유료도로 건설계획시 적정 통행료의 산정은 사업의 경제성 분석에 매우 중요한 요소가 되며, 또한 어려운 일이다. 본 연구에서는 경남의 거제도와 부산의 가덕도를 연결하는 유료 거가대교를 대상으로 하여 SP(Stated Preference)자료를 이용하여 적정요금을 산정하고자 하였다. 이를 위해 거가대교의 잠재이용자인 국도 14호선을 이용하는 승용차 운전자들에 대해 거가대교가 개통된다는 가정하에서 다양한 절약시간 및 요금체계에 대해 설문조사를 하여 SP자료를 수집하였다. 이 SP자료를 이용하여 인간이 개략적인 추론을 통하여 결론에 도달하는 과정을 퍼지이론을 이용하여 모형화한 퍼지근사추론모형을 구축하였으며 이 모형을 이용하여 적정요금을 산정하고 조사대상 승용차 이용자들의 시간가치에 의해 검정하였다. 퍼지추론 모형 구축을 위해서는 통행절약시간과 요금이 입력변수로 선정되었으며 이용률이 출력변수로 선정되었다. 절약시간은 3개의 퍼지집합으로, 요금과 이용률은 각각 5개의 퍼지집합으로 구분되었다. 각 퍼지집합들은 triangular 형태와 trapezoidal 행태의 멤버쉽함수를 사용하였으며 총 12개의 퍼지규칙이 정립되었다. 구축된 퍼지근사추론 모형을 이용하여 각 요금수준에서의 이용률을 추정하고 수입을 최대로 하는 요금수준을 적정요금으로 산정하였다. 순위프로빗 모형에 의한 결과치와의 평균에 의해 추정된 절약 통행시간별 적정요금은 1시간30분 절약시는 요금수준 8,350원, 1시간 절약시는 6,250원, 30분절약시는 3,900원으로 산정되었다. 절약 통행시간 1시간에서의 적정요금 6.250은 승용차 운전자들의 시간가치의 50% 수준으로 과도한 요금은 아니므로 본 연구에서 적용한 기법이 타당성이 결여되지 않는 것으로 판단된다.
도메인에 대한 전문 지식 획득(Acquisition of expert knowlegde)은 지식 제공자인 인간 전문가에 의존한다. 도메인이 복잡해 질수록 인간 전문가로부터 관련된 모든 지식을 획득하기란 어렵다. 이런 지식 획득의 어려움을 부분 흑은 완전 자동화된 지식 획득 시스템을 통해 해결하려는 많은 연구가 있어 왔다. 그러나 지식 획득을 위한 여러 시도들은 지식 제공자의 촛점이 도메인이 아닌 표현 구조나 도구- representation environment -에 보다 치우치게 하여, 잘못된 지식을 획득하게 하거나 주요지식이 생략되는 경우를 보이기도 한다. 또한 정적인 관계(relationship)에 의해서만 지식(Static Knowledge)을 생성하므로 시간흐름에 따라변화하는 지식을 나타내기는 어렵다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 자동 지식 획득(Simulation Based automatic Knowledge Acquisition) 방법을 제시한다. 이 방법은 1) 도메인에 관한 초기 인과관계 정보를 입력 받고, 2) 입력된 정보를 일정한 프레임에 따라 구조화 시켜 경험 베이스를 구성하고 이를 탐색하여 도메인과 관련된 확장된 정보를 얻은 후, 3) 위의1),2)를 통해 얻어진 정보를 분석하여 주어지는 입력에 대해 다양한 출력을 낼 수 있는 시뮬레이션 모델을 생성한다. 이 모델은 다음 단계의 지식 생성을 위한 수단(resource)이 되며, 구간값과 같은 불확실한 정보를 포함할 수 있는 구조이다. 마지막으로 4) 생성된 모델을 시뮬레이션하여 결과로 생성된 지식을 획득한다. 위의 과정에서, 지식획득을 위한 수단인 시뮬레이션 모델이 지식 제공자의 개입 없이 자동 생성됨에 따라, 지식 제공자는 도메인 관련 지식 그 자체에 집중할 수 있으며, 생성된 모델을 시뮬레이션한 결과에 의해 지식을 생성함으로써 동적인 지식이 얻어질 수 있다. DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다. 에탄올투여로 증가된 유리기 해독계 효소인 GSH-Px활성을 큰 폭으로 감소시키고 에탄올투여로 감소된 비효소적 항산화작용을 나타내는 GSH함량을 다량 증가시킴으로서 지질과산화물에 대한 방어력이 증가되어 나타난 결과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어([$[W1]_{XO-}$$[W1]_{XO}$ ]$
스트림 암호는 블록 암호보다 안전성은 떨어지지만 수행 속도가 빠른 것이 큰 장점이었다. 그러나 최근까지 블록 암호의 수행 속도를 개선한 알고리즘 개발로 지금은 AES의 경우 스트림 암호와 수행 속도 차가 거의 없게 되어, 안전하면서 빠른 스트림 암호 개발이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 ASR(Arithmetic Shift Register)과 간단한 논리연산으로 구성된 32비트 출력의 고속 스트림 암호 AA32를 제안한다. 제안한 알고리즘은 소프트웨어 구현이 쉽게 디자인된 스트림 암호 알고리즘으로 128비트 키를 지원하고 있으며, 워드와 바이트 단위로 연산을 수행한다. AA32의 전체 구성은 선형 궤환 순서기(Linear Feedback Sequencer)로 ASR 151비트를 적용하였고, 축소함수는 비선형(Non-Linear) 연산을 위한 S-박스를 사용하지 않고 간단한 논리연산을 사용한 크게 두 부분으로 구성되어 있는 매우 간결한 구조의 스트림 암호이다. 제안한 스트림 암호 AA32는 SSC2, Salsa20 보다 수행 속도 테스트결과 빠른 결과를 보여주고 있으며, 안전성 또한 현대 암호 알고리즘이 필요로 하는 안전성을 만족하고 있다. 제안한 암호 알고리즘은 휴대폰과 같은 무선 인터넷 환경과 DRM(Digital Right Management) 등과 같은 실시간 처리가 필요한 분야와 제한된 환경인 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에 사용 가능한 고속 스트림 암호 알고리즘이다.
본 논문은 초광대역 통신 방식(Ultra Wide Band, UWB)의 하나인 임펄스 라디오 시스템에서 RF(Radio Frequency)필터의 군지연 차에 의한 펄스 신호의 왜곡과 펄스 신호 왜곡으로 인한 시스템 성능의 열화에 대해 분석하였다. 임펄스 라디오는 시간 영역에서 매우 짧은 지속 시간을 갖는 펄스 신호를 변조하여 송신한 후 수신단에서 송신 펄스와 동일한 펄스를 발생하여 상호 상관(cross correlation)을 구해 신호를 판별하게 된다. 이로 인해 군지연 차이로 인한 펄스 파형의 왜곡은 심각한 시스템 성능 열화를 야기할 수 있다. 특히 RF 필터는 공진을 이용한 특성으로 인해, 필터의 차단 특성이 우수할수록 더 큰 군지연 차이를 야기하며, 본 논문에서는 이러한 RF필터의 군지연 차이가 시간 영역에서 펄스 파형의 왜곡에 미치는 영향 및 시스템 성능 열화에 미치는 영향을 분석하였다. 본 논문은 2 단자 회로의 입출력 단이 이상적으로 매칭되어 있을 경우 소신호 산란계수 $S_{21}$이 필터의 전달 함수 $H(\omega)$ 임을 이용하여 임의의 필터를 설계 후 그 $S_{21}$을 구하고, 역 푸리에 변환을 구하여 입력 펄스 파형과 컨벌루션 적분을 통해 출력 파형을 구하였다. 또한 BPM(Bi-Phase Modulation) 및 PPM(Pulse Position Modulation) 변조 임펄스 라디오 시스템의 BER(Bit Error Rate)을 분석하여 RF 필터의 군지연 차이로 인한 시스템 성능의 열화를 분석하였다.
비접촉 영구자석 기어는 높은 효율과 신뢰성의 장점을 가지고 있다. 또한, 기계적인 마찰 손실이 없으며, 소음과 진동이 적고, 윤활유가 불필요 하다는 장점을 가지고 있다. 이러한 장점으로 인하여, 비접촉 영구자석 기어는 기계적 기어의 물리적인 접촉에 의한 문제를 해결할 수 있어 높은 관심을 받고 있다. 비접촉 영구자석 기어는 기계적 기어를 대체하여 접촉 없이 토크 전달이 가능하지만 낮은 토크밀도의 문제점을 가지고 있어, 이에 대한 개선이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 비접촉 영구자석 기어의 낮은 토크밀도의 문제점을 개선하고자 새로운 폴피스 형상을 제안하였다. 제안된 폴피스 형상에 대한 설계변수와 토크 및 토크 리플과 같은 반응변수들 간의 함수 관계를 파악하기 위하여 반응표면법을 이용하였으며, 박스-벤켄 설계를 이용하여 실험계획법을 수립하였다. 이들의 관계를 예측하기 위해 필요한 실험데이터는 수치해석기반 2-D 유한요소법을 이용하였다. 따라서 본 논문에서는 비접촉 영구자석 기어의 토크밀도 및 출력밀도 향상을 위하여 형상에 대한 전달토크 분석을 수행하였으며, 박스-벤켄 설계를 이용하여 제안된 폴피스 형상을 최적설계 하였다.
캐나다 아퀴스토어 프로젝트는 인근의 화력발전소에서 포집한 이산화탄소를 심부 약 3,500 m에 존재하는 염대수층에 저장하는 포집, 수송, 주입 및 저장의 전 과정을 포함하는 세계 최초의 통합 실증 프로젝트이다. 이산화탄소의 저장소로서의 염대수층은 기존의 한정적으로 분포된 석유가스 저류층과 비교했을 때 전 세계 어디서나 분포하므로 이에 대한 실증 연구는 이산화탄소 지중저장의 저변 확대에 큰 의미가 있다. 염대수층에 이산화탄소를 주입하고 추적하기 위해서는 지하의 물성을 파악하고 특성화해야 한다. 본 연구는 캐나다 아퀴스토어 이산화탄소 지중저장 현장의 탄성파 탐사자료로부터 석유가스 자원 탐사에 이용되는 진폭 변화 분석기술을 응용하여 지중저장 대상지층의 유체 포화 특성을 도출하였다. 시추공 검층자료에서 해석된 이산화탄소 저장층 구간의 상부 및 하부는 Winnipeg층 1,815 ms과 Deadwood 층 1,857 ms로 탄성파 자료와 대비하였다. 대상 구간의 탄성파 기록으로부터 입사각에 따른 진폭 크기변화를 확인한 결과 자료의 상관성은 45 %에서 81 % 범위였다. 종축절편과 진폭구배 속성을 교차출력한 결과는 반비례 관계를 보여 전형적인 함수 퇴적층에 해당하였다. 계산된 속성들에서 대수층의 기저를 공간적으로 도시하였고 이산화탄소 지중저장 구간의 포아송비 변화를 예측하였다.
직접천이형 wide band gap(3.4eV) 반도체중의 하나인 GaN를 청색 및 자외선 laser diode, 고출력 전자장비 등으로 응용하기 위해서는 낮은 접합저항을 갖는 Ohmic contact이 선행되어야 한다. 그러나 만족할만한 p-type GaN의 Ohmic contact은 아직 실현되고 있지 못하며, 이는 GaN와 접합 금속과의 구체적인 반응의 연구를 필요로 한다. 본 연구에서 앞서 Pt, Pt, Ni등의 late transition metal을 p-GaN에 접합시킨 결과 이들은 접합 당시 비교적 평탄하나 후열 처리과정에서 비교적 낮은 온도에서 기판과 열팽창계수의 차이로 인하여 평탄성을 잃어버리면서 barrier height가 증가한다는 사실을 확인하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 열적 불안정성을 극복하기 위하여 Ni과 Pd를 차례로 증착하고 가열하면서 interfacial reaction, film morphology, Fermi level의 움직임을 monchromatic XPS(x-ray photoelectron spectroscopy) 와 SAM(scanning Auger microscopy) 그리고 ex-situ AFM을 이용하여 밝히고자 하였다. 특히 후열처리에 의한 계면 반응에 수반되는 구성 금속원소 간의 합금현상과 금속 층의 평탄성이 밀접한 관계가 있다는 것을 확인하였다. 이러한 합금과정에서 나타나는 금속원소들의 중심 준위의 이동을 체계적으로 규명하기 위해서 Pd1-xNix와 Pd1-xGax 합금들의 표준시료를 arc melting method로 만들어 농도에 따른 금속원소들의 중심 준위의 이동을 측정하여, Pd/Ni/p-GaN 및 Ni/Pd/p-GaN 계에서 열처리 온도에 따른 interfacial reaction을 확인하였다. 그 결과 두 계가 상온에서 nitride 및 alloy를 형성하지 않고 고르게 증착되고, 열처리 온도를 40$0^{\circ}C$에서 $650^{\circ}C$까지 증가시킴에 따라 계면반응의 부산물인 metallic Ga은 증가하고 있으마 nitride는 여전히 형성되지 않는 것을 확인하였다. 증착당시 Ni이 계면에 있는 Pd/Ni/p-GaN의 경우에는 52$0^{\circ}C$까지의 열처리에 의하여 Ni과 Pd가 골고루 섞이고 그 평탄성도 유지되고 barier height의 변화도 없었다. 더 높은 $650^{\circ}C$ 가열에 의해서는 surface free energy가 작은 Ga의 활발한 편석 현상으로 인해 표면은 Ga이 풍부한 Pd-Ga의 합금층으로 덮이고, 동시에 작은 pinhole들이 발생하며 barrier height도 0.3eV 가량 증가하게 된다. 반면에 증착당시 Pd이 계면에 있는 Ni/Pd/p-GaN의 경우에는 40$0^{\circ}C$의 가열까지는 두 금속이 그들 계면에서부터 섞이나, 52$0^{\circ}C$의 가열에 의해 이미 barrier height가 0.2eV 가량 증가하기 시작하였다. 더 높은 $650^{\circ}C$가열에 의해서는 커다란 pinhole, 0.5eV 가량의 barrier height 증가, Pd clustering이 동시에 관찰되었다. 따라서 Ni과 Pd의 일함수는 물론 thermal expansion coefficient가 거의 같으며 surface free energy도 거의 일치한다는 점을 감안하면, 이렇게 뚜렷한 열적 안정성의 차이는 GaN와 contact metal과의 반응시작 온도(disruption onset temperature)의 차이에 기인함을 알 수 있었다. 즉 계면에서의 반응에 의해 편석되는 Ga에 의해 박막의 strain이 이완되면, pinhole 등의 박막결함이 줄어 들고, 이는 계면의 N의 out-diffusion을 방지하여 p-type GaN의 barrier height 증가를 막게 된다.
본 연구에서는 임피던스(impedance)를 이용하여 저비용으로 구조물의 결함을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 임피던스 기법은 구조물 건전성 모니터링을 위한 국부적 결함탐지의 대표적인 기법으로써, 압전재료를 구조물의 표면에 부착하여 구조물의 전기-역학적 어드미턴스(electro-mechanical admittance) 신호를 모니터링 함으로써 결함을 추정하는 기법이다. 이 기법을 적용하기 위하여 일반적으로 고가의 임피던스 분석기(impedance analyser)가 사용되는데, 기술의 효과적인 보급을 위해서는 저비용의 기법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 임피던스 분석기를 대체하여, 일반적으로 실험실에서 사용되는 함수발생기(function generator)와 디지털 멀티미터(digital multimeter)만을 이용하여 전달 임피던스(transfer impedance)를 측정함으로써 구조물에 발생하는 결함을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 즉, 건전상태와 손상상태에서 측정되는 전압의 진폭비를 이용한 손상지수를 비교함으로써 결함 유무를 판정할 수 있는 기법을 연구한다. 강재 시편에 대한 전달 임피던스 실험을 수행하였는데, 출력 전압의 진폭비를 이용한 손상지수를 비교함으로써 결함 유무를 합리적으로 판정할 수 있었다. 본 연구는 임피던스 기반 저비용 결함탐지기법을 위한 기초연구로써, 향후 결함의 위치 및 정도를 판정할 수 있는 연구가 보완된다면 구조물 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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