본 연구는 중금속원소의 주오염원 중의 하나인 금속폐광산에 다량 잔존하는 폐석을 효율적으로 처리하기 위해 실내모형시험을 수행하였으며, 그 결과를 광산폐석처리의 기술개발에 기초자료로 활용하고자 한다. 실험의 도구는 실험결과에 거의 영향이 없는 내산성 내알카리성의 아크릴산수지와 폴리에틸렌 관을 사용하였다. 본 연구에서 제작 운용된 8개의 모형을 계내의 환경, 충진물의 배열방식 및 종류 등으로 분류한다면 4개의 그룹으로 나눌 수 있다. 그룹 1은 계내에 폐석으로만 충진하여 개방계에서 실험한 배경모델이고, 그룹 2는 각각 두 개의 폐석층과 석회암편층을 층상으로 배열한 뒤 개방계와 폐쇄계로 구분하여 실험하였다. 그룹 3은 폐석과 석회암편을 골고루 잘 섞어 계내에 충진하고(혼합모델)이를 개방계와 폐쇄계로 구분하여 실험하였으며, 마지막 그룹 4는 폐석층의 표층부에 석회암편층을 가하여 실험하였다. 배경모델인 모델 Ⅰ로부터 배수된 시수는 실험초기부터 말기까지 중금속원소의 용존량이 매우 높다. 그런, 다른 모델에 비해 그룹 3에 해당되는 모델 Ⅴ와 Ⅶ은 중금속원소의 함량이 매우 낮아 제거효과가 가장 높은 것으로 나타났다. 폐쇄된 혼합모델에서 폐석과 석회암편의 혼합비를 1:1, 2:1로 달리하더라도 중금속원소의 제거효과 는 대동소이한 것으로 나타났다. 그러나, 계내를 같은량의 충진물로 충진하더라도 혼합모델은 층상모델에 비해 중금속원소의 제거효과가 현저히 높다. 그리고, 다른 실험조건이 같은 폐쇄계와 개방계를 비교하면 전자의 중금속원소의 제거효과가 다소 높은 것으로 나타났다.
본 논문의 목적은 AZ31 마그네슘합금의 균열성장거동의 경향을 묘사할 수 있는 실험적 피로균열전파모델을 시편두께 조건에서 평가하여 적합한 모델을 제시하는 것이다. 평가에 사용된 실험적 모델은 Paris-Erdogan 모델, Walker 모델, Forman 모델, 수정된 Forman 모델이며, 각 모델의 파라미터를 통계적으로 추정하기 위하여 최우추정법을 사용하였다. 두께조건이 피로균열전파거동 예측에 미치는 영향을 고려하면서 적합한 모델을 평가하기 위해 시편두께의 3가지 조건을 변화시키면서 피로균열전파실험을 수행하여 통계적 균열성장 데이터를 획득하였다. 시편두께 조건에 따라 마그네슘합금의 균열성장거동의 경향을 잘 묘사하는 모델은 Paris-Erdogan 모델과 Walker 모델이며, 모델의 파라미터 중 피로균열성장속도지수는 시편두께가 4.75mm와 6.60mm 조건에서 재료상수가 될 수 있음을 밝혀내었다. 그러나 시편두께가 두꺼운 경우에는 양상에 차이를 보이므로 모델 선정 시 신중한 판단이 요구된다.
본 연구의 목적은 능동질량 장치를 이용하여 지진하중을 받는 건물모델의 응답을 제어하는 것으로서 실험에 사용된 능동질량 장치는 교류형 서보 모터에 의해 관성력이 건물모델의 응답에 반작용하여 제어를 하게 되는 원리를 이용한 것이다 소형 진동대에 의한 외부하중 묘사 신호처리와 제어력 발생을 위한 장비들이 구축된 실험 모델로써 능동 질량 추진기가 1층 전단형 건물모델 상부에 설치된 해석 모델을 실현하였으며 제어력 산정을 위한 선형 2차 제어 알고리듬은 LabVIEW 프로그램을 사용해서 구현하였다. 건물의 응답과 제어력을 고려해서 제어성능을 검증하였으며 능동 질량 장치를 설치함으러써 공진하중과 지진하중에 대한 건물의 응답이 감소하고 또한 속도피드백 알고리듬이 그 외의 피드백 알고리듬 보다 제어력이 가장 적게 소용되면서 건물의 응답을 감소시키는 것을 실험적으로 파악하였다.
충격파에 의해 폭말물에 일어나는 화학반응 진행현상을 Forest Fire 모델과 함께 고온 부위에 의한 점화와 표면연소자는 현상학적인 근거위에 개발한 모델 두가지(IAG, Sandia)를 설명하였고 이 위에 고온부위 개념에 물리적인 설명을 부여한 새로운 모델을 소개하였다. 나중 세가지 모 델들을 PBX-9404에 대한 여러 가지 실험결과와 비교하였는 바 화학반응 초기의 압력증가현상은 주로 점화항(고온 부위에 의한)에 기인하는 것으로써 모두 만족할만한 결과를 보여주고 있으며 후기의 현상은 실험치와 약간 달라지는것(크거나 혹은 작거나)이 보인다. 이 오차가 과연 어느 만큼 실험 오차이며, 또 어느만큼이 모델 오차인지에 대하여는 아직 자료의 불충분으로 확정지어 말할 수 없다. 예를 들어 그림 4에서는 실험결과가 이론결과 보다 압력을 더 큰 것으로 나타 내고 있으며 그림 5에서는 그 반대 현상을 보인다 앞으로 이 방면에 더 연구가 진행되어야 하 리라고 고려되며 연후에 이 모델들을 다른 폭발물에 적용시켜 일반화시키는 일이 남아 있다.
기존의 이론적 연구와 실험적 연구를 바탕으로 충돌 제트의 수치 모델을 개발하였다. 본 모델은 like-doublet 충돌제트로부터 생성되는 액적의 모든 특성을 액막이 분열되는 시점에서 결정한다. 액적 특성을 결정하기 위해 이론적 연구로부터 얻어진 액막 두께, 액주의 직경, 액적 크기와 실험적 연구로부터 얻어진 액막/액적 속도, 액막 분열 거리, 분열 주파수, 액적 질량 유량 분포를 이용하였다. 액적의 질량 유량 분포는 Laplace 분포로부터 표준 편차를 이용하여 모사하였다. 또한 실험 결과를 이용하여 액막 분열 거리, 분열 주기, 표준 편차에 대한 경험식을 유도하였다. 개발된 모델은 정성적인 분무 패턴뿐만 아니라 정량적인 SMD 및 질량 유량 분포에서 실험 결과와 잘 일치한다.
본 논문에서는 전화망 환경에서의 한국어 숫자음 인식을 위한 특징 파라미터 추출, 음향 모델링 방식을 결정하기 위하여 HTK 툴을 사용한 4 연숫자음 인식실험 결과를 기술한다. 또한, 실험 결과를 토대로 빈번하게 발생하는 숫자음에 대해서 오류율을 분석하였다. 숫자 모델로는 left context biword 모델과 triword 모델을 사용하였으며, 상태수와 mixture 수를 바꾸어 인식 실험을 수행한 결과, triword 모델이 biword 모델보다 인식율이 높은 것으로 나타났으며, substitution 에러율은 " 이<->" 에서 가장 높은 에러가 발생하는 결과를 얻을 수 있다.
반도체공정 최적화에 소요되는 시간과 경비를 줄이기 위해 신경망 모델이 개발되고 있다. 주로 역전파 신경망을 이용하여 모델이 개발되고 있으며, 본 연구에서는 Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 식각공정 모델을 개발한다. 실험데이터는 유도결합형 플라즈마를 이용한 Silicon Carbide 박막의 식각공정으로부터 수집되었다. 모델개발을 위해 $2^4$ 전인자 (full factorial) 실험계획법이 적용되었으며, 모델에 이용된 식각응답은 식각률과 atomic force microscopy로 측정한 식각표면 거칠기이다. 모델검증을 위해 추가적으로 16번의 실험을 수행하였다. RBFN의 예측성능은 세 학습인자, 즉 뉴런수, width, 초기 웨이트 분포 (initial weight distribution-IWD) 크기에 의해 결정된다. 본 연구에서는 각 학습인자의 영향을 최적화하였으며, IWD의 불규칙성을 고려하여 주어진 학습인자에 대해서 100개의 모델을 발생하고, 이중 최소의 IWD를 갖는 모델을 선택하였다. 최적화한 식각률과 표면거칠기 모델의 RMSE는 각기 26 nm/min과 0.103 nm이었다. 통계적인 회귀모델과 비교하여, 식각률과 표면거칠기 모델은 각기 52%와 24%의 향상된 예측정확도를 보였다. 이로써 RBFN이 플라즈마 공정을 효과적으로 모델링 할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 현재 국내에서 개발중인 액체금속로 KAL IMER(Korea L Iquid MEt a l Reactor)의 면진설계에 적용하기 위한 적층고무베어링의 수학적 해석모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 수정 비선형 Rate 모델과 특성실험 결과로 부터 구한 파라미터 특성식을 이용한 적층고무베어링의 해석모델 수립하고 이를 1자유도계 지진모델에 적용하여 히스레레틱 거동에 대한 해석적 결과와 적층고무베어링의 특성 실험결과와 비교분석하여 해석모델의 정확성을 검토하였다.
평판 디스플레이용 비정질 실리콘 박막 트랜지스터의 전기적인 특성과 수학적인 모델에 대하여 연구되었고 이론적인 모델은 실험을 통하여 그 타당성을 입증하였다. 게이트전압이 고정된 상태에서 드레인 전압 증가에 따른 드레인 포화전류는 증가되었고 디바이스의 포화는 드레인 전압이 증가될수록 더 증가되었으며 문턱전압은 감소되었다. 세 개의 변수로 구성된 디바이스의 전달특성과 출력특성에 대한 실험 결과값에 대한 모델식이 제시되었는데 이 모델은 디비이스의 기하학적인 구조를 간단화 하기위한 모델식이다.
본 논문에서는 텍스트 문서의 주제어를 추출하고 문서를 주제별로 분류하기 위해 확률적 그래프 모델을 사용하는 방법을 제안하였다. 텍스트 문서 데이터를 문서와 단어의 쌍으로(dyadic)표현하여 확률적 생성 모델을 학습하였다. 확률적 그래프 모델의 학습에는 정의된 likelihood를 최대화하기 위한 EM(Expected Maximization)알고리즘을 사용하였다. TREC-8 AdHoc 텍스트 에이터에 대하여 학습된 확률 그래프 모델의 성능을 실험적으로 평가하였다. 이로부터 찾아 낸 문서에 대한 주제어가 사람이 제시한 주제어와 유사한 지와, 사람이 각 주제에 대해 분류한 문서가 이 확률모델로부터의 분류와 유사한 지를 실험적으로 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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