초음파를 이용한 수중 반응을 통하여 친수성 고분자인 poly(vinyl alcohol) (PVA)를 다중벽 탄소나노튜브 표면에 개질하였다. 초음파 인가 시 PVA는 라디칼을 지닌 상태로 절단되며 탄소나노튜브는 일반적으로 라디칼 스캐빈저 역할을 하므로 생성된 PVA 라디칼과 반응하여 PVA 사슬이 탄소나노튜브 표면에 그래프트 된다. PVA의 그래프트 반응을 조절하기 위하여 초음파 인가 조건을 300과 500 W로 선택하였으며, 인가 시간은 최대 50분으로 하였다. 탄소나노튜브 표면에 그래프트된 PVA는 FTIR, TGA, SEM, 및 TEM을 통하여 분석하였다. 또한 PVA로 개질된 탄소나노튜브의 분산안정성을 분석하였다. 그래프트된 PVA의 양은 초음파의 인가 출력과 인가 시간에 비례하여 증가하였으며, PVA로 개질된 탄소나노튜브는 물 속에서 매우 안정적인 분산성을 보였다. 이는 복잡한 화학반응 과정없이 초음파를 이용하면 탄소나노튜브를 고분자로 간단히 개질할 수 있음을 보여준다.
기하학적인 방법을 사용하여 다중회귀모형 자료를 그래프로 구현하는 회귀제곱합 그림을 제안한다. 두 설명변수의 회귀제곱합은 한 변수의 단순회귀제곱합과 한 변수의 회귀모형에 다른 변수가 추가되었을 때 회귀제곱합의 증가분의 합으로 표현되는 관계식을 이용하여 회귀제곱합 그림을 반원의 형태로 구현한다. 회귀제곱합 그림은 설명변수에 대응하는 벡터로 표현되고, 반응변수에 영향력 정도를 시각적으로 구현하는 그래픽적인 방법이다. 수평축에 가까운 벡터에 대응하는 설명변수가 반응변수에 더 많은 영향을 주는 설명변수라고 판단할 수 있다 또한 두개의 설명변수에 대응하는 벡터 사이의 각도 크기로 서프레션의 발생여부를 진단 가능하다.
본 논문에서 파장 분할 다중화(WDM) 방식을 이용한 광 네트워크상의 라우팅과 파장할당 알고리즘을 고찰해 보겠다. 선형 프로그래밍(Linear Programming)과 그래프 컬러링(Graph Coloring)의 조합으로 이루어진 기존의 RWA기법들은 복잡하며, 발견적 방법(Heuristic Method) 사용이 요구된다. 이와 같은 방법은 실행시간이 길며, 최악의 경우에는 실행이 불가능하여 결과를 얻지 못한다. RWA를 해결하기 위한 다른 방법은 최대 EDPs(Edge Disjoint Paths)를 얻기 위해 greedy algorithm을 적용하는 것이다. 이것은 실행시간이 짧지만 파장의 수를 최적으로 사용하지 못한다. 본 논문에서 최대의 EDPs를 얻기 위해서 최대 흐름 기법(Maximum Flow Technique)을 이용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘과 기존에 제시된 최대 EDPs 알고리즘을 비교해 보겠다.
본 논문에서는 대규모 고속 통신망에서 분산 멀티미디어 응용을 지원하기 위한 확장가능한 2단계의 QoS 라우팅 방식을 제안한다. QoS 라우팅 문제는 다중척도 최단거리 문제로 변형될 수 있으며 이는 NP-complete로 알려져 있다. 계층적 통신망을 위하여 제안된 라우팅 방식은 두 단계로 이루어져 있다. 첫번째 단계는 특정 응용의 요구와 관계없이 모든 수준의 도메인에서 들어오는 경계노드와 나가는 경계노드 쌍간에 도메인을 경유하는 횡단트래픽을 위한 경로의 QoS distance 값을 정기적으로 선계산한다. 두번째 단계는 응용에서의 요구가 왔을때 실행되며, 계층적 완전경로 계산에 필요한 그래프 구축을 위한 분산알고리즘이 실행된다. 이와같이 자원가용성 정보를 공시하지 않고 조회방식을 사용함으로써 정보의 flood로 생성되는 많은 통신 오버헤드를 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘에서는 또한 기존의 방식에서 완전히 무시되거나 혹은 부분적으로 고려되었던 통신망의 위상도 고려하여 계층적 완전경로의 불완전성을 보완하였다. 마지막으로 대략적으로 계산된 계층적 완전경로부터 QoS 라우팅 문제를 체계적으로 분할하여 수준1 도메인의 경로로 확장하는 분산 알고리즘을 제안하였다.
이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 유체역학분야에서 지난 30 여년 동안 많이 활용되어온 속도측정 기법으로 오늘날에는 이를 수공학 분야에서 이를 유량측정 등 수리현상 해석에 활용하려는 시도가 다각적으로 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법을 용담댐 시험유역에 적용하여 그의 자연하천에서의 적용성을 검토하고자 한다. 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 PIV(Particle Image Velocimetry)로 통칭되고 있으며, PIV는 seeding, illumination, recording, 및 image processing의 네 가지 요소로 구성된다. seeding을 위해서 유체를 따라 흐를수 있는 작은 입자를 유체에 첨가한다. 유체를 따라 흐르는 입자들의 선명한 이미지를 얻기 위해서illumination이 필요하다. PIV를 이용하여 흐름을 해석하기 위한 illumination은 일반적으로 이중펄스 레이저가 이용된다. 이렇게 유속장 해석을 하려는 유체에 대하여 seeding 및 illumination이 준비되면 단일노출- 다중 프레임법, 혹은 다중노출-단일 프레임법으로 흐름을 recording을 한다. image processing은 이미지를 다운로드하고, 디지타이징 및 화질향상을 하는 전처리(pre-processing), 상관계수의 산정에 의한 유속 벡터의 결정 및 에러 벡터를 제거하고 유속장을 그래프화하는 후처리(post-processing) 과정으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모$(4m^2\sim45,000m^2$)의 흐름해석을 할 수 있도록 Fujita et al.(1994)와 Aya et al.(1995)이 확장시킨 것이다. PIV와 비교시 LSPIV의 다른 점은 넓은 흐름 표면적을 포함하기 위하여 촬영시에 카메라의 광축과 흐름 사이의 각도가 PIV에서 이용하는 수직이 아닌 경사각을 이용하였고 이에 따라 발생하는 이미지의 왜곡을 제거하기 위하여 이미지 변환기법을 적용하여 왜곡이 없는 정사촬영 이미지로 변환시킨다. 이후부터는 PIV의 이미지 처리 방법이 적용되어 표면유속을 산정한다. 다만 이미지 변환을 PIV 이미지 처리 전에 하느냐 후에 하느냐에 따라 유속장 해석결과에 차이가 있다. PIV의 네가지 단계를 포함하여 LSPIV의 각 단계를 구분하면, seeding, illumination, recording, image transformation,image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 나뉘어진다 (Li, 2002). LSPIV를 적용시 물표면 입자의 Tracing을 위하여 자연하천에서 사용하기에 적합한 환경친화적인 seeding 재료인 Wood Mulch를 사용하여 유속을 측정하였다. 적용지점은 용담댐 상류의 동향수위관측소 지점으로 이 지점은 한국수자원공사의 수자원시험유역이 위치하고 있다. 이미지의 촬영은 가정용 비디오 캠코더 (Sony DCR-PC 350)을 이용하여 두 줄기의 흐름에 대하여 각각 약 5분 동안의 영상을 촬영한후 이중에서 seeding의 분포가 잘 이루어진 약 1분간을 추출한후 이를 이용하여 PIV 분석에 이용하였다. 대체적으로 유속장의 계산이 무난하게 이루어지었으나 비교적 수질 상태가 양호하고, 수심이 낮고, 하상재료가 자갈로 이루어져 있어 비슷한 색상의 seeding 재료를 추적하기 어려운 구간이 발생한 부분에서는 유속의 계산이 정확히 이루어지지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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