KSTAR (Korea Superconducting Tokamak Advanced Research) 장치는 차세대 에너지원 중의 하나인 핵융합로를 위한 과학기술 기반을 마련하기 위해 개발된 중형급 토카막 실험장치로서 토카막 운전 영역의 확장과 안정성 확보, 정상상태 운전 도달을 위한 방법 연구, 최적화된 플라즈마 상태와 연속 운전 실현 등을 주요 목표로 하고 있다. 이를 위해 핵융합 반응에 의한 점화조건과 가까운 상태로 플라즈마를 가열해주어야 하며, 토카막 장치의 저항가열 이외에도 외부에서 추가 가열이 반드시 필요하다. 중성 입자빔 입사 장치는 현재 토카막에서 사용되고 있는 가열장치 중 가장 신뢰성있는 추가 가열 장치라 할 수 있으며 한국 원자력연구원에서는 1997년부터 KSTAR 토카막 실험 장치에 사용될 중성 입자빔 입사 장치를 개발해왔었다. 중성빔 입사 장치는 크게 이온원, 진공함, 열량계, 진공 펌프, 중성화 장치, 이온덤프와 전자석으로 이루어져 있으며, 이중 이온원은 중성빔의 성능을 좌우하는 핵심적인 장치라 할 수 있다. 최근 한국원자력연구원에서는 2 MW 중성 입자빔 입사장치용 이온원 개발을 완료하여 KSTAR 토카막 장치에 설치하였으며, 2013년 현재 KSTAR에는 총 두 개의 이온원이 장착되어 최대 약 3 MW 이상의 중수소 중성 입자빔을 입사하여 KSTAR 토카막 실험의 H-mode 달성과 운전 시나리오 연구에 많은 기여를 하고 있다. 한국원자력연구원에서 최초로 개발된 이온원은 미국 TFTR 장치에서 사용되었던 US LPIS (Long Pulse Ion Source)를 기본으로 하여 국내 개발을 수행하였다. 이 온원은 크게 플라즈마를 발생시키는 플라즈마 발생부와 발생된 이온을 인출 및 가속시키는 가속부로 구성되는데, 개발과정에서 가장 먼저 KSTAR의 장주기 운전에 적합하도록 플라즈마 방전부와 가속부의 냉각회로를 요구되는 열부하에 맞게 설계 수정하였다. 그 후 플라즈마 방전부는 방전 시간과 안정성, 플라즈마 밀도의 균일도, 정격 운전, 방전 효율 등을 고려하여 수정 보완하며 개발을 진행하여왔다. 가속부의 경우 국내 제작기술의 한계를 극복하기 위해 빔 인출그리드를 TFTR의 US LPIS 모델의 슬릿형 그리드 타입에서 원형 인출구 타입으로 변경하였으며, 이후 가속 전극의 고전압 내전력 문제, 빔 인출 전류와 전력, 인출 빔의 광학적 질(quality), 빔 인출 시간 동안의 안정성 등을 위해 그리드의 크기와 간격, 모양 등을 변경하여 개발을 수 행하여 왔다. 이 논문은 한국원자력연구원에서 개발이 진행되어 왔던 이온원들을 시간적으로 되짚어 보면서 현재까지의 성과와 문제점, 그리고 앞으로의 개발 방향에 대해 논의하고자 한다.
전곡립을 이용한 기능성 식품개발을 위하여 현미, 현미찹쌀, 보리, 현미율무를 온도 $110{\sim}130^{\circ}C$, 수분함량 $15{\sim}25%$, 스크류속도 $200{\sim}300rpm$의 조건에서 압출성형하고, 반응표면분석법(RSM)을 이용하여 최적조건을 분석하였다. 압출공정에 의한 전곡립의 수용화 효과는 수분용해지수(WSI), 농도(수율), 고유점도를 측정하였으며, 수율과 고유점도를 동시에 고려하여 새로운 무차원군의 최적인자인 $([\eta])$를 적용하여 최적조건을 찾고자 하였다. 각 조건별 실험결과를 반응표면분석을 실시하여 본 결과, 종속변수들에 대한 결정계수$(R^2)$는 $0.936{\sim}0.984$ 범위로 나타났다. 현미의 경우에는 수용화 수율, 현미찹쌀은 고유점도, 보리와 현미율무는 수용화 수율과 고유점도에 대해서 모델식이 유의성을 나타내었다. 특히 독립변수 중에서는 수분함량이 가장 큰 영향을 보였다. 최적인자인 $([\eta])$에는 고유점도가 더 큰 영향을 미치므로, 현미의 경우에서는 유의성을 보이지 않았다. 현미의 경우를 제외하고 최적화 인자로 설정한 $([\eta])$의 최적값을 찾기 위하여 회귀분석을 한 결과 임계점은 스크류 속도는 약 300rpm, 수분함량은 20%, 온도는 $120^{\circ}C$인 지점에서 나타났다.
본 연구에서 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 이용한 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시뮬레이터을 설계한다. CCD 카메라로 야간에 이미지를 취득할 경우 조도가 낮기 때문에 인식을 수행하기 어려운 수준의 이미지가 취득되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 나이트 비전 카메라를 이용하여 야간 얼굴을 취득하였다. 또한 얼굴과 비얼굴 이미지 영역에서 야간 얼굴 이미지를 검출하기 위해 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 그리고 히스토그램 평활화를 이용하여 이미지의 왜곡 현상을 최소화 한다. 이렇게 얻어진 고차원 이미지를 저차원으로 축소하기 위해 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 사용했다. 다항식 기반 RBFNNs을 이용한 지능형 패턴 분류 모델을 통하여 얼굴인식을 수행 한다. 마지막으로 차분진화 알고리즘을 사용하여 파라미터를 최적화 한다. $(2D)^2$ PCA를 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템의 성능 평가를 위하여 IC&CI Lab data를 사용하고 실제 얼굴 인식 시스템을 설계한다.
오늘날 세계는 글로벌, 디지털 시대를 향해 눈부신 변화를 거듭하고 있으며 제조업 기반의 기업은 이러한 변화에 대응하기 위하여 새로운 경영기법과 생산시스템을 도입하고자 노력하고 있다. 그러나 기업이 빠른 변화에 대응하기 위해 제조시스템에 대한 명확한 분석도 없이 새로운 기술만 적용한다면 실패는 필연적으로 존재하게 된다. 그러므로 기업은 제조 시스템에 대한 명확한 분석이 필요하고, 공정개선에 대한 위험성을 줄이는 새로운 방법이 필요하게 된다. 따라서 본 논문은 공장 시스템의 공정개선에 대한 새로운 접근 방법인 시스템 접근 방법을 시스템 분석, 시스템 진단, 시스템 검증으로 체계화하여 제시하고자 한다. 시스템 분석은 객체지향 분석법인 UML로 시스템의 제품(Product), 자원(Resource)과, 공정(Process)관점에서 시스템을 분석한다. 시스템 진단은 제약이론(Theory of constraints)으로 시스템 향상을 위한 핵심요인을 확인한다. 시스템 검증은 가상 생산 기술(Virtual Manufacturing Technique)을 적용하여 핵심 제약요인에 대한 해결 방안을 제시한다. 위와 같은 방법론을 조선소 가공공장에 적용하여 생산성 향상을 위한 새로운 대안들을 제공한다. 가공공장에서 UML 모델은 가공공장에 대한 명확한 분석방법과 외부환경에 쉽게 적응하기 위한 재사용성을 나타내고, 제약이론의 논리나무(logical tree)는 가공공장을 최적하기위한 논리적 도구를 제공하며. 이산 사건 시뮬레이터-QUEST는 최적화된 가공공장을 검증하는 의사결정 도구를 제공한다.
본 연구는 기업 간 상생협력활동을 통한 동반성장이라는 목표 아래, 상생협력 분임조 혁신활동의 선도모델 개발 및 활성화를 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 최근 3개년(2014년~2016년)동안 국가품질상의 범주 내에서 실시된 전국 품질분임조 경진대회 상생협력 부문에 참여한 총 18개 기업들의 주요 발표문집을 중심으로 사례분석을 실시하였으며 문제점 및 개선방안을 도출하였다. 둘째, 2017년 전국 품질분임조 경진대회 상생협력부문의 심사기준을 분석하고 각 활동단계별 우수사례를 선정하여 최적화된 상생협력 분임조 혁신활동의 활동요령 가이드를 제시하였다. 셋째, 상생협력 분임조 혁신활동의 활성화 및 참여유도 확산을 위한 성과공유의 시스템 강화방안을 제안하였다. 이러한 기업 간 상생협력의 시스템 강화방안을 통하여 상생협력이 새로운 기업문화로 정착할 수 있도록 노력하는 한편 상생협력 기업 간 생산성 및 품질향상 등 기업경쟁력 제고를 바탕으로 기업 간 동반성장의 목표를 달성하는데 기여할 것으로 기대한다.
스타형 컴퓨터 네트워크의 최적 부하균형 문제를 생각한다. 스타형 모델에서는 세가지 부하균형방향정책을 생각할 수 있다. 첫 번째는, 주변노드로 도착한 작업들은 자노드에서 처리되거나 자노드가 과부하인 경우 중앙노드에 보내져 처리될 수 있다. 두 번째는, 중앙노드에 도착한 작업만이 자노드에서 처리되거나 중앙노드가 과부하인 경우 저부하의 주변노드로 작업이 전송되어 처리될 수 있다. 본 연구에서는 두 번째 정책에 대하여 비선형 최적화 문제를 만들고, 최적해를 이용하여 최적 부가균형 알고 리즘을 제안한다. 세 번째는, 중앙노드 혹은 주변노드를 가리지 않고 도착한 작업들은 자노드에서 처리되거나 자노드가 과부하인 경우 저부하의 타노드로 작업이 전송되어 처리된다. 이 세 번째 부하균형 정책을 위한 부하분산 알고리즘도 제안한다. 본 논문 에서 대상으로 하고 있는 세가지 부하균형 정책을 수치실험을 통하여 비교분석 하였다. 수치실험 결과중 다음과 같은 몇 가지 재미있는 실험결과가 발견되었다. 세 번째 부하 균형 정책은 대부분의 경우 다른 두 정책보다 시스템 성능을 크게 향상시킨다. 두 번 째 부하균형 정책은 대부분의 경우 미약한 성능향상 밖에 보이지 않는다. 마지막으로 중앙노드의 처리능력이 주변노드보다 훨씬 큰 경우에는 첫 번째와 세 번째의 부하균 형 정책은 동일한 성능향상을 보인다.
본 논문에서는 가장 널리 사용되고 있는 객체지향 언어인 C++를 지한 컴푸일러 및 대화식 프로그래밍 환경을 제안하고 개발하였다. C++ 언어를 위한 컴파일러를 개발하기 위해 컴파러를 Front-End 와 Back-End로 나누고 가상기계인 EM을 사용하여 연결하는 모델을 사용하였다. Front-End 개발시에는 C++ 문법을 문법석 도구, 어휘 및 구문분석기 생성도구를 이용하여 구문분석 방법과 문맥에 연동된 문법 처리기술과 AST클래스 라이브러리를 개발하였다. Back-End에서는 목적기계 표현기술과 토리코드 최적화 방법, 트리 패턴 매칭에 의한 재목적 코드 생성 기법을 제안하고 이를 이용한 재목적이 용이한 SPARC 기계 Back-End를 개발하였다. C++를 위한 대화식 프로그래밍 환경은 언어의 다양한 특성을 효과적으로 표현하기 위해 AST을 이용하고, 점진적 분석 기술과 시각 기호 를 제안하였다. 대화식 환경의 일반화에 의한 자동생성 방법과 프로그램의 정형화된 표현 방법을 위한 Unparsing 체계를 제안하였다. 개발된C++ 컴팰러와 대화식 프로그램 환경은 통합된 C++ 프로그래밍 환경을 구성하게 된다. 본 연구를 통해 얻어진 기술 들은 새로운 고급언어 및 기계에 대한 컴파일러의 개발은 물론 병렷 및 분산 환경을 위한 컴파일러 개발에 활옹될 수 있을 것이다.
신 기후체제 출범에 따른 기후변화의 효율적 대응을 위해 정부는 분산형 전원의 확대를 모색하고 있다. 이 중 가스열병합발전(CHP)을 중심으로 하는 집단에너지 시스템이 가장 현실적인 대안으로써 받아들여지고 있다. 한편 최근 발표된 8차 전력수급 기본계획을 통해 정부는 기저 발전 중심에서 친환경 발전 위주로 에너지 패러다임의 변화를 공표하였다. 본 연구에서는 이러한 에너지 패러다임의 변화가 CHP의 열 생산 패턴을 변화시켜 집단에너지 공헌이익에 미칠 수 있는 정량적인 손익 효과를 분석하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 먼저 상용화된 전력시장 종합분석 프로그램을 활용하여 7,8차 수급계획별 전력시장 장기 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 현재 수도권에서 830 MW급 CHP를 운영 중인 사업자의 실적을 활용하여 CHP 운전 Mode별로 전력생산량과 열 생산량을 산정할 수 있는 CHP 운영모델을 구성하였다. 이를 바탕으로 상용화된 집단에너지 최적운영 프로그램을 통해 CHP의 Life-Cycle 동안의 최대의 운영수익을 실현할 수 있는 운전 최적화를 수행하였다. 그 결과 정부의 에너지 패러다임의 변화는 CHP의 급전지시량을 증가시키고 이로 인해 열 생산원가가 하락하여 사업자의 공헌이익이 30년 동안 909억 증가함을 확인할 수 있었다.
오늘날 선사 간 제휴 및 기술진보 등 세계 해운환경의 급격한 변화로 항만 간 경쟁이 더욱 치열해지고 있으며, 이에 따라 항만물류서비스를 제공하는 항만공사와 터미널 운영사 간의 협력이 매우 중요하다 하겠다. 항만들은 터미널운영사와 다양한 방식으로 임대 계약을 체결하고 있으며, 터미널 운영사는 산정된 임대료 하에서 최적 운임을 결정하여 수익을 창출하고 있다. 이와 같은 상황에서 본 연구는 항만공사와 터미널운영사의 상호 이익을 극대화하는 계약 방식 도출을 목적으로 하고 있다. 즉, 본 연구는 항만공사의 이익 극대화에 초점을 맞춘 기존 연구들과 달리, 항만공사와 터미널 운영사 간의 공유이익 극대화 측면에서 최적화 계약방식을 도출하고자 한다. 이러한 맥락에서 본 연구는 항만공사와 터미널 운영사 간의 네 가지 유형의 계약방식들을 과점시장 모형인 Non-cooperation, Cooperation, Cournot 및 Collusion 모델을 상호 비교하여 각 모형의 균형을 도출하고자 한다. 본 연구의 결과 two-part tariff 계약방식이 fixed contract 및 unit contract 계약방식에 비해 항만공사와 터미널운영사간의 공유이익이 많이 창출되는 것으로 분석되고 있다. 이는 two-part tariff 계약방식의 경우 항만공사와 터미널운영사가 수익과 위험을 상호 공유하므로 터미널 운영사는 보다 많은 물동량 확보를 위해 노력을 하게 됨에 따라 공유 이익이 극대화되는 것으로 사료된다. 본 연구는 향후 항만공사와 터미널운영자 간의 항만임대료 및 운임 결정을 위한 의사결정과정에서 중요한 이론적 토대를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
무선 센서 네트워크에서 다중 흐름들 (multiple flows) 이 동시에 발생하여 sink 노드로 전달되는 과정에서 기존의 duty cycling 기반의 단일 채널 센서 네트워크 MAC 프로토콜들은 경쟁 (contention) 과 충돌 (collision) 로 인한 심각한 성능 저하를 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다중 채널을 활용하는 Multi-Channel Pipelining (MCP) 기법을 제안한다. 본 논문은 종단 간 지연시간 (end-to-end latency) 을 최소화하기 위해서 다중 홉 상에 노드들의 wake-up 스케줄에 시차를 두는 SDPS (Staggered Dynamic Phase Shift) 알고리즘과 에너지 효율성을 최적화하기 위한 PLI (Phase-Locking Identification) 알고리즘을 제안한다. 이러한 방법을 바탕으로 다중 흐름들은 다중 채널에서 동적으로 파이프라인 (pipeline) 되어 처리됨으로써 성능이 향상된다. Qualnet 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 MCP 기법이 기존의 센서 네트워크 MAC 프로토콜들 보다 듀티 사이클 (duty cycle), 종단 간 지연시간, 패킷 전달율 (packet delivery ratio), 통합 처리량(aggregate throughput) 관점에서 성능을 향상시킴을 보였다. 또한, MCP 의 듀티 사이클과 종단 간 지연시간을 위한 분석 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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