Tse와 Cruden(1979)에 의해 암석 절리면 거칠기 정량화에 대한 연구가 시작된 이후 통계적인 정량화방법, 프랙탈 차원을 이용하는 방법 그리고 스펙트럼 분석을 이용하는 방법이 제안되었다. 이러한 통계적 정량화방법은 치수의존적이라는 단점이 있으며, 프랙탈 차원을 이용하는 방법은 크로스오버 차원이라는 문제점이 있는 것으로 평가되고 있다. 이 문제점들을 보완하는 방법으로 스펙트럼 분석법이 제시되어 많은 연구가 이루어졌다. 본 연구에서는 Barton과 Choubey(1977)가 제안한 10개의 절리면 프로파일을 수치화하고 통계적 분석, 프랙탈 차원 분석 그리고 스펙트럼 분석을 실시하여 이들 문제점을 살펴보고 스펙트럼 분석법이 위상이 변조된 프로파일에 대하여 문제가 있음을 확인하였다. 이들 문제점을 해결하기 위하여 측정간격과 프로파일의 기울기를 의미하는 통계적 파라미터의 관계를 선형으로 회귀분석하였다. 이렇게 구한 10개의 1차식의 기울기와 절편은 JRC와 매우 상관성이 높게 나타났다. 이 기울기와 절편을 거칠기 정량화의 변수로 사용함으로서 통계적 분석법에서의 치수의존적인 문제와 스펙트럼 분석에서의 위상변조의 문제를 해결하였다.
작물 생육 모델은 작물의 생육을 이해하고 통합하기 위해 유용한 도구이다. 완전제어형 식물공장에서 엽채류로 활용하기 위한 퀴노아(Chenopodium quinoa Willd.)의 초장, 광합성률, 생장 모델을 예측하기 위한 모델을 1차식, 2차식 및 비선형 및 선형지수 등식을 사용하여 개발하였다. 식물 생육과 수량은 정식 후 5일간격으로 측정하였다. 광합성과 생장 곡선 모델을 계산하였다. 초장과 정식 후 일수(DAT)간의 선형 및 곡선 관계를 얻었으나, 초장을 정확하게 예측하기 위한 모델은 선형 등식이었다. 광합성률 모델을 비선형 등식을 선택하였다. 광보상점, 광포화점, 및 호흡률은 각각 29, 813 and $3.4{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$였다. 지상부 생체중과 건물중은 선형관계를 보였다. 지상부 건물중의 회귀계수는 0.75 ($R^2=0.921^{***}$)였다. 선형지수 수식을 사용하여 시간 함수에 따른 퀴노아의 지상부 건물중 증가를 비선형 회귀식으로 수행하였다. 작물생장률과 상대생장률은 각각 $22.9g{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$ and $0.28g{\cdot}g^{-1}{\cdot}d^{-1}$였다. 이러한 모델들은 정확하게 퀴노아의 초장, 광합성률, 지상부 생체중과 건물중을 예측할 수 있다.
본 연구는 한우에서 이유시 체중과 도체형질들 간의 상관관계를 구명하고자 실시하였다. 조사된 도체 형질은 배최장근 단면적, 등지방두께, 21단계로 구분하여 평가한 근내지방도(근내지방도 I)와 7단계로 구분하여 평가한 근내지방도(근내지방도 II), 그리고 7단계로 구분하여 평가한 육색 등이었다. 유전모수의 추정은 DFREML 방법을 적용하여 실시하였는데 이유시 체중에 대한 통계모형은 동기우 그룹효과(년도-계절-성) 외에 이유시 송아지 일령 및 어미소 일령의 1차식 효과와 2차식 효과를 고정효과로 포함하였고 개체효과를 임의효과로 포함하였다. 도체형질에 대한 통계 모형은 동기우 그룹효과(년도-계절-성) 외에 도축시 일령의 일차식 효과를 고정효과에 포함하였고 개체효과를 임의효과로 포함하였다. 조사된 형질별 유전력 추정치는 이유시 체중이 0.25, 배최장근 단면적이 0.20, 등지방두께가 0.20, 근내지방도Ⅰ이 0.32, 근내지방도 Ⅱ가 0.32 그리고 육색이 0.22였다. 이유시 체중과 배최장근 단면적, 등지방두께, 근내지방도 I, 근내지방도 II 및 육색 간의 유전(표현형) 상관계수는 각각 0.75(0.16), 0.18(0.05), -0.41(-0.09), -0.40(0.11) 및 -0.07(0.05)였다. 본 연구 결과는 이유시 체중이 무거운 방향으로 단형질 선발을 진행할 경우 등심단면적이 넓어지고, 등지방두께가 두꺼워지며 근내지방도가 감소하는 도체를 생산하는 후손집단이 형성될 가능성이 있음을 시사하고 있다.
본 연구에서는 자망에 대한 대게 수컷의 망목선택성을 구명하기 위하여 5종류의 망목 (m = 180, 210, 240, 270, 300㎜)으로 구성된 자망을 제작하고, 2002년 1월부터 2003년 3월까지 경북 죽변항 주변 수역에서 총 12회의 시험조업을 행하였다. 망목선택성 곡선의 계산에 사용될 데이터 확보를 위하여 어획된 대게 수컷의 전수에 대한 최대갑장 RL을 디지털 켈리퍼스를 사용하여 0.1㎜ 단위로 측정하였다. 망목선택성 곡선의 추정에는 Kitahara의 방법을 사용하였다. 대수 망목선택성 곡선의 함수로써 좌우대칭형인 2차식과 좌우비대칭형인 3 차식을 적용하였으며, 최소지승법을 사용하여 각 모델의 파라미터를 추정하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 자망에 대한 대게 수컷의 망목선택성 곡선은 Model 의 적합도 비교를 통하여 좌우비대칭형인 3 차식이 선택되었다. 2. 망목선택성의 결과는 망목이 커질수록 소형 수게의 혼획이 감소한다는 것을 나타낸다. 3. 망목선택성 곡선은 이하의 수식으로 표현된다. S(R) = S(RL/m) = exp ((44.06 R³- 84.16 R²+ 52.30 R-5.46) - 5.17) 4. 선택률 1을 나타내는 최적 RL/m의 값은 0.549이며, 선택률 0.5, 0.25, 0.2를 나타내는 RL/m은 각각 0.356, 0.296, 0.281로 추정되었다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘에 기반을 둔 자기구성 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Polynomial Neural Networks: SOPNN)의 새로운 구조를 제안하고, 포괄적인 설계 방법론을 토의한다. 기존의 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크는 확장된 GMDH 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 충의 다항식 뉴런에서 고정된 노드 입력들의 수 뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 SOPNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA 기반 SOPNN은 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 SOPNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 구조적으로 더 최적화된 SOPNN을 생성하기 위해, SOPNN의 각 단계에서의 GA기반 설계 절차는 SOPNN내에서 이용할 수 있는 다음의 최적 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 가진 선호된 노드들의 선택으로 이끈다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. 상세 설계 절차가 상세히 토의된다.
본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.
본 연구는 시뮬레이션 반응변수가 입력 인자의 선형 1차식으로 표현된 경우에 인자의 파라미터를 효과적으로 추정하기위해 사용될 수 있는 분산감소기법을 제안하였다. 이 기법은 하나의 실험설계에 공통난수와 대조난수를 동시에 사용하는 Schruben과 Margolin의 방법과 시뮬레이션하는 도중에 얻어지는 통제변수를 활용하는 기법을 결합하는 방법으로 시뮬레이션의 효율성을 개선하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 주어진 모형의 평균 반응치를 추정한 데는 S-M 기법보다 효과적이었으며 인자의 다른 파라미터를 추정하는 데는 S-M 기법과 비슷한 성과를 보이고 있다. 만일 시뮬레이션 과정에서 반응변수와 상관성이 높은 통제변수들을 선택할 수 있는 경우에는 제안된 기법이 S-M 기법보다 보다 파라미터 추정에 효과적일 것으로 판단된다.
본 논문에서는 Chebyshev함수로 부터 확장된 inverse Chebyshev함수를 유도하였고, 통과대역 감쇠율 Ap(dB)=0.1, 0.2, 0.5, 1.0, 2.0, 3.0과 저지대역 주파수 Ws(rad/s)=1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6에 따른 n=5.6의 규순화된 2차식 계수값을 제시하였으며 그림3의 (c), (d)에서 보는 바와 같이 inverse Chebyshev 전달함수로부터 구한 저역통과필터는 통과대역에서 최대평탄도를, 저지대역에서 등파상을 가지는 크기 특성을 나타내었다. 또한 실제적인 회로 시뮬레이션을 통하여 크기와 손실 특성을 나타내고 그 소자치도 제시하였다.
본 연구에서는 Alaska산 아역청탄과 PP에 의한 공동액화실험을 통하여 상승효과 및 반응기구를 규명하고자 하였다. 반응온도 $430^{\circ}C$에서 30분간 액화시, tetralin 4ml 첨가한 석탄과 PP 또는 LDPE의 공동액화는 석탄 또는 플라스틱의 단독액화에 비해 각각 17%, 15%의 상승효과를 나타냈으며 석탄과 PP의 공동액화가 석탄과 LDPE의 공동액화에 비해 액화율이나 상승효과 측면에서 더 높은 결과를 나타냈다. 또한 공동액화시 석탄의 경우 석탄과 tetralin에 의한 2차식, PP의 경우 0차식의 반응속도모델을 개발하여 실험결과를 모사하였으며 상관계수 0.99 이상으로 부합도가 매우 높았다. 반응온도가 $410^{\circ}C$에서 $470^{\circ}C$로 상승함에 따라 석탄 단위질량 변환에 필요한 tetralin 소요량이 0.4에서 1.0으로 증가하며 이는 tetralin이 액화유의 저분자화에 기여하는 것으로 GPC 분석결과 확인되었다. Tetralin은 PP 단독액화시 PP의 액화를 저해하지만, 석탄과 PP의 공동액화시 석탄에 우선적으로 수소공여용매 역할을 하므로 PP의 액화를 저해하지 못한다. 따라서 PP의 액화율은 증가하며 공동액화시 액화상승효과는 PP가 주도하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 FDTD법을 이용하여 마이크로스트립 패치 안테나를 해석하였다. 먼저 Yee 알고리즘으로 맥스웰 방정식을 유한 차분식으로 근사화시켜 안테나 패치면에서의 전계를 구하였다. 이때 흡수 경계 조건은 Mur의 1차식과 분산경계 조건을 적용시켰다. FDTD 법을 이용하여 단일 마이크로스트립 패치 안테나의 반사 손실파의 전파과정을 각각 계산하였다. 또한 2-배열 안테나에 FDTD를 적용한 결과, 측정한 값들은 FDTD 법을 이용하여 계산한 값들과 비교적 잘 일치하였다. 계산된 임피던스, 반사손실, 정재파비 등은 양호한 값들을 나타냈고, 이러한 계산 결과들은 본 실험의 측정치와 비교적 잘 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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