코발트계 비정질 합금을 여러 온도 구간 및 시간에 대해서 열처리하며 표면 결정화 현상이 자기 이방성에 미치는 영향을 탐구하였다. 자기 이방성은 비정질 표면의 결정 구조에 민감한 변화를 보였는데 면심입방점 코발트에 많은 결함이 존재할 경우 자기이방성이 최대치를 나타내였다.
본 연구는 영어학습이 이루어지는 e-Learning 환경에서 학습효과에 영향을 미치는 요인들과 몰입경험 간의 관계를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 영어식사고구조, 사전영어능력, 영어자기효능감 그리고 몰입을 학습효과에 영향을 미치는 독립변수로 설정했으며, 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 영어식사고구조, 사전영어능력, 영어자기효능감, 몰입, 학습효과 간의 각각의 관제는 통계적으로 정적인 상관관계가 있다. 둘째, 영어식사고구조, 사전영어능력, 영어자기효능감 모두 몰입을 예측하였으며, 몰입경험이 또한 학습효과를 예측한다. 셋째, 영어자기효능갑과 학습효과 간의 관계에서 몰입 경험이 매개역할을 하는 것으로 나타났다.
본 논문에서 생체실험용 대형 2축 자기장 발생장치를 설계하였다. 생체실험 대상이 유동적이지 않고 홀더(holder)내에 고정될 경우 이는 방향성(orientation)의 논란이 불가피하며 이 영향을 줄이기 위해 각 축에 4개씩 총 8개의 코일을 사용하여 2축 4중코일 구조로 장치를 설계하였다. 원하는 특정 자기장에 대한 권선수 및 전류치를 결정하기 위해 정육면체 구조의 자기장 발생장치를 원통형으로 근사화시켜 간소하게 수식을 유도하였으며 각 코일의 최적위치 및 최적 권선비는 별도의 최적화 시뮬레이션을 통하여 수치를 추출하였다. 이렇게 얻어진 수치들을 MATLAB으로 제작한 시뮬레이터에 적용하여 설계 조건과 동일하게 모델링한 발생장치 주변에서의 자기장 분포를 시뮬레이션 해보았으며, 각 축에서의 균일도를 평가하여 균인 자기장 분포영역 또는 사용가능영역을 도출하였다. 장치해석 결과, 임의의 기준 자기장에 대해 약 5%의 오차범위를 인정할 경우, 최소 60% 이상의 사용가능영역을 확보할 수 있었으며, 이 영역 내에서는 고도의 균일 자기장이 분포함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘에 기반을 둔 자기구성 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Polynomial Neural Networks: SOPNN)의 새로운 구조를 제안하고, 포괄적인 설계 방법론을 토의한다. 기존의 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크는 확장된 GMDH 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 충의 다항식 뉴런에서 고정된 노드 입력들의 수 뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 SOPNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA 기반 SOPNN은 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 SOPNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 구조적으로 더 최적화된 SOPNN을 생성하기 위해, SOPNN의 각 단계에서의 GA기반 설계 절차는 SOPNN내에서 이용할 수 있는 다음의 최적 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 가진 선호된 노드들의 선택으로 이끈다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. 상세 설계 절차가 상세히 토의된다.
본 논문에서는 MIMO-OFDM 기반의 차세대 무선 LAN(Local Area Network) 시스템, IEEE 802.11n 드래프트 표준의 시간 동기화 구조의 알고리즘과 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 시간 동기화 구조는 일반적인 대략추정과 상세추정 과정으로 이루어져 있고 자기 상관기를 이용하여 구현하였고, 대략추정에서는 자기상관함수의 최대치에서 발생하는 평탄면 문제를 해결하기 위해 슬라이딩 윈도우를 사용하였고, 상세추정을 위해서는 긴 훈련 심볼(L-LTS)의 공액복소수 대칭특성을 이용하여 연산구조를 단순화하였다. 또한, 제안된 구조에서는 기존의 시간 동기에서 필요한 상호상관이 쓰이지 않았기 때문에 곱셈 연산량이 감소되며 하드웨어 복잡도를 감소시키기 위해서 복소수 곱셈기를 부호비트만으로 양자화하여 사용하였다. 시뮬레이션 결과에 따라, 제안된 시간 동기화 구조는 기존의 알고리즘보다 시간 동기화 실패 확률이 감소함을 확인하였고, 추후 IEEE 802.11n 표준의 주파수 동기 구조와 쉽게 결합될 수 있다는 장점이 있다.
기록매체의 고밀도 대용량화를 위하여 자기헤드의 고성능화가 필요하다. 현재 고성능 자기헤드로는 bulk 형 페라이트 헤드, 헤드 갭(Gap)부의 연자성 특성이 우수한 MIG(Metal-in-Gap) 헤드, core부 자성금속을 적층시킨 적층 자기박막헤드 등이 있다. 이들 중 최근 MIG 헤드가 타 자기헤드에 비하여 연자성 특성이 우수하며, 박막의 조직특성에 따라 헤드의 성능이 크게 좌우되는 것으로 보고되고 있어, 이에 따라 특성 및 조직제어에 관한 연구가 진행되고 있다. 고포화 자속밀도의 자기헤드 갭은 자기모멘트가 큰 Fe원소를 기지원소로, 미량의 첨가원소에 기인하는 포화 자속밀도의 조절과 이에 따른 미세구조의 제어에 있는 것으로 연구되고 있다 즉 고포화 자속밀도를 가지는 연자성 박막의 미세구조를 제어함으로서 결정자기이방성이 최소화된 재료에 관한 박막화로 있다.
오늘날의 고객들은 실시간으로 자기가 필요로 하는 유용한 정보를 신속하고 정확하게 시각화하여 보기를 원한다. 그리고, 고객들은 자기가 원하는 시간대에 필요한 프로그램이나 기능이 있기를 원한다. gCRM은 이러한 고객들의 충족을 만족시키고자 많은 노력을 하고 있다. 그러나, 오늘날의 gCRM은 이러한 충족을 만족시키지 못하고 있다. 따라서. 본 논문에서는 오늘날의 gCRM 구조에 시간의 개념과 공간 데이터마이닝 기법을 적용하여 새로운 gCRM 구조를 제시하였다. 그리고, 공간 데이터마이닝 기법을 gCRM에 적용하여 공간 데이터를 좀더 효율적으로 사용하여 적절한 gCRM의 기능에 부합하고자 하였으며, 시간의 개넘을 적용시킴으로써 시간대에 따른 효과적인 고객 관리가 가능하게 되었다.
Micromachining을 이용하여 기존의 전자 물품 감시에 사용되는 자기공명센서의 소형화 공정을 연구하였다. 설계 한 구조는 Free Standing Membrane형 과 Diving Board형의 두 가지이며 각자에 대해 적합한 공정 조건을 수립하고 실제로 그 구조를 형성해 보았다. 멤브레인형의 경우는 센서 모양을 여러 가지 형태로 쉽게 바꿀 수 있는 반면에 그 크기가 실리콘 기판의 두께에 의존하여 소형화하는데 한계가 있었으며 다이빙 보드형의 경우 소형화에도 유리하고 센서의 자기변형이 보다 자유로운 구조였다. 실리콘 질화막은 일반 반도체 공정에서의 조건보다 Si의 함량을 크게 하여 열처리 없이도 저응력의 박막형성이 가능하였으며 탄성계수 값이 크지 않아 센서 부분의 자기변형을 크게 구속하지 않아 센서물질의 지지층으로 유리한 물질이었다. 또한 스퍼터링으로 증착된 텅스텐은 자성 센서 물질로 연구되고 있는 Fe-B-Si물질에 대한 식각 선택도가 높아 구조 형성 공정 중 보호 층으로 사용된 후 제거될 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 지지층으로 실리콘 질화막을 사용하고 보호층으로 텅스텐 박막을 사용한 다이빙 보드형 구조가 전자 물품 감시(EAS)용 센서의 소형화에 유리 할 것으로 생각된다.
최근 들어 지진발생 빈도의 증가와 더불어 초고층 빌딩, 장대교량 등과 같은 대형구조물의 경량화, 유연화로 인해 발생하는 구조물의 과도한 동적거동을 효과적으로 제어할 수 있는 제진시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 지진으로부터 구조물을 보다 효과적으로 보호하기 위해 자기장에 의해 역학적 성질을 변화시킬 수 있는 제어가 가능한 지능형재료인 자기민감 고무(Magneto-Sensitive Rubber)를 이용한 반 능동 기초격리 시스템을 제안하였다. 제안된 기초격리 시스템은 기존의 LRB(Lead-Rubber Bearing) 시스템과의 비교 분석을 통해 면진성능을 평가하였으며 이를 위해 몇 가지 역사적 지진들을 이용수치해석을 수행하였다. 제안된 자기민감 고무를 이용한 반 능동 기초격린 시스템은 기존의 수동 시스템보다 기초전단력이나 상부구조물에 가속도 전달을 차단함과 동시에 기초변위를 현저하게 감소시킬 수 있음을 보였다. 그러므로 자가민감 고무를 이용한 반 능동 기초격리 시스템은 지진으로부터 구조물을 효과적으로 보호할 수 있을 것으로 사료된다.
웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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