박막 실리콘 태양전지에 입사한 빛 중 흡수층인 진성 비정질 실리콘층(i-a-Si)에 흡수된 빛은 출력으로 변환되나, 기타의 층에서 흡수된 빛은 손실 성분이 된다. 이 중 흡수 손실이 큰 층은 도핑 층(p-a-SiC 및 n-a-Si)들인데, 이 들의 흡수 손실을 측정된 광학함수를 이용해 계산해 보면 Fig. 1과 같이 나타난다. p-a-SiC은 광 입사부에 위치하여 단파장 영역의 흡수 손실을 일으키고, n-a-Si 은 태양전지의 후면에 위치하여 장파장 영역의 흡수손실을 일으킨다. 이러한 도핑층에서의 흡수 손실을 제거 또는 개선하기 위해 도핑층의 재료를 기존 재료보다 광학적 밴드갭이 큰 재료로 대체하여 개선하는 방안에 대해 논하고자 한다. 금속 산화물의 밴드갭은 실리콘 화합물에 비하여 대체로 큰 값을 가지기 때문에 이를 기존의 실리콘 화합물 대신으로 사용한다면 광학적 흡수 손실을 효과적으로 줄일 수 있다. 단, 이때 태양전지의 광 전압을 결정하는 인자가 p층과 n층 사이의 일함수 차이에 해당하므로, p층의 대체층으로 사용 가능한 금속 산화물은 일함수가 큰(>5 eV) 재료 중에서 선택하는 것이 적합하며, n층의 대체층으로 사용 가능한 금속 산화물은 일함수가 작은(< 4.2 eV) 재료 중에서 선택하는 것이 적합하다. Table 1에서 p층과 n층 대체용 금속산화물의 후보들을 정리하였다. 먼저 도핑층에서의 광 흡수가 광손실이 될 수 밖에 없는 물리적 근거에 대해서 논하고, 그 실험적인 증명을 제시한다. 이러한 개념을 바탕으로 도핑층의 내부 전기장의 방향을 제어하여 전자-정공쌍을 분리 수집하는 방법을 실험적으로 구현하였다. 이어서 금속 산화물을 부분적으로 대체하여 흡수 손실을 개선하는 방안을 제시한다. WOx, NiOx, N doped ZnO 등을 적용하여 그 효과를 비교 검토하였다. 끝으로 금속산화믈 대체 또는 쇼트키 접합을 적용하여 도핑층의 광 흡수를 줄이고 효율을 향상하는 방안을 제시한다. 그 사례로서 WOx, MoOx, LiF/Al의 적용결과를 살펴보고 추가 개선방안에 대해 토의할 것이다. 결론적으로 광학적 밴드갭이 큰 재료를 도핑층 대신 사용하여 흡수 손실을 줄이는 것이 가능하다는 것을 알 수 있고, 이 때 일함수 조건이 만족이 되면 광 전압의 손실도 최소화할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다. 현재까지 연구의 한계와 문제점을 정리하고, 추가 연구에 의한 개선 가능성 및 실용화 개발과의 연관관계 등을 제시할 것이다.
영역 기반의 영상 압축 방법으로 quadtree 분할 압축 방법이 있다[1][2]. 이 방법은 낮은 bpp환경의 손실 압축에서 우수한 압축성능을 나타내지만 무손실이나 혹은 손실이 거의 없는 그레이 영상 압축에는 적당하지 않다. 본 논문에서는 quadtree 분할 압축을 예측자 및 F함수와 함께 사용하여 무손실이면서 우수한 압축성능을 가지는 무손실 압축 방법을 제안한다.
우리가 소비하는 식량의 확보는 단위 수량의 증대 뿐만 아니라, 생산이후 수확, 조제가공 및 건조 저장과정에서의 곡물 손실 방지 또는 감소로 인한 간접 증산으로도 이룩될 수 있는데, 현재 우리나라에서는 수확 이후의 곡물 손실량이 전체 생산량의 약 11%에 달하는 것으로 추정되고 있다(12). 여기서 식량의 중요 손실원으로 기계적 원인과 곡물 자체의 특성에 의한 두가지 요인을 고려할 수 있다. 따라서 쌀의 물리적 특성이 규명되면 각 과정에서 발생되는 기계적 손실을 더욱 줄일 수 있을 것이다. 이러한 중요성에도 불구하고 지금까지 우리나라에서는 벼의 물리적 특성에 관한 연구가 거의 없는 실정이다. 특히 우리나라에 많이 보급되고 있는 통일계 품종은 관행 품종에 비하여 물리적 특성이 크게 다르다고 인정되고 있다. 따라서 본 연구는 벼와 현미의 특성을 기계적 및 유동학적 측면에서 함수율 및 품종별로 규명하여, 농업기계의 설계 및 작동조건, 그리고, 조제가공의 기초적 자료로 제시하고자 하였다. 실험 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 준 정하중의 압축시험에서 함수율은 벼와 현미의 기계적 및 유동학적 특성에 큰 영향을 미쳤으며, 특히 높은 함수율에서는 점성적인 특성이, 낮은 함수율에서는 탄성적인 특성이 나타났다. 2. 벼와 현미의 함수율이 24-12% (습량기준)의 범위에 있을 때 현미의 항복점은 2.0-7.2kg, 벼의 항복점은 2.5-7.6kg을 나타냈으며, 전반적으로 현미보다 벼의 항복점이 0.5-1kg 더 높았다. 또한 함수율이 18%(습량기준) 이하에서는 일반계 품종이 통일계 품종보다 압축 강도가 더 높았으나 18% 이상의 높은 함수율에서는 더 낮게 나타났다. 그리고 낮은 함수율에서 현미의 항복점은 현미 두께 대 길이의 비의 증가에 따라 직선적으로 감소하였다. 3. 현미의 최대압축 강도는 함수율 24-12%(습량기준)의 범위에서 2.94-10.4kg을 나타냈으며, 14% 수준의 낮은 함수율에서는 현미의 최대 압축 강도는 5.66-11.4kg으로 품종간에 높은 유의성이 있었다. 따라서 벼와 현미의 크기가 최대 압축 강도에 큰 영향을 미친 것으로 사료된다. 4. 함수율 12-24%(습량기준)의 범위에서, 현미의 항복점에서 변형은 0.20-0.40mm를 나타냈으며, 함수율이 약 17%일 때 최소치를 보였다. 벼의 항복점에서 변형은 0.20-0.41mm 였으며 통일계 품종이 일반계 품종보다 변형이 더 많이 생겼다. 5. 함수율 24-12%(습량기준)의 범위에서, 일반계 품종의 레질리언스(resilience)는 $0.142-0.603kg{\cdot}mm$, 통일계 품종의 레질리언스는 $0.229-0.601kg{\cdot}mm$로 나타났다. 함수율이 19% 이하에서는 일반계 품종이 통일계 품종보다 더 높게 나타났으며 19% 이상에서는 반대 현상이 일어났다. 또한 14%의 낮은 함수율에서, 현미의 레질리언스는 현미 두께 대 길이의 비의 증가에 따라 감소하였다. 벼의 레질리언스는 함수율의 감소에 따라 증가했으며, 그 범위는 $0.285-0.850kg{\cdot}mm$이었다. 6. 현미의 터프니스(toughness)는 함수율 24-12%(습량기준)의 범위에서 $0.841-2.795kg{\cdot}mm$이었다. 또한 일반계 품종과 통일계 품종 사이에는 유의성이 없었으나. 품종간에는 높은 유의성이 있었다. 7. 현미의 탄성계수와 스티프니스(stiffness)는 함수율의 감소에 따라 직선적으로 증가하였다. 현미의 함수율이 24-12%(습량기준)의 범위에 있을 때 탄성계수는 $7-40kg/mm^2$, 스티프니스는 8-34kg/mm를 나타냈다.
본 논문에서는 PSK 변조 신호에 대한 위상 잡음 성능 특성을 무한 급수로 전개하여 위상 잡음 분포 함수인 Tikhonov 함수와 Gaussian 함수에 대한 오율 특성을 평가하였으며, 위상 잡음에 의한 성능 손실 분석을 통하여 Tikhonov 함수와 Gaussian 함수에 의한 위상 잡음 영향이 일치하는 복원 반송파 신호대 잡음비 범위를 고찰하였다. 그리고, 주파수 변조 신호의 변조 지수와 위상 잡음의 상관 정의에 의해 1/f$^2$특성을 갖는 위상 잡음 신호를 발생하였으며, 발생된 위상 잡음 신호를 디지털 위성통신시스템 수신기에 적용하여 측정한 위상 잡음에 의한 성능 손실과 위상 잡음 분포 함수에 의해 분석된 성능 열화를 평가하였다
데이터 불균형은 분류 문제에서 흔히 마주치는 문제로, 데이터셋 내의 클래스간 샘플 수의 현저한 차이에서 기인한다. 이러한 데이터 불균형은 일반적으로 분류 모델에서 과적합, 과소적합, 성능 지표의 오해 등의 문제를 야기한다. 이를 해결하기 위한 방법으로는 Resampling, Augmentation, 규제 기법, 손실 함수 조정 등이 있다. 본 논문에서는 손실 함수 조정에 대해 다루며 특히, 불균형 문제를 가진 Multi-Class 블랙박스 동영상 데이터에서 여러 구성의 손실 함수(Cross Entropy, Balanced Cross Entropy, 두 가지 Focal Loss 설정: 𝛼 = 1 및 𝛼 = Balanced, Asymmetric Loss)의 성능을 I3D, R3D_18 모델을 활용하여 비교하였다.
유비쿼터스 환경에서는 다양한 센서로 부터 원거리에 데이터를 전송해야 하는 문제가 제기되어져 왔다. 특히 서로 다른 위치에서 도착한 데이터를 통합하는 과정에서 데이터의 속성 값들이 상이하거나 데이터에 일부 손실이 있는 데이터들도 처리해야 하는 어려운 문제를 가지고 있었다. 본 논문은 이와 같은 데이터들을 대상으로 집락분석 하는 방법을 제시한다. 이 방법의 핵심은 문제에 적합한 목적함수를 정의하고, 이 목적함수를 최적화 할 수 있는 알고리즘을 개발하는데 있다. 목적함수는 OCS 목적함수를 변형하여 사용한다. 이진 값을 가지는 데이터만을 처리할 수 있었던 MFA(Mean Field Annealing)을 연속 값을 가지는 분야에도 적용할 수 있도록 확장한다. 그리고 이를 CMFA이라 명하고 최적화 알고리즘으로 사용한다.
본 논문에서는 열손실에 의한 오차를 배제하기 위하여 원판형시편의 전후면에 서의 열손실과 반경방향의 열손실을 고려하고 2층으로 된 적층재료의 열확산방정식을 Green함수를 이용하여 해석하므로서 피복재료들의 열물성치를 정확하게 측정하기 위한 임의의 축대칭 열원의 펄스를 사용하여 열손실 및 펄스시간의 효과에 의한 오차를 최 소화 할 수 있는 방법을 제시 하고자 한다.
편미분방정식의 해를 구하기 위한 여러 수치해법들의 한계와 순수 데이터 기반 기계학습의 단점을 극복하기 위해 물리정보신경망(physics-informed neural network, PINN)이 제안되었다. 물리정보신경망은 편미분방정식을 손실함수 구성에 직접 활용하여 기계학습 훈련에 물리적 제약을 주는 기법으로 파동방정식 모델링에도 활용될 수 있다. 그러나 물리정보신경망을 이용하여 파동방정식을 풀기 위해서는 신경망 훈련 시 입력에 대한 2차 미분이 수행되어야 하고, 그 결과로 출력되는 파동장은 복잡한 역학적 현상들을 포함하고 있어 섬세한 전략이 필요하다. 이 해설 논문에서는 물리정보신경망의 기본 개념을 설명하고 파동방정식 모델링에 활용하기 위한 고려사항들에 대해 고찰하였다. 이러한 고려사항에는 공간좌표 정규화, 활성함수 선정, 물리손실 추가 전략이 포함된다. 훈련자료의 공간좌표를 정규화한 후 사용하면 파동방정식 모델링을 위한 신경망 훈련에서 초기 조건이 더 정확하게 반영되는 것을 수치 실험을 통해 보였다. 또한 신경망을 통한 파동장 예측에 가장 적절한 활성함수를 선정하기 위해 여러 함수들의 특성을 비교했다. 특성 비교는 각 활성함수들의 입력자료에 대한 미분과 수렴성을 중심으로 이루어졌다. 마지막으로 신경망 훈련 중 손실함수에 물리손실을 추가하는 두가지 시나리오의 결과를 비교하였다. 수치 실험을 통해 훈련 초기부터 물리손실을 활용하는 전략보다 초기 훈련단계 이후부터 물리손실을 적용하는 커리큘럼 기반 학습전략이 효과적이라는 결과를 도출했다. 추가로 이 결과를 물리손실을 전혀 사용하지 않은 훈련 결과와 비교하여 PINN기법의 효과를 확인하였다.
본 연구는 기존 연구에서 초점을 맞춘 1기간 모형과는 달리 2기간 모형에서 위험회피성향의 증가에 따라 노력의 투입에 따라 손실의 크기와 발생확률이 동시에 감소하는 손실통제 노력의 변화를 살펴보고 있다. 노력의 투입과 손실의 발생시점간의 시점 분리를 고려한 본 연구의 가정은 장기에서 위험회피성향의 영향을 관찰할 수 있게 해준다. 그 결과 첫째, 손실함수 및 비용함수에 추가적인 제약이 존재했던 단기 모형인 기존 연구와는 달리 장기에서는 위험회피성향의 증가가 손실통제 노력의 증가를 가져왔다. 둘째, 손실통제 노력을 자가보험 노력 및 자가보호 노력으로 세분화해 볼 때, 위험회피성향의 증가가 자가보험 노력은 증가시키나 자가보호에 미치는 영향이 불분명하던 기존 단기모형의 결과와는 달리, 장기에서는 위험회피성향의 증가로 인해 자가보험 노력 및 자가보호 노력이 모두 증가한다는 것을 알 수 있다. 셋째, 평균이 0인 배경위험이 존재하는 경우 2기간 모형에서 위험회피성향의 증가에 따라 손실통제 노력이 증가할 충분조건은 효용함수가 신중성 조건을 나타내는 것이다.
본 논문에서는 테니스 동호인의 복식경기에 대하여 참여 선수 n이 4의 배수인 경우(n = 4, 8)와 그렇지 않은 경우(n = 5, 7)로 나누어 복식조를 편성하는 방법을 다루었다. 라운드로빙 방식에 기초하여 최초의 복식조를 편성하고, 파트너-상대 표와 ox(경기-휴식) 표를 이용하여 일반적으로 좋아하는 경기 진행패턴에 따른 손실함수를 정의하고 정의 된 손실함수 값을 최소로 하는 복식조 및 경기순서를 결정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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