주파수 (30 ~ 300k Hz)와 온도 범위 ($20{\sim}160^{\circ}C$)가 경화 조건에 따른 에폭시 수지의 전기적 특성 (유전율 및 유전손실)에 미치는 영향을 조사하였다. 유리전이온도(Tg) 이하에서는 주파수와 상관없이 각각 3가지의 시편에서 유전분산 현상이 나타나지 않으며, 유리전이온도(Tg) 이상에서 유전분산 현상이 나타났다.
압출가공으로 제조된 Polycarbonate(PC)/Acrylonitrile-Butadiene-Styrene(ABS) 블 렌드의 사출조건에 따른 모폴로지와 기계적 성질의 변화와 그 상관관계를 고찰하였다. 사출 온도와 금형온도가 높아질수록 분산상간의 coalescence 현상이 활발히 진행되었으며 이러한 모폴로지 변화로 인하여블렌드의 인장강도 굴곡강도 그리고 충격강도 등의 기계적 성질이 급격히 저하되었다. 사출온도와 금형온도의 증가에 따른 coalescence의 심화는 높은 온도에 서 연속상과 분산상의 점도가 저하되어 분산상 사이에 존재하는 연속상 성분의 배출이 보다 용이하게 이루어져 나타난 현상으로 설명된다. 실용적으로 특정한 상용화제가 투입되지 않 는 PC/ABS 블렌드를 사출공정을 거쳐 제품을 생산할 경우에는 급격한 모폴로지와 물성변 화가 일어나지 않는 범위에서 사출온도를 유지하는 것이 제품의 품질관리 측면에서 매우 중 요하다.
최근 인터넷 사용자가 늘어나면서 클러스터링 기반의 대형 서버가 등장하게 되었고 또한 분산파일시스템(DFS)에 대한 관심이 커지게 되었다. 기존 분산파일 시스템들은 파일시스템 측면의 많은 기능들이 제공되고 뛰어난 성능을 발휘하지만 사용자 인터페이스 및 관리 측면에서 본다면 미흡한 점이 많다. 본 논문에서는 분산파일 시스템의 종류와 플랫폼에 상관없이, 사용하기 쉬운 DFS Management System을 설계하고 구축한다. 전체 시스템 구조를 파악 할 수 있도록 GUI 환경을 제공하며, 모듈화/계층화 구조로 설계하는데 기존 DFS와 연동하기 위한 하부 통신모듈이 포함된다. 본 논문에서는 Java기반으로 DFS Management System을 구축하였으며, Coda DFS가 설치된 클러스터링 서버와 연동하여 시험하였다.
분산은 확률모델을 표현하는 유용한 변수중 하나이다. 입력변수에 대한 함수로 표현되는 조건부 분산을 학습하는 신경회로망에 대한 많은 연구가 있어왔다. VALEAN이라는 신경회로망 역시 이러한 많은 연구중 하나인데 이것은 기본적으로 feedforward 다층 퍼셉트론 구조를 가지며 새롭게 제시된 에너지 함수를 사용하고 있다. 이 논문에서는 이 에너지 모델에 의해 결정되는 피드백에러(델타)가 신경망의 transient, steady state에서 미치는 영향을 다루었다. 과도 상태 분석에서는 델타와 수렴성, 안정성에 관한 내용을 다루고 모의 실험을 하였으며 정상 상태 분석에서는 신경회로망의 정상상태 에러의 크기와 델타의 크기사이의 상관관계에 대하여 다루었다. 학습 알고 리듬이 확률적이므로 정상상태 역시 확률적인 상태를 나타낸다. 따라서 델타의 크기에 따른 정상 상태 에러의 최대치는 확률적인 모델을 가지게 된다. 여기서는 이 확률 관계를 분석적으로 규명하고 이에 따라 원하는 신뢰도로 정상 상태 에러를 제어하기 위해 필요한 델타의 크기를 예측할 수 있는 이론적 배경을 마련하게 된다.
분산 네트웍환경하에서 코바의 네이밍 서비스는 네임 서버에 저장한 논리적 이름을 통해서 객체의 위치 정보를 얻는다. 이 방식은 서버의 물리적인 위치 변화에 상관없이 객체의 위치 투명성을 제공한다. 그러나 기존의 네이밍 서비스의 기능은 단순히 데이터베이스 역할만 할 뿐, 동적인 환경 하에서 서버와 클라이언트간의 유동적인 실효정보를 업데이트 하지못하고 네임 서버도 하나의 중앙 집중서버 구조로 되어있어서 홈 네트웍상에서 룸 단위의 디바이스 정보를 처리하는데 있어서 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 분산형홈 네트웍 환경에 적합한 서비스를 제공하기 위해 OMG 네이ald 서비스를 기반으로 하여 새로운 네임 서버구조를 설계하고 디바이스 정보를 효율적으로 제공할 수 있는 모델을 제시한다.
본 연구에서는 산업 현장에 쉽게 적용할 수 있도록 측정과 설치가 용이한 용접 모재간에 가해지는 전압(weld voltage)파형에서 용접 변수를 구하고, 실험으로 구한 용접 강도와의 상관 관계로부터, 점용접 품질 감시체제를 개발하고자 한다. 전압 파형에서 용접 변수를 구하기 위하여 추계 모델링 기법을 적용하고, 구해진 모 델로부터 분산 해석(dispersion analysis)을 통하여 용접 변수를 찾으며, 동시에 전극 변위 곡선을 실험적으로 구하여서, 분산 해석 방법의 신뢰도를 검사 하고자 한다.
최근 미국의 enphase사의 상용화를 시작으로 국내에서도 태양광 마이크로 인버터의 개발이 활성화 되고 있다. 이러한 동향은 전기를 분산발전함으로써 고장진단 및 발전성능향상에 크게 기여 할 수 있을 것으로 기대된다. 인버터 용량을 줄여 전력생산을 분산 처리하는 것은 음영으로 인한 발전량 감소, 발전량의 향상을 가져올 수는 있지만 분산 된 처리만큼 데이터의 처리 양을 급격히 증가시킬 수 있다. 본 연구에서는 인버터 제조사 별로 대용량 인버터와 마이크로 인버터사이의 통신프로토콜을 분석하여 패킷의 수를 측정하고 이에 따른 데이터에 대한 상관관계를 분석하였다.
교통 및 통신의 기술적 발달은 기업에게 입지적 자유를 증가시켰고 이는 기업 조직의 공간 변화를 통해 더 큰 이윤을 창출할 수 있게끔 하였다. 기업의 공간조직은 기능별로 최적의 장소로 가려고 하며, 이로 인하여 기업 기능에 적합한 공간에서는 오히려 집적이 심화되는 현상을 보인다. 본 연구는"분산적 집중"현상에 대하여 그 실재를 검증하고자 바이오산업 중 제약기업을 사례로 하여 이들의 기능별 분절과 분산 입지의 경향, 그리고 분산된 기업 기능의 공간적 집적에 대하여 분석하였다. 연구 결과 기업 공간 조직의 분산 과정은 생산 규모가 확대되고 연구 기능이 고도화 될수록 분리되어 최종적으로 3개의 부문이 각각 분산 입지하는 것으로 나타났다. 기능의 공간적 집중 분석 결과, 본사는 서울에 집중되어 있으며 생산기능의 대부분은 경기도에, 연구개발 기능은 소수의 집적지로 집중하는 패턴을 보이고 있어 제약기업을 대상으로 했을 때 기업 기능의 분산적 집중 입지는 실제로 나타나고 있는 것으로 밝혀졌다.
본 논문에서는 비디오 편집 모델에 기반한 디졸브 모델의 특성에 따른 디졸브 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각의 디졸브 구간이 가지는 특성을 반영하기 때문에 디졸브 검출에 적응적이다. 제안된 방법은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 디졸브 구간의 후보 영역을 찾는다. 동영상의 각 프레임의 분산으로 얻어지는 분산 곡선에서 디졸브 구간은 아래로 볼록한 포물선으로 나타난다. 따라서 분산 곡선의 1차와 2차 미분을 이용하여 디졸브 구간에 대응하는 포물선의 후보 영역을 찾는다. 두 번째 단계에서는 각각의 후보 영역에 대해 디졸브 영역을 검증한다. 후보 영역에서 디졸브 모델에 대응하는 포물선의 골의 분산을 추정하여 디졸브를 판별한다. 골의 분산은 이웃한 두 장면의 분산의 함수로 나타남으로 다양한 분산에서 나타나는 디졸브를 적응적으로 검출할 수 있다. 제안된 방법은 다양한 디졸브를 포함하는 동영상을 대상으로 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 제안한 방법은 분산의 변화에 상관없이 디졸브를 정확히 검출하였으며 기존의 방법 보다 우수한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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