Ni(OH)2 hollow spheres have been prepared by solvent displacement crystallization using a micro-injection device, and the effect of process parameters such as concentration and the relative ratio of the injection speed of the precursor solution, which is an aqueous solution of NiSO4·6H2O, to isopropyl alcohol of displacement solvent have been investigated. The crystal phases after NaOH treatment are in the β-phase for all process parameters. A higher concentration of NiSO4·6H2O aqueous solution is injected by a micro-injection device and bigger Ni(OH)2 hollow spheres with a narrower particle size distribution are formed. The crystallinity and hardness of the as-obtained powder are so poor that hydrothermal treatment of the as-obtained Ni(OH)2 at 120oC for 24 h in distilled water is performed in order to greatly improve the crystallinity. It is thought that a relative ratio of the injection speed of NiSO4·6H2O to that of isopropyl alcohol of at least more than 1 is preferable to synthesize Ni(OH)2 hollow spheres. It is confirmed that this solution- based process is very effective in synthesizing ceramic hollow spheres by simple adjustment of the process parameters such as the concentration and the injection speed.

일상생활의 대화중에 포함되는 잡음, 특히 모든 주파수 대역에 포함되는 백색잡음에 의해 오염된 음성신호는 청각적으로 심한 불쾌감과 거부감을 주며 대화의 명료성을 저해시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문은 이러한 잡음환경 하에서 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방범으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 cD1 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 cA3 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환에서는 파열음, 마찰음 및 파찰음 성분이 많이 제거되는 반면 제안한 방법은 본래 신호와 유사하게 복원됨을 실험 결과 확인할 수 있었다.

최근 정보통신 기술과 복지수준이 발전함에 따라 장애인들을 위한 여러 인터페이스 장비나 훈련 시스템들이 연구되고 있으나 발달 장애인을 위한 훈련시스템은 미흡한 실정이다. 본 논문 에서는 발달 장애인의 상황 대처 능력 향상과 사회 적응훈련을 목적으로 '음식점 서빙' 이라는 주제에 따른 증강 현실기반 상황 훈련 시스템을 제안한다. 본 시스템은 실제 훈련환경에 마커를 두고 실제 공간에서는 사용하기 어려운 물체들을 가상 물체로 대체한 증강 현실 공간을 구성하여 안전하고 주변 환경의 제약없이 반복훈련이 가능하도록 한다. 훈련자는 HMD를 착용하고 훈련 공간 주위를 볼 수 있으며, 음성 멘트에 따라 행동을 함으로써 시나리오에 따른 훈련이 가능하게 된다.