GPS에 의한 관측치는 시각오차, 전리층과 대류층 지연오차, 다중경로 오차와 같은 다양한 오차를 내포하고 있어서 GPS 관측치 위치계산시 일반적으로 최소자승해를 구하게 된다. GPS 관측치는 비선형 방정식을 만족하므로 최소자승해를 구하기 위해서는 비선형 Newton 알고리즘을 이용할 수도 있으나 대개 간편성과 효율성 때문에 선형화 알고리즘을 적용하게 된다. 본 연구에서는 비선형 Newton 알고리즘이나 선형화 알고리즘을 대체할 수 있는 부동점 알고리즘을 개발하여 그 유용성을 증명하였다. 비선형 Newton 알고리즘이나 선형화 알고리즘은 수렴속도가 빠른 장점을 가지고 있으나 초기값이 해와 근사하여야 한다는 단점이 있다. 반면 부동점 알고리즘은 수령속도는 다소 느리나 초기값이 대단히 부정확하여도 수렴가능한 장점이 있으므로 두 알고리즘을 적절히 혼용하는 것이 좋을 것이다.
CIGS박막 태양전지의 온도에 의한 효율과 전기적 특성 변화를 알아보기 위해 $25^{\circ}C$, $50^{\circ}C$, $100^{\circ}C$, $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 각각 100시간을 노출시킨 후 전기적인 특성들을 측정하여 초기 값들과 비교하였다. 태양전지의 온도 스트레스에 의한 특성 및 파라미터들의 변화들을 확인하기 위해 Light I-V와 Minority Carrier의 Lifetime을 측정하여 비교 분석하였다. 실험에 사용한 소자의 초기 파라미터들은 $25^{\circ}C$에서 측정하였고, 단락전류 11mA, 개방전압 0.64V, 곡선인자 60.49%, Lifetime 10.7s 효율 9.17%이다. 각 온도별 노출에 대해 CIGS박막 태양전지의 효율은 $50^{\circ}C$, $100^{\circ}C$에서는 초기 값과 비슷하였고, $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 초기 값 대비 54%, 84% 감소 특성을 보였다. 단락전류는 $50^{\circ}C$, $100^{\circ}C$, $150^{\circ}C$에서는 크게 변화하는 모습이 나타나지 않았고 $200^{\circ}C$에서 63% 감소하였다. 개방전압, 곡선인자, Lifetime은 효율과 마찬가지로 $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 감소하는 모습이 나타났다. $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 개방전압이 9.3%, 18.7%, 곡선인자는 45.8%, 56.3%정도 감소하였다. Lifetime은 64.4%, 80.1%정도 감소하였다. 이 실험을 통해 개방전압과 곡선인자, Minority Carrier의 Lifetime이 일정 온도부터 온도의 영향을 받아 감소하고, 그 영향으로 효율이 감소하게 되는 것을 확인하였다.
CIGS박막 태양전지의 온도에 의한 효율변화를 알아보기 위해 $25^{\circ}C$, $50^{\circ}C$, $100^{\circ}C$, $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 각각 10시간을 노출시킨 후 전기적인 특성들을 측정하여 초기 값들과 비교해 보았다. 태양전지의 온도 스트레스에 의한 특성 및 파라미터들의 변화들을 확인하기 위해 Light I-V를 측정하여 비교 분석하였다. 실험에 사용한 소자의 초기 파라미터들은 $25^{\circ}C$에서 측정하였고, 개방전압 0.66V, 곡선인자 67.99%, 효율 10.49%이다. 각 온도별 노출에 대해 CIGS박막 태양전지의 효율은 $50^{\circ}C$, $100^{\circ}C$에서는 초기 값과 비슷하였고, $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 초기 값 대비 22.8%, 57.5% 감소 특성을 보였다. 단락전류는 온도별 노출에 대해서 크게 변화하는 모습이 나타나지 않았고, 개방전압과 곡선인자는 효율과 마찬가지로 $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 감소하는 모습이 나타났다. $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 개방전압이 3.4%, 8.3%, 곡선인자는 19.9%, 53.7%정도 감소하였다. 이 실험을 통해 개방전압과 곡선인자가 일정 온도부터 온도의 영향을 받아 감소하고, 그 영향으로 효율이 감소하게 되는 것을 확인하였다.
본 고는 확산대역 시스팀에서 많이 사용되고 있는 상관기를 이용한 초기동기 장치의 하드웨어 복잡성과 초기동기에 소요되는 시간을 줄일 수 있는 부분 상관기를 제안하고 이의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 시뮬레이션을 통하여 입력 SNR 에 따라서 부분상관기의 출력값을 분별지수로 구함으로써, 통신환경에 따른 적절한 부분 상관기의 길이를 구할 수 있었다. 즉 통신환경의 변화에 대해서 초기동기에 소요되는 시간과 하드웨어의 복잡성을 최대한 줄일 수 있는 상관기의 최적 길이를 구할 수 있었다.
1994년 처음으로 국내 지반공학자들에게 소개된 수압파쇄 시험법은, 측정장비 및 해석방법에 있어서 많은 발전을 이루어 왔다. 파이프라인 타입이었던 제1세대 수압파쇄 시험장비는 다루기가 쉽지 않았고 파이프 연결부위에서의 압력 누설 문제가 대두되면서, 제2세대라 불리는 와이어라인 타입으로 보완된 바 있으나, 기존의 시스템에 비해 많은 장점을 가짐에도 불구하고 공기압축기를 별도로 설치해야 하는 문제점을 여전히 안고 있어, 2004년 이후 이를 모두 포함하는 현재의 제3세대 all-in-one 시스템으로 보완된 바 있다. 장비의 발전과 함께, 응력해석을 위한 소프트웨어의 발전도 꾸준히 진행되어온 바, 불확실한 결정값으로 인해 가장 다루기 어려운 균열폐쇄압력에 대하여 여러 가지 기법을 적용함으로써 가장 합리적인 값을 도출해내는 방법의 개발이 그 한 예가 될 것이다. 이러한 지난 10여년 간의 기술발전과 함께 국내 대부분의 지역에서 수행된 수압파쇄시험을 통하여 대한민국의 거의 전 지역에 대한 측정결과들을 축적할 수 있었으며, 현재 이 결과값은 터널굴착을 위한 기초설계단계에서 널리 활용되고 있다. 향후 해저터널의 건설과 관련하여 해상에서의 수압파쇄 초기응력측정법 또한 꾸준히 개발되고 있으나, 지금까지 축적된 내륙에서의 초기응력 측정값이 해저터널의 안전한 설계를 위해 직간접적으로 사용되어지길 기대하며, 현재까지 수압파쇄시험을 통해 얻어진 한반도의 초기응력의 평균 크기와 방향을 지질학적 특성결과와 관련 지어 제시하고자 한다.
재조합 대장균의 성장과 그 부산물 생성 관계를 알기위하여 탄소원인 포도당의 놓도 변화와 액아당 의 농도 변화에 따른 각각의 영향들을 검토하였다. 포도당 감소 시간은 초기 포도당 농도 5gjL에서 배양 실시후 8시간 전후이었고 나머지는 배양 실시후 16시간부터 20시간이면 거의 흡수되었다. 이 결과로서 탄소원의 농도는 배양 초기에 많이 흡수되고 세 포가 짧은 시간에 성장됨을 알 수 있다. 포도당 농도변화와 맥아당 농도 변화에서 보면 세 포 최대비생산속도값이 초기 탄소원 농도가 감소됨 에 따라 반대로 높은 값으로 증가되었다. 세포 생성 최대 농도치는 탄소원 초기 농도 10.0g / jL에서 포도당은 3.33gjL이고, 맥아당은 4.06gjL 임을 볼때 비슷한 값이고 탄소원 초기농도 5.00gjL 에 서 포도당은 3.05gjL이고, 맥아당은 2.l0gjL 임 을 보면 탄소원 저농도에서는 탄소원이 포도탕 일때 더 양호하게 세포가 성장되었다. 탄소원 종류에 따른 부산물 생성으로서는 포도당 과 맥아당이 마찬가지로 lactic acid와 acetic acid 가 많이 생성되었고 propionic acid, methanol은 적 은 양으로 생성되었다. 특이하게 ethanol의 경우는 초기 포도탕 농도가 40.0g/L 일때 11.25g/L이 생 성되었고, 초기 액아당 농도가 20.0g/L 일때 4.90g / /L까지 얻어짐을 보였는데 이 현상은 균주의 활성및 대사적 특성에서 형성된 것으로 이상 발효라 할 수 있다. 그리고 탄소원 두 가지 다 그 초기 농도가 높을 때 부산물 생성이 많이 생생되었고 탄소원 농도가 낮요면 적은 양이 생성되었다. Lactic acid는 포도 당에서 더 많이 생성되었고 acetic acid는 맥아당에 서 더 많이 생성되었다. 이 현상은 균주의 대사적 특 성으로 생각되고 이 반응 기작은 더욱 연구되어야 할 것으로 사료된다.
다층 퍼셉트론(MLP) 학습 이론인 오류 역전파 알고리즘은 델타룰과 최급 하강법을 사용하기 때문에 학습시 많은 시간이 소요된다는 단점을 가지고 있다. 때문에 신경망에서의 잘못된 초기 가중치 선택은 오류 역전파 알고리즘을 사용하는 신경망에서의 현격한 학습 성능저하를 발생시키게 된다. 본 논문에서는 학습시 오류 역전파 알고리즘의 수렴시간을 개선하기 위한 신경망의 동적 초기 가중치 선택 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 학습전 기존의 선택 가중치와 모든 가중치가 1.0 또는 -1.0 값을 가지는 가중치 집합에서 가중치 변동률을 선측정하여 이들 중 가장 변동률이 큰 경우를 초기 가중치 집합으로 선정하게 된다. 즉, 초기의 가중치 변동률을 차후 성능을 판단하는 지표로 사용하여 잘못된 가중치 선택으로 인한 최악의 학습효율의 가능성을 배제시키고 다층 신경망의 학습특성상 평균 이상의 학습효율을 보장하는 초기 가중치 선택방법이다.
콘크리트포장은 시공초기의 품질관리수준에 따라 전체수명이 결정될 정도로 시공초기의 품질관리가 매우 중요하다. 이러한 초기 품질관리는 콘크리트포장의 초기거동을 잘 파악하여 초기거동을 조절할 수 있는 방안을 도출하는 것이 중요하다. 콘크리트포장의 초기거동에 영향을 주는 요소는 크게 두 가지가 있다. 첫째는 콘크리트의 건조수축이고, 두 번째는 수화열 및 대기온도 변화에 따른 포장체의 온도변화이다. 따라서, 콘크리트의 열팽창계수와 건조수축은 콘크리트의 초기거동에 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 지금까지의 열팽창계수는 완전히 양생된 콘크리트에 대해 실험하는 것이 일반적이었기 때문에 시공초기에 열팽창계수를 얻는데 한계가 있어 왔다. 또 건조수축도 시간방법의 한계로 초기 건조수축을 측정하는데 어려움이 있어 왔다. 본 연구에서는 콘크리트포장의 초기 거동을 조절할 수 있는 방안을 도출하기 위하여, 콘크리트의 초기 건조수축과 열팽창계수를 측정하고 이를 통해 콘크리트포장의 초기 거동 예측프로그램의 입력변수들과 적용 모델들에 대한 자료제공 및 검증을 위 한 기초자료를 제공하는데 그 목적을 두었다. 본 연구에서 얻은 결론은 현장에서 초기 콘크리트의 열팽창계수 값을 측정한 결과 $8.9{\sim}10.8{\times}10^{-6}/^{\circ}C$ 값을 나타내었으며, 콘크리트의 건조수축에 있어서 깊이별 effect와 size effect가 존재하는 것으로 분석되었다.
도근점측량과 같은 수평위치를 결정하는 방법 중 최소제곱법은 확률이론에 근거하여 잔차의 분산이 최소가 되는 조건을 만족하는 최확값을 산출하는 방법이다. 본 논문에서는 도선법으로 계산되는 현행 지적도근점측량의 성과와 최소제곱법을 적용한 도근점의 계산성과를 비교하고, 네트워크-RTK 측량결과와 각각의 조정방법에 대한 평균오차를 확인하였다. 실험 결과 최소제곱법이 도선법에 비해 폐합오차를 각 측점에 균등하게 배분하는 것을 확인하였으며, 네트워크-RTK 성과와의 평균오차도 도선법은 2.7cm, 최소제곱법은 2.2cm 산출되었다. 또한 과대오차가 발생한 경우 이를 확인하기 위한 방법으로 정방향 초기값과 역방향 초기값을 이용하여 수평각 과대오차를 확인할 수 있었으며, 관측된 측선거리와 계산된 측선 거리의 차이를 이용하여 거리 과대오차가 발생한 측선을 예측할 수 있었다.
사진 촬영 당시의 외부표정요소 추정 방법에는 공선조건식 기반 후방교회법이 널리 사용되지만 초기값을 필요로 하고, 그 값에 민감하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 초기값을 필요로 하지 않는 외부표정요소 알고리즘인 쿼터니언 기반 공간후방교회법과 PnP (Perspective-n-Point algorithm)을 소개하고 그 결과를 비교하였다. 두 결과를 비교하기 위하여 일반 스마트폰으로 취득한 영상을 사용하였고, 지상기준점 취득은 본 연구진이 보유하고 있는 하이브리드 MMS (Mobile Mapping System) 점군 자료를 이용하였다. 그 결과, 공선조건식 기반 SPR (Single Photo Resection)을 참값으로 할 때, 쿼터니언 기반 SPR이 PnP 알고리즘에 비해 자세각 추정 정확도가 높았다. 카메라 위치추정의 경우에는 두 알고리즘 모두 지상기준점과 비교했을 때 0.8m 내의 정확도를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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