본 논문은 공간적으로 변화하지 않는 신호장 $S_\jmath(t)$의 합과 부가적이고 동차이고 공간적으로 등방성(x축 평면배열)이고, 분리할 수 있는 Covariance이며, Zero-mean Gaussion random 잡음장 n(t, x)를 처리하기 위해 n개의 동일 검파로 구성되는 검파 시스템을 고찰할 수 있도록 최적산란 대기공간 광통신용 배열 수신기와 공분산회로를 구성하여 최대 이득의 직접 광검파를 통계적으로 해석한 이론값과 실험을 통해 얻은 측정값과 비교 해석한다. 또한 측정값이 joint Gaussian 이론곡선과 일치함을 확인한다.
일반적으로 액티브 매트릭스 구동용 스위칭 소자의 경우 Turn-on 시간은 프레임 주파수와 게이트 라인의 수에 반비례하므로 LCD의 화면이 대면적으로 갈수록 스위칭 주파수는 증가하고 이는 채널에서의 열적 효과(thermal effect)를 유도하게 된다. 그러므로 전도성 유기물이 LCD용 유기박막트랜지스터(Thin Film Transistor) 등의 부품으로서의 적절성을 판단하기 위하여는 이에 대한 열적 특성에 대한 검증이 필요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 유기 TFT의 열설계에 있어서 필수적인 물질변수로 인식되는 열적 특성들을 측정 계산하였으며 이를 소자의 열적 모델링에 적용하였다. 실험물질로는 pentacene을 사용하였으며 열확산도는 레이저 플레쉬법을 이용하여 측정하였다. 별도로 측정된 비열ㆍ밀도 등의 물성특성을 이용하여 상온에서 200 C의 온도범위에서 pentacene의 열전도도를 계산하여 그 결과를 열적으로 해석하였다. 계산결과, pentacene의 열전도도는 상온에서 약 0.0024 W/cm K의 값을 나타내었고, 70 C 까지 증가하여 약 0.0035 W/cm K의 정점을 보인 후에 200 C 에서 약 0.0022 W/cm K의 낮은 값을 나타낼 때까지 계속 감소하였다 아울러 본 연구에서는 실제 소자응용 시 박막으로서의 pentacene의 응용을 고려하여 실제 박막형태에 대한 열전도를 측정하였으며 이를 레이저 플레쉬법으로 측정한 값과 비교ㆍ분석하였다.
송 배전 및 정보통신 설비, 건축물 등 모든 분야의 설비 및 인명 보호를 위해서는 반드시 필요하고 중요한 것이 접지이며, 접지 설계 시 대상 부지의 정확한 대지고유저항을 측정, 분석하는 것은 가장 중요하다고 할 수 있다. 본 대지고유저항 분석시스템은 이렇듯 중요한 대지고유저항을 기존의 수작업 분석방법이 아닌 시스템 반복계산에 의한 최적 curve 분석방법을 도입, 측정값의 신뢰도 평가 등을 이용한 측정값 분석으로, 분석값의 정확성을 높이고 분석시간을 단축함으로서 보다 정확하고 신속한 접지설계를 가능하도록 한다.
본 논문에서는 SMS 트래픽을 측정하고 트래픽의 주요 통계량에 대해 측정 자료를 기반으로 추정값을 구한다. 이어서 측정자료에 대한 관찰에 기초하여 가입자 큐잉 시스템을 근간으로 하는 SMS 트래픽 모델을 구축한다. 또한 이러한 모델로부터 모의 실험을 통해 트래픽을 발생시키고 주요 통계량에 대한 추정값을 구해서 측정자료를 바탕으로 한 추정값과 비교하여 개발된 SMS 트래픽 모델의 정확성을 검증한다.
QMS(Quadruple Mass Spectrometer)를 사용하여 혼합 기체의 조성비를 측정하는 기술로 He, $NF_3$, $CF_4$, $SF_6$가 포함된 공정에서 사용되는 가스를 사용하여 실제 조성비를 정량적으로 구하는 방법을 연구하였다. 실험을 위해 압력을 $1{\times}10^{-8}Torr$로 배기하였고, 반복 실험을 통하여 최적의 값으로 QMS를 튜닝을 한 후 He, $NF_3$, $CF_4$, $SF_6$가스에 대한 감도를 구하였다. 측정된 감도 값을 바탕으로 총 10회의 반복 측정한 데이터를 이용하여 농도 값을 얻었다. 사용된 가스는 한국표준과학연구원 표준가스실에 제작한 가스이다. 실험 데이터를 이용한 농도와 실제 농도를 비교한 결과 5% 이내의 오차 범위에서 농도 측정이 가능했다.
대부분의 초전도 전력기기의 경우, 초전도 테이프를 솔레노이드나, 팬케�� 형태로 권선해서 사용하게 되고, 이러한 경우에는 권선을 구성하는 테이프들에 흐르는 전류에 의해 발생하는 자계는 권선내의 각각의 테이프에 임의 방향의 외부 인가자계로 작용하여 자화손실을 발생시키므로 초전도 코일에서의 교류손실을 평가하고 예측하기 위해서는 임의방향 자장에 의한 자화손실에 대한 데이터가 필요하다. 수직 자화손실에 대한 측정값으로서 임의방향 자장에 의한 자화손실을 알 수 있다면 코일의 교류손실 평가는 훨씬 쉽게 접근할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 측정된 자화손실 값들로부터 각 방향 인가자장에 의한 자화손실과 인가된 자장을 분리하여 수직방향 및 수평방향 성분에 의한 자화손실 측정값의 합과 비교하여 각도별로 두 자화손실의 차이를 살펴보았다.
고강도 알루미늄 대형 링롤재를 급냉할 때 발생하는 잔류응력을 2차원 및 3차원 유한 요소 해석하였고, 3단계 절단법에 의해 측정된 변형율과 ABAQUS의 요소제거 기능을 이용한 해석 값을 직접 비교하였다. 급냉후 잔류응력 해석결과는 2단과시효 후 측정값과 비슷한 경향을 보였으나 그 절대값의 차이가 크게 나타났다 이는 시편 링의 높이가 작아 실험 값이 부정확하였기 때문이며 링의 높이를 증가시켜 높이방향으로 균일한 응력분포를 갖도록 하면 그 차이가 감소될 것으로 판단된다. 잔류응력을 측정하는 3단계 절단 과정을 모사한 3차원 해석결과와 측정된 변형율을 직접 비교함으로써 실험과 해석의 정확성을 향상시킬 수 있도록 하였다. 이로부터 잔류응력이 존재하는 일반적인 알루미늄 구조물의 기계가공에 의한 변형을 정확히 예측할 수 있는 기반을 마련하였으며 구조해석 시 잔류응력의 영향을 고려할 수 있게 되었다.
우량관측용으로 사용되고 있는 강우량계는 전도형, 저수형, 로드셀형, 중량식 등이 있으며 이 중 측정과 신호의 처리가 간편한 전도형 우량계가 널리 사용되고 있다. 우량관측은 목적에 따라 기상청은 0.5 mm 급 전도형 우량계를 주로 사용하고 있으며, 국토해양부에서는 1 mm 급 전도형 우량계를 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 강우량 증가 및 강우강도에 따른 0.5 mm 및 1 mm 급 전도형 우량계의 측정값을 분석하여 실제값과 얼마의 오차를 보이는지 그 특성을 비교 분석하였다. 이 실험은 수문조사기기 검정대행기관인 유량조사사업단에서 우량계 검정에 사용하고 있는 강우량 검정용 기준기를 이용하여 10~20 mm 강우량 및 20~100 mm/h의 강우강도 변화에 따라 0.5 mm 및 1 mm 급 전도형 우량계의 측정값을 비교하여 각 우량계에 대한 특성을 분석하였다. 본 연구는 향후 실제 강우에 대한 같은 특성 분석 연구를 통해 이 결과를 확인 및 보완하는 연구를 진행할 예정이다.
가공배전선로의 이도는 탄성계수와 선팽계수에 따라 온도 및 장력의 변화에 대하여 다른 변화를 나타낸다. 따라서 본 연구에서는 정확한 이도설계와 선로의 장기신뢰성 확보를 위해 배전선 주요 규격에 대하여 탄성계수와 선팽창계수를 실측하여 계산값과 측정값에 어떠한 차이가 있는지를 비교하였다. 시험결과 전선의 탄성계수와 선팽창계수는 제작공정상의 여러 요인들에 의하여 영향을 받는 것으로 나타났으며, 이도설계시 탄성계수와 선팽창계수는 배전선의 측정값을 적용하는 것이 바람직 한 것으로 나타났다.
협업여과 추천기법에는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과가 있으며, 절차는 유사도 측정, 이웃 선정, 예측값 생성 단계로 이루어진다. 유사도 측정 단계에는 유클리드 거리(Euclidean Distance), 코사인 유사도(Cosine Similarity), 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient) 방법 등이 있고, 이웃 선정 단계에는 상관 한계치(Correlation-Threshold), 근접 N 이웃(Best-N-Neighbors) 방법 등이 있다. 마지막으로 예측값 생성 단계에는 단순평균(Simple Average), 가중합(Weighted Sum), 조정 가중합(Adjusted Weighted Sum) 등이 있다. 이처럼 협업여과 추천기법에는 다양한 기법들이 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과 추천기법에 사용되는 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 알아보기 위해 성능 실험 및 비교 분석을 하였다. 실험은 GroupLens의 MovieLens 데이터 셋을 활용하였고 MAE(Mean Absolute Error)값을 이용하여 추천기법을 비교 하였다. 실험을 통해 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 찾을 수 있었고, 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과의 성능비교를 통해 아이템 기반 협업여과의 성능이 보다 우수했음을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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