최근 자동차용 청정 연료로서의 이용 가능성으로 주목받는 디메틸에테르를 액상 혼합 반응기에서 직접 합성 가스로부터 합성하였다. 메탄올 함성촉매와 감마알루미나의 혼성촉매를 사용한 결과, $H_2$/CO=1일 때, 메탄올 함성 촉매와 탈수촉매의 비가 8:2인 경우, 가장 높은 메탄옥 환산 생산량을 보였다. 또한 공간속도의 변화에 따른 디메틸에테르, 메탄올, 이산화탄소, 메탄 등 각 생성물에 대한 선택도의 변화는 거의 없이 일정하였다. 메탄옥 합성 반응 촉매만을 사용한 경우, 생성물 중 각 성분의 선택도는 반응가스의 공간속도에 따라 달라졌는데, 반응가스의 공간속도가 작아지면 생성물 중 디메틸에테르의 선택도는 변화가 없었으나, 이산화탄소의 발생량이 많고 메탄올의 생성이 적어졌다. 동일한 반응 조건에서 액상 반응과 시강 반응을 비교한 결과, DME 수율이 액상의 경우가 더 높았다.
염소와 불소 혼합가스와 펄스 직류 전원 플라즈마를 이용하여 GaAs/$Al_{0.2}Ga_{0.8}As$의 선택적 식각을 연구하였다. 식각 주요 공정 변수는 혼합 플라즈마에서 불소 가스의 유량(0~50%) 이었다. 다른 공정 조건은 공정 압력, 펄스 파워, 펄스 주파수, 리버스 시간이 이 있다. 저진공(~100 mTorr) 플라즈마에 대한 연구로 한정하여 기계적 펌프만을 사용하여 공정을 진행하였다. 오실로스코프(Oscilloscope) 데이터에 의하면 가스의 조성 변화에도 척에 걸리는 입력 전압과 전류가 거의 변화가 없었다. $BCl_3/SF_6$플라즈마에서 $SF_6$가스가 10%의 조성에서 GaAs와 $Al_{0.2}Ga_{0.8}As$의 식각 선택비가 약 50:1로 우수한 결과를 나타내었다. 혼합 플라즈마에서 $SF_6$가스의 증가는 GaAs의 식각율과 선택도를 감소시켰다. 그리고 불소 성분 가스의 조성비가 일정량 이상일 경우에는 GaAs와 $Al_{0.2}Ga_{0.8}As$가 거의 식각되지 않았다. 위의 결과들을 종합적으로 보면 펄스 직류 전원 $BCl_3/SF_6$플라즈마에서 불소의 조성비는 GaAs의 선택적 식각에서 중요한 역할을 함을 알 수 있었다.
생물학자들은 시간에 따라 발현 수준이 변화하는 유전자의 군집화를 시도하고 있다. 지금까지는 마이크로어레이 자료의 군집분석에 관한 연구의 경우 군집 방법 자체를 비교하는 연구가 주를 이루었다. 그러나 군집화 이전에 의미있는 변화를 보이는 유전자 선택에 따라 군집화 결과가 달라지기 때문에, 군집 분석에 있어서 유전자 선택 단계도 중요하게 고려되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 시간 경로 마이크로어레이 자료를 군집 분석하는데 있어서 유전자 선택, 군집 방법 선택, 군집평가 방법 선택 등 3가지 요인을 고려한 폭 넓은 비교 연구를 하였다.
차세대 집적회로 제조공정에 있어 핵심기술인 선택적 단결정 실리콘 성장공정에 대한 이동현상, 열역학, 미시적 전산모사를 수행하여 다각적인 분석과 이해를 시도하였다. 첫째, 실리콘 단결정 성장 공 정에 가장 많이 사용되는 배럴 반응기를 대상으로 유한 요소법을 이용하여 이동현상적 이론연구를 수행 하였다. 반응기내의 기체속도 분포, SiH2Cl2 농도분포를 각각 구하였으며 압력, 기판온도, 총유량 HCl 유 량변화 등의주요공정변수가 증착율과 균일도 지수에 미치는 영햐을 고찰하였다. 이러한 연구를 통하여 저온, 저압, 총유량이 많고 첨가되는 HCl 유량이 작은 경우가 균일도 확보를 위하여 적합한 조업조건임 을 알수 있었다. 둘째 Si-H-Cl 계에 대한 열역학적 기체의 Cl/H비가 낮은 경우가 선택적 실리콘 증착 에 적합함을 알수 있었다. 셋째, Monte Carlo법을 이용한 선택적 실리콘 미세박막 성장패턴에 관한 이 론 연구를 수행하여 종횡비, 재방출, 표면확산에 따른 박막증착 패턴의 변화를 고찰하였으며 표면확산이 선택도 상실 현상의 중요한 원인이 될 수 있음을 발견하였다. 또한 최상의 선택도 확보를위해서는 낮은 부착계수와 낮은 표면확산계수를 유지해야 됨을 알수 있었다.
지난 20여년간 화물수송 분야에는 큰 변화가 있었다. 수송 공급 측면에서는 보다 다양하고 기술적으로 앞선 수송수단들이 등장했으며, 수송 수요 측면에서는 로지스틱스 개념의 도입으로 화주들의 보다 높은 수송 서비스가 요구 되었다. 수송수단의 수송 분담에 있어서도 특히 철도에서 공로로의 두드러진 화물이동 현상이 나타났다. 이러한 변화는 수송 현안 해결에 대한 관심을 높이고 화물수송수요 예측기법의 이론적, 개념적인 발달을 가져왔다. 그 중 두드러진 발달은 화주의 행태를 반영하는 행태모형의 개발과 새로운 자료수집 방법 및 자료형태이다. 전통적으로 화물수송 및 교통 연구에 널리 사용된 행태모형은 확률표본을 사용하여 왔으나, 80년대 부터 비확률 표본 사용에 관심이 높아졌다. 그 대표적인 것으로 기반근거 데이터를 들 수 있다. 이 데이터는 제한된 정보를 제공한다는 자료자체의 한계를 지니고 있으나, 자료수집이 용이하고 비용이 저렴하다는 장점을 가지고 있다. 화물수송 분야에서 선택기반 데이터를 이용한 연구는 현재까지 두 편이 발표 되어 있다. 따라서 볼 연구는 선택기반 데이터를 이용한 개별선택모형의 잠재력을 검증하는 것을 그 목적으로 하고, 네 종류의 제조품 그룹을 대상으로 기반근거 데이터를 수집하여 로짓모형을 추정하였으며, 추정결과를 이전 연구들의 결과와 비교하여 그 타당성을 검토 하였다. 추정된 결과는 통계적으로 유의하며 직관적으로 타당한 것으로 나타난다. 또한 그 결과는 문헌의 결과와도 일치하였다. 수송계획에 있어서 자료수집비용 절감의 필요성을 생각할 때 이것은 중요한 의미를 지닌다.
소프트웨어 기업들은 산업발전 초기에 서울의 중심업무지구와 강남을 중심으로 집적하였다. 그러나 초고속통신망의 확산, 집적지의 환경변화, 정부의 산업단지 조성정책 등과 같은 요인으로 기업들의 입지는 변화하고 있다. 본 연구에서는 1997년과 2007년에 조사된 기업편람을 이용하여 소프트웨어 산업의 집적지 변화와 기업이동의 특성을 분석하였다. 분석을 위해서 기존의 면형 자료를 이용한 공간패턴 분석의 단점을 보완하는 점형자료를 이용한 공간군집화 분석을 적용하였다. 연구결과, 형태적으로 소프트웨어 기업의 분포범위는 확장되었으나 집적정도에 있어서는 큰 차이가 나타나지 않았다. 집적지의 변화에 있어서 기업들은 기존의 도심지에서 이탈하여 도시외곽의 집적지들로 변화가 발생하였고 이러한 과정에서 기업의 규모에 따른 집적지 선택의 차이와 기업의 제품주기에 따른 집적지 선택의 양상을 확인하였다.
박막 태양전지의 변환효율을 높이기 위해 전면에는 반사방지막을, 후면에는 고반사막을 적용한다. 태양전지 구조에서 고반사막을 대신하여 선택적 투과막을 적용할 경우 가시광선은 투과하고 적외선은 광 흡수층으로 재반사되기 때문에 변환효율을 향상 시킬 수 있고 동시에 투명 태양전지를 얻을 수 있다. 선택적 투과 특성을 보이는 지르코니아 박막의 광학적 특성이 이미 보고된 바 있으며, 본 연구에서는 반응성 스퍼터링 방식을 이용하여 지르코니아 박막을 증착하고 산소 유량에 따른 광학적 특성을 관찰한 후 이를 통해 선택적 투과막 성장에 적합한 산소 유량 조건을 얻고자 하였다. 산소 유량에 따라 지르코니아 박막의 투과율은 400 nm 이상의 파장에서 약 10%에서 약 85%의 범위에서 변화하였고 반사율은 적외선 영역에서 최소 약 30%에서 최대 약 60%의 수치를 나타내었다. 이러한 결과로부터 반응성 스퍼터링 시 산소 유량이 지르코니아 박막의 광학적 특성 변화에 큰 영향을 미치는 인자임을 확인하였다.
기본적인 단층형 마이크로스트립 패치 안테나 위에 새로운 패치를 두고 그 패치에 코흐 곡선과 같은 프랙탈(fractal) 구조의 슬롯(slot)을 추가하였다. 이러한 구조는 주파수 선택적 평면(FSS, Frequency Selective Surface)의 영향으로 마이크로스트립 패치 안테나의 이득 향상과 더불어 광대역화 기법으로 활용될 수 있다. 향후, 다양한 프랙탈 모양의 슬롯에 의한 주파수 선택적 평면(FSS)의 구조를 변형하여 프랙탈 구조적 변화에 따른 마이크로스트립 안테나의 특성 변화에 대한 연구가 필요하다.
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 효율적으로 탐색하여 이를 모형화함으로써, 유용한 정보로 추출 변환하는 일련의 과정이다. 특히 베이지안 망 (Bayesian Network)은 신경망, 유전자알고리즘 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)를 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 기존에 적용된 바가 없는 데이터마이닝의 베이지안 망을 이용하여 수도권 교통수단선택 모형을 구축한다. 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 사회 경제적 특성과 교통체계 특성을 반영하여 베이지안 망을 이용한 교통수단선택 모형을 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 성과 연령의 구성비가 변하였을 때, 교통수단선택의 변화율(확률)을 예측한다. 이 연구를 통해 현실에서는 내재하나 설명변수간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수들과 교통수단선택간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 교통수단선택 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 교통수단에 대한 정보의 부족으로 인한 교통수단선택 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 다양한 교통정책에 따른 교통수단선택의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 방법론을 개발한다.
물류환경의 급격한 변화와 함께 항만을 둘러싼 환경도 빠르게 변화하고 있다. 이와 같은 항만환경의 급격한 변화는 동북아지역을 중심으로 한 전 세계 컨테이너 물동량의 급속한 증가, 정기선사의 경영전략 변화, 부두운영업의 글로벌화, 물류중심화 선점을 위한 경쟁 격화, 선박기술의 혁신 등으로 나타나고 있다. 항만의 운영 관리 책임자들이 이러한 변화를 예측하고 이에 신속히 대응하지 못하면 그 항만은 경쟁에서 뒤지게 된다. 국내외를 연결하는 항만 간 경쟁은 국제적인 것이 일반적이어서 우리나라 항만뿐만 아니라 이웃나라 항만과의 경쟁에서도 살아남아야 한다. 특히 우리나라 항만은 전 세계적으로 항만 간 경쟁이 가장 치열한 동북아 지역에 위치하고 있어 더욱 강력한 경쟁력을 확보하지 않으면 항만 간 경쟁에 뒤져 국제무대에서 사라질 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 대형항만을 중심으로 이루어진 항만선택결정요인에 대한 기존 연구들을 살펴보고 이를 재고찰하여 중소형항만에 적용시키고 향후 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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