연료전지는 수소와 산소를 연료로 하여 전기를 생산해 내는 장치로, 전기분해에 의해 음극에서 생성된 수소이온을 양극으로 전달할 수 있는 전해질을 필요로 한다. 전해질로써 Nafion과 같은 불소계 고체 고분자 막이 개발되어 왔으나, 고온에서의 수소이온 전도도 감소 및 높은 함수율에 따른 안정성 감소 등의 문제로 인해 새로운 연료전지용 고분자 전해질 막의 개발을 필요로 하였다. 본 연구에서는 술폰산기가 밀집된 구조를 갖는 단량체를 이용함으로써 높은 수소이온 전도도를 확보하고 이에 따른 고분자 막의 높은 함수율은 고분자 사슬 내에 나이트릴(CN) 작용기를 친수성 올리고머에 함께 도입함으로써 고분자 사슬간 쌍극자-쌍극자 상호작용을 통해 극복할 수 있도록 하였다. 결과적으로 물리적 가교가 형성된 고분자 막들은 높은 함수율 대비 우수한 치수안정성을 나타내었으며, 모든 조성에서 Nafion-117 고분자막에 비해 낮은 IEC값을 가짐에도 불구하고 보다 높은 전도도를 나타내었다.
객체지향 시스템은 상호 작용하늘 객체들의 집합으로 구성되었고 시스템의 행위는 객체들의 협력 행위로 표현된다. 객체지향 소프트웨어의 상속성, 다형성 등 특성들은 소프트웨어 테스팅에 어려움을 증가시키고 객체의 병행성, 동적바인딩, 상호작용 등 동적인 면들은 프로그램의 실행 시간에 한 멤버 함수의 호출에 의해 여러 멤버함수로 바인딩될 수 있다. 그러므로 객체지향 소프트웨어의 특성들을 고려하고 동시에 객체들간의 상호착용을 테스트하기 위한 연구가 필요하다 이 논문에서 상속성, 다형성 등 특성을 고려하여 평탄화된(Flattened) 상태차트 다이어그램을 구성하고, 시스템 모델링과 시뮬레이션에 전형적으로 사용되는 CPN(Colored Petri net)으로 모델링 한 후 Design/CPN 툴에 적용하여 객체지향 소프트웨어 객체들간의 상호작용 테스트를 자동화할 수 있는 테스트 레이스 생성 기법을 제안한다.
본 논문에서는 길을 기반으로 하여 학습자 스스로 학습의 장면을 결정하고, 학습의 형태를 계획하여 학습을 주도적으로 이끌어 낼 수 있도록 하는 학습자 중심의 자기주도적 학습 환경을 선계 및 구현하였다. 학습 설계 대상은 학습자와 길 사이의 동적 상호작용을 통하여 지필 학습방법으로 학습하기 힘들었던 단원인 고등학교 공통수학의 삼각함수를 선택하였다. 학습자가 학습장면에서 직접 실행해 보고 도형을 이동시켜 변화하는 현상을 관찰하고 탐구함으로써 실시간으로 피드백이 가능하여 학습의 효과를 극대화하였으며 학습자에 대한 정보와 학습의 상태는 DB를 이용하여 관리하도록 하였고 형성평가와 총괄평가는 DB를 이용하도록 설계하였다.
자기조직화 지도(self-organizing feature map)는 학습시 수렴하기 위하여 많은 입력패턴을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 자기조직화 지도 학습시 학습률이 일정한 이웃 상호작용 집합을 동적 가우시안 함수로 변환하여 수렴속도와 수렴도를 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이웃 상호작용 함수로 사용된 가우시안 함수의 편차와 폭을 학습 회수에 따라 감소하는 동적 성질과 승자 뉴런으로부터의 위상학적 위치에 따라 각기 다른 학습률을 갖도록 하였다. 따라서 본 논문에서는 자기조직화 지도의 수렴속도와 수렴도를 향상시켰다.
본 연구에서는 부유식 풍력-파력 복합발전 플랫폼 안에 설치된 다수 파력발전기의 현 배치안을 부체 간의 상호 간섭효과를 고려하여 평가하였다. 다수 부체가 수면 위에 떠 있는 경우, 순수한 입사파와 함께 인접한 부체에 의해 발생하는 산란파와 방사파의 영향으로 인해 다수 부체 간의 상호작용 과정은 매우 복잡하다. 다수 파력발전기 배열에 따른 회절 및 방사 문제의 상호작용 해석을 위하여 고유함수전개법을 적용하였다. 해석해의 타당성을 검증하기 위하여 상용 프로그램인 WAMIT으로부터 계산된 수치계산 결과와 비교하였다. 다수 부체 간의 상호 간섭효과를 나타내는 q-factor를 이용하여 복합발전 플랫폼내의 24기 파력발전기의 현 배치안에 대한 전체 성능을 평가하였다.
기존 케이슨의 안정성을 높이기 위해 신규 케이슨을 기존 케이슨 전면 또는 후면에 추가로 설치하여 보강하는 설계 및 시공사례가 발생되고 있다. 본 연구에서는 고유함수전개법을 이용하여 원형케이슨으로 구성된 기존 방파제 후면에 신규 원형케이슨이 설치될 경우 각 원형케이슨에 작용하는 파력특성을 분석하였다. 수치해석의 신뢰성을 확보하기 위해 상용화 프로그램인 ANSYS AQWA의 수치 해석결과와 비교를 수행하였으며, 원형 케이슨 추가설치에 따른 파와 구조물의 상호작용 영향을 고려하여 각 원형케이슨에 작용하는 파력을 산출하였다.
일반적으로 컴퓨터를 이용한 디자인 지원 시스템은 다지이너의 행동과 같은 데이터를 통계적으로 분석하여 일련의 디자인 행위를 추출해 내는 인공지능의 접근 방식을 사용하여 왔다. 그러나 이는 많은 양의 수집된 데이터를 기반한 방법이기 때문에 계속해서 변화하는 유행에 대처할 수 없을 뿐만 아니라 개인의 취향을 반영하기도 어렵다. 이같은 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘(Interactive Genetic Algorithm : IGA)을 이용하여 명시적으로 표현하기 어려운 취향을 적절히 반영하는 디자인 지원 시스템을 제안한다. IGA는 상호작용에서 얻어지는 사용자의 평가를 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘의 하나로, 일반적인 적합도 함수를 결정하기 어려운 디자인이나 예술 등의 문제 해결에 사용될 수 있다. 한편, 몇 개의 부분적인 곡선으로 의상의 디자인을 표현하였던 기존의 방법들과는 달리 전체 디자인을 목과 몸통, 팔과 소매, 치마와 허리선의 세 가지 부분 디자인으로 나누어 표현함으로써 좀더 현실적인 여성복을 디자인할 수 있었다. 시스템의 인터페이스를 보완하기 위해 OpenGL을 이용한 3차원 모델이 사용되었으며, 사용자들을 대상으로 한 실험 결과 제안한 의상 디자인 지원 시스템이 효과적임을 알 수 있었다.
여러 온도와 압력에서 초임계 암모니아내의 카페인의 용해도를 측정함으로써 용해도와 암모니아의 밀도 사이의 관계를 간단한 식으로 나타낼 수 있었다. 이 식을 이용하여 암모니아와 카페인 사이의 상호작용 비리알 계수를 결정한 다음 이로부터 Lennard-Jones 퍼텐셜함수의 파라미터를 결정하였다. 그리고 이미 보고된 초임계 암모니아내의 나프탈렌의 용해도와 초임계 이산화탄소내의 카페인 및 나프탈렌의 용해도 자료로부터 같은 방법으로 결정된 상호작용 비리알 계수와 Lennard-Jones 퍼텐셜함수를 각각 비교 검토하였다.
스피넬구조를 갖는 $AB_{2}O_{4}$에서 A-O-B초교환 상호작용을 고려하여 A(사면체)와 B(팔면체) 자리에 들어 있는 자성원자(Fe)의 환산자발자화와 그 평균치를 환산온도의 함수로 계산하였다. 그 결과를 A-B직접 상호작용을 고려하여 계산한 환산자발자화의 온도의존성과 비교하였다. 보다 정확한 비교를 위하여 두가지 경우에 대한 $M\"{o}ssbauer$ 스펙트럼을 계산하였다.
단섬유 강화복합재료의 가공공정에 있어서 유동 중에 일어나는 섬유 배향상태를 정 확히 예측하고 제어하는 일은 대단히 중요하다. 본 연구에서는 섬유현탁액의 거동을 살펴보 기 위하여 뉴톤유체를 매질로하는 섬유현탁액을 대상으로 하여 유변학적 해석을 하였다. 이 를 위해 섬유간 상호계수는 섬유배향상태의 함수의 섬유간 평균거리를 이용하여 계산하였는 데, 섬유간 평균거리는 변형된 Doi-Edwards의 방법을 이용하였다. 축대칭 압출팽창 문제를 예로 수치모사를 하여 본 저자들이 앞서 행한 결과와 비교하였다. 유동장을 축대칭 이차원 으로 하고 섬유배향을 삼차원 모두 고려하여 구한 수치모사의 결과는 실험과 잘 일치하였 다. 진한 섬유현탁액의 경우 섬유간 상호계수는 중요한 인자로서 이것을 섬유 배향상태에 의존하는데 이섬유간 상호계수를 섬유간 거리와 섬유배향상태의 함수로 나타내는 방법을 사 용하여 보다 실제적인 해석을 할수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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