본 논문에서는 잉크젯 프린팅 기술을 이용한 산업용 FPCB의 패턴형성을 위한 잉크드롭의 최적형성을 연구목적으로 하였다. 이를 위하여 압전헤드에 대한 구동특성을 해석하였으며 드롭형성을 위한 전압파형의 크기, 펄스폭, 기울기(감속)조정을 통하여 잉크드롭을 최적으로 형성하도록 제어기(FPGA)를 구성하였으며 실험결과를 통하여 잉크의 최적형성 과정을 확인할 수 있었으며 잉크 드롭시 1[mm]에 ${\pm}10$[um]의 드롭오차를 ${\pm}2$[um]까지 감소시켜 50[um]패턴을 프린트하였다.
고속철도 전차선로에 설치된 드롭퍼의 와이어가 파단되어 원인을 분석하기 위해 드롭퍼의 구간별/설치위치별/지역별 단선현황 분석, 파단면 SEM(Scanning Electron Microscope) 분석, 미세조직 분석 및 드롭퍼에 작용하는 정적하중을 계산하였다. 또한 고속철도 전차선로에서 드롭퍼의 정적 및 동적하중 측정과 분석을 통하여 드롭퍼의 피로하중 특성을 확인하였고, 지지점의 압상량을 측정 및 분석하였다.
본 연구에서는 에지 드롭 현상이 가장 심하게 나타나고 있는 M-class 저급 무 방향성 규소 강판을 대상으로 MKW압연기의 롤 탄성변형 해석을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수행함으로써 에지 드롭을 최소화할 수 있는 개선책을 마련하였고 실제 현장 압연실험을 통하여 그 결과를 확인하였다.
광자 크리스탈은 빛의 진행을 제어할 수 있는 잠재적인 능력과 Wavelength Division Multiplexing 통신 시스템에서 광소자의 구현 가능성 때문에 활발히 연구가 진행 중이다. (1-3) 본 논문에서는 광자 크리스탈의 채널 드롭 터널링 현상을 이용하여 1x4 Demultiplexer의 구현 가능성을 고찰하였다. 광자 크리스탈을 이용해서 공진 시스템을 구성하였고, 중앙에 위치한 2개의 작은 디펙트의 크기를 조절하여 채널 드롭 현상을 관찰하였다. (중략)
본 논문에서는 고속철도 전차선로 드롭퍼 와이어의 파단현상에 대해 분석을 통하여 철도운행의 안정성 향상을 위한 기초연구를 수행하였다. 300km/h로 주행하는 KTX의 판토그래프와 전차선이 직접 접촉하면서 발생되는 기계적 피로도의 누적으로 인한 증가로 경부고속선 전차선로 시스템의 장애사고 예방을 목적으로 하고 있다. 추후, 고속철도 전차선로 드롭퍼 수명한계 측정으로 유지보수관리 체계 효율화와 분석된 파단원인을 바탕으로 드롭퍼 구조개선 방안을 마련하여 합리적 개량방안 수립을 하고자 한다.
수중환경에서는 전력 공급이 어렵기 때문에 통신 프로토콜 설계에 있어서 전력 효율은 중요한 고려사항들 중 하나이다. 본 논문에서는 UUV(Unmanned Underwater Vehicle)와 AUV(Autonomous Underwater Vehicle) 같은 이동 노드를 갖는 수중통신망에 대해 에너지 효율적인 매체접속제어(MAC : Medium Access Control) 프로토콜을 연구하였다. 이동 노드간의 통신에서는 데이터 교환 중에 노드 이동으로 인해 서로의 전파 반경을 벗어나 전송 중인 데이터를 완료하지 못하고 에너지만 낭비하는 경우가 발생할 수 있다. 특히, 수중 통신 채널 환경에서는 지상보다 약 $10^5$ 배의 느린 전파 지연을 가지므로 데이터의 전송 완료 전에 서로의 전파 반경을 벗어날 확률이 지상보다 커서 이로 인한 에너지 낭비가 더 많게 된다. 제안한 mobility-MAC 프로토콜은 수신노드의 위치와 노드의 이동 속도를 고려하여 Dropping Zone을 정의하고 데이터 전송 시도를 제어한다. 데이터 전송시도는 Dropping Zone에서 무조건 데이터 전송을 드롭(drop)을 하는 것이 아니라, 데이터 전송 중 노드가 전파 반경을 이탈할 확률을 예측하여 드롭하는 방법이다. 결과적으로, 조건적 드롭을 통해 잘못된 드롭을 감소시켜 전송지연과 통신수율의 향상을 가져왔고 유효한 데이터 드롭으로 에너지 낭비를 방지하여 에너지 효율도 증가되었다.
심층 신경망은 많은 노드의 층을 쌓아 만든 거대한 신경망이다. 심층 신경망으로 대표되는 딥 러닝은 오늘날 많은 응용 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 하지만 다년간의 연구를 통해 심층 신경망에 대한 다양한 문제점이 식별되고 있다. 이 중 일반화는 가장 널리 알려진 문제점들 중 하나이며, 최근 연구 결과인 드롭아웃은 이러한 문제를 어느 정도 성공적으로 해결하였다. 드롭아웃은 노이즈와 같은 역할을 하여 신경망이 노이즈에 강건한 데이터 표현형을 학습할 수 있도록 하는데, 오토인코더와 관련된 연구에서 이러한 효과가 입증되었다. 하지만 드롭아웃은 빈번한 난수 연산과 확률연산으로 인해 신경망의 학습 시간이 길어지고, 신경망 각 계층의 데이터 분포가 크게 변화하여 작은 학습율을 사용해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 돌연변이 연산을 사용하여 비교적 적은 횟수의 연산으로 드롭아웃과 동등 이상의 성능을 나타내는 모델을 제시하고, 실험을 통하여 논문에서 제시한 방법이 드롭아웃 방식과 동등한 성능을 보임과 동시에 학습 시간 문제를 개선함을 보인다.
수 많은 모수들을 가지고 있는 방대한 심층신경망은 매우 강력한 기계학습 방법이지만 모형의 과도한 융통성으로 인하여 과적합문제를 내포하고 있다. 드롭아웃 방법은 크기가 큰 신경망의 과적합 문제를 해결하는 다양한 방법들 중 하나이며 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 드롭아웃 방법은 훈련과정에서 각각의 표본에 다른 모형을 적용하는데 이들 모형은 입력과 은닉층의 노드들을 무작위로 제거한 모형들 중에 임의로 선택된다. 본 연구에서는 임의로 선택된 모형에 둘 이상의 표본을 적용하여 모형의 가중치들에 대한 추정치의 안정성을 높이는 하이브리드 드롭아웃 방법을 제시하였다. 실제 자료를 이용한 시뮬레이션 결과 노드의 선택확률과 모형의 적합에 사용되는 표본의 수를 적절하게 선택하여 기존의 방법에 비하여 추정치의 변동성이 감소시킬 수 있었으며 동시에 검증자료에 대한 최저오차도 줄일 수 있음을 보였다.
본 연구의 목적은 여자 체조선수들의 한 발 드롭 착지 시 무릎보호대가 무릎의 전방십자인대 부상 위험요인에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 본 연구에 참가한 연구대상은 여자 체조선수 11명으로, 자신의 무릎 높이의 박스 위에서 한 발 드롭 착지 동작을 무릎보호대를 차지 않고 3번, 무릎보호대를 차고 3번씩 총 6회 무작위로 수행하였다. 무릎보호대 착용 유·무에 따른 무릎의 전방십자인대 부상 위험요인에 미치는 영향을 규명하기 위해 종속 t-test를 실시하였다. 연구결과, 여자 체조 선수들은 무릎보호대를 착용하였을 때에는 무릎보호대를 착용하지 않았을 때와 비교하여 한 발 드롭 착지 시 발목중심에서 무릎중심까지의 거리가 유의하게 더 짧게 나타났으며, 무릎의 최대 신전모멘트가 더 감소한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 종합해 볼 때, 여자 체조선수의 한 발 드롭 착지 시 무릎보호대의 착용이 무릎의 전방십자인대에 가해지는 부하를 감소시킨 것으로 판단된다.
유가금속이 혼합된 비철합금의 습식 제련의 용이성을 위해서, 주석과 황동 용탕으로부터 표면적이 넓은 평판형 응고체를 제조하는 공정을 제안하였다. 금속 용탕을 그라파이트 도가니의 노즐로부터 드롭렛(droplet) 형상으로 떨어뜨릴 수 있도록 STAR-CCM+ 프로그램을 이용하여 노즐의 직경을 0.5, 1.0, 2.0 mm로 변화시키며 시뮬레이션을 진행하였다. 주석과 황동 모두 0.5 mm 노즐에서는 융액이 흐르지 않았으며, 2.0 mm 에서는 연속적인 분사가 진행되었고, 1.0 mm에서는 목적한 드롭렛이 형성되었다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 목적한 드롭렛이 형성되는 1.0 mm 노즐을 이용하여 용융된 주석, 황동 용탕 드롭렛을 $40^{\circ}$의 경사를 가진 티타늄 충격판에 충돌시켜 표면적이 증가된 디스크형 응고체를 10분 내에 성공적으로 제조하였다. 평면 응고체의 무게, 평균두께, 표면적은 주석의 경우 각각 0.15 g, $107.8{\mu}m$, $3.71cm^2$ 이었으며, 황동의 경우 1.16 g, $129.15{\mu}m$, $23.98cm^2$로 확인되었다. 형성된 응고체의 표면적은 드롭렛에 대비하여 각각 8.2, 17.6배로 증가되었다. 제안된 공정을 이용하여 다른 유가금속 합금의 표면적 향상 공정에도 비용과 시간 절감이 기대되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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