Recently, one of the critical issues in the etching processes of the nanoscale devices is to achieve ultra-high aspect ratio contact (UHARC) profile without anomalous behaviors such as sidewall bowing, and twisting profile. To achieve this goal, the fluorocarbon plasmas with major advantage of the sidewall passivation have been used commonly with numerous additives to obtain the ideal etch profiles. However, they still suffer from formidable challenges such as tight limits of sidewall bowing and controlling the randomly distorted features in nanoscale etching profile. Furthermore, the absence of the available plasma simulation tools has made it difficult to develop revolutionary technologies to overcome these process limitations, including novel plasma chemistries, and plasma sources. As an effort to address these issues, we performed a fluorocarbon surface kinetic modeling based on the experimental plasma diagnostic data for silicon dioxide etching process under inductively coupled C4F6/Ar/O2 plasmas. For this work, the SiO2 etch rates were investigated with bulk plasma diagnostics tools such as Langmuir probe, cutoff probe and Quadruple Mass Spectrometer (QMS). The surface chemistries of the etched samples were measured by X-ray Photoelectron Spectrometer. To measure plasma parameters, the self-cleaned RF Langmuir probe was used for polymer deposition environment on the probe tip and double-checked by the cutoff probe which was known to be a precise plasma diagnostic tool for the electron density measurement. In addition, neutral and ion fluxes from bulk plasma were monitored with appearance methods using QMS signal. Based on these experimental data, we proposed a phenomenological, and realistic two-layer surface reaction model of SiO2 etch process under the overlying polymer passivation layer, considering material balance of deposition and etching through steady-state fluorocarbon layer. The predicted surface reaction modeling results showed good agreement with the experimental data. With the above studies of plasma surface reaction, we have developed a 3D topography simulator using the multi-layer level set algorithm and new memory saving technique, which is suitable in 3D UHARC etch simulation. Ballistic transports of neutral and ion species inside feature profile was considered by deterministic and Monte Carlo methods, respectively. In case of ultra-high aspect ratio contact hole etching, it is already well-known that the huge computational burden is required for realistic consideration of these ballistic transports. To address this issue, the related computational codes were efficiently parallelized for GPU (Graphic Processing Unit) computing, so that the total computation time could be improved more than few hundred times compared to the serial version. Finally, the 3D topography simulator was integrated with ballistic transport module and etch reaction model. Realistic etch-profile simulations with consideration of the sidewall polymer passivation layer were demonstrated.
본 논문은 D-기관 대부분의 업무처리 과정들이 정부 표준업무관리시스템인 Onnara System을 비롯한 몇몇 정보체계를 통하여 이루어지고 있기 때문에 해당 체계에 누적되는 전산자료를 바탕으로 별도 직무분석시스템 없이도 조직진단이 가능할 수 있을 것이라는 판단으로 기존의 정보체계를 활용한 직무분석 방안을 제시하였다. 부서 간 또는 동료 간 업무처리에 있어 대부분 온라인으로 자료가 전달되고 회신 된다. 그러한 업무처리를 위한 정보체계 대부분이 개발 구축되어 있는 상황에서 D-기관의 업무처리 절차와 정보체계를 파악하여 직무분석에 필요한 요소들을 도출하고 누적된 자료를 계량화하여 그 요소들의 타당성을 회귀분석 통계량으로 검증하였다. 또한 Onnara System에서만 활용되던 기존 기능분류체계(BRM, Business Reference Model)를 다른 정보체계에서도 공통으로 활용하여 부서 기능 진단까지 할 수 있도록 직무분석 아키텍쳐를 정립하고 관련 정보체계에 추가 기능을 시범 구현하였으며, 그에 따른 부서별 직무량 산출식을 도출하여 부서 적정인력 진단과 도출된 요소들을 실제 활용할 수 있는 다양한 직무분석 방안을 제시 하였다.
본 연구에서는 3차원 바람장 생성을 위한 수치 모델의 상층기상 입력 자료로 윈드프로파일러 자료의 적용 가능성과 유용성을 조사했다. 10개 지점의 윈드프로파일러 자료와 기상 예측 모델 WRF의 결과를 기상진단 모델 CALMET에 입력하여 산출한 바람장을 8개 지역에서 관측된 라디오존데 자료와 통계적으로 비교 검증하였다. WRF 바람장 모의 결과를 CALMET에 적용하여 모의한 수평 풍속에 비해 1시간 간격의 윈드프로파일러 자료를 CALMET에 적용하여 모의한 수평 풍속이 평균 제곱근 오차 1.5 m/s 내에서 관측 결과와 일치하고 특히 연안 지역에서 해풍과 같은 국지적인 바람 변화를 잘 모의하였다. 풍향의 평균 제곱근 오차는 $50^{\circ}{\sim}70^{\circ}$로써 지형의 영향으로 오염된 윈드프로파일러의 풍향 오차에 기인한다. 윈드프로파일러 자료를 CALMET에 적용하면 대부분의 고도에서 상대적으로 정확한 바람을 신속하고 정확하게 모의할 수 있기 때문에 본 연구에서 제시하는 방법은 연안 지역의 기상뿐만 아니라 안전 환경 감시에 유용할 것으로 기대된다.
BDI건화물운임지수의 변동성은 환율과 주가의 변동성을 크게 초과할 정도로 대단히 클 뿐만 아니라 변동성이 점차 커지고 있어서 운임을 예측하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본고는 이러한 운임지수의 변동성을 정확히 포착할 수 있는 모형을 찾는데 목적을 둔다. 이를 위해 변동성 분석에 흔히 사용되는 대칭형 변동성 모형인 GARCH 모형과 비대칭 변동성 모형인 AGARCH모형, GJR모형, EGARCH모형을 도입한다. 그것은 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기할 가능성이 높기 때문이다. 먼저 운임의 예측불가능요소를 운임의 요일별 특성을 제거한 후 자기회귀를 하여 구한 후 GARCH 분석을 적용하는데 적합한 성격을 갖는가를 조사한다. 비대칭모형의 AGARCH모형에서는 비대칭을 나타내는 계수가 유의하나 부호가 모형의 예상과 달라 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않으며, EGARCH모형의 비대칭계수도 양의 부호로 모형의 예상과 반대일 뿐만 아니라 유의하지 않아 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않는다는 것, 그리고 GJR모형에서도 해당 계수가 음으로 모형과 반대로 유의하지 않아 음의 충격이 양의 충격보다 더 큰 변동성을 유발하지 않음을 보인다. 이에 따라 BDI건화물운임지수의 변동성은 GARCH모형을 이용하는 것이 합리적이라는 점을 보인다.
남조류의 대번성은 특정 생물종의 감소와 물고기의 서식처를 감소하게 하는 결과를 가져와서 생태계에 상당한 교란을 가져오고 4대강의 수질을 위협하고 있다. 조류의 대번성에 영향을 미치는 인자를 해석하기 위해서 전통적으로 클로르필 a의 농도와 환경인자간의 교차상관함수를 계산하는 방식이 수행되어왔다. 교차상관함수에 사용되는 원 시계열 자료는 추계구조에 의해 영향을 받기 때문에 시계열 데이터의 추계학적인 구조를 파악하고 외부의 영향을 제거하는 선백색화 기법을 도입하였다. 이와 같은 모의과정은 모형구조의 파악, 매개변수추정, 선택된 모형의 자가진단수행등의 일련의 과정으로 진행된다. 선백색화 처리된 데이터를 이용하여 배타적 상관분석을 실시하였고 원데이터의 결과와 비교하였다. 이와 같은 과정은 조류농도 발생의 영향 인자를 구분하기 위해서도 유용한 과정이고 다른 환경인자들 사이에서의 인과성을 규명하는데도 유용하다.
본 연구에서는 콘크리트 구조물의 합리적인 압축강도 및 탄산화 예측식을 제안하고, 이 제안식의 현장적용을 통한 보다 효율적인 터널 진단 및 유지관리 기법을 개발하였다. 이를 위하여 공용연수가 약 30년 이상 경과하였으며, 약 15년 동안 수회에 걸친 진단 및 점검으로 무수히 많은 현장 내구성 측정 데이터가 축적된 서울메트로를 대상 시설물로 선정하였다. 압축강도 및 탄산화 분석결과 80% 이상의 정확도를 확보하는 각각의 예측식을 도출하였으며, 기존 제안식과의 비교분석을 통하여 본 연구 제안식의 신뢰도를 확인하였다. 또한 제안식의 현장적용 결과 압축강도 및 탄산화 깊이에 대한 예측치의 평균오차율이 약 20%내외로서 80% 이상의 높은 정확도를 확보하는 것으로 분석되어 현장적용의 적합성을 확인하였다. 현장조사 전 내구성 예측 맵(Map)을 활용한 효율적인 유지관리 기법을 개발하였다. 예측 맵(Map) 활용 시 진단기술자 및 시설물 담당자는 설계기준강도에 미달되거나 탄산화로 철근부식 가능성이 높은 취약부위를 한 눈에 파악할 수 있으므로 일일이 조사를 수행하는 과정에서 취약부위를 도출해야 하는 현 조사기법 보다 효과적으로 터널 조사 및 유지관리를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 의료분야에서는 방대한 양의 정보를 효과적으로 처리하기 위하여 의사결정트리, 신경망, 베이지안망 등을 비롯한 각종 데이터마이닝 기법의 적용 방안을 연구하고 있다. 또한 환자의 기본적인 신상정보나 과거력, 가족력과 같은 정보 이외에도 MRI, HRCT 등의 영상정보를 추가적으로 수집하고 진단에 활용함으로써 질병진단의 정확도 향상을 도모하는 것이 일반적인 현황이다. 하지만 실제 상황에서는 결과에 영향을 미치는 다량의 변수가 존재하므로 특정 데이터마이닝 기법을 통하여 얻을 수 있는 정보가 상당히 제한적이라고 볼 수 있다. 그뿐만 아니라 촬영된 의료영상도 부수적으로 진단에 긍정적인 영향을 줄 수는 있지만, 주관적인 판단 비중이 높아 자동화된 시스템으로 처리하기가 난해한 문제이다. 이에 따라 현실의 복잡한 상황에서 상대적으로 대처가 유리하고 다변량 확률적인 모델을 기반으로 하는 베이지안망에서 K2나 TAN 등으로 탐색 알고리즘을 개선한 확장 모델이 제안되었다. 이 때, 적용되는 탐색 알고리즘의 종류에 따라 그 성능이 크게 좌우되는 확장 베이지안망의 특성상, 각 기법에 대한 성능과 적합성의 사실적인 평가가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 확장 베이지안망에서 질병 진단에 대한 동일한 데이터를 이용하여 실험을 수행하였으며, K2, TAN과 같은 탐색 알고리즘에 변화를 주며 분류 정확도를 측정하였다. 실험에서는 10-fold 교차검증을 수행한 결과분석을 기반으로 성능을 비교평가하고, 발병 위험성이 높은 환자에 대한 HRCT 영상을 분류하여 고위험성의 데이터를 식별 가능하도록 하였다.
Objectives: This study was performed to examine nutrition problems and causes/contributing risk factors. Methods: This study was conducted using data 1,863 adults visited Asan health screening & promotion center located in Seoul, Korea during May to June of 2013. We used Nutrition Care Process Model developed by the International Dietetics & Nutrition Terminology (IDNT). Results: The most frequent nutrition problem in male subjects was excessive alcohol intake. Men in fifties showed the highest rate of excessive alcohol intake among the age groups examined (22.4%). By comparison, the most frequent nutrition problem in women was inadequate protein intake. Women in fifties exhibited the highest rate of inadequate protein intake (22.5%). The most common contributing factors for these observations were a low preference for dairy products followed by high preference for alcohol and a deficit in food-and nutrition-related knowledge, regardless of the sex and age. The most common nutrition problem observed among the group diagnosed with hyperglycemia or hypertriglyceridemia or hyperuricemia or fatty liver was excessive alcohol intake (p < 0.001), whereas the group diagnosed with hyperglycemia or hypercholesterolemia showed significantly higher rate of inappropriate intake of carbohydrate (fructose) compared to the group not diagnosed with such disease conditions (p < 0.05). The group diagnosed with hypercholesterolemia, hyperuricemia and fatty liver showed significantly higher occurrence of inappropriate intake of fat (saturated fat) than the group free of such diseases (p < 0.001). The osteopenia group showed higher rate of inadequate protein intake (p < 0.001) and the fatty liver group with excessive energy intake (p < 0.001). Overall, the results suggest that there is a significant relationship between nutrition problems and health conditions found in groups diagnosed with a diverse array of medical conditions. Conclusions: Therefore, we strongly suggest that dieticians should implement nutrition interventions with people visiting health screening & promotion center based on nutrition problems and the contributing factors diagnosed by dietitions in order to prevent chronic diseases in this population.
As the complexity of the our environment is further complicated by advancements in industry and increase in vehicle traffic flow, the incidents of injury causing accidents are on the rise. Consequently, there is increasing emphasis on the importance of systematic and continual safety education for injury preventive behaviors. This study investigates safety related problems of elementary school students based on the PRECEDE model, proposed by Green et al.(1980 Green), to comprehensively identify the requirements of school safety education. The identified requirements were used to diagnose the current state of elementary school safety education through the analysis of multidimensional factors. A questionnaire survey was conducted on 594 sixth grade students from randomly selected 4 schools in Seoul to examine their injury preventive behaviors and to determine the educational diagnosis variables that affect it. The duration of the survey was 3 weeks starting from April 12, 1999 to May 8, 1999. A summary of the survey results are presented below; 1. Situations in which accidents have occurred were, in their order of frequency, ‘during play or sports activities within the school grounds’ was most frequent at 59.6%, ‘during play on local streets’ at 49.5%, and ‘traffic accidents’ at 41.6%. 2. Categorization of the injury preventive behavior showed that ‘not playing at high traffic flow locations such as streets and construction sites’ had the higher level of observance, while ‘wearing of helmets and joint protection devices during playing’ was least observed. 3. Considering injury preventive behaviors in relation to educational diagnosis variables indicated, for predisposing factors, lower ‘perception to injury accidents’ (p〈0.001) combined with higher ‘concerns for injury accidents’(p〈0.001), ‘practice of preventive behavior’(p〈0.001), and ‘the level of safety knowledge’(p〈0.001) resulted in significantly higher observance of injury preventive behaviors. For enabling factors, higher ‘perceived level of the school safety education’ (p〈0.001) and ‘availability of safety education resources’(p〈0.01) indicated significantly higher observance of injury preventive behaviors. For the reinforcing factor, frequent exposure to ‘safety education brochure’ (p〈0.01) and ‘audio-visual material for safety education’(p〈0.01) combined with more ‘regional safety education’ (p〈0.01), ‘home safety education’ (p〈0.01), ‘school safety education’(p〈0.001), and, ‘parents’ observance of preventive behaviors' (p〈0.001) showed significantly higher observance of injury preventive behaviors. 4. An analysis of the factors that affect injury preventive behaviors showed that the enabling factor ‘awareness of school safety education’ had the highest correlation with injury preventive behaviors followed by factors, in their order of significance, ‘practice of preventive behavior’, ‘perception to injury accidents’, ‘level of safety knowledge’, ‘parents’ observances of preventive behaviors', and ‘concerns for injury accidents.’
본 연구에서는 독성가스 중 가장 널리 이용되는 염소와 암모니아 가스 누출에 대한 누출속도 추정 방법을 제안하고자 한다. 우선, 독성 가스 누출이 자주 발생하는 위험 지역 주변에 펜스 형태의 광센서 네트워크를 설치한다. 센서가 규정 농도 이상의 위험물질을 감지하게 되면, 자동적으로 물질을 분석하고 그 물질의 농도정보를 얻게 된다. 기존의 역추적 모델들은 3개 이상의 센서 정보로부터 결과물을 요구하기 때문에, 하나의 센서정보로 누출속도를 구해야 하는 이 시스템에는 적합하지 않다. 이 연구에서 제안한 신경망을 기반으로 한 역추적 알고리즘과 농도정보 및 기상정보를 이용하여 누출원에서 누출속도를 구하게 된다. 관련 위험물 저장 설비의 공정정보, 물질정보, 기상정보 그리고 센서로부터 얻은 농도데이터 등 14개의 입력 데이터를 넣어 출력값인 누출속도를 구하게 된다. 이는 독성가스 저장시설 주변에 사는 주민들에게 위험시설에 대한 신뢰감을 향상시키며, 독성 가스 누출시 주변 지역 주민들에게 긴급상황을 신속히 전달할 수 있는 비상대응의 일환으로 활용 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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