Cu(In,Ga)$Se_2$ (CIGS) 화합물은 직접천이형 반도체로 열적으로 매우 안정하고 에너지밴드갭이 1.04 eV로 이상적인 값에 가깝고, 특히 높은 광흡수계수를 가지기 때문에 박막 태양전지로서 커다란 응용 잠재력을 갖고 있는 광흡수층 재료이다. CIGS 화합물 박막 태양전지의 효율은 연구실에서는 ~20%를 높은 효율을 보고하고 있으며, 모듈급에서도 ~13%의 효율을 보이고 있다. 그러나 CIGS 박막 태양전지를 대면적 또는 양산화에 적용하기 위해서는 20년 이상의 장기적인 수명을 보장할 수 있는 내구성을 갖추어야 한다. 본 연구에서는 CIGS 모듈의 장기적인 신뢰성을 평가하기 위해 CIGS PV 모듈을 대상으로 대표적인 고온 고습 조건인 IEC-61646 규격을 이용하여 $85^{\circ}C$/85% RH에서 1000시간 동안 가속시험이 수행되었고, 고온 환경하에서 모듈의 성능 저하에 미치는 영향을 고찰하기 위해 모듈을 $85^{\circ}C$에서 1000시간 노출시켰다. 두 종류의 가속 스트레스시험 후에 모듈들의 외형적인 노화현상 및 전기적 열화 성능을 분석하였다. 또한 모듈의 효율저하의 원인을 규명하기 위해 모듈 구성 재료 중 충진재료로 사용하는 EVA sheet와 투명전극 AZO를 대상으로 고장분석을 수행하였다. AZO의 미세구조 관찰, 결정상 분석, XPS 분석 및 전기적 분석과 EVA sheet의 FT-IR 분석과 TG-DSC 분석들을 종합하여 CIGS PV 모듈의 성능저하의 원인을 규명하였다.
신뢰성 있는 수문순환모의를 위해서 다양한 수문모형이 사용되고 있다. 그 중 대표적인 수문모형인 강우-유출 모형은 유역에 발생한 강우에 반응하는 유출특성을 평가하는데 이용된다. 강우-유출 과정은 강우량, 유출량, 도달시간 및 토양수분 등과 연관된 매개변수들의 최적화 과정을 통해서 추정된다. 하지만 동일한 강우사상이라도 다양한 매개변수들로 인하여 상당히 다른 유출패턴을 나타내기 때문에 수문순환 과정을 정확히 모의하기 위해서 강우-유출 분석시 불확실성 분석이 필수적으로 요구된다. 불확실성 분석은 통계학에서도 쉽지 않은 연구내용으로서 가장 진보된 불확실성 분석기법인 Bayesian 기법은 매개변수의 추정과 불확실성 분석을 동시에 수행할 수 있는 방법으로 매개변수들은 사후분포(posterior distribution)로 귀결되며 최종적으로 확률분포형의 형태를 가진다. 본 연구에서는 국내외적으로 널리 사용되는 단기유출 모형 HEC-1 모형에 Bayesian 기법을 연계하여 대상유역의 도달시간, 저류상수 및 CN No. 최적화 및 불확실성 평가를 수행하였다. 연구결과 Bayesian 기법을 통한 매개변수 최적화 결과는 안정적인 수렴결과를 확인하였으며, 확률강우량을 입력자료로 사용하여 산정된 빈도별 홍수수분곡선의 불확실성 분석을 통하여 향후 수공구조물의 위험도 분석 및 수자원계획 수립시 유용한 자료로 사용될 것으로 판단된다.
스마트 돈사 환경의 복지 및 생산성 향상을 위하여 정량 분석법을 기반으로 한 모돈 관리의 중요성이 증가하고 있다. 모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복하여 이루어지는데 모돈의 관리는 돈사 농장의 생산성 및 경제성과 직결된다. 모돈 관리에 필요한 환경 및 계측정보를 획득하고 이 정보로부터 모돈의 개체관리를 극대화시키고 최적의 방안을 찾고자 지속적으로 계측이 가능한 모돈의 돈사 모니터링 시스템이 필요하다. 모돈의 행동특성 계측이 가능한 시스템이 필요한 이유는 모돈의 행동 특성(섭식 및 지제불량 등)에 상응하는 대사 불량, 질병 및 발정 징후 등을 조기에 발견할 수 있기 때문이다. 돈사 내에서 정지 상태로 판별이 되는 모돈의 지제상태(기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 다르게 연속적인 움직임으로부터 판별되는 모돈의 섭식상태를 분석하기 위해서는 계측 시스템과 이를 분석해주는 시스템간의 시간적 차이를 최소화 할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 모돈의 섭식을 정량적으로 지수화하기 위한 센서의 최소 SPS(sample per second)는 600 Hz($100Hz{\times}6$개)로서 최소 6개 ADC 채널과 최소 1,200 Hz 이상으로 샘플링 할 수 있는 마이크로 컨트롤러가 필요하다. 또한 16 비트의 분해능으로 1분 동안 연속 계측을 수행할 경우 필요한 정보량은 153,600 KByte ($1,200sample/s{\times}16bit/sample{\times}8Byte/bit$)으로 실시간 처리를 수행하기에 매우 큰 정보량이라 판단할 수 있다. 수행하고자 하는 정보처리 기법에 따라 다소 상이할 수 있으나, 1분을 주기로 모돈의 섭식 분석을 수행하고자 할 경우 최도 150 MByte의 정보량을 처리하기 위한 최소의 클럭수는 단순 대입의 경우 2.5 Mhz (clock/second) ($=1clock/Byte{\times}150MByte/60seconds$) 이며 덧셈(4 clock)의 경우 10 Mhz, 곱셈(16 clock)의 경우 40 Mhz의 클럭이 필요하다. 또한 정보의 저장 및 도시를 위해 필요한 부가적인 회로(LCD, SD메모리) 구동을 위해 필요한 클럭을 고려할 경우 추가적인 클럭이 필요하다. 이를 종합적으로 고려하여 120 Mhz ($= 40Mhz{\times}3$) 이상의 클럭이 필요하다고 판단할 수 있다. 또한 센서 계측 주기의 시간 분해능을 균등하게 유지하기 위해선 계측->도시->저장의 과정을 교차적으로 수행해야 한다. 이러한 과정을 거처 최종적으로 선정한 마이크로 프로세서는 ARM Cortex-M4이며 168 MHz로 연산 수행이 가능하여 목표하고자 하는 신호처리를 수행 할 수 있다. 현장 예비 실험을 통해 기대 성능을 만족하였으며, 시간 복잡도가 높은 연산을 대비하여 최적 시분할 스케쥴링 기법에 대한 보완이 필요하다고 판단되었다.
이 연구는 가상현실 환경에서 디스플레이의 종류가 가상실재감에 미치는 영향을 검증하기 위하여, 착용형 디스플레이(head mounted display)와 모니터조건이 내비게이션 과제수행시의 가상실재감에 미치는 영향을 분석한 것이다. 가상 실재감을 구성하는 하위요인으로 공간실재감(spatial presence), 몰입감(involvement), 사실성(realness)을 구성했다. 과제수행시간과 가상실재감에 대한 지각점수를 종속변수로 해서 디스플레이 조건에 의한 차이를 분석했다. 분석결과에 따르면 모니터조건과 비교했을 때 HMD조건에서 전반적으로 과제수행시간이 길었다. 이런 결과가 나타난 것은 HMD에서의 몰입감이 높기 때문에 오히려 주변 사물에 대한 탐색활동이 더 늘어난 것으로 보인다. 가상실재감에서는 HMD 조건이 탁월하게 높았으며, 같은 HMD조건에서는 특히 공간실재감과 몰입감이 사실성 보다 모두 높게 지각되었다. 이 연구를 통해서 HMD와 모니터 조건에 따라서 가상실재감의 하위요인에 미치는 수준이 다르다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 위해 Hadoop 기반의 클러스터를 구축하고, RandomTextWriter, WordCount, PI 애플리케이션을 수행함으로써 애플리케이션 특성에 따른 클러스터의 성능을 평가한다. RandomTextWriter는 주어진 용량만큼 임의의 단어를 생성하여 HDFS에 저장하는 애플리케이션이고, WordCount는 입력 파일을 읽어서 블록 단위로 단어 빈도수를 계산하는 애플리케이션이다. 그리고 PI는 몬테카를로법을 사용하여 PI 값을 유도하는 애플리케이션이다. 이러한 애플리케이션을 실행시키면서 데이터 블록 크기와 데이터 복제본 수 증가에 따른 애플리케이션의 수행시간을 측정한다. 시뮬레이션을 통하여 RandomTextWriter 애플리케이션은 데이터 복제본 수 증가에 비례하여 수행시간이 증가함을 알 수 있었다. 반면에 WordCount와 PI 애플리케이션은 데이터 복제본 수에 큰 영향을 받지 않았다. 또한 WordCount 애플리케이션은 블록 크기가 64~256MB 일 때 최적의 수행시간을 얻을 수있었다. 따라서 이러한 애플리케이션의 특성을 고려한 스케줄링 정책을 개발한다면 애플리케이션의 실행시간을 단축하여 클라우드 컴퓨팅 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 연구는 운전자 연령대와 뇌손상 여부에 따라 다양한 반응시간 과제에서의 반응시간과 반응정확성에서 어떠한 차별성이 있는지 살펴볼 목적으로 수행되었다. 이를 위해 30-50대의 중년운전자, 65세 고령운전자, 그리고 65세 이상의 뇌졸중 고령운전자들을 대상으로 단순반응, 2-선택반응, 자극 이심률을 달리한 4-선택반응, 탐색반응 및 동적자극 탐지 과제에 대한 수행을 비교하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 중년, 고령 및 뇌졸중 고령운전자 순으로 느린 반응시간을 보였으나 자극 이심률이 작은 조건($5^{\circ}$)에 비해 큰 조건($10^{\circ}$)에서 뇌졸중 고령운전자의 반응시간이 다른 집단에 비해 더 두드러지게 지연되었다. 둘째, 전체 반응시간에서 단순 반응시간을 감산한 반응시간을 분석한 결과, 2-선택반응 과제와 동적자극 탐지과제에서의 집단간 반응시간 차이는 유의하지 않았는데, 이것은 이러한 과제들에서의 반응시간 차이가 단순 반응시간에 의해 주로 결정된다는 것을 시사한다. 셋째, 일시적 기억을 요구하는 탐색과제에서는 두 고령운전자 집단이 중년운전자 집단에 비해 유의하게 느리고 부정확한 수행을 보였다. 넷째, 집단간 반응정확성에서의 차이는 선택 대안이 많은 과제와 기억을 요구하는 과제에서 두드러졌다. 이러한 결과는 기억 요구를 수반하는 탐색과제는 중년과 고령운전자 사이의 수행을, 반면 자극 이심률 조건은 뇌졸중 여부에 따른 고령운전자 집단에서의 수행 차이를 민감하게 반영할 수 있음을 시사한다.
첨단교통체계의 기술발전과 교통 분석의 수준이 상세해짐에 따라 동적 교통 분석에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 정적인 분석이 하루 평균 개념의 통행특성과 네트워크 상태를 묘사한 반면, 동적 분석에서는 시간흐름에 따른 네트워크의 상태를 분석한다. 본 논문에서는 교통시스템 동적 분석의 필요성을 인식하여, 고속도로망을 대상으로 FTMS 자료를 활용한 분석 방법론을 개발하였다. 개별 차량의 실제 통행기록 자료인 TCS 자료를 이용하여 전국 고속도로망을 대상으로 동적 기종점 통행량을 구축하였으며, 시뮬레이션 연산시간 문제 해결을 위해 분석범위를 설정한 Subarea 분석을 활용하였다. 이를 위해 전국 고속도로망을 대상으로 구축된 시간대별 기종점 통행량을 Subarea 기종점 통행량으로 전환하기 위한 방법론을 개발하였다. 구축된 모형의 적용을 위해 시나리오 분석을 실시하였으며, 이를 통해 각각의 시나리오에 대하여 기존의 단편적인 효과분석과 달리 하루 중 시간대별 교통여건에 따른 네트워크 상태분석을 수행하였다. 본 연구는 동적 교통 분석의 초기 시도라는 점과 실제 기종점 자료인 FTMS 자료를 활용한 분석이라는 점에서 의미를 가지며, 현재 교통 분석의 큰 흐름인 동적 교통 분석의 필요성을 부각시키고자 한다. 향후 고속도로뿐만이 아닌 기타 도로를 포함한 모형 구축이 필요하며, Hybrid 모형 및 프로그램 개발을 통해 궁극적인 목표인 실시간동적 분석 모형 개발을 위한 연산시간 문제 해결이 필요할 것이다.
사용자 적응형 추천 시스템의 목적은 사용자의 선호도와 행동 정보 등을 분석, 분류하여 그를 바탕으로 각 사용자가 필요로 하거나 선호 할 만한 서비스를 사용자에게 추천하여 사용자 편리성을 높이는 것이다. 그러나 기존의 추천 시스템은 새로운 사용자의 등장이나 새로운 서비스의 등장 시 분석에 많은 시간을 필요로 하거나, 과특성화와 희귀성이라는 특성으로 인한 추천 서비스 단순화 등의 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 새로운 사용자 등장 시 결정 트리를 이용한 분류로 분석시간을 줄이고, 새로운 아이템의 등장 시 분석시간의 감소와 다양한 사용자 중심적인 추천을 위해 대리자를 이용한 사용자 군집화와 추천을 수행하는 새로운 모델을 제시한다. 또한 제안된 모델을 분석하여 위의 문제점들이 어떻게 해결되는지 설명한다.
IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.
현재 백두산의 분화 징후 및 지구관측을 목적으로 광학 및 중·장적외선 카메라를 탑재한 6U 규격의 초소형위성 STEP Cube Lab-II (Cube Laboratory for Space Technology Experimental Project-II)가 개발되고 있다. 궤도상에서의 위성을 안정적으로 운용하기 위해서는 전 임무기간 동안 위성에 탑재된 장비가 허용온도범위 내 만족이 가능한 열설계가 필수적이며, 이에 앞서 위성이 겪을 수 있는 궤도 열환경에 대한 분석이 선행되어야 한다. STEP Cube Lab-II는 향후 한국형발사체 (KSLV-II)를 통해 발사될 예정이나, 현재 발사시간 미정으로 궤도가 정해지지 않은 상태이다. 따라서 본 논문에서는 큐브위성이 겪을 수 있는 최악의 궤도 조건 분석을 위해 예상되는 발사시간 이력을 토대로 위성의 열 유입량 분석을 수행하여 발사시간에 따른 열적 영향성 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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