광결정(photonic crystal)은 빛의 파장 크기 정도의 격자 상수를 지닌 1차원, 2차원, 또는 3차원의 주기적인 구조이다. 광결정에는 광밴드갭(photonic bandgap)이라는 빛의 자발 방출이 억제된 진동수의 영역이 존재하는데, 이 영역을 이용하여 빛의 자발 방출을 조절하고 빛의 흐름을 제어할 수 있다. $^{[1]}$ 지난 10여년간 2차원, 3차원의 광결정 구조에 대한 연구가 많이 이루어져 왔는데, 최근에는 슬랩 도파관(slab waveguide)에 2차원 광결정을 만든 구조에 대한 연구가 활발하게 진행중이다. 이 구조는 평면 방향으로는 광밴드갭 효과로 광모드를 가둘 수 있고 수직 방향으로는 전반사를 이용하여 모드를 가둘 수 있어서 3차원적인 모드 confinement 효과를 얻을 수 있다. [그림 1]의 (a)에 air-bridge 형태의 2차원 광결정 슬랩(photonic crystal slab) 구조를 도식적으로 나타내었고, (b)에는 본 연구실에서 제작한 구조 표면의 scanning electron micrograph을 나타내었다. 현재 몇몇 연구 그룹에서 이와 같은 광결정 슬랩 구조를 이용한 반도체 레이저를 실현하는데 성공하였다.$^{[2,3]}$ (중략)
항공기는 목적에 따라서 민간 항공기, 무인항공기, 전투기, 헬리콥터 등 다양한 항공기가 존재한다. 이 각각의 항공기는 특정한 목적에 맞게 형상 및 설계가 된다. 특히 항공기 개발과정에서 중요한 해석과정 중 하나가 구조해석이다. 하지만 항공기 구조가 복잡해지고 3차원 모델로 구조해석을 하게 되면 시간과 비용이 크게 증가하게 된다. 따라서 해석 효율성을 위해서 1차원 등가 보나 2차원 평면 응력 조건을 이용하여 실제 구조를 보다 간단하게 모델링한다. 하지만 이런 모델링은 실제 구조와 차이가 있으므로 실제 구조를 잘 반영할 수 있는 적절한 모델링이 필요하다. 따라서 구조형태에 따라서 1차원 등가 보와 2차원 평면응력 조건을 적절하게 선택하여야 한다. 본 논문에서는 EDISON에 업로드 된 구조해석 프로그램을 이용하여 1차원 구조해석과 2차원 구조해석을 검증하고 구조형태에 따라서 1차원 해석과 2차원 해석을 각각 3차원 MSC NASTRAN 구조해석과 비교하여 적절한 해석방법을 찾고자 한다. 비교결과 길이 대 높이 비가 증가할수록 1차원 해석과 3차원 해석의 오차가 급격히 줄어들었으며 이 비율이 18보다 증가하였을 때는 1차원 해석이 2차원 해석보다 3차원 해석의 결과와 일치하였다.
조간대의 생물상과 조류로는 조간대 내의 모래나 펄을 구성하는 입자의 크기와 조성에 의하여 많은 영향을 받는다. 이런 조류로의 특성을 파악하기 위하여 전통적으로 현장조사를 실시하였으나 이 방법은 짧은 조간대의 노출시간 동안 넓은 조간대 지역을 파악하기 힘든 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 최근 국내외적으로 위성자료와 현장조사롤 통해 조간대내의 조류로 발달을 연구하는 노력이 활발히 진행 중 이다. 본 연구에서는 프랙탈 이론을 적용하여 발달양상이 다른 두 지역의 조류로의 발달정도를 정량적인 값으로 나타내었다. 본 연구에서는 강화도 남단 조간대에 대하여 IKONOS 영상에서 조류로를 추출한 뒤, 프랙탈 분석방법 중 2차원 분석에 많이 사용되는 box counting 방법을 적용하여 프랙탈 차원을 구하였다. 분석 결과, 강화도 남단 조간대 전체 지역에 대한 프랙탈 차원 값은 약 1.31 로 나타났다. 조류로의 지선이 단순하며 남북으로 수직방향으로 발달한 지역은 프랙탈 차원 값이 $1.0563{\sim}1.0672$로 나타났으며,조류로의 지선이 발달하고 매우 복잡한 형태를 보이는 곳은 프랙탈 차원 값이 $1.255{\sim}1.3016$로 나타나는 것을 알 수 있었다. 실제 해안선과 같은 곡선의 경우 프랙탈 차원 값이 $1.1{\sim}1.3$ 정도 나타나는데 본 연구에서 얻어진 프랙탈 차원 값을 보면 매우 흡사하게 나온 것을 알 수가 있다. 또한, 양상이 다른 두 지역의 프랙탈 차원 값이 약 0.2 정도 차이를 나타내는 것을 알 수가 있다. 이 결과는 영상에서의 조류로 발달의 복잡성에 대한 구분을 뒷받침 할 수 있을 것으로 생각한다.
본 논문에서는 디지털 홀로그래픽 데이터 저장 시스템에서 2차원 데이터의 저장과 복원 동안에 발생되는 상호 픽셀에 의한 간섭(intersymbol interference:ISI)을 완화하고 bit-error-rate(BER) 성능개선을 위해 1차원 및 2차원 최소 평균-제곱-에러 (minimum mean-squared-error:MMSE) 등화(equalization)를 적용하였다. 홀로그래픽 저장 시스템으로부터 복원된 10개의 페이지에 대해서 등화 수행전보다 1차원 및 2차원 MMSE등화 적용 후, BER과 signal-to-noise ratio(SNR)이 향상됨을 보였다.
딥러닝을 이용한 침수해석은 강우자료와 그에 대한 1차원 EPA-SWMM 결과인 총월류량을 인공신경망에 학습시키고, 학습시킨 인공신경망을 테스트하기 위해 또다른 강우자료를 인공신경망으로 예측해서, 이것이 해석결과를 얼마나 잘 나타내는지 확인하고, 인공신경망이 모의한 총월류량을 잘 나타낸다면 인공신경망을 잘 학습시킨 것으로 판단하여 새로운 강우가 발생했을 때 새로운 강우자료에 대해 매번 새로 1차원, 2차원해석을 하는 것을 대신하여 인공신경망만으로 총월류량을 예측할 수 있게 되는 것이다. 강우자료를 입력자료로 사용하게 되는데, 강우량만으로는 그 강우의 특성을 전부 나타낸다고 할 수 없기 때문에 지속기간과 총강우량, 왜도(skewness), 표준편차를 추가적인 입력자료로 사용한다. 1차원, 2차원 해석결과인 총월류량은 입력자료에 대한 타깃자료가 되어, 인공신경망을 테스트하거나 실제로 이용할 때 비슷한 지속기간과 총강우량, 왜도, 표준편차를 가진 강우가 발생했을 때 타깃자료를 이용해 총월류량을 예측하는 것이다. 인공신경망이 얼마나 잘 학습되었는지 확인하기 위해서 침수지도를 작성해볼 필요가 있다. 1차원, 2차원 모의해석으로 나온 총월류량과, 인공신경망을 이용해 예측한 총월류량을 이용해 각각 침수지도를 작성하여 시각적 자료로 변환하여 비교하고, 침수지도가 일치한다면 인공신경망이 잘 학습되었다고 판단할 수 있고, 새로운 강우가 발생하면 학습시킨 인공신경망을 통해 1차원, 2차원 모의해석을 하지 않고도 총월류량을 예측할 수 있다.
포토닉 결정이란 굴절률(또는 유전률)이 다른 물질들을 빛의 파장 정도의 크기로 주기적으로 배열한 인공적인 결정이다. 포토닉 결정은 1989년 Yabnolovitch에 의해 제안되어, 새로운 광 매체로서의 가능성을 열었다. 1차원 자성 포토닉 결정이란 1차원 포토닉 결정 내에 결함층으로 자성층을 삽입한 것을 말한다. 1996년 Inoue 등에 의해 제안된 1차원 자성 포토닉 결정은 결함층으로 삽입된 자성층에 빛이 국재화되어 거대한 자기광학효과를 나타낸다는 점에서 주목을 받고 있다$^{(1)}$ . 본 논문에서는 1 차원 자성 포토닉 결정과 포토닉 결정과의 차이점 및 1 차원 자성 포토닉 결정의 설계와 그에 따른 특성에 대하여 논하고자 한다 (중략)
국내 외에서 범용으로 사용되는 2차원 흐름모형은 모든 하천의 흐름을 자연스럽게 모의할 수 있는 것은 아니다. 하천의 수위가 수량의 변화와 함께 상 하로 변하면서도 동시에 단면의 형상에 따라 좌 우 물가의 경계도 변하게 되지만, 수치모의를 위한 2차원 고정망의 사용으로 흐름영역에 대한 정확한 반영이 어렵게 된다. 그러나 최근 흐름경계의 변화를 반영하기 위한 마름/젖음 해석기법에 관한 연구를 통해 이러한 문제를 극복할 수 있다. 2차원 유한요소모형이 가지는 또 다른 문제는 하천흐름에 대한 수치모의를 수행하기 위해 필요한 초기조건으로 인한 문제이다. 모형에 사용되는 초기수위는 일반적으로 일정한 수위를 사용하게 되는데, 이와 같은 초기수위 값의 사용은 하류단의 경계수위가 하천의 상류구간 하상고보다 낮을 경우 원활한 모형의 모의를 위해 초기수위를 모든 하상고보다 높게 주어야 한다. 실제 흐름상태가 그대로 반영되지 않는 비물리적인 상태에서 모형의 계산이 수행되게 된다. 본 논문에서는 2차원 유한요소모형의 초기수위를 고정값이 아니라 실제 하상고로 인해 발생 가능한 하천의 수면을 초기수위 자료로 사용하고자 하며, 이를 위해 2차원 하도망에서 1차원 하도자료를 추출할 수 있는 연계모듈을 개발하였다. 이를 통해 구축된 1차원 하도자료로부터 1차원 모의를 수행하여 그 결과를 2차원 모형의 초기수위로 사용하였다. 이에 대한 적용성을 살펴보기 위해 직사각형 가상하도에 적용하여 모형의 결과를 검토하였다.
본 논문에서는 리프팅 기반의 DWT 구조의 단점을 개선하고자 플립핑(Flipping)기법과 5 단 파이프라인 구조(5 Stage Pipeline)를 적용하여 임계경로가 획기적으로 줄어든 1 차원 DWT 구조를 제안하고 이를 활용하여 JPEG2000 표준의 손실 압축 모드에서 이용되는 9/7 필터계수의 2 차원 DWT 를 수행 할 수 있도록 열 방향 DWT 처리기를 설계하였다. 2 차원 DWT 는 1 차원 DWT 의 처리 결과에 대해 열상의 열(Column) 방향으로 2 차원 처리를 수행해야 하므로 1 차원 결과를 저장하기 위한 한 영상 사이즈 만큼의 메모리 버퍼를 필요로 한다. 기존 $N^2$이 필요하던 메모리 사이즈를 14N으로 줄인 2차원 구조를 제안한다.
본 연구에서는 한국어의 정서관련 어휘분석을 통하여 내적체계의 차원을 알아보고자 하였다. 이를 위해, 연구1에서는 내적경험을표현하는 데 자주 쓰이는 어휘들을 자유연상을 통해 100개를 선정하고 유사성과 빈도평가작업을 통해 대표성을 갖는다고 판단되는 어휘22개를 선정하였다. 22개의 쌍별유사성을 7점척도로 평정한 자료를 다차원분석한 결과, 1차원(63%)은 쾌/불쾌, 2차원(25%)은 각성수준으로 해석될 수 있었고, 이는 기존의 차원모형의 주장과 거의 유사한 결과였다. 다른 어휘목록을 사용하였을 때의 결과와 비교하기 위해, 연구 2에서는 표정을 보고 정서를 추론하는 실험을 통해 자주 언급된 단어를 빈도순으로 22개 선정하였다. 이를 이용하여 같은 방법으로 다차원분석한 결과 연구 3에서는 연구 1,2의 어휘목록이 전체 내적체계의 차원 공간에서 차지하는 상대적인 위치를 비교하기 위해, 두 어휘목록을 포함한 83개 내적체계의 단어를 차원평정시켜 분석하였고, 연구결과가 차원모형에서 갖는 시사점이 논의 되었다.
최근 차량이나 철도 혹은 화재관련 장거리 터널 내 해석이 증가하고 있다. 그러나 기존의 터널 내 유동해석은 수십 km의 터널 전체를 3차원 해석을 진행하는 것으로 비효율 적이다. 또한 터널 내 압력파해석을 위해서 1차원 해석을 많이 진행하지만 유동장을 볼 수 없는 단점이 있고, 3차원으로 확장할 경우 격자수가 기하급수적으로 증가하는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 1차원 3차원 혼합격자기법을 사용하여서 터널 내 운송체 주변의 유동해석과 압력파 해석을 수행하였다. 20km가 넘는 장거리 터널내 에서 운송체의 고속이동과 이에 따른 유동의 해석을 위하여 운송체 주변은 3차원 격자를 사용하여 유동을 해석 후 공력저항을 계산하였고, 유동장 변화가 거의 없는 나머지 지역에 대하여는 1차원 격자를 사용하여서 터널 내 압력파 문제를 확인하였다. 유동은 비정상상태로 해석되었고 Solver는 사용툴인 Ansys vr. 12.0을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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