열전재료는 열-전기가 상호 가역적으로 변하는 재료로서, 최근 에너지 변환소재 분야에서 각광받고 있다. 열전재료의 특성 효율은 무차원 열전 성능지수(dimensionless figure of merit, $ZT={\alpha}2{\sigma}T/{\kappa}$)로 나타낼 수 있다. 여기서 ${\alpha}$는 제벡계수(Seebeck coefficient), ${\sigma}$는 전기전도도(electrical conductivity), ${\kappa}$는 열전도도(thermal conductivity), T는 Kelvin 온도를 나타낸다. 500 K에서 800 K까지의 중온 영역에서 우수한 열전특성을 보이는 $Mg_2X$ (X=Si, Ge, Sn)와 이들의 고용체는 성분원소가 독성이 없고, 매장량이 많아 친환경 열전 재료로 각광받고 있다. $Mg_2X$ 고용체 중 $Mg_2Si_{1-x}Ge_x$는 기존 $Mn_2Si$, $Mg_2Ge$, $Mg_2Sn$계 보다 더 우수한 열전 성능지수를 보인다. 다양한 제조 방법들이 시도되고 있으나, 조성설계 및 구조, 성능 조절의 어려움이 있고, Mg의 산화와 휘발 및 Mg, Si, Ge의 융점 차이가 크고 중력 편석과 반응하지 않은 원소들로 인해 제조가 상당히 어렵다. Sb가 도핑된 $Mg_2Si_{0.5}Ge_{0.5}Sb_y$ (y=0, 0.005, 0.01, 0.02, 0.03) 고용체를 고상반응으로 합성하고 진공열간 압축성형을 통해 성공적으로 제조하였다. 고용 상을 확인하기 위하여 X선 회절분석을 실시하였고, 고용체 형성과 도핑에 따른 전기적 특성변화를 평가하기 위해 Hall 효과를 측정하여 전자 이동특성을 분석하였고, 323~823 K까지 전기전도도, 제벡계수, 열전도도의 측정을 통해 열전 성능지수를 평가하였다.
본 논문은 소나 방정식내의 성능지수를 판단하는 지능형 접근방법을 제안한다. 알 수 없는 수중표적의 거리와 고정적이지 않은 신호초과량은 추적과정에 대해 불확실성을 증가시킨다. 탐지거리와 연관된 신호 초과량의 입력 데이터들을 이용하여, 퍼지집합의 규칙을 세우고, 소나의 수신기로부터 얻어지는 데이터를 퍼지화 된 데이터 집합으로 변화시킨다. 알 수 없는 데이터들에 의해 발생되는 오차값들을 감소시키기 위하여 퍼지 집합으로 변환된 새로운 데이터를 이용한다. 구간별 최소값, 최대값 그리고 평균값이 계산되어, 수중 표적의 거리를 추정하는데 사용된다. 데이터들의 증감에 대한 분석을 통해 표적의 위치와 기동특성을 예측할 수 있다. 제안된 기법의 성능과 효과를 보여주기 위하여 몇 가지 예를 보였다.
본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 가뭄예측의 시공간적인 평가를 수행하였다. 또한 다층 퍼셉트론 인공신경망(Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network, MLP-ANN) 예측 기법을 이용하여 SPI(3), (6)에 대한 선행예보시간별 가뭄 예측을 실시하였다. 입력 자료는 기상청 산하의 59개 관측소에서 관측된 기상자료를 활용하였고, 관측자료 기간은 1976~2015년이다. 예측 모델의 성능평가는 기준점(Threshold)에 따른 가뭄 발생유무와 같은 이진분류 혼동행렬을 구성하여 Receiver Operating Characteristics (ROC) score와 조건부 확률에 따른 F score를 산정하여 예측 성능평가를 수행하였다. 예측성능에 대한 ROC 분석결과 다층 퍼셉트론 인공신경망(MLP-ANN) 모형을 적용한 가뭄예측성능이 매우 우수한 것으로 나타났으며, SPI (3)은 2개월, SPI (6)는 5개월 정도의 선행예측이 충분히 가능한 것으로 나타났다.
본 논문은 객체 검출 알고리즘을 위한 통계치 적응적인 선형 회귀 기반 객체 크기 예측 방법을 제안한다. 기존에 제안된 딥 러닝 기반 객체 검출 알고리즘 중 YOLOv2 및 YOLOv3은 객체의 크기를 예측하기 위하여 네트워크의 마지막 계층에 통계치 적응적인 지수 회귀 모델을 사용한다. 하지만, 지수 회귀 모델은 역전파 과정에서 지수 함수의 특성상 매우 큰 미분값을 네트워크의 파라미터로 전파시킬 수 있는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 미분 값의 발산 문제를 해결하기 위하여 객체 크기 예측을 위한 통계치 적응적인 선형 회귀 모델을 제안한다. 제안하는 통계치 적응적인 선형 회귀 모델은 딥러닝 네트워크의 마지막 계층에 사용되며, 학습 데이터셋에 존재하는 객체들의 크기에 대한 통계치를 이용하여 객체의 크기를 예측한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 YOLOv3 tiny를 기반으로 제안하는 방법을 적용하여 재설계한 네트워크의 검출 성능과 YOLOv3 tiny의 검출 성능을 비교하였으며, 성능 비교를 위한 데이터셋으로는 UFPR-ALPR 데이터셋을 사용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
지수-골롬 부호는 데이터의 무손실 부호화를 위해 사용되는 대표적인 방법으로서 지수 함수 형태로 단일 모드 분포를 가지는 데이터의 부호화에 적합하다. 본 논문에서는 데이터의 분포가 단일 모드가 아닌 이중 모드를 가지는 경우에 적용하기 위해 변형된 지수-골롬 부호를 제안하고 모드의 높이와 모드 사이의 거리에 따른 부호화 성능을 살펴보았으며 실제 데이터에 적용한 실험결과를 제시하였다.
최근 응급의료 서비스의 질 제고에 관심이 높아지고 있는 가운데 응급의료 프로세스의 혁신에 많은 노력을 기울이고 있다. ICT기술의 급속적인 진전에 의해 응급의료 프로세스의 자동화 또는 지능화가 가속화되고 있다. 본 연구는 자원 활용 최적화, 인적오류 최소화 그리고 진료 예측가능성 제고를 고려한 실시간데이터 기반 응급실 운영 방안을 제안한다. 응급실 운영지수-응급 케어지수, 체류 단축지수, 인적오류 유발지수, 대기 인내지수-를 개발하고, 이를 기반으로 한 응급실 운영규칙을 제시한다. 가상의 축소 응급실을 대상으로 시뮬레이션을 실시하여 제안한 운영규칙의 효과성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 응급실 체류시간에서 우수한 성능을 보였다.
가뭄은 사회·경제적으로 매우 큰 피해를 주는 자연재해이며, 그 시작과 발생 지역을 정확하게 예측하는 데 어려운 문제가 있다. 이에 수문 분야에서는 가뭄에 영향을 미치는 수문·기상인자들을 이용하여 다양한 가뭄지수를 개발하였고 이를 활용하여 가뭄 현상을 모니터링하고 예측 및 전망하는데 다양한 노력을 기울이고 있다. 하지만 가뭄지수들은 실제 가뭄이 어떠한 형태로 발생하는지 파악하기에 많은 한계점을 가지고 있다. 이에 최근 들어 미국과 유럽에서는 실제 농업, 환경, 에너지 등과 같은 다양한 분야에 걸쳐 가뭄 피해로 인해 생기는 가뭄 영향을 보다 체계적이고 상세한 데이터 인벤토리로 구축하고 가뭄지수와의 상관관계, 회귀분석과 같은 연구를 통해 가뭄 영향 예측을 시도하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보고서, 데이터베이스, 웹 크롤링(Web-Crawling)을 통한 뉴스 기사 등과 같은 자료를 수집하여 국내 가뭄 영향 인벤토리를 구축하였다. 또한 수문 분야에 널리 사용되고 있는 가뭄지수인 표준 강수 증발산량지수 SPEI(Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index)를 기반으로 지역에 따른 가뭄 영향을 예측하기 위해 최근 로지스틱 회귀모형, Random forest, Support vector machine, XGBoost 등의 다양한 머신러닝 기법을 적용하였다. 각 모형의 성능을 Receiver Operating Characteristic(ROC) 곡선을 통해 평가하여 가뭄 영향 예측에 적절한 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 텍스트 기반의 가뭄 영향 자료와 머신러닝 기법을 통한 가뭄 영향 예측 방법론은 가뭄 재난 관리에 유용한 정보를 제공할 수 있다.
열전변환기술은 폐열을 전기로 변환하는 제벡효과를 이용한 기술이다. 열전변환효율은 재료의 성능에 따라 결정되며 성능지수 $ZT=S^2{\sigma}T/k$로 표현할 수 있다. 여기서 S는 제벡계수, ${\sigma}$는 전기전도도, k는 열전도도, T는 절대온도이다. GeTe계 열전재료는 $200{\sim}500^{\circ}C$에서 쓰이는 중온용 열전재료이다. 높은 성능지수를 가지기 위해서는 파워펙터($S2{\sigma}$)의 향상과 열전도도의 감소가 필요하다. GeTe계 화합물은 Ge의 공공 때문에 높은 캐리어 농도를 가지게 되고, 이로 인해 낮은 제벡계수 값과 높은 열전도도를 가지게 된다. 따라서 GeTe계 화합물의 성능 향상을 위해서는 캐리어농도 제어가 필수적이다. TEM을 통하여 GeTe를 관찰하면 밝고 어두운 콘트라스트들이 형성되어 있는 헤링본구조를 확인 할 수 있다. 콘트라스트를 보여주는 작은 평행사변형 하나는 헤링본구조의 가장 작은 단위인 도메인이며 이 도메인들이 특정한 방향으로 배열되어 콜로니를 형성하고 콜로니들이 특정한 방향으로 배열되어 헤링본구조를 이룬다. 헤링본의 폭과 길이를 제어 할 수 있다면 GeTe계 화합물의 열전특성 향상에 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 GeTe계 화합물내에 도핑원소 첨가를 통한 캐리어 농도제어와 도핑원소 첨가에 따른 헤링본구조의 변화에 관하여 연구하였다.
이 연구에서는 손상된 철근콘크리트 구조물의 구조성능평가를 위한 비선형 유한요소해석 기법을 제시하였다. 사용된 프로그램은 철근콘크리트 구조물의 해석을 위한 RCAHEST이다. 재료적 비선형성에 대해서는 균열콘크리트에 대한 인장, 압축, 전단모델과 콘크리트 속에 있는 철근모델을 조합하여 고려하였다. 그리고 철근콘크리트 구조물의 비탄성거동의 예측에 근거한 손상지수를 제시하였다. 이 연구에서는 손상된 철근콘크리트 구조물의 구조성능을 파악하기 위해 제안한 해석기법을 신뢰성 있는 연구자의 실험결과와 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
본 연구는 건축 및 내구재용 목재인 편백 목재에 붕소/실리콘 졸 화합물을 처리한 후 화재위험성을 연기 유해성에 대하여 연기성능지수(SPI), 연기성장지수(SGI)와 연기강도(SI)를 중심으로 조사하였다. 화합물은 Tetraethoxyorthosilicate를 Boronic acid와 Boric acid 유도체와 반응시켜 합성하였다. 연기 특성은 편백목재에 대하여 Cone calorimeter (ISO 5660-1) 장비를 이용하여 조사하였다. 화재강도는 50 kW/㎡의 외부 열 유속(External heat flux)으로 고정시켰다. 연소 반응 후 측정된 연기성능지수는 편백목재와 비교하여 13.4~126.7% 증가하였다. 연기성능지수에 의한 화재위험성은 편백목재, PBA/Si, IBBA/Si, BA/Si 순서로 감소하였다. 연기성장지수는 편백목재와 비교하여 12.0~57.5% 감소하였다. 연기성장지수에 의한 화재위험성은 편백목재, PBA/Si, IBBA/Si, BA/Si 순서로 낮아졌다. 연기강도에 의한 화재위험성은 3.2~57.8% 감소하였으며 편백목재, PBA/Si, IBBA/Si, BA/Si 순서로 낮아졌다. COpeak 농도는 85~93 ppm였으며 공시편과 비교하여 37~43% 감소하였다. 화재위험성을 연기유해성에 대해 종합적으로 평가하면 편백목재, PBA/Si, IBBA/Si, BA/Si순서로 낮아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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