태양전지에서 광흡수층으로 널리 쓰이는 CuInSe2은 전기적, 광학적 특성이 우수하고 20%대의 고효율을 기록하며 큰 관심을 받고 있다. 하지만 증발법 및 스퍼터링 등의 기존 진공, 고온 기반 공정 기술은 원천적인 공정비용 절감이 어렵고, 고가의 희귀원소인 In 등의 원료 활용도가 떨어져 실험실 수준에 머무르고 있다. 최근 공정 비용을 최소화와 원료 활용을 극대화를 통해 고효율 CIGS 박막형 태양전지를 제조하기 위해 비진공 방식의 전구체 박막 코팅 및 열처리를 통한 광흡수층 제조에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 본 연구는 doctor-blade coating을 이용하여 전구체 박막을 기판 위에 형성하고 열처리 온도에 따른 박막 물성 변화를 관찰함으로써 박막 형성 메커니즘을 밝히는데 주력하였다. 또한 합성된 박막의 전기적, 광학적 특성을 분석하여 태양전지 응용 가능성을 살펴보았다. 본 연구에서는 SEM, XRD, TGA 분석을 통해 Cu, In, Se 전구체들이 각각 binary phase, 즉, Cu2-xSe 및 In2Se3의 metal chalcogenide을 형성하고, 고온에서 서로 결합하여 CuInSe2로 결정화 되는 현상을 관찰하였다. 또한 합성된 CIS 박막은 근적외선 및 가시광 영역에서 높은 광흡수도를 보였으며, 전기적으로 Mo 전극과 ohmic contact을 이룸으로써 CIGS계 태양전지의 광흡수층으로의 적합성을 나타내었다.
설비의 가용성 및 신뢰성 증대와 보수 정비 비용 절감에 대한 관심이 증대되면서 전력시스템의 유지보수에 대한 관심이 증대되고 있다. 계획에 없는 유지보수와 예상치 못한 정전 등을 최소화시키면서 전체설비의 활용도와 신뢰도를 증가시키는 방법에 대한 요구가 커지고 있는 것이다. 기존의 계획기반의 유지보수에서 최근 도입되고 있는 상태 감시기반의 유지보수는 설비의 상태를 감시, 분석하여 유지 보수함으로써 진일보되었으나, 기술적, 비용적인 문제로 전면적인 도입이 힘든 상황이다. 따라서 각 설비의 특성 파악과 운용 환경에 따른 설비의 중요도 및 파급효과 분석을 통해 가장 효율적이고 경제적인 유지보수 기법을 결정하는 신뢰성 기반의 예방진단 기법인 RCM의 적용에 관한 분석사항 등을 살펴보았다.
인프라가 필요 없는 특성을 갖고 있어 임시 구성용 네트워크나 군사용 망에서 많이 개발되어온 애드 혹 네트워크는 산악과 같은 고립된 지역에 설치하여 산불과 같은 재난의 조기 경보 시스템에 이용한다면 효과적이다. 그러나 넓은 산악지역을 모두 커버할 수 있는 애드 혹 노드들을 설치 운영하는 것은 경제적으로 불가능하다. 또한 인포스테이션은 전송지연에 민감하지 않는 정보들을 적은 비용으로 효율적으로 전송할 수 있는 시스템이다. 우리는 본 논문에서 동물들에 애드 혹 노드들을 탑재한 이동 애드 혹 네트워크와 인포스테이션을 결합하여 화재와 같은 재난에 조기 대처할 수 있는 재난 조기 경보 시스템을 제안한다. 동물들의 이동성이 노드들간의 연결성을 향상시키므로서, 합리적인 수의 동물 노드로서 원하는 조기 경보의 효과를 만들어 낼 수 있다. 우리는 또한 제안된 시스템의 성능을 수식으로 분석하여 이를 시뮬레이션과 비교해 보았고, 실제 시스템 구축시 필요한 비용을 분석해 보았다. 이는 시스템 구축 시 필요한 파라미터를 제공할 것이다. 이 제안된 시스템을 실제 환경에 적용하면 산악지역에서의 화재등의 재난에 조기대응을 할 수 있을 것이며, 또한 피해를 최소화 할 수 있을 것이다.
교통계획의 목적은 교통체계를 분석하여 교통과 활동간의 상호작용을 효율화시켜 도시 및 지역사회의 목표를 달성하는데 있으며, 합리적인 교통계획을 수립하여 한정된 투자재원을 효율적으로 배분하기 위해서는 교통수요에 대한 합리적 접근이 필요하다. 교통수요예측의 접근방법은 미시적인 개별적 접근방법과 거시적인 집단적 접근방법으로 구분되며, 다시 모형화 기법이 결정적인가 확률적인가에 따라 개별결정적, 개별활률적, 그리고 집단결정적, 집단확률적 모형의 4가지로 구분될 수 있다. 이 중에서 일반적으로 관심의 대상이 되는 2가지 형태는 집단결정적, 개발확률적 모형이다. 집단결정적모형은 전통적 교통수요예측모형에 해당되며, 개별확률적모형은 1970년대 Mc Fadden을 시작으로 Ben-Akiva, Manheim을 중심으로 한 소비자 행동선택 이론에 근거한 개별행태모형이 이에 해당된다. 개별행태모형은 개개인의 통행행태를 다른 모든 조건이 동일할 때 개개인은 비용의 최소화를 추구하고, 비용과 관련한 통행행태는 거시적 수준에서의 주어진 제약 조건과 관계가 있으며, 의사결정은 확률분포에 의해서 결정되는 효용원칙(Efficiency Principle)에 입각하여 해석한다. 도시내와 도시간, 취업자와 비취업자, 출퇴근 시, 목적별 등의 여러 가지 통행에 있어서 다양한 변수들을 사용하여 교통수단 선택모형의 파라메카 값을 추정하고 통행패턴을 분석해 왔다. 본 논문에서는 개별행태모형인 로짓모형 중에서 집단다항로짓모형을 이용하여 여러 통행 중 공항시설의 접근에 필요한 교통수단 효용함수의 파라메타 값 추정 시, 일반적으로 사용되는 통행시간, 통행비용이라는 변수를 공통으로 두고, 대중교통의 경우에만 해당하는 환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다.
트래픽의 증가는 전체 네트워크 성능에 크게 영향을 미치며 네트워크 성능의 유지 및 향상을 위해서는 트래픽 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 시계열 모형에 의해 트래픽을 예측하고 예측된 결과가 대역폭에 비해 크다면 트래픽 폭주임을 가정하고 라우팅 경로의 비용을 증가하여 트래픽을 분산되도록 한다. 즉, 라우팅 혼잡의 발생을 예측하여 라우팅 혼잡을 미리 해소하는 방안을 제안한다. 예측 모형은 실제 네트워크 망에서 트래픽을 수집하여 모형의 확률적 오차를 최소화하는 모형을 추출한다. 확률적 오차를 최소화하는 시계열 모형을 얻기 위해서는 정상성 가정에 대한 적합성을 판단하는데, 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 얻을 수 있다. 실험을 통하여 추출된 예측 모형이 라우팅 경로의 비용을 조정함으로써 트래픽이 분산되도록 한다. 그 결과, 트래픽 예측 라우팅이 혼잡 발생을 미연에 방지하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 방안이라는 것을 보인다.
본 연구에서는 내측지점의 상승 하강을 이용하여 부모멘트구간에 프리스트레스를 도입하는 3경간 연속 프리플렉스 합성형교의 설계방법을 제시하고 이를 전산 프로그램화하여 최적설계를 수행하였다. 최적설계를 위한 목적함수로는 3경간 연속 프리플렉스 합성형교의 재료비용으로 결정하고, 제약방정식은 설계과정 및 시방서에 명시된 최소 설계단면제원과 부재별 허용응력에 근거하여 구성하였다. 최적설계기법으로는 기존의 2경간 최적화 연구에서 제시된 수치적 최적화기법의 하나인 순차 비제약 최소화기법을 재검토 및 수정하여 설계를 수행하였다. 민감도분석 결과에 근거하여 지간길이에 따른 최적설계단면을 결정하고, 여기서 정해진 최종 설계단면을 단순보형 프리플렉스 합성형교의 설계단면과 비교하였다. 그리고 각 지간별 합성보의 형고를 변화시키면서 최적화를 수행하여 형고와 재료비용과의 관계도를 제시하고 최적형고를 결정하였다.
기존의 사용자 성향 분석 방법은 사용자의 정보를 일정 수준 이상 축적하고, 이를 분석하여 필요한 서비스를 지원해 준다. 하지만 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 정보가 전혀 축적되지 않아도 사용자의 현재 상황에 적합한 서비스가 제공되어야 한다. 본 논문에서는 지능형 P2P 모바일 에이전트를 이용하여 사용자의 컨텍스트 정보를 공유하고 유사한 사용자들을 그룹화시킴으로써, 사용자의 성향을 분석하는 시간과 비용을 최소화할 수 있는 사용자 성향 분석 시스템을 제안한다.
재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.
이 논문에서는 플래시 메모리의 특성에 따른 메모리 재활용 방법론을 제안하여 비용을 감소시키면서 동시에 성능의 감소를 방지하는 목적을 만족시키고자 한다. 새로운 방법론은 재활용 대상 메모리 세그먼트 공간을 K 개의 하부 공간으로 분할하여 전체 검색을 대신 부분 검색을 실행하여 비용의 최소화를 추구한다. 아울러, 새로운 메모리 공간 배정 결정 시 전체 플래시 메모리 공간의 균등 소거에 대한 개선책을 제안한다. 제안된 방법론의 최적화를 위하여 하부 공간 분할 크기를 실험을 통해 취득 하였다. 실험적 자료는 제안된 방법론이 기존의 방법론과 비교하였을 교 비용은 감소하고 성능은 개선되는 것을 예시한다. 또한, 실험을 통해 메모리 공간 배정이 메모리 공간의 균등 소거에 많은 영향을 미친다는 사실을 확인할 수 있다.
최근 공동주택의 유지관리를 위한 인건비, 에너지비가 급속하게 증가하고 있다. 이에 따라 설계단계에서 이 비용을 절감할 수 있는 기법의 필요성이 제기되고 있다. 공동주택에 있어서는 대부분의 경우 세대당 동일한 내외벽, 창호 등이 반복적으로 사용되므로 단위평면의 LCC 최적화가 전체 건물의 LCC 최적화에 있어서 가장 중요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 LCC 비용항목 중 공동주택의 물리적 시스템에 탄력성있게 변화하는 LCC 비용항목을 파악하였고, 초기건축비, 보수교체비, 에너지비를 종합적으로 최적화시킬 수 있도록 LCC 부위단가 개념을 도입하여 공동주택 적정치수 산정방법을 제시하였다. 여기에서 보수교체비산정은 보수교체비용 최소화에 의한 최적 보수교체주기법에 근거하였으며, 에너지 소비량 추정은 DOE-2에 의한 동적 에너지 부하량을 추정하여 LCC 부위단가 개념에 접목하였다. 보수교체비 최적화 기법과 동적에너지 분석에 의한 LCC 부위단가 개념은 기존의 개념과는 다른 독창적인 개념이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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