전자 산업에서의 소형화와 디지털화에 따라 적층 세라믹 커패시터(Multi-Layer Ceramic Capacitors: MLCC) 또한 DC Blocking, 디커플링, 필터링 등의 기능이 이에 부응하여 그 수요가 꾸준히 증가해왔다. 이에 따라 MLCC의 등가회로를 모델링하는 기법이 많이 연구되었는데, 지금까지의 연구를 살펴보면 대부분이 소자의 주파수 특성을 측정한 후, 그 결과를 바탕으로 소자를 모델링하므로 제작 과정과 측정 과정에서 물질적, 시간적 손실을 수반한다. 이를 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 구조 정보와 물질 정보로부터 설계단계에서 MLCC의 임피던스 특성을 예측할 수 있는 모델링 방법을 제시한다. 미분 방정식으로 표현되는 결합 전송선로 방정식으로부터 임의의 N개 층을 가지는 다층 평판 커패시터(N-Layer Capacitor)의 임피던스를 구조 정보와 물질 정보의 수식으로 표현할 수 있음을 보였다. 이렇게 정의된 임피던스 수식으로부터 임의의 구조 정보와 물질 정보를 가지는 MLCC의 임피던스를 예측하였으며, EM 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 그 결과, 제시한 임피던스 예측 모델링 결과와 측정 결과가 잘 일치하였고, EM 시뮬레이션보다 훨씬 빠르게 예측 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 고압가스 배관의 밸브 유동소음을 평가할 수 있는 수치적 방법론을 제시하고 밸브 유동소음 저감을 위한 다공판의 영향을 정량적으로 분석하였다.먼저, 고정확도의 비정상 압축성 대와류모사 기법을 이용하여 고압가스 배관의 밸브 유동과 이로 인한 유동소음을 예측하였다. 예측한 벽면 압력 스펙트럼을 측정값과의 비교를 통하여 수치해석결과의 유효성을 검증하였다. 다음으로 배관내에서 평균 유동장과 중첩되어 전파해가는 음향장의 음향파워를 평가할 수 있는 지표를 기반으로 배관내 밸브 유동에 의하여 하류방향으로 전파하는 음향파워를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 밸브 유동 소음 저감을 위해, 다공평판을 설계하여 밸브 후류에 설치하고 동일한 수치해석 방법을 통해 배관 하류방향으로 전파하는 음향파워를 예측하였다. 예측 결과를 기존 배관 결과와 비교하여 음향파워가 9.5 dB 감소함을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서 제시한 수치방법론은 고압가스 배관의 설계단계에서 뿐만 아니라 기존 시스템에서 발생하는 밸브 유동 소음을 효율적으로 저감할 수 있는 방법 개발에도 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 비등 열유속 분배 모델의 예측 정확성을 검증하기 위하여 수직평판 자연대류 과냉 비등에서 기화, 급랭, 및 단상대류 열전달 기구에 대한 열유속 분배 특성을 실험적으로 조사하였다. 비등 열유속의 분배를 위해 적외선 열화상 기법과 전반사 가시화 기법을 동기화하여 비등 표면의 열유속 분포와 액상-기상 분포를 동시에 측정하여 분석하는 실험을 수행하였다. 실험은 대기압 조건에서 과냉도 $10^{\circ}C$를 가지는 물을 이용하여 수행하였으며, 벽면과열도 $12^{\circ}C$ 및 평균 열유속 $283kW/m^2$ 조건에 대한 실험 결과를 분석에 활용하였다. 실험을 통해 획득된 열유속 분배 결과는 상관식을 이용한 예측 결과와 큰 차이를 보였으며, 기포이탈직경과 기포이탈 시 주변의 과열액체층이 함께 뜯겨져 나가는 효과를 고려한 기포영향인자가 차이를 만드는 주요 원인들로 파악되었다.
전계방출을 이용한 평판 표시장치는 CRT가 가진 장점을 모두 갖는 동시에 얇고 가벼우며 낮은 전력소모로 완벽한 색을 구현할 수 있는 차세대 표시장치로서 이에 대한 여국가 활발히 이루어지고 있다. 여기에 사용되는 음극물질로서 실리콘이나 몰리 등을 팁모양으로 제작하여 사용해 왔다. 하지만 잔류가스에 의한 역스퍼터링이나 화학적 반응에 의해서 전계방출 성능이 점차 저하되는 등의 해결해야할 많은 문제가 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 탄소계 재료로서 다이아몬드, 다이아몬드상 카본 등을 이용하려는 노력이 진행되어 왔다. 이중 유리화 비정형 탄소는 다량의 결함을 가지고 있는 유리질의 고상 탄소 재로로서, 전기전도도가 우수하면서 outgassing이 적고 기계적 강도가 뛰어나며 고온에서도 화학적으로 안정하여 전계방출 소자의 음극재료로서 알맞은 것으로 생각된다. 유리화 비정형 탄소가루를 전기영동법으로 기판에 코팅하여 전계방출 소자를 제작하였다. 전기영동 용액으로 이소프로필알코올에 질산마그네슘과 소량의 증류수, 유리화 비정형 탄소분말을 섞어주었고 기판으로는 몰리(Mo)가 증착된 유리를 사용하였다. 균일한 증착을 위해서 증착후 역전압을 걸어 주는 방법과 증착 후 플라즈마 처리를 하는 등의 여러 가지 방법을 사용했다. 전계방출 전류는 1$\times$10-7Torr이사에서 측정하였다. 1회 제작된 용액으로 반복해서 증착한 횟수에 따라 표면의 거치기, 입자의 분포, 전계방출 측정 결과 등의 차이가 관찰되었다. 발광이미지는 전압에 따라 변화하였고, 균일한 발광을 관찰하기 위해서 오랜 시간동안 aging 과정을 거쳐야 했다. 그리고 구 모양의 양극을 사용해서 위치를 변화시키며 시동 전기장을 관찰하여 위치에 따른 전계방출의 차이를 조사하여 발광의 균일성을 알 수 있었다.on microscopy로 분석하였으며 구조 분석은 X-선 회절분석, X-ray photoelectron spectroscopy 그리고Auger electron spectroscope로 하였다. 증착된 산화바나듐 박막의 전기화학적 특성을 분석하기 위하여 리튬 메탈을 anode로 하고 EC:DMC=1:1, 1M LiPF6 액체 전해질을 사용한 Half-Cell를 구성하여 200회 이상의 정전류 충 방전 시험을 행하였다. Half-Cell test 결과 박막의 결정성과 표면상태에 따라 매우 다른 전지 특성을 나타내었다.도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.pective" to workflow architectural discussions. The vocabulary suggested
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.97-106
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2014
빅 데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 보다 정확하게 예측하고 효율적으로 작동하도록 정보를 제공하는 동시에 과거에는 불가능 했던 기술을 가능케 하였다. 이러한 빅 데이터 분석 기법은 국가 차원에서의 사회, 경제, 정치, 문화, 과학 기술 등 여러 분야에 활용될 수 있다. 빅 데이터 분석을 위해서는 먼저 데이터 마이닝 기술로 방대한 양의 데이터 속에서 가치 있는 정보를 찾는 것이 선행 되어야 하는데, 빅 데이터와 관련된 데이터 마이닝 기법으로는 텍스트 마이닝, 평판 분석, 군집 분석, 연관성 규칙 등이 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중에서 많이 활용되고 있는 연관성 규칙의 평가 기준으로 코사인 순수 신뢰도를 제안한 후, Piatetsky-Shapiro가 제안한 흥미도 측도의 기준에 대한 충족여부를 점검하는 동시에 여러 가지 특성을 살펴보았다. 또한 예제를 통하여 고찰한 결과, 기존의 신뢰도와 코사인 유사성 측도는 모두 양의 값을 가지므로 연관성의 방향을 알 수 없어서 그 값만으로는 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지를 알 수 없었다. 그러나 본 논문에서 제안한 코사인 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 알 수 있으므로 신뢰도와 코사인 유사성 측도가 가지고 있는 약점을 보완할 수 있는 측도라는 사실을 확인하였다.
복합재 구조물에서 발생하는 저속 충격에 의한 손상은 대부분 복합재의 내부나 충격을 받은 면의 반대 면에서 발생하기 때문에 검출이 쉽지 않아 시간이 지날수록 구조물이 위험에 처할 확률이 높아진다. 하지만 기존의 비파괴검사 방법은 일정한 주기에 따라 수행되기 때문에 즉각적으로 충격 손상을 감지할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하고자 비파괴검사 장비를 구조물 내에 탑재하여 실시간으로 구조물의 건전성을 확인하는 개념인 구조 건전성 모니터링에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중의 하나인 충격 모니터링 시스템은 운용 중에 발생한 충격 이벤트를 감지하고 그 위치 및 손상 정도에 대한 정보를 제공해 주어야 한다. 이를 위한 첫 번째 단계로 본 연구에서는 복합재 평판 및 복잡한 복합재 시편 구조물에 FBG 센서를 부착하여 충격 위치 검출 시험을 수행하였고, 이와 같은 복합재 시편에 대해 충격 파손 시험을 수행하여 손상 발생 유무를 예측하는 시험을 수행하였다. 저속 충격에 의해 발생하는 음향 파는 (주)파어버프로에서 개발한 고속 FBG interrogator를 사용하여 4개의 다중화된 FBG 센서로부터 동시에 취득하였고, 신경회로망을 이용한 학습을 거쳐 충격 발생 위치를 검출하였다. 또한 충격 파손 시험으로부터 취득한 음향 파의 웨이블릿 변환을 통해 충격 손상의 발생 유무 예측 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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