탭 버튼을 선택하면 분야별로 볼 수 있습니다.
Schlieren image은 투명 매체의 흐름을 시각화하는데 사용되며, 이는 온도/압력의 변화 또는 물질의 농도 변화로 인한 굴절률 차이를 음영이나 색으로 표현한다. 이 기술은 열전달, 누출 감지, 경계층 분석, 광학 특성 연구 등에서 활용된다. 굴절률 차이를 더 세밀하게 보기 위한 방법으로 Color Schlieren이 제시되었지만, 색들 사이의 구분이 명확하지 않다. 따라서 현재의 방법은 굴절 률에 대한 해상도가 낮아 정량적 분석이 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 DMD chip을 이용하여 Schlieren image의 굴절률 해상도를 향상시키려 한다. 주제어: DMD chip, Schlieren image, Fourier spectrum, 굴절률, 해상도
본 연구는 샴푸 등 shear-thinning 거동을 보이는 유체에서 일어나는 현상인 Kaye effect가 유체의 낙하 높이에 따라 어떻게 변화하는지에 대해 다룬다. Kaye effect를 설명하는 모델인 Cross model과, 이모델 외에 Kaye effect에 영향을 미치는 요인인 elasticity와 drop formation을 통해 유체의 낙하 높이에 따른 Kaye effect의 거동을 이론적으로 예측하였다. 실험을 통하여 Kaye effect가 가장 잘 일어나는 유체의 종류를 찾고, 유체의 낙하 높이에 따른 jet의 분출 거리의 분포 및 Kaye effect가 일어나는 평균 시간 간격을 측정하여 유체의 거동을 분석하였고 Kaye effect가 가장 잘 일어나는 최적 낙하 높이에 대해 탐구하였다. 또한 실험 결과를 통해 유체의 낙하 높이에 따른 거동이 Kaye effect에 영향을 줄 것으로 예측한 이론적 요인들에 부합하는지 확인하였다.
본 연구에서는 워터 브릿지 현상에서 생기는 브릿지의 기하학적 특성인 개형을 구하는 것을 목표로 한다. 특정 조건에서 얻어지는 특성이 아닌, 일반적으로 워터 브릿지 현상에서 이용될 수 있는 함수 식을 구한다. 현상에 대한 모델을 수립하고, 이를 바탕으로 이론적으로 가장 안정적인 브릿지의 개형을 구하고, 실험적으로는 브릿지의 개형이 이론에 부합하는지 검증한다. 주제어: 워터브릿지, 고전압, 슬링키 모델, 표면장력, 모델링
이 논문에서는 K개의 다르나 기능적으로 같은 옵션이 있는 일반화된 가위바위보를 m명이 할 때, 1명이 남을 때까지 걸리는 시행 횟수를 분석한다. 먼저 전[1, 2]에 있었던 시행 횟수의 사람 수가 무한으로 갈 때의 점근적 결과를 시행 횟수의 모멘트로 일반화시키고, 전의 증명을 더 간단화하며 더 강력한 결과를 유도해낸다. 매우 복잡하나 오차항을 임의로 줄일 수 있는 점근적 전개 또한 논의한다. 내용의 확장으로, 더 일반적으로 가위바위보와 같이 사람 수가 언제나 줄어드는 마코프 체인에서 사람 수가 고정되어 있을 때, 시행 횟수의 모멘트를 정확하게 계산할 수 있는 알고리즘과, 가위바위보를 할 때 시행 시간을 최적화하기 위해서 사람들을 나누는 방식 또한 다룬다.
정수로 이루어진 다양한 성질의 수열 중 수열의 항들의 합끼리도 서로소가 되게 하는 수열을 생각할 수 있다. 그 항들의 계수를 지정해줌으로써 자연수 ,에 대해 임의의 서로 다른 개의 항의 합과 개의 항의 합이 서로소가 되게 하는 증가하는 양의 정수열의 존재성에 대해 생각해볼 수 있다. 이 연구에서는 ,이 서로소가 되어야 한다는 것을 증명하고 임의의 자연수 ,에 대하여 중국인의 나머지 정리를 사용하여 ,이 서로소일 때 조건을 만족하는 수열의 존재성을 증명하였다. 또 각 경우에 대하여 귀납적인 방법과 코딩을 이용하여 어떻게 수열을 잡아야 하는지 제시하였다. 이를 확장하여 임의의 서로 다른 개의 항의 합과 개의 항의 합의 최대공약수가 의 약수가 되도록 하는 모든 항이 양의 정수인 증가하는 무한수열이 존재할 의 필요충분조건을 구하고 증명하였다. 또 이 수열을 바탕으로 번째 소수의 바운드를 구할 수 있는 방법도 제시하고 분석하였 다. 주제어: 정수열, 서로소, 최대공약수, 소인수, 중국인의 나머지 정리
전 세계적으로 환경오염 문제가 대두됨에 따라 온실가스가 발생하지 않는 지속 가능한 에너지원에 대한 개발과 사용 요구가 증가하고 있다. 현재 상용화되고 있는 태양광이나 풍력과 같은 에너지는 저렴한 비용으로 많은 전력을 생산할 수 있다는 장점이 있지만 에너지의 생산과 저장이 불연속적이 라는 단점도 존재한다. 이에 무한정한 에너지원으로서 물의 전기분해를 통한 에너지의 생산과 저장이 미래 전력을 위한 수단으로 주목받고 있으며 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 이 연구에서는 지속 가능한 수소 생산을 목표로 물전기분해(수분해)용 산소 발생 반응 촉매로서 IrO 를 합성해보고, 특성 평가를 통해 촉매의 활성 효율을 살펴보고자 하였다. IrO 의 합성은 Adams fusion method를 바탕에 두었으며, XRD, SEM, TEM, BET, FT-IR 등을 이용하여 물리화학적 특성 평가를 진행하였다. 연구 결과, 합성한 IrO 는 대략 2.2 nm 정도의 직경을 가진 원형의 형태였으며, 1.35 m g 의 표면적과 0.0033 cm g 정도의 부피를 가지고 있었다. 한편, Na O, Na O 와 같은 Sodium 산화물이 불순물로서 함께 검출되었다. 따라서 추후 연구에서는 IrO 의 합성 환경을 엄밀 하게 통제하고 반복적인 세척 등을 통해 IrO 의 순도를 높일 필요가 있다. 주제어: 물 전기분해, 수분해, 산소 발생 반응, IrO2, Adams fusion method
군집화(Clustering)는 비지도학습(Unsupervised learning)의 한 예시로 특성이 비슷한 데이터들을 파악하여 서로 묶는 것이라고 할 수 있다. 알고리즘의 특성에 따라 속도나 클러스터링 성능에 차이가 있기에, 데이터의 모양에 따라서 적절한 클러스터링 알고리즘과 거리함수를 선택하는 것이 중요 하다. 적절한 거리함수를 이용해 일상의 문제를 군집화로 해결하기 위해 우리는 유클리드 거리, 맨해튼 거리, 민코프스키 거리, 코사인 거리를 이용해 데이터 종류에 따른 거리함수들의 군집화 정확 도를 비교하고자 한다. 주제어: K-Means, Hierarchical Clustering, DBSCAN, 거리함수
컴퓨터가 개발된 1950년대 이후 미분방정식의 해를 프로그래밍을 이용한 해를 구하는 방법은 예전부터 많은 연구가 진행되어왔다. 이번 연구에서는 미분방정식의 해를 구하는 고전적인 방법인 수치해석을 활용한 방법과 최근 주목받고 있는 딥러닝을 활용한 미분방정식의 해를 비교해보고자 한다. 이를 위해 수치해석에 활용할 방법은 오일러 방법 등을 이용한 계산을 진행할 것이고 딥러닝은 인공신경망을 활용한 해를 구할 예정이다. 이를 통해 미분방정식의 실제 해와 근사해의 오차를 구하고 오차를 줄이기 위한 방법을 제시하고자 한다. 주제어: 미분방정식, 딥러닝, 수치해석 방법, cybenko theorem
기술의 발전에 따라 3차원 영상을 얻는 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 연구는 이러한 시대적 흐름에 동의하며 레이저를 활용하여 3차원 영상을 얻는 것을 목적으로하며 아두이노를 활용하여 여러 가지 파장을 생성함으로써 최적의 3차원 영상을 얻기 위한 조건을 탐구하였다. 기존의 카메라를 활용한 방식은 기상악화 시 가시거리가 급격히 줄어든다는 단점이 있기 때문에 이를 보완하는 방법 중의 하나로 레이저를 이용한 조향장치를 통해 3차원 광학 영상을 얻는 방법을 제시하였다. 연구결과 사물인식 등의 관점에서 문제가 없음을 확인하였으며 추가적인 연구와 보완을 거친다면 차세대 3차원 영상기술로 자리잡을 수 있으리라 기대한다. 주제어: TOF(Time Of Flight), 광학계, 갈보 미러(galvo mirror), 콜리메이터(collimator), 아두이노
기상청은 슈퍼컴퓨팅 시스템을 활용하여 기상 예측을 수행하고 있으나, 이는 복잡한 계산과 많은 컴퓨팅 자원이 필요한 어려운 작업이다. 최근 기후 변화로 인하여 국지적인 폭우가 많이 발생하고 있으나, 지하차도나 강변과 같은 홍수 위험 지역의 강우량을 짧은 시간 내 정확하게 예측하기는 어렵다. 본 연구에서는 기상청의 자료와 기상 레이더 영상 데이터를 활용하여 지역별 국지적인 강우 량을 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 시계열 강우 센서 데이터 분석 및 예측을 위하여 LSTM 딥러닝 모델과 레이더 영상 데이터를 활용한 예측을 위하여 convLSTM 및 convGRU로 구성된다. 예측 정확도를 개선하기 위하여 데이터 전처리 방안을 제안한다. 강우 센서 데이터를 활용한 48시간 예측 시뮬레이션 결과 상당히 근접한 예측 결과를 얻었으며, 레이더 영상 데이터를 활용한 시뮬레이션 결과는 예측 정확도는 62% 이다. 센서 및 레이더 영상을 활용한 딥러닝 국지적인 강우량 예측은 급격한 기상 변화에 대응하는데 도움이 될 것으로 기대된다. 주제어: 기계학습(machine learning), 딥러닝(deep learning), 컴퓨터비전(computer vision), 기상 예측 (weather forecast), 지도학습(supervised learning), 데이터 분석(data analysis)
전계발광 이미지를 이용한 태양광 패널의 결함 검출 방법은 고해상도로 촬영할 수 있어 작은 금도 검출할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 전계발광 이미지를 분석하는 과정은 시간과 비용이 많이 발생할 뿐만 아니라, 숙련된 전문가도 검출하기 어렵다는 치명적인 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 CNN을 이용하여 자동화된 태양광 패널의 결함 검출 기법을 제안한다. 높은 정확도를 가진 검출 방법을 도출하기 위하여 데이터 증강과 히스토그램 평활화, 가우시안 필터 적용, 에지 항상 기법을 이용하여 태양광 패널 이미지를 전처리했으며, CNN 모델의 매개변수를 미세 조정하였다. 2190개의 전계발광 태양광 패널 이미지를 제안 기법에 적용한 결과, 그 정확도는 98.6%로 동일한 데이터셋을 이용한 기존 기법과 비교해 가장 뛰어난 성능을 가짐을 알 수 있었다. 주제어: 태양광 패널, 결함 검출, 영상처리, CNN(Convolutional Neural Network)
본 연구는 수산물의 대사체 분석을 통한 한국산 미꾸라지와 중국산 미꾸라지의 원산지 판별에 관한 것이다. 수산물 근육조직에서의 untargeted 대사체를 추출하고 이를 분석기기로 분석한다. 분석된 대사체 peak는 데이터 전처리 프로그램 및 대사체 데이터베이스를 통해 대사체를 프로파일링하고, 다변량 통계분석(PCA, OPLS-DA)을 통해 미꾸라지 원산지 간의 대사체 차이를 분석한다. 이를 통해 수산물의 원산지 추적 및 유통 관리에 다양한 응용 가능성을 제시한다. 주제어: 수산물, 원산지 판별, 대사체 분석