반도체 디바이스의 집적화로 인하여 약간의 상태변화에 의하여 Chip의 불량이 발생하고 있다. 이로 인하여 일정한 플라즈마 상태를 유지 하는 것이 중요 한데 일정한 플라즈마 상태를 유지하기 위한 조건 중에 중요한 것이 채임버 Wall의 상태에 따른 변화 이다. 반도체 양산 장비에서 채임버 wall 상태를 직접 관찰하기는 어렵기 때문에 OES를 통한 많은 간접 분석방법의 개발이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 간접 분석 방법 중 Actinometry 기법을 통하여 wall 상태를 분석하는 내용을 소개 하고 있으며 Argon gas를 통하여 전자온도, EEDF를 그려줄 수 있다는 내용을 담고 있다.
최근 고도화 되고 있는 인공지능 기술은 복잡한 데이터 속에서 내재된 인사이트를 발견하여 상태 변화를 진단하고 예측하는데 활용되고 있다. 이러한 첨단 기술을 활용하여, 원자력 발전소에서 공정상태가 비정상 또는 비상 상태로 악화되기 전에 운전원이 인지할 수 있다면 공정상태를 정상으로 회복하는데 도움을 줄 수 있다. 이 논문에서는 공정상태 판단을 위한 딥러닝 모델을 활용하는 지능형 조기 경고 개념을 제안한다. 공정상태의 변화 추세를 예측하는 목적으로 사용하는 지능형 조기 경고는 기존 경보 보다 단순화된 상태 천이 메커니즘을 사용하여 운전원의 부담이 증가하지 않도록 한다. 또한, 사고 시나리오 데이터로 딥러닝 모델로 학습하고 지능형 조기 경고 화면을 구현하여 운전원을 지원하기 위한 구현방향을 제시한다.
산림생태계의 에너지, 물질, 정보의 교환 과정과 그 변화를 이해하려면 먼저 생태계의 구조와 기능이 어떻게 상호작용하는지를 이해해야 한다. 생태계의 기능은 한, 두 가지의 특징에 의해서만 이루어지는 것이 아니다. 그렇기 때문에 그 기능을 파악하고 적절히 이용하거나 대응하기 위해서는 한 생태계와 주변 환경 전체를 바라볼 수 있는 시스템 사고가 필요하다. 이에 우리는 생태계의 '구조'를 파악함으로써 생태계의 '상태'를 이해하고자 한다. 본 연구에서는 Ruddell and Kumar (2009)의 접근법을 따라, 어떻게 한 생태계의 상태를 파악할 수 있는가라는 질문을 광릉활엽수림에 적용하여 답하고자 한다. 즉, 우리는 산림생태계가 열린 복잡계라고 가정하고, 생태계 내에서 다양한 프로세스들 간의 시시각각 변하는 네트워크의 구조가 각 시점의 시스템의 상태를 나타내는 지표가 될 수 있다고 가정하였다. 이 연구에서는 그 구조적 특징을 정량화하여 나타내는데 초점을 맞추었다. 각각의 프로세스를 대표하는 상태 변수들 간의 정보 흐름의 양과 방향, 시간 규모를 계산해냄으로써 네트워크 구조를 파악하고자 하였다. 온대 산악지형 활엽수림인 GDK의 2008년 순생태계교환량(NEE), 총일차생산량(GPP), 생태계호흡량(RE), 현열플럭스(H), 잠열플럭스(LE), 하향단파복사(Rg), 강수량(Precipitation), 기압(Pressure), 기온(T), 포차(VPD)의 시계열 자료를 월별로 나누어 최장 18 시간 규모의 정보 흐름을 계산하였다. 정보 흐름의 구조를 파악하기 위하여 변수들 간의 전이엔트로피(Transfer entropy)와 상호정보(Mutual Information)를 계산하는 방법을 사용하였다. 또한 시계열 자료를 이용함으로써 변수들 간에 정보가 전달되는 시간 규모의 특성을 파악할 수 있었다. 최종적으로, 계산한 정보 흐름을 시각화하여 프로세스 네트워크 구조를 나타내었다. 결과는 월별로 생태계의 정보 흐름의 종류, 방향과 시간 규모, 그에 따른 프로세스 간 상호 작용의 특징 등을 보여준다. 이를 통해 계절적 환경 변화에 따라 시스템의 네트워크 구조와 상태가 어떻게 변화하는지 이해할 수 있을 것이다. 이 연구는 추후 우리 연구실에서 생산한 8 년 자료에 적용함으로써 다양한 날씨 및 기후변화와 환경 변화에 따라 생태계의 구조와 상태가 어떻게 변화하는지 연구하는 시작점이 될 것이다. 이 접근법은 단위나 차원에 무관하게 다양한 종류의 자료에 적용할 수 있는 반면에, 일관성 있게 정의된 시스템의 상태 및 그 상태를 구성하는 주요 하부 시스템들의 네트워크 상태를 이해하는데 이용될 수 있다. 본 연구는 비평형 열역학과 복잡계의 관점에서 바라 본 시스템 사고를 적용하려 하는 여러 연구 분야에 새로운 도전을 촉발할 좋은 선행연구가 될 것이라 기대된다.
본 연구는 밀도 개념 학습에서 학생들의 변칙 사례에 대한 반응을 분석하고, 특성 및 상태 자기 조절 전략과 인지 갈등 및 개념 변화의 관계를 조사하였다. 중학교 2학년 학생 352명을 대상으로 특성 자기 조절 전략 검사, 선개념 검사, 변칙 사례에 대한 반응 검사를 실시하여, 제시한 초기 이론과 일치하는 선개념을 가진 146명을 선택하였다. 학생들이 과학적 원리를 학습한 후 상태 자기 조절 전략 검사와 개념 검사를 실시하였다. 특성 및 상태 자기 조절 전략의 하위 범주 점수들과 인지 갈등 정도는 유의미한 상관이 없었다. 개념 검사 점수는 특성 계획, 특성 노력, 상태 계획, 상태 자기 점검, 상태 노력 점수와 유의미한 상관이 있었다. 상태 노력만이 개념 변화에 대한 유의미한 예언 변인이었다.
학생의 물리 개념 변화가 어려운 이유들 중의 하나는 학습자가 자신의 상태를 명확히 인식하지 못함으로써 자신이나 타인으로부터 되먹임을 받을 수 없다는 것이다. 본 논문은 학생이 자신의 학습 내용 이해 상태 또는 개념적 상태를 명확히 파악하여 드러내도록 하는 인지 방략적 질문 모형을 구안하고 이것이 고등 학생의 열과 온도의 개념 변화에 있어서 어떠한 역할을 할 수 있는가를 분석한 것이다. 이를 위하여 일반계 고등 학교 2학년 152명을 하나의 통제집단과 두 개의 실험집단으로 구성하였다.학생의 개념 변화를 ANOVA 분석한 결과 세 집단은 모두 수업 처치 전과 후에 유의 수준 0.05 이내에서 의미 있는 차이가 있는 것으로 나타났으나 세 집단들 사이에도 유의한 차이가 있었다. 그러므로 학생이 지필로써 인지 방략적 질문 활동을 한 처치 수업은 전통적인 수업보다 열과 온도에 관한 학생의 개념 변화에 더욱 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문은 일사량 변화 시, 최대 출력점을 추종하는 태양광 발전시스템의 동적 응답특성을 향상시키기 위해 가변 스텝 사이즈 기반의 P&O (perturb & observe) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 일사량과 PV (photovoltaic) 전류 관계로부터 일사량 변화에 따른 최대 전력점 전류 $I_{MPP}$변화 특성을 이용하며, 새로운 I-V 곡선에서 PV 동작점을 최대 출력점으로 빠르게 이동시키는 고속모드와 정상상태 부근에서 정상상태 효율 향상을 위한 가변 스텝 모드로 구성된다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 $500W/m^2$와 $1000W/m^2$ 일사량 증감 조건에서 제안된 MPPT(maximum power point tracking) 기법의 추종 성능을 검증하였으며, MPPT 주기가 2초이고 일사량 $500W/m^2$과 $1000W/m^2$ 증감을 할 때 추종시간은 약 30초 정도이며, 정상상태 PV 전압변동은 약 0.1V로써 일사량 변화 조건에서 제안된 MPPT 기법의 알고리즘 성능을 검증하였다.
기관의 성능에 영향을 주는 인자로서는 외적인자(outside factor), 작동인자(operating factor) 및 설계인자(design factor)의 3가지로 나눌 수 있다. 작동인자로서는 기관회전수, 공기연료비, 점화 시기 또는 분사시기 등이면 설계인자로서는 행정체적, 압축비, 흡배기계통의 구조 및 치수, 냉각 방식 등으로 기관에 따라 고유한 값을 가지는 인자이다. 그러나 외적인자인 대기조건 즉 대기 압력, 대기온도 및 대기습도는 계절, 지역 및 기상조건에 따라 달라지므로 이것에 따라 기관이 흡입하는 공기의 압력, 온도 및 습도는 변화하게 된다. 그러므로 대기조건의 변화에 따라서는 기관작동인자인 공기연료비에도 영향을 미치게 할 것이고 또한 연소상태의 변화로 유효압축비 에도 영향을 미치게 할 것이므로 대기상태의 변화는 곧 바로 기관 출력의 변화를 초래하게 될 것이다. 그러므로 같은 운전조건에서의 기관출력도 대기상태의 변화에 따라 변화하게 되므로 임의의 대기 상태에서 측정한 기관출력을 표준대기상태의 기관출력으로 환산해서 평가할 필요가 생긴다. 이것을 일반으로 출력수정(output correction)이라 하고 있으며 각 나라마다 공업규격 또는 기타규격으로 출력정식을 제정하고 있다. 예를 들면 K.S.B 9102, SAE J816B, B.S. 765, DIN 70020, JIS B 8013등이다. 이들 출력수정식들은 많은 문제점을 가지고 있으므로 종래의 출 력수정식으로 출력수정을 하여도 정확하게 맞지 않은 경우가 많다. 출력수정에 관한 문제는 수 10년전부터 많은 연구자에 의하여 연구되고 거론되어 왔으나 과거의 연구자들이 제안하고 거론 되어 왔으나 과거의 연구자들이 제안하고 있는 출력수정식, 또는 규격으로 정하고 있는 출력수 정방법은 어느 것이나 실용상 만족스러운 것이 아직 없다. 그러므로 본 자료는 스파아크 점화 기관의 흡기습도에 관한 출력수정의 문제를 실험적으로 수행한 실험적 출력수정방법에 의한 것과 종래의 출력수정방법에 의한 것과를 비교 검토하였다.
이 연구의 목적은 학생들의 과학적 개념 이해를 돕기 위하여 과학교과서에 제시된 예를 기능적 유형에 따라 분석하는 것이다. 분석의 틀에 따라 교과서에서 부족한 사례를 찾고, 이를 근거로 학생들의 개념에 대한 이해를 알아보는 설문을 개발하였다. 설문을 157명의 초등학교 3학년 학생들에게 투입하여 물질의 상태 및 상태변화에 대한 학생들의 이해를 알아보았다. 연구 결과, 교과서에서 명료화 사례가 제시된 고체의 경우에는 학생들이 상태에 대한 개념 이해도가 높았다. 그러나 액체나 기체의 개념은 이러한 사례가 교과서에 제시되지 않았으며, 학생들의 이해도도 낮았다. 액체와 기체의 경우 안개나 김과 같은 대조의 사례와 확장의 사례를 과학 교과서에 제시함으로써 물질의 상태 및 상태변화에 관련된 학생들의 이해를 돕는 것이 필요하다.
일반적으로 음성은 시간함수로 표현되며 음성인식에서 표준모델을 모델링하는 것은 매우 중요한 문제이다. 음절 단어, 연속음성을 발성할 때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 이를 잘 모델링하는 것 또한 음성인식에서는 중요한 문제라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강건한 음향모델을 학습하기 위해 시간의 변화와 상태분할과정에서의 모델의 변화를 고려하여 다양한 구조의 초기모델을 작성하였다. 각 초기모델에 의한 HM-Net 문맥의존 음향모델은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(PDT-SSS)을 이용하였다. PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 음성의 시간변이를 고려한 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 설정한 각 모델의 구조에 대한 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행한 결과. 음소인식의 경우 상태수 2000개에서 2상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 11.4% 향상된 인식성능과 39.2초의 인식시간을 단축할 수 있었다. 또한 단어인식의 경우 상태수 2000개에서 1상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 5% 향상된 인식성능과 4상태 구조에서 한 단어를 인식하는데 평균 0.8초가 소요되었다. 따라서 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 수행한 초기모델의 구조에 관한 연구가 향후 음성인식 시스템을 구축하는데 유효함을 확인할 수 있었다.
잔디가 건조 스트레스를 받은 상태에서 잔디의 생리학적 메커니즘과 건조 상태에서 식물이 회복하는 생리학적 메커니즘을 보다 깊이 이해하고자 한다. 증산작용과 Stomatal Conductance의 상호 관계로 인한 광합성량의 변화, 식물 세포 내부의 변화, 삼투압 조절능력의 변화, 호르몬의 변화, 단백질 변성 등의 생리학적 반응들을 이해하고 건조 스트레스 상태에서 회복하는데 세포내부의 적응 과정, 뿌리의 반응과 같은 생리학적인 측면에 대해 이해하고 건조 스트레스 상태에서 엽록소가 흡수하고 반사하는 Spectral Reflectance의 변화를 이해하고자 한다. 하지만 건조스트레스로 인한 식물의 생리학적 메커니즘에는 아직 많은 의문점을 가지고 있으며 향 후 외부환경 스트레스에 의한 식물의 Self-defense 메커니즘을 더욱 깊게 이해하여 보다 수준 높은 관리기법들을 연구하는데 초점을 맞추어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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