이 연구의 목적은 고등학생들의 용해·확산과 관련된 혼합현상에 대한 개념 유형을 알아보고자 하는 것이다. 연구대상은 화학 I 과목을 수강하는 고등학교 2학년 학생 108명과 화학 II 과목을 수강하는 고등학교 3학년 학생 29명이다. 연구 결과, 많은 학생들이 분필이 무극성 물질이기 때문에 물에 섞이지 않는다는 대안 적 개념을 가지고 있었다. 사염화탄소가 물에 섞이지 않는 현상에 대해서 대부분의 학생들이 인력의 개념으로 이해하였으나, 밀도 차이와 같은 물질의 특성의 차이로 이해하는 유형 또한 많았다. 물과 에탄올이 한없이 섞 이는 현상은 많은 학생들이 인력 개념으로 이해하였다. 대부분 학생들은 수성 잉크와 물이 섞이는 현상을 섞 이는 이유에 대해서는 알지 못한 채 단지 퍼져나가는 현상 자체로만 받아들이고 있었다. 요오드가 사염화탄소 에 섞이는 현상은 구멍이론이나 인력 개념으로 이해하였다. 이러한 용해·확산과 관련된 혼합현상에 대한 다 양한 대안적 개념은 엔트로피 개념의 부족으로 인한 것이다. 따라서 학생들이 이러한 현상을 제대로 이해하도 록 과학 교과서의 서술 방식이 바뀔 필요가 있다.
본 논문에서는 세계 232 개국에 대한 인구, 경제 및 기타 자원에 관한 자료를 사용하여 국가의 개발정도, 인간개발지수, 경제력 그리고 OECD 가입 여부에 어떤 자원이 어떻게 영향을 미치는가를 통계적으로 고찰해보고자 한다. 여기서 사용하는 국가별 자원 자료는 연속형 자료와 이산형 자료가 혼재되어있는 혼합형이며 많은 결측값이 포함되어 있어 기존의 방법으로는 분석하는 데 한계가 있다. 이 논문에서는 시각적 방법을 동원하여 복합형 자료를 탐색하는 과정을 제시하고 이러한 방법의 한계점을 보이고자한다. 이러한 한계점을 극복하고 객관적인 판단기준을 적용하여 주어진 문제에 대한 과학적인 결론을 유도하기 위해 Shannon (1948)의 엔트로피 이론에 기본을 둔 상호정보(MI)를 활용하고자 한다. 상호정보를 추정하는 방법은 여러 가지가 있으며 각 방법에 따라 결과가 매우 다르게 나타난다. 본 논문에서는 Fayyad와 Irani (1992)의 이산화 방법을 적용하여 MI를 추정하는 방법을 적용한다. 여기서 이루어지는 모든 과정은 다차원 자료의 시각적 탐색 도구인 DAVIS (Huh와 Song, 2002)를 사용하였다.
다수의 인식기를 결합하여 베이지안 결정 이론 하에서 클래스 분별력을 높이려면, 훈련 데이터 샘플로부터 얻은 클래스 변수와 결정 변수들로 구성된 조건부 엔트로피에 의해서 한정되는 베이스 에러율의 상위 경계를 최소화해야 한다. Wang과 Wong은 베이스 에러율의 상위 경계를 최소화하기 위하여 클래스 변수와 다수의 특징 패턴 변수들로 구성된 고차 확률 분포를 트리 의존관계로 근사하는 1차 근사 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 이러한 베이스 에러율의 상위 경계 최소화에 기반한 기존의 1차 트리 의존관계 근사 방법을 확장하여 고차 의존관계까지 고려할 수 있는 확장된 곱 고차 근사 방법을 제안한다. 제안된 근사 방법을 CENPARMI의 무제약 필기 숫자를 인식하는 다수의 숫자 인식기 결합 방법에 적용하여 인식 실험을 하였으며, 이 방법에 의해서 보다 높은 인식율을 얻게 되었다.
본 논문에서는 불완전한 radar-cross-section(RCS) 데이터로부터 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상 복원과 동시에 표적의 회전각도를 추정하기 위한 compressive sensing(CS) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 parametric sparse 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. Sparse 복원 알고리즘으로는 iteratively-reweighted-least-square(IRLS) 기법을 이용하여 각도 방향(cross-range)에서 모르는 처프 비율(chirp rate)의 처프 성분을 포함하는 레이더 신호 모델과 결합한다. 그리고, particle swarm optimization(PSO) 최적화 알고리즘을 이용하여 표적의 회전각도와 연관된 파라미터들을 추출한다. 따라서, RCS 데이터 샘플에 데이터 손실이 발생하더라도 본 논문의 IRLS 기반 parametric sparse 복원 알고리즘에 따라 효율적으로 ISAR 영상을 복원할 수 있고, 동시에 표적의 회전각도를 추정할 수 있다. 또한, 불완전한 RCS 데이터 샘플에 대하여 영상의 엔트로피 관점에서 본 논문에서 제안한 방법의 성능과 전통적인 보간법의 성능을 서로 비교 관찰한다.
흑연과 산화알루미늄(Alucer) 표면에 흡착된 벤젠이나 p-크실렌분자가 submonolayer 영역에서 어떤 흡착상태를 이루고 있는가를 이론적으로 살펴보기 위하여, 이들 흡착질 분자를 2차원 기체와 조화진동자의 두가지 모형으로 가정하고 통계열역학적으로 흡착엔트로피를 계산하여 실험치와 비교하였다. 그 결과 벤젠은 흑연표면에서 조화진동 운동을 하며, 산화알루미늄 표면에서는 비편재된 상태에 있다는 것을 알게 되었다. 흡착제 표면에서 흡착된 분자가 조화진동 운동을 한다고 가정할 경우 조절가능한 파라미터로 도입된 분자진동수는 $10^{11}\;sec^{-1}$로서 대단히 합리적인 값을 얻었다. p-크실렌분자가 흑연이나 산화알루미늄 표면에 흡착될 때는 단분자층이 이루어지기 훨씬 전에 비정상적인 값들이 나타난다.
불규칙 파랑의 파향스펙트럼 추정법에 대하여 고찰하였다. 파향스펙트럼 추정이론의 근간은 Longuet-Higgins et al.(1963)이 제시한 방법으로 현재 많이 이용되고 있으나 추정정도가 매우 낮은 것으로 나타났다. 그리고 파향스펙트럼을 [0, 2$\pi$]에서의 확률밀도함수로 간주하고 Entropy 법칙을 응용한 Kobune et al.(1986)의 최대 엔트로피법 (MEM)은 Longuet-Higgins et al.의 방법 (LHM)에 비해 파향의 분석능이 매우 좋은 것으로 나타났다. 특히 MEM은 파향스펙트럼이 Delta 함수민 경과에는 그 파향스펙트럼을 정확하게 추정하며, 단봉형 스펙트럼의 경과에도 Mitsuyasu의 방향분산계수(spreading coefficient)가 5 이상이면 정도가 매우 좋은 것으로 나타났다. 또한, 쌍봉형 파향스펙트럼의 경과에는 두 peak를 이루는 파향의 각도차가 클수록 분해능이 양호하며, peak의 첨예도(peakedness)가 큰 쪽이 평활화(smoothing)되어 이 부분의 에너지 일부가 첨예도가 작은 peak쪽으로 이동하는 것을 알 수 있었다. 한편 LHM은 쌍봉형의 경과에도 단봉형으로 추정하는 경향이 뚜렷하며, 계산시간이 빠른 점을 제외하면 MEM에 비해 분해능이 매우 뒤떨어지는 방법이라 할 수 있다.
본 논문에서는 정보 이론의 maximum entropy Principle을 이용하여 중성자속 분포를 재생하는 새로운 방법을 시도하였다. 어떤 대상에 대한 부분적인 정보가 있을 때, 이 정보의 한도 내에서 entropy를 최대화시키는 확률 분포는 가장 객관적인 것이 된다. Nodal method계산결과인 평균 중성자속과 current의 값을 prior information으로 삼고, 핵 연료 집합체의 경계에서의 중성자속 분포를 확률의 형태로 변환해서 확률로써 다룬다. Prior information의 한도 내에서 entropy를 최대화시키는 경계에서의 확률 분포를 구하면 핵연료 집합체의 경계에서의 중성자속 분포가 구해지는데, 이것을 경계조건으로 heterogeneous assembly calculation을 행하여 세부적인 중성자속 분포를 구한다. 이 새로운 방법을 몇 개의 benchmark problem assembly에 응용해 본 결과, 노심의 안쪽 부분에서는 이 방법이 form function method에 의한 것과 비슷한 정확도를 보였고 바깥 부분에서는 다소 큰 오차를 보였다. 본 논문에서는 surface-averaged neutron current를 prior in-formation에 포함시키지 못했는데, 이것을 포함시키면 결과가 훨씬 개선 될 것으로 보인다.
물은 용융점, 끓는점, 용융열 및 증발열등의 수소와 6족원소와의 화합물의 성질로부터 예측되는 값보다 훨씬 크고, ice-I녹을 때 부피의 감소가 일어나는 등 특이한 성질을 가지고 있다. 이와같은 성질들을 정량적으로 설명하려고 지금까지 많은 연구자들이 노력해왔다. 저자들은 물의 큰 표면자유에네르기와 용융시의 특수한 부피변화로 미루어 물의 구조모델을 다음과 같이 생각하였다. 즉, 얼음이 용융함에 따라 분자크기의 이동성 빈자리가 도입되면 물의 큰 표면에네르기 밀도로 말미암아 빈자리 주위의 물분자는 촘촘한 배열을 가지게 되면 빈자리에서 떨어져있는 분자는 ice-I의 구조를 가질것으로 생각된다. 빈자리 주위의 분자가 빈자리에 뛰어 들어갈 때는 이동자유도를 지니게 될 것이다. 저자들은 H. Eyring의 액체구조이론을 써서 물의 liquid partition function을 위에 말한 바와 같이 구조모델로부터 유도하고 물의 증기압, 용융 및 증발엔트로피 등 여러가지 열역학적 성질 및 몰부피를 계산하여 실측치와 좋은 일치를 얻었다.
본 논문에서는 양자난수발생기 Quantis의 후처리 과정에 대하여 암호학의 관점에서 실험을 통하여 안전성과 성능을 분석하였다. Quantis의 후처리 과정은 수학적 이론에 근거한 이진행렬-벡터 곱 연산을 통해 풀엔트로피(full-entropy)를 출력하도록 설계되었고, NIST SP 800-90B의 최소엔트로피(min-entropy) 추정 테스트를 이용하여 이를 검증하였다. 이진행렬-벡터 곱 연산에 최적화 기법을 사용함으로써 난수 생성 속도에 미치는 영향을 최소화하였음을 확인하고, NIST SP 800-90B에서 제시한 검증된 Conditioning과의 난수 출력 성능을 비교하였다. 또한, 미국 NIST와 독일 BSI의 난수발생기 표준 모델과 Quantis의 부합되는 요소와 아닌 요소를 구분하였다. Quantis를 암호학의 용도로 사용하고자할 경우, CMVP 기준에 적합하게 이용하기 위해 Quantis의 출력 데이터를 승인된 의사 난수발생기의 씨드로 사용하여 출력한 난수를 사용하는 것이 적절하다고 판단된다.
본 논문은 조합 문제의 하나로써 그룹검사(Group Testing)의 성능 하한치를 유도한다. 그룹검사는 2차 세계대전 동안 군인들의 매독 감염을 검진하기 위해 시작되었고 지금까지 오랫동안 학문적 기초를 마련하였다. 최근 들어 그룹검사의 활용가치가 증대되어 재발견됨으로써 학계에서 큰 관심을 받고 있다. 그룹검사는 다수의 샘플 중에서 극소수의 결함 샘플을 찾는 문제와 동일하며, 이것은 압축센싱(Compressed Sensing)의 선형 역문제(inverse problem)와 유사하다. 본 논문에서는 그룹검사가 무엇인지 살펴보고 그룹검사의 관련 연구내용을 알아본다. 정보이론에서 사용한 조건부 엔트로피와 에러율 간의 관계를 밝히는 정리를 이용하여 결함 샘플을 찾기 위해 필요한 검사 수에 대한 최소 에러율의 경계값을 도출할 뿐만 아니라 기존 연구와 어떠한 차이점이 있는지 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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