본 연구에서는 대표적인 강자성 금속인 Fe에 비자성 원소가 치환된 비교적 단순한 B2 구조의 FeX(X = Al, Si, Ni, Ga, Ge, Sn) 합금의 자기변형계수를 제일원리계산으로 수행하여 Fe 기반 합금이 희토류 원소 기반 자기변형 물질인 Terfenol을 대체할 수 있는 가능성을 탐색하였다. 계산방법으로 자성 연구에 가장 적합한 것으로 알려져 있는 총퍼텐셜 선형보강 평면파(Full-potential Linearized Augmented Plane Wave; FLAPW) 방법을 사용하였으며 일반화 물매근사(generalized gradient approximation: GGA)을 도입하여 전자 상호간의 교환-상관 퍼텐셜을 기술하였다. B2 구조의 FeX(X = Al, Si, Ni, Ga, Ge, Sn)의 합금들 중에 FeSi와 FeGe은 비자성 상태가, 그 외 나머지 합금은 강자성 상태가 안정된 것으로 계산되었다. FeAl, FeNi, FeGa, FeSn의 자기변형계수 는 각각 -5, +6, -84, -522ppm으로 계산되어 FeSn은 큰 자기변형을 가질 수도 있음을 예측하였다.
바이오컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 DNA 정보를 매개물로 한 DNA 워터마킹에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 DNA 정보는 일반 멀티미디어 데이터와는 달리 생물학적으로 중요한 정보이므로, 원본 DNA가 복원이 되는 가역성 DNA 워터마킹 기술이 필요하다. 본 논문에서는 최소자승 (Least square) 예측오차 확장 (prediction error expansion) 기반으로 비부호 DNA 서열의 가역성 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 비부호 영역의 4-문자 염기서열들을 인접한 개 염기에 의한 정수형 부호계수로 변환한다. 그리고 현재 부호계수에 대한 최소자승 예측 오차를 구한 다음, 예측오차 확장 조건에 따라 결정된 비트수만큼 예측오차를 확장한다. 이때 은닉된 인접 염기서열 간의 비교탐색을 통하여 허위개시코돈 생성을 방지한다. 실험 결과로부터 제안한 예측오차 확장 방법이 기존 방법과 평균 예측오차 확장 방법보다 높은 워터마크 용량을 가지며, 생물학적 변이 및 허위개시코돈이 발생되지 않음을 확인하였다.
내용기반 영상검색은 영상 내의 정보인 색상, 질감, 형태 등의 특징 값을 추출하여 검색에 이용한다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 이산여현변환, 즉 $8{\times}8$ DCT(Discrete Cosine Transform) 후 얻어지는 DC, AC계수를 이용하여 필터뱅크(filter-bank)를 생성하고, 이를 영상의 내용기반 검색에 이용하는 검색방법을 제안한다. 제안된 방법은 생성된 DCT 필터뱅크에서 DC성분과 주요한 AC성분인 AC01, AC10, AC11 만을 이용하며, DC성분에 대한 양자화를 수행하여 계산량을 최소화한다. 그리고 양자화된 DC성분에 대한 히스토그램 정보를 기반으로 영상 검색에 필요한 특징 값을 산출한다. AC성분에 대해서는 Otsu 이진화를 통하여 개괄적인 형태정보를 취득한 다음 이에 대한 수평/수직 방향으로의 투영 히스토그램을 계산하여 특징 값을 취득한다. 추출된 AC성분의 특징 값은 DC성분의 특징 값과 함께, 특징벡터 빈(feature vector bins)을 구성하여 검색을 수행한다. 실험은 1000장의 데이터베이스를 이용하여 수행 되었으며, 기존의 색상정보를 이용한 검색방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 광대역 특성을 가지는 능동위상배열 안테나의 설계, 검증 및 분석에 대하여 기술하였다. 능동위상 배열 안테나를 항공기 혹은 미사일에 적용하려면 배열 안테나의 소형화 및 광각 빔조향 특성을 확보하는 것은 피할 수 없는 안테나 설계 고려 사항이 될 수 있다. 특히 전자적으로 광각 빔조향 시 능동반사계수 특성은 시스템의 생존 및 성능 측면에서 최소화되어야 하는 설계 파라미터이다. 광대역 특성 및 광각 빔조향에 적합한 복사 소자로 본 논문에서는 Step Flared Notch(SFN)를 적용한 배열 구조를 설계하고 구좌표계 θ 각도 기준 최대 40° 빔조향에 따른 능동반사계수를 최소화하였다. 복사소자의 대역폭은 Ka대역에서 능동반사 기준으로 3GHz를 확인하였다. 또한 실제 제작된 8by8 배열 안테나는 근접전계 시험을 통해 복사소자의 단일 패턴을 측정하고, 수학적으로 합성하여 탐색기 시스템에 사용하는 송/수신빔을 예측하여 성능을 분석하였다.
이 연구는 초등학생의 창의 과정과 산물의 관계를 탐색하기 위한 과학 창의성 검사 도구를 개발하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 연구자는 과학 창의성 관련 논문을 분석한 후, 창의 과정과 산물의 구성요인에 근거하여 문항을 개발하였다. 그리고 과학 교육 전문가 9명의 검토를 마친 검사 도구를 파일럿 테스트하였다. '동물', '식물'의 두 세트로 이루어진 검사 도구는 수정과 보완을 거쳐 최종적으로 5학년 학생 105명에게 투입되었다. 투입 결과는 WinSteps, SPSS와 AMOS 통계프로그램으로 분석되었다. 이 연구의 주요 결과는 첫째, 과학 영역에서 창의 과정은 과학 지식, 탐구기능, 창의적 사고기능(확산적, 수렴적, 연관적 사고)을 포함한다. 창의 산물은 새로우면서 과학적으로 유용한 아이디어가 어떤 형태로 나타난 것이다. 둘째, 이 연구에서 대표 탐구기능으로 선정된 관찰은 구성 타당도 측면에서 창의적 사고기능과 연관성이 없어야 했다. 셋째, 유용성 항목은 다른 항목 중 가장 낮은 평균치를 기록하였는데, 평가자인 교사의 관점에서 과학적 타당성과 유용성을 만족시키기 어렵기 때문으로 사료된다. 넷째, 동형검사 신뢰도를 알아보기 위한 '동물'과 '식물' 문항 간 스피어만 상관 계수는 독창성 항목을 제외하고 유의하게 나타났다. 다섯째, 검사 도구는 집중타당성, 판별타당성, 법칙타당성 세 가지 측면에서 구성 타당도를 대체로 만족시켰다. 연구 결과를 바탕으로 창의 과정과 산물의 관계를 탐색하고 학교 현장에서 실제적인 평가 도구로 역할을 할 검사 도구의 유용성을 논하였다.
본 연구는 산업클러스터를 식별하기 위한 방법론을 탐색하고, 이에 기초하여 한국의 산업클러스터를 식별하는데 목적이 있다. 이를 위해 2000년 I/O자료를 활용하여 상관계수행열표가 일차적으로 분석되고, 다시 이를 요인분석함으로써 최종적으로 산업클러스터를 도출하는 방법을 취하였다. 분석의 결과, 요인으로 도출된 37개 가운데 분류가 불분명한 5개 요인을 제외한 32개 요인이 최종 산업클러스터로 식별되었다. 이를 식별한 산업클러스터는 다시 산업코드 간 전환과정을 거쳐 표준산업분류체계에 의한 산업클러스터로 재구성함으로써 정책에의 적용 가능성을 향상시켰다. 이와 같은 연구결과는 대개 사례연구에 기초하거나 정성적 분석에 기초한 그간의 클러스터 연구와 비교하여 보다 체계적이고 객관적인 연구의 수행에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 질량 분석 방법에 의하여 산출된 단백체 데이터(mass spectrometric proteomic data)의 분류 분석(classification analysis)을 위한 새로운 특성 선택(feature selection) 방법을 제안한다. 이 방법은 i)높은 상관관계를 가지는 중복된 특성을 효과적으로 제거하는 전처리 단계와 ii)토너먼트(tournament) 전략을 사용하여 최적 특성 부분집합(optimal feature subset)을 탐색해 내는 단계로 구성되어 있다. 제안되는 방법을 실제 암진단에 사용되는 공개된 혈액 단백체 데이터에 적용하였으며 널리 사용되는 타 방법과 비교할 때 우수한 성능과 균형된 특이도와 민감도를 달성함을 실증하였다.
본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PW 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.
레이져 플래시법은 고온에서 열물성을 측정하는 수단으로 가장 많이 사용되고 있는 방법으로 알려져 있다. 각종재료의 열전도도를 측정하는 방법들이 많으나 열평형 유지, 고온, 측정시간등의 제약으로 열확산도측정이 간편하고 고온까지 가능하므로 이에 대한 측정법이 일반화되어 있다. 레이져 플레시법은 열확산도를 1초이내 측정가능하고 200$0^{\circ}C$까지 장치구현이 가능하므로 가장 많이 이용되고 있다. 그러나 장치의 검증을 위한 열확산도 표준물질이 필요로 하나 현재 열전도도 기준물질을 이용하여 검증하고 있으나 향후 열확산도 기준물질의 개발이 현재 시급하다. 현재까지 그라파이트를 중심으로한 고열전도도 연구가 진행되고 있으며, 현재 국제기관에 의해 인증된 기준물질이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기준물질로서 가능성을 탐색하고자 이용이 가장 많은 금속을 택하였다. 현재 텅스텐 및 몰리브덴이 고온까지 안정적이므로 두가지 재료를 택하여 실험을 수행하였다. 먼저 상온~1000K온도영역에서 열확산도 측정연구를 수행하였다. 측정된 데이터 값은 TPRC값과 비교하여 10%이내의 오차를 보였으며 고온에서 높은 안정성을 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러 계측시스템의 자동화 및 개량화를 통하여 실험과정에서 발생할 수 있는 오차를 줄였다. 열확산도 해석은 대수법(logarithmic법)과 Parker법을 이용하여 분석하였으며, 레이져에너지 및 시료크기에 따른 영향을 고려하여 여러가지 크기의 시편을 가지고 실험하였다.
본 연구는 기업사회공헌활동 측정을 위한 척도를 개발하고, 신뢰도와 타당도를 검증하기 위한 것이다. 이를 위해 사회책임에 대한 국제표준인 ISO26000의 지침을 기업사회공헌활동에 적용하여 기초문항을 구성하고, 기업사회공헌 담당자를 대상으로 한 FGI와 개별면접, 자문, 예비조사를 거쳐 32개 예비문항을 선정하였다. 척도의 타당화를 위해 개발된 예비문항을 94개 기업의 사회공헌담당자를 대상으로 평가하였다. 연구결과 탐색적 요인분석을 통해 최종 6개 요인, 27개 문항을 확정하였으며, 확인적 요인분석을 통해 구성타당도와 판별타당도를 확보하였다. 또한, 알파계수방법, 측정의 표준오차, 문항분석 방법을 사용하여 신뢰도를 검증한 결과 안정적인 신뢰도를 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구의 함의를 논하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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