• 대한화학회지
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• 제39권6호
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• pp.446-452
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• 1995

전기화학적으로 리튬이온을 $FeMoO_4Cl$ 격자내에 층간삽입시킨 $Li_xFeMoO_4Cl$ 화합물은 X-선 회절분석 및 정전류 방전 실험 결과 $1{\leq}X{\leq}2$ 영역에서 단사정계로 결정화되었다. X-선 광전자 분광분석 연구결과, $0{\leq}X{\leq}1$ 영역에서는 리튬이온의 층간삽입시 Fe(III) 이온이 Fe(II) 이온으로 환원되었으며 이때 결정구조는 정방정계에서 단사정계로 전이되었다. 반면, $1{\leq}X{\leq}2$ 영역에서는 Mo(VI) 이온이 낮은 산화상태로 환원되었고, 결정계 전이나 Fe(II) 이온의 환원은 관찰되지 않았다. Mo의 3d X-선 광전자 스펙트럼을 가우스함수를 이용하여 deconvolution한 결과, Mo(VI), Mo(V) 및 Mo(IV)에 해당하는 세 종류의 피크를 분리해 낼 수 있었다. 이와 같이 Mo가 혼합 원자가 상태로 존재하는 이유는 리튬이 층간삽입됨에 따라 생성된 Mo(V)의 일부가 Mo(IV)와 Mo(VI)로 disproportionation되기 때문이다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.159-166
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• 2017

본 논문에서는 방송 뉴스에서 화자 변화 검증 성능 향상을 위해서 입력소음음성 향상과 SNR(Signal to Noise Ratio)기반 가중 함수 $w_m$를 적용한 KL 거리 $D_s$를 실험하였다. GMM-UBM(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model) 기반 KL(Kullback Leibler) 거리 D를 이용한 화자 변화 검증 시스템(실험 0)을 기본 시스템으로 한다. 실험 1은 실험 0의 입력소음음성 향상을 위해 MMSE Log-STSA(Minimum Mean Square Error Log-Spectral Amplitude Estimator)를 적용하였다. 실험 2는 실험 1의 기존 KL거리 D 대신에 $D_s$를 적용하였다. 실험 데이터베이스는 다양한 소음을 반영하기 위해 스포츠 뉴스와 실외 인터뷰를 중심으로 구축하였다. 실험은 화자 변화 정보의 누락을 막기 위해 MDR(Missed Detection Rate) 0%를 기준으로 하였다. 실험 0은 FAR(False Alarm Rate) 71.5%의 성능을 보였다. 실험 1은 FAR 67.3%로 실험0에 비해 4.2% 향상되었고, 실험 2는 FAR 60.7%로 10.8% 향상되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권5호
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• pp.389-406
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• 2011

본 연구에서는 GCM 및 유출모형의 불확실성을 고려하여 기후변화에 따른 미래 한반도 수자원의 변화를 전망하고, 그 결과에서 나타나는 불확실성을 평가하고자 하였다. 온실가스 배출시나리오와 GCMs의 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4에 적용되었던 3개 시나리오(A2, A1B, B1)에 대한 13 GCMs 결과를 이용하였으며, 유출모형 구조 및 증발산량 산정방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS, SWAT, SLURP 모형을 선정하였고 각 모형별로 2～3개의 증발산량 방법을 고려하였다. 결과적으로 우리나라 109개 중권역 유역에 대해 312개의 결과가 제시되었으며, 이를 이용하여Gaussian kernel density function을 산정함으로써 평가결과의 앙상블 평균과 불확실성을 동시에 제시하였다. 분석 결과 여름철과 겨울철 유출량은 증가, 봄철은 감소할 것으로 전망되었다. 연평균유출량은 전체유역에서 증가할 것으로 전망되었으며, 공간적으로는 한강유역이 위치한 북쪽유역이 남쪽유역에 비해연 유출량이 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 연평균유출량의 증가는 여름철 유출량 증가에 따른 결과로, 기후변화의 영향은 한국에서 유출량의 계절편중을 심화시켜 수자원 관리를 더욱 어렵게 할 것으로 전망되었다. 평가결과에서 나타난 불확실성은 겨울철 유출량에서 가장 크고 여름철 유출량에서 가장 적은 것으로 나타났다.

• 한국전자파학회지:전자파기술
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• 제6권3호
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• pp.36-54
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• 1995

본 논문에서는 임펄스 잡음과 방해파에 의한 전자파 장해(EM!) 환경하에서 디지틀 무선통신 신호(QPSK 신호, DQPSK 신호,MSK 신호 및 GMSK 신호) 의 오율성능을 알아내기 위하여 오율식을 유도하고 이의 수치 계산 결과를 반송파 대잡음 전력비(CNR), 반송파 대 방해파 전력비(CIR), 임펄스 지수(A), 가우스 잡음 대 임 펄스 잡음 전력비($\gamma$ 방해파 지수(m) 동을 함수로 하여 그래프로 나타내고 이를 검토하여 임펄스 잡음과 방 해파 형태에 따른 영향을 분석하였다. 그 결과 엄펄스 잡음과 m-분포 톤 방해파가 함께 존재하는 환경하에서는 방해파의 진폭 변화의 정도가 클수록 오율성능열화가 심하였으며 오율의 성능열화가 가장 큰 것에서부터 작은 것으로 나열하면 DQPSK 신호, GMSK 신호, QPSK 신호,MSK 신호 순이다. 임펄스잡음과일정 진폭톤(m=$\infty$) 방해파가함께 존재하는환경하에서는CIR 20 dB 이상에서 방해파의 영향이 거의 없어짐을 알 수 있었다. 또한 CIR을 10dB에서 15dB로 증가시켰을 때 각 통신 방식마다 오율성능의 개선 폭이 가장 크게 나타났다. 방해파 진폭의 변동이 작을수록 또 CIR이 증가할수록 각 신호는 방해파로부터의 영향을 적게 받아 오율 성 능이 개선될 것으로 기대되었으나 그다지 큰 성능개선올 얻을 수 없었는데 이는 임펄스 잡음이 신호의 성능열 화에 지배적인 역할을 하기 때문이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2709-2714
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• 2014

본 연구에서는 비대칭 이중게이트 MOSFET의 상하단 게이트 산화막 두께 비에 대한 문턱전압 및 전도중심의 변화에 대하여 분석하고자한다. 비대칭 이중게이트 MOSFET는 상하단 게이트 산화막의 두께를 다르게 제작할 수 있어 문턱전압이하 영역에서 전류를 제어할 수 있는 요소가 증가하는 장점이 있다. 상하단 게이트 산화막 두께 비에 대한 문턱전압 및 전도중심을 분석하기 위하여 포아송방정식을 이용하여 해석학적 전위분포를 구하였다. 이때 전하분포는 가우스분포함수를 이용하였다. 하단게이트 전압, 채널길이, 채널두께, 이온주입범위 및 분포편차를 파라미터로 하여 문턱전압 및 전도중심의 변화를 관찰한 결과, 문턱전압은 상하단 게이트 산화막 두께 비에 따라 큰 변화를 나타냈다. 특히 채널길이 및 채널두께의 절대값보다 비에 따라 문턱전압이 변하였으며 전도중심이 상단 게이트로 이동할 때 문턱전압은 증가하였다. 또한 분포편차보단 이온주입범위에 따라 문턱전압 및 전도중심이 크게 변화하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.23-35
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• 2006

본 논문에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 영상 내에 존재하는 사람의 얼굴 및 얼굴 특징점들을 자동으로 추출한 후, 추출된 정보를 이용하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어함으로써 현실감 있는 얼굴 애니메이션 처리가 가능한 새로운 방법을 제시한다. 입력 영상의 각 프레임으로부터 얼굴을 효과적으로 추출하기 위해 기존에 일반적으로 사용되는 색상 공간을 이용한 파라미터 검출 방법에 대변되는 새로운 비파라미터 검출 방법을 제시하였다. 기존의 파라미터 검출 방법은 일반적으로 얼굴의 피부 색상분포를 가우지언 형태로 표현하며 특히 주변조명의 변화 및 배경 영상 등에 민감하게 반응하므로 정화한 영역의 검출을 위한 부가적 작업을 필요로 한다. 이러한 문제점을 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 Hue와 Tint 색상 성분에 기반을 둔 새로운 스킨 색상 공간을 제시하고 모델의 분포특성을 직선 형식으로 표현하여 얼굴검출 시 발생되는 오류를 축소시킬 수 있었다. 또한, 검출된 얼굴 영역으로부터 정확한 얼굴특성 정보를 추출하기 위하여 각 특징영역에 대한 에지검색 결과와 얼굴의 비율 비를 적용하여 효과적으로 얼굴의 특징 영역을 검출하였다. 추출된 얼굴 특징점 변화 정보는 3차원 얼굴 모델의 실시간 표정 변화에 적용되며, 보다 실감 있는 얼굴 표정을 생성하기위하여 사람의 근육 정보와 근육의 움직이는 방법을 나타내는 Waters의 선형 근육 모델에 새로운 근육 정보들을 새롭게 추가함으로써 화장 적용하였다. 실험결과 제안된 방법을 이용하여 실시간으로 입력되는 대상의 얼굴표정을 3차원 얼굴 모델에 자연스럽게 표현할 수 있다.

• 한국광학회지
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• 제31권1호
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• pp.7-12
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• 2020

본 연구에서는 단일 모드 2 kW급 고출력 광섬유 증폭기에서 발생한 광섬유 용융 현상을 융착점 냉각 특성에 따라 실험적으로 분석한 결과를 소개한다. 레이저 출력에 따른 펌프 광 결합기와 주증폭기 이득 광섬유 사이의 융착점 온도를 레이저 출력에 따라 측정하였다. 융착점 온도는 레이저 출력 1.2 kW까지는 20℃에서 32℃까지 온도 상승 기울기 0.01℃/W로 증가율이 작았으나 1.2 kW 이후부터 온도 상승 기울기 0.08℃/W로 융착점 온도가 급격하게 증가하였고 1.96 kW 출력에서 동작 중 광섬유 용융 현상에 의해 광섬유 증폭기가 손상되었다. 손상된 펌프 광 결합기의 전송 광섬유 코어에는 광섬유 용융의 전형적인 탄환모양손상 형상이 나타났다. 이후 수냉식 냉각판을 적용하여 융착점 부위의 냉각 성능을 향상시킨 후 레이저 출력 특성 변화를 조사하였다. 최대 출력 2.05 kW에서 광섬유 융착점 온도는 35.8℃였고 레이저 출력에 따른 온도 상승 기울기는 0.007℃/W로서 급격한 증가 없이 일정하게 유지되었다. 광섬유 증폭기에서 광섬유 용융 현상은 발생하지 않았으며 최대 출력 2.05 kW에서 모드 불안정성 역시 발생하지 않았다. 최대 출력 2.05 kW까지 빔 프로파일은 안정적인 가우시안 형태였으며 빔 품질 1.3 이하를 유지하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권1호
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• pp.120-127
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• 2021

연구목적: 본 연구는 미분무 소화설비의 FDS모델링 수행에 있어 액적과 관련된 변수의 설정 변화가 살수밀도에 미치는 영향을 알아보았다. 연구방법: 미분무 노즐의 살수 현상을 FDS에서 해석할 경우 액적과 관련하여 설정할 수 있는 항목 중 초당액적수, 액적속도, 입경분포함수, 분사패턴형태의 값을 입력하여 분석된 결과를 검토하였다 연구결과: 분석결과에서, 초당미립자 수 설정은 일정 값 이상이 되면 유사한 바닥면의 살수밀도를 보여주었다. 액적속도는 낮아짐에 따라 중심부분의 살수밀도를 높이지만 0.15m 이상 떨어진 거리에서는 낮아짐을 알 수 있었다. 입경분포함수의 변화에 대한 분석에서, 𝛾값의 증가는 중심부분의 살수밀도의 증가를 가져오지만, 떨어진 위치에서의 값은 감소를 가져온다는 점을 알 수 있었다. 가우시안 분포를 적용한 결과에 비하여 균등분포를 적용하는 경우 중앙값은 극적으로 낮아지지만 인접위치에서의 값은 증가함을 보여준다. 결론: FDS의 액적특성에 관련된 변수들은 각각 바닥면의 살수밀도에 영향을 준다. 그러므로 화재 진압이나 냉각 등의 해석에 들어가기 전 신뢰성을 확보하기 위하여 입력변수에 대한 면밀한 검토가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.55-62
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• 2022

페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1295-1303
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• 2022

안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.