본 연구의 목적은 고해상도 미세영상을 얻을 수 있는 기술을 확보하기 위하여 나선형 multi-turned RF 표면코일(surface coil)의 민감도(sensitivity)를 평가하고자 하였다. RF 코일의 자기장 분포를 시뮬레이션 함으로서 자기장의 불균질성 (inhomogeniety)을 조사하고, 그 결과를 토대로 개선된 RF 코일을 디자인할 수 있다. 1, 3, 5번씩 감은 나선형 코일을 조사 한 결과, 3번 감은 나선형 코일의 민감도가 가장 높은 것으로 나타났다. 이를 통하여 나선형 RF 코일의 감는 횟수를 조절함으로써 코일의 민감도를 향상시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 지나치게 감는 횟수를 늘리면 오히려 코일의 impedance를 증가시키게 되어 민감도를 감소시키며, 동시에 matching이 어려워진다는 사실을 확인하였다. 본 연구의 결과로서 지름이 4 cm인 나선형 wire RF 표면코일의 최적의 감는 횟수를 발견하였다. 또한 나선형 표면코일에서 감는 횟수의 증가는 항상 민감도에 긍정적인 영향을 미치는 것이 아니며, 반드시 최적의 감는 횟수를 찾아야 한다는 것을 확인하였다.
유역의 유출특성을 정확히 분석하기 위해서는 모형에 내재된 매개변수의 적정한 추정이 필수적이나 정확한 측정이 불가능한 변수들의 최적해를 결정하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 괴산댐유역을 적용대상 유역으로 PRMS 모형의 최적 매개변수를 평가하고, 추정난해 매개변수 9개에 대한 민감도 분석을 수행함으로서 각 매개변수에 따른 결과의 불확실성과 유출특성에 미치는 영향을 분석하여 향후 정도 높은 매개변수 추정에 활용하고자 하였다. 연구결과 지표면유출 관련인자는 지표면-지표하유출량을 변화시키므로 유출특성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 지표하유출 관련 매개변수들은 비선형계수가 작아져 유출이 선형적으로 고려될 때 수문곡선에 영향을 주는 것으로 판명되었다. 한편 지하수유출 관련 계수는 지하수유출이 발생하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 지표하저수지에서 지하수유출을 발생시키는 매개변수는 크게 민감하지 않은 것으로 판명되었다. 그리고 토양대에서 지하수저수지로의 유입 관련 매개변수는 유출을 지연시키는 효과를 보였고 증발산을 조절하는 매개변수는 유출용적에만 영향을 미치는 것으로 판명되었다.
계수형 데이터를 이용하여 신뢰도를 추정하는 방법은 원자력 설비, 의약품, 우주발사체 등과 같은 다양한 시스템의 신뢰도 평가에 사용되고 있다. 본 논문은 모수 추정법을 포함하여 문헌에 공개된 신뢰도 추정방법에 대한 샘플 수 및 샘플링 시점 수 변화에 대한 정확성의 민감도를 분석하고 비교한 결과를 제시한다. 또한 민감도 분석 결과를 이용하여 각 추정 방법의 정확성을 향상시키기 위한 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 다른 기종점 통행표(Trip Matrices)들을 같은 교통망(Network)에 배정하였을 때 교통분배 결과의 차이점들을 분석하고 교통분배의 민감도를 비교하였다. 전통적인 4단계 교통수요 추정에 의해서 산출된 교통배분을 비교의 기본자료로 이용했다. 또한 본 연구에서는 교통배분의 결과를 평가하기 위해 주로 사용하는 측정효과들과 교통배분의 기법들(Traffic Assignment Techniques)의 민감도도 연구조사하였다. 본 연구를 통하여 총교통량(Total Trips)과 통행길이빈도(Trip Length Frequency)제약에 의해 임의로 선출된 기종점 통행표를 이용한 교통배분의 결과는 전통적인 4단계 교통수요 측정에 의해 산출된 교통배분 및 조사교통량(Counted Traffic Volumes)에 매우 유사한 결과가 나왔다. 결론적으로 죤별 통행발생량에서의 오차는 교통배분의 본성적인 집계특성(Aggregative Nature)에 의하여 그 심각성이 감소되는 경향이 있다. 이것은 즉 앞단계(Trip Generation and Distribution Phases)에서 전통적으로 요구되어지는 정밀도가 없어도 적절한 교통배분기법을 사용함으로써 좋은 결과를 산출할 수 있다는 것을 암시한다.
민감한 정보 숨기기 알고리즘은 민감한 정보를 보호하기 위하여 트랜잭션 데이터베이스를 삭제한다. 데이터 변경은 삭제 접근 방법들 중 하나이다. 민감한 정보를 숨기는 이전 연구들은 결과 데이터베이스의 품질을 유지하기 위해 서로 다른 휴리스틱 알고리즘을 적용했다. 그러나 민감한 정보를 숨기는 과정에서 변경되는 항목집합에 대한 영향을 평가하거나 숨겨지는 항목을 감소시키는 연구들은 미흡하였다. 본 논문에서는 민감한 빈발 항목집합을 숨기기 위하여 경계기반의 HSFI(Hiding Sensitive Frequent Itemsets) 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서 FP-Tree의 노드 정보는 기존과는 다르게 빈발 항목집합 생성단계에서 트랜잭션 정보와 민감 정보, 경계 정보를 모두 구성하며, 숨기는 과정에서 비민감한 빈발 항목집합의 영향을 줄이기 위하여 경계를 사용하였다. 본 논문의 예시 트랜잭션 데이터베이스에 HSFI를 적용한 결과, 손실 항목을 크게 감소시킴으로써 기존 방법들에 비해 효과적임을 증명하였고, 보다 개선된 데이터베이스의 품질을 유지할 수가 있었다.
해양환경을 정량적으로 평가하기 위해 수질평가지수(water quality index, WQI)가 사용되고 있다. 우리나라는 해양수산부고시 해양환경기준에 따라 WQI를 5개 등급으로 구분하여 수질을 평가한다. 하지만, 방대한 수질 조사 자료에 대한 WQI 계산은 복잡하고 많은 시간이 요구된다. 이 연구는 기존의 조사된 수질 자료를 활용하여 WQI 등급을 예측할 수 있는 기계학습(machine learning, ML) 기반의 모델을 제안하고자 한다. 특별관리해역인 시화호를 모델링 지역으로 선정하였다. AdaBoost와 TPOT 알고리즘을 모델 훈련을 위해 사용하였으며, 분류 모델 평가 지표(정확도, 정밀도, F1, Log loss)로 모델 성능을 평가하였다. 훈련하기 전, 각 알고리즘 모델의 최적 입력자료 조합을 탐색하기 위해 변수 중요도와 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과 저층 용존산소(dissolved oxygen, DO)는 모델의 성능에서 가장 중요한 인자였다. 반면, 표층 용존무기질소(dissolved inorganic nitrogen, DIN)와 표층 용존무기인(dissolved inorganic phosphorus, DIP)은 상대적으로 영향이 적었다. 한편, 최적 모델의 시공간적 민감도와 WQI 등급 별 민감도를 비교한 결과 각 조사 정점 및 시기, 등급 별 모델의 예측 성능이 상이하였다. 결론적으로 TPOT 알고리즘이 모든 입력자료 조합에서 성능이 더 우수하여 충분한 자료로 훈련된 최적 모델은 새로운 수질 조사 자료의 WQI 등급을 정확하게 분류할 수 있을 거라 판단된다.
방사성폐기물 안전성 평가를 위해 가상 부지를 선정하고 경계 조건을 도입하였다. 연안에 처분장이 위치할 경우를 가상하여 처분장 심도 및 단층까지의 거리등에 대한 지하수 유동 민감도를 분석하였다. 또한 처분장 진입 터널이 지하수 유동에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 통하여 각 암반별 지하수 이동 거리 및 시간을 CONNECTFLOW를 이용해 산정하고, 그 결과들이 확률론적 방사선적 안전성 종합 평가 코드인 MASCOT의 입력 자료로 활용되도록 하였다.
본 연구에서는 대기 및 지표면 인자들에 대한 중적외 파장역의 복사휘도의 민감도를 복사전달모델인 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)6을 이용하여 분석하고 이를 이용하여 야간에 중적외 파장역 만을 이용한 지표면온도 산출 가능성을 평가하였다. 이를 기반으로 야간에 대해 다양한 조건을 반영한 지표면온도 산출식을 개발하고 처방 온도 자료와 현장 관측 자료를 이용하여 개발된 지표면온도 산출식의 수준을 평가하였다. 중적외 파장역을 활용한 위성 원격탐사에 주로 영향을 미치는 대기연직구조, 이산화탄소와 오존, 지표면온도의 일 변동, 지표면 방출률 그리고 위성의 관측각에 대해 민감도 실험을 실시하였다. 이때 분리대기창 기법 활용 가능성을 평가하기 위해 중적외 파장역을 투과율을 근거로 2개의 밴드로 분리한 후 민감도를 분석한 결과 밴드와 관계없이 대기연직구조에 가장 큰 영향을 받으며 지표면 방출률, 지표면온도의 일 변동, 위성의 관측각 순으로 영향을 받았다. 주요 변인 실험 모두에서 대기의 창에 해당되는 밴드 1은 민감도가 낮은 반면 오존과 수증기 흡수가 포함된 밴드 2에서는 민감도가 높아서 분리대기창 기법을 활용하여 지표면온도 산출이 가능할 것으로 판단하였다. 중적외 2개 밴드와 다양한 변인들을 이용하여 개발된 지표면온도 산출식은 복사모의 시 입력된 기준 지표면온도와 상관계수, 편의 그리고 root mean squared error (RMSE)가 각각 0.999, 0.023K과 0.437K의 수준을 보였다. 또한 26개의 현장관측 지표면온도 자료로 검증한 결과 상관계수는 0.993, 편의는 1.875K, RMSE는 2.079K을 보였다. 본 연구의 결과는 대기 및 지표면 조건이 야간의 중적외 두 밴드에 미치는 영향이 다른 특성을 이용하여 지표면온도를 산출할 수 있음을 제시한다. 따라서 향후에는 중적외 파장역 센서를 탑재한 위성자료를 이용하여 지표면온도를 산출하고 그 수준을 평가해 볼 필요가 있다.
Hybrid형 석탄액화 공정은 직접액화 (Direct Coal Liquefaction, DCL)공정과 간접액화 (Indirect Coal Liquefaction, ICL)공정으로 구성 되며, 공정의 경제성을 분석하기위하여 주요 제품 (디젤, 납사) 생산량이 50,000barrel per day (BPD)의 Hybrid형 석탄액화공정을 선정하고 공정에 적합한 검토기준을 세워 건설비용 및 매출액등을 산정하였다. 또한 석탄액화공정에 대한 중요 변수들의 가격 변동에 따른 민감도 분석을 실시하였다. 생산량을 기준으로 선정된 원료탄(Illinois #6 유연탄)의 사용하였을 때, 총 투자액은 $4,114,730,000 로 나타났으며, 고정비는 $93,610,000, 변동비는 $407,225,000으로 분석되었다. 경제성 분석결과 내부수익률 (internal rate of return, IRR)은 기본조건에서 11.48%로 나타났으며, 순현가(net present value, NPV)는 $526,478,000으로 나타났다. 원금상환 기간은 6.9년으로 나타났으며, 민감도 분석 결과 제품가격, 원료석탄가격, 건설비의 변동률 순서로 수익률에 변화를 주는 것으로 나타났다. 민감도가 가장 높은 제품 가격 25% 상승 시, IRR과 NPV는 각각 17.24%, $2,804,919,000로 나타났다.
본 논문에서는 위상최적설계를 위한 입자-구조 충돌 모델을 제시한다. 위상최적설계를 위해서는 민감도 분석이 선행되어야 하며, 민감도 분석이 가능한 새로운 모델이 필요하다. 본 논문에서는 위상최적설계를 위한 민감도 분석을 수행하기 위한 입자-구조 충돌 모델을 제시한다. 이후 이 모델을 이용하여 위상최적설계를 위한 민감도 분석을 수행한다. 제안한 모델의 정확도를 평가하기 위해 먼저 단순화된 1차원 충돌 문제에 적용한다. 이후, 이 모델을 이용하여 위상 최적화를 통해 입자의 최종 위치를 최적화하여 위상 최적화에 대한 이 모델의 적용 가능성을 확인한다. 이러한 결과는 위상 최적화에서 입자-구조 충돌을 고려하는 것이 가능하다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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