Benzylquinoxalinium hexafluoroantimonate를 함유한 4-vinyl-1-cyclohexene diepoxide (VCE)/diglycidyl ether of bisphenol-A (DGEBA) 에폭시 블렌드를 전자선을 사용하여 경화하였다. 그리고 VCE에서 DGEBA의 함량이 경화 거동, 열적 그리고 기계적 특성에 미치는 영향을 연구하였다. VCE/DGEBA 블렌드계의 조성은 100 : 0, 80 : 20, 60 : 40, 40 : 60, 20 : 80, 및 0 : 100 wt%로 하였다. 경화 거동과 열안정성은 근적기선 분광기와 열중량 분석기로 각각 측정하였다. 또한 기계적 계면 특성을 연구하기 위하여 경화된 시편의 임계응력 세기인자 ( $K_{IC}$) 실험을 수행하였다. 그 결과 DGEBA 함량 증가와 함께 수산화기와 카보닐기에 기인한 짧은 곁사슬 구조와 사슬 절단의 감소가 근적외선 분광법에 의해서 측정되었다. 그리고 열안정성 인자들로서 초기 열분해 온도 (IDT), 최대 무게 감량시 온도 ( $T_{max}$), 그리고 분해 활성화 에너지 ( $E_{d}$)는 DGEBA 함량 증가와 함께 증가하였다. 이러한 결과들은 DGEBA 함량 증가에 따른 점도의 감소와 안정된 방향족 고리 구조, 그리고 graftedIPN구조로 설명될 수 있었다. 또한 최대 $K_{IC}$ 값은 40 : 60 wt%에서 보였다.보였다..
In linear discriminant analysis there are two important properties concerning the effectiveness of discriminant function modeling. The first is the separability of the discriminant function for different classes. The separability reaches its optimum by maximizing the ratio of between-class to within-class variance. The second is the stability of the discriminant function against noises present in the measurement variables. One can optimize the stability by exploring the discriminant variates in a principal variation subspace, i. e., the directions that account for a majority of the total variation of the data. An unstable discriminant function will exhibit inflated variance in the prediction of future unclassified objects, exposed to a significantly increased risk of erroneous prediction. Therefore, an ideal discriminant function should not only separate different classes with a minimum misclassification rate for the training set, but also possess a good stability such that the prediction variance for unclassified objects can be as small as possible. In other words, an optimal classifier should find a balance between the separability and the stability. This is of special significance for multivariate spectroscopy-based classification where multicollinearity always leads to discriminant directions located in low-spread subspaces. A new regularized discriminant analysis technique, the principal discriminant variate (PDV) method, has been developed for handling effectively multicollinear data commonly encountered in multivariate spectroscopy-based classification. The motivation behind this method is to seek a sequence of discriminant directions that not only optimize the separability between different classes, but also account for a maximized variation present in the data. Three different formulations for the PDV methods are suggested, and an effective computing procedure is proposed for a PDV method. Near-infrared (NIR) spectra of blood plasma samples from mastitic and healthy cows have been used to evaluate the behavior of the PDV method in comparison with principal component analysis (PCA), discriminant partial least squares (DPLS), soft independent modeling of class analogies (SIMCA) and Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Results obtained demonstrate that the PDV method exhibits improved stability in prediction without significant loss of separability. The NIR spectra of blood plasma samples from mastitic and healthy cows are clearly discriminated between by the PDV method. Moreover, the proposed method provides superior performance to PCA, DPLS, SIMCA and FLDA, indicating that PDV is a promising tool in discriminant analysis of spectra-characterized samples with only small compositional difference, thereby providing a useful means for spectroscopy-based clinic applications.
In linear discriminant analysis there are two important properties concerning the effectiveness of discriminant function modeling. The first is the separability of the discriminant function for different classes. The separability reaches its optimum by maximizing the ratio of between-class to within-class variance. The second is the stability of the discriminant function against noises present in the measurement variables. One can optimize the stability by exploring the discriminant variates in a principal variation subspace, i. e., the directions that account for a majority of the total variation of the data. An unstable discriminant function will exhibit inflated variance in the prediction of future unclassified objects, exposed to a significantly increased risk of erroneous prediction. Therefore, an ideal discriminant function should not only separate different classes with a minimum misclassification rate for the training set, but also possess a good stability such that the prediction variance for unclassified objects can be as small as possible. In other words, an optimal classifier should find a balance between the separability and the stability. This is of special significance for multivariate spectroscopy-based classification where multicollinearity always leads to discriminant directions located in low-spread subspaces. A new regularized discriminant analysis technique, the principal discriminant variate (PDV) method, has been developed for handling effectively multicollinear data commonly encountered in multivariate spectroscopy-based classification. The motivation behind this method is to seek a sequence of discriminant directions that not only optimize the separability between different classes, but also account for a maximized variation present in the data. Three different formulations for the PDV methods are suggested, and an effective computing procedure is proposed for a PDV method. Near-infrared (NIR) spectra of blood plasma samples from daily monitoring of two Japanese cows have been used to evaluate the behavior of the PDV method in comparison with principal component analysis (PCA), discriminant partial least squares (DPLS), soft independent modeling of class analogies (SIMCA) and Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Results obtained demonstrate that the PDV method exhibits improved stability in prediction without significant loss of separability. The NIR spectra of blood plasma samples from two cows are clearly discriminated between by the PDV method. Moreover, the proposed method provides superior performance to PCA, DPLS, SIMCA md FLDA, indicating that PDV is a promising tool in discriminant analysis of spectra-characterized samples with only small compositional difference.
The study was conducted to evaluate the effect of lighting schedule and nutrient density on growth performance, carcass traits and meat quality of broiler chickens. A total of 576 day old Arbor Acre male chickens was used with a $4{\times}2$ factorial arrangement. The four lighting schedules were continuous (23 L:1 D, CL), 20 L:4 D (12 L:2 D:8 L:2 D), 16 L:8 D (12 L:3 D:2 L:3 D: 2 L:2 D) and 12 L:12 D (9 L:3 D:1 L:3 D:1 L:3 D:1 L:3 D) and provided by incandescent bulbs. The two nutrient densities were high (H, starter diet: 13.39 MJ/kg apparent metabolisable energy (AME), 23.00% crude protein (CP); finisher diet: 13.39 MJ AME/kg, 19.70% CP) and low energy and protein level (L, starter diet: 12.03 MJ AME/kg, 20.80% CP; finisher diet: 12.14 MJ AME/kg, 18.30% CP). Houses with dark curtains and solid sidewalls were used. Chickens were randomly allocated to the 8 treatments with each treatment comprising 6 replicates of 12 chickens. Feed and water were available ad libitum. Lighting schedules showed no difference (p>0.05) in growth performance at the end of the experiment. 12 L:12 D significantly reduced (p<0.05) the concentration of malondialdehyde (MDA) compared to 23 L:1 D treatment. Intermittent lighting (IL) schedules produced higher protein content (p<0.001) in breast meat. Birds on high density diets had higher body weight (BW), feed intake (FI) (p<0.001), and feed conversion ratio (FCR) (p<0.001) throughout the experiment with the exception of 36 to 42 d. High nutrient density increased (p<0.05) abdominal fat, decreased (p<0.05) the moisture loss of meat, and reduced percentage of wings and legs. There was a significant lighting schedule${\times}$diet interaction (p<0.001) on FCR for days 8 to 14 and 15 to 21. Results indicated that IL can give similar growth performance in comparison with CL, meanwhile with positive effects on meat quality by increasing protein content and decreasing the concentration of MDA. High nutrient density resulted in greater growth performance.
낮은 형상요소를 갖는 표면탄성파 대역통과 필터의 주파수 특성을 구현하기 위하여 35° Y-cut Quartz 표면에 빗살무늬 변환기를 형성시켜 모의실험을 수행하였으며, 전극재료로는 Al을 이용하였다. 이 모의실험에서 얻은 조건들로부터 필터를 설계하였으며, 필터의 입력단에는 apodization weighted형 빗살무늬 변환기를 이용하고, 출력단에는 withdrawal weighted형 빗살무늬 변환기로 필터를 구성하였다. 또한, 입·출력 빗살무늬 변환기의 전극 수는 리플의 영향을 최소화하기 위해 Kaiser-Bessel 창함수를 이용하였으며, 각각 2200쌍과 1000쌍으로 하였다. 그리고, 빗살무늬 변환기 전극의 폭은 6㎛, 간격은 5.75㎛ 및 두께는 표면탄성파 파장과의 비를 고려해 6000Å으로 할 때 최적의 결과를 얻을 수 있었으며, 구경은 임피던스 정합을 위해 2mm로 하였다. 제작한 표면탄성파 대역통과 필터의 중심주파수는 70MHz, 형상요소는 1.3이하, 1.5dB에서의 통과 대역은 1.3MHz, 저지대역은 -45dB, 삽입손실은 19dB, 통과 대역폭 내의 리플은 1dB정도로 측정되었다. 따라서, 제작한 필터의 주파수 응답과 특성은 설계조건과 잘 일치하였다.
산업의 발전과 함께 산업폐기물의 증가와 그에 따른 처리할 회사장 부족, 유해한 성분 함유로 인한 환경상의 문제 등에 대한 해결 방안의 일환으로, 본 연구에서는 석탄 화력발전소에서 발생되는 석탄회 중에서 bottom ash를 대상으로 콘크리트용 골재로서의 유용성 여부를 평가하고자 하였다. 먼저 잔골재와 굵은 골재의 대체재로서의 적절성 평가를 위해 경도시험, 입도분포시험, 흡수량시험, S.E.M 분석시험 등의 물리적 시험을 수행하였고, 화학적 시험으로는 강열감량시험, X-ray를 통한 분석시험을 수행하였다. 콘크리트에 적용하였을 때 미치는 영향은 대체재로서의 비율을 달리하여 작업성 확보차원에서 슬럼프의 변화를 측정하였고, 굳은 콘크리트에서는 강도확보, 내투수성, 동결융해 저항성, 내황산성, 탄산화 저항성에 대해 평가하였다. 실험결과, 미립분의 부족과 일부 bottom ash에서 결속력 상의 문제가 존재하였으나 천연골재와 혼합하여 사용하고 배출시 공정 개선을 한다면 골재로써 충분히 사용성이 있는 것으로 평가되었다. 또한, 다공성을 갖고 있어 작업성 확보를 위해서는 단위수량이나 감수제의 증가가 요구되지만 일반강도 한도 내에서는 일정 비율로 천연골재와 혼합하여 사용하면 강도 확보에 문제가 없고 오히려 내구성 확보에 있어서는 유리한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 플라이애시(FA)의 정제가 시멘트 모르타르의 제반 품질에 미치는 영향을 고찰하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 플라이애시는 원분플라이애시, 정제플라이애시, 리젝트애시 및 이들의 조합으로 5수준으로 선정하였고, 모르타르 배합비는 1: 1, 1 : 3 및 1 : 5의 3수준으로 계획하였다. 본 연구의 실험결과로 먼저 플로는 모든 배합비에서 원분인 Ra 사용시 Rf 보다 낮은 유동성을 나타내었다. 또한 Rj의 경우는 낮은 유동성을 보일 것으로 예상하였으나, Rf와 동등하거나 그 이상의 유동성을 나타내었다. 공기량의 경우 Rf와 Rj를 제외한 모든 배합이 목표 범위에 만족하지 못하였다. Ra를 사용한 배합의 경우 정제과정을 거친 Rf보다 약 41% 낮은 공기량을 나타내었으며, Rj의 경우 모르타르 내부 다공질의 이물질 등으로 인해 Rf 보다 약 19% 높은 공기량을 나타내었다. 압축강도의 경우 초기 3, 7일에서는 Plain인 OPC에 비해 낮은 압축강도를 나타내었으나, 28일 이후에는 양호한 품질인 Rf의 포졸란 반응으로 인해 여타의 FA 보다 높은 강도를 발휘하였으며, 배합비 1 : 1 및 1 : 3에서는 OPC보다 높은 강도를 확보할 수 있음을 확인하였다. 내동해성으로 정제되지 않은 FA를 사용한 경우 공기량 감소로 인해 내동해성에 취약한 것으로 분석되었다. 따라서 정제과정을 거친 양질의 FA 사용은 콘크리트의 경제적인 배합과 구조물의 안정성에도 긍정적인 기여를 할 것으로 판단되었다.
실시간 전송을 위한 많은 멀티미디어 응용들은 멀티캐스트로 전송하는 것이 효율적이다. 멀티캐스트 전송에서는 전송의 신뢰성을 높이기 위하여 네트워크 상태에 따른 멀티캐스트 그룹관리 방법과 손실된 패킷을 복구하기 위한 방법이 중요하다. 본 논문에서는 대규모 멀티캐스트 그룹에서 손실된 패킷을 효율적으로 복구하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 손실된 패킷을 복구하기 위하여 멀티캐스트 도메인들을 복구 클러스터(RC:Recovery Cluster, 이하 RC)로 구성하였다. 많은 멀티캐스트 응용에서는 손실된 패킷을 복구하기 위하여 송신자에게 재전송을 요청한다. 이런 방법에서는 재전송에 따른 패킷 지연시간이 증가하고 요청 메시지를 처리하기 위한 오버헤드가 발생한다. 제안방법에서는 이런 문제점을 개선하기 위하여 RC를 이용하였다. RC는 많은 MD로 구성되고, MD에는 오버레이 멀티캐스트 송신자와 클러스터 호스트(CH:Cluster Host, 이하 CH)들이 있다. CH들을 이용한 패킷 복구를 위하여 메시지를 블록으로 분할하고, 하나의 블록을 다시 여러 세그먼트로 분할한다. 패킷 손실이 발생하면 CH들은 실시간으로 정보를 공유하고 세그먼트 정보를 통하여 손실된 세그먼트들을 동시에 복구하도록 한다. 시뮬레이션 결과는 제안방법이 기존방법보다 패킷 복구비율이 약 50% 향상되었음을 보여준다.
소듐냉각 고속로 내부기기 배치 변경에 의한 초기냉각 성능변화를 검토하기 위하여 중간열교환기의 수직배치가 다른 3개의 원자로를 대상으로 COMMIX-1AR/P 코드를 활용한 다차원 해석을 수행하였다. 원통좌표계의 중심축을 기준으로 원주방향의 1/4 부분만을 모델링하고 정상상태 및 과도상태 분석을 수행하여 IHX 수직배치 변화가 초기 냉각 특성에 미치는 영향을 분석하였고, DHX를 통한 후기 냉각 모드 개시 시점에 미치는 영향도 분석하였다. 분석 결과 IHX 수직배치 상승은 원자로 풀내부 자연 순환 유량을 증가시켜 초기 냉각과정에서 노심 최고 온도의 급격한 상승을 방지할 수 있으며, 초기냉각 성능을 향상시키기 위한 관성회전차의 가용설계재원의 범위도 확대시킨다. 또한 IHX 수직배치 상승은 후기냉각모드에 큰 영향을 주지 않으면서 초기냉각성능의 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
담수조건으로 토양질소동태에 대한 결실기 자운영의 투입효과를 포트시험을 통해 평가하였다. 자운영의 투입에 따라 벼의 자운영유래 질소 이용율은 약 51-64%으로 자운영의 투입량이 높을수록 감소하였다. 수확기 토양의 자운영질소는 약 3-5%가 저장되었고, 자운영 유래 질소의 손실은 각각 32.4와 44.1%를 차지하였다. 벼 수량 대비 자운영 $30Mg\;ha^{-1}$ 시용은 질소추천시비량을 전량 대체할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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