암염구조를 가진 SiTe에서 일부 Si를 Cr로 치환한 화합물에 대한 전자구조와 자성을 교환상관퍼텔셜에 일반기울기 근사를 쓴 full potential linearized augmented plane wave 에너지 띠 계산방법을 이용하여 연구하였다. Si 대신 25 %의 Cr을 치환한 $CrSi_3Te_4$ 및 50 %를 치환한 $CrSiTe_2$를 고려하였다. 총에너지 계산으로 $CrSi_3Te_4$는 11.64 a.u, $CrSiTe_2$는 a = 7.89 a.u., c = 11.13 a.u.의 평형격자상수를 가짐을 알았다. $CrSiTe_2$는 단위부피당 정수인 $4{\mu}_B$의 자기모멘트를 가지는 반쪽금속성을 나타냈으며, $CrSi_3Te_4$는 단위부피당 자기모멘트가 $4{\mu}_B$보다 미세하게 컸다. 두 화합물 모두에서 치환되어 들어간 Cr은 $3.6{\mu}_B$ 정도의 자기모멘트를 가졌으며, Si나 Te는 약하게 자기화되었다. 계산된 스핀분극 상태밀도를 이용하여 이 두 화합물의 자성을 논의하였다.
최근의 연구에 따르면 체심입방구조(bcc)를 가지는 Rh은 상자성 상태와 약간의 에너지 차를 보이며 강자성체가 된다고 한다. 이 연구에서는 bcc Rh(001) 표면의 전자구조와 자성을 일반기울기 근사 하에서 총퍼텐셜 선형보강 평면파 에너지 띠 계산방법을 이용하여 연구하였다. 표면의 자성상태는 강자성상태를 가졌으며, unrelaxed 된 경우에 표면층의 자기모멘트는 $0.48{\mu}B$로 덩치상태의 $0.43{\mu}B$에 비해 증진되었으나, 표면 바로 밑층의 자기모멘트는 $0.23{\mu}B$으로 상당히 줄어들었다. 총에너지 및 원자힘 계산을 통해 relaxed 된 구조를 구하였는데, 이 때 표면 층은 안쪽으로, 표면 바로 밑층은 바깥 쪽으로 이동하여 원래의 층간격보다 약 7.0% 줄어들었다. 이러한 층간 간격 변화는 표면 자성을 약화시켜, 표면층과 표면 바로 밑층의 자기모멘트를 $0.36{\mu}B$ 및 $0.14{\mu}B$로 줄어들게 하였다.
외판곡가공 과정의 역학적해석에 사용되는 열탄소성 해석은 계산시간이 많이 소요된다. 선상가열작업의 최적공정을 구하기 위하여는 시뮬레이션과 유한요소해석 사이에 상당수의 반복계산이 필요하다. 그러므로 요구되는 천문학적인 계산시간으로 인하여 선상가열의 수치시뮬레이션은 많은 제약을 받고 있다. 따라서 선상가열의 시뮬레이션에 소요되는 역학해석 계산시간을 크게 줄이는 방안이 필요하다. 외판곡가공에서의 역학적 정보를 효율적으로 구하기 위하여, 본 논문에서는 먼저 선상 가열 작업에 영향을 끼치는 요소들을 살펴보았으며, 역전파 방식의 인공 신경망을 이용하여 일종의 추론기구를 구현하였다. 신경망은 은닉층의 갯수와 은닉층에 있는 뉴런의 갯수를 바꿔 주며 수치해석 결과들을 학습시켰다. 그 결과 두개의 은닉층을 가진 인공 신경망의 경우 각 은닉층에 뉴런의 갯수가 충분하다면 학습 예제들을 쉽게 학습하였고, 또 학습된 결과로부터 새로운 해를 도출해 낼 때 그 값은 실제 값과 비교해 볼 때 비교적 작은 오차를 보였다. 결과적으로 구하고자 하는 문제영역 근처에 충분한 학습 예제가 마련된다면 비교적 실제 값에 근사하는 결과를 보인다는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여, 수치해석결과의 학습방법을 기초로한 인공신경망은 곡면가공의 시뮬레이션단계에서 필요한 역학적 해석정보의 경제적인 산출에 적용가능함이 확인되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권4호
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pp.831-841
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2017
원주율 ${\pi}$는 임의의 원의 지름에 대한 둘레의 비로 정의되며 상수값을 갖는다. 이 값은 무리수이며 초월수로서 고대로부터 좀 더 정확한 값을 구하기 위한 수많은 노력이 있어왔다. 특히 확률분야에서는 18세기 Buffon의 바늘문제를 기점으로 확률실험을 통하여 ${\pi}$값을 계산하려는 많은 노력이 있어왔다. 통계분야에서 Chong (2008)은 서로 독립인 이변량표준정규확률분포와 단변량 확률보행과정의 차분이 독립인 정규분포를 따른다는 전제조건하에서 ${\pi}$값을 유도하였다. 본 연구에서는 Buffon의 바늘문제와 정사각형에 내접하는 원의 문제에서 유도된 ${\pi}$값을 확률실험을 통하여 근사값을 구해보며 이 값이 실험횟수와 어떤 관계가 있는지 알아본다. 더불어 Chong이 유도한 단변량확률보행과정의 차분에 근거한 ${\pi}$의 일치추정량을 모의실험을 통하여 검증해본다. 나아가 국내외 금융자료를 사용하여 제시된 방법에 의해 계산된 추정값의 수렴여부와 수렴할 경우 극한값과 ${\pi}$의 오차정도를 살펴보고 이를 통하여 효율적시장가설에 대한 설명을 시도한다.
교량 및 터널 등과 같은 사회기반시설물은 국가경제발전을 위한 중요한 요소 중 하나로 갑작스런 교량 붕괴 등이 발생할 경우 사회적, 경제적으로 많은 손실과 인명 피해의 대형사고로 이어질 수 있어 이용자의 안전을 보장하고 일정 수준 이상의 성능을 유지를 위한 예산의 확보, 유지관리 소요예산의 특정시기 집중방지를 위하여 효율적인 유지관리기법의 적용이 요구된다. 이에 시설물 노후화에 따른 유지관리 비용이 약 40% 차지하는 등 유지관리 예산의 비용이 급격하게 증가하는 것을 경험한 선진국에서는 한정된 유지관리 예산에서 적정수준의 시설물 서비스 수준(Level of Service) 유지, 효율적인 예산운영, 합리적인 의사결정 지원을 할 수 있는 자산관리체계 도입을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 특히, 자산관리체계에서의 서비스수준(Level of Service, LOS)은 관리자가 관리목표 설정을 하고, 최적의 예산투입을 위한 우선순위를 의사결정 할 수 있는 중요한 요소이다. 이에 본 논문에서는 교량이 이용자에게 제공하는 서비스 수준을 평가하기 위하여 퍼지이론을 이용하여 새로운 서비스 수준 평가 방법을 제시하고, 실제 교량에 서비스수준 평가 모형을 적용하여 검증하였다.
문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어 이상의 개념 수준에서의 문서간 비교를 가능케 한다. 본 논문에서는 다중요인모델에 기반 하여 텍스트 문서로부터 토픽들을 추출하고 이로부터 의미 커널(semantic kernel)을 구축하여 문서간 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 텍스트 문서는 내재된 토픽들의 다양한 결합에 의해 생성된다고 가정하며 하나의 토픽은 공통 주제에 관련되거나 적어도 자주 같이 나타나는 단어들의 집합으로 정의한다. 다중요인모델은 은닉층을 갖는 하나의 네트워크 형태로 표현되며, 토픽을 표현하는 단어 집합은 은닉노드로부터의 가중치가 높은 단어들로 구성된다. 일반적으로 이러한 다중요인 네트워크에서의 학습과 추론과정을 용이하게 하기 위해서는 근사적 확률 추정 기법이 요구되는데, 본 논문에서는 헬름홀츠 머신에 의한 방법을 활용한다. TDT-2 문서 집합에 대한 실험에서 토픽별로 관련 있는 단어 집합들을 추출할 수 있었으며, 4개의 텍스트 집합에 대한문서 검색 실험에서는 다중요인모델의 분석결과에 기반 한 의미 커널을 사용함으로써 기본 벡터공간 모델에 비해 평균정확도 면에서 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
n-gram 기반 역색인 구조는 언어 중립적이고 에러 허용적인 장점들로 인해 일부 아시아권 언어에 대한 정보 검색이나 단백질과 DNA의 sequence의 근사 문자열 매칭에 유용하게 사용되고 있다. 그러나, n-gram 기반의 역색인 구조는 색인의 크기가 크고 질의 처리 시간이 오래 걸린다는 단점들을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 n-gram 기반 역색인의 장점을 그대로 유지하면서 색인의 크기를 줄이고 질의 처리 성능을 향상시킨 2단계 n-gram 역색인(간단히 n-gram/2L 역색인이라 부른다)을 제안한다. n-gram/2L 역색인은 n-gram 기반 역색인에 존재하던 위치 정보의 중복을 제거한다. 이를 위해 문서로부터 길이 m의 m-subsequence들을 추출하고, 그 m-subsequence들로부터 n-gram을 추출하여 2단계로 역색인을 구성한다. 이러한 2단계 구성 방법은 이론적으로 의미 있는 다치 종속성이 존재하는 릴레이션을 정규화하여 중복을 제거하는 것과 동일하며, 이를 본문에서 정형적으로 증명한다. n-gram/2L 역색인은 데이타의 크기가 커질 수록 n-gram 역색인에 비해 색인 크기가 줄어들며 질의 처리 성능이 향상되고, 질의 문자열의 길이가 길어져도 질의 처리 시간이 거의 증가하지 않는 좋은 특성을 가진다. 1GByte 크기의 데이타에 대한 실험을 통하여, n-gram/2L 역색인은 n-gram 기반 역색인에 비해 최대 1.9${\~}$2.7배 더 작은 크기를 가지면서, 동시에 질의 처리 성능은 3${\~}$18 범위의 길이를 가지는 질의들에 대해 최대 13.1배 향상됨을 보였다.
파괴인성은 균열의 개시와 전파에 대한 재료 고유의 상수로서 파괴역학에서 가장 중요한 재료상수 중의 하나이다. 콘크리트의 모드 I 파괴인성 측정에 대하여 RILEM 기술 위원회 89-FMT는 2-파라메타 모델에 근거한 3점 휨 시험법을 제시하였다. 그러나 혼합모드에 대한 시험법은 아직까지 표준으로 제안된 방법이 없는 실정이며, 또한 RILEM에서 제안한 3점 휨 시험법은 실험법이 복잡하다. 따라서 본 연구에서는 굵은골재의 최대치수가 각각 20mm, 40mm이고, 동일한 설계기준강도를 가지는 콘크리트로써 다양한 크기의 브라질리언 디스크를 제작하였다. 그리고 브라질리언 디스크의 모드 I 파괴인성을 RILEM 3점 휨 시험결과와 비교하였다. 비교 결과, 굵은골재의 최대치수에 따른 브라질리언 디스크의 적정 크기(두께, 직경) 및 노치 길이 비를 제시하였다. 또한 모드 I 시험으로부터 결정된 치수의 브라질리언 디스크로 혼합모드 시험을 수행한 결과 디스크 시편은 혼합모드 파괴의 연구 및 시험에 유용함을 알 수 있었다. 모드 I 및 혼합모드 시험에서 브라질리언 디스크의 응력확대계수는 유한요소해석(FEA)으로 구하였으며 FEA의 결과를 검증하기 위하여 5개항 근사법(Five terms approximation)에 의한 결과와 비교하였다.
GOCI(정지궤도 해색센서) 해수환경분석 알고리즘들은 해양 광 특성 현장관측 자료들을 이용하여 개발되었다. 사용된 자료는 1998년부터 2009년까지 한반도 주변 해역에서 총 1348개 정점에서 얻어진 엽록소 농도(Chl-a), 부유물 농도(SS), 용존유기물의 흡광계수($a_{dom}$), 원격반사도($R_{rs}$) 현장자료들이다. GOCI 엽록소 농도 산출 알고리즘(GOCI Chl-a)은 부유물과 용존유기물의 영향을 모두 고려하고 네 개의 원격반사도 밴드비를 이용하여 개발하였다. GOCI Chl-a 알고리즘은 다른 알고리즘들보다 현장관측자료에 근사한 엽록소 농도 값을 산출하였다. SeaWiFS 영상자료에서 GOCI Chl-a 알고리즘은 SeaWiFS 표준 엽록소 산출 알고리즘들보다 평균 46 % 정도 보정된 엽록소 농도 값을 산출하였다. GOCI 부유물 농도 산출 알고리즘(GOCI SS)은 보편적인 두 개의 원격반사도 밴드비를 사용하지 않고, Ahn et al.(2001)의 원격반사도 단일밴드 방법을 사용하여 개발하였다. GOCI 용존유기물 산출 알고리즘(GOCI $a_{dom}$)은 원격반사도 밴드비 $R_{rs}(412)/R_{rs}(555)$와 $a_{dom}(\lambda)$)의 상관관계를 이용하여 개발하였다. GOCI 엽록소 형광 알고리즘과 GOCI 적조분석 알고리즘은 Ahn and Shanmugam(2007)와 Ahn and Shanmugam(2006)의 연구들에 의해 각각 개발되었다. 2010년 6월경에 GOCI의 성공적인 발사가 이루어지면 추후 GOCI 자료의 검보정 연구를 통해 개발된 알고리즘들의 문제점을 분석하고, 한반도 주변 해역의 해양 광 특성 현장자료의 지속적인 업데이트를 통한 알고리즘들의 개선작업이 이루어질 것이다.
본 보에서는 축대칭포텐시얼유동에 대한 경계적분방정식의 해법이 제시된다. 이 문제는 고리용출점과 고리보오텍스에 의해서 표시되는데 이들의 세기는 한 구간내에서 매개변수 $\zeta$의 선형함수로 근사된다. 물체의 형상은 3차 B-spline으로 표시된다. 속도가 계산되는 점이 고리용출점이나 고리보오텍스에 접근할 때의 극한표현식이 $\zeta{ln}\zeta$항까지 유도된다. 수치계산에서 양 옆구간에 의한 주치적분은 정확하게 서로 상쇄되기 때문에 특이점에 의한 유기속도중 $\(\frac{1}{\zeta}\)$에 비례하는 항은 계산에서 제외된다. 그리고 ${ln}\zeta$에 비례하는 항과 $\zeta{ln}\zeta$에 비례하는 항은 해석적으로 적분이 가능하기 때문에 수치계산에서 이에 비례하는 항을 빼고 계산한 후 해석적으로 계산한 값을 더해 준다. 기타 수치적분은 4점 Gaussian Quadrature 공식에 의해서 수행되었다. 수렴률을 정하기 위하여 구간의 개수에 따른 평균자승근오차를 조사하였으며, 이 방법의 수렴률은 2에 접근점이 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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