열전소자는 열전현상을 이용한 재료로서 여기서 열전현상이란 열을 전기로 또는 전기를 열로 바꿀 수 있는 에너지 변환 현상을 의미한다. 그 중 Bi-Te계 열전소자는 $200^{\circ}C$이하의 온도에서 열전 효율이 우수하기 때문에 항공, 컴퓨터 등의 열전발전 또는 열전냉각 모듈에 널리 사용된다. 열전 모듈 제작시 Bi-Te 소자는 구리 기판에 접합하여 사용하게 되는데 이 때 솔더의 성분인 Sn과 기판의 Cu는 소자내로 확산하여 금속간 화합물을 형성한다. 이렇게 형성된 금속간 화합물은 접합강도를 저하시키는 원인뿐만 아니라 열전 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 연구에서는 이러한 접합강도와 열전성능의 저하를 막기 위해 BiTe 소자의 표면에 $4{\mu}m$두께의 Ni-P 도금 공정을 추가하여 Ni-P 도금층이 Cu와 Sn의 확산을 막는 방지층 역할을 하게 한다. 그리고 도금한 소자를 $3mm{\times}3mm{\times}3mm$로 커팅하여 구리 기판에 접합하여 열전 모듈을 제작하였다. 제작된 열전모듈의 단면을 EPMA분석한 결과 Ni-P 도금층이 확산방지층으로 잘 작용되었음을 확인하였다. 또한 접합강도 측정결과 도금을 하지 않은 Bi-Te소자에 비해 접합강도가 향상되었음을 확인하였다. 따라서 Ni-P도금을 실시함으로서 금속간 화합물 형성을 억제하고 열전모듈의 성능과 접합강도를 향상시킬 수 있었다.
초 고령사회가 전망됨에 따라 적극적인 문화향유를 즐기는 다양한 신체적 활동성이 있는 새로운 실버세대를 스마트 시니어라고 지칭한다. 이전 연구에서는 스마트 시니어의 신체적 노화나 운동능력 저하를 고려하여 제공하는 맞춤형 UI/UX 콘텐츠 서비스를 제공하였다. 또한 스마트 시니어의 인지 반응 검사를 통하여 인지적 특성 저하 요소를 파악하고 A, B, C 그룹으로 나뉘어 그룹 특성에 맞게 글자 크기, 폰트 종류, 재생 속도 등 설정을 조정하여 맞춤형 UI/UX 콘텐츠를 제공하였다. 그러나 약 180여개의 인지 반응 검사를 진행함에 따라 스마트 시니어의 집중력 저하의 문제점이 있었다. 본 논문에서는 스마트 시니어의 인지 반응 검사지와 온라인 콘텐츠에서 스마트 시니어가 활동하여 변경된 설정 값을 이용하여 유의미한 인지반응 검사지를 추출하고 인지 반응 검사지 결과를 통해 상세한 맞춤형 UI/UX 콘텐츠를 제공하는 모델을 제안한다.
농업용수 및 친수공간 확보, 경관 향상 등의 다양한 목적을 위한 보의 건설은 하천의 흐름을 차단하여 보를 기준으로 상 하류의 흐름특성을 변하게 하고 토사퇴적에 많은 영향을 미치게 된다. 토사의 퇴적으로 인해 하상이 상승되면 홍수시 홍수위 상승에 의한 치수적인 문제점이 발생하고 토사의 침식이나 공급차단으로 인해 하상이 저하되면 하상세굴로 인해 교각이나 수위관측소와 같은 하천시설물의 기능이 저하되며 하천부지의 변화 등 하천유역 관리에 많은 영향을 준다. 따라서 보 상 하류의 하상변동을 예측하고 분석하는 것은 하천 관리에 매우 중요하다. 본 연구에서는 공주보 건설 기간 중 공주보를 기준으로 상 하류의 하상변동 및 퇴적 토사의 입도 변화양상을 조사하기 위해 모니터링 지점을 선정하였고, 하상단면 수심측정기를 이용하여 하상의 형상 모니터링을 통해 하상변동 양상을 분석하였으며 토사시료를 채취하여 하상재료 입도분포를 분석하였다. 그 결과 공주보 상류 모니터링 지점의 하상 평균높이가 0.52m 낮아진 것으로 측정되었고, 하류 모니터링 지점 역시 하상고의 평균 높이가 0.36m 저하된 것으로 측정되었으며, 하상형상의 모습은 큰 차이를 보이지 않았다. 보의 건설로 상류측의 토사퇴적이 예상 되었으나 모니터링 시에는 수문이 개방되어 하천의 흐름이 비교적 원활하여 보 상류측에 토사의 퇴적현상이 발생하지 않은 것으로 판단된다. 또한, 하상재료를 채취하여 균등계수 및 곡률계수를 통해 입도분포를 분석한 결과 체가름시험 규정에 의해 '나쁜입도'로 분류되었다.
태양광발전시스템에서 PV모듈이나 어레이의 성능특성 및 성능추정이 요구되고 있다. 태양광 발전 모듈은 장기간 사용 시 환경 요인 등으로 효율이 나빠지며 어레이의 특정 모듈 효율저하는 전체 발전 전력의 감소를 초래하므로 실시간 감시가 필요하다. 이 논문은 태양광 발전 모듈의 발전 전력을 실시간으로 측정하기 위한 것이다. 모듈의 출력을 실시간으로 측정하기 위해 전압, 전류 측정 회로를 제작하고 온도, 일조량 측정 장치를 제작하여 RS485 통신으로 연결하였다. Visual Studio - Basic .Net(2005)과 NI사의 Measurement Studio를 이용하여 실시간 모니터링 프로그램을 제작하였고, 모듈들 사이의 상대적인 발전 출력을 비교하여 효율 저하가 의심되는 모듈을 실시간으로 탐색하였다. 20개 모듈의 직병렬로 구성된 1kW 태양광 발전체에 적용하여 시험한 결과 2개의 모듈에서 성능 저하가 의심되는 결과가 확인되었다.
최근 지구온난화로 인한 기후변화로 자연재해의 형태는 점차 대형화, 다양화 되고 있는 추세이다. 이와 같이 기후변화에 의한 강도 높은 국지성 집중호우의 영향으로 막대한 인명 및 재산 피해를 주고 있으며, 이를 최소화하기 위한 대안을 마련하기 위해서는 정확한 홍수량 산정과 홍수방지 시설물들이 필요하다. 본 연구에서는 탐진강 하구부의 홍수방어계획 수립을 위해 가상의 분수로 설치 유무에 따른 수리특성을 비교 분석하고자 HEC-RAS모형과 RMA-2모형을 적용하여 모델링을 수행하였다. 먼저 1차원 수리모형인 HEC-RAS모형을 이용하여 탐진강 본류의 홍수위 저하 효과를 검토한 결과 현 상태와 비교했을 때 분수로 설치 시 홍수위가 최대 0.35m저하 되는 것으로 분석되었다. 2차원 수리모형인 RMA-2모형을 적용하기 위해 유한요소망을 구축하고 탐진강 본류 및 분수로의 흐름특성을 분석하였다. 그 결과 분수로 분류 후 탐진강 본류의 유속 및 수위가 저하되는 것으로 나타났으며, 분수로의 유속은 대체적으로 3.0m/s이하로 분석되었다. 분수로 설치 시 탐진강 본류의 홍수량이 일부 감소하나 유사이송능력도 함께 감소하여, 탐진강 하구부 하상퇴적이 예상됨으로 향후 추가적인 연구를 통해 합리적인 홍수방어계획을 제시할 예정이다.
최근 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 이 시스템 가상화 기술을 통하여 보다 효과적으로 시스템 자원을 활용하고 가상화 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있는 방안이 다양하게 연구되고 있다. 이러한 연구들은 CPU 측면에서 동적으로 가상머신에 할당된 양을 조절하거나 마이그레이션 기능을 활용하여 머신 간 자원 관리 등의 다양한 측면에서 활발하게 진행되고 있으나 메모리 측면에서는 그 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 서버 통합에서의 메모리 자원의 이용은 가상머신 탑재 시에 정적으로 할당된 메모리를 사용하는 수준에서 머물고 있다. 하지만 본 논문의 성능 비교 환경인 Xen 가상화에서 가상머신에 정적으로 메모리를 할당하는 방식은 유휴메모리를 다량 발생시켜 메모리 이용률을 낮추게 된다. 메모리 이용률을 높이기 위하여 가상머신에 할당하는 메모리양을 줄일 경우 다른 시스템 자원에도 영향을 미치게 되며 가상머신에서 운영되는 서비스의 성능 저하를 유발하게 된다. 본 논문에서는 가상머신 사이의 메모리 할당량을 조절하여 가상머신의 서비스에 성능저하가 없으면서 이용률을 향상시킬 수 있는 메모리의 동적 할당을 제안한다. 메모리 사용량 예측을 위한 AR 모델과 메모리 이용률 최적화를 위한 개미 군집 알고리즘을 사용하여 구현한 메모리의 동적 할당 시스템을 통하여 정적 할당의 경우에 비하여 더 많은 수의 가상머신을 운영할 수 있게 되고 서버로 운영되는 가상머신의 서비스 성능 저하 없이 약 1.4배의 이용률 향상을 얻을 수 있었다.
폴리아마이드 섬유, 즉 나일론 섬유에 응용될 수 있는 여러 종류의 이온성 염료들 중에서 섬유분자와 염료의 결합특성에 기인하는 산성염료의 사용이 현재 주를 이루고 있지만 결합력에서 기인하는 염료의 탈착으로 말미암아 색상강도의 저하 및 첨부포에의 오염이 문제가 되고 있다. 또한 함금속 염료를 이용한 방법에서는 세탁 및 일광에 대한 견뢰도 향상은 얻을 수 있지만, 원하는 수준의 견뢰도를 얻기 위해서는 후처리의 적용도 고려되어진다. 반응성 염료$^{1.2)}$ 를 이용한 염색은 셀룰로오스 섬유에의 적용이 대부분이며, 양모 및 견에 대한 응용도 발표되고 있다. (중략)
본 논문에서는 이산적인 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 고립단어 인식 시스템에서 입력특징 벡터의 변별력을 향상시키기 위해 수정된 집단화 알고리듬을 제안하므로써 K-means나 LBG 알고리듬을 이용한 기존의 HMM에 비해 2.16%의 인식율을 향상시켰다. 또한 HMM학습과정에서 불충분한 학습데이타로 인해 발생되는 인식율저하의 문제를 해소하기 위해 개선된 smoothing 기법을 제안하므로써 화자독립 실험에서 3.07%의 인식율을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 두가지 알고리듬을 모두 적용하여 최종적으로 실험한 VQ/HMM에서는 기존의 방식에 비해 화자독립 인식실험 결과 평균 인식율이 4.66% 개선되었다.
마이크로 프로세서의 퍼포먼스 카운터는 프로그램의 병목 현상을 분석할 수 있는 중요한 도구이다. 퍼포먼스 카운터를 사용하면 다양한 이벤트의 출현 빈도를 성능의 저하 없이 정확하게 측정할 수 있다는 장점이 있다. 특히 퍼포먼스 카운터는 현재 널리 사용되고 있는 멀티코어 프로세서의 성능을 분석하는데 유효하다. 본 논문에서는 인텔 네할렘 프로세서의 확장된 퍼포먼스 카운터를 이용하여 멀티코어 프로세서의 성능을 분석하는 기법을 소개하고자 한다. 본 논문에서는 네할렘 아키텍쳐를 적용한 인텔 Xeon 시리즈 프로세서와 SPEC CPU 2006벤치마크를 이용하여 성능을 분석한다.
본 논문에서는 FCM을 이용하여 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 이를 위하여 FCM의 추론의 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제(synchronizatinon Problem)를 설명하고. 이를 해결하기 위한 방안으로서 FCM 계층화(levelization) 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안된 계층화된 FCM을 이용한 추론절차를 제시하고, 그 활용예를 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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