사다리형 SAW 필터의 개발을 위해서 종래에는 설계변수 하나하나를 변화시켜 시행착오식으로 사양을 만족시키는 값을 찾아야만 하였다. 본 연구에서는 주어진 사양을 만족시킬 수 있는 사다리형 SAW 필터의 패턴을 자동으로 설계하는 최적 설계법을 개발하였다. 우선 Smith 등가회로 해석법을 이용하여 사다리형 SAW 필터용 해석 프로그램을 제작하였으며, 그 프로그램에 의한 시뮬레이션 결과를 실제 제작된 시작품의 성능과 비교해 봄으로써 타당성을 검증하였다. 이 해석 프로그램을 바탕으로 설계변수의 조정에 따른 성능변수의 변화 경향을 분석함으로써 최적 설계 알고리즘을 개발하였으며. 그 타당성 및 효용성을 기 상용화된 제품들에 대해 시험 설계해 봄으로써 증명하였다.
축소형 2차목 초음속 디퓨저를 설계/제작하여 디퓨저 주요 설계 변수에 따른 성능 특성 변화를 파악하고자 한다. 디퓨저 주요 설계 변수로 디퓨저 입구 길이(Ld), 2차목 길이(Lst), 확산부 길이(Ls)를 선정하였고, 상온의 질소를 사용한 실험을 통하여 디퓨저 성능 특성을 파악하였다. 실험 결과 디퓨저 입구 길이에 따른 변화는 크게 없었으며, 2차목 길이, 확산부 길이에 따라서 시동압력의 영향이 있었고, 2차목 길이대 2차목 직경비(Lst/Dst)가 8 이상에서는 시동압력의 변화가 없는 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 대류열전달계수값들이 모두 서로 다르게 주어지는 직선핀 에서의 3차원 과도열전도문제를 변수분리법과 Laplace 변환법을 사용하여 해석함 으로써 핀내부에서의 과도온도분포 및 핀베이스를 통한 과도열유동량에 대한 정확 해를 구하고 직선핀의 과도응답특성에 미치는 관련 매개변수들의 효과와 정상 상태 조건하에서 각종 기하학적 및 열적 매개변수들이 핀성능에 미치는 영향을 조사하였다.
본 연구는 데이터의 품질이 인공지능(AI) 성능에 미치는 영향을 검토한다. 이를 위해, 데이터 특성변수(Feature)의 유사도와 클래스(Class) 구성의 불균형을 고려한 모의실험(Simulation)을 통해 라벨링 오류 수준이 인공지능의 성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 그 결과, 특성변수 간 유사성이 높은 데이터에서는 특성 변수 간 유사성이 낮은 데이터에 비해 라벨링 정확도에 더 민감하게 반응하였으며, 클래스 불균형이 증가함에 따라 인공지능 정확도가 급격히 감소되는 경향을 관찰하였다. 이는 인공지능 학습데이터의 품질평가 기준 및 관련 연구를 위한 기초자료가 될 것이다.
수중 시역전 통신기법은 복잡한 수중채널환경에서 정합장 처리를 통해 수신단의 구조가 간단하면서 전송성능을 높이기 때문에 많은 연구가 진행되어 왔으나 디지털 시역전 통신을 하기 위한 전송변수에 대한 연구가 부족하다. 본 논문은 수중시역전 채널과 전송방식을 분석하여 시역전 통신이 공간 다이버서티 이득을 얻을 수 있음을 보였다. 그리고 디지털 시역전 전송 시 전송심볼간의 간섭을 회피하여 최적의 성능을 얻을 수 있는 통신변수인 심볼 구간, 프레임의 길이 및 전송 프로토콜에 대한 설계방법을 제안한다. 전산모의실험을 통해 제안된 설계변수를 이용한 시역전 통신에서의 전송심볼간 간섭효과를 보였다. 또한 보다 많은 트랜스듀서를 사용할수록 시역전 효과에 의해 부정합 신호경로의 개수와 크기가 줄어 ISI의 효과가 감소함을 보였다.
랜덤포레스트는 여러 의사결정나무 모형들을 융합하여 안정성과 예측력을 높여주기 때문에 종종 사용되는 방법이다. 예측력을 증가시키는 반면 해석의 용이성을 희생하기 때문에 이를 보상하기 위해 변수의 중요도를 제공한다. 변수의 중요도는 랜덤포레스트를 구축할 때 변수가 얼마나 중요한 역할을 하는지를 알려 준다. 그러나 어떤 예측변수가 다른 예측변수들과 상관되어 있을 때 기존 알고리즘의 변수중요도는 왜곡될 수 있다. 상관된 예측변수들의 하향 편향은 예측변수의 중요도를 실제 중요도보다 낮게 측정하게 한다. 우리는 기존 알고리즘을 수정하여 상관 예측변수의 하향 편향을 회복하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 모의 자료에 의해 증명되고 실제 자료에 의해 설명된다.
본 연구에서는 초고집적 반도체소자의 제작을 위해 기존 건식 식각장비를 미래의 유명한 식각장비로서 부각될 ECR(Electron Cyclotron Resonance)형 플라즈마 식각기로의 구조 및 성능 개선을 위해 플라즈마 발생실, 이를 둘러싸는 자기장 형성코일, 그리고 공정반응실의 주요한 설계변수를 추출하여 이론적 계산에 의해 최적화함으로써, 차후 prototype ECR 건식 식각장치를 제작하기 위한 기반기술을 구축하였다.
H-SVM은 입력변수들이 그룹화 되어 있는 경우 분류함수의 추정에서 그룹 및 그룹 내의 변수선택을 동시에 할 수 있는 방법론이다. 그러나 H-SVM은 입력변수들의 중요도에 상관없이 모든 변수들을 동일하게 축소 추정하기 때문에 추정의 효율성이 감소될 수 있다. 또한, 집단별 개체수가 상이한 불균형 자료의 분류분석에서는 분류함수가 편향되어 추정되므로 소수집단의 예측력이 하락할 수 있다. 이러한 문제점들을 보완하기 위해 본 논문에서는 적응적 조율모수를 사용하여 변수선택의 성능을 개선하고 집단별 오분류 비용을 차등적으로 부여하는 WAH-SVM을 제안하였다. 또한, 모의실험과 실제자료 분석을 통하여 제안한 모형과 기존 방법론들의 성능 비교하였으며, 제안한 모형의 유용성과 활용 가능성 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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