프랙탈 이송확산방정식은 정수 차수의 미분연산자로 구성된 고전적인 이송확산방정식과 비교하여 프랙탈 차수의 미분연산자로 구성된 보다 상위개념의 방정식으로써 정의된다. 지금까지의 프랙탈 이송확산방정식은 추계학적인 기법을 동원하여 푸리에-라플라스 공간에서 주로 해석되었으나, 본 연구에서는 실제 공간에서 유한차분개념을 도입하여 보다 직접적으희 하천에서의 오염물 이송확산에 관한 지배방정식을 유도하였다. 이러한 개념의 유도방법은 프랙탈 차수 및 관련 확산계수의 물리적인 추정에 관한 실마리를 제공할 수 있다. 고전적인 이송확산방정식과는 달리 프랙탈 이송확산방정식은 실제 하천에서 관측되는 오염물의 시간-농도 분포곡선의 왜곡현상과 분포곡선의 전후방부 농도를 보다 실제에 가깝게 모의할 수 있을 것으로 기대되어진다.
본 연구에서는 알루미늄 합금의 PEO(Plasma Electrolytic Oxidation) 피막 형성 거동을 PEO 처리 용액 조성, 온도 및 합금 성분에 따른 전압-시간 곡선을 관찰하여 분석하였다. 알루미늄 합금의 PEO 피막 형성거동은 NaOH 농도, 전해질 온도, 인가 전류밀도 및 합금성분에 따라 다양하게 나타났다. 본 연구에서는 직류 정전류법을 이용하여 Al1050, Al5052, Al6061 합금 표면에 PEO 피막을 형성시켰으며, PEO 피막의 형성이 시작되는 전압 및 발생된 아크의 크기 및 모양을 관찰하여 PEO 피막 형성 거동을 연구하였다. 연구결과 PEO 처리 중의 전해액의 온도가 낮고 전류밀도가 높을수록 시편 표면에서 짧은 시간 내에 아크가 발생하였으며, 전압-시간 곡선은 빠른 속도로 PEO 피막생성 전압에 도달하여 유지되는 거동을 보였다. 동일한 용액조성, 용액온도, 용액 교반속도 및 인가전류밀도에서 관찰된 PEO 피막 형성 거동은 동일시편을 PEO코팅 후 에칭하여 반복 실험할 경우에도 큰 편차를 보였으며, 이로부터 시편의 조성이나 불순물의 존재 등이 크게 영향을 주는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 전기자동차에 사용되는 전자식 차동 시스템의 신경망 모델을 제안한다. 차량이 곡선도로를 따라 주행할 경우 내측 바퀴와 외측 바퀴의 회전속도가 서로 달라야 진동이나 뒤틀림 없이 완만한 선회 주행을 할 수 있다. 전기자동차는 그 구조적 특성상 각각의 바퀴가 독립된 구동원을 갖는다. 이 때문에 일반 엔진 차량의 기어식 차동장치를 대신할 전자식 차동장치가 요구된다. 이러한 차동장치는 차량의 구조뿐만 아니라 차량의 주요 파라미터인 조향각 및 속도에 따라서 비선형적인 관계를 가지고 있어서 해석하기가 쉽지 않다. 따라서 이와 같은 비선형적인 관계 모델을 학습 능력을 가진 신경망에 의하여 모델링 함으로써 제어에 적용할 수 있다. 이를 실현하기 위해 제작한 전기자동차로 곡선도로를 주행하여 다양한 곡률과 주행속도에 따른 내측 외측 바퀴의 회전속도 데이터를 획득하고, 데이터의 비선형 특성을 고려한 차동 속도 제어기의 구조를 설계한다. 이 제어기에 적합한 모델은 신경망을 이용하여 실측 데이터를 학습시킴으로써 차동기능을 수행할 수 있는 제어기를 구현한다.
미래의 텔레매틱스(telematics)환경에서 차량항법과 관련된 주요 핵심 기술은 동적 경로 안내 이외에 차량 자체의 지능화를 통해 운전자에게 주행 중인 도로에서 급경사, 급커브 구간에 대한 정보를 사전에 경고함으로써 사고를 방지하는 운전자 보조 및 경고 시스템(driver assistance and warning system) 구현으로 전망되고 있다. 이와 같은 기술이 구현되기 위해서는 현재 차량항법용 수치도로지도에서 도로의 단순 위치정보만으로는 불가능하며 도로의 곡선구간에서 평면 곡선반경과 같은 도로의 선형설계요소에 대한 정보가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 현재 전국적으로 구축되어있는 1/1000 수치지도의 도로중심선을 이용하여 실제 도로의 평면 선형설계요소를 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 개발하였고 이를 GUI 환경의 프로그램으로 구현함으로써 기존 도로의 정확한 평면 선형정보를 경제적이면서 효율적으로 획득할 수 있게 되었다.
본 연구에서는 산간계곡의 경보발령기준의 고도화를 위하여 Clark 유출모형에 의한 단위도를 산정하고 연구대상유역의 강우패턴을 분석하여 강우분포를 적용하였다. 강우량적용에 있어서 유효우량을 산정해야 하며 유효우량 산정시 유출곡선지수(CN)를 산정하여 적용해야 하는데 발령기준우량을 산정하는데 CN값 등의 관계매개변수에 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 유역특성에 따른 경보발령기준우량과 CN값의 민감도를 분석하여 자동우량경보시설 경보발령기준우량을 결정하는 신뢰도를 향상시켜 소음에 대한 피해를 줄이고 인명피해를 예방하는데 도움을 주고자 한다. 또한 경보발령기준우량을 산정하기 위한 정량적인 방법을 제시하므로서 지역특성에 맞는 경보발령기준우량을 결정하는데 수문학적 매개변수를 제시하였다.
타원곡선암호시스템(ECC)은 같은 보안강도일 때 상대적으로 작은 키 길이를 가지며, 암호시스템의 효율성은 기존의 공개키 암호시스템과 같이 유한체 연산에 의존한다. 타원곡선 암호시스템의 경우 주로 이진체 또는 소수체에서 고려되며 유한체 연산에서 모듈러 곱셈 연산이 효율성에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문은 NIST P256에서 효율적인 모듈러 감산 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 소프트웨어로 구현하면 결과 기존 대비 대략 25% 빨라진다.
자전거 교통사고는 이용수요의 증대와 더불어 지속적으로 증가하고 있는 추세이며, 기존 교통사고 자료를 통해 자전거 교통사고의 특성을 살펴보면 사고발생 지점은 주로 교차로 내부이며, 사고형태는 측면직각충돌사고가 빈번한 것으로 나타났다. 특히 자전거 교통이 상대적으로 집중되는 주택가 또는 학교주변의 이면도로 교차로에서의 자전거 안전이 취약한 실정이다. 본 연구에서는 교차로 자전거사고의 위험요인 중 교차로 가각부 곡선반경이 운전자의 시계에 미치는 영향에 주목하여 횡단자전거와의 상충위험성에 대해 이론적으로 분석하였다. 또한 운전자의 주위확인행태가 시계에 미치는 영향에 대해서도 비교 분석하여 자전거의 안전성을 고려한 교차로 기하구조 및 운전자의 주위확인행태가 미치는 영향을 제시하고자 하였다. 그 결과 교차로 가각부 곡선반경이 클수록 횡단자전거와의 상충위험성 감소하며, 또한 운전자가 우측으로 고개를 적극적으로 돌려 주위를 확인할수록 상충위험성이 감소하는 것으로 나타났다.
본 연구는 환경요인의 변화, 특히 겨울철 저온이 식물체에 미치는 영향을 정량적으로 밝히기 위해, 저온감수성 식물인 문주란을 대상으로 겨울철 일주기에 있어서 항산화효소 활성과 O-J-I-P곡선의 변화를 조사하였다. 겨울철의 superoxide dismutase와 peroxidase의 활성은 여름철에 비해 다소 증가하였다. 특히, peroxidase는 겨울철 새벽과 밤에 높은 활성을 보였으며 초겨울에만 특이적으로 검출되는 isoenzyme들로 관찰할 수 있었다. 또한 겨울철 문주란 잎의 O-J-I-P곡선에서 J, I, P-단계의 형광세기가 여름철에 비해 현저하게 감소하였다. 그리고, O-J-I-P곡선으로부터 산출된 주요 형광변수들 중에 Fm과 $\Phi_{po}$는 겨울철 저온에 노출되는 기간이 길어짐에 따라 각각 $30\%$와 $50\%$로 감소하였으며, ABS/RC는 초겨울보다는 늦은 겨울에 2배정도 증가하였다.
영남지역의 대표적인 밭토양의 모암지대별 특성차이를 알기 위해 모래입자의 형태적 특성인 구형도를 조사하고 토양수분특성곡선을 구한 결과는 다음과 같다. 모래인자의 형태적 특성인 구형도는 모래입자의 크기에 관계없이 화성암에서 0.56~0.61, 퇴적암에서 0.63~0.67의 범위로 퇴적암 유래 토양에서 높게 나타났으며 화성암 유래 토양의 경우에는 입자가 작을수록 구형도가 더 낮은 경향을 보였다. 토양수분특성곡선은 사양질에서보다 식 양질토양에서 모암간에 큰 차이가 있었고, 화성암에서보다는 퇴적암에서 유래된 토양이 보수력이 높은 경향이었다. 유효수분율에 의하여 scale을 변환시킨 결과 토성이나 모암지대에 상관없이 토양수분 특성곡선이 거의 변화를 보이지 않는 것으로 나타났다. 그러나 퇴적암지대의 식양질 토양에서는 조금 벗어난 값을 보였다.
스코어 변수의 민감도와 특이도와의 관계로 표현한 ROC 곡선을 더욱 정확한 진단을 위하여 분포함수와 공변량을 고려한 연구가 많이 진행되었다. 공변량을 고려하는 회귀분석 방법을 사용하였으며 이때 분포함수를 정규분포로 가정하거나 잔차의 분포함수를 추정하여 ROC 분석을 하였다. 본 연구는 분포함수가 주어지지 않으며 진단에 영향을 주는 공변량을 모르는 일반적인 상황에서 논의하였다. 확률변수인 스코어와 두 개의 보모집단으로 구성된 신용평가 자료에 적합한 분포함수를 추정하기 위하여 여러 개의 정규분포가 혼합된 정규혼합분포를 사용하여 ROC 분석을 한다. 고전적인 비모수적이고 경험적인 ROC 곡선에 적합한지를 파악하기 위하여 AUC 통계량을 사용하여 비교하며, 본 연구에서 제안한 정규혼합분포를 이용한 ROC 곡선이 다른 방법으로 구한 ROC 곡선보다 적합함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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