본 연구에서는 3차원 전산유체역학 (3-D computational fluid dynamics, CFD)을 이용하여 고체고분자전해질형연료전지 (proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)의 기체유로에 대한 성능에 관한 전산모사를 실시하였다. 또한 이 전산모사를 통하여 유체의 농도와 압력분포, 그리고 전류밀도의 분포 등 각종 분포에 관하여 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 단일유로와 5개의 유로를 비교분석 하였다. 그 결과 5개의 유로가 단일유로에 비하여 각종 분포들이 균일하였고, 성능 또한 월등하였다. 특히 단일유로에서는 물질전달에의한 성능저하 영역에서 매우 낮은 성능을 확인할 수 있었고 반면 5개의 유로에서는 이 부분을 극복하여 보다 높은 성능을 확인할 수 있었다.
다중 컴퓨터 연결망의 성능은 그 위상에 따라 크게 좌우되는데 현재까지 연구된 많은 연결망중에서 특히 하이퍼큐브 연결망은 노드수에 비해 비교적 적은 차수와 지름을 갖고 symmetric 하며 순환적 구성 (recursive decomposition structure) 특성을 갖고 있어 여러가지 알고리즘의 사상이 용이하여 많이 사용되고 있다. 여기서는 $Akers^2$ 등에 의해 제안되어 스타 그래프 (star graph) 에 대해 성능분석을 하였다. 분석 척도로는 노드간 평균거리를 사용하였으며 메시지 분포는 $Reed^(1)$가 사용한 분포를 사용하였다. 분석결과 스타 그래프 연결망은 하이퍼큐브와 비슷한 성능을 보였으며 노드 수가 많아질수록 더 나은 성능을 보였다.
본 논문에서는 내부 스피드업을 갖는 배처-베니안 망 스위칭 구조에 관한 분석적 모델을 제안하고 성능분석 결과를 제시한다. 또한, 이 모델에서 다양한 큐잉 기법들이 다른 트래픽 분포하에서 비교된다. 높은 스위칭 스피드업을 갖는 배처-베니안 망에서, 입력 및 출력 트래픽 분포에 영향을 받는 버퍼링 기법의 성능은 전체 스위칭 망의 성능에 커다란 영향을 주게 된다. 따라서 본 고에서는 제안된 모델링 기법을 사용하여 베니안 망들의 큐잉 기법을 분석하며, 큐잉 기법을 통하여 큐잉 성능과 입력 트래픽의 관계를 규명한다.
본 논문은 철도차량 안전의 핵심 요소인 제동성능을 확인하는 평가방법의 비교와 제동성능에 영향을 미치는 차륜과 레일의 마찰계수의 분포가 감속도에 미치는 영향을 분석하고 열차 편성에 따른 감속도의 분포를 예측하였다. 제동성능의 평가는 실제 운행중인 도시철도차량의 실차 시험을 통하여 제동시 제동거리와 제동시간을 측정해서 감속도를 산출하는 제동성능 평가방법과 UIC 544-1에 따른 제동중량비율을 이용한 평가 방법에 대하여 두 방법을 서로 비교하여 장단점을 살펴보았으며 각 방법의 호환성을 검토하였다. 차륜과 레일의 마찰계수 분포를 검토한 확률적 제동모델을 수립하고 제동성능에 가장 큰 영향을 미치는 차륜과 레일의 점착계수 분포가 열차의 편성에 미치는 영향을 분석하였다. 제동중량비율을 이용한 평가방법은 일정 초기 제동속도를 시험한 결과를 다양한 제동초기속도에서의 제동거리로 환산할 수 있어 열차 신호시스템의 설계나 신규 노선에서의 운전 패턴을 설계 검증할 수 있는 기초 자료로 활용이 가능할 것으로 보이며 편성에 따른 감속도의 확률적 분포 예측을 통하여 열차분리 결합등 가변 조성시 감속도의 분포를 예측함에 따라 보다 정밀한 열차신호 설계의 기초자료로 활용가능할 것으로 판단된다.
모든 기계 시스템의 변수는 불확실성을 가지고 이는 시스템 성능에 직접적인 영향을 미칠 뿐 아니라 생산성 감소를 야기한다. 특히 MEMS 시스템의 크기는 매우 작으므로 일반적인 기계 시스템에 비해 제조 공차는 상대적으로 커질 수 밖에 없다. 이 제조 공차에 의한 시스템 변수 불확실성은 MEMS 시스템의 성능과 제조 수율에 영향을 미친다. 본 연구에서는 두 가지의 불확실성 해석법을 이용하여 MEMS 가속도계의 시스템 변수 불확실성에 의한 성능의 불확실성 해석을 수행하고 성능분포 및 제조수율을 예측하였다.
본 논문은 위키피디아로부터 한국어-영어 간 병렬 문장을 추출하기 위해 이질적 언어 자원의 순차적 매칭을 적용한 유사도 계산 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 병렬 문장 추출을 위해 언어 자원별로 유사도를 계산하여 선형 결합하였고, 토픽모델을 이용해 추정한 단어의 토픽 분포를 유사도 계산에 추가로 이용함으로써 병렬 문장 추출 성능을 향상시켰다. 하지만, 이는 언어 자원들이 독립적으로 사용되어 각 언어자원이 가지는 오류가 문장 간 유사도 계산에 반영되는 문제와 관련이 적은 단어 간의 분포가 유사도 계산에 반영되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이질적인 언어 자원들을 이용해 순차적으로 단어를 매칭함으로써 언어 자원들의 독립적인 사용으로 각 자원의 오류가 유사도에 반영되는 문제를 해결하였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용함으로써 관련이 적은 단어의 분포가 반영되는 문제를 해결하였다. 실험을 통해, 언어 자원들을 이용해 순차적으로 매칭한 유사도 계산 방법은 선행 연구에 비해 F1-score 48.4%에서 51.3%로 향상된 성능을 보였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용한 방법은 약 10%에서 34.1%로 향상된 성능을 얻었다. 마지막으로, 제안한 유사도 방법들을 결합함으로써 선행연구의 51.6%에서 2.7%가 향상된 54.3%의 성능을 얻었다.
본 논문은 특정한 LDPC 코드와 특정한 인터리버를 가진 터보 코드의 맥시멈 라이클리후드(maximum-likelihood) 디코딩 성능의 상향 한계를 보인다. 현재까지의 연구는 균등 인터리버의 가정을 하거나 또는 앙상블 코드를 사용하여 LDPC 코드와 터보 코드의 성능 상향 한계를 계산하였다. 이러한 성능 상향 한계는 모든 코드 또는 모든 인터리버에 대한 평균 성능만을 표시하게 된다. 제안된 성능 상향 한계는 단순 한계(simple bound)와 정확한 짧은 거리의 항들을 포함하는 추정된 무게 분포를 기초하고 있다. 만약 둘 중에 하나만 사용하게 되면 정확한 성능 상향 한계를 얻을 수 가 없다.
이 연구에서는 입경이 큰 골재를 사용하면서 2% 이상의 인장변형률 성능을 나타내는 고연성 PE 섬유보강 시멘트 복합체 개발을 목적으로 골재의 크기와 입도분포에 따른 고연성 섬유보강 시멘트 복합체의 인장거동 특성을 살펴보고자 하였다. 0.6 mm 이하의 입경들로 구성된 규사를 사용한 배합을 기준으로 최대입경 2.36 mm, 4.75 mm, 5.6 mm, 6.7 mm의 강모래 및 강자갈을 사용한 배합을 비교하여 성능평가를 실시하였다. 골재의 입도분포는 수정 A&A 모델에 기반한 최적입도분포곡선에 가깝도록 세분화된 입경별 혼합비율을 조절하였다. 직접인장실험을 통해 구한 인장거동은 모든 배합에서 뚜렷한 인장변형률 경화 거동을 보였다. 골재 입경별 혼합비율을 조절하여 입도분포가 최적곡선에 가깝도록 한 경우에는 모든 배합에서 규사를 사용한 경우보다 높은 인장변형률 성능을 나타내었다. 또한 골재의 최대입경이 커서 입도분포가 넓을수록 높은 인장변형률 성능을 보였으며, 최대입경 5.6 mm, 6.7 mm의 굵은 골재를 포함하는 경우 각각 4.83%와 5.89%의 매우 높은 인장변형률 성능을 나타내었다. 이 연구를 통해 적절한 입도분포 조절을 통해 굵은 골재를 사용하면서도 고연성 섬유보강 시멘트 복합체의 제조가 가능함을 보였다.
Edge Histogram Descriptor는 image의 edge 분포 정보를 표현하며 방향성을 가지는 Bio Image 검색에 있어 높은 검색 성능을 나타낸다. 그러나 Bio Image의 객체 분포의 특성으로 인해 지역적 edge 분포 비교는 충분한 검색 성능을 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 특징 block을 이용한 효율적인 검색 알고리즘을 제안한다. Local histogram으로부터 Global bin을 얻어 image의 대표 방향성을 선정하고 특징 block을 선정한다. 특징 block의 비교는 edge 분포와 함께 주요 객체의 위치 정보를 더하는 효과를 가진다. Bio Image의 검색 실험에서 제안 알고리즘은 향상된 검색 성능을 보여준다. 또한 Bio image 검색을 위한 descriptor 조합 연구에도 적용 가능하여 검색 효율을 기대할 수 있다.
부싱의 형상에 따라 전계 분포를 비교하여 가장 효율적인 형상을 설계하고자 하였다. 본 연구에서 형상 변화는 12 조건이며 전극 길이의 변화로 벡터 분포도는 0.7[%], 전계 분포도는 약 $21{\sim}26[%]$의 절연 성능을 향상시킬 수 있었다. 그리고 고압부 절연물 두께의 변화는 벡터 분포도는 2[%], 전계 분포도는 약 $23{\sim}43[%]$의 절연 성능을 향상시킬 수 있었다. 따라서 조건변화에 따라 절연성능이 향상되는 것을 알 수 있으므로 부분방전 개시전압 소멸전압을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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