일련의 새로운 3-benzylidenemyosmine 유도체들의 구조 변화와 미국 바퀴벌래(Periplaneta. americana L.)의 nicotin acetylcholine 수용체 (nAChRs) 사이의 결합 친화력 상수에 관한 정량적인 구조와 활성과의 관계를 분자 홀로그램(H) QSAR 방법으로 검토하였다. 친화력 상수에 관하여 가장 양호한 HQSAR 모델은 분자조각 크기 5${\sim}$8 bin 조건에서 유도된 모델(IV-2)이었다. HQSAR 모델(VI-2)은 높은 예측성(q$^2$=0.507)과 상관성(r$^2_{nev.}$=0.944)에 근거하여 양호한 통계값들을 나타내었다. 그리고 HQSAR 기여도로부터 결합 친화력 상수는 분자내 anabaseine 고리에 의존적이었으며 결합 친화력성이 높은 화합물들이 최적화된 모델(VI-2)에 의하여 설계되었다.
본 논문에서는 천해에 적용 가능한 동적결합형 태풍 해일-조석-파랑 수치모델의 개발과 개발된 모델의 정확성을 검증하였다. 태풍 해일과 조석 수치모델은 POM (Princeton Ocean Model)을 기반으로 하였으며, 풍파 파랑 수치모델은 WAM (Wave Model)을 기반으로 천해에 적용할 수 있도록 수정하여 두 모델을 동적으로 결합하였다. 연속된 두 개의 논문 중에 첫 번째 논문인 본 논문에서는 해일과 조석을 수치 모의하는 해수유동 부분의 수치모의의 안정성과 정확성을 검증하였다. 수치모의의 안정성과 정확성 향상을 위하여 기존의 POM 모델의 난류 수치모델 부분과 연직속도 계산 알고리즘을 수정 보완하였다. 수정된 POM 모델의 정확성과 수치적 안정성 검증을 위하여 해석해와 실 해역에서 측정된 관측결과와 비교하였으며, 수정된 POM 모델이 기존의 POM 모델보다 수치계산의 안정성과 정확성이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 음성 모델을 기반으로 하는 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 특징 보상 기법은 병렬 결합된 혼합 모델 (PCMM)을 기반으로 한다. 기존의 PCMM 기반의 기법은 시간에 따라 변하는 잡음 환경을 반영하기 위하여 매 음성 입력마다 복잡한 과정의 혼합 모델 결합이 필요하다. 제안하는 기법에서는 다중의 혼합 모델을 보간하는 방법을 채용함으로써 시간에 따라 변하는 배경 잡음에 대응할 수 있다. 보다 신뢰성 있는 혼합 모델 생성을 위하여 데이터 유도 기반의 방법을 도입하고, 실시간 처리를 위하여 프레임에 동기화된 환경 사후 확률 예측 과정을 제안한다. 다중 모델로 인한 연산량 증가를 막기 위하여 혼합 모델을 공유하는 기법을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 사이에 통계학적으로 유사한 요소들을 선택하여 공유에 필요한 공통 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 모의 환경과 실제 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 가져오고 연산량 감소에 효과적임을 확인한다.
본 논문에서는 결합부의 강성도를 나타내기 위해 그동안 사용되어 오던 기존의 스프링 모델을 사용하는 대신 등가빔 조인트 모델을 차체의 유한요소모델에 적용하여 보았으며 차체의 기본 진동 모드 해석을 통해 그 타당성을 검증하여 보았다. 특히 본 연구를 통해 차체 설계시 특정 결합부 강성도를 효율적으로 결정할 수 있는 방법의 개발이 가능해졌으며 그 방법의 개발을 위해 현재 계속 연구가 진행되고 있음을 밝힌다.
현재 대부분의 컴포넌트 기반 개발 환경 들이 특정 형태 컴포넌트와 이를 위한 프레임웍 기능 제공을 위주로 하는데 대하여, 좀 더 효과적인 컴포넌트 기반 개발 환경의 구축을 위해서는 재귀적 컴포넌트 결합 및 다양한 결합형태의 지원, 그리고 다중 티어 아키텍쳐를 지원할 수 있는 방안의 필요성이 제기되고 있다. 이의 해결 방안의 하나로 본 논문에서는 재귀적 컴포넌트 결합을 지원할 수 있으며, 컴포넌트간 상호 동작 조건을 기술할 수 있도록 확장된 컴포넌트 결합 명세의 기술 방안 및 이를 이용한 컴포넌트 결합 모델을 제안하였다. 제안된 결합 명세서는 기존의 컴포넌트 기술 방법들에서 지적되고 있는 컨트랙트로서의 부족한 기능을 보완하고 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 컴포넌트간 결합을 일관된 형태로 지원 함으로써 다중 티어(Multi-Tier) 개념을 지원하는 컴포넌트 아키텍쳐의 구현 및 이를 위한 컴포넌트 결합 도구의 구현에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 비선형 상호 결합 시스템의 출력 궤환 제어기 설계에 대해서 연구한다. 먼저 퍼지 모델 기법을 이용하여 비선형 상호 연결된 시스템을 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델로 모델링한다. 그 각각의 하위 시스템에 대한 출력 궤한 제어기를 동적 병렬 분산 보상 (DPDC) 기법을 이용하여 퍼지 출력 궤환 제어기로 설계한다. 하위 시스템들의 평형점이 안정화 되는 선형 행렬 부등식 (LMI)를 구하고, 그 부등식을 만족하는 값들로부터 하위 시스템의 제어기 이득을 구한다.
유체 모델을 기반으로 하는 국내의 유도 결합 플라즈마원의 시뮬레이터 개발 현황을 정리하였다. 전체 시뮬레이터를 구성하는 각 부분으로서, 전자 가열, 하전 입자 및 중성종 수송, sheath를 포함한 표면 반응, 그리고 GUI (Graphic User Interface) 및 전후처리기 등의 순으로 설명되었다. 현재까지 시뮬레이터에 구현된 화학 반응 데이터와 swarm 데이터도 정리하여 보았고, 앞으로의 개발 방향을 전망하여 보았다.
베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 제어 구조의 표준으로 떠오르고 있는 OPC와 마이크로소프트사의 분산형 보안 서비스 개념(하부구조 서비스, 응용프로그램 지원 서비스)들을 사용하여 다양한 사용자에 대해서 차별화된 권한 구조를 제공할 수 있는 멀티 프로세스 컨트롤&모니터링 모델을 제안한다. 멀티 프로세스 컨트롤&모니터링 모델은 3-계층 구조(리소스, 로직, 그리고 프레젠테이션 계층)와 컴포넌트 개념을 기반으로 디자인하였기 때문에 엔터프라이즈 어플리케이션이 가지는 다양한 이점을 가질 수 있다. 리소스 계층은 다양한 OPC 기반 제어서버 시스템에서 제공하는 실시간 데이터(액세스 포인터 데이터) 및 저장 데이터들과 쉽고 유연하게 결합할 수 있으며, 로직 계층은 리소스 계층에서 제공하는 리소스들(실시간 및 저장 데이터)에 대한 보안 설정을 제공하고 실제, 가공, 가상 데이터 제공 및 생성하는 역할을 제공한다. 프레젠테이션 계층은 XML 기술을 사용하여 컨텐츠와 뷰를 분리하고 접속 기기들의 타입에 맞는 뷰를 동적으로 결합하여 제공함으로써 다양한 타입의 모니터링 기기들과 유연하게 결합하고 통합할 수 있는 이점을 갖는다.
최근 개발된 수치해석 알고리즘 및 RF sheath 모델을 적용하여 반도체 식각 공정용 공간 평균 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 시뮬레이터는 전자가열 모듈, 수송 모듈, 그리고 RF sheath 모듈로 구성된다. 유도결합 플라즈마원에 대한 전자가열모듈은 비충돌 과정인 anomalous skin effect가 포함된 Yoon의 모델을 적용하였고, 축전결합 플라즈마원에 대해서는 RF sheath 모델을 수치적으로 풀어 흡수된 파워를 결정하고 수송 모듈과 일관성을 잃지 않게 결합되었다. RF sheath 모듈에서는 Dai의 collisonless sheath 모듈을 적용하였고 RF 펄싱이 적용될 수 있도록 확장하였다. 특히, 식각 공정에 사용되는 fluorocarbon 플라즈마에 대한 데이터베이스를 개발하였고, 또한 진단 데이터와의 비교를 통해 데이터베이스를 최적화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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