1994년 우리 경제는 설비투자와 수출을 중심으로 본격적인 경기회복국면에 진입하여 많은 어려움 속에서도 8.0$\%$ 내외의 실질성장을 이룩함으로써 비교적 견실한 모습을 보여 도약의 기틀을 다졌다고 할 수 있다. 건설경기는 94년초부터 급격한 하강세를 보였으나 4월부터 빠른 회복세로 반전되어 6월중에 100.2로 올라선 후 8월에는 100.9로 건설경기가 확장세로 접어들었으나 그 추세가 둔화되는 모습을 나타내고 있다. 그러면 1995년의 국제경제전망과 건설경기전망에 대해 전문가의 의견을 통해 알아보기로 한다.
내경 0.1 m, 높이 5.3 m 의 순환유동층 반응기를 사용하여 기체의 역혼합특성을 조사하였다. 기체의 역혼합은 동일한 기상유속일때 고체순환속도가 증가할수록 증가하였다. 희박상영역에서 일정한 고체체류량에서는 기상유속이 증가할수록 벽면에서의 하강흐름도 증가되어 기체의 역혼합은 증가되었다. Tracer 주입위치가 반응기 벽면에서 중심으로 이동할수록 빠른 기체와 고체의 흐름으로 인하여 기체의 역혼합은 상당히 감소하였다. 그리고, 희박상영역에서 core-annulus 구조를 기초로 하여 기체역혼합과 core 와 annulus 간의 물질전달계수를 예측할 수 있는 모델식을 제안하였다.
발사체의 노즈 페어링 벤트 홀 크기 결정 기법의 정확도를 검증하기 위한 시험을 수행하였다. 한국항공우주연구원 우주비행시험그룹이 보유한 열진공 챔버(Bake-Out Chamber)를 이용하여 챔버 내부 압력을 대기압에서 진공으로 떨어뜨렸으며, 그 속에 다양한 벤트홀이 설치된 모델을 넣고 모델 내외부의 압력 및 온도 변화를 측정하였다. 시험 과정에서 나타난 시험 설비 및 측정 장비의 특성을 검토하고 이들이 얻어진 시험 데이터의 정확도 및 신뢰도에 미치는 영향을 분석하였다. 설비 및 측정 장비의 한계 내에서 최대한의 정확도를 얻을 수 있도록 데이터를 처리하였으며, 이렇게 얻어진 시험 결과로부터 벤트 홀 면적 및 배치에 따르는 영향을 분석하였다.
기후 온난화로 인하여 빙하의 해빙과 해수의 팽창으로 해수면의 상승 속도는 나날이 증가하고 있다. 우리나라는 2.48mm/yr로 상승하고 있으며, 특히 남해는 2.89mm/yr로 가장 크게 상승하고 있다. 해수면의 상승과 더불어 해수침투 영역 확장을 방지할 수 있는 지하수위 또한 낮아지고 있어 해수침투에 대한 피해를 점차 늘어나고 있다. 해수침투로 인한 피해는 연안지역에서부터 시작하여 점점 영역을 넓혀가고 있다. 해수침투 피해는 직접적으로 토지의 염수화로 지하수의 오염, 농작물의 염수 피해, 주변 생태계의 교란 등으로 나타나고 한 번 염수화가 진행된 지역을 되돌리는 것은 많은 노력과 재화가 들어가게 된다. 이를 방지하기 위해서 많은 연구가 진행되고 있다. 해수침투 범위가 증가하는 것이 해수면의 상승도 큰 영향을 미치지만, 해수침투 쐐기를 구성하는 담수 지하수위가 낮아지면 더욱 가속화된다. 이에 본 연구에서는 남해안의 여수지역을 SEAWAT으로 구성하여, 현재의 상황을 나타내고 지하수위, 해수면, 지하수 이용량, 함양량 등을 대상으로 선형적인 상승 혹은 하강으로 미래의 상황을 나타내었다. 적용된 시나리오에 지하수위 관리 방안을 적용하여 해수침투 영역 저감 효과에 대해서 분석하였다. 지하수위 관리 방안으로는 지하수위 하강 시기에 지하수 이용량 규제, 도심지에서 LID(Low Impact Development) 시설물 중 침투 증진 시설 보강 등을 이용하였으며, 각각의 시나리오를 통해 해수침투 영역 저감 효과 분석을 실시하였다. 지하수위의 관리는 해수침투에 대한 피해 방지와 더불어 지속가능한 지하수 이용을 위한 정책을 마련하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 보여진다.
본 논문에서는 신경망의 학습성능을 개선하기 위해 확룰적 근사법과 공액기울기법에 기초를 둔 새로운 학습방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 확률적 근사법과 공액기울기법을 조합 사용한 전역 최적화 기법의 역전파 알고리즘을 적용함으로써 학습성능을 최대한 개선할 수 있도록 하였다. 확률적 근사법은 국소최소점을 벗어나 전역최적점에 치우친 근사점을 결정해 주는 기능을 하도록 하며, 이점을 초기값으로 하여 결정론적 기법의 공액기울기법을 적용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적점으로의 수렴확률을 놓였다. 제안된 방법을 패리티 검사와 패턴 분류에 각각 적용하여 그 타당성과 성능을 확인한 결과 제안된 방법은 초기값을 무작위로 설정하는 기울기하강법에 기초를 둔 기존의 역전파 알고리즘이나 확률적 근사법과 기울기하강법에 기초를 둔 역전파 알고리즘에 비해 최적해로의 수렴 확률과 그 수렴속도가 우수함을 확인할 수 있었다.
선형 영구자석형 동기 전동기는 기구학적인 변환 장치를 사용하는 기존의 방식과 비교하여 소음, 진동의 저감 및 가속도, 속도에 있어서 우수한 동특성을 가지고 있기 때문에 자동화 분야, 공작기계 및 반도체 장비를 중심으로 널리 사용되고 있다. 그러나 수직축(Z-axis)에 선형 영구자석형 동기 전동기가 적용될 경우에 제어를 위한 초기각 설정 및 상승, 하강 운전 특성을 향상시키기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수직축 구조를 갖는 선형 영구자석형 동기 전동기의 초기각 설정 알고리즘 및 상승, 하강 운전 특성을 향상시키기 위해 실제 속도와 운전 방향을 변수로 하는 가변 이득 조절 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘들을 증명하기 위해서 4점의 절대위치 프로파일(profile)을 통해서 기존의 이득 시스템과 가변 이득 조절 시스템을 비교하여 제안된 알고리즘의 효용성을 검증하였다.
동지나해의 초음파산란층에 대한 기초적 연구로서, 산란층의 주야간에 대한 수직이동상태와 Echo 신호의 변동특성에 관하여 검토한 결과, 수심 20m~80m에 형성된 상\ulcorner하한의 수온차가 약 11$^{\circ}C$인 수온약층부에서 일몰 전에는 산란층의 Echo 신호가 뚜렷하지 않았으나, 일몰 후부터 수심 35m~45m 구간에서 산란층이 강하게 나타내기 시작하여, 시간이 경과할수록 수직적으로 신장되면서 표층을 향해 점차 부상하는 경향을 나타내었다. 한편, 일출 전에 초음파산란층의 상부는 수온약층의 상부까지 부상하였고, 또 전 수심에서 상당히 강한 Echo 신호가 돌발적으로 출현하는 현상이 확인되었으며, 이것은 저층에 분포하고 있던 어군이 부상하여 발생한 것으로 생각된다. 일출 후에는 산란층이 급속히 하강함과 동시에 Echo level도 급격히 낮아지는 경향을 나타내었고, 그 하강속도는 일몰 후 산란층의 부상속도에 비해 현저하게 빠른 현상을 나타내었으며, 일출전후 약 30분간에 가장 강한 Echo 신호가 관측되었다. 또 Echo 신호의 진폭빈도분포는 일몰전에는 전 수층에 걸쳐 Echo level이 매우 낮으므로 낮은 level에 많이 집중되는 지수분포형을 나타내고, 일출전후에는 Echo 신호가 높은 level에 많이 집중되는 정규분포형을 나타내었다.
태양전지용 실리콘은 주로 반도체급 실리콘 제조공정에서 발생하는 규격외 실리콘을 사용하여 왔다. 태양전지의 보급 활성화를 위해서는 보다 저렴한 정제 공정의 개발이 필요하다. 태양전지용 실리콘을 위한 저비용이면서 효율적인 방법은 금속급 실리콘을 정제하여 고순도화하는 것이다. 본 연구에서는 금속급 용융 실리콘 중의 Fe를 제거하기 위해 고주파 유도로 중에서 일방향 응고를 실시하였다. 실험조건과 실험결과를 유효 편석계수, Scheil 식 및 Peclet 수로 평가하였다. 시료의 하강속도가 감소함에 따라 불순물의 매크로 편석과 잉곳의 순도가 증가하였다. 이러한 결과는 시료의 하강속도 감소에 따른 유효 편석계수의 감소에 의한 것으로 생각된다.
본 연구에서는 과산화수소 분해 반응을 이용한 초소형 추력기 성능평가를 실시하였다. 물리 화학적 안정성이 뛰어나고 분해 성능이 좋은 백금을 촉매로 사용하고 세라믹 폼을 지지체로 선정하였다. 실험에 사용된 단일 추진제는 90wt% 과산화수소로 질소 가스를 통한 직접 가압 방식으로 추력기에 공급된다. 추력기의 성능을 평가하기 위해서 특성 속도 효율을 구하고 압력곡선을 통해서 압력 상승 시간, 압력 하강 시간, 반응 지연 등을 종합적으로 살펴본다.
본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 영상데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안한다. 제안된 학습알고리즘에서는 최적해로 수렴하는 과정에서 발생할 수도 있는 진동을 억제하여 빠른 속도의 수렴이 가능하도록 하기 위해 모멘트를 이용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 전역최적해로의 수렴을 위한 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 256$\times$256 픽셀의 간암영상과 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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