입자 시스템은 물리적 현상을 모델링하기 위해 자주 사용된다. 특히, 3차원 공간에서의 풍경, 구름, 파도, 안개, 비, 눈, 불꽃 등의 모델링에 적합하다. 시뮬레이션 모델링에는 다양한 전통적인 방법이 존재하지만 본 논문에서는 입자 시스템을 사용하여 불꽃 입자 추적을 기반으로 한 새로운 불꽃 모델링 기법을 제시하였다. 이 방법은 불꽃 추적을 통해 발사 및 분산한 입자들을 인식하고, 스테레오 기법을 이용함으로써 3D 깊이 값을 구하여 비교적 정확한 3차원적 위치를 추출 할 수 있다. 그러므로 불꽃 입자의 위치, 속도, 색상 및 수명 등의 파라메타를 불꽃 추적을 통해 산출하였고 이를 이용하여 3D 시뮬레이션을 재연할 수 있다. 본 연구는 빠른 입자 추출 및 노이즈에 의한 허위 입자 추출을 방지하기 위해 관심 영역을 사용하였고, 발사 단계에서 견고성을 향상시키기 위해 칼만 필터를 사용하였다. 또한, 입자의 이동 방향을 예측하여 효율적인 추적을 위해 입자의 최대 이동 범위를 고려한 새로운 불꽃 입자 추적 방법을 제안 하였다. 그리고 3D 공간에서 입자의 속도는 불꽃의 회전 각도를 찾음으로써 얻어 질 수 있다. 본 논문에서는 불꽃축제에서 자주 사용되는 구, 원, 국화, 하트 이 네 가지 불꽃 유형에 대하여 각각 모델링에 필요한 파라메타를 불꽃 추적을 통해 구하였고 추적에 대한 속도와 정확도를 측정하였다.
도심지역의 하수관거 시스템은 우수 수용능력 및 하수 월류 발생 등의 시스템의 한계점을 가지고 있어, 강우시 우수 유출수로 인한 침수저감과 더불어 도시비점오염원의 저감에 모두 대응할 수 있는 저류시설의 도입이 주목받고 시작하였다. 최근 환경부에서는 방재적 우수관리와 더불어 합류식 하수관거 월류수, 분류식 우수관거 유출수 처리를 포함하는 다기능 저류시설을 "하수저류시설"이라 통칭하고, 이의 도입을 적극 추진하고 있는 실정이다. 반면 대규모 단일 저류시설 설치의 경우에는 공간 확보의 문제가 발생할 수 있으며, 이에 대안으로는 중 소규모의 분산형 저류시설 설치 및 운영을 들 수 있다. 본 연구에서는 분산형 저류시설-하수관망 네트워크 시스템의 최적 운용을 위한 모델 예측 제어기법을 제안한다. 이를 위해 첫째로 네트워크 시스템의 각 구성 요소의 수리모델을 제시함으로써 보다 정밀한 하수관망 네트워크의 거동을 모사하고자 한다. 둘째로 제안된 모델을 기반으로 현재의 강우 유입량을 고려하여 각 저류조의 수위, 하수관로의 유입/유출량을 예측하여, 입자군집 최적화 알고리즘을 이용한 모델 예측 제어기법을 바탕으로 주어진 제약조건을 만족하며 상황을 바탕으로 제안된 제어기법의 사용여부에 따른 효과를 비교 분석하고, 이의 타당성을 검증하고자 한다.
본 연구에서는 방사형 기저 함수를 이용한 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network) 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층의 다항식 노드 대신에 다중 출력 형태의 방사형 기저 함수를 사용하여 각 노드가 방사형 기저 함수 신경회로망(RBFNN)을 형성한다. RBFNN의 은닉층에는 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. 제안된 분류기는 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Multiobjective Particle Swarm Optimization(MoPSO)을 사용하여 모델의 성능뿐만 아니라 모델의 복잡성 및 해석력을 고려하였다. 패턴 분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 Iris 데이터를 이용하였다.
VOD 서비스는 일반 유료방송가입자들 사이의 보편적인 인기뿐만 아니라 가입자 기반 수신료, 광고료와 같은 기존 방송사의 수익 외의 추가 수익을 제공하고 있다. 이와 같은 이유로 각 방송사들은 자신의 VOD 서비스를 개발하고 매출을 높이기 위해 잦은 개선 작업을 수행하기 때문에 개발업체는 이런 개발 요구들에 효과적으로 대응할 방법이 필요한 실정이다. 이 에 본 연구는 사례연구들을 통해 그 효율성이 입증된 대표적 피처지향 분석모델인 FODA (Feature-Oriented Domain Analysis)를 VOD 서비스 개발에 적용하였다. FODA는 카네기멜론대학 SEI에서 개발한 피처지향 분석모델로서 특정 도메인에 해당하는 소프트웨어의 피처모델을 개발하고 이를 기반으로 고객이 원하는 소프트웨어 형상을 결정하는 도구를 제공한다. 본 연구는 개발업체와 함께 VOD 서비스 도메인의 피처모델을 개발하고 VOD 서비스 개발 프로세스 향상을 위한 피처모델 기반의 VOD 서비스 기능과 테스트케이스들을 개발하였다.
본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.
최근 비 휘발성 메모리 시장의 확대와 수요가 많아지면서, 비휘발성 메모리 소자의 제작에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 실리사이드 나노입자를 적용한 소자는 현 실리콘 기반의 반도체 공정의 적용이 용이하다. 따라서 본 연구에서는 실리사이드 계열의 화합물 중에서 일함수가 4.63 eV인 Vanadium silicide (V3Si) 나노입자 메모리소자를 제작하여 전기적 특성과 열 안정성에 대하여 알아보았다. p-Si기판에 약 6nm 두께의 SiO2 터널층을 건식 산화 방법으로 성장시킨 후 V3Si 나노입자를 제작하기 위해서 V3Si 금속박막을 스퍼터링 방법으로 4 nm~6 nm의 두께로 터널 절연막 위에 증착시켰다. 그리고 컨트롤 절연막으로 SiO2를 초고진공 스퍼터를 이용하여 50 nm 증착하였고, 급속 열처리 방법으로 질소 분위기에서 $800^{\circ}C$의 5초 동안 열처리하여 V3Si 나노 입자를 형성하였다. 마지막으로 200 nm두께의 Al을 증착하고, 리소그래피 공정을 통하여 채널 길이와 너비가 각각 $2{\mu}m$, $5{\mu}m$, $10{\mu}m$를 가지는 트랜지스터를 제작하였다. 제작된 시편의 V3Si 나노입자의 크기와 균일성은 투과 전자 현미경으로 확인하였고, 후 열처리 공정 이후 V3Si의 존재여부의 확인을 위해서 X-ray 광전자 분광법의 표면분석기술을 이용하여 확인하였다. 소자의 전기적인 측정은 Agilent E4980A LCR meter, 1-MHz HP4280A와 HP 8166A pulse generator, HP4156A precision semiconductor parameter analyzer을 이용하여 측정온도를 $125^{\circ}C$까지 변화시키면서 전기적인 특성을 확인하였다. 본 연구에서는 온도에 선형적 의존성을 가지는 전하누설 모델인 T-model 을 이용하여 나노입자 비휘발성 메모리소자의 전하누설 근원을 확인한 후, 메모리 소자의 동작 특성과의 물리적인 연관성을 논의하였다. 이를 바탕으로 나노입자 비휘발성 메모리소자의 열적안정성을 확보하고 소자 특성향상을 위한 최적화 구조를 제안하고자 한다.
본 연구에서는 이수의 유동 특성을 분석하기 위한 기초 연구로서 상용 코드인 ANSYS CFX 14.5를 이용하여 고체-액체 2상 유동에 대한 수치해석적 연구를 수행하였다. 고체-액체 2상 유동 현상을 모사하기 위해서 균질류 모델과 분리류 모델을 사용하였다. 분리류 모델에서는 Gidaspow의 항력모델을 적용하였으며, 고체 입자에 운동 이론 모델을 적용하였다. 기존의 실험 결과를 기반으로 본 연구에서 사용한 수치해석 모델의 유효성을 검토하였으며, 수치해석은 직경 54.9 mm, 길이 3 m의 수평관에서 체적 분율 0.1~0.5, 속도 1~5 m/s 범위에서 수행되었다. 그리고 압력강하와 고체 입자의 체적 분율 분포를 확인하였으며, 압력강하는 균질류 모델과 분리류 모델이 각각 MAE 17.04 %, 8.98 % 이내에서 실험결과를 잘 예측하였다. 관의 하부에서 높은 체적 분율이 나타나며, 상부로 갈수록 체적 분율은 감소하였다. 그리고 속도가 증가할수록 높이 변화에 따른 체적 분율 분포의 변화는 감소하였으며, 수치해석 결과는 이러한 유동 특성을 잘 예측하였다.
본 논문은 선형회귀(LR: Linear Regression)와 국부적인 방사기저함수 네트워크(RBFN: Radial Basis Function Networks)를 결합한 점진적인 모델(incremental model)의 설계와 관련되어진다. 전형적인 RBFN에 의한 모델링과는 달리, 제안된 방법의 근본적인 원리는 두 단계에 의해 고려되어진다. 첫째, 전체 모델의 설계과정에서 전역적인 모델로써 선형회귀에 의해 데이터의 선형부분을 구축한다. 다음으로, 모델링 오차는 오차가 존재하는 국부적인 공간에서 RBFN에 의해 보상되어진다. 여기서, 오차의 분포로부터 RBFN을 설계하기 위해 컨텍스트 기반 퍼지 클러스터링(CFC: Context-based Fuzzy Clustering)를 통해 정보입자의 형태로 구축되어진다. 실험은 자동차 mpg 연료소비량 예측과 부동산 가격예측문제를 통해 제안된 방법의 우수성을 증명한다.
수평원형관에서 나노입자인 산화알미늄과 기본유체인 물의 혼합인 나노유체에 대한 층류 혼합대류열전달현상을 유한체적법의 수치적 방법으로 규명하였다. 나노유체에 대하여 2상 혼합모델을 적용하였으며, 나노입자의 물성은 온도와 체적농도의 함수를 사용하였다. 수치해석에 적용한 모든 모델의 타당성 검증을 위하여 Kim등의 실험결과와 비교하였으며 좋은 결과를 얻었다. 벽면을 일정한 열유속으로 가열하므로 나노유체는 벽면부근에서 형성된 부력에 의하여 2차유동이 생성된다. Richardson수와 나노입자의 농도가 증가할수록 강한 2차유동이 형성되어 열전달을 향상시키게 된다. 또한 Richardson수와 나노입자의 농도가 증가하면 대류열전달계수와 전단응력도 증가한다. 이런 연구들은 열교환기의 성능향상을 위하여 나노유체를 적용하는데 기본자료로 활용이 가능하다. 이번 연구를 기반으로 향후 2중관형열교환기등 다양한 열교환기에 적용할 예정이다.
모델 기반으로 광자선 선량을 계산하는 전산화치료계획장치를 취역검사(commissioning)하기 위해서는 많은 파라미터들을 조절해가면서 측정된 심부선량 및 가로방향선량분포 등을 맞추어야한다. 우리는 몬테카를로 전산 모사를 이용하여 Pinnacle$^3$ 시스템의 취역검사에 필요한 광자선의 에너지 스펙트럼, 오염 전자(contaminant electron), 축외선질연화(off-axis softening) 및 입자 유량 증가 등을 기술하는 파라미터들을 구하였다. 몬테칼로 계산을 통해 실험으로는 측정이 쉽지 않은 이러한 양들의 변화량을 알 수 있었으나 축외선질연화 및 입자 유량 증가 변수의 경우에는 Pinnacle$^3$ 시스템을 이용한 계산과 측정값에 불일치를 보였다. 전산화치료계획장치의 취역검사에 몬테카를로 방식으로부터 얻은 파라미터 값을 그대로 이용하는 문제는 추가 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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