본 논문은 직렬 아크 방전이 진행될 때의 전압 및 전류 파형을 실시간 측정하였다. 아크 방전의 방사 패턴을 분석한 결과 간헐적인 방전, 아크의 성장, 발열부의 생성, 플룸의 발생, 적열부 형성 순서로 진행되는 것을 알 수 있었다. 직렬 아크 방진이 진행될 때 전류 및 전압 파형은 정현파와 같은 주기성을 나타냈다. 그리고 + 파형에서 - 파형으로 바뀔 때와 - 파형에서 + 파형으로 바뀔 때 파형의 재기전압이 발생하는 것이 확인되었다. 방전이 진행될 때 1 s 동안에 발생하는 열량은 약 0.317 mJ이고, 600 s 동안에 약 190 mJ의 열이 발생하는 것으로 해석되었다. 그리고 단락 지속시간은 약 1.66 ms인 것으로 해석되었으며, 동일한 주기에서 전압 파형은 49.9 V까지 전위가 상승하는 것을 알 수 있었다. 또한, 방전이 진행될 때 전류의 실효치는 약 1.72 A이고, 최대치는 약 2.53 A로 분석되었다. 그리고 전압의 실효치는 약 42.8 V로 계산되었고, 최대치는 약 208 V로 측정되었다.
본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.
이 연구의 목적은 탄소중립에 대한 중등 과학 예비 교사의 개념 이해의 수준을 분석하고, 시각화 자료에 나타나는 시선 패턴을 파악하는 것이다. 이 연구의 대상은 중등 과학 예비교사 20명이며, 연구참여자들의 탄소중립에 대한 개념 이해 수준을 구분하고 이에 따른 시선운동의 차이를 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, '2050 탄소중립' 개념을 적용하여 2100년까지의 탄소 배출량과 제거량을 예측하는 모델링 활동을 수행한 결과 연구참여자의 50%가 탄소 배출량이 계속 증가할 것이라는 패턴 매칭을 생각하는 오개념을 갖고 있었다. 또한 연구참여자의 25%는 순 이산화탄소의 배출량과 누적 농도의 인과 관계를 제대로 이해하지 못했다. 둘째, 탄소중립 관련 시각자료에 대한 연구참여자들의 시선운동은 글 영역에 제시된 정보에 크게 영향을 받으며, 그래프의 경우 주로 데이터 영역에 관심이 집중되었다. 그리고 시각적 데이터를 동일한 기능과 범주에 배열했을 때 연구 참가자들은 개념을 설명하는 자료나 왼쪽에 배치된 시각적 데이터에 가장 많은 관심을 보였다. 이는 특정 위치나 순서에 선호가 있음을 의미한다. 개념 이해도가 낮고 요소 간의 인과관계를 제대로 파악하지 못한 연구참여자들은 집중력과 전반적인 시선흐름이 크게 떨어지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 자연재해 및 기후변화를 포함한 탄소중립의 개념적 이해가 시각화 자료에 대한 관심과 참여에 영향이 있음을 나타낸다.
3D 프린팅 FDM방식의 재료인 필라멘트 중 차폐성능을 지닌 필라멘트는 국내에 판매되지 않고 있으며 관련 연구도 미비하다. 이에 본 연구는 금속 입자가 함유된 필라멘트의 물성과 방사선의 차폐능력을 평가하여 3D 프린트를 이용한 방사선 차폐체 개발의 기초자료를 제공하고자 한다. 금속입자 강화재가 함유된 금속 필라멘트 5가지를 선정 후 ASTM의 평가방법을 이용하여 인장강도, 밀도, XRD, 무게측정 등 물성을 평가하고 방사선 차폐능력을 알아보기 위하여 한국산업표준의 방호용구류 시험방법에 따라서 방사선 차폐율을 구하였다. 인장강도는 PLA + SS가 가장 높았고 ABS + W가 가장 낮았으며 밀도는 ABS + W 가 3.13 g/cm3으로 가장 높게 나타났다. XRD결과 시편의 표면의 입자의 XRD peak 패턴이 각 입자 강화재 분말 금속의 패턴과 일치함을 확인 할 수 있어 프린트된 시편이 분말금속이 함유 되었음을 확인하였다. 3D 프린트 복합 필라멘트별 차폐효과는 ABS + W, ABS + Bi, PLA + SS, PLA + Cu, PLA + Al의 순서로 실효원자번호와 밀도에 비례하여 차폐율이 높게 나타났다. 본 연구에서는 강화재로 금속 분말이 함유된 금속입자 복합 필라멘트는 방사선의 차폐능력을 가지는 것이 확인되었으며 향후 방사선 차폐용 필라멘트의 사용가능성을 확인하였다.
Ubiquitous Computing System란, 언제 어디서나 통신 및 컴퓨팅이 가능하고 컴퓨팅 시스템이 상호간에 정보를 공유하고 협력하는 컴퓨팅 시스템이다. 이로써 기존의 컴퓨팅 환경과 같이 사용자와 컴퓨터간의 대화형 상호작용이 아닌 물리적인 환경 상황(Context)등을 시스템이 스스로 인식하고 이를 기반으로 사용자와의 상호 작용을 지원하는 상황인식 기술이 필수적인 요소로 부각되고 있다. 또한, Ubiquitous Computing System을 위해 사용자 및 주변 환경 정보를 감지하는 센서(Sensor) 기술이 필요하다. 하지만 사용자 및 주변 환경으로부터 입력되는 불확실하거나 모호한 상황정보에 대한 표현과 추론에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 이런 이유에서 Rule-based System을 기반으로 CRS와 DOS의 개념을 도입한 새로운 상황인식 기반의 Architecture를 제안하고, 이를 VHDL을 통해 SoC로 구현하였다. CRS를 통해 실시간으로 다양한 센서에서 들어오는 많은 데이터에 가중치를 부여하여 각 센서마다 중요도를 달리 부여한다. 이로써, System은 Sensor 입력 값의 중요도에 따라 처리 순서를 우선적으로 부여하여 처리 속도를 높인다. 또, DOS를 통해 각양각색의 사용자에게 획일적인 서비스를 제공하는 것이 아니라 상황 변화의 패턴에 따라 개별화되고 특화된 서비스를 제공한다. 마지막으로, Ubiquitous Computing System의 향후 발전 가능성을 예상하고, 본 논문에서 제시한 Context-aware Architecture에 의해 구현된 UoC의 유용성을 짐작해 본다.
강원도에서 생산된 옥수수를 사용하여 식초를 제조한 후 초산 발효 및 숙성에 의해 변화되는 주요 향기성분을 조사하였다. 옥수수 술에서 가장 높은 함량을 나타낸 휘발성 성분은 2-phenylethanol으로서 전체 휘발성 성분의 약 27%를 차지하였으나, 초산 발효 후 15% 수준으로 감소하였다. 주성분 분석 결과 옥수수 술과 옥수수 식초는 초산 발효 및 숙성 기간에 따라 향기 성분의 특성이 패턴의 차이가 확인되었다. 초산 발효 이후에 전체 휘발성 물질 중에서 초산이 약 50%를 차지하여 가장 함량이 높은 것으로 나타났으며, 그 다음으로 2-phenylethanol, diethyl succinate 순서로 높았다. 장미향을 나타내는 ethyl phenylacetate와 과일향을 나타내는 diethyl succinate 등 에스테르 화합물의 향기 활성가가 높게 나타나 이들 성분이 초산 발효 후 식초의 향기 특성에 큰 영향을 미치는 것으로 판단되었다.
마이크로 어레이 기술은 유전자 네트워크의 순서 와 게놈의 통합과 같은 많은 업적을 기여하고 있으며, 이러한 기술은 유전자 발현의 패턴을 조사하기 위한 수단 등으로 잘 확립 되어있다. DNA 마이크로배열은 Affymetric 칩을 이용하여 대량의 DNA 서열을 합성 할 수 있는데 기존의 DNA 어레이 스포팅에는 일반적으로 접촉방식과 압전전자 방법등 두가지 유형이 있다. 접촉방법은 유리 슬라이드 표면과 접촉하도록 스포팅핀을 사용하는데 이 방법은 표면 매트릭스의 손상이나 상처가 발생할 수 있어 단백질이 오염 되거나 특정 결합을 방해할 위험이 있다. 반면에 압전전자 방법은 대량 생산이 가능함에도 불구하고 결과를 인쇄할 분석기가 필요하므로 현재 실험실 내에서만 수행 가능한 실정이다. 본 논문에서 유리 슬라이드 표면에 닿지 않고 지속적으로 일관성 있게 스포팅이 가능하도록 하는 진보된 방법을 제시한다.
본 논문에서는 인간 뇌의 내부에 존재하는 해마를 모델링한 해마 신경망을 사용하여 도시방범용 CCTV를 위한 얼굴영역 인식 시스템을 제안한다. 이 시스템은 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성되어 있으며, 특징 추출 부분은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 사용하여 구성한다. 학습부분에서는 해마의 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터들의 특징을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 의해 반응 패턴을 이진화 하고, 다음으로 CA3 영역에서의 자기 연상을 통해 영상에 포함되어 있는 노이즈를 제거하게 된다. 노이즈가 제거된 데이터는 CA1 영역에서 신경망을 통해 장기기억이 이루어진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 형태변화와 조명변화에 따른 인식률 실험을 실시하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 특징 추출 및 학습 방법을 다른 학습 방법들과 비교하였을 때, 우수한 인식률을 가짐을 확인하였다.
대부분의 문자열 문제들과 이들에 대한 알고리즘들은 패턴 매칭, 데이타 압축, 생물정보학 등의 분야에 응용되어 왔다. 그러나 문자열 문제와 암호화 문제의 관련성에 대한 연구는 거의 진행되지 않았다. 본 논문에서는 다음과 같은 문자열 재구성 문제들에 대해 연구하고 이 결과들이 암호학에 응용될 수 있음을 보인다. 유한 알파벳으로 구성된 길이 n인 문자열 x와, 길이 $k({\leq}n)$ 이내의 문자열의 집합 W가 주어졌을 때, 첫 번째 문제는 내의 문자열들 중 일부 문자열들을 최소의 회수로 연결하여 x를 재구성할 수 있는 연결 순서를 찾는 문제이다. 이 문제에 대해 O(kn+L)-시간 알고리즘을 제시한다. 이때, L은 W 내의 모든 문자열들의 길이의 합을 표시한다. 두 번째 문제는 첫 번째 문제의 동적 버전이며 이에 대해 $O(k^3n+L)$시간 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 암호학과 관련된 멱승문제와 위에 제시된 재구성 문제들과의 관련성을 보이고 멱승문제를 해결하는 새로운 알고리즘을 제시한다.
층위 구조 아키텍처는 프로그램을 일반성에 따라 분할하는 모듈 구성의 방법이다. 본 논문은 객체지향 프로그램으로부터 층위 구조 아키텍처를 복구하고 아키텍처 문서와의 일치성을 검사하는 방법을 제시한다. 객체지향 프로그램에서의 층위구조 스타일 규칙을 기술하기 위해, 모듈 간 사용 관계에 기반한 모듈들의 부분 순서 집합을 구성하며, 재정의 관계를 통해 모듈 간 층위 관계를 정의한다. 또한, 층위 관계의 의미를 설계 패턴에서의 예를 통해 설명한다. 프로그램으로부터 층위 구조 아키텍처를 복구하기 위한 절차를 기술하며, 복구를 위한 메타 모델을 제시한다. 이를 기반으로 공개 소스 프로젝트를 통해 개발된 소프트웨어의 소스코드들로부터 층위 구조 아키텍처를 복구하고, 복구된 아키텍처로부터 발견된 층위 관계의 의미와 아키텍처 문서와의 불일치 부분들에 대해 논의한다. 검사를 통해 아키텍처 문서와 일치하지 않는 부분들이 발견하였고, 이를 조사한 결과 이들이 층위 구조 아키텍처에서 허용 가능한 예외로 여겨지지만 아키텍트가 이들 부분에 대한 변경을 주의 깊게 관리할 필요가 있다는 것을 지적하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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