본 논문에서는 인체의 전자파 해석을 위해 유한 차분 시간 영역법(FDTD: Finite-Difference Time-Domain)에 적합한 분산 모델링을 제안한다. 주파수에 따라 전기적 특성이 변하는 인체의 분산 특성을 정확하고 효율적으로 모델링을 하기 위해 상대 유전율을 2차 복소수 분수 함수식(QCRF: Quadratic Complex Rational Function)으로 표현하였다. WLSM(Weight Least Square Method) 기반의 복소수 커브 피팅법을 적용하여 인체 조직에 대한 QCRF 계수들을 추출하였으며, QCRF 분산 모델을 FDTD에 적용하는 방법을 논의하였다. 본 논문에서 제안한 QCRF 기반의 인체 분산 모델이 Gabriel의 측정 데이터와 일치하며, FDTD 적용시 Cole-Cole 분산 모델보다 계산 효율이 뛰어남을 확인하였다. 단일 주파수와 광대역 주파수 신호를 입력원으로 한 모의 실험을 통하여 QCRF 기반의 FDTD 분산 알고리즘의 검증 및 분석을 마무리하였다.
본 연구에서는 DGPS 장비를 장착한 개별 차량으로부터 얻어진 주행궤적자료를 활용하여 VMS영향권에서의 운전자 반응특성을 분석하였다. 실험 대상 구간은 서울도시고속도로(올림픽대로)상의 직선부 도로의 VMS를 대상으로 설정하였다. ANOVA TEST를 통하여 VMS 접근거리에 대한 운전자 반응특성(가속도, 속도)을 분석하였으며, 접근 거리에 따른 가속도의 확률밀도함수를 도출하였다. 본 연구의 분석결과는 VMS 설치로 인해 운전자가 체험하는 작업부하가 교통류패턴에 미치는 영향을 도출하는데 활용 될 수 있으며 나아가 이러한 운전자의 반응행태분석은 보다 현실적인 미시적 교통류 모의실험을 위한 기초자료로도 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
동해안 검조소 조위자료를 이용하여 비조석 성분을 추출하고, 추출된 비조석 성분을 이용하여 통계적인 특성 분석을 수행하였다. 분석대상 검조소는 속초, 묵호, 후포, 포항, 울산, 울릉도이며, 분석기간을 1년부터 가용한 자료기간까지 증가시켜 가며 비조석 성분의 분산 및 왜곡도 계수의 통계정보(최대값, 최소값, 평균, 표준편차) 변차를 분석하였다. 또한, 분석기간에 따른 통계정보의 변화범위를 분석한 결과, ${\pm}5%$ 범위의 분산 신뢰구간을 확보하기 위하여 필요한 분석기간은 전체적으로 12년 이상 정도로 파악되었으며, ${\pm}0.1$ 범위의 왜곡도 계수 신뢰구간 확보에 필요한 분석기간은 울릉도의 6년 이상을 제외하고는 모두 12년 이상으로 파악되었다. 한편, 자기상관함수 및 스펙트럼 분석을 수행한 결과, 절대적인 변화량에 차이는 있으나 변화경향은 모든 지점이 매년 유사한 것으로 파악되었다.
이 논문에서는 영산강 하구 방문객을 대상으로 하여 자연휴양지의 수요함수를 추정하여 방문 편익을 도출하기 위해 카운트 자료 모형(count data model)을 적용하였다. 여행지 방문객 자료의 속성을 고려할 때, 포와송 모형의 경우 평균과 분산이 동일하다는 제약적 가정에 의한 과도분산(overdispersion) 속성의 왜곡과 더불어 자료의 1에서 절단 속성을 고려하지 않는 경우의 왜곡이 문제가 된다. 실증 분석 결과에 따르면 방문객 자료의 속성은 반영하는 절단 음이항(truncated negative binomial) 모형이 고려한 모형 중에서 최적이고, 그 모형에 의해 도출된 영산강 하구 1회 방문 편익(즉, 소비자 잉여)는 전라권 거주자들의 경우 89,350원이며, 비전라권 거주자의 경우는 432,526원으로 전라권 거주자의 4.8배 수준이었다. 또한 과도분산의 속성을 반영하지 못하는 포와송 모형으로부터 추정된 영산강 하구의 방문 편익(소비자 잉여)은 과소평가되며, 절단의 속성을 고려하지 못하는 경우의 모형으로부터 추정된 영산강 하구의 방문 편익은 과대평가되는 경향도 확인할 수 있었다. 그러므로 단일 휴양지 방문객에 대한 자료로부터 여행수요 함수 및 방문 편익을 추정하기 위해서는 절단 음이항 회귀모형이 적용되어야 한다.
본 연구에서는 고분자전해질 연료전지(PEMFC)의 전해질막의 성능향상을 위하여 sulfonated graphene oxide(sGO)와 Nafion을 이용하여 복합막을 개발하였다. sGO/Nafion 복합막 안의 sGO의 균일한 분산을 위해 각기 다른 용매를 사용한 sGO 분산액과 Nafion 현탁액을 혼합하여 복합막들을 제조하였다. 제조된 복합막들의 물성 및 전기화학적 특성을 평가하기 위해 SEM, FT-IR, 이온 전도도, 이온 교환 용량, 함수율, 열안정성 등을 수행하였다. 연구 결과 ODB와 DMAc 혼합 용매로 sGO를 분산하여 고분자 용액 내에서의 분산도를 향상시켰으며, 이 결과 11 wt%의 낮은 함수율에도 불구하고, $0.06Scm^{-1}$의 기존 연구와 유사한 이온 전도도를 나타내었다.
본 연구는 지역별 전력수급을 고려한 발전기 보수 계획 수립에 관한 Hybrid Particle Swarm Optimization알고리즘(HPSO) 접근법을 제시하였다. 전체 계통의 예비력 확보에 초점이 맞춰진 기존의 연구에 지역별 예비력을 고려한 제약조건을 추가하였다. 본 연구의 목적함수로는 결정적 신뢰도 지수인 공급 예비율 분산값의 최소화(공급예비율 평활화)를 사용하였으며, IEEE RTS(1996) 계통에서의 사례연구를 수행하여 기존의 PSO알고리즘의 경우와의 비교분석을 통해 제안된 방법의 우수성을 보였다.
해싱 함수를 이용하여 작업을 여러 노드에 분할해서 실행하는 해쉬 기반 병렬 조인 기법에서 Data Skew는 특정 노드에 부하를 집중시키므로 시스템의 성능을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 기본적인 해쉬 기반 조인 기법을 데이터 공유시스템에 적용하고, Data Skew를 해결하기 위하여 동적 작업 할당과 부하가 집중된 노드의 작업을 다른 노드로 재할당하는 작업 재배치 방법을 제안한다. 제안된 기법들의 성능을 분석하기 위하여 모의 실험을 수행하였으며, 모든 노드에서 데이터베이스가 저장된 디스크를 공유하는 데이터 공유 시스템의 겨우 동적 작업 할당과 작업 재배치 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
트래픽의 증가는 전체 네트워크 성능에 크게 영향을 미치며 네트워크 성능의 유지 및 향상을 위해서는 트래픽 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 시계열 모형에 의해 트래픽을 예측하고 예측된 결과가 대역폭에 비해 크다면 트래픽 폭주임을 가정하고 라우팅 경로의 비용을 증가하여 트래픽을 분산되도록 한다. 즉, 라우팅 혼잡의 발생을 예측하여 라우팅 혼잡을 미리 해소하는 방안을 제안한다. 예측 모형은 실제 네트워크 망에서 트래픽을 수집하여 모형의 확률적 오차를 최소화하는 모형을 추출한다. 확률적 오차를 최소화하는 시계열 모형을 얻기 위해서는 정상성 가정에 대한 적합성을 판단하는데, 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 얻을 수 있다. 실험을 통하여 추출된 예측 모형이 라우팅 경로의 비용을 조정함으로써 트래픽이 분산되도록 한다. 그 결과, 트래픽 예측 라우팅이 혼잡 발생을 미연에 방지하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 방안이라는 것을 보인다.
섬유복합재료의 역학적인 관점에서 볼 때 PVA-ECC (polyvinyl alcohol-engineered cementitious composite)의 섬유분산성 평가는 매우 중요한 요소이다. 그러나 PVA 섬유의 낮은 명암비 때문에 시멘트계 재료와 섬유를 구별하기가 어려우므로, PVA-ECC의 섬유분산성 평가를 하기에는 어려운 점이 있다. 이 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PVA-ECC 내의 섬유분산성을 평가할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 형광의 원리를 이용하여 섬유복합재료 단면에서 PVA 섬유가 초록빛을 발하는 이미지를 얻었고, PVA-ECC 시편에 대한 섬유분산성은 형광 현미경에 부착된 CCD (charge coupled device) 카메라를 통하여 얻어진 이미지를 이미지 프로세싱 기법과 통계적인 방법을 이용하여 평가하였다. 또한 형상분석을 통하여 섬유의 방향성이 분산성에 미치는 영향을 파악하였으며, 판별함수기법과 분수령 알고리즘을 이용하여 섬유 검출 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제시하였다.
차세대 반도체 및 나노소자 산업에 대한 국제적 기술은 고밀도 직접화의 추세에 따라서 .게이트 산화막의 두께가 급속히 작아지는 추세이다. 지금까지 이산화규소(A1₂O₃)가 게이트 산화막으로 주로 사용되어 왔으나 점차 SiON 혹은 high k 박막으로 바뀌고 있다. 본 연구에서는 차세대 반도체 소자에 사용될 게이트 산화막 물질인 SiON 박막과 Al₂O₃박막에 대한 SE(Spectroscopic Ellipsometry)분석 모델을 확립하였고, SE 측정결과를 TEM, MEIS, XRR의 결과들과 비교하였다. SiON 박막의 굴절률 값은 Si₃N₄와 SiO₂가 물리적으로 혼합되어 있다고 가정하여 Bruggeman effective medium approximation을 사용하여 구하였다. 동일한 시료를 절단하여 TEM, MEIS, 그리고 XRR에 의하여 SiON 박막의 두께를 측정하였으며, 그 결과 SE와 XRR에 의해 얻어진 박막두께가 TEM과 MEIS의 결과 값보다 약 0.5 nm 크게 주어짐을 알 수 있었다(Table 1 참조). 본 연구결과는 비파괴적이며 비접촉식 측정방법인 SE가 2~4nm 두께의 초미세 SiON 박막의 두께와 N 농도의 상대적 값을 빠르고 쉽게 구할 수 있는 유용한 측정방법 임을 보여주었다. 기존의 게이트 산화물인 SiO₂를 대체할 후보 물질들 중의 하나인 A1₂O₃의 유전함수를 구하기 위하여 8 inch, p-type 실리콘 기판 위에 성장된 5 nm, 10 nm, 및 20 nm 두께의 A1₂O₃ 박막의 유전함수와 두께를 측정하였다. 이 시료들에 대한 SE data는 vacuum-UV spectroscopic ellipsometer를 사용하여 세 개의 입사각에서 0.75 eV에서 8.75 eV까지 0.05 eV 간격으로 측정되었다. A1₂O₃ 박막의 유전함수와 두께를 얻기 위하여 공기층/A1₂O₃ 박막/Si 기판으로 구성된 3상계 모델을 사용하였다. Si 기판에 대한 복소 유전함수는 문헌상의 값(1)을 사용하였고, A1₂O₃ 박막의 유전함수는 5개의 미지상수를 갖는 Tauc- Lorentz(TL) 분산함수(2)를 사용하였다. A1₂O₃ 박막의 경우 두께가 증가함에 따라서 굴절률이 커짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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