본 연구는 대공위협에 대한 생존성 향상을 위한 다층 대공방어 체계의 최적 투자 계획 모델을 고려한다. 최적화 모델 수립을 위해 다층 대공방어 체계를 네트워크 모델로 표현하고, 가용 예산이 제한되어 있는 상황 하에서 대응실패 확률을 최소화하기 위해 각 방어무기에 대하여 투자여부를 결정하는 모델과 연속적인 투자가 가능한 모델을 각각 제시한다. 비선형 형태의 목적함수를 로그함수를 통해 선형화하였으며, 제시된 최종 모델의 해법으로서 동적계획법 알고리즘과 선형계획법을 제안한다. 가상의 다층 대공 방어 상황을 설정한 후, 두 가지의 최적화 모델에 대한 최적해를 도출하고 그 결과를 분석하였다. 이는 다층 대공방어 체계의 신뢰도 향상을 위한 효과적인 투자 계획 수립의 필요성 및 접근방법을 제시한다.
변형률 쐐기모델은 지반의 변형과 말뚝의 복합적인 상호거동을 반영하는 효과적인 횡방향 지지력 산정방법이며, 국내에서도 근래에 들어 실무에서 그 적용성이 점차 증가하고 있다. 특히 다층지반에서의 변형률 쐐기모델은 아직까지 국내에서 검증된 바가 없어, 다층지반에서 횡방향 하중을 받는 말뚝의 거동을 변형률 쐐기모델로 이해하기 위해서는 충분한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 다층 지반에서도 변형률 쐐기모델이 지반과 말뚝의 복합거동을 모사할 수 있는 유효한 모델인지 확인하기 위하여 모형실험과 수치해석기법으로 그 적용성을 확인해 보았다. 모형말뚝을 이용하여 직접 횡방향 하중을 재하시킴으로써 말뚝의 거동특성을 평가하고, 주면 마찰저항력의 크기로 지반의 변형률을 평가하여 지반의 수동쐐기를 도출하면서 지층의 강성에 따른 수동쐐기의 상태변화를 확인함으로써 다층지반에서의 적용성을 확인하였다. 아울러 수치해석 기법을 이용하여 모형실험을 검증함으로써 모형실험의 신뢰성을 검증하여 변형률 쐐기모델의 적용성을 검증하였다.
최근 현대인의 식습관 및 고령화로 인해 당뇨병 환자의 수가 연간 증가하고 있다. 따라서 현재는 아직 당뇨병이 발생하지 않았더라도 미래에 발생할 가능성 예측의 중요성이 커지고 있다. 기존의 당뇨병 발생 여부 진단 연구는 회귀 분석과 같은 단일 모델을 사용하여 수행된다. 그러나 당뇨병에 영향을 미치는 변수들은 복잡하게 얽혀있어 단일 모델만으로는 패턴을 충분히 학습하기 어렵다. 본 논문에서는 데이터에 적합하게 자동으로 다층 스태킹 앙상블 모델을 구성하는 알고리즘을 이용한 다층 스태킹 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 성능이 높은 모델들을 기준으로 층을 쌓으며 모델을 구성하며 실험 결과 다른 자동 기계학습 라이브러리와 비교해 F1 score 기준으로 최대 12.89%p의 성능 향상을 보였다.
2원동시 RF magnetron 방법을 이용하여 조건별(sputtering gas압력, buffer충 유무 및 etching여부 등)로 제작된 Pt/co 인공격자 다층막 ([$Pt10.7\AA/Co2.8{\AA}{\times}{12}$])의 구조정보에 대하여 알아보았다. 다층막 구조평가는 X선 회절측정을 이용하여 행하였으며 구조에 대한 정보를 보다 면밀하게 평가하기 위해서 다층막 모델을 제작하여 얻어진 결과를 실험결과와 비교분석 하였다. 제작된 다층막 구조모델의 계산결과를 실측치와 비교하면 peak의 위치나 회절강도가 상당히 일치하였으며 이것은 구조모델이 실제의 Pt/Co 인공격자 다층막구조를 잘 반영하고 있음을 알 수 있었다.
적층 두께, 면밀도, 질량관성모우멘트는 소재의 구조-역학적 특성을 나타내는 중요한 인자들이다. 본 연구에서는 이와 같은 인자들이 다층-복합재료구조의 내충격 성능에 미치는 영향을 고찰하기 위해 높은 충격자 속도 하에서 탄자한계속도기 최대가 되는 재료-구조 최적화를 수행하였다. 세라믹복합재료, 고무, 알루미늄 그리고 알루미늄 폼으로 구성된 다층-복합재료구조의 최적화를 위해 Florence 모델과 Awerbuch-Bonder 모델을 연계한 통합 모델을 개발하였으며, 구속 조건으로써 적층 두께, 면밀도, 질량관성모우멘트를 함께 사용하였다. 결과에서 알 수 있듯이, 제안된 통합 모델을 통해 계산된 탄자한계속도는 유한표소해석에서의 탄자한계속도와 거의 유사함을 확인하였다. 통합 모델을 바탕으로 재료-구조 최적화를 통해 설정된 다층구조는 최적화를 수행하지 않은 다층구조에 비해 약 10.8%의 탄자한계속도 및 26.7%의 충격흡수에너지 향상이 나타남을 알 수 있다.
밀리미터파 대역용 고속 PHEMT 소자 제작 및 개발을 위하여 다층 리지스트 및 다원자 기판 구조에서 전자빔 리소그래피 공정을 분석할 수 있는 새로운 몬테 카를로 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 전자빔에 의해 다층 다원자 타겟 기판 구조에 전이되는 에너지를 정확하고 효율적으로 계산하기 위하여 다층 리지스트 및 다층 다원자 기판 구조에서 시뮬레이션 가능하도록 새로이 모델링하였다. 본 논문에서 제안 개발된 모델을 사용하여 PHEMT 소자의 전자빔 리소그래피에 의한 T-게이트 형성 공정을 시뮬레이션하고 SEM측정 결과와 비교 분석하여 타당성을 검증하였다.
협력적 추천에서는 일반적으로 사용자 모델과 항목 모델이 사용되어진다. 사용자 모델은 사용자들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 추천하고자 하는 항목에 대한 다른 사용자들의 선호도를 기반으로 그 항목을 추천한다. 이와 유사한 방식으로 항목 모델은 항목들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 다른 항목들간의 선호도를 기반으로 추천 받는 사용자에게 항목을 추천한다. 본 논문에서는 추천 성능의 향상을 위해서 사용자 모델과 항목 모델간의 다양한 통합 방법을 제안한다. 제안하는 통합 방법으로는 순차적, 병렬적 통합 방법, 퍼셉트론 또는 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법, 퍼지 규칙을 이용한 통합 방법 그리고 BKS를 적용한 방법이다. 본 실험에서는 통합 모델을 위해서 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자와 항목 모델을 각각 학습한다. 다층 퍼셉트론은 최근접 이웃방법이나 연관 규칙을 이용한 방법과 같은 기존의 추천 방법보다 연관된 항목들간의 가중치를 학습할 수 있고, 기호 데이타와 수치 데이타를 쉽게 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 통합된 모델이 어떠한 단일 모델보다도 우수하고, 실험을 통하여 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법이 다른 통합 방법보다 효율적인 통합 방법임을 보여주고 있다.
2018 년 Google 사의 사전 학습된 언어 인공지능 BERT 를 기점으로, 자연어 처리 학계는 주요 구조를 유지한 채 경쟁적으로 모델을 대형화하는 방향으로 발전했다. 그 결과, 오늘날 자연어 인공지능은 거대 사기업과 그에 준하는 컴퓨팅 자원을 소유한 연구 단체만의 전유물이 되었다. 본 논문에서는 다층 퍼셉트론을 병렬적으로 배열해 자연어 인공지능을 제작하는 기법의 모델을 제안하고, 이를 적용한'조건부 게이트 다층 퍼셉트론 모델(SG-MLP)'을 구현하고 그 결과를 비교 관찰하였다. SG-MLP 는 BERT 의 20%에 해당하는 사전 학습량만으로 다수의 지표에서 그것과 준하는 성능을 보였고, 동일한 과제에 대해 더 적은 연산 비용을 소요한다.
지반의 응력이력을 정의하는데 이용되는 선행압밀하중은 일반적으로 일차원 실내압밀실험으로부터 결정되어져 왔으나 피에조콘과 같은 원위치 시험의 관측값을 이용한 이론적인 방법과 경험적인 상관관계를 통한 결정도 가능하다. 최근 선행압밀하중을 결정하기 위한 인공신경망 모델들이 제안된 바 있으며, 기존의 이론적 경험적 선행압밀하중 추정 방법들이 갖는 지역의존성의 문제를 극복하고 예측 정확도 면에서도 크게 개선된 것으로 보고되었다. 그러나 인공신경망 모델은 모델구조와 학습과정에서 초기에 무작위로 부여되는 연결강도에 영향을 받아 예측에 변동성이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 피에조콘 결과를 이용한 선행압밀하중 추정 인공신경망 모델이 연약지반에서 선행압밀하중 예측 시 보이는 변동성을 개선하기 위하여 신경망 모델의 구조 최적화를 수행하고 군집신경망 모델을 구축하였다. 제안된 군집신경망 모델을 이용한 예측결과는 기존의 다층신경망 모델 및 이론적 경험적 모델들과 비교되었다. 연구결과, 최적화된 구조를 갖는 다층신경망 모델일지라도 초기 연결강도에 따라 최종 학습 후 예측결과의 변동성이 여전히 존재하나, 다층신경망을 네트워크로 연결하여 제안된 군집신경망 모델은 기존의 다층신경망 모델들이 갖는 초기 연결강도 의존성을 개선하여 다층신경망 모델에 비해 일관성 있으며 보다 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났다.
자성박막에 존재하는 자기구역의 형상 및 동력학은, 자성박막의 학문적 연구와 응용기술 개발의 핵심을 제공하는 매우 중요한 분야의 하나로서, 최근 크게 관심이 고조되고 있다. 본 연구에서는 차세대 광자기 재질로 각광받고 있는 Co/Pd 다층박막에서의 자기구역 형상 및 자기구역 동력학을 연구하였다. 전자빔 진공증착 시스템을 사용하여, Co 층의 두께와 Pd층의 두께, 그리고 전체 층수가 변화하는 일련의 Co/Pd 다층박막 시료를 제작하였다. 제작된 모든 시료가 명목두께에 대하여 4%의 정밀도로 제작되었음을 확인하였고, 제작된 시료의 자기 및 광자기 성질은 자기이력곡선 등을 측정하였다. 또한 고성능 광자기 Kerr 현미경 시스템을 이용하여 자성박막에 존재하는 자기구역의 형상 및 자기구역 동력학을 관찰하였다. 이 장비는 1,000배의 배율에서 0.3$\mu\textrm{m}$의 공간분해능을 가지며 실시간 자기구역 영상을 CCD 카메라를 통해 컴퓨터에 저장함으로써, 자지구역 거동현상을 관찰할 수 있다. 자성다층박막에 존재하는 자기구역의 형상을 이론적으로 예측하기 위하여, 다층박막 구조에서의 정자기 에너지를 일반적으로 계산할 수 있는 이론을 유도하였다. 이 이론을 통해 다층박막의 자성층의 두께가 두꺼워짐에 따라, 자기구역의 형상이 단일 자기구역 형상에서 줄무늬 자기구역 형상으로 천이함을 예측할 수 있었고, 이러한 지구구역 천이현상을 Co-Pd 다층박막의 자화역전현상을 연구하였고, 새로운 자구동력학 정량분석기술을 개발하여 Co/Pd 다층박막에 적용함으로써 자화역전의 자구벽 이동속도와 핵형성 확률을 각각 정량적으로 구하였다. 이러한 관찰 및 분석기술을 통하여, Co/Pd 다층박막의 층구조에 따라 대조적인 자화역전현상이 존재함을 관찰하였다. 이러한 대조적인 자화역전현상을 결정짓는 요인을 연구하기 위해서 나노자성학이온을 이용한 자화역전현상을 결정짓는 요인을 연구하기 위해서 나노자성학이온을 이용한 자화역전모델을 개발하였으며, 이를 통하여 자성박막의 거시적 자기성질에 의해 이러한 대조적인 자화역전모델을 개발하였으며, 이를 통하여 자성박막의 거시적 자기성지에 의해 이러한 대조적인 자화역전현상이 결정될 수 있음을 설명하였다. 또한, 미시적 자기이력곡선 측정을 통하여 자성박막구조에 따른 국소적인 구조불균일성을 관찰하였고, 이러한 구조불균일성 또한 대조적인 자화역전현상을 결정하는 큰 요인임을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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