방사공정에 있어서 폴리에스테르 결정화의 추진력은 토출 후 냉각에 의한 과냉각(supercooling)정도가 주된 공정요인이지만, 고속방사에 있어서 on-line 결정화는 과냉각과 함께 높은 방사장력 (spinning stress)에 의한 분자배향에 기인하는 엔트로피효과가 보다 중요한 결정화의 추진력이 된다.[1-3](중략)
국내 산업체에 열병합 또는 발전용 보일러로 보급되어 있는 순환유동층 연소로는 저렴한 연료비와 높은 열효율, 탁월한 공해저감효과를 나타내는 장점을 가지고 있으나 순환유동층 연소로의 운전기술은 체계적으로 정리된 지침이 마련되어 있지 않으며, 이러한 기술정보의 부재가 신규보일러의 보급에 장애가 되고 있다.(중략)
주성분 분석 기법(PCA)는 가장 널리 사용되는 데이터 차원 감소 (dimensionality reduction) 기법으로 알려져 있다. 하지만 데이터에 이상점 (outlier)가 존재하는 환경에서는 성능이 크게 저하된다는 단점을 가지고 있다. Rank-Sparsity(Robust PCA) 기법은 주어진 행렬을 low-rank 행렬과 저밀도(sparse)행렬의 합으로 분해하는 방식으로, 이상점이 많은 환경에서 PCA기법을 효과적으로 대체할 수 있는 알고리즘으로 알려져 있다. 본 고에서는 RPCA 기법을 간략히 소개하고, 그의 적용분야, 및 알고리즘에 관한 연구들을 대해서 알아본다.
무선 인터넷 망의 구축과 휴대용 정보기기의 일반 보급으로 이동형 정보 환경이 최근 급속히 확산되고 있다. 본 논문은 이동형 환경에서의 거래 안정성과 데이터 가용성 증대를 위한 새로운 복제 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안된 위임 정족수 합의(Proxy Quorum Consensus) 모델은 불안정한 상태의 다수의 모바일 사이트에 직접적인 투표를 하지 않는 대신에, 미리 선출한 대표 정족 집단에 위임함으로써, 안정된 위임 투표(Proxy Voting)를 진행하는 제어 기법이다. 이 기법을 통하여 통신 비용 절감 및 응답 속도 향상 등의 효과를 기대할 수 있다.
pull 기반의 데이터 방송 환경에서는 클라이언트의 데이터 요청을 최소화하기 위하여 캐쉬의 도입이 특히 필요하다. 이러한 환경에서 캐쉬의 도입 효과를 극대화하기 위해서는 히트율 뿐만 아니라 미스 비용도 고려한 효율적인 캐쉬 대체 전략의 수립이 무엇보다도 시스템 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 클라이언트의 데이터 액세스 빈도수 및 대기 시간 등을 고려하면서 최신성을 합께 반영하는 캐쉬 대체 전략을 제안한다.
정보통신 인프라를 운영하고 있는 조직은 주요 점보자산의 위형, 취약성 및 위험 분석.평가에 많은 관심이 고조되고 있다. 위험 분석.평가는 다수의 평가자(전문지식을 가진 평가자)의 주관적인 관점이 많이 작용하며 평가결과들 간에 평가 결과에 대한 문제를 야기 시킬 수 있다. 따라서 다수의 평가자들의 평가의견을 보다 효과적으로 결합(적용)할 수 있는 절차 및 방법이 요구된다. 본 논문에서는 분산 환경에서 다수의 평가자들의 평가의견을 집합개념 중 서로 다른 집합끼리의 합을 구하는 절차에서 착안하여 이를 적용한 실용적인 위험분석 방법론을 제시한다.
에너지이용/발전시스템의 개발은 미래의 급격한 전력수요증가 패턴과 에너지소비에 수반되는 환경문제들의 해소 그리고 에너지절약 측면에서의 이용효율 향상 및 열병합(CHP)시스템 구축 등으로 막대한 투자가 요구되고 있는 분야이다. 이 중 에너지의 효율적인 이용과 환경문제와 연계되어 주목을 받고 있는 연료전지는 연료의 cold burning을 통하여 화학에너지를 직접 전기에너지로 변환시키는 electrochemical devices로서 부수적으로 발생되는 배열을 효과적으로 이용할 수 있는 고효율, 저공해 발전시스템이라고 할 수 있다.
집적 광학(Integrated Optics) 소자에서 기존 광도파로와 광결정 도파로 간의 효율적 결합 및 접속의 안정성은 매우 중요한 과제이다. 기존의 단일모드 광도파로의 폭은 수 $mu extrm{m}$ 정도임에 비하여, 광 결정을 이용한 단일 결함 도파로인 경우 그 폭은 보통 1$\mu\textrm{m}$ 이하이다. 또한 광결정 도파로의 광 가둠 효과가 우수하여 기존 도파로와의 결합 사이에 모드 부정합 현상이 발생하며, 이것은 광결정 도파로의 광결합 효율은 낮게 하는 요인이 된다. (중략)
머신러닝의 성능 저하에 크게 영향을 미치는 데이터 불균형은 데이터를 증강하거나 제거하여 해결할 수 있다. 본 논문에서는 지도학습에서 쓰이는 정답 데이터를 기반으로 새로운 데이터 증강기법인 CDBSMOTE을 제안한다. CDBSMOTE을 사용하면 임의의 값을 사용하지 않고, 기존의 데이터 증강기법의 문제점이었던 과적합을 최소화하며 지도학습 데이터를 효과적으로 증강시킬 수 있다.
친수성 단량체를 polyvinylidene fluoride (PVDF) 분리막 표면에 열중합으로 lamination하여 분리막을 친수화하였다. 친수화 처리 후 접촉각은 $95^{\circ}$에서 $55^{\circ}$까지 감소하였고 수투과량은 10배 이상 증가하였으며 bovine serum albumin (BSA) 흡착량은 1/4 수준으로 감소하였다. 열중합 공정에서 각 공정변수별 영향을 조사하였고 이를 최적화하였다. 단량체 중 dimethyl oxobuthyl acrylamide (DOAA)가 친수성이 높아 다른 단량체에 비하여 친수화 효과가 우수하였다. 단량체의 농도가 증가함에 따라 성능이 향상되었으나 30 wt% 이상의 경우 homopolymerization을 유발하여 성능을 저하시켰다. 개시제로 사용되었던 azobis (isobutyronitrile)(AIBN)의 활성 온도 범위가 benzoyl peroxide (BPO)의 활성온도 범위보다 넓기 때문에 높은 친수화 효율을 나타내었다. 개시제를 먼저 도포시켜주고 단량체를 나중에 첨가하는 2단계 lamination 방식이 일괄 공급하는 1단계 방식보다 친수화도는 크게 향상됐지만 pore blocking현상이 나타나면서 순수투과도는 매우 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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