2단 유동층 염화로에서 일메나이트광의 선택염화반응과 이산화티탄의 탄소염화반응의 염화도를 예측하기 위해서 shrinking core 모델과 유출률 및 입자파손을 고려한 수치 모델을 개발하였다. 입자분포를 고려하여 입자별 물질 수지와 염화반응을 반영할 수 있는 유동층 염화 반응 해석이 가능하다. 유동층 염화로의 실험값과 비교하여 약 6% 오차율의 정확성을 보였다. 입자 크기에 따라서는 입자 크기가 작을수록 염화도의 변화가 더 크게 나타났으며 염화도 1의 값에 도달하는 반응시간 차이가 약 100 min 정도로 나타났다. 온도의 변화($800{\sim}1000^{\circ}C$)에 대한 염화도의 변화는 염화도 0.9에 도달하는 반응시간이 약 10 min 차이로 크게 나타나지 않았다. 1단계 선택염화공정에서 일메나이트광의 질량감소율은 180 min 경과 시에 이론값인 0.4735 값에 근접하고, Fe 성분의 염화도는 $FeCl_2$ 또는 $FeCl_3$로 변환되어 180 min 경과 시에는 거의 1의 값을 보인다. 2단계 탄소염화공정에서 $TiO_2$의 염화도는 180 min 경과 시 0.98에 근접하고, 질량분율은 0.02에 도달하여 $TiCl_4$로 변환되는 것으로 나타났다. 1단계 선택염화공정에서 $TiO_2$는 180 min 경과 시에 98%까지 생성되었다가 연속적인 2단계 탄소염화공정에서 추가로 90 min 경과 시(총 경과 시간 270 min)에 99% $TiCl_4$로 전환되는 것으로 나타나고, 질량감소율도 99% 이상 감소하였다.
추계학적 확률과정의 하나인 감마 확률과정을 이용하여 구조물의 잔류유효수명을 확률론적으로 예측할 수 있는 수학적 모형을 수립하였다. 수립된 모형은 과거부터 현재 시점까지 관측된 피해자료와 관련된 표본의 불확실성과 장래 시간 진행에 따른 누적피해의 불확실성을 올바로 고려할 수 있다. 또한 최소자승법과 모멘트법을 함께 사용하여 경사제의 재령, 운용환경 그리고 피해이력을 고려할 수 있는 모수 추정법을 제시하였다. 먼저 현재 재령의 단일 피해 자료를 갖는 임의의 조건에서 모수에 대한 민감도 분석을 수행하여, 잔류유효수명과 관련된 여러가지 거동 특성들을 분석하였다. 또한 잔류유효수명 예측모형을 경사제에 적용하였다. 경사제 피복재의 피해 이력에 대한 실험자료를 이용하여 감마 확률과정의 모수를 추정하였는데 실험자료와 매우 잘 일치하였다. 해석 결과에 의하면 현재 시점으로부터 상당히 오랜 시간이 경과하면 파괴한계를 초과할 확률이 일정한 값으로 수렴해야 하는 제약 조건을 잘 만족하였다. 한편 기대 잔류유효수명은 피해 이력의 거동 특성에 따라 각기 다르게 산정되었다. 특히 피해의 변동계수가 크면 추계학적으로 산정된 기대 잔류유효수명은 결정론적 회기모형의 해석 결과와 큰 차이를 보인다. 이는 해석과정에 포함된 불확실성의 영향으로 판단된다. 변동계수가 크면 파괴한계에 도달하는 시간의 분포가 넓게 퍼지기 때문이다. 따라서 본 연구에서 수립된 추계학적 잔류유효수명 예측모형은 현재 재령에서 경사제의 피해에 대한 확률적 평가를 수행할 수 있을 뿐만 아니라 장래 시간의 진행에 따른 누적피해의 불확실성을 올바로 고려할 수 있다.
수치예보모델의 예측 바람장은 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에서 추적 정확도 향상이나 계산 시간 단축을 위해 초기 추정치로 사용된다. 대기운동벡터는 수치예보모델의 자료동화 시 활용가치가 높다고 알려졌으나, 초기 추정치로 사용된 수치예보모델 바람장이 대기운동벡터의 검증 과정에 참 값으로 사용된다는 모순이 있다. 이를 해결하기 위해서는 수치예보모델로부터 독립적인 초기 추정치가 필요하다. 본 연구에서는 Lucas and Kanade 옵티컬 플로우 방법을 적용하여 바람장을 도출한 후 이를 초기 추정치로 사용함으로써 표적 추적과정에서의 모델 의존성을 제거하고 계산 속도를 향상시키고자 하였다. 대기운동벡터 산출에는 2015년 8월 18일 ~ 9월 5일 00, 06, 12, 18시 동안의 정지궤도 위성 Himawari-8/AHI의 14번 채널 Level 1B 자료를 사용하였다. 옵티컬 플로우 방법이 대기운동벡터 산출에 미치는 영향을 평가하기 위하여 다음과 같은 세가지 방법으로 교차 검증을 수행 하였다. (1) 초기 추정치 없이, (2) KMA/UM 예보바람장을 초기 추정치로 사용하여, 그리고 (3) 옵티컬 플로우 방법으로 계산된 바람장을 초기 추정치로 사용하여 대기운동벡터를 산출하고 ECMWF ERA-Interim 재분석장과 비교 검증한 결과, 옵티컬 플로우 기반 바람장을 초기 추정치로 사용한 경우에 가장 높은 정밀도를 보였다(RMSVD: 5.296-5.804 ms-1). 계산 속도는 초기 추정치를 사용하지 않은 경우에 가장 느렸고, 나머지 테스트는 유사한 속도를 보였다. 그러므로 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에 옵티컬 플로우 방법을 적용하면, 모델 의존성 없는 고품질 바람벡터의 산출이 가능할 것으로 사료된다.
과학교육에서 탐구 중심의 교육은 중요하나 실제 교육 현장에서는 현실적인 어려움으로 인하여 획일화된 형태의 과학 탐구가 이루어지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 본 연구에서는 RS(Reverse Science)를 중학교 화학 교과 수업에 활용하여 학생들에게 능동적으로 탐구 학습에 참여하고 과학적 사고가 가능한 기회를 제공하고자 한다. 본 연구에서는 이를 개발하고 적용하여 중학교 학생들의 과학 탐구 능력에 미치는 효과와 이에 대한 학생들의 인식을 알아보았다. 프로그램 적용을 위해 D 소재 중학교 2학년 6학급을 선정하고, 실험 집단과 비교 집단을 각각 64명, 64명으로 128명을 구성하였다. 실험 집단에는 RSP기반 화학 탐구 프로그램을, 비교 집단에는 같은 주제의 강의식 수업과 확인실험을 3개의 주제로 7차시에 걸쳐 지도하였으며, 과학 탐구 능력 검사지를 사용하여 사전 사후 검사 결과를 분석하고, 수업 관찰, 학생 활동지, 주관식 설문지, 인터뷰 내용의 분석을 통해 드러난 학생들의 인식을 바탕으로 프로그램의 효과를 논의하였다. 그 결과, 본 프로그램을 활용한 수업이 중학생의 과학 탐구 능력에 통계적으로 유의미한 변화를 보였으며, 구체적으로 실험집단은 비교집단에 비하여 기초 탐구 능력의 하위요소 중 예상에서 유의미한 것으로 나타났고 통합 탐구 능력의 하위요소인 자료변환, 가설설정, 변인통제에서 그 차이가 유의한 것으로 나타났다(p<.05). 또한, 학생들이 과학 법칙이 생성되는 과정에 관심을 가지게 되었고 친구들과 협력으로 인해 높은 흥미를 보였으며 학생들에게 과정 중심의 탐구를 통해 과학적 사고를 하는 기회를 제공하였다. 결국, RSP기반 화학 탐구 프로그램이 학생들에게 미치는 긍정적인 영향을 바탕으로 프로그램의 활용 가능성을 확인 할 수 있다.
유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.
장기유출 해석은 저수지와 댐의 용량 결정, 가뭄대책 수립, 하천유지유량 결정 등의 이수계획과 용수공급을 위한 댐 및 저수지의 물 관리, 수리권의 허가 및 조정, 용수 분쟁 조정 등의 하천 물 관리 실무와 하천, 호소의 수질예측 등에도 필수적이다. 이를 위해 수문학자들은 수자원관리를 목적으로 강우-유출 모형을 가장 널리 이용하고 있으나 실제 유역 내에 위치하고 있는 댐과 저수지 등과 같은 인위적 저류시설물에 대한 고려가 미흡한 실정이다. 각 저류시설물의 수용 및 방류 능력은 국부적으로는 저수지 하류에, 광역적으로는 유역 전체에 상당한 영향을 미칠 수 있으며 이러한 관점에서 볼 때 강우-유출 모형을 이용하여 유출해석 시 유역 내 포함된 저수지나 댐과 같은 시설물을 고려하여 모형을 구성하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 과거 집중호우 등으로 홍수피해를 경험한 바가 있으며 농업용 저수지가 다수 위치한 안성천 유역을 대상으로 농업용 저수지가 유출해석에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 현재 홍수조절 능력에 대한 논란이 일고 있는 안성천 유역의 농업용 저수지를 고려하여 준 분포형 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 구성하고 농업용 저수지의 저류 효과에 따른 하류 지역에 대한 영향성을 검토하였으며, 유출해석 시 모형 내 저수지 반영 여부에 따른 차이에 대하여 비교 분석하였다. 모형 내 저수지를 고려하여 모의한 결과, 강우가 집중되지 않는 봄과 가을철에는 저류효과가 있는 것으로 나타났으나 강우가 매우 집중되는 시기에는 하류로의 유출이 더 크게 모의되어 저수지를 고려하지 않은 경우와 차이를 보였으며, 유황분석을 통해 저수지 유무에 따른 유량변동이 풍수량(95일)과 갈수량(355일)에서 특히 크게 분석되는 결과를 확인 할 수 있었다. 단, 본 연구에서 분석하고자 하는 기흥, 이동, 고삼과 금광 저수지의 자료는 안성천홍수예보시스템 개선(건설교통부, 2007b)에서 조사된 내용에 의거하여 각 저수지별 최대방류량을 입력 자료로 활용하였으므로 실제 저수지 운영에 따른 유출과 유황변동과는 차이가 있을 수 있음을 미리 밝히는 바이다.
본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.
최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.
전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.
레이저 유도붕괴 분광법(LIBS)은 물질상태(고체, 액체, 기체)에 상관없이 신체 접촉시 오염 우려 및 미량 시료도 전처리 없이 동시에 많은 종류의 원소 분석으로 분석과정이 단순하고 신속하게 분석이 가능하며, 소형화된 레이저의 개발로 시료의 직접적인 채취가 어려운 조건의 현장분석에도 적합하다. 농산물 안정성 평가나 친환경 농업 및 정밀농업을 위한 조사 등에 활용될 수 있는 비파괴 실시간 정량분석기술로서 LIBS 분석법의 토양분석 가능성을 평가하고자 표준광물, 미국의 표준기술연구소의 표준토양, 미국 테네시주 초지 및 밭토양을 대상으로 토양 구성성분의 정성 정량적 분석에 필요한 측정조건을 조사하고 이를 토대로 LIBS에 의한 농도값과 기존의 화학분석법을 통해 측정한 결과를 비교하였다. LIBS 측정은 펄스형 Nd:YAG 레이저(Minilite II, Continuum, Santa Clara, CA)에서 나오는 1064 nm 에너지 파장의 광원을 시편의 플라즈마를 생성시키는데 사용하였고, 25 mJ/pulse 여기 에너지 빔을 펄스폭 35 ns, 펄스 반복 주기 10 Hz, 노출시간 10 s 동안 시료의 표면에 조사하였다. LIBS 분광은 0.03 nm의 해상력으로 200 nm에서 600 nm의 영역에서 50 m 이하로 분쇄하여 원형 펠렛 형태로 압축시킨 시료를 10 rpm의 속도로 회전시키면서 상온 상압의 실험실 조건에서 수행되었다. LIBS를 이용한 토양 중 주요한 원소의 적정 파장(nm)은 Al(I) 309.2 nm, Ca(I) 422.6 nm, Fe(I) 406.4 nm, Mg(I) 285.2 nm, Na(I) 589.2 nm, Si(I) 288.2 nm, Ti(I) 398.9 nm 이었다. LIBS의 피크강도가 물질 중 원소의 농도가 증가됨에 따라 각 원소의 특정 파장대에서 일정하게 증가되는 것으로 나타나고 있으나 표준물질의 LIBS의 신호비와 원소비를 통해 측정된 검량곡선의 상관계수($r^2$)는 0.863에서 0.977의 범위로 원소별로 상이할 뿐만 아니라 0.98에 미치지 못하였다. 또한, 토양 중 분석대상원소에 대하여 기존 ICP-AES에 의한 표준방법으로 분석된 시료의 측정값과 비교하여 상대적인 오차는 대략적으로 (-)40%에서 80%이상이며, 평균오차는 32.2%로 표준척도 20% 이상을 초과하였다. LIBS에 의한 토양분석은 토양의 조성과 입자의 크기에 따른 매질효과(matrix effect)로 표준물질의 검량곡선에서 결정계수가 낮고, 원소별 함량도 기준의 표준방법과 비교할 때 오차가 컸다. 따라서 LIBS에 의한 토양분석은 정성적인 분석 수준의 정밀도를 보였으며, 토양 매질의 영향을 최소화하기 위하여 기존의 분쇄 펠렛형 시료조제 및 회전측정 이외의 다양한 토양매질의 표준물질(standard reference material)의 확보, 새로운 전처리 방법 및 측정상 방법개선 등 신뢰성 있는 정량 분석을 위한 노력이 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.