본 연구에서는 다채널 결맞음 빔결합 시스템을 위한 위상제어 방식으로 covariant matrix adaption evolution strategy (CMA-ES) 알고리즘 및 stochastic parallel gradient descent (SPGD) 알고리즘을 결합한 이중 위상제어 알고리즘을 제안하고 그 동작 특성을 전산모사를 통해 분석한다. 제안하는 CMA-ES/SPGD 이중 위상제어 알고리즘은 결합된 최종 출력광 세기가 미리 설정된 특정값에 도달하기 전까지는 그 위상제어 최적화를 CMA-ES 알고리즘을 통해 진행하고, 그 이후에는 SPGD 알고리즘으로 전환하여 진행하는 순차적 이중 구조를 취한다. 이를 이상적인 7채널과 19채널 광섬유 결합기 기반 결맞음 빔결함 시스템에 적용하였을 때, 위상제어 최적화 평균 수렴시간이 기존의 SPGD 알고리즘만 단독적용한 경우에 비해 약 10% 단축됨을 확인하였다. 뿐만 아니라, 동일한 결맞음 빔결함 시스템에서 실제 환경과 유사하게 각 채널광에 위상잡음을 부가적으로 인가한 경우, 본 연구에서 제안하는 이중 위상제어 알고리즘을 적용할 경우 주어진 조건에서 그 평균 수렴시간이 기존의 SPGD 알고리즘만 단독적용한 경우에 비해 7채널 시스템의 경우 약 17%, 19채널 시스템의 경우 약 16-27% 정도 단축됨을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 CMA-ES/SPGD 이중 위상제어 알고리즘은 향후 실제 대기 환경과 같이 위상잡음 효과를 무시할 수 없는 조건에서 결맞음 빔결합을 구현시 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.
전이금속 칼코젠화물은 소듐 이차전지의 음극재로서 높은 이론 용량을 가지나 충·방전 과정에서 큰 부피 팽창으로 인해 짧은 수명 특성을 보이며, 낮은 전기전도도로 인해 출력 특성을 저하시킨다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 분무열분해와 후 열처리 공정을 통해 다공성의 CNT ball과 (Ni,Co)Se2 나노결정이 복합된 구조체를 합성하였으며, 이를 소듐 이차전지의 음극에 적용시켜 전기화학적 특성을 평가하였다. 합성된 소재는 분무열분해 동안 Polystyrene(PS) 나노비드의 분해로 인해 다공성 구조를 형성하여 충방전 과정에서 발생하는 부피팽창을 효과적으로 수용하였으며, CNT 소재와의 복합화를 통해 전기화학적 성능을 향상시킬 수 있었다. 이로 인해 다공성 구조의 (Ni,Co)Se2-CNT 복합소재는 0.2 A g-1의 전류밀도에서 698 mA h g-1의 높은 초기 방전용량을 보였으며, 100 사이클 후 400 mA h g-1의 방전용량을 유지함을 보였다.
용존산소 센서는 그 특성상 시간이 지남에 따라 자료의 변형(drift)이 일어난다. 따라서 용존산소 센서를 이용하여 해수 중의 정확한 용존산소 농도를 측정하기 위해서는 반드시 용존산소 센서의 현장 교정이 필요하다. 현장 교정 방법과 교정을 위한 적절한 시료의 개수 및 용존산소 센서의 실험실 교정주기를 제시하고자 약 1년에 걸쳐 인도양, 태평양, 동해에서 수행된 세 번의 서로 다른 항차에서 총 133개의 용존산소 분석을 위한 시료를 획득하였다. 화학 분석을 통해 얻은 용존산소 분석값과 센서값을 비교 분석하였다. 그 결과 제조사에서 제시하는 센서의 출력전압과 용존산소 분석값을 비교하기보다는 센서에서 주는 최종 농도값과 분석값을 직접 비교하여 얻은 직선의 관계식을 이용하여 센서의 측정값을 교정하는 것이 바람직하고, 박막형 용존산소 센서의 경우 정확한 보정을 위해서는 최소한 30개 이상의 시료에 대한 분석값을 이용해야 약 1% 이내의 정확도 범위 내에서 현장 교정이 가능하다. 또한 CTD용 박막형 용존산소 센서가 70% 이상의 성능을 내기 위해서는 1년 이내의 주기로 실험실 또는 제조사에서 이루어지는 실험실 교정을 수행할 것을 권장한다.
재생에너지 개발에 대한 관심 증가와 함께 한국의 서해안은 조력발전 후보지로 유리한 지역중 하나이다. 수력발전용 댐과 유사하게 작동하는 방조제를 활용한 조력발전은 장기간의 운영을 거쳐 조력발전을 대표하는 방식이지만, 생태계 변화, 재생산, 수괴 변화 그리고 수문학적 영향으로 조력발전 사업 추진이 지연되거나 중단되고 있다. 방조제를 활용한 조력발전시 발생하는 고가 건설비용 및 환경비용 문제를 절감하기 위하여 본 연구에서는 방조제가 이미 설치되어 있는 해역에 적용가능한 조력발전 장치의 개발 및 성능 검증을 위하여 현장실험을 실시하였다. 2개의 수조 및 관수로, 개수로, 그리고 수차 및 발전기를 이용하여 5종류의 실험을 수행한 결과, 10 kW 이상의 출력과 효율 60% 이상이 가능한 발전시스템 개발 가능성을 확인하였다. 이러한 연구결과는 서해안의 기존 방조제를 활용하여 소규모 조력발전에 활용할 수 있다.
에너지 자원의 안정적 확보 어려움, 화석연료 이용에 따른 온실가스 방출로 지구 온난화 현상 등의 문제가 대두됨에 따라 재생에너지 개발에 대한 관심이 증가하고 있다. 조석현상은 일정한 주기를 가지고 정기적으로 발생하는 규칙성이 존재하므로 사전에 정확한 예측이 가능하여 에너지 회수 측면에서 이점이 있다. 따라서 조석을 에너지원으로 활용하기 위한 다양한 방법이 고안되어왔다. 방조제를 활용한 조력발전은 많이 운영되는 대표적인 방식이지만, 조지내 조차 감소, 수질 변화, 생태계 변화 등으로 조력발전 사업 추진이 지연되거나 중단되고 있다. 본 연구에서는 방조제가 이미 설치되어 있는 해역에 적용가능한 조력발전 장치의 개발 및 성능 검증을 위하여 현장실험을 실시하였다. 2개의 수조 및 관수로, 개수로, 웨어 그리고 수차 및 발전기를 이용하여 4종류의 실험을 수행한 결과, 10 kW 이상의 출력과 효율 60% 이상이 가능한 발전시스템 개발 가능성을 확인하였다. 이러한 연구결과는 기존 방조제를 활용한 소규모 조력발전에 활용할 수 있다.
지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.
강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구는 다양한 방법론으로 적용되어 활발히 연구되고 있다. 그 중에서 인공신경망을 이용하여 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 대부분의 연구들은 역전파 학습 알고리즘(back propagation algorithm: BPA), Levenberg Marquardt(LV), radial basis function(RBF)을 이용하였으며, 이들은 강한 비선형성을 나타내는 입 출력간의 관계를 나타내는데 탁월한 성능을 보이고 있는 것으로 알려져 있고, 자료들의 급격한 변화나 현저한 변화에 대한 뛰어난 적응성을 보여주고 있다. 이러한 인공신경망 이론은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출과정의 양상에 따른 분류와 그에 따른 분석을 위해 Kohonen 네트워크 이론에 의한 자기조직화 방법(self-organizing map; SOM)을 적용하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용한 결과, 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우양상을 분류 할 수 있었으며, 강우-유출간의 특성을 분석한 결과 강한 비선현성을 가지고 있는 강우-유출관계가 SOM에 의해 7개의 패턴으로 구분되었다.
본 전기자동차(EV)의 사용을 늘리고 계통 부담을 최소화하기 위해 재생에너지를 사용하는 마이크로그리드가 중요한 역할을 담당해야 한다. 마이크로그리드는 소형 디젤발전과 같은 화석연료를 사용할 수도 있지만, 많은 경우에 친환경 에너지인 재생에너지로부터 에너지를 공급받을 수 있다. 그러나 태양광과 풍력과 같은 재생에너지는 가변적인 출력 특성을 갖는다. 따라서 전기자동차의 충·방전 에너지 수요를 충족하는 동시에 안정적으로 부하 전력을 공급하기 위해서 마이크로그리드에 디젤발전 또는 전기차-그리드(V2G)를 병행 에너지원으로 활용하는 전기자동차 충전인프라 구성에 대한 검토가 필요하다. 이와 같은 배경으로 본 연구에서는 태양광발전, 풍력발전, 디젤발전과 V2G를 활용하여 부하에 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 마이크로그리드의 모델을 구성하였다. 제안된 마이크로그리드는 태양광발전과 풍력발전을 1차 공급에너지원으로 전력 수요에 대응토록 하고, 부하의 전기차의 운영 유형과 부하 동기기의 회전속도를 판단하여 부족 전력에 대해 디젤발전으로부터 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 모델이다. 이렇게 제안된 모델의 시스템 성능을 검증하기 위해 MATLAB/Simulink로 시뮬레이션함으로써 마이크로그리드의 안정적 운영 방안을 고찰하였다.
본 논문에서는 소형 크기인 SiPM Sensor를 휴대용 검출기 내부에 적용하여 환자 피폭을 최소화하면서도 최적의 이미지 획득을 위한 선량을 제어하기 위한 방법을 제시하고 이에 대한 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 휴대용 검출기는 환자의 위치에 빠르게 접근하여 신속한 진단을 가능하게 하는 장점이 있지만 이러한 이동성은 선량 관리의 어려움을 동반한다. X-ray imaging devices 국제 표준인 IEC62220-1-1 기준의 이미지 평가를 통해 검출기의 DQE와 최적 화질을 갖을 수 있는 선량을 확인하고 영상의 ADU와 SiPM Sensor의 출력을 매칭 하여 최적 선량을 확인하는 방법을 제시하였다. 검출기 제조사 기준 선량과 최적 선량 구현으로 획득된 Skull AP 이미지는 제조사 기준 342.8 µGy, 최적 제어 선량은 148.3 µGy로 조사되어 제조사 기준 선량 대비 57 %, Chest AP는 제조사 기준 81.9 µGy, 제어된 최적 선량은 27.9 µGy로 66 %의 높은 선량 감소 효과가 확인되었다. 또한 촬영된 두 영상은 방사선사 5명의 분석을 통해 해부학적 구조물을 판별하기에 임상적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 확인되었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.