본 연구는 현재 아주대학교 구내에 건설중인 3T/D 석탄가스화 실증실험장치의 엔지니어링 설계자료 및 실험장치 각 부분의 사양을 종합화하여 최적의 설계조건을 도출하고 향후 스케일 업에 따른 장치변화 및 관련변수를 예측할 수 있는 공정모델을 개발하는데 그 목적이 있다. 모델은 3T/D 석탄가스화 장치와 같이 가스화기부분, 산화제 및 연료의 주입부분, 생성가스의 냉각부, 가스화기 예열부분 및 회분처리부로 구성된다. 개발된 모델에 의해 부분별 대체가능성을 평가하여 최적 조합형태를 제시하였고 결과의 타당성을 입증하기 위해 실제 플랜트의 설계자료와 프로그램에 의한 결과를 비교하였다. 또한 스케일 업 결과 변화폭이 가장 큰 부분은 냉각기의 길이가 냉각수 유입량 증대에 따라 급겨히 변화되어 냉각수 유입을 위한 냉각수 분산장치의 교체가 필요한 것으로 판단되었다.
나노 스케일 벌크 MOSFET의 RF 비선형 특성을 넓은 bias영역에 걸쳐 정확히 예측하기 위하여 내된 비선형 요소들을 가진 엠피리컬 비선형 모델이 새롭게 구축되었다. 먼저, 나노 스케일 벌크 MOSFET에 적합한 파라미터 추출방법을 사용하여 측정된 S-파라미터로부터 bias 종속 내부 파라미터 곡선을 추출하였다. 그 후에 비선형 캐패시턴스 및 전류원 방정식들은 추출된 bias 종속 곡선들과 3차원 fitting함으로서 엠피리컬하게 구하여졌다. 이와 같이 모델된 S-파라미터는 60nm MOSFET의 측정치와 20GHz 까지 아주 잘 일치하였으며, 이는 엠피리컬 나노 MOSFET 모델의 정확도를 증명한다
도시 홍수, 하천 범람, 산사태와 같은 폭우와 관련된 재해는 자주 동시에 발생하며, 각 재해는 서로 다른 범위의 시간 스케일에서 강우 변동성에 민감하게 반응한다. 따라서 재해 복합화 모델링에 적합한 확률 강우 모델은 모든 유형의 재해와 관련된 모든 시간 스케일에서 강우 변동성을 잘 재현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 5분에서 10년 사이의 시간 스케일에서 다양한 강우통계특성을 재현할 수 있는 추계학적 강우 생성기를 제안하였다. 이 모델은 우선 Randomized Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (RBLRP) 모델을 사용하여 미세 규모의 강우량 시계열을 생성한 후, 연속된 폭풍 사이의 상관관계 구조가 유지되도록 폭풍우의 순서를 섞는다. 마지막으로, 별도의 월별 강우량 모델링 결과에 따라 월 단위로 시계열을 재배열한다. 독일 보훔에서 기록된 69년간의 5분 강우량 데이터를 사용하여 본 모형을 검증한 결과, 평균, 분산, 공분산, 왜곡도 및 강우 간헐성은 5분에서 10년에 이르는 시간 스케일에서 체계적인 편향 없이 잘 재현됨은 물론, 5분에서 3일 사이의 시간 스케일에서의 극한 강수량 값도 잘 재현음을 확인하였다. 아울러, 극한 강우 및 산사태에 큰 영향을 주는 극한 강우 발생 전 과거 7일간의 강수량도 정확히 재현되었다.
본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 중요 영역을 표현하는 메쉬 돌출맵(mesh saliency map)을 생성하기 위하여 다중 스케일 평균 곡률 (multi-scale mean curvature)을 기반으로 정의된 전역 희소치(global rarity)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선, 메쉬 모델의 지역 영역 특성을 정의하기 위하여 기존 관련 연구들에서 많이 사용하고 있는 가우시안 가중치 평균곡률(Gaussian-weighted mean curvature)을 5단계 서로 다른 스케일에서 정의하고, 메쉬의 각 정점(vertex)에 대하여 중심주변 연산자(center-surround operator)를 적용하여 5단계 지역 돌출특성(local saliency)을 정의한다. 주어진 메쉬 모델의 전역 희소치를 구하기 위하여 메쉬의 모든 정점쌍 (vertex pair)에 대하여 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 거리를 계산하고, 각 정점별로 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 다른 정점과의 거리의 합으로 전역 희소치를 정의한다. 이러한 전역 희소치를 각 정점의 메쉬 돌출치로 정의한다. 서로 다른 형태의 3차원 모델에 대하여 제안방법에 의한 메쉬 돌출맵과 지역 특성만을 고려한 기존 메쉬 돌출맵을 생성하여 중요 영역 표현 결과를 비교 분석한다.
최적관리방안 (Best Management Practices)은 토양 침식과 비점오염원으로 인한 수질악화를 개선하는 방안으로 널리 이용된다. 모델을 이용하여 토양침식이나 최적관리관행의 잠재적 효과를 추정하는 것은 해당 지역의 전반적인 조건과 문제점을 식별하고 이에 대한 보전계획을 수립하는데 도움이 된다. 그러나 데이터, 특히 GIS (Geographic Information System) 데이터, 데이터 스케일의 문제, 혹은 모델의 선택 등에서 오는 불확실성은 최적관리방안의 효과를 예측하는데 있어서 정확성과 신뢰성을 떨어뜨리고 있다. 따라서 이 논문에서는 수리모델의 발전과 배경, 데이터의 불확실성, 모델의 선택, 그리고 데이터의 스케일 등을 참고문헌을 통하여 전반적으로 정리하고 살펴봄으로서 불확실성의 전반적인 이해를 돕고자 하였다. 또한 모델을 이용한 최적관리방안의 효과를 예측함에 있어서 소규모(small scale) 모델과 분포형 (spatially distributed) 모텔의 장점에 대해서도 논의하였다.
인스턴스 분할에서 Mask-RCNN은 베이스 모델로 자주 사용된다. Mask-RCNN의 성능을 높이는 것은 파생된 모델에 영향을 미치기에 의미가 있다. Mask-RCNN에는 입력 이미지 크기를 배치 크기로 통일시키는 변환 모듈(transform module)이 있다. 이 논문에서는 Mask-RCNN의 성능 향상을 위해 변환 모듈의 크기 조정 부분에 딥러닝 기반 ASSR(Arbitrary-Scale Super-Resolution)을 적용하고, 스케일 정보를 모델의 IM(Integration Module)을 이용하여 주입한다. 제안하는 방법을 COCO 데이터세트에 적용하였을 때 인스턴스 분할 성능이 Mask-RCNN 성능보다 2.5 AP 높았다. 그리고 제안하는 IM 위치 최적화를 위한 실험에서는 FPN(Feature Pyramid Network)과 백본(backbone)이 결합하기 전의 'Top' 위치에 배치했을 때 가장 좋은 성능을 보였다. 따라서 제안하는 방법은 Mask-RCNN을 베이스 모델로 사용하는 모델들의 성능을 향상시킬 수 있다.
최근 산업계 전반은 코로나19 장기화에 따라 빠른 속도로 디지털트랜스포메이션이 가속화 되고 있다. 디지털트랜스포메이션의 비즈니스 모델은 기업의 성과에 영향을 미치는데, 새로운 비즈니스 모델로서의 가능성은 기업의 성과와 결과에 영향을 미친다. 또한 산업생태계 자체가 디지털 기술로 인해 재구성되는 디지털 변혁 시대 스타트업의 하이퍼스케일업(Hyper-Scaleup)이 중요해지고 있다. 코로나 대유행시기 동안 사회적 거리두기 정책으로 인해 스타트업은 많은 손실을 경험하였고, 이러한 문제를 극복하기 위해 비즈니스 피벗이 필요하며 비즈니스 전환은 필수이다. 물리적 제한이 없는 디지털 세계에서 변화하는 고객의 변화에 신속하게 대응해야 하고 이러한 변화 대응력을 높여야 하는 벤처 생태계를 중심으로 피벗이 중요한 비즈니스 전략으로 등장하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 첫째, 스타트업의 새로운 가치창출을 위해 창업아이템, 하이퍼스케일업, 비즈니스 피벗의 개념을 분석하였다. 둘째, 창업생태계의 디지털 전환 시점에서 창업아이템과 하이퍼스케일업이 창업성과와의 실증 분석을 통해 유의한 영향 관계를 규명하였다. 셋째, 창업아이템과 하이퍼스케일업이 창업성과에 영향을 미칠 때 비즈니스 피벗의 조절효과를 분석하였다. 마지막으로 이러한 연구결과를 바탕으로 스타트업 관점에서 디지털트랜스포메이션을 바르게 이해하고, 실무적 시사점을 제시하였다.
공간 상호작용의 복잡성, 공간적 재현과 모델링의 필요성에 의해서 공간 상호작용 데이터의 합역이 불가피하다. 이러한 상황에서 본 연구의 목적은 공간 상호작용 데이터를 스케일을 달리하여 합역하거나 혹은 동일 스케일에서 합역 방식을 달리하여 합역하였을 때, 공간 상호작용 모델의 결과가 어떻게 달라지는지 평가하는 것이다. 공간 상호작용 데이터의 합역은 공간단위 수정가능성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem: MAUP)를 야기한다. 공간 상호작용 데이터의 합역을 위하여 무작위로 구역 시드를 선정한 후 인접한 공간단위를 할당하는 방법, 구역 시드와 공간단위 사이의 연구 가중 거리를 최소화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최대화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최소화하는 방법을 사용하였다. MAUP의 영향을 평가하기 위한 공간 상호작용 모텔로 기원지-목적지 제약 포아송 회귀 모델을 이용하였다. 분석 결과는 모델 잔차의 공간적 특성뿐만 아니라 파라미터 추정값, 적합도 등이 MAUP의 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 모델은 합역 방식 보다는 합역 수준에 더 민감하게 반응하였고, 모델에 대한 스케일 효과는 구획 방식에 따라 상이하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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