Fafbric 4종, 수지2종과 상용화된 프리프레그 2종에 대한 내열특성에 관하여 비교 연구 하였다. Fabric의 특성은 알려진 바와 같이 PAN계 카본 fabric의 경우 내삭마성은 우수하나 단열성능이 떨어지고, Rayon계의 경우는 그 반대이다. 공정성면에서는 rayon spun yarn으로 제직한 경우가 가장 우수한 것으로 나타났다. Spun PAM으로 제직한 경우는 직조후 탄화공정을 채택함으로써. 노즐재료로서 PAN계 탄소섬유의 사용을 가능하게 하였지만 즉 공정성은 좋으나 단열성 및 내삭마성 모두가 떨어졌다. F940수지의 경우는 SC1008과 페놀수지의 화학적특성은 다소 차이가 있으나 물리적특성이나 열적특성은 거의 유사한 것으로 나타났다. 프리프레그의 제조는 각수지와 Fabric의 조건에 맞게 R/C, V/C를 조정하여 코팅하였다. 토오치 테스트등 결과들을 종합해보면 전체적인 노즐재료로서의 성능은 아직은 Rayon계 카본이 우수한것으로 판단할수 있으나, 보다 정확한 평가를 위해서는 실제 노즐 테스트가 필요하다.
특정 문제를 위하여 병렬화 알고리즘을 적용할 경우. 기존의 순차적인 알고리즘과는 다른 방식의 문제 접근이 가능한 경우가 있다. 인공 지능 분야의 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼 컴퓨터를 대상으로 한 구현 및 성능 측정 결과가 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 최근 병렬 시스템의 새로운 분야로 부각되고 있는 클러스터 시스템을 대상으로 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 구현하고 테스트 하였다. 구현에 있어서는 클러스터 시스템에서 많이 이용되는 메시지 패싱 인터페이스 (MPI)를 사용하였으며 여러 가지 조건을 조합하여 테스트 함으로서, 클러스터 시스템 환경에서 양방향 병렬 탐색이 갖는 성능을 분석하였다.
본 연구는 유도전동기 진단시스템을 개발하기 위하여 테스트 전동기 내부에 취부된 자속센서 신호를 사용한 알고리즘 적용 결과를 논한 것으로서 분류기별 고장 판별 정확도에 대하여 서술하였다. 특징추출은 Kernel Principal Component Analysis (KPCA) 방법을 이용 하였으며, 테스트 샘플들에 대해서는 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 k-NN(k-Nearest neighbors) 분류기법을 이용하여 판별하였다. 회전자 바 손상이나 편심(동적/정적)인 경우는 두 가지 분류기 모두 95[%]이상의 높은 분류 정확도를 보였지만, LDA인 경우 정상상태를 비롯한 베이링 불량이나, 샤프트 변형인 경우는 낮은 분류율을 보였다.
바이오 가스의 분리와 정제를 위해 셀룰로오스 트리아세테이트(CTA) 고분자를 이용하여 중공사형 기체분리막을 상분리법에 의해 제조하고, 제조된 기체분리막을 사용하여 유효 막면적이 0.17 $m^2$인 중공사형 기체분리막 모듈을 제조하였다. 제조된 기체분리막 모듈의 순수 기체투과도틀 메탄, 산소, 이산화탄소에 대하여 측정하였다. 메탄의 투과도는 평균 0.46 GPU를 나타내었으며, 이산화탄소의 투과도는 평균 18.52 GPU였으며 이때 ${\alpha}CO_2$/$CH_4=40.4$를 나타내어 매우 높은 선택도를 나타내었다. 순수 가스 투과 테스트 후 혼합 가스에 대한 분리 정제 테스트를 4가지 모사가스에 대하여 진행하였으며 1 stage, 2 stage, 3 stage로 기체분리막 모듈을 구성하여 stage cut의 변화에 따른 각 부분에서 발생되는 기체의 농도 및 유량을 측정하였다. 1 stage에서는 stage cut이 상승함에 따라 메탄의 농도가 상승하는 것을 알 수 있었으며, 메탄 회수 효율은 떨어지는 것을 알 수 있었다. 2 stage 테스트에서는 1 stage와 유사한 거동을 보이는 것을 알 수 있었으며 메탄의 회수 효율은 1 stage보다 상승하는 것을 알 수 있었다. 바이오 가스 내에 존재하는 메탄의 손실을 줄이기 위해 3 stage 테스트를 진행하였으며, 그 결과 메탄가스의 손실율을 5% 이내로 줄일 수 있는 모듈의 배열을 찾아내었다.
인공 지능 분야 문제의 특성으로 인하여 병렬 처리 기법의 적용이 자주 고려되고 있다. 특히 순차적인 문제 해결 알고리즘이 병렬 처리 개념과 접목되면서 새로운 특징을 갖는 알고리즘으로 발전될 수 있는데 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼컴퓨터를 대상으로 한 구현 결과도 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 보다 보편적인 메시지 패싱 인터페이스(MPI)를 이용하여 구현하고 두 종류의 병렬 시스템을 대상으로 테스트함으로서, MPI 환경에서의 양방향 병렬 탐색의 성능을 비교 분석하였다.
하천을 안전하고 효율적으로 관리하기 위해서는 하상재료, 하천형태, 하천유황 등 자연적 또는 인위적 변화에 의한 하상변동의 해석과 예측이 수행되어야 한다. 하상변동은 하천의 일정구간을 기준으로 상류단면으로부터 유입되는 유입 유사량과 하류단면을 통해 유출되는 유사량의 차이에 의해 구간 내에서 발생하는 하상의 상승 또는 저하가 발생하는 현상을 말한다. 이러한 하상변동은 하천의 이수와 치수, 환경변화에 복합적으로 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 댐 직하류를 대상으로 K-River 모형과 HEC-RAS 모형을 이용하여 하상변동을 계산하고, 각 모형으로부터 얻어진 모의 결과를 비교 분석하였다. K-River 모형의 하상변동 모의를 위한 경계조건을 구성하기 위해 하상토의 입도분포를 입력하고, 유역의 월별 평균 강수량과 댐 유입량을 이용하여 비유량법을 이용하였으며, 산출된 유입량을 바탕으로 댐방류량을 결정하였다. 유사량 공식의 선정은 하천 및 하상토의 특성에 맞추어 적절히 활용하여야 하나, 본 연구에서는 테스트를 목적으로 Engelund-Hansen 공식, Yang 공식, Laursen 공식 등 5가지의 유사량 공식을 선정하였다. HEC-RAS 모형의 경우 최근 유사 부정류모의 기능이 개발되었으나, 테스트 결과 안정적으로 모의가 수행되지 않아 준정류 조건을 적용하여 수행하였다. HEC-RAS와 K-River의 모의 결과를 비교한 바에 따르면 정량적인 차이가 나타나지만, 하상고의 상승 및 하강 경향은 대체로 일치하는 것으로 확인되었다.
본 연구의 목적은 건강 운동 바이오 데이터 분석 대면 실습 교육 콘텐츠의 향후 발전 방향 조사를 위해, 인식결정 인자 분석과 동기 부여 방법을 분석하는 것이다. MZ 세대 대학졸업생 40 명을 선정하고, 건강 운동 바이오 바이오 데이터 및 바이오 디지털 콘텐츠 융합 기술 분야 대면 실습수업 참여 결정과 관련된 인식요인을 측정하기 위한 테스트를 실시했다. 참가자의 67.5%가 격리 규칙을 준수하면서 소그룹 대면 실습수업에 자발적으로 참여하기로 결정한 것으로 나타났다. 본 연구는 생체정보바이도데이터분석 대면실습교육에 참여 유도할 수 있는 가장 효과적인 방법과 학습동기방법을 제시했다는 점에서 그 의의가 있다. 건강운동바이오데이터 분야는 딥러닝, IT빅데이터 클라우드, 보건정책행정 등 인접 분야와의 융합 교류를 통해 깊이 있고 교육내용개발이 적절하게 탐구되어야한다. 또한 건강운동시스템과 의료보건복지 정책을 개선하고 발전시키기 위해서 건강운동바이오데이터 교육 내용이 여러 분야와 적극적으로 융합시켜야한다.
정부와 지자체는 IT산업의 생산성을 증대시키기 위해 모바일 산업 클러스터의 구축하여 테스트베드의 제공뿐만 아니라 해외 R&D센터의 유치 및 선진기업과의 공동연구도 실시 할 예정이다. 그 중 가장 먼저 해결되어야 할 과제중 하나가 바로 합리적인 입지 선정이다. 과거 국내의 각 시 도 지방자치단체들은 산업클러스터를 해당 지역내에 유치하기 위해 과열된 경쟁을 보여주었으며 이에 적절한 입지선정평가기준이 절실했다. 본 논문에서는 모바일 필드테스트베드와 같은 모바일산업 지원을 위한 시설투자에 있어서 최적의 입지선정기준이 무엇인지 알아보고자 한다. 먼저 지역특구 중심으로 해외사례를 알아보고 이를 토대로 입지선정요인을 위한 평가항목을 설정해 보고 이러한 평가모델을 계층분석적 의사결정방법(AHP)을 통해 분석해보았다.
식물로부터 유래하는 바이오매스를 25% 이상 함유하는 바이오 베이스 플라스틱은 탄소배출을 억제하는 효과가 있고, 한정된 자원인 석유의 소비량을 줄일 수 있으며, 산화생분해 첨가제를 추가 적용하면 폐기 후에는 미생물에 의해 생분해되기 때문에 친환경적인 소재로 최근 연구가 활발하다. 본 연구에서는 염화비닐수지에 식물체 유래 가소제, 생분해 촉매제를 첨가하여 생분해성 및 물성변화등을 관찰하였다. 또한 초기 신장율과 인장강도 등의 물성이 우수한 자연에서 분해되는 산화 생분해 투명 바이오 필름을 제조하여 식품포장재로서의 제품 안전성을 시험하였다. 염화비닐 수지와 1차 가소제, 2차 가소제, 방담제, 안정제를 비율에 맞게 투입한 다음, 고속혼합기에서 혼합한 후, 압출성형기를 이용하여 압출한 뒤 냉각 와인더 롤을 통해 두께 $12{\mu}m$의 대조구와 산화생분해 투명 바이오 필름을 제조하였다. 기계적 물성으로 인장강도, 연신율 및 최대하중연신율을 측정하였으며, 생분해 실험을 실시하였다. 식물체 유래 가소제, 생분해 촉매제로 제조된 투명 바이오 필름은 대조구 대비 인장강도 및 연신율이 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 ASTM D 6954-04 방법에 따라 45일간 생분해 테스트를 한 결과 표준물질인 셀룰로오스 분말 대비 61.4%의 생분해를 나타내었다.
회로가 복잡해지고, 고속화되면서 회로의 동작에 대한 검사 뿐 아니라, 회로가 원하는 시간 내에 동작함을 보장하는 지연 검사의 중요성이 점점 커지고 있다. 본 논문에서는 주사환경을 사용하는 순차회로에서의 경로 지연 고장을 위한 테스트 패턴 생성 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 빠른 시간에 간접 유추를 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 구조적으로 발생 가능한 정적 학습 과정은 테스트 패턴 생성 과정 중의 선행 처리 단계에서 각각의 게이트에 정적 학습이 발생할 수 있는 경우를 분석하여 그 정보를 각각의 게이트에 대해 저장하고 있다가 알고리즘을 이용한 테스트 패턴 생성 과정 중 조건에 만족하는 경우에 유추될 수 있는 값을 바로 할당하게 된다. 본 논문에서는 이를 지연고장 검출에 맞도록 수정하여 이용하였다. 회로 내에 몇몇 주입력에서 나온 신호선을 모두 포괄하는 분할지점이 존재하면, 이 지점을 지나는 경로들 중에 그 이전, 혹은 이후의 경로가 동일한 경로들은 분할지점에 의해 분할된 입력의 부분들이 같은 입력값을 필요로 함을 예상할 쑤 있다. 본 논문에서는 경로 지연 고장 검출에서 유용하게 사용될 수 있는 이러한 회로분할을 사용하여 보다 효율적으로 테스트 입력을 생성하였다. 마지막으로, 이 두 가지 알고리즘을 적용한 효율적인 경로 지연 고장 테스트 입력 생성기를 개발하였으며, 알고리즘의 효용성을 실험을 통하여 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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