수명이 도래한 고에너지물질의 처리를 위해 환경오염 및 안전성, 처리용량 등을 고려해야 하며, 현재 가장 주목 받고 있는 처리방식은 소각처리공정이다. 그러나 처리대상 고에너지물질의 종류가 매우 다양하고, 특성 또한 다르기 때문에 범용적 기술개발이 힘든 실정이다. 본 연구는 상세 수학적모델링 및 동적모사를 통하여 가장 널리 사용되는 고에너지물질의 하나인 고폭약(research department explosive, RDX)을 플러그흐름반응기(plug flow reactor, PFR)에서 소각 시 반응기 내부의 물리-화학적 변화를 예측하였다. 본 연구에서 사용된 RDX반응은 263개의 상세한 기초반응식으로 이루어져 있으며 43개의 성분이 반응에 관여한다. 모사결과 반응기 내부온도를 제어하여 RDX의 민감성을 통제할 수 있었다. 반응기 내부온도를 1,200 K로 유지 할 때 RDX는 분해반응만 일어나 폭발과 같은 큰 에너지 방출을 막을 수 있었으나 공급되는 열원이 높아져 1,300 K이상 반응기 온도가 증가 시에는 3,000 K 이상의 온도상승을 수반하는 발화반응이 일어났다. 본 연구를 통하여 반응기의 운전온도변화에 따른 RDX반응 특성을 제시함으로써 효율적인 RDX소각로 공정설계 및 운전에 기초가 될 것으로 사료된다.
본 연구는 점봉산 일대 천연활엽수림에서 산림 천이 경향과 잠재 산림 식생을 검토 분석한 것이다. 106개의 20m×20m 정방형 표본구를 설치하여 중ㆍ상층목의 아래에서 생육하는 하ㆍ중층목에 의해서 세대 교체되는 과정을 바탕으로 천이 경향을 평가하였다. 조사 대상 산림의 천이 경향분석은 Markov chain의 수학적 이론에서 변형된 추이 행렬 모델을 사용하였다. 본 연구 결과가 시사하는 바는 조사 산림은 천이의 중간 단계에 있으며, 수종 구성상 극성상림에 도달하려면 500년 이상의 기간이 소요될 것으로 나타났다. 현재 42.6%와 8.1%의 높은 상대밀도를 유지하고 있는 신갈나무와 음나무는 극성상의 안정상태가 되면 각각 13.3%와 0.5% 이하로 수종 구성비율이 감소하리라 예상된다. 반면에 전나무, 고로쇠나무, 물푸레나무, 피나무, 당단풍의 구성 비율은 증가할 것으로 사료된다. 미래 수종 구성 비율의 증감은 내음성 지수를 바탕으로 연구 모델을 검토한 결과와 대체로 일치하였다. 추이행렬 모델의 실제 상황에 대한 적용성을 평가하기 위하여 연구 모델의 가정과 민감도 역시 고찰하였다. 전반적인 연구 결과가 지적하는 바에 의하면 조사 산림의 현재 생태적 동태는 인간에 의한 방해와 교란이 있은 후 천이가 진행 중임을 반영한다.
학생들의 과학과 관련된 직업에 대한 인식은 이공계 직업동기와 과학학습동기에 큰 영향을 미친다. 특히 미래의 국가 과학기술발전의 핵심 동력인 과학영재학생들이 지속적으로 과학을 하는데 있어 과학관련 직업에 대한 긍정적 인식은 중요한 역할을 한다. 이 연구는 언어네트워크 분석법을 통하여 중학교 과학영재와 일반학생들의 과학과 관련된 직업에 대한 인식을 비교 분석하였다. 이를 위하여 학생들이 인식하고 있는 과학과 관련된 직종으로 구성된 네트워크를 구조화 한후, 네트워크 분석을 수행하여 두 집단의 인식 네트워크의 구조적 특성을 확인하였다. 과학영재학생들과 일반학생들의 네트워크를 비교분석한 결과, 첫째, 과학영재들은 일반학생들에 비하여 과학과 관련된 직업의 종류에 있어 다양했으며, 직업명의 구체성이 있었다. 둘째, 물질과학자와 의사는 과학영재와 일반학생 모두의 과학관련 직업 인식망에서 가장 중심적인 위치를 차지하였다. 또한 교수, 컴퓨터 및 수학 관련 직업은 과학영재의 인식망에서는 상대적으로 높은 중심성을 나타낸 반면, 일반학생의 인식망에서는 낮은 중심성을 보이며 과학영재와 일반학생들의 인식의 차이를 확인하였다. 셋째, 기술적 직업은 과학영재와 일반학생들의 인식망의 외곽에 위치하여, 학생들은 기술적 직업을 과학과 관련된 직업으로 쉽게 떠올리지 못함을 확인할 수 있었다. 이 연구는 과학영재 학생들의 진로 지도를 위한 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 초등학교 정규 국어수업시간에 적용 가능한 다중지능에 기초한 국어교육 프로그램을 개발하고, 개발한 프로그램을 교실현장에 적용하여 그 효과를 알아보려는 데에 목적을 두고 있다. 이를 위해 대전시에 위치한 M초등학교 3학년 1개 학급 실험집단(남자 13명, 여자 16명, 총 29명)에 프로그램을 전개하고 프로그램에 참여하지 않은 3학년의 1개 학급 통제집단(남자 14명, 여자 15명, 총 29명)의 사전, 사후 검사를 비교해 본 결과, 다중 지능에 기초한 국어교육 프로그램을 통해 아동의 다중지능과 자기효능감, 성취동기가 향상되었다. 이상의 연구결과를 볼 때, 다중지능에 기초한 국어교육 프로그램은 다중지능과 자기효능감, 성취동기를 증진시키는데 효과적일 뿐만 아니라 언어와 논리-수학적 지능만을 강조하던 전통적인 학교교육 현장의 개선에 시사점을 안겨준다.
영재교육의 시행 확대에 따라 정보과학영재교육에 대한 관심이 증가하고 있으나, 수학 과학 분야의 영재교육에 비하여 선발 및 교육내용에 대한 연구결과물이 부족한 상황이다. 또한, 정보과학영재교육을 시행함에 있어 알고리즘 교육영역은 가장 핵심적인 분야 중 하나이나, 알고리즘 교육을 초등정보과학영재의 수준에 맞추어 교육한다는 것은 어려운 일이다. 이와 같은 이유로 인하여 정보과학영재교육 분야 중 가장 핵심적인 영역인 알고리즘 교육내용에 대한 기존의 연구는 매우 미비한 실정이다. 이에 본 논문에서는 다음과 같은 절차에 따른 연구를 시행하였다. 첫째, 정보과학영재의 정의 및 특성을 분석하고 이에 따른 정보과학영재교육의 목표 및 교육내용과 알고리즘 교육내용을 분석하였다. 둘째, 분석 내용을 기반으로 초등정보과학영재를 위한 알고리즘 교육내용 개발 기준과 활동지 개발 기준을 제안하였다. 셋째, 본 논문에서 제안한 알고리즘 교육내용과 활동지 개발의 타당성을 검증하기 위하여 경인지역의 초등정보과학영재교육 전문가 그룹을 활용한 델파이 분석을 시행하였다.
자동차 전기장치 시스템을 최적화하기 위해서는 차량용 납축전지의 충전 및 방전 거동을 예측할 수 있는 모델링 기술이 필요하다. 본 연구에서는 유한요소법을 이용하여 차량용 12-V 납축전지의 충전 및 방전 거동을 예측할 수 있는 2차원 모델링을 수행하였다. 이 연구에 사용된 수학적 모델에는 전기화학반응 속도론, 전해질의 유동, 대류에 의한 이온의 전달현상, 전극의 시간에 따른 공극률의 변화 등이 고려되었다. 모델링의 신뢰성을 검증하기 위하여 방전 및 충전실험을 수행하였다. 방전실험은 $25^{\circ}C$에서 C/5, C/10 및 C/20의 방전율에 대하여 수행하였고, 충전실험은 $25^{\circ}C$에서 정전류-정전압 방법으로(제한전류 30A, 제한전압 14.24 V) 수행하였다. 모델에 근거하여 예측된 충 방전 거동은 충 방전 실험결과와 잘 일치하였다. 또한 2차원 모델링을 통하여 충 방전이 진행되는 동안 실제로 측정이 불가능한 납축전지 내부의 전류밀도, 전해액의 농도 및 충전상태(state of charge; SOC)의 분포를 예측할 수 있었다.
블록 암호를 설계할 때, 설계자는 주로 차분 특성 확률의 상한을 이용하여 라운드 수를 결정한다. 라운드 수는 블록 암호의 성능에 영향을 미치므로, 더 적은 라운드를 갖기 위해 차분 특성 확률의 상한을 정밀하게 계산하는 것이 중요하다. 이전까지의 활성 S-box의 최소 개수를 탐색하는 방법들은 비선형 연산과 선형 연산을 각각 제약식으로 구성하여 차분 특성 확률의 상한을 계산하였다. 하지만 선형 연산이 비선형 연산에 의존적으로 선택되는 BOGI 설계전략(Bad-Output Good-Input Design Strategy)의 경우 이전 탐색방법으로 구한 상한은 정밀하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 BOGI 전략의 성질을 이용하여 기존의 방법보다 더 정밀한 차분 특성 확률의 상한을 구하는 새로운 방법을 제안한다. 그리고 이 방법을 이용하여 구한 상한의 타당성을 수학적으로 증명한다. 제안한 방법을 BOGI가 사용된 GIFT-64와 GIFT-128에 각각 적용하여 9라운드까지 차분 특성 확률의 상한을 탐색하였다. GIFT-64의 7라운드와 GIFT-128의 9라운드에 대해 기존의 방법을 적용하면 차분 특성 확률의 상한이 각각 2-18.395와 2-26.885이었으나, 제안한 방법을 적용하면 각각 2-19.81과 2-28.3으로 더 정밀하게 계산된다.
본 연구에서는 정선 신예미 광산 철광석을 대상으로 볼밀에 의한 분쇄 및 단체분리 특성을 파악하고자 하였다. 자력 선별을 통해 얻은 세 가지 품위의 시료에 대해, 볼밀 단일 입도 분쇄실험 및 비선형 계획법을 이용한 역산법으로 물질수지방정식을 구성하는 분쇄 함수 인자를 도출하였다. 그 결과 철광석 품위의 증가에 따라 분쇄율은 감소하였으며, 입도 민감도는 감소하였다. 이는 철광석 내의 자철석 입자가 미소 균열의 전파를 지연하는 효과에 기인하는 것으로 판단된다. 분쇄 분포 관찰 결과, 품위가 증가할수록 압축 및 충격 파괴가 주된 파분쇄 메커니즘으로 나타났으며, 이는 입자 내부 자철석 입자의 응력 분산 효과에 기인하는 것으로 판단된다. 분석 결과 단체분리도는 품위 증가 및 입도 감소에 따라 증가하였다. 분쇄함수와 입도-단체분리도 관계를 이용, 분쇄진행에 따른 단체분리도 변화를 예측할 수 있는 모델을 수립하였으며, 본 연구를 통해 도출한 분쇄함수들에 실제 운전 조건에 따른 스케일업 인자 적용 시, 실제 광산 공정에서의 분쇄시간에 따른 입도 및 단체분리도를 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
무선 LAN(WLAN) 기반 mesh 망은 유선 엑세스 망의 단점을 보완하기 위한 대안으로 많은 주목을 받고 있으나 성공적인 상업화를 위해서는 성능, 보안, 관리 등 기술적인 이슈들을 해결해야 한다. 특히 단말과 유선망 사이의 데이터 교환을 위한 효율적인 경로 선정 문제는 WLAN mesh 망의 신뢰성과 안전성에 많은 영향을 미치므로 효과적인 라우팅 기법의 개발은 선결해야 될 중요한 문제이다. WLAN mesh 망은 포설되는 환경과 단말의 이동성 등에 의해 다양한 특징을 가지므로 reactive 라우팅 기법 혹은 proactive 라우팅 기법 하나만을 이용하는 것은 모든 mesh 망 환경에 적합하지 않다. 따라서 망 환경 변화에 따른 동적인 라우팅 기법 개발이 필요하며 이론 위해서는 망과 단말의 특성이 각 라우팅 기법의 성능에 미치는 영향이 종합적으로 파악되어야 한다. 그러나 현재까지 제안된 라우팅 기법들의 성능 평가에 관한 연구는 제한된 환경에서 모의 실험을 통한 정량적 평가에 머물고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 망의 크기, 송신 단말의 밀도, 단말의 이동성, 망 형상 변화 주기론 모두 고려하여 reactive 기법인 AODV와 proactive 기법인 DSDV의 수학적 성능 분석 모델을 제시한다. 제안된 분석 모델은 변화하는 mesh 망 환경에 적응성 있는 라우팅 기법 개발에 이용될 것으로 기대된다.
본 연구는 혐기성소화조에서 발생된 바이오가스로부터 바이오메탄을 생산하기 위한 고질화 공정의 운전조건을 최적화하기 위하여 반응표면 분석모델을 적용하였다. 반응표면 분석법의 하나인 Box-Behnken 설계법을 이용하였으며 바이오가스 고질화 공정의 메탄농도와 메탄회수율을 극대화하기 위한 수학적인 최적운전조건을 도출하였다. 도출된 반응표면모델의 적합성을 검증한 결과 각 모델의 p Value가 0.05 이하로서 유의성이 매우 높게 나타났으며, 결정계수($R^2$)는 각각 0.9788, 0.9710 이었다. 그리고 이산화탄소/메탄분리공정에서 메탄농도에 대해 운전압력이 가장 크게 영향을 미치고 다음으로 바이오메탄 생산량, PSA 회전밸브 속도의 순이다. 메탄회수율에 대해서는 PSA 회전밸브 속도가 가장 크게 영향을 미치고 있으며, 바이오메탄 생산량, 운전압력의 순으로 나타났다. 액체바이오 메탄 생산량이 $100Nm^3/hr$일 때의 최적 운전조건을 도출한 결과, 운전압력이 8.0bar 그리고 PSA 회전 밸브 속도가 31.55RPM일 때 바이오메탄의 메탄농도와 메탄회수율을 최대화할 수 있었고, 이때의 바이오메탄의 메탄농도는 97.13%이고, 메탄회수율은 75.89%이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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