석탄화력발전소는 저부하에서 효율 향상을 위해 변압운전으로, 고부하에서는 정압으로 운전하는 복합변압운전 방식으로 운전하고 있으며, 복합변압운전에는 2밸브 및 3밸브 전개모드로 구분되어 운영되고 있다. 각 발전소는 제작사 권고에 따라 터빈제어밸브 모드를 선택하여 운전하고 있으나 최적의 변압운전 부하범위로 운전되고 있지 않고, 각 발전소별 부하범위 또한 상이하게 구성 되어있다. 최적의 변압운전 부하범위로 설정되지 않으면 터빈밸브 교축 손실 발생에 따른 고압터빈 내부효율 저하가 발생되어 플랜트 효율이 저하된다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 터빈제어밸브 모드별 최적의 변압운전 부하 범위를 개선하기 위해 각 부하별 열 성능 분석 방법을 통해 최적의 부하범위를 선정하고자 한다.
본 논문에서는 VCO 이득(Kvco) 변화가 작은 현대 무선 통신 시스템의 핵심 구성 요소 중 하나인 전압 제어 발진기(VCO)의 설계를 제시하였다. 기존의 큰 Kvco 변화를 보상하기 위해 병렬 커패시터 뱅크 어레이가 있는 기존 LC-탱크에 직렬 배랙터 뱅크가 추가되었다. 또한 넓은 튜닝 범위를 유지하면서 우수한 위상 잡음 성능을 달성하기 위해 혼합 거친/미세 튜닝 방식(직렬 배랙터 어레이 및 병렬 커패시터 어레이)이 선택되었다. 스위치드 배랙터 어레이 뱅크는 추가 디지털 회로 없이 스위치드 커패시터 어레이에 대해 동일한 디지털 코드에 의해 제어됩니다. 1.2V의 낮은 전압에서 사용하기 위해 본 논문에서 제안된 전류 참조 회로는 공통 게이트를 보다 안전하게 제거한 안전성을 위해 전류 참조 회로를 사용하였다. TSMC 0.13 ㎛ CMOS RF 기술로 구현된 제안된 VCO는 9.6% 미만의 Kvco(VCO 이득) 변화로 4.4GHz에서 5.3GHz로 조정할 수 있다. 1.2V 공급에서 3.1mA를 소비하는 동안 VCO는 5.3GHz의 반송파에서 오프셋 1MHz에서 -120dBc/Hz 위상 잡음을 갖을 수 있었다.
본 연구는 미주 시조시인협회 회원들이 발간한 일련의 미주시조선집 "사막의 달"(1989), "사막의 민들레"(1994), "사막의 별"(1996)을 중심으로 미주시조시인들의 시조 인식과 의미를 고찰하였다. 연구 대상은 시인들이 작품을 발표하면서 부기한 <시작노트>와 권말에 수록한 시조에 대한 논의이다. 미국에서의 시조창작활동은 이른 시기에 시작되었고 한국문학에서 다른 문학갈래보다 한국고유성을 지닌 갈래로 인식되어 외국인들도 영어로 시조를 창작하며 인터넷상의 동호회를 결성하기에 이르렀다. 이들을 의식하는 가운데 이민지에서 형성된 미주시조시인들의 시조에 대한 인식을 고찰한 결과는 다음과 같이 요약된다. 먼저 시조의 본질과 효용에 관한 인식으로 본질은 전통적인 정의방식에 따르고 있으면서 효용에서는 독자를 향한 효용성보다는 자기 표현을 통한 정화적인 효용성을 강조하고 있다. 두 번째로 시조 갈래에 대한 인식은 형식성으로 귀결된다. 1행 4음보의 3행 형식이라는 정형성이 시조를 선택하는 중요한 이유가 될 만큼 시조의 형식성에 의미를 두면서 표현되는 기사형식은 다양하다. 단형시조의 세 줄 기사 형식도 중요하지만 단형시조의 내재율을 살린 연시조 형식, 사설시조, 이미지스트의 수법 등 시험적인 기사방식을 통해 개성을 추구한다. 마지막으로 자신들의 시조 창작 행위의 의미를 통해 민족문학론을 전개한다. 시조 창작이 애국심의 표현인 동시에 본국인 한국에서 인식하지 못하는 민족문학의 발전에 기여한다고 한다. 그리고 시조를 창작하여 현지에 보여줌으로써 이민지의 현지인에게 민족문화를 전달하는 전파자로서, 이민지에서 다른 민족들과 경쟁하면서 민족문화의 위상을 높이는 주체로서 인식하고 있다. 결론적으로 시조론의 전개에 있어서 우리 문학 갈래 내에서 시와 가의 내포적, 외연적 의미로서의 시조를 가치를 논의하는 것이 아니라 이제는 세계문학 속에서 다른 나라의 정형시가와의 경쟁하는 가운데 시조의 새로운 가치를 구현하는 제3의 디아스포라 시조론이 전개되어야 함을 시사한다.
본 논문은 DS/CDMA 신호 환경에서 동작하는 배열 안테나 시스템에서 다이버시티 이득을 이용하여 동기 성능을 향상시키는 탐색기를 제안한다. 제안한 PN 동기 검출 방법은, 대부분의 CDMA 기반 신호 환경에서 각 안테나 소자에 유기되는 간섭자의 실수-부 성분과 허수-부 성분이 서로 독립적인 가우시안 채널로 모델링할 수 있다는 사실에 근거를 둔다. 제안한 PN 동기 검출 방법은, 모든 PN 위상 오프셋에서 동기 에너지 값을 구하기 위해, 다수의 수신 신호를 안테나 별로 수신기의 PN과 독립적으로 코릴레이션하여 non-코히런트하게 선형 결합하는 단계인 검색 (searching) 단계와 구한 동기 에너지 값을 락-검출기에서 설정한 최적 기준값과 비교하여 동기 성공 여부를 판단하는 증명 (verification) 단계로 이루어진 single-dwell 방식이다. 본 논문에서는 평균 PN 동기 획득 시간 (Mean Acquisition Time)을 결정짓는 중요한 요소인 다이버시티 이득의 영향에 대해서 분석한다 일반적으로, 평균 PN 동기 획득 시간은 배열 안테나 소자의 수가 증가할수록 감소한다고 알려져 있다. 그러나, 다이버시티 차수 증가에 의한 PN 동기 획득 성능 개선은 포화된다. 따라서, 배열 안테나 수신기에서는 수신기의 동작 SNR 범위와 목표 검출 확률 $P_D$ 및 오-경보 확률 $P_{FA}$를 고려하여, 평균 PN 동기 획득 시간을 최소화하기 위한 최적의 배열 안테나 설계가 필요하다. 제안한 PN 동기 검출 방법의 성능은 주파수 선택적 레일레이 페이딩 채널에서 분석하였으며, 기존 단일 안테나에서의 PN 동기 획득 방법보다 우수함을 검출 확률 $P_D$ 및 오-경보 확률 $P_{FA}$항목에서 검증하였다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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