헴트(HEMT) 소자의 순수 해석적 DC모델이 2차원 전하제어 시뮬레이션 결과[4]에 기초하여 제작되었다. 이 모델에서는 2-DEG 채널의 전자 운송 역학에 확산 효과를 추가하였다. 이 확산효과는 기존 1차원 DC모델에서 사용하는 전자 이동도 및 문턱전압을 증가시키는 효과를 가졌음을 보였다. 또한 2-DEG 농도분포함수를 piecewise 선형화하여 HEMT 소자의 subthreshold 특성의 해석적 모델을 추가하였고, 따라서 2-DEG의 채널 두께 및 게이트 용량을 게이트 전압의 함수로 나타내었다. I-V curve의 전류포화영역에서의 기울기를 모델하는데는 gate 밑의 전자포화채널 지역에서의 전자채널두께와 채널길이 변조현상을 함께 고려하였다. Troffimenkoff형의 전장의존 전자이동도를 사용하여 I-V곡선의 포화현상을 모델하였다. 또한 기존 1차원 모델에서 감안되지 않은 2차원 효과가 실제 전류특성곡선에서 매우 중요한 역할을 하며, 이 효과가 효과적으로 1개의 보정상수f로 보상됨을 보였고, 물리적으로 이 상수가 채널 GCA 지역과 채널포화지역 사이에 형성되는 채널천이지역의 전자농도와 관계됨을 보였다.
Evaluation of elliptic blending turbulence model (EBM) together with the two-layer model, shear stress transport (SST) model and elliptic relaxation model (V2-F) is performed for a better prediction of thermal stratification in an upper plenum of a liquid metal reactor by applying them to the experiment conducted at JNC. The algebraic flux model is used for treating the turbulent heat flux. There exist much differences between turbulence models in predicting the temporal variation of temperature. The V2-F model and the EBM better predict the steep gradient of temperature at the interface of thermal stratification, and the V2-F model and EBM predict properly the oscillation of temperature. The two-layer model and SST model fail to predict the temporal oscillation of temperature.
LiF:Mg, Cu, Na, Si TL 물질의 열자극발광을 온도대 파장대 발광강도의 3차원으로 측정하여 분석하였다. 온도대 발광강도곡선(glow curve)은 각 온도에서 파장별 발광강도데이터를 적분하여 구성하였고, 이를 분석하여 트랩에 관계되는 여러가지 파라미터들을 결정하였다. 발광곡선의 분석은 일반차 모델의 TL 강도 표현식을 기본함수로 하여 컴퓨터화된 발광곡선 분해(Computerized Glow Curve Deconvolution: CGCD)기법을 이용하였고, 그 결과 LiF:Mg, Cu, Na, Si TL 물질의 열자극발광곡선은 정점온도 333 K, 374 K 426 K, 466 K, 483 K 그리고 516 K를 갖는 6개의 개별적인 발광곡선들로 구성되어 있음을 확인하였다. 주 피크(main peak)인 456 K 발광곡선에 대하여 활성화에너지는 2.06 eV, 발광차수는 1.05로 밝혀졌다. 발광스펙트럼 분석결과 LiF:Mg, Cu, Na, Si TL 물질은 3개의 재결합준위 1.80 eV, 2.88 eV 그리고 3.27 eV를 가지는 것으로 판명되었다. 이 중 약 2.88 eV 준위가 지배적이고 다음으로 3.27eV 준위에서 발광이 일어나며 1.80 eV 준위는 극히 미약하나 분명한 존재를 확인하였다.
전장상황의 변화와 첨단정보통신기술의 발전에 따라 과학화된 훈련체계인 LVC 훈련체계가 주목을 받고 있다. 대한민국 공군은 전투기 시뮬레이터를 중심으로 공중전투기동장비(ACMI), 워게임모델을 가상의 합성전장환경에 구현하여 실전적이고 과학적인 훈련이 가능한 LVC 훈련체계를 구축하고자 한다. 본 논문에서는 공군의 Virtual 체계인 전투기 시뮬레이터와 Constructive 체계인 전구급 연습용 모델의 V-C 연동시험 수행결과에 대해 다루고자 한다. 기종별로 각각 상이한 연동방식을 갖춘 F-15K, KF-16, FA-50 전투기 시뮬레이터를 표준 연동방식으로 변환하였으며, 합성 전장환경 모의 도구를 활용하여 3개 기종의 전투기 시뮬레이터가 상호 연동이 가능한 환경을 구축하였다. 그리고 공군의 연습용 모델인 창공모델도 표준 연동방식으로 변환하였으며, 연동 최적화를 위해 SW 일부를 수정하였다. 이를 통해 공군의 전투기 시뮬레이터와 워게임 모델이 연동이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 공군 LVC 훈련체계 개념연구 및 체계개발 간에 유의미하게 참조할 만한 근거가 될 것임을 기대한다.
지진기록의 수평성분 S파 푸리에스펙트럼을 이용한 추계학적 지진동모델(stochastic point-source ground-motion model; Boore, 2003) 파라미터 역산결과를 기반으로 지진공학적으로 활용될 수 있는 지진관측소 분류를 시도하였다. 추계학적 지진동모델에서 부지효과는 고주파감쇠상수인 $K_0$ (Anderson and Hough, 1984)와 지층의 탄성임피던스의 차이에 의해 발생하는 부지증폭함수(A(f))의 조합으로 표현된다. 본 연구에서는 A(f)를 지진파 스펙트럼의 수평/수직성분비(H/V)와, 이를 초기값으로 하여 얻어진 역산결과에 의한 관측소별 로그오차평균을 합산하여 계산하였다. 지진관측소는 $1{\sim}10$ Hz 범위의 부지증폭함수의 상용로그 최대값($logA_{1-10}^{max}$(f))에 의해 다섯 등급(A: $logA_{1-10}^{max}$(f) < 0.2, B: 0.2 $\leq$$logA_{1-10}^{max}$(f) < 0.4, C: 0.4 $\leq$$logA_{1-10}^{max}$(f) < 0.6, D: 0.6 $\leq$ log < 0.8, E: 0.8 $\leq$$logA_{1-10}^{max}$(f))으로 분류하였다. 분류된 진관측소의 평균적인 부지증폭함수는 A에서 E 등급으로 변함에 따라 지반의 고유진동수가 저주파로 이동하는 의미 있는 결과를 나타내었으며, 최근에 설치장소를 이전한 기상청 일부 관측소에 대해 이설 전후의 등급변화 및 최근 발생한 중규모 지진관측자료와 지진동 거리감쇠식과의 비교분석을 통해 관측소 분류결과의 타당성을 입증할 수 있었다.
본 연구는 기체연료레벨 값에 대한 정밀도를 측정하기 위하여 초음파의 음향매칭에 관한 실험적인 분석을 수행한 것이다. 연구 모델은 송신과 수신에너지를 결정시키는 세라믹 어세이 (Ceramic Assay)의 구성요소에 의하여 설계되었다. 실험 장치로는 12V-DC 전원공급장치, Control T1 Board, 오실로스코프 (DSO1072B), 초음파 프로브 그리고 패턴테이블 (Pattern T)able이 사용되었다. 불감지영역에 대한 분석결과 최대피크지점인 2.9V의 시작점을 기준으로 D (0.180m) < E (0.184m) < B (0.204m) < A (0.234m) < F (0.244m) < C (0.247m) 모델 순으로 점차적으로 불감지폭이 증가되는 특성을 확인할 수 있었다. 실험결과로부터 매칭레이어 (Matching Layer)의 치수가 Ø21*3+2t로 설계된 모델에서 가장 우수한 지향성 에너지를 생성할 수 있었다.
전자빔여기 XeF$(C\rightarrowA$ 엑시며 레이저의 상준위 B-와 C-상태에 대하여 충동혼합 운동과정을 포함하는 모델을 컴퓨터 시뮬레이션하여 이의 출력특성을 해석하였다 $XeF^*(B)$ 의 수밀도에 관련되는 $XeF^*(C)$의 형성에 대하여 레이저 에너지를 실험치와 비교하였다. 이 결과는 70ns[FWHM]의 전자빔(800kV, 21kA)을 사용한 대기압 매질에서 매우 좋은 일치$(28.5 mJ\pm5%)$를 보였고, $Xe/F_2/Ar=5.26/0.49/94.28%$의 최적화된 가스혼합비를 확인하였다. 또한 시뮬레이션으로 $XeF^*(C)$의 형성경로, $XeF^*(C)$의 완화경로, 청록색 파장대역의 흡수경로에 대한 $F_2$ 할로겐 도우너 및 Xe 압력의 함수관계를 조사하였다.
Evaluation of the elliptic blending turbulence model (EBM) together with the two-layer model, shear stress transport (SST) model and elliptic relaxation model (V2-F) is performed for a better prediction of natural convection and thermal stratification. For a natural convection problem the models are applied to the prediction of a natural convection in a rectangular cavity and the computed results are compared with the experimental data. It is shown that the elliptic blending model predicts as good as or better than the existing second moment differential stress and flux model for the mean velocity and turbulent quantities. For thermal stratification problem the models are applied to the thermal stratification in the upper plenum of liquid metal reactor. In this analysis there exist much differences between the turbulence models in predicting the temporal variation of temperature. The V2-F model and EBM better predict the steep gradient of temperature at the interface of thermal stratification, and the V2-F model and EBM predict properly the oscillation of temperature. The two-layer model and SST model fail to predict the temporal oscillation of temperature.
상용 PET사이클로트론의 기술적인 변화는 PET의 수요와 밀접한 관계가 있다. PET활용이 일반화 되어 미국을 중심으로 PET의 수요가 급증하게 됨에 따라 사이클로트론의 수요도 증가 하였다. 기존의 사이클로트론은 크기와 무게로 병원에 설치에 공간과 전원 공급 등 여러 문제가 있어 각 사이클로트론 제작사들은 새로운 모델을 출시하게 되었다. 새로운 모델의 특징은 다음과 같다. 첫째 기존의 모델이 양성자와 중양자 등의 2가지 이온을 인출 하였으나 시스템의 복잡성 등의 문제와 양성자로 O-15 생산이 가능하여 양성자 빔만을 인출 하거나 중양자는 선택 사양으로 전환 하였다. 둘째 기존 모델의 경우 양성자의 빔 에너지는 약 16 MeV 이상 가속 시킬 수 있으나 신 모델은 13 MeV 이내로 대폭 낮추어 PET 용 Rl생산에 최적화하였다. 셋째 전자석, RF 장치등의 최적화를 이룩하여 전력소모를 대폭 개선하였으며 외양도 대폭 작아져 무게를 20톤 이내로 대폭 낮추었다. 넷째 새로운 모델 사이클로트론들은 자체 차폐기능이 일반화 되었으나 IBA제품이나 삼영유니텍 제품은 사용자의 견지에 따라 선택 사양이 가능하다.
최근 위성영상, 항공사진 등의 해상도가 향상됨에 따라 고해상도 원격탐사 자료를 이용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 국토 전역의 건물객체 추출은 수치지도 레이어 및 주제도 작성에 필수적이기 때문에 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 딥러닝의 영상처리 기법 중 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 모델인 SegNet, U-Net, FC-DenseNet, HRNetV2를 이용하여 건물객체 추출 모델을 생성하고, 이에 따른 모델의 평가를 수행하였다. 학습자료는 다양한 건물들로 이루어진 영상을 이용하여 생성하였고, 평가는 세 지역에 나누어서 진행하였다. 먼저 학습자료와 인접한 지역을 통해 모델의 성능을 평가하였고, 이후 학습자료와 상이한 지역을 통해 모델의 적용성을 평가하였다. 그 결과 HRNetV2 모델이 건물객체 추출의 성능과 적용성 면에서 가장 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해 수치지도 내 건물레이어 생성 및 수정의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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