한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식의 두 갈래로 연구되어 왔으며 현재 가장 높은 성능을 보이고 있는 그래프 기반 파서인 Biaffine 어텐션 모델은 입력 시퀀스를 다층의 LSTM을 통해 인코딩 한 후 각각 별도의 MLP를 적용하여 의존소와 지배소에 대한 표상을 얻고 이를 Biaffine 어텐션을 통해 모든 의존소에 대한 지배소의 점수를 얻는 모델이다. 위의 Biaffine 어텐션 모델은 별도의 High-Order 정보를 활용하지 않는 first-order 파싱 모델이며 학습과정에서 어떠한 트리 관련 손실을 얻지 않는다. 본 연구에서는 같은 부모를 공유하는 형제 노드에 대한 점수를 모델링하고 정답 트리에 대한 조건부 확률을 모델링 하는 Second-Order TreeCRF 모델을 한국어 의존 파싱에 적용하여 실험 결과를 보인다.
운주사 원형다층석탑의 주요 구성암석은 암편질응회암과 유문암질 각력응회암으로 담녹색 및 회색을 띠며 원마도가 불량한 암편을 함유하고 있다. 암편질응회암은 유리질 기질과 은미정질의 장석과 석영이 보이고 미정질 결정들이 나타난다. 유문암질 각력응회암에서는 장석 및 불투명 광물로 이루어진 기질에 석영과 장석이 반정으로 관찰된다. 석탑의 모든 부재에는 먼지, 박리박락, 공동, 탈락, 균열이 발달되어 있으며, 적외선 열화상 촬영 결과 부분적으로 내부 공극이 상당히 진행되어 박리를 유발하고 있는 상태이다. 또한 서측과 북측의 3층 이상 옥개석 상부에서는 회색, 녹색, 황갈색 등의 다양한 지의류 및 선태류들이 높은 점유율을 보인다. 기단부와 옥개석에는 산화망간, 산화철 및 수산화철 등의 무기오염물에 의한 변색이 나타난다. 석탑 부재의 화학적 풍화지수(CIA)와 풍화잠재지수(WPI)를 산출한 결과, 각각 55.69, 1.12로 상당히 풍화가 진행되었으며 초음파속도는 평균 2,892m/s, 풍화도지수와 일축압축강도는 각각 0.4k, $1,096kg/cm^3$로 암석의 강도와 내구성이 약화된 상태이다.
본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이와 같은 이유로 본 논문에서는 유도 전동기의 고장을 조기에 검출하고 진단하기 위해 에너지 (short-time energy)와 특이치 분해와 이산 코사인 변환과 특이치 분해를 이용한 특징 벡터 추출 방법을 제안하였고, 이를 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신의 입력으로 이용하여 유도 전동기의 고장을 유형별로 분류하였다. 하지만 본 논문에서는 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신을 분류기로 사용함에 있어 역 전파 신경 회로망은 신경망을 구성하는 입력 뉴런 수, 은닉 뉴런 수, 학습 알고리즘에 의해 분류 성능이 달라지며, 다층 서포트 벡터 머신은 커널 함수로 사용한 가우시안 방사 기저 함수의 표준 편차 값에 따라 분류 성능이 달라지는 점을 고려하여 여러 가지 조건하에서의 실험을 통해 높은 분류 성능을 보이는 설정 방법을 제시하였다.
통신의 흐름은 빠르게 변하고 있으며, 최근에는 스마트 안경과 스마트 시계와 같은 인간의 삶을 윤택하게 하는 다채로운 웨어러블(Wearable) 기기들이 출현하고 있다. 웨어러블 기기에는 필수적으로 통신을 지원하는 안테나가 설치되어야 한다. 본 논문은 스마트 안경에 적용할 수 있으며 투명한 소재로 제작하여 광 투과성이 우수한 특성을 지닌 웨어러블 안테나에 관하여 연구한 논문이다. 투명한 안테나는 차기 웨어러블 기기인 스마트 유리에도 적용이 가능하며, 투명한 장점을 활용하여 시야를 가리지 않으면서 통신을 지원할 수 있는 장점이 있다. IZTO/Ag/IZTO(IAI) 다층구조의 투명전극 박막은 단일구조의 박막보다 전기전도도가 높으며 광 투과성이 우수하다. 이러한 다층구조의 투명전극 박막을 활용하여 제작한 안테나는 우수한 전기전도도로 인하여 안테나로 활용이 가능하다. 본 논문에서는 다층구조의 투명전극 박막을 활용하여 투명한 소자가 적용 가능한 깨끗한 안경렌즈에 부착하여 안테나의 성능을 측정하였다. 안테나는 여러 기판 위에 올려진 것을 가정하여 시뮬레이션 되었으며, 안테나의 폭과 길이를 적절히 활용하여 안테나의 임피던스를 매칭하였다. 제작한 안테나의 전기전도도와 투명도는 각각 홀 효과 측정기(HMS-3000)과 광 투과율 측정기(UV-Spectrometer)로 측정하였으며, 안테나의 성능을 비교하기 위하여 은(Ag)을 40 nm 두께로 증착한 안테나를 대조군으로 사용하었다. 제작한 안테나는 일반 웨어러블 안경에서 지원하는 Wi-fi 통신 대역인 주파수 2.4~2.5GHz 범위에서 사용가능하며, 최대 이득 2.89 dBi, 효율 34%의 성능을 보인다.
2주에서 2개월까지 선행기간을 가지는 계절내-계절(Subseasonal-to-Seasonal, S2S) 예측결과는 산업전반에 걸쳐 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있으나, 일기예보나 중장기 예보대비 낮은 예측성으로 인하여 현재까지 활용성이 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 기계학습 기법중 비선형회귀 분야에서 좋은 결과를 보여주는 다층퍼셉트론 기법을 이용하여 S2S 예측자료의 후처리를 통한 국내 영역에서의 강수예측성 향상에 관한 연구를 수행하였다. 후처리 모형의 학습을 위한 입력자료로는 ECMWF의 S2S 과거예측(Hindcast) 정보를 이용하였으며 양분예보기법에 기반하여 학습된 다층퍼셉트론 모델을 이용한 후처리 결과와의 비교 분석이 수행되었다. 비교분석 결과 편차도(Bias score)는 평균 59.7% 감소하였고, 정확도(Accuracy)는 124.3% 증가하였으며, 임계성공지수(Critical Success Index)는 88.5% 향상된 것으로 분석되었다. 탐지확률(Probability of detection)의 경우 원자료 대비 평균 9.5% 감소하였으나 이는 ECMWF의 예측모델이 강수의 발생일을 과도하게 예측하였기 때문인 것으로 분석되었다. 본 연구 수행 결과 비록 ECMWF의 S2S 예측자료의 예측성이 낮더라도 후처리를 통해 예측성을 향상 시킬 수 있음을 확인하였으며, 본 연구 결과는 향후 수자원과 농업 분야에서 S2S 자료의 활용성을 높이는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
원형수직터널에 작용하는 토압은 아칭효과로 인해 2차원 일반 흙막이벽에 작용하는 토압보다 작으므로 원형수직터널 설계 시 벽체에 작용하는 실질적인 토압의 예측이 필요하다. 본 논문은 두 개의 연속된 논문(Companion papers)의 두번째로서 원형수직터널 설계 시 건조한 사질토뿐만 아니라 c-$\phi$ 지반과 다층지반에서 적용 가능하도록 새롭게 제안된 토압식(김도훈 등, 2009)을 증명하기 위해 대형 모형실험을 수행하였다. 고안된 모형실험 장비는 단계별 굴착이 가능하도록 제작 벽체의 반경을 변화시켜가며 실험을 수행하였다. 또한 강사 방법으로 지반을 조성하기 전 건조한 시료에 물을 첨가하고 불포화사질토를 형성시켜 겉보기 점착력을 발현시킴으로써 c-$\phi$ 지반과 다층지반에서 실험을 진행하였다. 실험 결과로서, 단계별 굴착을 모사하였을 때, 아칭효과에 의해 굴착된 지반에서 굴착되지 않은 지반으로 하중이 전이가 일어나는 확인할 수 있었다. 또한, 동시에 굴착했을 때의 토압은 예측한 값에 비해 상당히 작게 나타났지만, 단계별로 굴착했을 때의 최종 토압은 동시 굴착 시의 토압에 비해 크게 나타나며 새롭게 제안된 토압식과 잘 일치하였고 c-$\phi$ 지반과 다층지반에서 수행한 실험의 결과도 겉보기 점착력의 효과로 인해 토압의 감소를 보이며 이론적인 값과 잘 일치하는 것으로 나타났다.
온도 변화에 의하여 로드셀이나 스트레인 게이지의 결과값이 변하기 때문에 로드셀이나 전기저항식 변형율계를 이용하는 기계적 장치는 주변 온도의 변화에 의하여 영향을 받는다. 본 연구에서는 기존의 전기저항식 변형율계 타입의 콘이 가지는 문제점과 한계를 극복하고 관입과 동시에 연속적으로 온도보상이 가능한 직경 1~7mm의 초소형 광섬유 마이크로콘을 개발하였다. 광섬유는 머리카락 굵기의 작은 직경을 가지고 있어 원하는 크기의 센서를 구성할 수 있고 전기적 신호인 전압을 측정하는 것이 아니라 빛의 파장변화를 감지하여 변형율로 변환하게 되므로 주변 조건에 의한 간섭 영향이 거의 없다. 개발된 콘의 온도보상 효과를 검증하기 위해 외력이 없는 상태에서 콘 주변의 온도를 변화시키는 온도시험을 실시하였다. 주변 온도에 따라 측정전압이 변화되는 전기저항식 변형률계 콘과는 달리 광섬유 센서를 적용한 콘은 일정한 값을 유지하는 것으로 나타났으며 관입과 동시에 지중의 온도변화를 연속적으로 확인할 수 있었다. 또한, 다층지반 콘관입시험에서는 관입되는 동안 교란영역이 적고 분해능이 뛰어나 선단지지력의 변화만으로도 다층지반의 경계를 명확하게 탐지할 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 광섬유 센서를 이용한 초소형 마이크로콘으로 다층지반을 효과적으로 탐지할 수 있으며 지중의 온도 영향이 고려된 순수한 선단저항력을 획득할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 단위 방사 소자의 이득을 증가시키기 위한 성형 빔 안테나에 관한 것이다. 제안하는 안테나 구조는 크게 여기 소자와 다층 원형 도체 배열 구조로 구성된다. 광대역에 걸쳐 전자파 전력이 다층 원형 도체 배열로 방사하기 위한 여기 소자로 스택 마이크로스트립 패치 소자가 사용되었으며, 고이득 빔 성형을 위한 지향 소자의 역할을 담당하는 다층 원형 도체 배열 소자들은 여기 소자 위에 주기적으로 유한하게 적층되었다. 제안하는 안테나가 고이득 특성을 얻기 위해서는 여기 소자와 다층 원형 도체 배열 소자들 간의 효율적인 전력 결합이 이루어져야 하며, 이를 위해 주어진 설계 규격에 따라 여기 소자 및 다층 원형 도체 배열 소자들의 설계 변수들은 함께 최적화되어야 한다. 본 연구에서는 고이득 성형 빔 안테나는 $9.6{\sim}10.4\;GHz$ 주파수 대역 및 선형 편파 조건하에서 최적화 설계되었으며, 또한 안테나의 다층 원형 도체 배열 소자들을 구현하는 2가지 방법 즉, 얇은 유전체 필름을 이용하는 방법과 유전체 폼을 이용하는 방법들도 제안되었다. 특히, 유전체 필름을 이용하는 안테나에 대해서는 컴퓨터 시뮬레이션 과정을 통해, 원형 도체 배열 소자들의 적층 수에 따른 안테나의 전기적인 성능 변화들을 보여주었다. 유전체 필름(Type 1)과 유전체 폼(Type 2)을 이용한 2종류의 안테나 시제품들을 제작하였으며, 얇은 유전체 필름을 이용한 안테나 시제품에 대해선 시뮬레이션 된 전기적 성능 결과와 비교를 위해 원형 도체 배열 적층 수에 따른 안테나의 전기적인 성능 변화들을 실험하였다. 측정된 이득 성능은 시뮬레이션 이득 성능과 거의 유사한 결과를 보여주었으며, 원형 도체 적층 수에 따라 안테나 이득 변화는 주기성을 보였다. 10 GHz 중심 주파수에서 측정된 Type 1 안테나의 전기적 성능은 원형 도체 배열을 10개 적층(disk10)하였을 때, 15.65 dBi의 최대 안테나 이득과 11.4 dB 이상의 입력 반사 손실 성능을 보여 주었으며, 다층 원형 도체 배열 구조에 의해 약 5 dB의 이득 향상 효과를 얻을 수 있었다. 또한, 원형 도체를 12개 적층하였을 때, 외곽 유전체 링 효과에 의해 Type 1 안테나는 Type 2 안테나보다 상대적으로 약 1.35 dB 만큼 이득이 더 높았으며, 각 안테나의 3 dB 빔 폭은 각각 약 $28^{\circ}$와 $36^{\circ}$로 측정되었다.
자기 유도 헤드용 FeN 박막을 RF diode reactive 스퍼터 방법으로 Corning 7059 유리 기판 위에 증착하여 그 자기적 특성을 측정하였다. FeN 박막의 자기적 특성은 박막 두께, 가스 압력, 스퍼터 파워, $N_{2}$와 Ar의 유량비에 큰 영향을 받았다. 스퍼터 파워 800 W, 가스 압력 3 mT, 질소와 아르곤의 유량비 6.6 : 100, 단층 박막의 두께를 $1,000\;{\AA}$에서 $6,000\;{\AA}$으로 변화시키며 보자력의 변화를 측정 하였다. 두께가 $30\;{\AA}$인 $SiO_{2}$ 층을 사이층으로 하여 전체 박막 두께를 $6,000\;{\AA}$으로 고정하고 7층까지 증착한 시편의 보자력과 포화 자화값을 측정하였다. 단층 박막 두께에 따른 자화용이 방향의 보자력은 두께가 증가할수록 감소하였으며 $3,000\;{\AA}$ 이상에서는 거의 변화가 없었다. FeN 다층 박막의 경우 층수가 증가함에 따라 보자력은 감소하였다. X 선 회절 선폭으로 부터 결정립의 크기를 계산한 결과 층수가 증가할수록 결정립의 크기가 $200\;{\AA}$에서 $120\;{\AA}$으로 점차 감소하였다. 최소 보자 력은 4층 박막에서 자화 곤란 방향으로 0.4 Oe을 얻었다. 투자율 측정 결과 최대 상대 투자율은 2,900이었으며, 이들 박막의 차단 주파수는 100 MHz 이상이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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