 선레이저 센서, MRP 모듈, 및 NVIDIA Xavier 프로세서를 시험용 이동체에 탑재하여 노면에서 시험하였다. 시험 결과 MSE(mean square error) 기준 정확한 프로파일 측정이 가능함을 보인다. 제안 시스템은 도로의 상태 평가뿐 만 아니라 인접 지반의 영향도 평가에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 레이더를 이용한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위한 방법에 관해 소개한다. 레이더 수신신호를 통해 만들어지는 고해상도 거리측면도(HRRP: High Resolution Range Profile)은 표적의 1차원적인 산란 특성을 나타내며, HRRP에서의 피크(peak)는 전자기파를 강하게 산란시키는 산란점(scattering center)을 의미한다. 추출된 산란점을 이용하여 레이더 가시선 방향(RLOS: Radar Line of Sight)의 길이인 표적 종방향 거리(downrange) 길이를 추정하며, 표적과 레이더 가시선 방향이 이루는 각도를 통해 표적의 실제 길이를 추정한다. 길이 추정의 정확도를 향상시키기 위해, HRRP를 이용하는 방법보다 정확하게 산란점을 추출하기 위한 방법인 매개변수 추정방법(parametric estimation method)을 이용할 수 있다. 매개변수 추정방법은 산란점 개수가 결정된 후에 적용되며, 따라서 산란점 개수 추정의 정확도에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 레이더를 통한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위해, 정보 이론적 판단 기준에 바탕을 둔 신호원 수 추정방법인 AIC (Akaike Information Criteria), MDL (Minimum Descriptive Length), GLE (Gerschgorin Likelihood Estimators)방법들을 이용하여 산란점 개수를 추정하였다. 매개변수 추정방법으로 ESPRIT기법을 이용하여, 간단한 표적 캐드 모델에 대한 길이 추정 시뮬레이션을 수행하였으며, GLE방법이 산란점 개수 추정과 표적 길이 추정에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.
목적 : 본 연구는 시각자극을 사용하여 성별에 따른 일화기억과 공간인지의 차이를 확인하고 비교하기 위해 진행되었다. 연구방법 : 연구에서는 시각적인 자극을 사용한 일화기억 평가와 3차원의 가상현실 기반의 공간인지검사를 사용하여 대학생 48명(남성 24명, 여성 24명)을 대상으로 성별에 따른 일화기억과 공간인지의 차이를 알아보았다. 모든 참가자는 사진을 사용한 시각적 일화기억 평가를 시행하였고 이를 통해 일화기억의 하위 요소인 사물, 장소, 시간 기억에 대한 정확도(%)를 평가하였다. 또한 가상현실에서 길 찾기 과제를 10회 진행하여 가상공간에서의 거리 오차(cm) 값의 평균값을 분석하였다. 결과 : 일화기억은 하위 요소 모두 성별에 따른 유의한 차이가 나타나지 않은 반면(p>.05), 공간인지의 경우 남성이 여성보다 높은 수행을 보이는 것으로 나타났다(p<.05). 결론 : 본 연구의 결과를 통해 성별에 따른 시각적 일화기억의 차이는 언어적 일화기억의 차이와는 다르다는 것을 알 수 있었다. 한편 해마 기능이 일화기억과 공간인지를 담당한다는 것을 고려했을 때, 성별에 따른 일화기억과 공간인지의 차이에 대한 결과가 다르게 나타난 것은 두 기능이 서로 독립적이라는 것을 시사한다.
본 연구에서는 trienzyme 추출 및 L. casei 분석법을 국내 다양한 수산 자원의 엽산 분석에 적용하기 위해 분석수행지표(직선성, 민감성, 정확성, 정밀성)를 분석 평가하여 분석법의 유효성을 검증하였다. 분석법의 검출한계(LOD)와 정량한계(LOQ)는 각각 0.562 ㎍/100 g와 1.057 ㎍/100 g으로 엽산 함량이 낮은 식품에 적용할 수 있는 분석법으로 나타났다. 시료 중 엽산 함량에 대한 L. casei 생육 관계는 다항식 모델(y=4-1.132/((1+X/0.0502)1.02)+1.26)로 분석한 결과 R2=1.0000을 나타내는 우수한 상관성을 얻었다. 또한, 분석법의 정확성과 정밀성이 우수한 수준임을 확인할 수 있었으며, 수산 자원 6개 군별에 따른 엽산 회수율 분석에서도 약 87-108%의 신뢰도가 확보된 회수율을 나타냄을 확인하였다. 본 연구에서 분석한 수산자원 20종의 엽산 함량분석 및 검증 데이터는 국내 수산 자원에 대한 신뢰도 있는 데이터베이스 구축 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 한국은 삼면이 바다로 인접된 지리적 특성으로 인하여 일상 식단에서 다양한 수산 자원이 자주 이용되고 있는 바 trienzyme-L. casei 분석법을 향후 수산 자원의 엽산 함량 분석에 확대 적용하여 국가수준의 영양성분데이터베이스 구축에 기여할 수 있을 것이라 사료된다.
최근에는 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)와 같은 고성능 연산장치의 보급과 함께 국방, 우주항공분야에서 암질재료에 대한 충격실험을 대신할 수 있는 3차원 동적해석기법의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 높은 충격하중을 수반하는 암 발파 또는 소형미사일 등의 지중 관통과 같은 과정을 실험적으로 관찰하거나 계측하는 것은 암질재료의 비 균질성 및 불투명성 때문에 어려움이 있었다. 본 연구에서는 고속충돌에 의한 암석의 파괴 거동을 모사하기 위하여 3차원 동적 파괴 과정 해석 기법 (3D-DFPA)를 개발하였으며, 연산속도를 향상시키기 위하여 순차해석(explicity analysis) 및 접촉요소검색(Searching algolitm of contact elements)에 GPGPU연산이 가능한 알고리듬을 적용하였다. 제안된 동적파괴과정해석 기법에 대한 검증을 위해 Straight Notched Disk Bending (SNDB) 석회암시료에 대한 동적파괴인성시험을 모사하였고, 충격응력파의 전파과정, 암석-충격봉 경계면에서 반사 및 전달과정, 암석 시료의 파괴과정을 비교분석하여, 개발된 해석기법에 대한 검증을 수행하였다.
Glycerol is a non-volatile compound with no aromatic properties that contributes significantly to the quality of wine by providing sweetness and richness of taste. In addition, it is also the third most significant byproduct of alcoholic fermentation in terms of quantity after ethanol and carbon dioxide. In this study, Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy was employed as a fast non-destructive method in conjugation with multivariate regression analysis to build a model for the quantitative analysis of glycerol concentration in wine samples. The samples were prepared by using three varieties of red wine samples (i.e., Shiraz, Merlot, and Barbaresco) that were adulterated with glycerol in concentration ranges from 0.1 to 15% (v·v-1), and subjected to analysis together with pure wine samples. A net analyte signal (NAS)-based methodology, called hybrid linear analysis in the literature (HLA/GO), was applied for predicting glycerol concentrations in the collected FT-IR spectral data. Calibration and validation sets were designed to evaluate the performance of the multivariate method. The obtained results exhibited a high coefficient of determination (R2) of 0.987 and a low root mean square error (RMSE) of 0.563% for the calibration set, and a R2 of 0.984 and a RMSE of 0.626% for the validation set. Further, the model was validated in terms of sensitivity, selectivity, and limits of detection and quantification, and the results confirmed that this model can be used in most applications, as well as for quality assurance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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