Zn 기반 산화물 반도체는 기존의 비정질 Si에 비해 저온공정에도 불구하고 높은 이동도, 투명하다는 장점으로 인해 차세대 디스플레이용 백플레인 소자로 주목받고 있다. 산화물 트랜지스터는 우수한 소자특성을 보여주고 있지만, 온도, 빛, 그리고 게이트 바이어스 스트레스에 의한 문턱전압의 불안정성이 문제의 문제를 해결해야한다. 산화물 반도체의 문턱전압의 불안정성은 유전체와 채널층의 계면 혹은 채널에서의 charge trap, photo-generated carrier, ads-/desorption of molecular 등의 원인으로 보고되고 있어, 고신뢰성의 산화물 채널층을 성장하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 최근, 산화물 트랜지스터의 다양한 조건에서의 문턱전압의 불안정성을 해결하기 위해 산화물의 주된 결함으로 일컬어지고 있는 산소결핍을 억제하기 위해 성장공정의 제어 그리고, 산소와의 높은 binding energy를 같은 Al, Hf, Si 등과 같은 원소를 첨가하여 향상된 소자의 특성이 보고되고 있지만, 줄어든 산소공공으로 인해 이동도가 저하되는 문제점이 야기되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 최근에는 Buried layer의 삽입 혹은 bi-channel 등과 같은 방안들이 제안되고 있다. 본 연구는 atomic layer deposition을 이용하여 AZO bureid layer가 적용된 ZnO 트랜지스터의 특성과 안정성에 대한 연구를 하였다. 다결정 ZnO 채널은 유전체와의 계면에 많은 interface trap density로 인해 positive gate bias stress에 의한 문턱전압의 불안정성을 보였지만, AZO층이 적용된 ZnO 트랜지스터는 줄어든 interface trap density로 인해 향산된 stability를 보였다.
Minimum Letter Flips(MLF) 모델과 Weighted Minimum Letter Flips(WMLF) 모델은 일배체형 조합문제(haplotype assembly problem)를 해결하기 위한 모델들이다. 그러나 MLF 모델이나 WMLF 모델은 SNP(Single Nucleotide Polymorphism) 단편들에 손실과 오류가 적은 경우에만 효과적이다. 본 논문은 WMLF 모델의 개선을 목적으로 유전자형 정보를 추가한 WMLF/GI 모델과 문제를 제시한다. 새로 제시한 문제가 NP-hard임을 증명하고, 정확성이 높고 효율적인 문제 해결을 위해 유전자 알고리즘을 설계한다. 실험 결과를 통해 새로운 모델이 기존의 모델들에 비해 SNP 단편들에 손실과 오류가 많은 경우에도 높은 정확성을 가짐과 유전자형 정보가 유전자 알고리즘의 수렴속도를 크게 개선함을 보인다.
외판원 문제는 NP-완전 문제 중의 하나로, 외판원 문제에 대한 최적해를 구하거나 근사해를 구하는 다양한 방법들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 마스터/슬래이브 모델을 이용하여 외판원 문제를 해결하는 효율적인 분산 유전 알고리즘을 개발하였다. 특히 다중 후보해를 가진 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 고려해야 할 가장 중요한 요소는 후보해들 간의 개체들을 어떤 노드의 후보해 개체와 교환할 것인가와 어떤 개체들을 선택해서, 얼마만큼의 개체를 이동시킬 것인가가 중요하게 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교환해야 할 개체의 크기를 임의로 생성하여 동적으로 변경하면서 교환하는 방법을 개발하였고, 또한 개체들이 교환되어질 슬래이브들의 위치를 결정하는 이동 정책을 개발하고 실험하였다.
본 연구는 U자형 생산라인(U라인)에서의 라인밸런싱 문제를 해결하기 위한 유전알고리즘을 제시한다. U라인에서는 사이클 타임 내에 제품이 들어가는 방향과 나오는 방향의 작업을 한 작업자가 수행 할 수 있어서, 재공품 수량을 일정하게 유지한다거나 작업부하를 평활화 하는 등의 라인관리가 기존 직선라인에 비해 용이하다. U라인은 JIT(Just-ln-Time)생산 시스템에서 흔히 볼 수 있다. 본 연구는 U라인에서 사이클 타임이 고정되었을 때 작업장 또는 작업자의 수를 최소로 하면서 동시에 작업장에 할당된 작업들 간의 관련성을 최대화하는 라인밸런싱 문제를 다루었다. 라인밸런싱에 관한 기존 연구는 대부분 직선라인에 관한 것으로 U라인의 장점을 충분히 활용하지 못한다. 특히, 라인의 작업장의 수를 최소화하는 문제는 많은 대안해가 있음에도 불구하고, 작업관련성을 고려하여 해를 구하는 기법에 관한 연구는 아직 미미한 실정이다. 실제 조립라인에서는 가능한 한 관련된 작업들을 동일한 작업자에 할당하는 것이 바람직하며, 이러한 작업편성은 작업자의 작업능률을 향상시킬 수 있다. 유전알고리즘은 자연계의 적자생존과 생물학적 진화과정을 모방한 탐색기법으로 조합최적화 문제에 효과적인 기법으로 널리 알려져 있다. 본 연구는 유전알고리즘을 이용하여 U라인에서 작업관련성을 고려한 라인밸런싱 문제를 해결하기 위한 기법을 개발하였다. 문제의 목적에 적합한 개체의 평가함수가 제시되었으며, 개체의 형질을 효과적으로 자손에 유전할 수 있고 유전 연산이 용이한 개체의 표현방법과 개체의 해석방법이 제시되었다. 컴퓨터 실험을 통하여 개발한 알고리즘의 성능을 보였다.월 초순부터 중순에 각각 최고 성기를 나타내었다. H. papariensis의 암컷과 수컷의 발광양상을 분석하고자 정지발광과 구애 발광을 구분하여 조사하였고 각각의 발광지속시간과 발광주기를 구분하여 측정하였다. 수컷의 발광지속시간은 정지발광(0.12초)보다 구애발광(0.17초)에서 1.4배 증가하였으며 암컷의 발광지속시간은 정지발광(0.15초)보다 구애발광(0.19초)에서 1.5배 증가하였다. 발광주기는 수컷에서 정지발광(1.26초)보다 구애발광(1.12초)에서 0.88배 감소하였고, 암컷에서 정지발광(2.99초)보다 구애발광(1.06초)에서 0.35배 감소하였다. 발광양상에서 발광주파수는 수짓의 정지발광에서 0.8 Hz, 수컷 구애발광에서 0.9 Hz, 암컷의 정지발광에서 0.3 Hz, 암컷의 구애발광에서 0.9 Hz로 각각 나타났다. H. papariensis의 발광파장영역은 400 nm에서 700 nm에 이르는 모든 영역에서 확인되었으며 가장 높은 첨두치는 600 nm에 있고 500에서 600 nm 사이의 파장대가 가장 두드러지게 나타났다. 발광양상과 어우러진 교미행동은 Hp system과 같은 결과를 얻었다.하는 방법을 제안한다. 즉 채널 액세스 확률을 각 슬롯에서 예약상태에 있는 음성 단말의 수뿐만 아니라 각 슬롯에서 예약을 하려고 하는 단말의 수에 기초하여 산출하는 방법을 제안하고 이의 성능을 분석하였다. 시뮬레이션에 의해 새로 제안된 채널 허용 확률을 산출하는 방식의 성능을 비교한 결과 기존에 제안된 방법들보다 상당한 성능의 향상을 볼 수 있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을
대한민국의 농업생명자원 중 식물유전자원은 농촌진흥청 국립농업과학원 농업유전자원센터와 지방자치단체, 대학, 연구소 등 전국 79개 관리기관에서 보존하고 있으며 책임기관인 농업유전자원센터에서는 종자 1,599종 246,097자원, 관리기관은 영양체자원 1,476종 26,254자원을 관리하고 있다. 유전자원 관리(수집/증식/등록/평가/분양 등) 업무 중 생산되는 대량의 정보를 관리하기 위해서 농업유전자원 정보를 DB 구축하였다. 구축된 정보는 학명 등 기초정보, 형태·저항성 등 특성 정보, 화상·종자량·활력·분양·증식 등으로 구분하여 데이터베이스화하고, 이 정보를 관리하기 위한 농업유전자원관리시스템(Germplasm Management System, GMS)을 운영하였으나 개선전 프로그램은 설치 후 주기적인 업데이트를 해야하고, 하드웨어 교체시 프로그램을 재설치를 해야하는 번거로움이 존재하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 HTML5 방식으로 개선하였다. 개선 프로그램은 웹 브라우저(크롬, 마이크로소트 엣지 등)에 실행 주소(genebank.rda.go.kr/gms)를 입력만 하면 전국 79개 관리기관에서 자원을 접수하고 평가한 정보를 어디에서든 확인이 가능하다(메뉴사용 및 권한설정은 필요). 개선된 농업유전자원 정보관리시스템은 국가적 차원의 통합관리를 지원하여 농업생명자원을 효율적으로 관리하고 수요자가 원하는 자원에 대한 적절한 정보제공을 함으로써 농업생명자원의 활용 촉진에 기여할 것으로 기대된다.
모듈형 신경망은 인간의 정보처리 시스템이 고유한 목적이나 기능을 가진 모듈로 되어있다는 신경과학의 연구에 기반하여 제안된 모델이다. 하지만 모듈의 크기와 기능모듈간의 연결구조를 결정하는데 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 간단한 규칙으로 복잡한 구조를 생성해 낼 수 있는 린덴마이어-시스템을 이용하여 모듈형 신경망의 크기 및 연결구조를 만들어내는 과정에 대하여 고찰해본다. 또한, 신경망의 생성규칙을 유전자형으로 표현하고 진화 알고리즘을 적용하여 주어진 문제를 해결할 수 있는 최적의 규칙을 찾아내는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 유전자형과 진화연산은 최적화된 문법규칙 및 신경망의 구조를 만들어 낼 수 있는 가능성을 보여준다.
기계학습 모델을 이용한 분류 및 회귀 문제해결에는 다양한 전처리 알고리즘 및 기계학습 모델이 활용된다. 하지만 합리적인 성능을 위해서는 주어진 데이터에 따라 적절한 알고리즘 조합에 대한 탐색 및 최적화 과정이 펄수적이다. 본 논문에서는 최적의 알고리즘 조합을 탐색하는 방법 중 랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색 방법을 구현하고 8가지 데이터에 대한 성능 비교를 통해 여러 기계학습 모델을 고려하는 탐색 방법의 필요성을 보인다.
컨테이너 적하계획은 항만 장비운용의 효율성을 결정짖는 주요 요인 중 하나이다. 적하계획 문제에 유전알고리즘을 응용할 때 처리 작업 수가 많게 되면, 기존의 방법으로 많은 시간이 걸린다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이주모델과 링구조 기반의 의사병렬 유전알고리즘을 개발하고 컨테이너의 최적 적하순서를 결정하는 문제에 적용하여 그 유효성을 밝힌다.
유전 위험 사정과 상담서비스가 임상실무에 널리 적용되어 감에 따라, 다양한 비용효율 면에서 다양한 상담서비스 모델을 사정하고, 대상자의 임상 요구와 건강문제를 해결하는데 어떤 모델이 유용한 지 확인할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 114건의 현장 관찰과 문헌고찰을 통하여 3가지 유전상담 모형을 분석하였다. 유전의학 전문가 모델, 유전상담사 모델, 임상연구전문가 모델을 중심으로 각 모델의 구조, 전문가의 역할 및 기능, 목표, 물리적 세팅, 교육도구 등을 분석하였다. 각 모형 안에서 환자에게 기대되는 결과 면에서 질적 서비스가 보장되는지 확인하기 위하여 이론적 분석을 실시하였다. 본 연구를 통하여 각 모형의 상담 전, 중, 후 환자 만족, 지식 변화, 상담 효과 및 커뮤니케이션 효과 등을 분석하였지만, 결론적으로 상담서비스가 이루어지고 있는 기관의 구조를 충분히 고려하지 않은 상태에서 최상의 서비스 모델을 제시하기 어려울 것임을 논의하였다.
유전체 공진기는 1970년대에 실용적인 소재 및 부품개발이 시작되었으나 본격적인 개발은 이동 및 위성통신에 대한 관심이 높아진 1980년대에 들어서 이루어지고 있다. 현재 일본, 미국등 기술 선진국에서의 Microwave 유전체에 대한 연구는 고도 정보화 사회를 여는 무선 통신장치에 없어서는 안될 중요한 부품의 하나로 인식되며 연구개발에 박차를 가하고 있으며, 이에 대한 응용 분야가 과거 군사 및 특수분야에서 자동차 전화, 위성통신등 민생분야로 확대되어 고부가가치성이 인식되면서 세계 각국의 연구소 및 기업체 등에서 실용화를 위한 많은 연구가 추진되고 있다. 현재 국내의 연구소, 기업 및 대학에서도 Microwave 유전체 재료에 대한 관심이 높아가고 있으며, 이에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 우리가 직면한 제반 문제는 Microwave 유전체의 기초 연구를 통한 소재 및 부품개발을 서둘러야 하며, 고신뢰성 확보, 생산성 향상 및 원가 절감 등의 문제점을 해결해야 할 것으로 사료된다. 또한 특성 측정의 체계화 및 자동화를 위한 측정 system의 개발에 관한 연구도 병행되어야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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