최근 온톨로지 모듈을 이용하여 효과적으로 온톨로지를 구축하려는 시도들이 증가하고 있으며 이에 따라 다양한 온톨로지 모듈화 기법들이 제안되어왔다. 이들 기법들은 각각의 모듈화 목표와 기준을 바탕으로 개발되어 왔으나 모듈화 기법들을 평가할 수 있는 공통된 기준 및 평가 프레임워크가 정립되지 않아 서로 비교하기 어려운 실정이다. 또한 온톨로지와 관련된 평가에 대한 연구들이 지금까지 활발히 이루어져 왔지만 주로 온톨로지 단위의 평가가 중심이 되어왔으며 온톨로지 모듈화 기법의 평가에 대한 가시적인 연구들이 부족하다. 그러나 획일적이고 대용량인 온톨로지 사용의 문제점과 모듈화 필요성에 대한 인식과 함께 온톨로지를 모듈화하는 작업에 대한 평가 필요성이 제기되고 있다. 그러므로 본 연구에서는 온톨로지 모듈화 작업 과정과 모듈화 결과물인 모듈 그리고 모듈화 도구에 대한 총괄적인 평가를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 또한, 본 연구에서 제시한 평가 프레임워크를 실증적 실험을 통해 SWOOP, PATO, Prompt 등 모듈화 기법에 적용하였다. 본 연구의 결과를 통하여 온톨로지 엔지니어들이 온톨로지 모듈화 작업의 품질을 개선시킬 수 있고 온톨로지 사용자들이 사용 목적에 맞는 온톨로지 모듈화 기법을 선택할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 자연 영상에서 추출된 텍스트 영상의 이진화를 위한 3단계 색상 분할 알고리즘을 제안한다. 1단계 색상 분할은 입력 영상 중에서 텍스트색상과 배경색상이 잘 구별되는 단순 영상의 이진화를 수행하고, 2단계 색상 분할은 입력 영상에 고주파 필터를 적용하여 자연조명 이나 인공조명에 영향을 받은 영상의 이진화를 수행하며, 3단계 색상 분할은 저주파 필터를 기반으로 텍스트나 배경에 텍스쳐가 존재하는 영상의 이진화를 수행한다. 제안한 이진화 알고리즘이 그레이 정보를 이용하는 이진화 알고리즘보다 효과적으로 텍스트 영역을 이진화함을 입증하기 위해 상용문서 인식기인 아르미 6.0을 사용하여 이진화된 문자영상에 대한 인식 실험을 실행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘의 필드 단위 인식률이 그레이 정보를 이용한 이진화 알고리즘의 인식률보다 $35\%$ 이상 우수함을 관측하였다.
본 연구에서는 고정화 UK를 이용한 융합단백질의 절단방응에 대해 UK의 고정화, 고정화 UK의 특성과 절단방응, 절단반응 후의 분리정제 그리고 고정화 UK으 재생에 대해 실험하였다. 고정화 수율은 99% 이상이였고 고정화 후의 효소활성은 80%를 유지하였다. 융합단백질 전단반응에서 액상 UK와 고정화 UK를 이용한 회분식 반응 모두 약 70%의 절단반응을 얻었고, 특히 고정화 UK의 사용시 부반응이 매우 낮은 이점이 있었다. 컬럼식 절단반응에서는 기절의 주입속도에 따라 절단수율은 크게 변화하였다. 최적의 유속은 50%의 절단수율을 얻은 1 bed volume/h로 설정하였다. 고정화 효소반응의 이점인 안정성과 반복사용 측면에서는 액상 UK 대비 고정화 UK가 높은 열안정성을 보였고 낮은 pH에서는 10% 이상 높은 활성을 유지하였다. 반복사용을 위해 6M GuHCl을 사용하여 인위적으로 풀림, 재접힘을 한 경우 98%의 활성을 얻음으로 타당성이 있음을 제시하였다. 또한 목적 단백질의 분리를 위하여 산침전 후 expanded bed adsorption 크로마토그래피를 이용함으로써 연속화된 고수율의 정제공정을 가능하게 하였다. 이러한 고정화 UK를 이용한 절단방응 및 정제시스템을 구축함으로써 융합단백지의 생산공정에 매우 유용하게 사용될 것으로 생각되어진다.
콘크리트 구조물의 내구성 저하에 큰 영향을 미치는 요인 중의 하나로 인식되고 있는 탄산화가 항만 구조물에 미치는 영향을 현장실험결과를 바탕으로 정량적으로 평가하고자 하였다. 전국 65개 항만시설의 369개소의 탄산화 깊이 측정결과를 이용하여 강도와 탄산화 깊이의 상관관계 및 피복두께와 탄산화 깊이의 상관관계 등에 대해서 고찰하였다. 또한, 기존 탄산화 모델식들과 계측결과들을 비교하고 실험결과들을 바탕으로 신뢰성 이론을 기반으로한 탄산화에 의한 내구성 파괴확률(철근부식확률)을 검토하였다. 현장실험결과에 의하면 대부분의 탄산화 깊이가 피복두께의 0.2배 이하 수준이었다. 또한, 강도의 증가에 따라 탄산화 깊이가 감소하고 재령의 증가에 따라 탄산화 깊이가 증가함을 관찰하였다. 신뢰성이론을 기반으로 탄산화에 의한 내구성 파괴확률을 판단하였는데, 대부분의 경우에 부식확률이 10%미만으로 관찰되었다. 따라서, 탄산화 단일열화조건으로는 항만 콘크리트 구조물의 내구성 저하에 큰 영향을 주지 않을 것으로 판단하였다.
특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징 차원에 따라 서로 다른 스케일에 의해 발생하는 오류를 줄이기 위해 널리 사용된다. 하지만 기존 정규화 방법은 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해 클래스 라벨을 사용하여 정규화를 시행하는 교사 정규화 방법이 제안되었고 기존 정규화 방법에 비해 나은 성능을 보임이 입증되었다. 이 논문에서는 교사 랭크 정규화 방법에 학습 샘플 선택 방법을 적용함으로써 교사 랭크 정규화 방법을 더욱 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 학습 샘플 선택은 잡음이 많은 샘플을 학습에서 제외함으로써 잡음에 보다 강한 분류기를 학습시키는 전처리 단계로 많이 사용되며 랭크 정규화에서도 역시 사용될 수 있다. 학습 샘플 선택은 이웃한 샘플이 속하는 클래스와 이웃한 샘플까지의 거리를 바탕으로 하는 두 가지 척도를 제안하였고, 두 가지 척도 모두에서 기존 정규화 방법에 비해 인식률이 향상되었음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.
STMP로 견 피브로인을 인산화 시키는 반응에서, 처리 조건별로 실험하여 적정 조건을 구하였고, 인이 결합되는 위치를 규명하기 위해 FT-IR과 $^{31}$ P NMR분석을 행했고, 인산화된 견 피브로인의 특성을 평가하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 견 피브로인을 STMP로 인산화 시킬 때, 알칼리도가 클수록, 처리 온도가 높을수록 인산화 정도가 증가되었다 2.처리시간에 따른 인산화 정도는 1hr까지는 급격하게 증가하였고, 1hr 이후에는 서서히 증가되어 비교적 단시간에 인산화가 많이 진행되었다. 3. STMP 농도에 따른 인산화 정도는 50%까지는 급격히 증가되지만, 100% 이상에서는 증가가 미약하였다 4. 인산화된 견 피브로인의 FT-IR분석에서, 각 시료는 ∝-helix에 가까운 형태이었고, 아미노기에 의한 인산화 반응(phosphoramidation)은 고려되지 않았다 5. $^{31}$ P NMR분석 결과에서는 인산화가 polyphosphate형태로 되어 있다는것을 알 수 있었다. 6. 인산화가 많이 될수록 탁도와 거품팽창성, 그리고 거품안정성은 증가하였으며, 용해도는 오히려 감소하였다. 무처리 시료에 비해 거품팽창성은 1.6배, 거품안정성은 2배로 증가하였다. 7. 유화력는 시료 P100 까지는 증가되다가 그 이상에서는 약간 감소하는 경향으로 나타났으며, 유화안정성은 인산화 정도가 많이 될수록 증가하였다. 유화력은 최고 18%, 유화안정성은 21%가 증가되었다.
본 연구는 SNS 게시물 기록화 수용의도에 미치는 요인들을 탐색하였으며, SPSS 21.0 프로그램과 AMOS 21.0 프로그램을 활용, 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석, 상관관계 분석, 경로분석 등을 통해 주요 결과를 도출하였다. 주요 결과를 살펴보면, 첫째, SNS 게시물 기록화에 대한 개인정보 유출 위험은 SNS 게시물 기록화에 대한 태도에 통계적으로 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, SNS 게시물 기록화에 대한 보안은 SNS 게시물 기록화에 대한 태도에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, SNS 게시물 기록화에 대한 프라이버시 염려는 SNS 게시물 기록화에 대한 태도에 통계적으로 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, SNS 게시물 기록화에 대한 태도는 SNS 게시물 기록화 수용의도에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 SNS 게시물 기록화의 경우에 장기적인 관점에서 SNS 사용자들의 의견을 충분히 수렴해야 함을 시사한다.
벤처기업이 내부자원의 부족함에도 불구하고 신속한 국제화를 이루는 현상에 대해, 벤처기업의 국제화 전략을 유형화하고 이러한 유형과 국제화 성과 간에 유의한 관계가 있는지를 검토하는 것이 본 연구의 목적이다. 유형화의 기준으로서 국제화를 수행하는 벤처기업의 글로벌 창업가정신과 실현화역량을 설정하고, 이를 기준으로 세 가지 유형이 존재하는 모델이 구성되었다. 그에 대한 유형별 특성과 국제화 전략의 내용에 대해서 설명하며 그에 대한 실증적 분석으로서 군집분석이 행해졌다. 각 유형별로 국제화 성과에서의 유의한 차이가 있는지에 대해서도 실증분석 하였다. 군집분석의 결과 개척자형과 신중한 준비형, 그리고 소극적 반응형의 세 가지 유의한 유형이 존재하는 것으로 결론을 내렸다. 또한 해외지명도와 지식·경험의 제고라는 국제화 성과에서는 각 유형 간에 부분적으로 혹은 완전한 정도로 유의한 차이가 나타났다. 따라서 국제화 전략포지션에 따른 유형별 차이와 성과 차이가 존재함을 의미하며, 벤처기업의 국제화 전략과 지원정책의 수립에서 이를 감안해야 할 것으로 판단된다.
폐기물 가스화는 생산된 합성가스를 이용하여 발전 등 직접적인 에너지원으로 이용할 수 있으며, 고부가가치 화합물의 원료 공급원으로도 이용할 수 있다. 폐기물 가스화를 이용한 고부가가치 화합물 제조의 경우 기존 화합물 제조공정에 폐기물 가스화 공정이 연계되어, 하나의 복합시스템으로 운영이 된다. 따라서 기존 공정과 최적으로 연계될 수 있는 폐기물 가스화 시스템의 개발 또는 선정이 필요하며, 이를 위하여 폐기물 가스화 시스템에 대한 분석 평가가 적절하게 이루어져야 한다. 본 연구에서는 시스템공학 개념을 적용하여 폐기물 가스화 시스템의 체계적인 분석 평가를 위한 프레임워크를 개발하였다. 시스템공학은 요건분석, 기능분석, 합성(통합), 분석/관리 프로세스를 통하여 시스템을 성공적으로 구현하기 위한 다학제적인 접근방법이다. 이러한 시스템공학의 개념 및 기본 프로세스를 적용 조정하여 폐기물 가스화 분석 평가 프레임워크를 개발하였으며, 개발된 프레임워크는 계층구조로 표현이 된다. 계층구조는 분석관점, 분석항목, 분석지표로 구성이 되며 분석된 데이터에 대한 평가는 AHP를 통하여 계산된 가중치를 적용하여 이루어진다.
다결정 실리콘 박막은 박막 트랜지스터와 실리콘 태양전지등에 응용되며, 비정질 실리콘을 재결정화 하여 얻어지는 다결정 실리콘 박막이 주로 이용되고 있다. 비정질 실리콘 박막을 금속 원소와 접촉시킨 상태에서 열처리할 경우 결정화 온도가 낮아지고 결정화에 필요한 열처리 시간이 짧아지게 된다. 금속을 실리콘 박막 표면에 가하는 방법은 진공증착법등으로 비정질 실리콘 박막 위에 금속원소 층을 형성하는 방법이 주로 이용되었다. 본 연구에서는 AlCl$_3$와 NiCl$_2$ 금속화합물 분위기에서 LPCVD 비정질 실리콘 박막을 열처리하여 결정화 거동을 관찰하였다. 금속화합물과 결정화할 비정질 실리콘 박막을 각각 다른 온도로 가열해 줄 수 있는 노를 이용하여 열처리를 시행하였다. AlCl$_3$와 NiCl$_2$ 분말을 혼합하여 소스로 이용한 경우 48$0^{\circ}C$ 5시간 열처리로 결정화가 완료되었으며, 박막 전체에 걸친 균일도와 재현성이 우수하였다. AlCl$_3$와 NiCl$_2$를 이용한 결정화 초기 상태에는 박막 전면에 걸쳐 등근 형태의 결정립이 균일한 핵 생성으로 나타났다. 이와 같은 결과는 Al과 Ni이 고상결정화에 동시에 작용하면서 나타난 것으로, Al이 가해진 비정질 실리콘으로 인해 결정화 속도가 빨라지고 결함이 작은 결정립을 얻을 수 있었으며, Ni로 인해 결정화의 균일성과 재현성을 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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