principle of least motion의 정량적 표현을 제시하였다. potential energy surface상의 주어진 반응 경로에 대하여 전자 위치 변수의 함수, 그 함수의 norm과 반응 경로 평균 에너지를 일의적으로 정의하였고, 그들의 성질을 검토하였다. 함수의 norm과 평균 에너지를, 일분자 이성질체화 반응의 허용된 경로를 판별하는 척도로 사용할 수 있음을 제안하였다. 대칭성을 가진 분자에 대해서 계산하지 않고 허용된 경로를 판별하였으며 Woodward-Hoffmann 규칙의 적용과 같은 결과를 얻었다
강원 영동지역이나 전북지역에는 유기질 함량이 높은 흙이 많이 분포하고 있다. 이와 같은 유기질토는 주로 미분해된 섬유질로 구성되어 있으므로 흙의 함수비를 측정하기 위하여 $110^{\circ}C$의 건조로에 넣고 함수비를 측정할 경우 흙속에 포함된 유기질 성분이 분해될 수 있기 때문에 정확한 함수비 측정이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 건조로뿐 아니라 전자레인지를 이용하여 유기질토의 함수비 측정방법에 대하여 연구하였다. 국내에서 채취한 유기질 성분이 높은 흙뿐 아니라 모래, 실트, 카올리나이트와 같은 일반 흙도 실험하였다. 먼저 건조로의 온도를 표준 온도인 $110^{\circ}C$를 포함하여 $60^{\circ}C$ 또는 $80^{\circ}C$로 설정하여 흙의 함수비를 1일, 2일 및 3일 후 각각 측정하였다. 또한, 전자레인지를 이용하여 시료의 무게(30g, 60g)와 측정시간(3, 5, 9, 12, 15분)을 달리하면서 흙의 함수비를 측정하였다. 유기질토의 경우 건조로의 온도가 높을수록 흙 속에 포함된 유기질 성분이 분해되면서 함수비는 증가하였으며, 일부 시료의 경우 $60^{\circ}C$보다 $110^{\circ}C$에서 최대 2배까지 증가하였다. 한편 건조로 측정시간에 따른 함수비 변화는 대부분 온도나 유기질 함량에 관계없이 1일 후 함수비 변화가 미미하였다. 전자레인지를 사용하여 흙의 함수비를 측정한 경우 시료의 양이 30g인 경우에는 12분 그리고 60g인 경우에는 15분 정도에서 함수비가 일정하게 수렴하였으며, 전자레인지를 이용하여 측정한 함수비는 건조로 $60^{\circ}C$에서 측정한 함수비와 유사한 경향을 보였다.
본 연구에서는 선행 5일부터 2일까지 아울러 선행강우량 기준을 다양하게 바꾸어가면서 적절한 AMC의 구분기준을 탐색하였다. AMC 구분기준은 관측된 CN(I) 및 CN(III)가 실제 CN(I) 및 CN(III)로 분류되는 빈도가 최대인 경우로 결정하였다. 이 기준을 적용하여 AMC 발생비율을 분석한 결과 선행 2일과 3일의 경우는 다양한 호우사상의 부족으로 인해 유의한 결과를 도출하기가 어려웠고, 선행 4일 및 5일의 경우 상대적으로 신뢰할 만한 결과가 도출되었다. 선행 4일과 5일의 경우 모두에서 AMC-II는 증가하며 최대 유출조건인 AMC-III도 크게 감소하여 바람직한 결과를 나타내 줌을 확인하였다. 그러나 선행 5일을 기준으로 사용하는 경우 AMC-II의 발생비율이 더 크고 CN(I)의 상대도수가 4일의 경우보다 높으므로 선행 5일 기준을 채택하는 것이 더 바람직하다고 결론 내릴 수 있었다. 선행 5일 강우량을 이용하는 경우 장평소유역의 AMC-I, 및 AMC-III의 구분기준은 각각 22mm, 117 mm 정도로 파악되었다.
본 연구에서는 식물의 개화시기가 기온에 민감하게 반응한다는 것에 근거하여 54개의 기상관측지점을 선택하고 1988년부터 2008년까지 21년간 벚꽃 개화일의 시계열적 변화를 분석하였고 이들과 3월 평균기온과의 상관관계를 조사하였다. 그리고 엘니뇨와 라니냐 시기에 기온과 벚꽃개화일의 변화 경향과 도시화에 의한 기온변화가 벚꽃 개화일에 미치는 영향을 대도시와 교외도시와의 비교를 통해 알아보았다. 또한 경험직교함수(EOF) 분석을 통하여 벚꽃개화일의 시 공간 분포를 알아보았다. 그 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 3월 평균기온 분석을 통해 1988-2008년 사이에 한반도의 기온은 평균적으로 $0.13^{\circ}C$ 증가하였음을 확인할 수 있다. 그리고 평균적으로 남해안이 동해안과 서해안보다 평균기온이 높게 나타났으며, 서해안이 가장 낮은 평균기온을 보였다. 그리고 내륙지역의 경우 위도에 따라 평균기온이 달랐으며, 위도가 낮아질수록 평균기온이 크게 나타났다. 하지만 모든 지점에서 유의하지는 않았다. 두 번째, 벚꽃개화일의 변화를 보면, 개화일은 시간이 지날수록 빨라지는 경향을 보였다. 그리고 벚꽃개화일의 분포를 보면 위도가 낮은 지역이 개화일이 빨랐으며, 해안지역 중에서는 남해안, 동해안, 서해안 순이었다. 세 번째, 2월, 3월, 4월의 평균기온과 벚꽃 개화일의 상관관계 분석결과 3월 평균기온이 벚꽃개화일과 상관관계가 가장 높았다. 네 번째, 엘니뇨가 발생한 해에는 한반도의 기온이 상승하는 경향을 보였으며, 동시에 벚꽃개화일도 빨라졌다. 다섯 번째, 대도시가 교외도시에 비해서 기온상승이 높았으며, 벚꽃개화일도 빠르게 나타났다. 마지막으로, 경험직교함수(EOF) 분석 결과 3월 평균기온과 벚꽃 개화일의 1mode 시계열 패턴이 비슷하다는 것을 확인하였다. 또한, 1996년을 기준으로 이전에는 개화일이 느려지고, 이후에는 빨라지는 패턴을 보였다.
본 연구에서는 수질자료에 내재되어 있는 주기성 및 경향성 등을 파악하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하였으며 비선형 시계열자료에 대한 예측력이 우수한 인공신경망을 적용하여 예측모형을 개발하였다. 대상자료는 섬진강 유역의 주암호 수질자동측정망 지점에서 측정되고 있는 수질자료 중 2002년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일까지의 일 TOC 수질자료를 이용하였다. 웨이블렛 변환을 위해 사용한 기저함수로는 Daubechies의 10번 웨이블렛 함수('db10')를 사용하였으며, 각 스케일링 및 웨이블렛 함수를 이용하여 5단계까지 변환하였다. 최종 변환된 근사성분과 D5, D4, D3, D2의 상세성분 자료를 이용하여 1시간후 TOC 예측 모형을 구성하였으며 그 결과 은닉층의 노드의 수가 17개인 모형인 Model_5_17 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다.
실리콘 이종접합 태양전지는 diffused dopant를 이용하여 high conductivity의 emitter를 가지는 기존의 crystalline silicon 태양전지와는 다르게 a-Si:H를 이용한 low conductivity emitter 때문에 TCO를 front electrode 및 anti-reflection layer로 사용한다. 하지만 TCO와 emitter사이의 work function mismatch에 의한 band-offset이 발생하고 photo-generation된 carrier의 injection을 막아 효율 상승을 제한하게 된다. 본 연구는 산소 반응성 스퍼터링을 통한 front TCO의 일함수 변경과 이에 따른 TCO와 emitter 계면에 존재하는 band-offset 변화에 대하여 분석하였다. 특히 산소 분압에 따른 front TCO의 일함수 변화에 따라 개방전압 및 단락전류 변화가 두드러지게 나타났으며, 직렬저항 성분 변화에 따른 충진률 변화에 따른 효율상승을 얻을 수 있었다.
전력수요의 예측은 예측기간에 따라 중장기 전력수요 예측과 단기 부하 예측으로 구분할 수 있다. 기존의 단기 부하예측은 주로 역전파 알고리즘(back propagation algorithm)다층퍼셉트론을 이용하여 예측을 하였으나 이는 학습시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 학습도중에 지역최소점(local minima)에 빠져 학습이 계속되지 못한다는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 역전파 알고리즘의 문제점을 해결할 수 있는 방법으로 Radial Basis 함수(Radial Basis Function)를 이용하여 동적 단기부하 예측 모형을 제안한다. Radial Basis 함수는 하나의 은닉층(hidden layer)을 갖고 있으며, 전방향(feed-forward)학습을 한다는 특징이 있다. 본 논문에서 제안한 단기 부하 예측모형은 학습을 하기 위하여 시간대별 부하량을 클러스터링 하고, 이 클러스터의 중심값을 Radial Basis 함수의 은닉층으로 하여 학습을 한 다음 예측하고자 하는 패턴을 한 단위로 하여 시단대별로 예측하였다. 기존의 연구에서의 클러스터링 방법으로는 통계학의 K-Means 방법이나 Kohonen의 LVQ(Learning Vector Quantization)을 주로 이용하였으나 본 논문에서는 패턴의 분류에 있어서 다른 알고리즘보다 편차가 작은 Pal, et. al.의 GLVQ(Generalized LVQ) 알고리즘을 이용하였다. 본 논문에서 이용한 데이타는 1995년 3월 1일-3일, 6월 1일-3일, 7월 1일-3일, 9월 1일-3일, 11월 1일-3일의 72시간 데이타를 입력하여 월별 4일의 24시간의 예측시간으로 예측하였다. 실험결과 월별 1일과 3일까지의 학습데이타로 1시간 후의 부하량을 24시간동안 예측한 결과 1.3795%의 평균 오차율로 예측하였다.
실온에서 p-InP (100) 위에 이온빔 증착법으로 Ni 박막을 성장하였다. Ni 박막의 이차전자방출계수(${\gamma}$)와 일함수를 결정하기 위하여 Ne, Ar, $N_2$, Xe 이온원을 사용하여 가속전압에 따른 $\gamma$를 측정하였다. 여러 가지 기체와 집속이온빔장치의 가속전압에 따른 $\gamma$결과로부터 Ni 박막의 일함 수를 결정하였다. p-InP (100) 위에 성장한 Ni 박막의 일함수는 5.8 eV ~ 5.85 eV 이었다. 실험을 통하여 얻어진 결과들은 실온에서 p-InP (100) 위에 성장한 Ni 박막의 전자적 성질에 관한 중요한 정보를 제공하고 있다.
자외선-광전자-분광법(UPS)를 이용하여 저온(40K)으로 유지된 Si(111)-7${\times}$7 표면에 산소를 노출시킨 후 잰 평균 일함수가 제논-흡착-광전자 분광법(PAX)을 이용하여 잰 동일 표면의 변화된 부분의 국부 일함수보다 약 0.4V 가량 높은 것을 발견하였다. 이는 Si(111)-7${\times}$7 표면의 초기 산화 단계에서 커다란 일함수 변화를 유도하는 요인은 표면에 분자상태로 흡착된 산소임을 시사한다. 또한 Xe 3d 및 5p 에너지 밀도곡선들의 이동으로부터 변화된 부분의 일함수가 변화되지 않은 부분의 일함수보다 0.6eV 높은 것을 알 수 있었다.
유효 산화막 두께가 약 2.0nm 정도의 $ZrO_2$ 절연막 위에 Ta-Mo 금속 합금과 Ru-Zr 금속 합금을 Co-sputtering 방법을 이용하여 여러 가지 일함수를 갖는 MOS capacitor를 제작하여 전기적 재료적 특성에 관하여 연구를 하였다. 그 결과 각각의 금속 합금 게이트는 4.1eV 에서 5.1eV 사이의 다양한 일함수를 나타냈으며, $400^{\circ}C$, $500^{\circ}C$, $600^{\circ}C$, $700^{\circ}C$, $800^{\circ}C$ RTA 후의 C-V특성 곡선 및 I-V 측정을 통하여 누설전류를 확인하였다. 그 결과 Ta-Mo 금속 합금의 경우 스퍼터링 파워가 100W/70W에서 NMOS에 적합한 일함수를 가졌으며, Ru-Zr 금속 합금의 경우 스퍼터링 파워가 50W/100W에서 NMOS에 적합한 일함수를 가졌다. 열처리 후의 C-V특성 곡선에서도 정전용랑 값이 거의 변하지 않았으며 평탄 전압의 변화도 거의 없었다. 누설전류 특성에서는 물리적 두께가 비슷한 기존의 $SiO_2$ 절연막에서 실험결과와 비교하여 약 100배 정도 감소되었음을 알 수 있었다. 또한 기존의 실험들에서 나타난 열처리 후의 $ZrO_2$ 절연막과 Si 기판 사이의 Interfacial layer 의 동반 두께 증가로 인한 전기적 특성 저하가 나타나지 않는 줄은 특성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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