니트로벤젠 및 1,2,4-트리클로로벤젠에서의 n-브롬화프로필의 溶解度를 19, 25, 40^{\circ}C$에서 브롬화갈륨이 있을 때와 없을 때에 각각 측정하여 보았다. 브롬화갈륨이 존재하지 않을때에 니트로벤젠에서의 n-브롬화프로필의 溶解度가 1,2,4-트리클로로벤젠에서보다 더 큰 점은 n-브롬화프로필과 니트로벤젠과의 상호작용이 1,2,4-트리클로로벤젠보다 더 강하다는 것을 나타낸다. 브롬화갈륨이 존재할 때에는 溶液內에서 n-브롬화프로필과 브롬화갈륨의 1:1 complex, $n-C_3H_7Br\cdotGaBr_3$가 형성된다. 이 complex의 instability constant K를 계산하였다. $$n-C_3H_7Br\cdotGaBr_3 \rightleftarrows n-C_3H_7Br + \frac{1}{2Ga_2Br_6 }$$또한 이 complex의 解離에 대한 엔탈피, 자유에너지 및 엔트로피도 산출하였다. 브롬화갈륨과 브롬화알킨간의 complex의 안정도는 이들 알킬이온의 안정도와 상대적인 관계가 있다고 본다.
미국의 장단기 국채 수익률 스프레드와 한국 거래소시장의 종합주가지수 변화를 통해 한국경제와 미국경제에 동조화가 존재하는지, 또 동조화가 존재한다면 어느 정도의 시차로 동조화가 진행되고 있는지, 그리고 미국의 금융위기로 동조화의 내용에 사실상 어떤 변화가 발생했는지를 분석하였다. 본 연구는 먼저 한국의 대표적 자산시장인 거래소시장이 미국의 장단기 국채금리 스프레드와 동조화를 보이고 있는 사실을 발견하였다. 또 동조화의 방향도 미국 국채의 장단기 금리차가 벌어지면, 즉 세계경제의 견인차 역할을 하고 있는 미국경제의 전망이 밝아지는 경우 자산시장에서 안전자산보다는 위험자산을 선호하는 분위기가 조성되어 국제적으로 자금이 고수익을 기대할 수 있는 한국과 같은 신흥시장으로 흘러들어오면서 신흥시장의 주가를 끌어올리게 될 것이라는 일반적인 예상과 일치하였다. 본 연구에서는 또 다양한 시차를 대상으로 하여 동조화가 극대화되는 시점을 조사했는데 양국 시장의 동조화가 불과 1주일 만에 극대화되는 사실도 발견하였다. 또 가변수를 이용하여 미국에서 시작된 금융위기가 동조화에 어떤 변화를 주었는지에 대한 분석에서는 금융위기 후 동조화의 강도가 현저하게 낮아진 사실도 발견하였다.
Pseudomonas carboxydovorans와 Acinetobacter sp.l에 존재하는 일산화탄소 산화효소의 세포내 분포양상을 조사 하기 위 하여 엘 산 화탄소를 이 용하여 성장한 세균을 초음파로 파괴하거나 세균의 spheroplast을 만들어 삼투 충격으로 파괴한 후 soluble fraction과 particulate fraction에서의 일산화탄소 산화효소의 환성분포를 조사허여 비교하였다. 세균을 초음파로 파괴하였을 때는 crude cell extract에 존재하면 효소환성의 대부분이 soluble fracttion에서 검출되었다. 그러나 sphe roplas를 삼투충격으로 파괴하였을 때는 효소활성 이 세포막부분에서만 나타났다. 이와 같은 결과는 이 세균들의 일산화탄소 산화효소가 세포막에 느슨하게 붙이 있음을 시사하고 있다.
FAQ 분류는 자주 묻는 질문을 범주화하고 사용자 질의에 대해 가장 유사한 클래스를 추론하는 방식으로 진행된다. FAQ 데이터셋은 클래스가 다수 존재하기 때문에 클래스 간 포함 및 연관 관계가 존재하고 특정 데이터가 서로 다른 클래스에 동시에 속할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 최근 FAQ 분류는 다중 클래스 분류 방법론을 적용하는 데 그쳤고 FAQ 데이터셋의 특징을 모델에 반영하는 연구는 미미했다. 현 분류 방법론은 이러한 FAQ 데이터셋의 특징을 고려하지 못하기 때문에 정답으로 해석될 수 있는 예측도 오답으로 여기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서도 분류를 잘 하기 위해 손실 함수를 조정하는 정규화 기법을 소개한다. 이 정규화 기법은 클래스 간 포함 및 연관 관계를 반영할 수 있도록 오답을 예측한 경우에도 예측 강도에 비례하여 손실을 줄인다. 이는 오답을 높은 확률로 예측할수록 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 크다고 판단하여 학습을 강하게 하지 않게 하기 위함이다. 실험을 위해서는 다중 클래스 분류에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 비교 실험을 위한 정규화 방법으로는 통상적으로 사용되는 라벨 스무딩을 채택했다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 방법보다 성능이 개선되고 보다 안정적으로 학습이 된다는 것을 확인했으며, 데이터의 신뢰성이 부족한 상황에서 효과적으로 분류를 수행함을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 테크노 스트레스 유발요인의 인구통계학적 차이를 살펴보기 위해 수행되었다. 그동안 테크노 스트레스에 영향을 미치는 다양한 요인에 대한 실증연구가 수행되었으나, 근본적 영향을 미친다고 알려져 있는 인구통계학적 요인들에서 어떠한 차이가 있는지에 대한 연구는 수행되지 않았다. 따라서 본 연구는 테크노스트레스 유발요인이 그동안 학자들이 주장해온 인구통계학적인 요인 중에서 성별, 연령, 교육수준, 컴퓨터 사용시간, 직위, 컴퓨터 지식 등에서 각각 어떠한 차이를 나타내는지 실증 분석을 분석하였다. 각각의 인구통계학적 요인을 모두 2개의 요인으로 구분한 후 독립표본 t-검정을 수행하여 차이를 검정하였다. 분석에 사용된 테크노 스트레스 유발요인은 업무과부화, 사생활 침해, 기술복잡성, 기술변화속도 등 5가지이다. 분석결과, 성별과 직위는 기술변화속도에서 유의한 차이를 나타냈다. 교육수준에서는 업무과부화가 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 연령에서는 업무 과부화, 사생활침해, 기술복잡성, 기술변화속도에서 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 컴퓨터에 대한 활용 지식에서는 기술복잡성, 직무불안정성, 기술변화속도에서 차이가 존재하였다. 마지막으로 컴퓨터 사용시간에서는 유의한 차이가 존재하지 않았다.
본 논문은 H.264 동영상 부호화를 위한 적응적인 양자화 행렬 선택방법을 제안한다. 기존의 H.264 양자화 방법은 각 프레임에 동일한 양자화 행렬을 적용하기 때문에 영상의 지역적 특성을 고려하지 못해 코딩 효율이 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 프레임 전체에 동일한 양자화 행렬을 적용하는 대신 매크로블록 단위로 블록이 가지는 방향성을 이용해 적응적으로 양자화 행렬을 적용하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 블록의 방향성을 공간적으로 인접 블록의 인트라 예측모드 특성을 이용하여 결정한다. 방향성이 존재하는 블록에 대해서는 제안한 방식의 가중치 양자화 행렬을 적용하고, 방향성이 존재하지 않는 블록에 대해서는 기존의 양자화 행렬을 적용한다. 가중치 양자화 행렬은 인트라 예측모드에 따라 블록의 변환 계수의 통계적인 분포를 기반으로 설계되었기 때문에, 예측모드의 특성에 적합하게 양자화된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 BD rate 측면에서 기존 방법 대비 약 2% 정도의 부호화 효율이 상승됨을 확인할 수 있다.
최근에 들어와 그 응용분야가 확대되어 가고 있는 에이전트 소프트웨어는 점점 그 크기와 복잡성이 커져 감에 따라 소프트웨어 개발치 효율성을 필요로 하는 추세이다. 이에 따라 네트워크에 분산되고 이질적인 시스템에 존재하는 에이전트들은 자신의 정보를 효율적으로 교환할 수 있도록 하기 위해 통신 프레임웍을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 네트워크에 존재하고 동일한 환경 또는 서로 다른 환경에 존재하는 에이전트들 간의 의사 소통을 위한 통신 프레임웍의 설계 및 구현을 제시한다. 기본적으로 에이전트 소프트웨어 아키텍처는 KRIL(KQML- Router Interface Labrary), Router, Facilitator로 구성되어 진다. 같은 호스트에 존재하는 에이전트들은 같은 주소를 가지기 때문에 각기 다른 Router를 가질 필요 없이 하나의 Router를 공유한다. Router는 로컬 호스트에 존재하는 에이전트들의 리스트를 유지 관리하며, 로컬 에이전트가 보낸 메시지의 수신자가 자신의 리스트에 없을 경우 Facilitator를 통해 다른 호스트에 존재하는 에이전트에 메시지를 전달한다. 서로 다른 환경에 존재하는 에이전트들 간의 통신과 스레드 관리, 병행처리와 동기화 등을 위해 KRIL은 ACE(The Adaptive Communication Environment) 라이브러리를 사용하였으며, Router와 Facilitator는 Java로 구현하였다.
$450^{\circ}C$ 이하에서 Cu를 이용한 전계 유도 방향성 결정화 공정을 통해 비정질 실리콘의 결정화 거동을 고찰하였다. 열처리와 동시에 전계를 인가하여 Cu가 증착된 패턴의 외부에서 Cu가 존재하지 않는 비정질 실리콘의 영역으로 측면 결정화를 유도하였다. 특히, Cu가 존재하지 않는 영역의 측면결정화는 (-) 전극 쪽에서 (+) 전극 쪽으로 방향성을 가지고 결정화가 진행되었다. 이러한 현상은 Cu와 Si가 반응 할 때, 주확산 종이 금속(Cu)이기 때문에 가능하다고 판단되었다. 또한, FALC 공정을 이용한 $350^{\circ}C$의 온도에서 결정화된 영역 내에 커다란 dendrites 형태의 가지가 형성되었고 전계 방향에 따른 측면 결정화가 진행되었음을 확인하였다. 결론적으로 $350^{\circ}C$의 매우 낮은 온도에서 30 V/cm의 전계 인가를 통해 12$\mu$m/h의 결정화 속도로 결정화가 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 의사결정트리 분류기상에 존재하는 인공신경망의 구조를 개선하여 이들 각각의 인공신경망으로부터 도출된 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 결합할 수 있는 방법론을 제시하고 있다. 인공신경망을 이용한 기존의 ARMA 모형화 방법과 비교한 결과, 본 연구에서는 제시한 방법이 주어진 ESACF 특성패턴에 대해 보다 정확하게 ARMA 모형화를 하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 MPEG 트래픽과 같이 셀 흐름에 주기성을 갖는 비디오 트래픽 모형에 대한 쉐이핑 정책을 제시하고, 쉐이퍼에서의 셀손실율, 셀지연, 및 완만화 효과를 분석하였다. 분석 모형으로는 이산 상태 마코프 연쇄를 사용하였으며, 예제를 통해 시뮬레이션 결과와 비교하므로서 분석모형을 검증하였다. 분석 결과 셀지연 및 완만화 효과 사이에는 서비스율의 증가에 따라 trade off가 존재함이 나타났다. 본 연구는 ATM 트래픽관리에 있어서 다중화 장치에서의 성능분석과 병행하여 쉐이퍼의 설계에 있어서 정량화된 기초자료를 제공할 수 있을 것이라 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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