연구에서는 고등학교 과학 교과서에 제시된 화학반응속도 측정을 위한 실험을 수행할 때 관찰되는 현상을 이해함으로써 교과서 실험의 문제점과 그 원인을 분석하여 개선 방안을 제시하였다. 이를 위하여 화학반응속도 측정과 관련된 단원의 교과서 내용을 분석하였으며, 실험을 수행할 때 발견되는 문제점을 실험 분석을 통해 제시하였다. 교과서에 제시된 수상치환법으로 실험을 하였을 때 부피 변화가 지연되어 관찰되는 현상과 반응속도가 초기에 증가하는 현상이 관찰되었다. 이러한 문제를 해결하기 위한 개선된 실험 방법을 제안하였다. 개선된 실험에서 반응속도는 시간에 대해 일정하게 측정되었고, 그 결과를 수소이온 농도와 마그네슘 리본의 표면적의 관점에서 해석하였다.
본 연구에서는 오염물 사고에 대한 신속한 대응을 위하여 입자 분산 모형을 개발 및 개선하고 병렬 프로그램을 적용한 모의 속도 증가와 그 분석을 통하여 속도개선 결과를 평가하였다. 개발된 모형은 전단류 분산이론을 따르면서 수평 혼합 과정은 전단이송, 연직 혼합 과정은 연직배열 알고리즘을 이용한 난류 및 입자 확산을 구현하였다. 오염사고에 신속하게 대응하기 위해 모형 속도 개선을 위하여 OpenMP를 활용한 병렬 프로그래밍으로 멀티코어 적용 알고리즘을 적용하였다. 병렬 프로그래밍 적용 결과, 가상 사행수로에서 기준 소요시간 내로 모의가 가능한 입자 및 활용 코어 개수의 관계를 도출할 수 있었다. 이 연구 결과로 신속한 수질 오염사고 사고대응을 위한 적절한 모의 조건을 구성할 수 있게 되어 모형의 활용성을 증대할 수 있었다.
본 논문에서는 최근접점 탐색 알고리즘(Nearest Neighbor Searching)을 사용하여 고차원에서 질의점을 효과적으로 찾기 위한 방안을 제안한다. 최근접점 탐색에서 정확도와 실행속도는 반비례 관계를 가지며 기존에 제안된 최근접점 탐색 알고리즘의 경우, 차원이 증가할수록 탐색 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 고차원에서 질의점을 탐색할 경우 실행시간이 현저하게 길어진다. 최근접점 탐색을 실세계에서 적용할 경우 정확도도 중요하지만 실행 속도 또한 중요하다. 이 점을 감안하여 본 논문에서는 고차원 데이터를 저차원으로 압축하여 질의점을 탐색하고 압축 이전과 이후의 결과를 비교한 후, 이를 통해 정확성과 실행속도의 관계를 분석한다. 본 논문에서는 제안한 차원 압축을 이용할 경우 정확성이 중요한 요소가 아닌 탐색에서 상당한 실행속도가 개선될 것으로 기대된다.
권선형 유도전동기는 기동시에 충분히 큰 저항을 외부에서 삽입하여 기동전류를 작게하는 동시에 기동 토크를 크게 할 수 있다. 또한, 유도전동기의 각 기동 방식중에서 가장 우수한 시동특성을 가지고 있으며 크레인, 시멘트공장 등 중부하 시동이 요구되는 경우 널리 사용되고 있다. 권선형 유도전동기 드라이브 시스템의 전류, 토크, 위치 및 속도 등의 제어를 위하여 일반적으로 산업현장에서는 Pl 제어기가 많이 적용되고 있다. 그러나 이러한 시스템은 센서 부착시 여러가지 환경적 제약으로 인한 전체시스템의 성능 저하를 가져올 수 있어 이를 개선하기 위한 센서리스 벡터제어가 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 권선형 유도 전동기의 센서리스 벡터제어를 위해 MRAS 기법을 적용하였고, 기존의 MRAS 기법 적용시 발생하는 파라미터 변동에 따른 속도추정오차를 개선하기 위해 센서리스 벡터제어의 속도제어에 크게 영향을 미치는 고정자 저항을 온라인으로 튜닝함으로서 파라미터 변화에 강인한 센서리스 속도제어를 구현하였다. 제안된 기법의 타당성 및 유효성을 디지털 컴퓨터에 의한 시뮬레이션에 의해 확인하였다.
모터의 효율 규제에 따른 영구자석형 동기전동기의 사용확대에 따라서 유도기에 적용되었던 기술들이 동일하게 동기기에도 필요하게 되었다. 이 중에서 정전시 전동기가 자유회전하는 상태에서 복전된 후에 전동기를 재기동할 때 회전자의 현재 속도부터 지령속도로 제어해주는 방법을 속도써치라고 한다. 유도기에 사용되었던 방법을 동기기에 그대로 적용하기에는 무리가 있어 영구자석이 회전시에 발생하는 역기전력을 이용한 회전자 위치 및 속도 판별 방법에 대해서 설명하고 기존의 방법을 최소 자승법을 사용하여 개선하였다.
본 논문에서는 기존의 H.26X 부호화 시의 속도 저하의 원인인 움직임 추정의 높은 복잡도를 개선하여 소프트웨어만으로 실시간 부호화를 하는 방법을 모색하고자 한다. 논문에서는 스탠포드 대학에서 작성한 소프트웨어 부호기를 분석하여 속도를 높이기 위한 해결 방법으로 두 가지 방법으로 접근하였다. 첫째로 부호기의 속도 저하의 원인인 움직임 추정의 시간을 줄이기 위하여 현재 많이 사용되고 있는 4단계 탐색 알고리즘을 개선한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 둘째로 현재 작성된 코드를 인텔사에서 제공하는 ${MMX^{TM}}$ 명령어를 사용, 병렬처리 하여 속도 향상을 꾀하였다.
본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.
본 연구의 목적은 나테글리니드를 함유하는 제형에 있어서 약물방출 속도 및 생체이용률을 개선하는 것이다. 이를 위해, 약물의 결정형의 선택 및 입자 크기의 최적화를 진행하였으며, 약물의 pH 의존적인 용해도를 극복하기 위하여 제형에 pH 조절제를 포함하여 pH에 따른 약물의 용출속도 저하를 개선하고자 하였다. 또한 개선된 약물방출 속도 확인을 위하여 용출시험을 실시하였다. 약물의 결정형에 따른 용출속도를 비교한 결과로는 H-type의 원료가 B-type에 비해 60분에서의 용출률이 6.2% 더 빠르게 나타나는 것을 확인하였으며, 약물의 입도 차에 따라서는 평균입도 $1.13{\mu}m$인 원료가 $2.28{\mu}m$인 원료에 비해 60분에서의 용출률이 약 20% 빠르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 pH 조절제로서 유기산인 푸마르산을 제형에 포함시킨 결과, 용출시험 60분 경과 후 50% 이상의 용출 속도 개선을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 약물의 결정형 및 입도의 조절을 통해 나테글리니드의 용출 속도를 증가시킬 수 있으며, pH 조절제로서 푸마르산을 제형에 적용할 경우 용출속도 개선 측면에서 동반상승 효과를 얻을 수 있다.
게임은 여러 캐릭터와 상태공간을 갖고 있다. 그러므로 학습을 하는데 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하였다. 보상 값을 받아 캐릭터가 학습하게 하여 지능적으로 움직이게 하였다. 학습초기에는 학습속도가 느려진다. 순차예측 알고리즘을 개선하여 학습에 적용하였다. 기존 강화학습으로 구현된 게임과 비교 실험하였다. 실험결과 개선 구현된 게임의 성능이 학습속도 측면에서 30% 까지 향상됨을 알 수 있었다.
본 연구에서는 Karmarkar법의 변형인 Todd&Burrell 알고리즘을 분석하고 이 알고리즘의 수행속도를 증가시키기 위한 몇가지 방안을 제시하였다. 또한, 몇가지 실험을 통하여 제안된 방안들을 비교 분석하였다. 사영행렬의 계산에 QR 분해법과 Cholesky 분해법을 도입함으로써 계산 시간을 줄일 수 있었고, 구내최적화를 위한 개선폭의 결정에 비율검정법과 선형탐색법을 사용함으로써 수행횟수 및 총 수행시간을 줄일 수 있었다. 수행실험을 통하여 알고리즘을 분석한 결과, 수행시간의 대부분을 사영행렬의 계산이 차지하는 것으로 나타나 이론적으로 계산복잡도를 분석한 결과와 일치하였다. 또한, 사영행렬과 개선폭의 결정에 사용된 각 방법들을 실험을 통해 비교 분석한 바로는 사영행렬의 계산에 있어서 Cholesky 분해법이 Gauss소거법이나 QR 분해법을 쓰는 경우보다 우수했으며, 개선폭을 결정하는 데 있어서는 비율검정법이 속도면에서 가장 우수했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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