유기메모리 제작을 위해 플라즈마 중합법에 의해 절연박막, 터널링 박막을 제작하였고, Au 메모리박막을 이용하여 플로팅게이트형 유기메모리를 제작하였다. 플로팅 게이트형 유기메모리의 메모리층의 전하충전 및 방전에 따른 유기메모리 동작특성을 생각해 보았고, 이를 증명하고자 게이트전압에 따른 히스테리전압 및 메모리전압을 측정하였다. 그 결과 게이트 전압의 인가에 따른 메모리층의 동작 이론을 증명하고자 게이트전압이 증가함에 따른 소스-드레인 전류의 히스테리시스 현상이 심해지는 것을 확인하였고, -60~60[V]전압 인가시 26[V]의 큰 히스테리시스 전압값을 보였다. 또한 게이트 전극에 쓰기전압인가에 따른 현상을 본 결과, 60[V]의 쓰기 전압을 인가하였을 시 13[V]의 memory 전압을 나타내었고, 80[V]의 쓰기전압을 인가하였을 시 18[V]로 memory 전압이 약 40[%] 향상된 수치를 보였다. 이로부터 메모리층의 전하 충전 및 방전에 따른 메모리 동작특성 이론을 실험적으로 검증하였다.
본 연구의 목적은 프로그래밍을 처음 접하는 학습자들의 어려움을 파악하여 비전공 대학생들을 위한 대학 교양기초 소프트웨어교육 운영 방안을 모색하는 데 있다. 이를 위해 다양한 전공자들로 구성된 H 대학의 파이썬 프로그래밍 수업에서 수업시간 전 온라인으로 제출한 수강생들의 질문과 수업 후 설문조사를 통하여 체감난이도와 체감이해도를 분석하였다. 비전공자들을 위한 효율적인 수업을 위해 플립드 수업으로 진행하였으며, 오프라인 수업에서는 사전질문을 활용한 학습자 맞춤형 피드백 방식 강의로 진행하였다. 분석결과 프로그래밍 수업을 처음 접하는 학습자들을 위해서는 컴퓨터 언어의 기본개념을 배우기 전에 교육과정 초반에 문제 파악을 통한 논리적인 추상화 과정을 배정하고, 코딩 실습 전에 단원마다 그에 대한 이해를 돕는 상향식(bottom-up) 문제풀이를 통한 충분한 연습이 필요하다. 또한, 학습자의 전공계열 및 수업 내용과 학습자의 진행 단계를 반영한 정밀한 교육과정 설계가 선행되어야 한다.
소프트웨어 프로세스는 소프트웨어의 생산에 사용되는 행위, 규칙, 절차, 기법, 도구의 집합체로 정의할 수 있다. 소프트웨어 프로세스 모형은 실세계 소프트웨어 프로세스의 개념적 표현이며 프로세스 프로그래밍언어로 기술될 수 있다. 본 논문에서는 객체기반 소프트웨어 프로세스 프로그래밍을 위해 설계된 SimFlex 언어구조를 제시한다. SimFlex의 설계는 객체의 개념에 기반을 두고 있으므로 문법적으로나 구문적으로 복잡한 소프트웨어 프로세스를 간결하게 모형화할 수 있다. SimFlex의 언어구조는 주요 프로세스 중심 소프트웨어 개발환경 및 연관된 프로세스 프로그래밍 언어의 분석으로부터 도출되었으므로 SimFlex는 바람직한 객체기반 프로세스 프로그래밍 언어를 위해 필요한 핵심적인 특성을 포함한다. 더욱이 SimFlex는 적절한 적합화를 통하여 특정 프로세스 중심 소프트웨어 개발환경에 포함될 수 있는 기반 프로세스 프로그래밍 언어로 동작할 수 있도록 설계되었다.
혁신에 대한 연구는 다양한 학문 분야에서 오랫동안 이루어져 왔다. 경영정보학에서도 정보기술의 도입과 활용 현상을 설명하기 위해 기존의 혁신 연구 이론과 결과를 수용하고 있다. 그러나 기존의 혁신 이론은 정보기술 혁신을 설명하는데 있어 한계가 있고 정보기술 혁신의 특성을 제대로 반영하지 못한다는 비판을 받아왔다. 본 연구는 이러한 문제점을 바탕으로 기존의 정보기술 혁신 연구 결과를 종합하여 정보 기술 혁신 특성을 제시하고 경영자를 대상으로 그 특성에 대한 인식을 조사하였다. 분석결과는 일반 혁신보다는 정보기술 혁신에 있어 지식장애 요인이 강하게 나타났으며 혁신 도입 결정요인은 일반 혁신과 정보기술 혁신상의 차이를 발견할 수 없었다.
불능 차분 특성은 해당 블록 암호를 랜덤 치환과 구별을 해주며, 키 복구 공격에도 사용될 수 있다. 최근 Cui 등이 ARX 기반 블록 암호에 대해 Mixed-Integer Linear Programming(MILP)를 이용해서 자동화된 불능 차분 특성 탐색 방법을 제안하였다. Cui 등이 제안한 방법을 개선하면 기존에 방법에 비해 더 적은 선형 제약식을 이용하여 기존 방식으로 찾지 못하는 불능 차분 특성까지 추가 되어 더 많은 불능 차분 특성을 찾아 낼 수 있다. 수정한 방법을 이용하여 SPECK family와 LEA에 적용하였다. SPECK32, SPECK48, SPECK64, SPECK96에 대해 7-라운드, SPECK128에 대해 8-라운드 불능 차분 특성을 찾아내었다. 이 불능 차분 특성은 모두 새롭게 발견된 것이다. LEA에 대해서는 기존의 10-라운드인 불능 차분 특성을 포함한 새로운 10-라운드 불능 차분 특성을 찾아내었다.
소프트웨어 개발에 있어서 소프트웨어를 시장에 출시하는 계획을 수립하는 것은 소프트웨어를 이루고 있는 기능들을 구현하는 데 제약이 되는 조건들(기술, 자원, 위험, 예산 등)을 만족하면서 계획된 출시기간에 이들 기능들을 할당하는 일이다. 이와 같이 소프트웨어 출시를 계획하는 것은 소프트웨어 제품라인에 대해서 고려할 때 더욱 복잡해진다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품라인에 있어서 소프트웨어 출시 계획을 수립하기 위한 문제를 우선순위 제약하의 다수 0-1 배낭문제로 수리 모형화하고, 이를 풀기 위한 최적해법이 개발된다. 최적해법은 동적 계획법이 주가 되고, 문제의 크기를 줄이기 위하여 휴리스틱과 축소방법이 이용된다.
An effective swing trajectory of legged robots is different from the swing trajectories of humans or animals because of different dynamic characteristics. Therefore, it is important to find optimal parameters through experiments. This paper proposes a real-time nonlinear programming (RTNLP) method for optimization of the swing trajectory of the legged robot. For parameterization of the trajectory, the swing trajectory is approximated to parabolic and cubic spline curves. The robotic leg is position-controlled by a high-gain controller, and a cost function is selected such that the sum of the motor inputs and tracking errors at each joint is minimized. A simplified dynamic model is used to simulate the dynamics of a robotic leg. The purpose of the simulation is to find the feasibility of the optimization problem before an actual experiment occurs. Finally, an experiment is carried out on a real robotic leg with two degrees of freedom. For both the simulation and the experiment, the design variables converge to a feasible point, reducing the cost value.
In the rapidly propagating Internet based electronic transaction environment. the importance of real time order confirmation has been more emphasized, In this paper, using data mining techniques, we develop intelligent operations decision model to allow real time order confirmation at the time the customer places an order with required delivery terms. Among various operation plannings used for order fulfillment. mill routing is the first interface decision point to link the order receiving at the marketing with the production planning for order fulfillment. Though linear programming based mathematical optimization techniques are mostly used for mill routing problems, some early orders should wait until sufficient orders are gathered for optimization. And that could effect longer order fulfillment lead-time, and prevent instant order confirmation of delivery terms. To cope with this problem, we provide the intelligent decision model to allow instant order based mill routing decisions. Data mining techniques of decision trees and neural networks. which are more popular in marketing and financial applications, are used to develop the model. Through diverse computational trials with the industrial data from the steel company. we have reported that the performance of the proposed approach is effective compared to the present heuristic only mill routing results. Various issues of data mining techniques application to the mill routing problems having linear programming characteristics are also discussed.
The Purpose of this study is to predict farm size per farming household in Chungcheongnam-province by using the Markov chains and Quadratic Programming.. The results are as follows; First, small-scale farms with less than 1.0ha of land are predicted to be still more than half (of total farming households) in 2025 as well. Second, large-scale farms with 3.0ha-5.0ha land and extra large-scale farms with over 5.0ha of land are predicted to gradually expand their proportion in total farm scale. Third, middle-scale farms with 1.0ha-3.0ha land are forecasted to be reduced in their relative proportion. It is required to take into account regional characteristics to improve the effectiveness of a rice industry policy. Therefore, this study has some significance in attempting to research on the ownership structure of rice production areas in consideration of target regions.
Release rate is one of the important items for the environmental impact assessment caused by radioactive materials in case of an accidental release from the nuclear facilities. In this study, the uncertainty of the estimated release rate is evaluated using Monte Carlo method. Gaussian plume model and linear programming are used for estimating the release rate of a source material. Tracer experiment is performed at the Yeoung-Kwang nuclear site to understand the dispersion characteristics. The optimized release rate was 1.56 times rather than the released source as a result of the linear programming to minimize the sum of square errors between the observed concentrations of the experiment and the calculated ones using Gaussian plume model. In the mean time, 95% confidence interval of the estimated release rate was from 1.41 to 2.53 times compared with the released rate as a result of the Monte Carlo simulation considering input variations of the Gaussian plume model. We confirm that this kind of the uncertainty evaluation for the source rate can support decision making appropriately in case of the radiological emergencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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