본 논문에서는 최근 유체소자 재료로써 많이 사용되고 있는 polymethyl methacrylate (PMMA)의 레이저 직접식각에 관한 특성을 나타내었다. 식각을 위한 레이저 원으로 기본파가 1064 nm, 반복율이 10 Hz인 Nd:YAG 레이저의 4고조파 성분 ($\lambda$=266 nm)을 사용하였다. X-Y-Z 축으로 이동 가능한 스테이지의 수평 이동속도를 변화시키며, 표면으로 조사되는 펄스 수를 제어하였다. 식각 후 광학현미경으로 식각 단면을 조사하여 식각 깊이와 폭을 측정하였다. 측정된 식각 깊이로부터 식각률을 계산하고, 그 값과 레이저 빔 밀도와의 관계를 알아보았다. 그 결과 시료 표면에 조사되는 레이저 빔 밀도의 로그값과 선형적인 관계를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 또한 주사전자현미경을 이용하여 채널 형상 및 채널 내벽을 관찰하였다. 마이크로 채널 내벽에 식각 과정에서 발생한 생성물의 제거를 위해, 레이저 식각과 함께 질소가스 블로잉을 해주었다. 질소 블로잉 압력 1500 torr에서 식각 잔유물이 제거된 내벽을 볼 수 있었다. 실험결과, Nd:YAG 4고조파를 이용하여 PMMA 기판상에 유체 이동을 위한 마이크로 채널을 형성시킬 수 있었다.
하천의 유사는 이동 형태에 따라 소류사와 부유사로 분류되는데, 대부분의 자연하천에서 유사는 난류로 인해 부유사의 형태로 이송된다. 하천 흐름 내 부유사는 크기와 모양이 서로 다른 입자들로 구성되어 있으며, 부유사의 입도 분포는 유사의 특성 뿐 아니라 흐름의 유사 이동 능력과 같은 유수동역학적 특성 또한 함께 고려되어야 한다. 유사의 입도 분포는 통계적인 방법을 통해 결정되며, 일반적으로 모래 하천의 입도 분포는 로그 정규 분포를 따르는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 부유사의 입도 분포 모형을 이용하여 다양한 흐름 조건 하에서의 입도분포를 살펴본다. 비점착성 유사의 입도 분포 모형은 점착성 유사의 입도 분포 모형으로부터 얻어지며, 1차원 유사 이동 모형과의 결합을 통해 다양한 흐름 조건에서 부유된 유사의 입도 분포를 모의할 수 있다. 여러 연구결과를 분석한 결과, 부유사의 입도 분포는 최빈치가 하나인 단최빈 분포(Unimodal Distribution)가 대다수를 차지하였으나, 최대 빈도가 두 개 이상 나타나는 쌍최빈 분포(Bimodal Distribution) 또한 흔히 나타나는 것이 확인된다. 본 연구에서 개발된 비점착성 유사의 입도 분포모형은 단최빈 및 쌍최빈이 나타난 실험실 실험 자료를 이용하여 검증된다. 단최빈의 입도 분포를 나타내는 실험 결과 2가지와 쌍최빈의 입도 분포를 나타내는 실험 결과 2가지를 이용하였을 때, 총 4가지의 다양한 유수동역학적 조건 하에서 비점착성 유사의 입도 분포가 합리적으로 모의되는 것이 확인된다.
청신경의 이상으로 발생하는 감각신경성 난청의 경우, 달팽이관이나 청각신경에 전극을 이식하여 전기자극을 가함으로써 청지각을 살릴 수 있다. 이를 위해 우선적으로, 각 청각신경들이 담당하여 인지할 수 있는 소리의 주파수 분포를 표시한 음계소지도를 파악해야 한다. 본 논문에서는 청각신경신호 검출 장치용 다중채널 아나로그 프론트엔드 회로를 제안한다. 제안된 아나로그 프론트엔드의 각 채널은 AC 커플링 회로, 저 전력 4차 Gm-C LPF와 단일 기울기 ADC로 이루어진다. AC 커플링 회로는 청각신호의 불확실한 DC 전압 레벨을 제거하고 AC 신호만 전달한다. Gm-C LPF는 청각신호의 대역폭을 고려하여 설계 되었으며, 플로팅-게이트 기법이 적용된 OTA를 사용하였다. 채널별 ADC를 구현하기 위해서, 최소의 면적으로 구현할 수 있는 단일 기울기 ADC 구조를 사용하였다. 측정 결과, AC 커플링 회로와 4차 Gm-C LPF는 100 Hz - 6.95 kHz의 대역폭을 가지며, 단일 기울기 ADC는 7.7 비트의 유효 해상도를 가진다. 그리고, 채널 당 $12\;{\mu}W$의 전력이 소모 되었다. 전원 전압은 3.0 V가 공급되었고, 코어는 $2.6\;mm\;{\times}\;3.7\;mm$의 실리콘 면적을 차지한다. 제안된 아나로그 프론트엔드는 1-poly 4-metal $0.35-{\mu}m$ CMOS 공정에서 제작 되었다.
지도 학습 기반의 신경 망을 활용한 공학적 자료의 분석은 화학공학 공정 최적화, 미세 먼지 농도 추정, 열역학적 상평형 예측, 이동 현상 계의 물성 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 신경 망의 지도 학습은 학습 자료를 요구하며, 주어진 학습 자료의 구성에 따라 학습 성능이 영향을 받는다. 빈번히 관찰되는 공학적 자료 중에는 DNA의 길이, 분석 물질의 농도 등과 같이 로그 간격으로 주어지는 자료들이 존재한다. 본 연구에서는 넓은 범위에 분포된 로그 간격의 학습 자료를 기계 학습으로 처리하는 경우, 사용 가능한 손실 함수들의 학습 성능을 정량적으로 평가하였으며, 적합한 학습 자료 구성 방식을 연구하였다. 이를 수행하고자, 100×100의 가상 이미지를 활용하여 기계 학습의 회귀 과업을 구성하였다. 4개의 손실 함수들에 대하여 (i) 오차 행렬, (ii) 최대 상대 오차, (iii) 평균 상대 오차로 정량적 평가하여, mape 혹은 msle가 본 연구에서 다룬 과업에 대해 최적의 손실 함수가 됨을 알아내었다. 또한, 학습 자료의 값이 넓은 범위에 걸쳐 분포하는 경우, 학습 자료의 구성을 로그 간격 등을 고려하여 균등 선별하는 방식이 높은 학습 성능을 보임을 밝혀내었다. 본 연구에서 다룬 회귀 과업은 DNA의 길이 예측, 생체 유래 분자 분석, 콜로이드 용액의 농도 추정 등의 공학적 과업에 적용 가능하며, 본 결과를 활용하여 기계 학습의 성능과 학습 효율의 증대를 기대할 수 있을 것이다.
모바일 컴퓨팅 환경은 네트워크가 손상되기 쉬우며 모바일 호스트(Mobile Host: MH)를 지원하는 모바일 서포트 스테이션(Mobile Support Station: MSS)이 안정적이지 못하다. 따라서 오류가 발생했을 경우, 저장된 정보를 복구하기 위해서는 많은 양의 네트워크 비용이 요구된다. 안정적인 복구를 위해서는 이미 보내진 메시지를 어떤 방식으로 저장할 것인가 하는 것과 어떤 핸드오프 기법을 사용해서 복구해 낼 것인가 하는 점을 고려해야 한다. 본 논문에서는 모바일 호스트의 이동성에 따라 복구 기법을 달리하는 ST(Switching Trickle) 기법을 제안한다 제안된 기법의 성능평가를 위해 이동성에 따라 점차 증가하는 누적비용을 시뮬레이션 한다. 실험 결과를 통해 기존에 구현된 기법들과 비교하여 제안된 기법에서 전체적인 비용이 감소된 것을 확인할 수 있다. 뿐만 아니라 제안된 기법은 MH의 이동성이 크지 않을 경우. 체크포인트(checkpoint)와 메시지 로그 정보를 안정적으로 저장할 수 있다.
이용객 감소, 고령화 등으로 어려움을 겪고 있는 농어촌버스의 대체수단으로 시범운영에 있는 수요응답형교통 콜버스에 대해 연구한다. 운영전 농어촌버스 대비 콜버스의 선호분석을 위해 로그선형모형을 구축하고 운영중의 콜버스 만족도를 조사하여 영향을 주는 요인을 순위회귀모형으로 실증 분석하였다. 연구결과로 문전서비스의 편리함으로 고령층과 이동수단에서 제약이 큰 것으로 예상되는 여성이 콜버스를 선호할 가능성이 높았다. 이동수단이 없거나 외출빈도가 낮은 경우에도 콜버스를 선호한다. 종속변수인 콜버스 만족도의 경중에 따른 순위분석에서 농어촌버스 선호자의 경우 연령, 가족수, 정류장거리, 외출횟수, 귀가시간에서 통계적 중요성을 보였고. 콜버스 선호자의 경우 성별, 이동수단, 정류장까지 거리, 버스만족도, 외출빈도, 출발시간, 귀가시간에서 통계적 중요성을 보였다. 전반적으로 운행전 콜버스에 긍정적 생각을 가진 대상자들이 콜버스 운행후에도 여전히 높은 만족도를 보였다.
최근 이동통신, 초고속 인터넷 등 유무선 통신 네트워크 기술 발전에 따라서 정보가정기기 기반의 홈네트워크 서비스는 비약적인 발전을 하고 있다. 특히, 이기종기기간 QOS(Quality of Service)를 보장해줄 수 있는 UPnP(Universal Plug and Play) 기반 기술은 다양한 홈네트워크 서비스 개발에 적용되어지고 있다. 홈네트워크 환경 구축 시 이기종기기간 데이터 교환 및 서비스 전환을 위해서는 홈네트워크 상에 구성되어져 있는 모든 디바이스들을 등록, 연결, 삭제 할 수 있는 관리 기능은 매우 중요한 요소이다. 이에 본 논문에서는 홈네트워크 환경에서 모바일에이전트를 사용하여 자동적으로 디바이스를 탐색하고 상호 연결 할 수 있으며 UPnP 기기가 설치된 공간에서 이동형 서비스를 연속적으로 제공할 수 있는 자동화된 디바이스 매칭 방법을 제안하였다. 모바일에이전트는 홈네트워크 환경에 구성되어져 있는 UPnP Device를 주기적으로 검색하고 탐색하는 기능을 가지고 있다. 또한 Device간의 신뢰성 있는 서비스를 위해 모바일에이전트는 사용자의 Device와 서비스 Device의 연관성을 분석한다. 그리고 가장 유사도가 높은 Device에게 서비스를 연결하는 서비스로그 정보 링크 동작을 수행한다. 그럼으로써 사용자는 서로 다른 서비스 환경에서도 자신의 서비스를 시간, 공간의 제약 없이 연속적으로 제공받을 수 있다.
역상액체크로마토그래피에서 7종의 벤조산의 머무름에 대해서 연구하였다. 벤조산의 불감시간 측정은 무기염이 적당하였다. 로그 용량인자(log k')와 Hildebrand의 용해인자(${\delta}$)는 직선관계를 가지며 머무름 메카니즘이 소용매성 효과에 영향을 받는다. 용질의 전이 엔탈피는 온도증가 그리고 이동상에서 유기변형제의 비와 반비례 관계를 가진다. 이동상에서 물의 부피분율과 log k'의 관계로부터 얻은 기울기인 S값은 양의 값을 가진다. 자유에너지 변화는 유기변형제의 부피분율의 증가와 비례한다. 소수성지표 ${\varphi}_0$은 컬럼의 온도와 반비례한다.
초고령화된 한국 농촌에서 다양한 교육 및 직업 배경을 가진 중장년층 귀농인구의 유입은 고령화 문제에 대한 대안의 하나로 부각되고 있다. 본 연구는 농가 고령화에 대한 귀농인구의 잠재적인 기여도 측면에서 귀농인구의 지역별 유입 유출 패턴을 분석하였다. 분석에는 로그선형모형과 총합레퍼런스코딩을 사용하였고, 분석자료는 통계청의 2013년 귀농 통계이다. 분석결과에 의하면, 귀농인의 절반 정도가 수도권에서 비수도권 지역으로 이주한 인구이고, 이들을 제외하면 귀농인의 대부분은 원 거주지가 있던 도 내에서 이동하고 있다. 귀농인의 귀농 전 대비 귀농 후 지역 내 오즈비(odds ratio)는 지역별로 차이가 있으며, 귀농인의 성별과 연령에 따라서도 지역별 유입 유출패턴이 다르다. 이는 귀농인 유입의 긍정적 효과를 높이기 위해서는 지자체별 차이를 반영한 특화된 정책이 필요하다는 것을 의미한다.
본 논문은 최근에 널리 사용되고 있는 R 프로그램으로 출산율, 사망률, 국제이동률을 예측하고 이들 결과를 Leslie 행렬에 대입해 인구추계 산출하는 방법을 소개한다. 특히 Kaneko (2003)가 제안한 출산율의 일반화로그감마모형, Li 등 (2013)의 사망률 LC-ER 모형, Ramsay와 Silverman (2005)가 제안한 국제이동률의 함수적데이터모형을 시현할 수 있도록 하였다. 최근 R로 구현된 대표적인 인구추계 패키지로 demography, bayesPop가 소개되고 있으나, 이는 Human Mortality Database (HMD), Human Fertility Database (HFD)에 업로드된 자료에 한에서만 분석이 가능하고 기타 데이터를 적용하기 위해서는 자료 변경과 수정이 요구된다. 특히 우리나라의 경우 HMD에 단기 간의 자료로만 제공되어 있어 이 패키기를 적용하기에는 한계점이 있다. 이에 본 논문은 이런 실정과 한국의 저출산, 고령화, 내국인, 외국인 국제이동률 상이패턴을 반영할 수 있는 R 프로그램을 소개하고, 2117년까지의 인구추계를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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