연료의 물리의 특성에 따른 직접탄소 연료전지(Direct Carbon Fuel Cell)성능해석을 위해 국내 화력발전소에서 사용되고 있는 석탄 중에서 역청탄(Shenhua coal), 아역청탄(Adaro coal) 각 1종 및 순수한 탄소성분들의 결정체인 탄소 입자(Carbon particle)를 연료로 사용하여 DCFC시스템의 성능변화를 분석하였다. 연료의 물리적 특성에 따른 DCFC의 성능해석을 위해 SEM, XRD 및 BET 분석을 통해 연료의 물리적 특성(표면적, 기공의 크기, 결정립의 크기 및 구조, 구성성분)을 분석하였다. 직접탄소 연료전지는 873 K 이상의 온도에서 작동하는 고온형 연료전지이기 때문에, 성능 해석은 원탄(Raw coal)보다는 일정온도에서 탈휘발 과정이 끝난 촤의 물성 분석이 더욱 중요하다. SEM, XRD 및 BET 분석을 통한 물리적 특성 분석결과를 바탕으로 성능측정 결과를 비교분석한 결과, 연료의 탄소 함량 보다는 표면적과 기공체적이 연료 전지의 성능에 큰 영향을 미치게 되며, 원탄의 물성보다는 촤 상태의 물성에 더 많은 영향을 받는다. 또한 연료전지의 성능은 작동 온도에 영향을 받으며, 온도가 상승함에 따라 성능도 상승하게 된다.
다양한 종류의 기체확산층 (gas diffusion layer, GDL)을 이용하여 고분자전해질 연료전지의 성능을 시험하였으며 이를 통해 GDL의 물리적 특성과 연료전지의 성능과의 상관관계를 규명하고자 하였다. 전기전도도, 기공도, air permeability, water flux, PTFE 함량, micro-porous layer (MPL)의 유무에 따른 연료전지 성능의 변화가 고찰되었다. GDL의 물리적 특성들은 서로 밀접한 관계를 가지고 있어 연료전지의 성능변화에 영향을 주었다. Carbon paper나 carbon cloth상에 MPL의 형성이 GDL의 물리적 특성을 변화시켜 연료전지의 성능을 변화시킬 수 있음을 관찰하였다. 물리적 특성과 연료전지 성능과의 관계는 전류밀도의 크기에 따라 다른 경향을 나타내거나 혹은 무관한 경향을 보였다.
국내 가동 원전의 운전 연수가 증가함에 따라 장기 사용 원전의 안전성 향상과 수명 관리 연구가 진행되고 있다. 원전 수명 관리는 발전소 운전 안전성과 성능을 유지하면서 최적 경제 시점인 최적 수명까지 발전소를 운전하기 위한 제반 기술 활동이다. 적절한 수명 관리로 원전을 최적 수명까지 운전하더라도 발전소는 노화에 의해 운전 안전성이 영향을 받거나 저하되지 않아야 한다. 발전 설비의 노화에는 실제의 기기나 구조물이 경년 열화에 의해 노화되는 물리적 노화와 설계 기술의 발달과 새로운 안전 개념의 적용으로 기존 기술이 낙후하는 비물리적 노화로 구분할 수 있다. 물리적 노화는 기기$\cdot$구조물$\cdot$계통의 물리적 상태 변화로 성능을 저하시키고, 비물리적 노화는 발전소 계통의 안전 개념$\cdot$기준$\cdot$기술이 새롭게 변화되지 않은 것이다. 본 논문에서는 물리적 노화는 수명 관리 연구, 비물리적 노화는 안전성 관리의 측면에서 검토하였고, 두 분야의 국내외 연구 현황$\cdot$개념$\cdot$추진 방법$\cdot$상호 관계 등을 살펴보고, 상호 유기적인 관계를 보완 할 수 있는 제도적 장치 도입 및 적용 방안에 대해 논하였다.
웹 서버의 처리 용량을 향상시키기 위한 가장 보편적인 접근방안은 서버 시스템을 중복하여 여러 개 설치하는 것이다. 하지만 이러한 물리적인 증설은 확장이 용이한 반면 비용이나 공간 등의 측면에서 큰 부작용을 동반하기 마련이다. 이와 같은 물리적인 확장 외에 운영체제 환경이나 응용 프로그램의 작은 개선에 의해서도 뜻밖의 큰 성능효과를 얻을 수 있는 경우가 있다. 이 논문에서는 이미지나 데이터 파일 등 고정된 파일을 내려 받을 때 웹 서버에서 일반 파일 대신 Memory Mapped File 입ㆍ출력을 사용한 웹 서비스 성능 향상 방법을 설계ㆍ구현하고 이를 통해서 얻어지는 이득을 실 서비스 환경에서 검증한다.
공간 DBMS는 공간 데이터와 비공간 데이터를 서로 다른 물리적인 페이지에 저장한다. 공간 질의의 효율적인 처리를 위해 공간 데이터에 대한 공간 색인을 생성하며, 성능 향상을 위하여 이를 클러스터링 색인으로 사용한다. 그러나, 공간 데이터에 대한 클러스터링 성질이 비공간 데이터 페이지에는 반영되지 않아 공간 데이터와 비공간 데이터는 서로 다른 물리적 순서를 갖는다. 이로 인해 공간 조건(Spatial Predicate)에 의해 선택된 공간 데이터는 물리적 인접성을 가지는 반면, 비공간 데이터는 물리적 인접성을 갖지 않는다. 즉, 공간 질의 처리 과정에서 비공간 데이터 페이지의 잦은 디스크 I/O를 유발한다. 본 논문에서는 효율적 공간 검색을 위한 색인 키 중복 기법을 제안한다. 제안한 기법은 공간 데이터의 색인 기값을 비공간 데이터 내에 중복시키고 공간, 비공간 데이터에 대해 각각의 공간 클러스터링 색인을 생성한다. 두 클러스터링 색인에 의해 공간 데이터와 마찬가지로 비공간 데이터도 공간 조건에 대한 클러스터링 성질을 유지할 수 있다. 질의 처리 과정에서 공간 조건에 의해 선택된 공간 객체들은 공간, 비공간 데이터들 모두 물리적 인접성을 가지게 되며, 비공간 데이터 페이지에 대한 디스크 액세스 횟수를 줄여 공간 검색의 성능을 향상시킬수 있다.
이 논문은 컴퓨터 게임을 위한 물리 엔진의 성능 향상 및 이를 적용한 지능적인 게임 캐릭터에 관한 연구를 서술한다. 물리적 상황을 자동으로 인식하는 알고리즘으로는 Momentum back-propagation을 적용하였다. 또한 우리는 각 상황에 따른 적분 방식의 실험 결과를 제시한다. 실험을 위하여 Euler Method, Improved Euler Method, 및 Runge-kutta Method의 세 가지의 적분 방식을 적용하였다. 각 적분 방식의 실험 결과에서 충돌이 없는 상황에서는 Euler Method가 최적의 성능을 보여주었다. 또한 충돌 상황에서는 세 가지 방식이 모두 비슷한 성능을 보여주었지만, Runge-kutta Method가 최적의 정확도를 보여주었다. 물리 상황인식에 대한 실험결과에서는 입력 층과 출력 층이 고정된 상태에서 은닉 층이 3일 때 가장 좋은 성능을 보여주었고, 또한 학습횟수가 30000일 때 최적의 성능을 보여주었다. 앞으로 우리는 다른 장르의 게임에 이러한 물리적 컨텍스트(context)를 인식하는 연구를 진행할 것이며 또한 전체 게임의 성능을 증가할 수 있도록 M-BP이외의 인식 알고리즘을 적용할 것이다.
분산 데이터베이스 시스템 환경에서는 특정 노드로 집중되는 부하의 분산이나 가용성 및 안정성 제공을 위해 데이터 분할기법 (fragmentation)과 복제기법(replication)을 사용한다. 이때 전송된 데이터에 대한 기존의 색인 재활용 기법과 벌크 로딩(bulk loading) 기법은 효율적인 색인 구성을 위해 논리적인 페이지 포인터를 물리적 주소로 변환하는 물리적 사상구조를 필요로 하거나, 색인 구성시간과 검색성능 모두를 향상시키지 못하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 색인 전송기법을 제안한다. 본 기법은 색인 재활용을 위해 물리적 사상구조를 추가로 유지하거나, 검색 성능을 향상시키기 위해 전체 데이터 집합을 정렬하는 것이 아니라, 데이터가 전송될 사이트에 색인구조물 저장하기 위한 물리적 공간은 예약하고 예약된 공간에 색인구조를 전송, 기록함으로써 색인 구성비용을 줄이게 된다. 또한 예약된 공간을 연속적인 페이지구조로 구성함으로써 색인 구성 시 자식노드에 대한 위치정보를 예상하여 부모노드가 지니는 자식노드에 대한 위치정보 기록 비용을 줄일 수 있다.
본 연구에서는 수평 탈기반 시스템을 대상으로 구성부재에 대한 물리적 특성과 결합재인 노출 및 비노출형 시멘트 혼입 폴리머계의 배합비에 따른 실험적 성능을 평가하기 위해 관련규정에 따라 해당시험을 실시하였다. 실험 결과 수평 탈기반의 구성부재는 기본적인 물리적 성능을 확보함을 확인하였고 결합재로 사용되는 노출 및 비노출형 시멘트 혼입 폴리머계 방수재료의 배합비에 따른 실험적 성능을 평가하였으며 이를 토대로 최적 배합비를 도출하였다. 연구 결과는 향후 건설현장에서 수평 탈기반 시스템을 적용하는데 유효한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
이 논문은 게임물리엔진에서 게임세계의 물리적인 요소를 통하여 게임에 존재하는 캐릭터들에게 인공지능을 부여하기 위한 연구에 관해서 다룬다. 게임속에서의 물리적인 상황을 자동인식하기 위해서 신경망을 이용하였다. 게임속에서의 인공지능의 적용은 게임의 속도저하를 가져오게 되는데 이 논문에서는 그러한 단점을 보완하기 위하여 물리엔진에서 캐릭터의 움직임을 계산하는 수치적분 메서드들에 대한 각 물리상황에 따른 최적의 성능을 분석하여 각각의 물리 상황마다 다른 수치 적분 메서드를 적용하는 내부 구조를 취하였다. 수치적분 메서드에 대한 각각의 성능 분석은 세가지의 물리적 상황을 구분하여 그에 기반하여 실험되었다. 인공지능 캐릭터에 대한 실험은 신경망의 토폴로지에 대한 변화와 학습 횟수에 대한 변화 및 은닉층에 대한 변화로 신경망에서의 최적의 성능에 대한 평가를 실시하였다.
저궤도위성 관제용 소형안테나시스템의 송수신채널은 저궤도위성의 특성상 안테나구동부의 물리적인 제약조건을 갖으며 이러한 제약조건은 Rotary Joint 포트 수에 의존한다. 다목적 실용위성 5호와 같이 RH 및 LH 편파를 동시 사용하는 위성의 경우 지상안테나의 RF채널은 물리적으로 4포트가 필요하게 된다. 이러한 물리적 채널을 구현하기위해서는 안테나구동부가 대형화될 뿐만 아니라 고비용의 소요된다. 이와 같이 대형화 및 고비용의 단점을 극복하기위하여 Channel Combine Filter를 적용하여 채널이중화를 구현하였으며 단일채널을 갖는 저궤도위성 지상안테나시스템을 RH 및 LH 편파를 동시수신 가능하도록 성능을 개선하였다. 금번 개발된 Channel Combiner는 하나의 물리적 채널을 이용하여 위성으로부터 수신되는 수신신호 및 지상에서 송신하는 송신신호를 동시에 전송하도록 설계한 것으로서 수신되는 신호대비 송신신호의 크기가 상대적으로 고출력이기 때문에 송수신신호간의 간섭영향을 최소화할 수 있도록 설계하였다. 따라서 본 논문에서는 채널이중화를 위하여 개발된 Channel Combiner의 설계방법 및 성능 시험결과에 대하여 상세하게 기술하였으며, 최종적으로 RH 및 LH 편파를 동시에 사용하는 저궤도 위성을 이용한 수신결과에 대하여 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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