본 연구에서는 고유진동수를 사용하여 균열의 위치와 크기를 발견하는 비파괴 균열발견모델을 유도하고 Euler-Bernoulli 보를 대상으로 이 모델의 적합성을 검증하였다. 먼저, 균열위치예측모델과 균열크기예측모델로 이루어진 균열발견체계를 제시하였는데, 균열위치예측모델은 모드민감도와 고유진동수 사이의 선형적인 관계로부터 간접적으로 유도되었으며 균열크기예측모델은 균열발생에 의한 변형에너지의 손실을 진동특성치의 변화와 비교하는 동적 파괴역학적 방법으로부터 유도되었다. 다음으로, 기존에 발표된 양단-자유보에 대한 진동모드 실험결과를 사용하여 균열위치와 균열크기를 예측하고 평가하므로 균열발견모델의 적합성과 적용성을 실험적으로 검토하였다. 대부분의 손상시나리오에서 균열위치와 균열크기 예측치는 실제값과 근사하게 일치하였다.
내장형 실시간 시스템에서는 메모리관리시스템의 구현에 있어 메모리 단편화와 시간 결정성의 문제를 해결하기 위한 방법 중의 하나로 고정크기의 메모리를 할당하는 기법이 사용된다. 내장형 자바가상기계에서도 객체를 관리하는 메모리 구조인 힙에 이를 적용하여 활용할 수 있으며 구현된 예로는 simpleRTJ가 있다. 고정크기 메모리 할당 기법은 구현이 간단하기 때문에 시스템이 단순해지고 실행 시 오버헤드의 발생이 줄어드는 장점이 있다. 하지만 실제 구현에 있어서 구현의 단순화에 초점을 맞추어 프리 리스트가 구성되지 않아 메모리할당에 있어 예상할 수 없는 시간 지연이 있을 수 있으며 이는 실시간성의 보장에 치명적인 결함이 될 수 있다. 또한 배열과 문자열의 구성에 있어 실제 크기를 그대로 사용함으로써 고정크기 할당방식의 장점을 완전히 이용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 실질적인 고정크기 할당방식의 장점을 최대한으로 이용하기 위해 객체와 메소드의 구조, 그리고 힙을 재구성하였다.
반도체 소자의 미세화와 더불어 세정공정의 중요성이 차지하는 비중이 점점 커지고, 이에 따라 세정 기술 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 기존 세정 기술은 화학약품 위주의 습식 세정 방식으로 패턴 손상 및 대구경화에 따른 어려움이 있다. 따라서 건식세정 방식이 활발하게 도입되고 있으며 대표적인 것이 에어로졸 세정이다. 에어로졸 세정은 기체상의 작동기체를 이용하여 에어로졸을 형성하고 표면 오염물질과 직접 물리적 충돌을 함으로써 세정한다. 하지만 이 또한 생성되는 에어로졸 내 발생 입자로 인해 패턴 손상이 발생하며 이러한 문제점을 극복하기 위하여 대두되는 것이 가스클러스터 세정이다. 가스 클러스터란 작동기체의 분자가 수십에서 수백 개 뭉쳐 있는 형태를 뜻하며 이렇게 형성된 클러스터는 수 nm 크기를 형성하게 된다. 그리고 짧은 시간의 응축에 의해 수십 nm 크기까지 성장하게 된다. 에어로졸 세정과 다르게 클러스터가 성장할 환경과 시간을 형성하지 않음으로써 작은 클러스터를 형성하게 되며 이로 인해 패턴 손상 없이 오염입자를 제거하게 된다. 이러한 가스 클러스터 세정을 최적화하기 위해서는 설계 단계부터 노즐 내부 유동의 수치해석에 기반한 입자 크기 분포를 계산하여 반영하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상용 수치해석 프로그램을 이용하여 세정 환경을 조성하는 조건에서의 노즐 내부 유동을 해석하고, 이를 통해 얻어진 수치를 이용하여 aerosol general dynamic equation (GDE)를 계산하여 발생하는 클러스터의 크기 분포를 예측하였다. GDE 계산 시 입자의 크기 분포를 나타내기 위해서는 여러 가지 방법이 존재하나 본 연구에서는 각 입자 크기 노드별 개수 농도를 계산하였다. 노즐 출구에서의 가스 클러스터 크기를 예측하기 위하여 먼저, 노즐 내부 유속 및 온도 분포 변화를 해석하였다. 이를 통하여 온도가 급격하게 낮아져 생성된 클러스터의 효과적 가속 및 에너지 전달이 가능함을 확인할수 있었다. 이에 기반하여 GDE를 이용한 입자 크기를 예측한 결과 수 나노 크기의 초기 클러스터가 형성되어 온도가 낮아짐에 따라 성장하는 것을 확인할 수 있었으며, 최빈값의 분포가 실험적 측정값과 일치하는 경향을 가지는 것을 볼 수 있었다. 이는 향후 확장된 영역에서의 유동 해석과 증발 등 세부 요소를 고려한 계산을 통해 가스 클러스터 세정 공정의 최적화된 설계에 도움이 될 것이다.
소프트웨어 시스템이 양도된 이후에 시스템의 크기가 성장하는 과정을 나타내는 수학적 모델인 소프트웨어 성장 모델은 시스템의 크기와 계획된 크기를 달성하기 위해 요구되는 노력을 예측하는데 사용될 수 있다. 본 논문은 먼저 시스템의 크기 변화량이 추가되는 노력에 비례하고 시스템의 복잡도에 반비례한다는 가정하에서 소프트웨어 성장 모델을 유도한다. 이 모델에서는 시스템의 복잡도가 중요한 역할을 하는데, 본 논문에서는 시스템 크기의 멱함수 형태인 복잡도를 제안하고 실제 자료에 적용하여, 그 유용성을 보인다. 멱함수 형태의 시스템 복잡도는 추가로 복잡도 비교할 수 있게 하는 측도를 제공하는데, 이 측도는 시스템 크기에 무관하므로 크기가 다른 소프트웨어 시스템의 복잡도를 비교하는데 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문에서는 사용자의 분포에 따라 섹터의 크기가 가변되는 안테나의 섹터 형성과 오율성능 개선을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 섹터의 크기가 가변적이기 때문에 사용자의 분포에 따라 섹터별 부하의 차이를 줄일 수 있어 간섭제거 효과를 얻을 수 있었다. 시뮬레이션 결과 가우스 분포를 하는 사용자 수에 따라 섹터의 크기가 가변됨을 확인할 수 있었고, 고정된 섹터 시스템에 비해 동일한 SNR에 대해 오율성능이 개선됨을 알 수 있었다. 채널 환경으로는 가우스 잡음, 레일리 페이딩 및 다중 사용자 간섭을 고려하였고 변복조 시스템은 BPSK로 하였다.
최근 Convolutional neural network (CNN)을 도입하여, SAR 영상의 목표물 인식 알고리즘이 높은 성능을 보여주었다. SAR 영상은 4 종류의 polarization 정보로 구성되어있다. 기계와 신호처리의 비용으로 인하여 일부 데이터는 적은 수의 polarization 정보를 가지고 있다. 따라서 우리는 SAR 영상 data 를 멀티모달 데이터로 해석하였다. 그리고 우리는 이러한 멀티모달 데이터에 잘 작동할 수 있는 콘볼루션 신경망을 제안하였다. 우리는 데이터가 포함하는 모달의 수에 반비례 하도록 scale factor 구성하고 이를 입력 크기조절에 사용하였다. 입력의 크기를 조절하여, 네트워크는 특징맵의 크기를 모달의 수와 상관없이 일정하게 유지할 수 있었다. 또한 제안하는 입력 크기조절 방법은 네트워크의 dead filter 의 수를 감소 시켰고, 이는 네트워크가 자신의 capacity 를 잘 활용한다는 것을 의미한다. 또 제안된 네트워크는 특징맵을 구성할 때 다양한 모달을 활용하였고, 이는 네트워크가 모달간의 상관관계를 학습했다는 것을 의미한다. 그 결과, 제안된 네트워크의 성능은 입력 크기조절이 없는 일반적인 네트워크보다 높은 성능을 보여주었다. 또한 우리는 전이학습의 개념을 이용하여 네트워크를 모달의 수가 많은 데이터부터 차례대로 학습시켰다. 전이학습을 통하여 네트워크가 학습되었을 때, 제안된 네트워크는 특정 모달의 조합 경우만을 위해 학습된 네트워크보다 높은 성능을 보여준다.
관찰과 측정을 기본으로 하는 과학의 교과에서 "크기(size)"와 그를 나타내는 "척도(scale)"는 물질의 물리적 속성과 과학적 현상을 이해하도록 돕는 중요한 개념이다. 또한, 사물의 수, 크기나 양을 어림잡거나 그것을 정확하게 표현하는 것은 수학에서 수의 개념 형성과 발달, 표현법의 습득, 나아가서는 연산에 관한 사고로의 발전과 관련되어있는 문제라고 볼 수 있어 "크기와 척도" 개념은 수학과 과학의 기본이며 동시에 두 교과를 연결하는 개념이다. 일반적으로 "크기와 척도"는 쉬운 개념이라 생각되지만, 실제 학생들은 물질의 크기를 제대로 이해하지 못하거나 척도로 나타내는 것을 어려워하는 것을 알 수 있다. 이는 단지 물질의 크기를 정확히 알지 못하는 정확성에 관한 오류로만 그치는 것이 아니라 종종 연관된 개념을 추론하거나 개념을 확장해 과학의 현상을 이해하는 과정에서의 어려움으로 이어진다. 이와 관련해 수와 연산에 관한 개념이해와 학습의 어려움에 관한 수학교육분야의 연구는 다양하게 진행되었지만, 과학교육분야에서의 연구는 많지 않았다. 본 연구에서는 "크기와 척도"에 관한 학생들의 사고를 더 잘 이해하고 과학 학습의 어려움에 관한 원인을 분석하기 위해 수학적 구조분석을 적용하였다. 수학교육에서 설명한 수 개념의 발달에 따른 사고유형(덧셈이전의 사고, 덧셈적 사고-additive reasoning, 곱셈적 사고-multiplicative reasoning)을 적용하여 7단계의 수학적 구조를 만들고 이를 이용하여 "크기와 척도"와 관련된 과제를 수행한 학생들의 인터뷰 데이터를 체계적으로 분석하였다. 수학적 구조를 바탕으로 한 개념 틀은 다양한 학생들의 사고를 분석하는 기준이 되었고, 또한 학생들이 겪는 개념이해의 어려움을 해석하는 도구가 되었다. 수 개념의 발달에 맞춘 수학적 사고구조를 적용한 분석은 학생들의 개념 유형의 구분을 명확히 하였고 설명이 모호했던 전환 단계(transition stage) 유형을 밝혀내어 수업에서 고려되어야 할 점들을 구체적으로 드러내었다. 이는 수학과 과학, 두 교과 간의 틈을 줄일 뿐 아니라 연결점을 찾아 학생들의 개념이해와 어려움의 원인을 분석하는데 폭넓은 시각을 제공한다는 점에서 최근 많은 관심을 받고 있는 STEM 혹은 수학과 과학의 융합 수업을 위한 소재로의 가능성을 제시해준다.
흐름 장-흐름 분획법을 개선한 방식의 흐름 장-흐름 분획장치를 이용하여 아주 적은 농도의 입자를 포함하는 지하수의 실험이 가능하였다. 또한 침강 장-흐름 분획법을 조합하여 상대적으로 크기가 큰 입자들을 분리함으로써 보다 넓은 영역의 입자들을 분리 및 분석할 수 있었다. 이렇게 장-흐름 분획법을 이용한 환경적인 측면의 연구의 가능성을 확인하였다. 각 시료의 크기 별 분포를 비교하고 크기별 분리를 확인하고자 광학 현미경을 사용하였다. 실험의 결과들은 입자크기분포를 결정하기 위한 가능성을 보여주었다. 다양한 분석 기술들의 조합으로 인해 그 효율성이 매우 증대할 수 있다는 것을 확인하였다. 또한, 본 연구를 통하여 입자 크기별 분리를 위한 장-흐름 분획법의 응용 가능성을 충분히 확인할 수 있었다. 앞으로 더욱 세밀한 실험과 시스템의 최적화에 노력을 기울인다면 흐름 장-흐름 분획법의 여러 부수 기술들을 조합하여 자연수 내의 입자들을 분리하고 분석할 수 있는 표준분석방법을 개발하고 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
버스의 크기에 따른 운행시격과 승객 대기시간의 Trade-off 는 대중교통 운영정책의 중요한 기본개념의 하나로서 여태까지 선진 구미의 여러 교통공학작들에 많은 연구가 수행되어져 왔다. 본 논문에서는 시스템 전체의 최적화(System Optimization )라는 측면에서 차량비를 포함한 버스회사의 총 운행경비와 버스 승객들의 대기시간과 주행시간을 금전으로 호나산한 사용자 경비를 합산한 총비용을 최소화 사키는 적정 버스크기(=좌석수)를 산정할 수 있는 모델식을 개발코자 하였다. 이를 위해 우선 수집된 자료들의 회귀분석을 통해 버스 운행경비와 버스크기와의 관계를 규명하였으며 이를 토대로 하여 버스 좌석수를 결정변수(Optimizable Variable)로 하는 총비용에 관한 목적함수식을 도출하였다. 또한 개발된 모형의 적절성을 검증하기 위해 미국 수도 워싱턴 지역에서의 교통자료를 인용하여 사례조사를 하였으며 이를 통해 본 연구에서 도출된 모형식의 실용성을 확인할 수 있었다. 추후 본 연구에서 개발된 수식들은 국내의 버스운행 여건과 실태를 잘 반영할 수 있도록 광범위한 자료조사를 통해 수정되어야 할 것이다.
암반발파작업에서 발생되는 발파진동은 주변의 생활환경과 인접한 구조물에 영향을 미쳐 공해를 발생시킨다. 계단발파와 터널발파에서 발생되는 발파진동은 진동에 영향을 미치는 요소들의 일부는 동일하게 작용하고 일부는 서로 다르게 작용하여 진동의 크기가 결정된다. 일반적으로 발파진동의 크기에 영향을 미치는 요소 중에서 암반의 조건과 폭약종류, 장약량 등 제 요소가 동일한 경우에는 최소저항선 거리와 자유면의 수에 의해 발파진동이 결정되는 것으로 알려져 있다. 그러나 터널 발파에서는 최소저항선거리와 자유면의 수 외에 자유면의 크기가 발파진동의 크기를 결정하는 주된 요소로 작용하게 된다. 본고에서는 자유면의 크기가 발파진동에 미치는 영향을 고찰하여 터널발파의 진동제어방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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