발사체의 상단에 사용되는 여러 가지 싸이클의 특성을 조사한 뒤, 그 중 가스발생기 후연소 싸이클 엔진의 특성을 살펴보았다. 발사체 상단에 사용되는 엔진은 추진제와 싸이클의 특성상 연소압-확장비 다이어그램에서 크게 3그룹으로 나뉘어 진다. 영역 II에 위치한 케로신 엔진은 모두 가스발생기 후연소 싸이클 엔진으로서 높은 압력과 복잡한 구조를 하고 있다. 이 싸이클은 그 특성상 2개 이상의 펌프를 사용한다. 즉, 연료라인을 둘로 분기하여 보다 높은 압력이 요구되는 가스발생기 라인에는 2차 펌프를 두어 좀 더 가압을 하여 보다 효율적인 파워사용이 가능하다. 기본적으로 모든 산화제는 가스발생기를 지나 연소기로 향하기 때문에 2차 펌프의 필요성이 줄어들지만 여러가지 이유로 주펌프 이전에 부스터 펌프를 두어 주산화제 펌프의 부담을 덜어주는 경우가 많다. 폐쇄형 엔진은 그 특성상 엔진 비추력 효율이 개방형 엔진보다 상대적으로 높기 때문에 상단엔진에 적합하다.
본 연구는 10만 개 이상의 움직이는 파티클 각각이 발광원으로서 존재할 때 라이팅을 위한 실시간 렌더링 알고리즘을 제안한다. 각 라이트의 영향 범위를 동적으로 파악하기 위해 2개의 3D 텍스처를 사용하며 첫 번째 텍스처는 라이트 색상 두 번째 텍스처는 라이트 방향 정보를 가진다. 각 프레임마다 두 단계를 거친다. 첫 단계는 Compute shader 기반으로 3D 텍스처 초기화 및 렌더링에 필요한 파티클 정보를 갱신하는 단계이다. 이때 파티클 위치를 3D 텍스처의 샘플링 좌표로 변환 후 이 좌표를 기반으로 첫 번째 3D 텍스처엔 해당 복셀에 대해 영향을 미치는 파티클 라이트들의 색상 총합을, 그리고 두 번째 3D 텍스처에 해당 복셀에서 파티클 라이트들로 향하는 방향벡터들의 총합을 갱신한다. 두 번째 단계는 일반 렌더링 파이프라인을 기반으로 동작한다. 먼저 렌더링 될 폴리곤 위치를 기반으로 첫 번째 단계에서 갱신된 3D 텍스처의 정확한 샘플링 좌표를 계산한다. 샘플링 좌표는 3D 텍스쳐의 크기와 게임 월드의 크기가 1:1로 대응하므로 픽셀의 월드좌표를 그대로 샘플링 좌표로 사용한다. 샘플링한 픽셀의 색상과 라이트의 방향벡터를 기반으로 라이팅 처리를 수행한다. 3D 텍스처가 실제 게임 월드와 1:1로 대응하며 최소 단위를 1m로 가정하는데 1m보다 작은 영역의 경우 해상도 제한에 의한 계단 현상 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 개선하기 위한 텍스처 샘플링 시 보간 및 슈퍼 샘플링을 수행한다. 한 프레임을 렌더링하는데 소요된 시간을 측정한 결과 파티클이 라이트의 개수가 262144개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 146ms, deferred Lighting 파이프라인에서 46ms 가 소요되었으며, 파티클 라이트의 개수가 1024576개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 214ms, Deferred Lighting 파이프라인에서 104ms 가 소요되었다.
환상은 인간의 정신과정을 이해하기 위한 중요한 메타심리학 임상 개념으로 심리내적 구조와 외적 세계에 영향을 미치는 강력한 심리적 현실이다. 환상은 무의식적 소망충족이 이루어지는 장이면서 사디즘과 불안의 도피처, 그리고 증상이 형성되는 심리적 공간이다. 욕망의 구조화과정에서 환상은 욕망의 재현과 충동의 표상물이다. 본 논문은 인간의 가장 본질적인 내적 세계에 들어가기 위한 필연적 관문인 환상의 정신분석적 의미와 메커니즘에 대한 멜라니 클라인의 정신분석이론을 제시하며 이를 프로이트와 비교 분석한다.
파일 시스템에서 문제가 발생했을 때, 지속적인 서비스를 제공하기 위해서 보다 빠른 회복이 요구된다. 기존의 파일 시스템은 fsck를 이용하여 시스템을 회복하는데 많은 시간이 필요하고, 회복 중에 오프라인 상태를 요구하기 때문에 서비스가 중단되는 단점이 있다. 따라서, GFS와 같은 공유 디스크 파일 시스템에서는 저널링을 이용하여 온라인 상태에서의 회복을 가능하게 하고 회복 시간을 단축시키는 효과를 거두었다. 그러나, 한 클라이언트가 디스크의 메타데이터를 수정하는 중에 다른 클라이언트가 동일한 블록을 사용하고자 할 때, 앞의 클라이언트가 메타데이터를 디스크 저널에 기록한 후 다시 디스크에 기록하기까지 기다린 후에 디스크에 접근하여 사용할 수 있다. 이처럼 동일한 블록을 사용하더라도 불필요한 디스크 접근이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 클라이언트에서 클라이언트로 메타데이터를 직접 넘겨줄 수 있도록 개선한다. 성능 분석 결과 이러한 개선 방안이 기존의 저널링보다 디스크 접근 횟수를 줄임으로써 트랜잭션 처리 시간을 줄이는 결과를 얻을 수 있다.
네트워크가 발전하면서 사용자들은 쉽게 접근할 수 있는 인터넷을 선호하게 되었다. 또한 많은 개발자들은 손쉽게 배포할 수 있는 인터넷 기반의 시스템을 개발하였다. 그러나 인터넷은 많은 양의 서버 리소스와 대역폭이 필요할 뿐만 아니라 응답 속도가 느리다. 따라서, 인터넷을 통한 통합적인 시스템은 더욱 강력한 기능을 필요로 한다. 그러한 기능을 스마트 클라이언트가 제공한다. 대표적으로 빠른 응답 능력, 손쉬운 배포와 관리된 업데이트, 오프라인으로의 사용 등이 있다. 이러한 풍부한 기능을 가진 스마트 클라이언트를 적용하여 인터넷의 장점은 사용하고 단점은 보완할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 스마트 클라이언트를 적용한 전자상거래 시스템을 설계 및 구현하였다. 이러한 결과 전자상거래 관리자는 판매자에게 관리시스템의 배포가 쉽게 이루어지며 판매자는 관리시스템을 통해 손쉽게 상품을 등록하고 고객의 주문을 관리할 수 있었다. 또한, 고객은 요청한 기능에 대한 빠른 응답으로 구매시간을 절약할 수 있었다.
본 실험에서는 전구체(Precursor)로 TMA (Tris methyl Aluminum)를 사용한 ALD (Atomic Layer Deposition)와 PEALD (Plasma Enhanced Atomic Layer Deposition) 공정 중 발생하는 입자(particle)를 ISPM (In-Situ Particle Mornitor)로 관찰하였다. ALD과 PEALD 공정에서 Al2O3 박막을 형성하기 위해서 반응가스(Reactant)로 각 각 H2O와 O2 plasma를 사용하였다. 이러한 차이로 인해서 진공 챔버(Vacuum Chamber) 안에서의 각기 다른 매커니즘에 의해서 Al2O3의 박막이 형성된다. 또한 공정 중 발생할 수 있는 파티클(Particle) 생성 매커니즘의 차이점을 가진다. ALD의 경우 전구체와 반응가스 사이에 충분한 purge가 이루어지지 않거나 dead zone이 존재할 경우 라인과 챔버 상에 잔류한 전구체와 반응가스에 의해서 불완전한 반응물로 파티클이 생성될 수 있다. 반면 PEALD 경우는 반응가스(Reactant)로 O2 plasma를 극부(localization)적으로 형성하여 박막을 형성하므로 반응가스의 잔류의 영향은 없으나 고에너지의 플라즈마에 의해서 물리적 영향에 의한 파티클이 생성될 수 있다. 공정 중 발생하는 입자(Particle)은 수율 감소와 박막의 물성에 영향을 미칠 수 있다. 그러므로 두 공정 중 발생하는 파티클을 ISPM으로 관찰하였고, 각 공정에서 형성된 박막의 두께 균일도, 표면의 형상(morphology), 화학적 조성 및 전기적 특성을 측정하였다. 이를 통해서 ALD와 PEALD의 파티클과 박막특성을 비교하였다.
본 연구는 여름 사료작물 재배기간에 빈번하게 발생하는 가뭄, 폭우 등 이상 기후에 대응한 여름철 응급 조사료 자원을 선발하고 잠재적 생산성을 평가하기 위해 2020년 5월부터 2021년 10월까지 충청남도 천안시 소재 국립축산과학원 축산자원개발부 초지 조사료 시험포장에서 재배시험을 수행하였다. 시험 초종은 여름철 응급조사료 자원으로 유망한 사료용 피(Echinochloa species cv. Shirohie and Jeju native), 재래기장(Panicum miliaceum cv. Native), 진주조(Pennisetum glaucum cv. Feed milk 2), 클라인그라스(Panicum coloratum cv. Selection 75), 테프그라스(Eragrostis tef cv. Tiffany)를 수집하여 파종은 2020년에 5월 21일과 6월 23일에 각 각 파종하였으며 2021년에는 5월 21일과 6월 21일에 2회 파종하였다. 사료용 피와 클라인그라스의 출현소요일은 6~10일 정도로 파종 후 가장 늦게 출현되었고 재래기장과 진주조는 5~6일 소요되었으며 테프그라스는 3일로 가장 빨리 출현되었다. 파종부터 수확까지 재배기간은 사료용 피 만생종(84일 이내)을 제외하고 모든 초종이 60일 이내에 출수기에 도달하였다. 파종시기별 건물수량은 5월 파종에서 사료용 피 만생종의 건물수량이 23,872 kg/ha로 가장 높게 나타났으며 클라인그라스가 3,888 kg/ha로 가장 낮게 나타났다. 6월 파종은 사료용 피 만생종의 건물 수량이 17,032 kg/ha로 가장 높게 나타났으며 재래기장, 테프그라스와 클라인그라스가 각각 5,468, 5,442 및 5,197 kg/ha로 가장 낮게 나타났다. 조단백질 함량은 초종별로 다양하게 나타났는데 사료용 피 조생종, 테프그라스, 클라인그라스가 높은 경향을 보였으며 사료용 피 만생종이 5.7~5.9%로 가장 낮게 나타났다. 중성세제불용성섬유소(NDF)와 산성세제불용성섬유소(ADF) 함량은 5월 파종은 초종 간에 큰 차이를 보이지 않았으나 6월 파종은 클라인그라스가 나머지 초종에 비해 낮게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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