폴리카보네이트와 스티렌-아크릴로니트릴 공중합체의 블렌드를 이축 압출기에서 용 융혼련할 경우의 분산혼련 작용기구를 연구하였다. 분산상 형성에 관계되는 지배적인 과정 은 sheet, lace 및 ligament 생성에 이어 Rayleigh 형태의 불안정성에 기인한 구형의 분산상 (droplet) 형성으로 확인되었다. 분산상과 연속상의 점도비와 분산상의 크기에 대한 상관관 계의 조사에서는 주어진 점도비의 범위에서 점도비 약 70인 경우를 제외하고는 거의 무관한 관계를 나타내었으며 이는 이축 압출기의 강력한 혼련요소인 kneading 부위에서 주어지는 연신 흐름장에 의한 영향을 반영한 것으로 해석되었다. 분산상의 최종크기는 오히려 분산상 들간의 coales-cence 정도에 크게 영향을 받았으며 연속상의 점도가 상대적으로 낮은 경우 에 동일한 분산상에 대한 coalescence 정도가 심화되어 분산상의 크기가 증가되었다.
최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.
공침법에 의하여 얻어진 고순도 극미립자인 $BaTiO_3$ 분말의 분산거동을 조사하였다 분산매로는 수용매와 비수용매인 methyl ethyl ketone(MEK)과 ethanol (ETOH)을 이용하였다 Suspension 에서의 입자의 분산상태는 pH 변화와 MEK, ETOH의 몰 비를 조절하여 각각의 suspensions에 polymer(polyvinyl butyral)를 첨가시켜 변화하였으며 그 거동은 유동학적 성질 침강 거동 electrokinetic 성질을 측정함으로써 파악되었다 비 수용매의 몰 비가 3:1 MEK/ETOH-$BaTiO_3$에서 polymer를 0.5~1% 첨가시켰을 때 입자의 분산이 가장 잘 이루어졌다.
불균등 확률 계통추출에서는 모집단 총합에 대한 Horvitz-Thompson 추정량의 대안적 분산 추정량들을 사용하게 된다. 이와 같은 모총합에 관한 분산 추정량들의 설계와 관련한 일반적인 방법은 균등 확률 계통추출에 대한 분산 추정량들에서 시작하고 비율 $y_i,/P_i$에 의한 추정량의 정의에서 $y_i$를 재배치하게 한다. 비선형 조사 통계학에서 추정량들 중의 하나로 테일러 급수 공식을 적용한다. 불균등 확률 계통추출에서의 분산은 8가지 방법으로 추정이 가능하므로 이를 이용한 분산추정량을 구해보고, 비복원 불균등 확률에서의 jackknife방법을 살펴보고자 한다. 또한 이들 분산추정량들에 대한 비교를 몇 가지 방법을 이용하여 알아보도록 한다.
본 연구는 회전 비행체(Magnus rotor)를 탑재한 분산탄두의 분산 균일도에 미치는 요인 분석과 성능지표를 도출하기 위해 모탄의 속도 V와 회전속도 ${\omega}$, 비행경로각(flight path angle) ${\gamma}$ 그리고 고도 h의 변화에 따른 해석 결과를 기술했으며, 이때 모탄의 회전속도와 속도의 비를 새로운 변수로 정의했다. 자탄의 분산 해석에는 풍동실험을 통해 획득한 공력계수를 사용한 6 자유도 운동방정식을 이용했으며, 분산도 분석을 위해 회귀분석과 결정계수를 구해 분산도를 평가했다. 해석결과 최적의 회전속도와 낙하속도의 비, 비행경로각(flight path angle)을 구할 수 있었으며, 방출고도는 분산도에 회전속도와 낙하속도의 비, 비행경로각(flight path angle)의 영향에 비해 영향은 크지 않고, 자탄의 분산반경에 영향이 큰 것을 확인했다.
현재 발생중인 시계열 데이터에 분산변화가 일어날 경우 이동 분산비를 사용하여 분산 변화점을 빠른 시간 내에 탐지하는 문제를 다룬다. 이동 분산비의 분포로서 F분포와 데이터에 의존하여 추정되는 실증적 분포를 제안한 후 상호비교를 통하여, 어느 방법이 시계열 데이터에서 분산의 변화점을 잘 탐지하는지 연구하였다.
주식 수익률이 정상적 과정이 아니라 비정상적 과정에 의해서 생성되고 있다는 사실이 여러 실증 분석에서 제시되고 있다. 시계열의 평균이 시간의 흐름에 따라 변하면 이 시계열은 비정상적 과정에 의하여 생성된다. 시간의 흐름에 따라 평균이 변하는 비정상 시계열은 단위근과 공적분에 의하여 시계열의 운동을 모형화하고 있다. 한편 시계열의 비정상성은 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때에도 발생한다. 시간의 흐름에 따라 무조건부 분산은 변하지 않고 있지만 이용 가능한 정보 집합을 조건으로 하는 조건부 분산이 변하는 경우도 있다. 이 같은 성질을 가진 주가 시계열은 자기회귀 조건부 이분산(ARCH) 계통의 과정으로 모형화하고 있다. 그러나 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변하면 ARCH 계통은 중대한 모형정립과오(misspecification)에 직면하게 된다. 따라서 본 논문은 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때 자기 회귀 과정의 모수를 추정하는 방법을 검토하고, 이 방법을 한국 종합주가 지수에 적용하여 자기회귀 과정의 모수를 추정하였다. 이 방법에 의하여 추정된 2계 자기회귀 과정의 모수값 중 상수항과 제1계 항의 계수는 통상 최소자승법에 의한 값과 유사하다. 그러나 제2계 항 모수의 값은 양자가 상당히 다르다. 최소자승에 의한 제2계 값이 과대 추정되고 있다.
본 연구에서는 비분산 적외선 방식을 이용한 일산화탄소, 이산화탄소 듀얼 센서 모듈을 실현한다. 비분산 적외건 방식은 가스분자가 특정 파장의 적외선을 흡수하는 특성을 이용하여 가스의 적외선 흡수도를 측정하여 농도로 환산하는 방식이다. 비분산 적외선 방식은 수명이 길고 정밀도가 높아 기존의 접촉식(화학식) 센서에 비해 우수한 특성을 가지고 있다. 중요한 기술은 NDIR의 핵심부분인 광 공동의 설계 기술과 센서의 성능을 최종 결정짓는 농도-온도 교정 기술이다. 현재까지 개발된 광공동 기술은 $CO_2$ 센서의 단일 센서 방식이었다. 본 연구에서는 이 기술을 접목한 일산화탄소까지 동시에 측정할 수 있는 광 공동기술과 교정기술을 연구개발하여 하나의 광 공동으로 이산화탄소와 일산화탄소를 동시에 측정 할 수 있는 고기능 센서를 실현하는 것이다.
동해를 전파하는 지진해일은 다른 지역에서 발생하는 지진해일과 비교하였을 때 상대적으로 파장이 짧고, 파장에 비해 먼거리를 전파한다. 따라서 지진해일이 전파할 시 물리적인 분산효과가 매우 중요하다. 그러므로 동해에서 발생하는 지진해일을 수치모의 할 때는 분산효과가 충분히 고려될 수 있는 선형 Boussinesq 방정식을 사용한다. 그러나 이를 직접 풀 경우에는 상당히 많은 시간이 소비되며 효율적이지 못하다. 이와 같은 단점을 극복하기 위해 기존의 연구에서는 leap-frog 기법을 사용하여 선형 천수방정식을 차분할 때 발생하는 수치분산항을 선형 Boussinesq 방정식의 분산항과 같은 형태를 가질 수 있도록 분산보정계수를 사용하여 수치모의를 수행하였다. 하지만 이때 사용된 지배방정식은 수심이 일정하다는 가정을 이용하여 유도된 것이므로, 실제 경사가 있는 지형을 통과할 때의 수치모의 결과는 정확하다고 할 수 없다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위하여 바닥 지형이 1차원으로 변한다는 가정으로 새로운 지배방정식을 유도하였으며, 수심변화로 인해 새로 발생하는 항을 기존의 분산보정기법에 추가하였다. 또한 수심이 변화는 지형을 통과하는 지진해일의 분산효과가 충분히 고려되는지 확인하기 위하여 Gaussian hump를 이용하여 가상 지진해일을 원형 천퇴지형에 통과시키는 수치모의를 수행하였다. 결과의 비교를 위한 정확해가 없으므로, 비선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분하여 푸는 FUNWAVE를 이용하여 동일한 조건으로 수치모의를 수행하였다. 수치모의 시 중심선에 4개의 가상 gage를 설치하였으며, 이를 통해 각각의 수치모의 실험에 대한 자유수면 변위를 관찰하여 비교하였다. 수치모의 결과에 대한 비교를 통하여 기존의 분산보정기법에 비해 본 연구에서 제안한 새로운 수치기법이 분산효과를 비교적 잘 반영하는 것으로 나타났으며, 비교적으로 실제 지형에 적용하였을 때 정확도 향상의 가능성이 높다고 판단하였다.
층화 다단계 샘플링에서 모총계 추정을 위하여 동질선형추정량을 고려하고, 이 추정량의 설계기반분산추정법을 고찰하였다. 한 방법은 분산을 일단계 분산과 이단계 분산으로 구분하여 각 층에서 각각을 비편향 추정하는 방법이고, 또 다른 방법은 이단계 표본에서 선정한 부차표본을 이용하여 일단계 분산만을 추정하여 전체분산을 비편향 추정하는 방법이다. 전자는 이단계 분산이 추정 가능할 때 이용하기 좋으며 후자는 이단계 분산을 추정할 수 없을 때 용이하게 쓸 수 있다. 각각의 추정법에 대하여 동질선형추정량에 대한 비음 비편향 분산 추정량의 형태를 제안하였다. 향후 실제 조사에서 본 논문에서 제안한 분산추정법이 효과적으로 사용될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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