라우드스피커의 비선형 음향특성을 해석하기 위하여 라우드스피커 다이아프램의 비 선형특성을 실험적으로 분석하였다. 라우드스피커를 집중질량계로 모델링하고, 출력소음이 없을 때 적용이 가능한 하모닉 발란스법과 출력소음이 있을 때도 적용할 수 있는 통계적 방 법인 라그란지 배수법을 사용하여 비선형 매개변수를 규명하였다. 70Hz 이하의 주파수 영역 에서는 라그란지 배수법이 2차 하모닉 왜곡특성에서 상대적으로 좋은 결과를 보였으며, 3차 하모닉 왜곡특성에서는 하모닉 발란스법이 실험결과와 잘 일치하였다. 전압가진 및 전류 가 진실험을 통하여, 일반화된 주파수 응답함수를 유도하였고 하모닉 왜곡 및 상호변조 특성을 고찰하였다. 고차 주파수 응답특성은 라우드스피커 비선형 매개변수의 변동에 따른 다이아 프램의 비선형특성을 해석하는데 유용한 수단이 될 수 있음도 확인하였다.
본 논문은 UWB (Ultra Wide Band) 통신시스템에 대한 이해와 더불어 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing/Modulation) 기반의 UWB 통신 시스템에 대해 가정된 매개변수를 이용하여 시스템을 설계하고, 설계된 시스템에 대한 모의실험을 통한 분석에 대해 기술한다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.TG3a 표준화 위원회에서 UWB의 표준화를 위해 제시한 수정된 S-V (Saleh-Velenzuela) 모형을 기반으로 한 채널모형에 대한 설명과 기존에 연구된 OFDM 전송 기술에 대한 개요 및 장단점을 소개하고 이를 바탕으로 UWB 통신 시스템에 OFDM 전송 기술을 적용하기위한 적절한 매개변수를 도출한다. 그리고 도출된 매개변수를 바탕으로 OFDM 전송 기술의 모의실험을 수행하고, 모의 실험 결과를 통해 OFDM을 적용한 UWB 통신 시스템의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 박테리아에서 생성되는 생체 계면활성제인 emulsan의 생산을 위한 유가식 배양에서 에칸을 농도의 제어에 퍼지기법을 적용하였다. 기절저해가 있는 유가식 배양에서 emulsan의 생산을 향상시키기 위해 최대 비성장속도를 갖는 최적 기질농도가 유지되도록 기질인 에탄올의 공급 속도가 조절되어 졌다. 생물반응기에서 Acunetobacter calcoaceticus RAG-1 박테리아를 회분식과 유가식으로 배양 실험하여 최적 에탄올 농도를 구하고, kinetic 모델을 제시하였다. 배양실험의 결과와 지식을 바탕으로 퍼지 규칙을 구성하였다. 퍼지 제어기에서 제어 입력변수는 기질농도의 최적치와 운전치의 오차와 오차의 변화로서 구성되고, 제어 출력변수는 기질 공급 속도의 변화량으로 구성되었다. 멤버쉽 함수를 입력변수의 퍼지 집합화 과정을 통하여 구하였고, 최소-최대법과 무게 중심법을 이용하여 출력 제어값을 구하였다. 유가식 배양의 전산모사와 실험 결과에서 퍼지제어 기법은 최적 기질 농도를 정확히 제어하였으며, emulsan 생산은 향상되었다.
일반화된 회귀 신경망을 이용하여 반도체 공정 최적화를 위한 플라즈마를 모델링한다. 플라즈마는 Box-W린son 실험계획표에 의해 특성화되었으며, 여기에서 변화시킨 인자로는 소스전력, 압력, 척지지대의 위치, 그리고 염소의 유량이다. 총 24회의 실험이 수행이 되었으며, 플라즈마 변수는 Langmuir Probe를 이용하여 측정하였다. 측정된 주요 플라즈마 변수로는 전자밀도, 전자온도, 그리고 플라즈마 전위이다. 폭변수를 점진적으로 증가시켜 회귀신경망을 최적화하였으며. 최적화된 모델은 통계적인 반응표면모델과 비교하였다. 비교 결과, 회귀신경망은 반응표면모델에 상응하는 예측능력을 보이고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 신경망 모델링을 통하여 HDP-CVD를 이용한 실리콘 산화막 형성에 영향을 주는 다섯 가지 공정 장비 변수와 그에 따른 두 가지 출력 파라미터 Deposition rate과 Uniformity와의 관계를 동시에 고려한 특성결과를 분석하고, 최적의 recipe를 Genetic Algorithm을 통해 제시하였다. 실험계획법을 사용하여, 필요한 실험의 횟수를 최소화 하였으며 그 실험결과를 신경망 모델링을 통하여 입력변수와 출력파라미터의 관계를 3차원의 반응표면 곡선으로 분석하였다. 이 과정을 통해 Deposition rate과 Uniformity을 동시에 고려한 두 출력파라미터를 만족하는 최적의 입력변수 값들을 제시하였다.
보강방법으로 많이 사용되고 있는 CFRP Plate 접착 공법은 보강된 부재의 내력 증가에 아주 효과적이나 에폭시를 이용하여 표면 부착하는 특성상 충분한 성능을 발휘하지 못하고 보강 판의 탈락으로 파괴에 이르는 조기파괴(premature failure)의 파괴 특성을 보인다. 이러한 보강 실험체의 파괴 특성은 철근비, 콘크리트 강도, 보강재 종류, 보강길이, 접착제인 에폭시의 물성 등의 변수들에 의해 영향을 받는다. 본 연구에서는 CFRP Plate로 휨 보강된 RC 보의 구조적 거동 및 보강재 조기 탈락에 대한 보완으로 보강 CFRP-Rod를 이용한 표면매립공법의 휨 성능효과를 보기 위하여 수행된 실험결과를 비교 고찰한다. CFRP Plate 외부부착 공법을 적용한 RC 보강보의 주요 변수로는 보강재 길이, 보강위치(보의 인장면 및 측면), 단부 보강철물 유무 등의 실험변수로, CFRP-Rod는 보강재 길이를 변수로 하여 실험을 수행하였다.
벤토나이트의 중금속 흡착에 대한 다양한 실험적 조건을 만족시키기 위하여 박스-벤켄(Box-Benken)의 통계적 모델을 적용하였다. 모델에 의하여 pH, 중금속의 초기농도, HCO$_3$을 변수로 하고, 각 변수에 대한 농도를 3차원으로 설정하여 벳치 실험을 실시하였다. 실험에 선택된 중금속은 Pb, Cu, Zn, Cd 4종이다. 중금속의 흡착거동에 대한 각 변수들의 영향을 표면반응 분석을 통하여 3차원으로 모델링하였다. 중금속의 흡착제거에 중금속의 초기농도와 pH가 거의 비슷한 정도로 큰 영향을 미치고 중탄산은 큰 영향을 미치지 못한다. 중금속간의 흡착경쟁은 Pb>Cu>Zn>Cd의 순서를 보인다. 아울러 pH 변화가 중금속 흡착에 미치는 영향을 실험적 및 열역학적 분석을 통하여 알아보았다. 중금속의 수산화 화합물과 탄산염 복합체의 형태로 침전이 흡착제거에 중요한 변수임이 밝혀졌다. WATEQ4F 열역학 프로그램에 의한 종분포 모델링 결과가 흡착실험결과와 다소 상이함을 보이므로 프로그램의 열역학 자료의 수정이 필요하다.
박막태양전지의 효율을 높이기 위한 방법 중 입사된 태양광의 흡수율을 높이기 위한 방법으로 전지의 표면구조를 제어하는 기술이 최근에 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 박막태양전지의 저가화와 고효율화를 위하여 투명전도막으로 응용되고있는 ZnO박막의 증착속도를 높이는 공정변수의 영향과 수광효과를 개선하기 위하여 최적의 표면구조를 가지는 ZnO박막 증착조건을 찾고자 증착 공정변수에 대하여 실험하였다. 공정변수의 조절에 따라 표면구조의 제어가 가능하였으며 우수한 광학적 특성과 500nm/min 의 높은 증착속도를 얻을 수 있었다. 또한 표면구조와 전기적, 광학적 특성이 긴밀한 관계를 가지는 것을 알 수 있었다. 실험된 공정 변수는 기판온도, 공정압력, 플라즈마 파워, 원료 가스 조성 이며 공정변수에 따른 전기적, 광학적, 구조적, 특성은 FE-SEM, 4Point-probe, XRD, UV-spectroscopy를 이용하여 분석하였다.
진공을 기초로 한 다양한 반도체 식각 공정에서 RF bias가 결합된 유도 결합 플라즈마 소스는 널리 사용되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 RF bias에 의한 자기 바이어스 효과에만 한정되어 있으며, 공정 결과와 소자 품질에 결정적인 역할을 하는 플라즈마 변수들(전자 온도, 플라즈마 밀도)과 RF bias의 상관관계에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구에서는 RF bias가 플라즈마 변수에 미치는 영향과 비충돌 전자 가열 메커니즘의 실험적 증거에 관한 연구를 진행하였다. 플라즈마 밀도는 RF bias에 의하여 감소 또는 증가하였으며, 이러한 결과는 Fluid global model에 의한 계산과 잘 일치하는 결과를 보였다. 전자 온도는 RF bias에 의하여 증가하였으며, 적은 RF bias 전력에서는 플라즈마 전위에 갇혀있는 낮은 에너지 그룹의 전자들의 가열이 주가 되었으나, 큰 RF bias 전력에서는 높은 에너지 그룹의 전자들의 가열이 주가 됨을 관찰하였다. 이는 높은 에너지 그룹의 전자 가열 메커니즘이 anomalous skin effect에서 collisionless sheath heating으로 전이되는 것을 나타내며, bounce resonance heating이 RF bias의 전자가열에 중요한 역할을 함을 보여주는 실험적 근거이다. 플라즈마 밀도의 공간 분포는 RF bias의 인가에 의하여 더욱 균일함을 보였으며, 이는 (electro-static and electro-magnetic) edge effect에 의한 영향으로 해석될 수 있다. 이러한 RF bias와 플라즈마 변수들의 상관관계 및 전자 가열 메커니즘에 대한 연구는 방전 특성의 물리적 이해뿐만 아니라, 반도체 식각 공정에서 소자 품질 및 공정 개선을 위한 최적의 방전 조건 도출과 외부 변수 제어에 큰 도움을 주리라 예상된다.
나이브베이즈분류기($na\ddot{i}ve$ Bayes classifier)는 학습, 적용 및 계산자원 이용의 측면에서 매우 효율적인 모델이다. 또한, 그 분류 성능 역시 다른 기법에 비해 크게 떨어지지 않음이 다양한 실험을 통해 보여져 왔다. 특히, 데이터를 생성한 실제 확률분포를 나이브베이즈분류기가 정확하게 표현할 수 있는 경우에는 최대의 효과를 볼 수 있다. 하지만, 실제 확률분포에 존재하는 조건부독립성(conditional independence)이 나이브베이즈분류기의 구조와 일치하지 않는 경우에는 성능이 하락할 수 있다. 보다 구체적으로, 각 자질변수(feature variable)들 사이에 확률적 의존관계(probabilistic dependency)가 존재하는 경우 성능 하락은 심화된다. 본 논문에서는 이러한 나이브베이즈분류기의 약점을 효율적으로 해결할 수 있는 자질변수의 통합기법을 제시한다. 자질변수의 통합은 각 변수들 사이의 관계를 명시적으로 표현해 주는 방법이며, 특히 상호정보량(mutual information)에 기반한 통합 변수의 선정이 성능 향상에 크게 기여함을 실험을 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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