저등급석탄을 효율적으로 활용하기 위한 고품위화 기술에 대한 연구를 수행하였다. 저등급석탄을 건조시켜 고발열량 석탄으로 제조하는 과정에서 자연발화에 대한 안정화를 위해 중질유를 분무 코팅하는 방법을 적용하였다. 수분 30wt% 이상의 저등급석탄을 고품위화하여 6,000 kcal/kg 이상의 고발열량 석탄을 제조하였으며, 중질유 분무 코팅을 통해 자연발화에 대한 안정성을 확인하였다. 중질유 분무 코팅의 방법은 석탄을 건조시킨 후 분무 코팅하는 것이 가장 적절한 것으로 나타났으며, 자연발화에 대한 충분한 안정성을 갖기 위해서는 중질유를 2wt% 이상 석탄 표면에 흡착시켜야 하는 것으로 나타 났다.
한우의 사육규모가 커짐에 따라 농가에서 암소의 번식관리는 더욱 어려워지게 되었으며 이를 효율적으로 조절하고자 다양한 발정제어 처리에 따라 수태시켰으며 이에 따라 임신한 한우번식우의 분만내역과 다음번 번식에 미치는 영향을 규명하고자 수행하였다. 1) 발정유기 방법별분만율은 PeGF$_2$$\alpha$구에서 73%(73/100), PRID구에서 73.3%(22/30), CIDR구에서 76.6%(23/30), GnRH-PGF$_2$$\alpha$-GnRH 처리구에서 81%(81/100)였으며 전체적으로 76.5%(199/260)로 나타났다. 2) 생시체중은 자연발정구에서 암송아지는 23.9kg, 수송아지는 26.2kg인 반면에 발정유기구에서는 암송아지는 24kg, 수송아지는 24.9kg으로써 거의 차이를 보이지 않았고, 4개월령 체중에 있어서도 자연발정구에서 암송아지 72kg, 수송아지 75kg인 반면에 발정유기구에서는 암송아지 75.6kg, 수송아지 78.3kg으로 발육상에 차이가 없었다. 3) 송아지 육성율은 자연발정구에서 86.5%(251/290)이었으며, 발정유기구에서는 87.0% (175/201)로써 유사한 경향을 나타내었으나 농가의 사육경험에 따라 6년 이상에서는 84.0% (105/125)였고, 10년 이상에서 88.4%(146/165) 로써 사육 경험이 많을수록 우수하였다. 4) 분만후 발정재귀일수는 대조구에서 80.7일, PGF$_2$$\alpha$구에서 92.3일, PRID구에서 78.5일, CIDR구에서 64.5일, GnRH-PGF$_2$$\alpha$-GnRH 처리구에서 65.6일로 나타났고 분만 후 수태일수는 대조구에서 137.1일, PGF$_2$$\alpha$구에서 147.6일. PRID구에서 141.3일, CIDR구에서 116.6일, GnRH-PGF$_2$$\alpha$-GnRH 처리구에서 118일로 나타났다.
우리나라에 분포하는 모자반류는 모두 24종으로 알려져 있으며 (이와 강 19861 이 가운데 식용으로 이용되는 것은 모자반 (S. fulvellum)이 대표적이다. 모자반의 양식은 주로 서남해 지역에서 이루어지고 있으며 이들의 종묘생산은 자연에서 생식기탁의 성숙되는 4-5월경에 이루어지는데, 유배의 대량 방출을 위한 성숙 모조의 다량 확보가 어렵고 일시에 유배의 대량 방출을 유도하기 위한 성숙 유도 기법의 연구는 전무한 실정이다. (중략)
유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.
대화 데이터와 같은 데이터는 사람이 수작업으로 작성해야 하기 때문에 데이터셋 구축에 시간과 비용이 크게 발생한다. 현재 대두되고 있는 Large Language Model은 이러한 대화 생성에서 보다 자연스러운 대화 생성이 가능하다는 이점이 존재한다. 이번 연구에서는 LLM을 통해 사람이 만든 적은 양의 데이터셋을 Fine-tuning 하여 위키백과 문서로부터 데이터셋을 만들어내고, 이를 통해 문서 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 그 결과 학습 데이터와 같은 문서집합에서 MRR 3.7%p, 위키백과 전체에서 MRR 4.5%p의 성능 향상을 확인했다.
본 논문에서는 다중 문서 기반의 대화 시스템을 통한 효율적인 정보 검색과 응답 생성에 중점을 둡니다. 대규모 데이터 집합에서 정확한 문서를 선택하는 데 필요한 검색의 중요성을 강조하며, 현재 검색 방법의 한계와 문제점을 지적합니다. 또한 더 자연스러운 답변을 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 사용하게 되면서 fine-tuning 시에 발생하는 제약과 낭비를 모델의 제로샷 생성 능력을 활용하여 개선하려는 방안을 제안하며, 모델의 크기와 자원의 효율성에 대한 고려사항을 논의합니다. 우리의 접근 방식은 대규모 언어 모델을 프롬프트와 함께 다중 문서로 학습 없이 정보를 검색하고 응답을 생성하는 방향으로 접근하여 대화 시스템의 효율성과 유용성을 향상시킬 수 있음을 제시합니다.
비교적 저온의 순수물 속에 있는 수직얼음 원기둥 주위에서 일어나는 자연대류 현상을 수치계산 방법을 사용하여 이론적인 해를 추구하였으며 기존 실험결과와 비교하였다. 유동의 형태는 주위 유체의 온도에 따라서 상향유동, 하향유동, 이 양자가 동시에 존재하는 유동의 형태로 구분되었으 며 해를 구할 수 있는 영역내에서는 상향유동과 하향유동이 동시에 존재하는 구역에서 열전달율 이 최소가 됨을 알 수가 있었다.
단어의 의미 중의성을 해소하는 것은 자연언어처리의 중요한 문제 중의 하나이다. 특히 문서의 주제어가 중의성을 가질 때, 이 문서는 부적합한 범주에 속하게 되어 정보검색시 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 그러므로, 본 논문에서는 문서를 대표하는 주재어의 의미 중의성을 해소하기 위해 주변 문맥자질을 고려하는 방법을 모색한다 이를 위해 자연언어처리의 통계적 방법으로 문서 범주화에 많이 사용되는 Naive Bayes 분류기를 중의성 해소에 적용하고, 그 결과 얻어진 중의성 해소 성능을 평가한다.
본 연구에서는 전자상거래 데이터베이스를 대상으로 결합범주문법을 이용한 자연언어질의 인터페이스를 구현한다. 이를 위해 질의문을 분석하고 표현 방법을 논의한다. 또한 SQL 형식언어로 변환하기 위한 어휘 표현 및 유도 방법을 보인다. 제안하는 방법은 구문분석 과정에서 SQL 형식의 질의문을 직접 유도하는 것으로 기존 연구에서 제안됐던 중간논리언어 변환단계를 거치지 않으므로 과정이 간결해져 시스템의 성능향상을 가져올 수 있다. 시스템은 웹 기반과 client/server 구조로 구현된다.
기존의 자연점화특성을 지니는 추진제는 성능이 높은 대신 독성이 있으며 다루기 어렵고, 환경에 유해한 단점을 지닌다. 이에 따른 대안으로 과산화수소의 촉매분해 후에 발생되는 고온의 산소와 수증기를 이용한 자연점화 방식이 있다. 이 논문에서는 자연점화 방식의 과산화수소/케로신 추력기를 설계하기 위한 기초연구를 수행하기 위해 자연점화특성을 연구하였다. 추력기의 형상변수로 노즐 목의 면적을 달리하여 연소챔버와의 단면적 비인 수축비를 달리하였으며, flame holder의 유 무, 과산화수소와 케로신의 가압압력에 따른 점화특성 및 연소안정성을 관찰하였다. 그 결과, 대부분의 경우에 자연점화를 관찰할 수 있었으나, 가압압력의 조건에 따라 연소 안정성에는 큰 변화가 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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