빙판파괴 형태는 여러 모드의 합성이며 실제로 한 가지 양식으로 파괴되는 경우는 거의 일어나지 않는다. 이제까지 빙하중 해석 이론이나 방법은 한 가지 양식에 기준하는 것이었다. 이 논문에서는 합성모드로 빙판이 파괴될 때 해양구조물에 작용하는 빙하중 추정방법을 소개하여 모형 실험결과치와 그 결과를 비교하였다. 두 가지 합성모드에 대한 빙하중 추정방법인 비례파괴해석법 (Proportional Failure Method)과 국부경계해석법(Local Ice boundary Method)을 본논문에 소개하였으며, 이 두가지 방법과 함께 널리 알려진 Crushing 해석방법을 적용하여 정적 및 동적 구조물에 작용하는 빙하중을 산출/비교하였다. 동적구조물은 쇄빙선을 이용하였고, 쇄빙선이 SPM 터미널에 monopod로 연결되어있는 형태를 선택하였다. 모형 실험은 Finland의 Wartsila 실험실에서 실시 하였고, 이 실험을 통하여 쇄빙선에 작용하는 빙력 및 시간별 쇄빙선의 동적 움직임을 측정하였다. 이 논문에서는 위에서 소개된 세가지 방법으로 계산된 빙하중과 실험측정결과를 비교하였고, 이론적으로 추정한 쇄빙선의 운동을 실혐결과치와 비교하였다. Crushing방법으로 산출한 빙하중은 실제치보다 상당히 높았고, 비례파괴해석법은 Crushing 방법보다 정확한 결과를 보여주었으며, 국부경계해석법은 상당히 모형실험측정치와 가까웠다. 물론 쇄빙선의 움직임도 빙하중에 따라 변화가 심했고, 국부 경계해석법을 적용했을 때 실제 쇄빙선의 동적움직임을 가장 가깝게 추정할 수 있었다.
본 논문에서는 하드웨어-소프트웨어 시스템에서의 시스템 레벨 모델링 및 통합 모의 실험(co-simulation)에 관한 새로운 방법을 다루고 있다. 복잡한 시스템의 하드웨어와 소프트웨어를 하나의 객체 지향 방법론으로 모델링 및 모의 실험하여 빠르고 쉽고 정확하게 시스템의 성능을 예측하고 분석하여, 시스템 설계가 최적화 되도록 도움을 주는 설계 도구를 제안한다. ASIC, 보조 디바이스, 벗, 디스크 및 소프트웨어 등을 객체 지향 모델링 방법인 UML(Unified Modeling Language) 형식론으로 시스템의 구조를 GUI을 사용하여 모델링하고, 이것으로부터 자동적으로 DEVS(Discrete EVent System) 모의 실험 모델을 생성해내어 통합 모의 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 쉽고 빠르게 측정하고 예측하는 방법론을 제시한다. UML과 DEVS는 형식론으로서, UML은 추상화 수준의 시스템 모델링과 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하며, 모의 시험은 DEVS의 시뮬레이터인 DEVS++을 사용하였다. DEVS++는 C++ 라이브러리 형태이므로 쉽게 UML에서 DEVS 형식론으로 모의 실험 모델을 추가하여 간단한 모델링할 수 있을 뿐만 아니라 정확한 모의 실험 결과를 얻을 수 있다.
자연하천에서의 횡혼합 특성을 분석하고 횡분산계수를 산정하기 위해서 추적자 실험을 실시하였다. 추적자 실험은 섬강에서 세번, 홍천강에서 두번, 청미천에서 한번, 총 여섯 군데에서 실행되었다. 각각의 실험에서 속도, 수심, 유속과 같은 수리량이 측정되었다. 추적자로서는 미량으로도 관측이 용이하며 병원에서 진찰용으로 사용할 만큼 인체에 해롭지 않은 방사성 동위원소 (I-131)를 사용하였다. 추적자 실험을 통해 얻어진 농도데이터와 수리량 데이터를 이용하여 횡분산계수를 산정하였으며 이때 모멘트 방법과 수정모멘트 방법 그리고 유관모형 추적법이 사용되었다. 세가지 방법을 이용하여 산정된 횡분산계수를 토대로 각각의 방법이 자연하천에서의 횡분산계수를 산정하는데 합당할지를 비교 분석하였다. 또한 여섯 경우의 지형이 다른 자연하천에서 구한 횡분산계수를 토대로 하천의 형상에 의해 하천에서의 횡분산 거동이 어떻게 달라지는가를 분석하였다.
이 연구의 목적은 제 6차 교육과정에 의한 중학교 1학년 과학 교과서 분별 증류 실험의 문제점을 파악하고, 중학생들이 분별 증류 실험을 능률적으로 수행할 수 있는 실험 방법을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위한 첫 번째 단계로서 현재 사용되고 있는 8종의 과학 교과서를 분별 증류 실험 장치와 액체 혼합물의 종류에 따라 6가지로 분류하였다. 두 번째 단계로서 액체 혼합물을 가열 방법에 따라 직접 가열과 물 중탕 가열로 나누어 교과서 실험과정에 따라 같은 실험을 세 번 실시하였다. 세 번재 단계로서 실험 결과의 문제점을 해결하기 위한 대안 실험을 실시하였다. 대안 실험에서는 알코올 램프로 직접가열 하는 방법과 기름 중탕으로 가열하는 방법, 그리고 가열 맨틀을 사용하여 가열하는 방법을 사용하였다. 연구결과, 가지달린 둥근 플라스크를 직접 가열하는 실험 결과가 가지 달린 시험관을 물 중탕으로 가열하는 실험 결과보다 이론적인 결과에 근접하였다. 그리고 가지 달린 둥근 플라스크를 직접 가열하는 실험에서 플라스크 윗 부분을 보온해 주는 실험이 보온하지 않은 실험보다 실험 결과가 더 나았다. 대안 실험에서는 액체 혼합물의 증류 온도 증가를 보면서 가열 맨틀의 가열 온도를 올려 준 실험의 결과가 이론적인 결과에 가장 가까웠다. 이러한 연구 결과로부터 가지 달린 시험관을 물 중탕으로 가열하는 분별 증류 실험장치는 탐구실험 수업에 부적절한 것이므로 개선이 요구되며, 중학교 과학실 여건을 고려할 때, 액체 혼합물의 증류 온도 증가를 보면서 가열 맨틀의 가열 온도를 변화시키는 분별 증류 실험이 가장 능률적인 방법임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 복합재 적층판의 고속충격 관통에너지를 예측하는 방법 중 하나인 정적압입 관통 실험을 수행하였다. 정적압입 관통 에너지를 정확히 분석하기 위해서 세 가지 방법을 이용하였다. 첫 번째로 AE 센서 신호 변화를 이용해서 압입 관통 지점을 판단하고 관통 에너지를 구하는 방법, 두 번째는 관통된 시편에 다시 관통실험을 수행하여 두 에너지 차를 이용해서 구하는 방법, 세 번째는 재수행한 관통실험의 하중-변위 그래프에서 최대하중지점을 압입 관통 지점으로 판단하고 에너지를 구하는 방법이다. 위 방법들에 의한 관통에너지 예측 결과를 제시하였고 고속충격 실험 결과와 비교하여 타당성을 검증하였다.
이 연구의 목적은 과학 교수 학습 방법에 관한 국내 연구 동향을 분석하기 위한 것이다. 국내 학회의 학술지 6종에 게재된 논문들을 연도 방법 대상 주제에 따라 분석했다. 분석대상은 과학교육 분야 문헌들에서 공통적으로 제시하고 있는 방법들을 추출되었다. 분석 결과 과학 교수 학습 방법에 관한 연구들은 2000년 이후 지속적인 증가세를 보였다. 교수 학습 방법 중 실험, 협동학습, 토의가 많이 연구되었다. 이 세 가지 방법에 관한 연구들에서 가장 많이 채택하고 있는 연구방법은 실험연구로 나타났다. 다음으로는 내용분석, 조사연구, 사례연구 등의 순으로 나타났다. 세 가지 방법에 관한 실험연구는 중학생을 대상으로 한 것이 가장 많았다. 특히 실험연구를 통해 과학 성취도, 태도, 탐구능력, 자기효능감과 관련한 과학 교수 학습방법의 효과를 알아보는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과를 근거로 볼 때 향후 과학 교수 학습 방법에 관한 연구는 다양한 방법들에 대한 적용 개발 연구 등이 이루어져야 할 것이다. 또한 질적 연구방법을 통해 교수 학습 방법이 실제 교육현장에 적용되는 맥락을 분석하도록 연구 방향이 확대될 필요가 있다고 생각된다. 그리고 다양한 학습자 집단을 대상으로 한 연구를 통해 교수 학습 방법의 효과를 종단적 횡단적으로 접근하려는 시도가 필요할 것이다.
본 논문에서는 한국어 음성인식 시스템의 성능 향상을 위해 청각 주파수 분해능을 가진 MEL-LPC Cepstrum을 음소단위의 HMM(Hidden Markov Model)을 기반으로 하는 인식 시스템에 적용하여 그 결과를 비교 검토하였다. 선형예측(LP) 분석 후에 후처리로서 주파수를 왜곡시킨 LPC-MEL 분석이 계산량이 적고 효과적이라 일반적으로 많이 사용되고 있으나 주파수 분해능은 많이 개선되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 주파수 분해능을 개선하기 위해, 원 음성신호로부터 직접적으로 멜주파수로 왜곡시킨 후 선형 예측 분석을 수행하는 MEL-LPC 분석방법을 이용한 음소기반의 화자 독립 음성인식 시스템을 구성하여 기존의 LPC-MEL 분석방법과 비교실험을 통하여 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 검토하였다. 실험에 사용한 음성 데이터베이스는 음소 및 단어 인식실험에서는 ETRI 445단어 DB, 연속 숫자음인식 실험에서는 KLE 4연속 숫자음 DB를 사용하였다. 화자 독립 음소인식 실험의 경우, 묵음을 제외한 47개의 유사 음소에 대하여 4상태 3출력의 Left-to-Right 모델을이용하였다. 단어 및 연속 숫자음 인식 실험의 경우, 유한상태 네트워크에 의한 OPDP법을 이용하였다. 화자 독립 음소, 단어 및 4연속 숫자음 인식 실험결과, 기존의 LPC-MEL Cepstrum을 사용한 경우보다 MEL-LPC Cepstum을 사용한 경우가 더 높은 인식률을 나타내어 한국어 음성인식 시스템에서 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
단백질 2차원 전기영동은 다양한 단백질 분리 방법 중 가장 널리 쓰이는 방법으로 실험 결과를 촬영한 영상을 분석하여 얻은 단백질 스팟의 위치나 질량, 발현 유무 등을 이용하여 각종 질병의 발생 원인 진행 상태, 생리적인 변화 등에 대해 분석할 수 있다. 실험 영상에 다수의 단백질이 존재하므로 이를 수작업으로 처리할 경우에 많은 시간과 노력이 소요되므로 본 논문에서는 자동화된 단백질 스팟 검출 방법을 제안하였으며 단백질 스팟이 같은 위치에 겹쳐서 나타나는 경우가 많은 단백질 2차원 전기영동 실험 영상의 특성을 고려하여 여러 개의 단백질이 겹쳐진 복잡한 스팟 영역에 대해서 스팟의 형태 정보를 이용하여 스팟의 개수를 추정하고 개별 스팟으로 분리하여 보다 신뢰성 있는 분석이 가능하게 하였다 본 논문에서 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해 기존에 널리 사용되고 있는 상용 소프트웨어와 비교 실험을 수행한 결과 겹친 정도가 60%이상인 경우 기존 방법에 비해 우수한 결과를 보였다.
선형계획 프로그램의 개발에 있어서 속도의 제고와 수치적안정을 고려한 방법에 대한 접근들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 단체법 수행 이전에 입력자료의 사전처리를 통해 속도 및 수치적 안정을 도모하고자 하는 방법과 이에 대한 전산실험 결과를 제시하고자 한다. 입력자료의 사전처리는 첫째, 수치적 안정을 향상시키는 입력자료의 Scaling에 대한 내용과 둘째, 문제의 크기를 줄이거나 단체법에서 다루기 쉬운 형태로 변형하여 속도를 제고하고 수치적 안정을 도모하는 입력자료의 재구조화에 대한 내용으로 구성된다. 본 연구에서 다루는 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, Scaling 부분에서는 여러 가지 Scaling 방법과 이에 대한 비교를 전산실험결과로 제시한다. 둘째, 입력자료의 재구조화 방법과 이에 대한 실험적 결과를 제시한다. 본 연구결과 기대효과로는 선형계획 프로그램의 개발에 있어서의 Scaling 방법과 재구조화 방법들의 선택기준으로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 중국어의 이메일 특성을 이용한 중한 대화체 자동번역 방법에 대하여 기술한다. 본 논문에서는 중국어와 한국어와 같이 언어 간의 어순이 다르고 이메일과 같이 특정한 도메인의 언어적 자원도 제한적인 특성을 고려하여 중국어 이메일 특성을 이용한 규칙 기반의 번역 방법을 시도하였다. 이를 위해, 본 논문에서는 중국어의 굳어진 표현이 많고, 한글자 단어 많으며, 입력 오류 많고, 청유 및 경어가 많은 이메일 특성 분석을 통해 그에 대응되는 처리 방법을 제안하였다. 그리고, 그 방법의 타당성을 증명하기 위해 규칙기반의 중한 뉴스 자동번역 시스템과 비교 실험을 하였으며, 규칙기반과 통계적 방법의 타당성 실험을 위해 Gmail과도 비교 실험을 하였다. 두 가지 비교 실험 결과, 본 논문에서 접근한 방법이 모두 우수하였으며, 그 타당성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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