본 논문은 가속 열열화 시험에 의한 광유 함침 절연물의 기계적 특성과 화학적 특성을 비교하였다. 가속 열열화 시험에 사용된 절연물은 셀룰로오스 절연지와 광유를 사용하였고, 가속 열열화 시험 방법은 ANSI/IEEE C57.91-1982에 의해 $150^{\circ}C $로 1000시간을 열화하였다. 가속 열열화 시험에 의해 절연재료의 주성분인 셀룰로오스 절연지는 열화로 인해 글루코시딕 결합체가 깨진다. 이때 생성된 셀룰로오스 절연지의 클루코오스 분해 생성물 분석을 위해 평균 중합도법을 사용하였고, 기계적인 특성은 인장강도법을 수행 하였다.
한글 혹은 영어 문자열을 입력할 때 입력 모드를 수동으로 전환하지 않더라도 입력된 문자열이 한글인지, 영어인지를 자동으로 판단하여 해당 문자열로 변환하는 방법을 제안한다. 한글 문자열일 확률을 계산하기 위해 음절 구성 요건과 음절 빈도 정보를 이용하고, 영어 문자열일 확률을 계산하기 위해 영어 bigram 및 trigram 정보를 이용한다. 또한, 한글과 영어가 혼합된 문자열은 한글일 확률과 영어일 확률이 교차되는 경계 위치를 인식함으로써 혼합 문자열을 생성한다.
한국어의 발음은 형태${\cdot}$음운론적 환경에 따라 다양하게 변화하므로 혼란을 일으키는 경우가 많다. 이에 표준발음법을 바탕으로 올바른 발음을 제시하는 한국어 표준 발음 변환기를 구현한다. 특히 본 논문에서는 세계적으로 널리 쓰이는 IPA를 활용하여 발음열을 생성해, 한국어 발음의 미세한 차이까지 표기하고, 모국어 화자뿐만 아니라 외국인 학습자들도 대상으로 하기에 적합하도록 하였다. 형태소 분석 정보, 어절 간 영향 정보 등을 활용하여 발음열 생성하였고. 발음열 생성 정확도는 98.09%였다.
본 연구는 텍스트 분석 기반 자동 발음열 생성 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로 예외 단어 선별 작업을 제안한다. 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운 규칙 적용, 예외 규칙 적용, 일반음운 규칙 적용의 순서로 이루어진다. 이 때 예외 규칙은 예외사전을 검색하여 해당 어휘가 있을 때에만 적용하게 되는데, 예외 단어는 일정한 예외 환경에서만 나타난다. 본 시스템의 예외 사전에 있는 예외 단어는 5만여 어휘 연세사전에서 예외 환경에 해당하는 28,486개의 어휘 중, 총 2,931개의 예외 단어를 선별하였다. 본 시스템의 성능 평가는 ETRI 2,385, PBS 1,637 어절을 사용하였는데 실험 결과 각각 99.8%, 99.9%의 정확도를 보였고, 0.1% 의 오류는 예외 규칙 중에 하나인 어휘적 경음화 현상에서 나타났다. 따라서 예외 사전을 보다 정확하게 만드는 방법인, 예외 단어 선별 작업을 통해 본 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. (중략)
SiH4와 Si2H6를 1-3 Torr 정도의 저압에서 열분해시켰을 때, 반응물의 농도 변화를 살펴보고 이로부터 열분해의 반응 기구를 예측하였다. 분석기로는 질량 분석기를 이용하였으며, 분해 온도 범위는 SiH4의 경우는 $350~475^{\circ}C$, Si2H6의 경우는 275-375$^{\circ}C$이었다. SiH4의 분해 양상은 1차 비가역 반응에 잘 들어 맞았으며, 그 속도 상수는 문헌에 보고되어 있는 상압에서의 속도보다 작았다. Si2H6는 낮은 온도 범위에서도 잘 분해되었으며, 중간 생성물로 많은 양의 SiH4를 만들었다. 그리고, SiH4는 고분자화되는 반응을 거치지 않고 고체실리콘을 생성하지만, Si2H6는 중간 생성물로 만들어진 SiH4와 SiH2에 의하여, 고분자화 반응을 거쳐서 고체실리콘을 만들 수 있음을 알았다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 임의 계수의 이동평균 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 응용분야와 분석하려고 하는 시계열 데이터의 특성에 따라 잡음의 영향을 줄이는 정도와 경향을 파악하는 주기가 달라지므로 이동평균 계수의 선택도 달라진다. 본 논문에서는 하나의 이동평균 계수에 대해서 생성한 인덱스만을 이용하여 인덱스가 생성되어 있지 않은 계수에 대해서도 탐색을 수행하는 방법을 제안한다. 이때, 제안된 탐색 기법이 질의 결과로 반환되어야 할 서브시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 실험 결과, 모든 이동평균 계수에 대해 인덱스가 생성되어 있는 경우와 비교하여 탐색 성능의 저하는 42%이내였으며, 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 초대 2.7배 우수하였다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.
용접능률의 향상을 위한 대입열용접법의 적용은 과도한 입열량으로 인하여 용접부의 인성이 저 하한다는 점에서 그 적용에 주의를 요한다. 본 보에서는 대입열용접시 열영향부의 인성 저하의 원인과 그 대책을 강재의 측면에서 검토하였다. 고장력강을 용접하면 입열량이 증가함에 따라 오스테나이트 결정립이 조대화되고 상부 베이나이트와 도상 마르텐사이트가 생성되어 인성이 저하한다. 그 대책으로서는 용접 열싸이클과정중 안정한 질화물, 산화물등을 모재에 미세분산시켜 오스테나이트 결정립 성장을 억제하고, 페라이트, 펄라이트 변태를 촉진시킨다. 이러한 석출물의 형성을 위해서는 주로 Ti, Ca, REM, B등의 합금원소가 이용된다. 소입성이 높은 주질고장력 강에서는 석출물의 분산에 의한 페라이트의 변태 촉진 보다는 Mn, Ni, Cr, Mo, V등의 합금원 소를 첨가하여 소입성을 높여 인성이 우수한 하부 베이나이트 조직을 형성하든가, 탄소량을 저 감시켜 도상 마르텐사이트의 생성을 억제하므로서 인성을 확보한다. 현재 국내에서 제조되고 있는 대입열용접용강중 인장강도 50kgf/mm$^{2}$급강은 기본적으로 용접부 인성이 우수한 TMCP법으로 제조되며, Ti등을 첨가하여 석출물의 효과를 이용하고 N을 억제하여 기지의 인 성을 향상시키는 등의 방법을 병용하고 있다. 인장강도 60kgf/mm$^{2}$ 급강은 조질처리에 의하여 제조되며, 50kgf/mm$^{2}$급강과 같이 Ti, B등의 첨가에 의한 석출물의 효과를 이용 하고 있다.
산${\cdot}$염기용매분배법과 규소산 칼럼 크로마토그라피법 및 용융 실리카모세관 칼럼크로마토그라피, 질량분석법을 사용하며 셀룰로오스와 리그닌의 열분해생성물중의 여러고리 방향족 화합물의 분리와 동정을 수행하였다. 16가지의 여러고리 방향족 화합물이 머무른 계수와 질량스펙트럼데이타에 의해서 확인되었다. 두가지 물질 모두에서 같은 종류의 여러고리 방향족 화합물이 생성되었으며, 그 함량에 있어서는 리그닌에서 훨씬 많은량이 생성되었다. 극히 발암성인 질소 및 유황을 함유하는 헤테로 고리 방향족 화합물은 거의 생성되지 않았다.
테이블 데이터는 일반적으로 헤더와 데이터로 구성되며, 헤더는 데이터의 구조와 내용을 이해하는데 중요한 역할을 한다. 하지만 웹 스크래핑 등을 통해 얻은 데이터와 같이 다양한 상황에서 헤더 정보가 누락될 수 있다. 수동으로 헤더를 생성하는 것은 시간이 많이 걸리고 비효율적이기 때문에, 본 논문에서는 자동으로 헤더를 생성하는 태스크를 정의하고 이를 해결하기 위한 모델을 제안한다. 이 모델은 BART를 기반으로 각 열을 구성하는 텍스트와 열 간의 관계를 분석하여 헤더 텍스트를 생성한다. 이 과정을 통해 테이블 데이터의 구성요소 간의 관계에 대해 이해하고, 테이블 데이터의 헤더를 생성하여 다양한 애플리케이션에서의 활용할 수 있다. 실험을 통해 그 성능을 평가한 결과, 테이블 구조 정보를 종합적으로 활용하는 것이 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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