최근 산업의 발달과 함께 제품의 고정도화,다양화,생산성 향상등의 요구에 의해 연삭가공에 있어서도 고능률.고정도가공이 주목되고 있다. 특히 반도체산업,광산업 등에 넓게 응용되고 있는 광학소자 가공에서는 가공정도와 가공능률이 동시에 달성되는 것에 대한 요구가 많지만, 이러한 광학소자의 가공에 있어서 기존의 연마방법은 가공정도와 가공능률에 한계가 있었다. 그런데 연삭가공에서 고능률,고정도가공의 한가지 방법으로 "전해 인프로세스드레싱(Electrolytic In-Process Dressing;ELID)연삭법"이 개발되어 고강도 메탈본드숫돌에 의한 초경합금,세라믹재료등의 경취성재료를 고품위 가공하고 있다. ELID연석법이란 숫돌의 다이아몬드나 cBN등의 연삭입자를 결합하고 있는 금속결합재를 전기분해에 의해 적당량 제거하여 일반적인 연삭과 같이 연삭입자를 연속적으로 돌출시켜 가공이 유지되도록 하는 연삭방법이다. 본 연구는 ELID연삭기술을 이용하여 원통연삭에서 철갈재료 및 세라믹재료의 고능률.고정도 가공특성을 살펴보았다. 원통연삭에서의 주철파이바본드숫돌 및 코발트본드숫돌에 의한 ELID연삭과 비트리파이드본드숫돌에 의한 일반연삭과의 고능률 가공특성을 비교하였다.
이 연구는 향후 제5차 공무원연금체제를 개선하기 위한 실질적인 제안을 하는데 그 목적이 있다. 이 연구를 당위성, 실현성, 능률성 차원에서 공무원들을 대상으로 하여 인식을 조사하였고, Q방법론을 사용하였다. 당위성 차원에서는 공무원연금체제의 가치와 수단을 검토하였고, 실현성 차원에서는 공무원연금체제의 과정과 참여자, 능률성 차원에서는 공무원연금체제의 기여율, 지급률, 대체율 등을 분석하였다. 집행조직과 정책대상 집단의 순응과 수용이 확보되지 않은 상태에서 정책은 성공할 수 없다. 따라서 다가올 제5차 공무원연금개혁은 정책집행 집단이면서 동시에 정책대상 집단인 공무원의 사고를 3가지 차원에서 고려할 때 공무원연금정책이 성공적으로 이루어질 수 있을 것이다.
연구목적: 본 연구는 시대적 행정 패러다임이 공공부문의 화재 발생에 어떤 영향을 주었는지 찾으려는 목적으로 수행되었다. 연구방법: 이를 위해 신공공관리론에 대한 이론적 고찰을 하고, 보령화력발전소 화재 사고 사례의 원인을 신공공관리론적 가치의 한계를 이용하여 분석하였다. 연구결과: 이론적 고찰 결과, 신공공관리론의 가치 3가지(관리적 책임성, 능률성, 전문성)와 그에 따른 연구준거를 도출할 수 있었다. 사고 사례의 원인 분석 결과, 공공부문에서 신자유주의 시장화에 기반을 둔 능률성이 과도하게 강조되어 관리적 책임성과 전문성 고양에는 미흡했던 것으로 나타났다. 결론: 결론적으로 신공공관리론적 가치를 공공부문의 안전관리 부분에 과도하게 적용하는 한계가 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이 연구결과는 소방행정이론의 학술적 발전에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
시스템의 적응 제어함수를 산출하는 네트워크인 소뇌모델 선형조합 회로망을 이용한 학습제어 기법은 시스템에 영향을 주는 제어인자들의 불확실성 및 모델링의 결여에도 불구하고 오히려 안정한 실시간 제어의 구현을 가능하게 함으로써 대단한 관심을 불러 일으켜 왔다. 그러나, 센서로부터의 정보처리와 인식 그리고 복잡한 비선형 시스템의 제어에 적용하기에는 회로망 자체의 내재적 문제점들이 여전히 남아있다. 소뇌모델 선형조합 회로망을 기지 또는 미지의 시스템 모델에 효과적으로 적용하기 위해서는 네트워크에 영향을 주는 제어인자가 시스템에 미치는 영향을 분석하는 것이 필수적이다. 분할 블럭의 크기, 학습이득, 입력편이 그리고 입력변수들의 영역과 같은 네트 제어인자들은 시스템의 학습 능률 및 소요 기억용량의 크기에 중대한 영향을 미침에도 불구하고 충분히 조사되지 못한 실태이다. 물론 이들 제어인자들의 결정에는 학습 대상이 되는 시스템 함수의 형태와 적용 학습 알고리즘이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 학습 능률성에 미치는 이들 제어인자들의 상호영향도를 저자가 제안하였던 기본 학습 알고리즘에 의거하여 조사하였다. 분석적인 방법만으로 이러한 상호영향성을 조사하기는 매우 힘들거나 거의 불가능하다고 보아지기 때문에 학습 대상함수를 먼저 규정하여 다양한 컴퓨터 모의시험을 수행하였고 그 결과를 분석하였다. 컴퓨터 모의시험의 결과에 의하여 회로망의 시스템 적용시 고려할 설계 지침을 제시하였다.
최근, 제품의 다양화, 생산성향상 등의 요구에 의해 소성가공 분야인 압연가공에 있어서도 절삭가공에서와 같이 고능률, 고정도가공이 주목되고있다. 본 연구에서는 온라인 압연롤 그라인딩(On-line Roll Grinding :ORG)법에 전해인프로세스드레싱법(ELID)을 적용하여 압연롤의 경면가공을 수행하고 최종적으로 경면압연을 수행함을써 압연품의 고부가가치화를 이루고자 한다. 이를 위해 ELID법을 적용한 ORG를 제시하여 압연기에 설치하고 정압 연삭으로 압연롤의 경면가공을 실현하며, 압연시발생하는 흠집을 고능률로 제거하기 위한가공능률 평가를 중심 으로 검토하고자 한다.
선박의 능률과 관련되어 있는 요소들이 매우 다양할 뿐만 아니라 이들 요소들은 상호간에 긍적적 또는 부정적인 영향을 복합적으로 끼치고 있다. 따라서, 최근에는 이들 요소의 영향이 종합적으로 고려된 여러개 대안들의 능률을 정밀하게 측정하고 평가하여서 최선의 것을 선택할 수 있는 시스템을 개발하는 데에 관심이 모아져 있다. 이를 위해서 현대식 컴퓨터기술과 고도의 모듈방식이 연계된 '완전통합 설계시스템'의 필요성이 강조되고 있다.
지금까지 재현성이나 안정성이 문제가 되어온 경면 연삭이나 연성 모드 연삭도 ELID 연삭법의 개발에 따라 실용화되기 시작하고 있다. 부드러운 지석으로 피삭재 표면을 문지르듯이 가공한 기존의 다듬질 연삭은 예리하게 돌출된 미세한 지립에 의해 삭둑삭둑 잘리며 능률적으로 경면화되고 초정밀화 될 수 있는 신가공 기술로 변해 왔다. 또 절삭 가공의 이미지로 난가공재를 깎는 고능률 연삭도 실용 단계로 들어섰다. ELID 법의 본격적인 보급을 위해 관련된 제조업체의 협력으로 주변 기술의 정비가 진행되고 있지만 ELID 연삭 조건을 최적화하려면 작업 목적의 설정과 구성 요소의 선정을 좀더 명확하게 한 다음 적용할 기계 정밀도·성능, 기능과의 적합성을 검토할 필요가 있다.
본 연구는 지방행정구역의 개편의 일환으로 도시지역와 농촌지역이 통합을 이룬 도농복합 형태의 지역사회가 주민에게 제공하는 행정서비스가 주민 만족도 및 삶의 질의 제고에 얼마나 영향을 미치는가를 분석하기 위해 요인분석을 통하여 연구하였다. 전국 46개 도농통합시 중에서 1995년 1월 통합한 순천시, 광양시, 나주시 및 1998년 4월 자발적 통합을 이룬 여수시 등 전남지역 4개 도농복합 형태의 지역사회를 중심으로 주민들을 대상으로 경험적 조사를 통한 실증적 연구를 실시하였다. 본 연구의 대상은 도농통합 지역사회 주민 270명을 유효 표본으로 추출하여 설문을 실시하고 SPSSWIN 프로그램을 통하여 분석하였다. 요인분석 결과 지역사회 대주민 행정서비스의 만족도는 행정서비스의 형평성, 행정서비스의 대주민 대응성, 행정서비스의 능률성, 행정기관의 접근용이성이 중요한 요인으로 도출되었다.
고정 지립, 즉 지석으로 경면 가공한 새로운 연삭 가공법이 확립되면서 또한 초정밀한 운동 정밀도를 가진 기계 요소와의 결합에 따라 광학 부품이 나 전자 부품에 이용되는 기능성 재료를 고품위·고능률로 경면 가공하는 초정밀 연삭 기술로 계속 발전하고 있다. 유리 지립을 이용하는 연마 가공이 고정 지립화의 필요성이 요구되는 현실을 받아들이고, 새로운 연삭 기술은 가공 품위, 형상, 거칠기, 정밀도, 능률 등의 성능을 종합적으로 최적화하는 초정밀 연삭 기술로서 그 위치를 다지기 시작한 것으로 인식되고 있다. 이러한 기술의 하나로[ELID 연삭법]이 있는데, 본 기술은 최근 다양한 공업 생산에 실용화되기 시작하면서 많은 연구 개발 분야에서도 확립되기 시작했다. 본 고에서는 ELID 연삭법의 원리, 효과, 적용 그리고 장치와 응용에 대해 설명한다.
인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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