이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.
본 논문에서는 다층스케일 웨이블릿 변환영역에서의 특이점 검출 및 Lipschitz 정칙 상수를 이용한 블록화 현상 제거 방법을 제안하였다. 블록 부호화된 영상에서 블록화 현상 및 에지와 같은 특이점들은 다층스케일 웨이브릿 변환 영역에서 국부 계수 최대치 (local modulus maxima)로 검출된다. 제안한 방법에서는 국부 계수 최대치의 Lipschitz 정칙 상수를 이용하여 블록화 현상 및 에지의 특이점들을 구분하고, 웨이블릿 변환 영역에서 블록화 현상에 의한 특이점들을 연역에 따라 스케일별로 제거한다. 실험 결과로부터 제안한 방법은 기존의 방법에 비하여 PSRN이 0.046~0.42 dB 향상되었고, 복잡한 영역에서 에지의 불연속성이 제거되므로 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 다층스케일 에지로부터 특이점 검출을 이용한 블록화 현상 제거 방법을 제안하였다. 블록 부호화된 영상에서 블록화 현상 및 에지와 같은 특이점들은 다층스케일 웨이블릿 변환 영역에서 국부 계수 최대치로 검출된다. 제안한 방법에서는 국부 계수 최대치의 Lipschitz 정칙 상수를 이용하여 블록화 현상 및 에지의 특이점들을 구분하고, 웨이블릿 변환 영역에서 블록화 현상에 의한 특이점들을 영역에 따라 스케일별로 제거한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.
광대역 주파수 상에서 외부로부터 입사하는 전자파를 산란시키지 않고 유전체 내부에서 흡수시키기 위해 유전체를 다층으로 배열하여 전파 흡수체를 최적 설계하고자 한다. 수직 및 여러 각도로 전파가 입사하는 경우 각 유전층의 두께, 유전 상수, 손실 탄젠트 등의 설계변수를 유전자 앨거리즘을 이용하여 최적화한다. 다극함수에서의 부분 초기화 유전자 앨거리즘의 성능 향상을 위해 부분 초기화율, 부분 초기화 시점, 스케일 인자의 변화에 따른 성능을 비교, 개선하여 흡수체 설계에 적용하였다.
기존의 플로팅 타입의 비휘발성 메모리 소자는 스케일 법칙에 따른 인접 셀 간의 간섭현상과 높은 동작 전압에 의한 누설전류가 증가하는 문제가 발생을 하게 된다. 이를 해결하고자 SONOS (Si/SiO2/Si3N4/SiO2/Si) 구조를 가지는 전하트랩 타입의 비휘발성 메모리 소자가 제안되었다. 하지만 터널링 베리어의 두께에 따라서 쓰기/지우기 특성은 향상이 되지만 전하 보존특성은 열화가 되는 trad-off 특성을 가지며, 또한 쓰기/지우기 반복 특성에 따라 누설전류가 증가하게 되는 현상을 보인다. 이러한 특성을 향상 시키고자 많은 연구가 진행이 되고 있으며, 특히 엔지니어드 터널베리어에 대한 연구가 주목을 받고 있다. 비휘발성 메모리에 대한 엔지니어드 기술은 각 베리어; 터널, 트랩 그리고 블로킹 층에 대해서 단일 층이 아닌 다층의 베리어를 적층을 하여 유전율, 밴드갭 그리고 두께를 고려하여 말 그대로 엔지니어링 하는 것을 뜻한다. 그 결과 보다 효과적으로 기판으로부터 전자와 홀이 트랩 층으로 주입이 되고, 동시에 다층을 적층하므로 물리적인 두께를 두껍게 형성할 수가 있고 그 결과 전하 보전 특성 또한 우수하게 된다. 본 연구는 터널링 베리어에 대한 엔지니어드 기술로써, Si3N4를 기반으로 하고 높은 유전율과 낮은 뉴설전류 특성을 보이는 ZrO2을 두 번째 층으로 하는 엔지니어드 터널베리어 메모리 소자를 제작 하여 메모리 특성을 확인 하였으며, 또한 Si3N4/ZrO2의 터널베리어의 터널링 특성과 전하 트랩특성을 온도에 따라서 특성 분석을 하였다.
최근 들어, 다층박막법(Layer-by-Layer(LbL) assembly)을 이용한 표면 젖음성 제어 기술이 큰 관심을 받고 있다. 다층박막법은 고분자, 계면활성제, 나노 입자 등과 같은 다양한 재료를 이용하여 수직 구조와 표면 특성을 나노 및 마이크로 스케일로 제어할 수 있는 다기능적이며 친환경적인 제조방법이다. 본 논문에서는 다층박막법을 이용하여 표면 특성을 제어하는 기술의 최근 동향을 살펴보고자 한다. 특히, 초발수, 초친수, 초발유/초친수 LbL 표면의 제조와 응용에 대한 기술 동향과 연구 결과를 기술한다. 또한, omniphobic, 자가-치유, 지능형 및 외부 반응형 표면 등 최근 각광을 받고 있는 분야의 기본적인 원리와 제조 방법 등에 대해 소개하고자 한다.
The oxidation behavior of commercial pure titanium is investigated in the temperature range of $727^{\circ}C{\sim}950^{\circ}C$ in mixed gases. The weight change is measured by TGA during oxidation in mixed gases. The oxidation behavior indicated by weight gain or the growth of oxide layer is based on the linear rate law at high temperatures. The structure of the oxide scale formed during oxidation is analysed by optical microscopy, electron probe microanalyzer, scanning electron microscope and x-ray diffraction. Oxide scales have a $TiO_2$ structure, and are constituted with multi-layered or two layered porous external one and a dense internal one. Ti-O solid solution region is formed at the interface of metal and scale layer. The formation of oxide scale is influenced by the oxidation temperature, time, crystal structure and the condition of atmosphere.
한국학 연구가 방법론적 영역주의, 방법론적 국가주의와 같은 영역적 함정에 빠져 위기를 맞이하고 있다. 이러한 상황을 극복하기 위한 한 방법으로 본 논문은 공간과 사회 사이의 내재적 연관성을 강조하는 사회-공간론적 관점을 한국학 연구에 적극 도입하기를 주장한다. 특히 사회-공간적 관계의 4가지 차원이라는 장소, 영역, 네트워크, 스케일에 주목하여, 이들이 어떻게 서로 중첩되고 결합되며 역동적으로 상호작용하는지를 '다중스케일의 네트워크적 영역성'이라는 관점에서 논의한다. 또한, 이 개념을 바탕으로 한국 자본주의 발전을 사회-공간론적 관점에서 이해하기 위해서 중요하게 고려해야 할 요소들을 간단히 살펴본다. 결론적으로 필자는 한국학 연구의 진전을 위해서는 글로벌, 국가, 지역, 도시 등과 같은 다양한 지리적 스케일에서 펼쳐지는 정치, 사회, 경제, 문화적 힘과 과정들이 만들어내는 한국이라는 지역의 다층적이고 다중스케일적인 속성을 제대로 이해하는 것이 필요함을 주장한다.
본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.
본 연구는 한국토지공사가 주최한 인천청라지구 조경설계공모(2008)의 분석을 통해 도시 기반시설로서 도시공원 설계의 성과와 그 수준을 비판적으로 검토한다. 이는 최근 도시공원 조경설계공모에 대한 이론적 비평이자 도시공원의 미래 위상을 구상하는 작업의 하나라는 의의를 지닌다. 기존에 연구된 설계공모 분석 방법을 고찰하여 인천청라지구 설계공모에 적합한 다층적 분석 방법을 마련하였고, 도시기반시설로서 도시공원에 대한 개념 연구와 랜드스케이프 어바니즘의 설계 전략에 대한 연구를 통해 도시공원 설계를 위한 9가지 주요어와 분석 항목의 틀을 작성하였다. 또한, 청라지구 설계공모의 지침을 분석하여 앞의 분석틀을 네트워킹, 부지, 생태, 스케일, 인프라스트럭쳐의 5가지의 주요어로 다시 정리한 후, 이를 청라지구 설계공모 출품작의 분석틀로 사용하였다. 청라지구 설계공모 출품작들에 대하여 설계 전략과 개념을 살펴보는 방법과 분석틀을 통하여 살펴보는 방법을 동시에 적용하여 종합 분석한 결과, 도시기반시설로서 도시공원을 설계하는 태도에 대한 몇 가지 시사점을 도출하였다. 개발지구라는 대상지의 특성에서 기인하는 상호 연관된 네트워킹과 스케일의 문제, 도시 이미지의 구축을 위한 장소성과 상징성의 창출, 그리고 생태적 도시 환경의 조성과 인프라스트럭처로서의 도시공원의 역할의 강조 등이 각 출품작들에서 나타났으며, 이는 출품작마다 다양한 해석을 통해 제안되고 있었다. 그러나 대부분의 작품에서 이러한 전략들은 단순한 형태의 구현이나 개념적인 해석에 머무른 경향이 있었으며, 통합적이고 실천적인 전략으로 발전되지 못한 아쉬움을 남긴다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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