RF 마그네트론 스퍼터링법을 이용하여 유리 기판위에 ZnO:Al 박막을 증착하고 열공정에 따른 박막의 구조적, 광학적, 전기적 특성을 연구하였다. 열공정 파라미터로는 공정 온도와 어닐링 온도를 이용하였다. 각각의 열공정 파라미터 변화에 따라 ZnO:Al 박막의 특성이 영향 받음을 확인하였다. 모든 샘플에서(002) 우선 배향성을 보였으며 80% 이상의 투과도 특성을 보였다. 하지만, 열공정에 따라 결정성이 나빠지기도 좋아지기도 하였다. 표면 거칠기는 열공정 종류에 상관없이 온도 증가에 따라 증가하였다. 또한, 투과도도 열공정 종류에 상관없이 온도 증가에 따라 감소함을 보인 반면 광학적 밴드갭은 적색이동 현상을 나타내었다. 적색이동 현상은 Burstein-Moss effect와 관련이 있으며 온도증가에 따라 캐리어 이동도가 감소하여 나타난 현상이다. 열공정에서 따라 비저항이 민감하게 변화하였다. 각각의 열공정에서 온도가 증가함에 따라 비저항이 증가하였고 캐리어 농도와 이동도는 감소함을 보이고 있다. ZnO:Al 박막의 화학적인 상태를 분석한 결과, 열공정 온도에 따라 Al 농도 변화와 불순물 표면 흡착 변화가 발생하였으며 이에 따라캐리어 농도와 이동도의 감소가 나타난 것으로 판단된다.
디스크립터(Descriptor) 표현은 상태공간 표현을 확장시킨 일반적인 시스템의 기술방법으로 파라미터의 물리적인 구조를 보존하고 있으며, 임펄스를 포함한 현상을 기술할 수 있다. 또한, 대규모 시스템의 모델화가 용이하며, 프로퍼(Proper)이지 않은 시스템을 기술할 수 있고 구속조건을 가진 동적시스템의 기술이 가능하는 등의 특징을 지니고 있다. 그러나, 디스크립터 시스템의 해는 미분항을 포함하고 있으므로 노이즈 및 파라미터 변동에 대해서 매우 민감하여, 관측기설계시 강인(Robust)한 관측기설계가 요구된다. 본 논문에서는 디스크립터 시스템에 대해 로바스트 관측기의 일종인 비례적분(PI) 관측기의 설계에 대해서 논한다. 먼저, 디스크립터 시스템에 대한 PI 관측기의 존재조건을 유도하였으며, 체계적인 설계법을 보였다. 또한, PI 관측기의 존재조건이 Rosenbrock의 가관측 조건하에서 간단히 보여지며, 이것은 시스템 행렬의 Rank 조건에 의해 쉽게 구해질 수 있다.
Fuzzy C-Means(FCM)의 단점을 극복하기 위해 제안되었던 PCM은 잡음에는 강하지만 초기 파라미터 값에 민감하고, 상대적으로 가까이에 위치한 prototype들을 형성하는 패턴들의 경우에는 최종 prototype의 위치가 겹치는(동일한) 결과가 나올 수 있다는 단점이 있다. 이러한 PCM의 단점을 극복하기 위해 여러 방법이 제안되었지만, 본 논문에서는 PCM 알고리즘에 Interval Type 2 Fuzzy 접근 방법을 적용하여 PCM 알고리즘의 파라미터에 존재하는 uncertainty를 제어함으로써 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
실시간 시뮬레이션에서 주어지는 다양한 종류의 불연속적인 파라미터 값을 가지는 데이터 테이블에서 실시간의 제약 하에서의 검색을 수행하기 위해서는 최적의 기법이 요구된다. 실시간의 제약 하에서 최적 기법의 기준이 되는 것은 보통의 알고리즘들과는 달리 평균 속도가 아니라 worst case에서의 속도가 된다. 검색 알고리즘 들은 iteration을 거치게 되므로 총 탐색에 걸리는 시간은 iteration의 수(logical speed)와 1 probe를 수행하는 데 걸리는 시간(실제 수행속도)의 곱으로 정의된다. 본 연구에서 총 탐색에 걸리는 시간을 이론적으로 계산한 검색 속도 기존의 수행한 수치비교시험의 결과와 대체로 일치하였고, 이분 검색법이 iteration의 수와 실제 수행시간 모두에 있어서 가장 우수하다. 한편, 검색하고자 하는 파라미터 값의 dynamics를 이용하여 주어진 데이터 테이블 내의 검색 영역을 축소시키는 dynamic-window 개념을 도입하여 검색 알고리즘의 속도를 향상시킬 수 있었다. 이 개념의 도입은 데이터 테이블의 형태에 민감한 보간 검색법(interpolation method)과 그 응용 기법들에 대해 탁월한 효과를 나타내었다. 결론적으로 일반적 데이터 테이블에 있어서는 이분 검색법이 logical speed와 실제 수행속도가 우수하고, dynamic-window 개념을 도입한 보간 검색법과 그 변형들은 logical speed가 탁월하게 향상된다.
Possibilistic c-means (PCM) 알고리즘은 fuzzy c-means (FCM) 의 노이즈 민감성을 극복하기 위해 제안 되었다. 하지만, PCM 은 사용되는 시스템 파라미터들의 초기화와 coincident 클러스터링 문제로 인하여 그 성능이 민감하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하기 위해 개미군집 알고리즘(Ant colony algorithm)을 이용한 퍼지 클러스터링(fuzzy clustering) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 개미군집 알고리즘을 통해 PCM 의 클러스터 개수 및 중심 값 파라미터를 최적화 하고, 미리 분류된 화소 정보를 이용하여 PCM 의 coincident 클러스터링 문제를 해결하였다. 제안된 알고리즘의 효율성을 의료 영상 분할 문제에 적용하여 확인하였다.
The developed method is proposed to identify rotor dynamic parameters. The method known imbalance vector, which renders over-determined linear system equation. The solution of the system equation can be obtained using least square method. The sensitivity analysis is performed to extract optimized solution, which is considered to be insensitive to inherent measurement errors. As an alternative approach to identify the parameters of bearings and rotor, adding a known imbalance to the rotor produces another equation set to make the system equations over-determined and linearly independent.
수단선택모형은 신설중이거나 계획중인 새로운 교통수단의 수요를 추정하기 위하여 필수적인 요소이다. 현재 교통수요분석시 수단분담모형구축을 위해 지역별로 공통된 효용함수의 파라미터를 사용하고 있으며, 이로 인해 수단선택 행태 예측시 오류가 발생하는 경우가 존재한다. 권역별 자료를 집계하여 공통된 파라미터를 사용함으로써 발생하는 문제점은 다음과 같다. 수단선택모형으로 인한 수단전환 효과를 측정하기 위하여 집계모형(aggregate model)을 사용할 경우 분석권역에 따라 수단분담모형에서는 통행시간이나 통행비용에 대한 계수의 분포가 다름(분석권역별로 서로 다른 모집단 분포를 하고 있음)에도 불구하고 하나의 파라메타로 모집단을 설명하고자 할 경우 모집단을 적절히 설명하지 못하게 된다. 따라서 통행비용 및 통행시간과 같은 정책변수의 변화에 민감하게 반응하지 못하는 경우가 발생한다. 특히 수단선택 모형에 사용되는 로짓모형과 같이 비선형함수의 경우에 집합화자료를 사용함으로써 집합화에 의한 오차(aggregation error) 또한 문제가 된다. 본 논문의 목적은 수단선택 행태에 영향을 미치는 지역적 특성을 고려하고, 지역단위별로 공통된 파라미터를 사용하면서 나타나는 집합화 오차를 줄일 수 있도록 분석대상 규모(zone size)별 수단분담모형 파라미터값을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2006년 가구통행실태조사 자료를 이용하여 각 분석단위(zone)의 수단별 파라미터를 추정하였다. 추정된 결과의 경우 파라미터값의 부호와 한계대체율에 의한 시간가치가 상식적으로 적정한지를 판단하고, 통계적으로 적합한지에 대하여 검증을 실시하였다. 또한 구축된 모형의 실제 사례에 적용가능성을 보기 위하여 서울지하철 9호선의 개통 전 후를 비교하여 현실에서 관측된 수단분담율 변화와 모형상의 예측치를 비교하여 정확성 및 신뢰성을 검토하였다.
재료 내부를 초음파가 전파하면서 발생되는 비선형 음향효과는 재료의 열화도를 비파괴적으로 평가하는데 우수한 것으로 보고되고 있다. 비선형 음향효과는 재질의 특성에 따라 나타나는 정도가 다르며, 이러한 정도는 비선형 파라미터를 이용하여 정량적으로 평가하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 2.25Cr-1Mo 강이 $540^{\circ}C$에서 장시간 노출되었을 때 얼어나는 미세조직의 변화를 얻기 위해 인공 열처리를 수행하고, 2.25Cr-1Mo 강의 열화도와 비선형 음향효과와의 관계를 실험적으로 검증하여 경년 열화도와 비선형 파라미터의 상관관계를 규명하고자 하였다. 비선형 파라미터는 바이스펙트럼법과 파워스펙트럼법을 이용하여 측정되었으며, 실험결과 바이스펙트럼법에 의한 비선형 파라미터는 열화 시간에 매우 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
고해상도 레이다 영상은 탑재체 및 플랫폼 등 시스템 설계 변수에 비교적 민감할 수 있다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 기반의 2차원 SAR 영상 형성 및 영상 품질 분석을 위한 시뮬레이터를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이터는 유연성과 확장성을 고려하여 주요 모듈로 구성하고 Matlab코드를 이용하여 GUI 기반으로 구성하였다. 주요 기능은 SAR 시스템 설계 파라미터를 이용하여 SAR 신호를 생성할 수 있으며, RDA(Range-Doppler Algorithm)을 이용하여 영상을 형성하고 SAR시스템 파라미터가 영상의 질에 미치는 영향을 다양하게 분석할 수 있다. 특히, 본 시뮬레이터는 시스템 환경에 따라 파라미터 설정을 용이하게 할 수 있으므로 항공기 및 위성 탑재체 등의 SAR 시스템 설계와 SAR 영상 품질 분석에 효과적으로 활용할 수 있다.
본 연구는 지진위험도 산출에서 불확실성을 줄이는 한 방법으로서 지진위험도 계산에 입력되는 파라미터들(a, b값, $M_{max}$, 감쇠식 및 지진지체구조)이 지진위험도 값에 어느 정도로 영향을 미치는지 민감도를 분석하고자 하였다. 이를 위해 지진 전문가 10명이 제시한 입력자료를 사용하였다. 그 결과 a값, $M_{max}$값이 커질수록 PGA값이 증가하였으며, b값은 작아질수록 PGA값이 커졌다. 가장 큰 영향을 미치는 파라메타는 감쇄식, b값 및 a값이며, $M_{max}$와 지진지체구조구 모델의 영향은 상당히 적었다. 따라서 영향이 큰 파라메타에 대해서는 한반도의 지진학적 특성에 적합한 값의 산출이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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