오로라는 태양풍과 지구자기장의 상호작용에 의해 지구의 상층대기에서 일어나는 대규모의 방전현상이다. 방전을 일으키는 전자들은 상층대기의 원자나 분자들과 충돌하여 이들을 들뜨게 하거나 이온화시킨다. 이렇게 들뜬 분자나 원자는 가시광선, 자외선 및 적외선영역의 빛을 방출한다. 오로라의 운동은 빛을 방출하는 상층대기의 운동에 의해서가 아니라 이를 야기하는 하강전자의 충격지점이 변하기 때문이다. 이것은 마치 극지방 상층대기가 TV의 브라운관과 같은 구실을 하고 오로라는 브라운관 안쪽의 형광막에 전자가 부딪쳐 빛을 내는 것과 유사한 현상이다. 따라서 오로라의 운동으로부터 지구주변의 전기장과 자기장의 변화를 알아낼 수 있다. 오로라는 화려한 빛을 발산할 뿐만 아니라 오로라타원체를 따라 강력한 전류가 발생되므로 상층대기 및 지상에 그 효과가 감지된다. 이로 인하여 지상 및 우주공간에 설치된 인류의 최첨단기기의 성능과 수명에 영향을 미쳐 사회.경제적으로 다양한 손실을 야기한다.
유도가열은 석유, 가스 등의 연료를 사용하는 종래의 설비에 비해 에너지 효율이 높고 관리가 수월하며, 공해를 유발하지 않는 등의 많은 장점으로 인해 산업 분야에 다양하게 응용되어 사용하고 있다. 유도가열의 원리는 전자유도작용을 이용하여 와전류에 의한 손실과, 히스테리시스 손실에 의한 주울열이 발생하는데, 이렇게 발생된 열로 가열하는 방법이며 가열 속응성, 고효율, 친환경, 안정성의 장점을 갖는다. 그러나 공진형 유도가열 인버터 시스템은 환경의 변화나 피가열체의 부식 등의 이유로 공진주파수가 변하는 단점이 있다. 따라서 기존의 단점을 극복하기 위해 자동으로 공진점을 추종할 수 있는 알고리즘을 제안하였고, 기존의 복잡한 제어회로나 알고리즘을 극복하여 시스템의 간소화를 실현하였다.
이동 Ad-hoc 네트워크는 기존의 인프라스트럭쳐 네트워크가 없이 이동 노드들이 자율적으로 다수의 홉을 통해 통신하는 네트워크다. 이동 Ad-hoc 네트워크의 이동 노드는 스스로 호스트나 라우터가 되며 능동적인 연결 설정이 가능하고 네트워크의 참여 또는 이탈이 자유롭고 베터리로 운영되어 에너지원의 공급이 제한되고 무선 망 특성에 따른 잦은 환경 변화에 의해 네트워크의 토폴로지가 자주 변하는 특성을 가진다. 이러한 Ad-hoc 네트워크의 특성 때문에 기존의 고정적인 유선 망 관리에 비해 Ad-hoc 네트워크에서의 망 관리는 더 힘들고 어려운 연구분야다. 특히, 기존의 중앙 집중식 망 관리와 같은 구조는 Ad-hoc 네트워크의 특성에 적합하지 않다. 이 논문에서는 Ad-hoc 네트워크의 특성에 맞는 자동적이고 적응력 있는 지적 망 관리 구조를 제시한다. 제시한 관리 구조는 JMX(Java Management Extensions)와 Mobile Agent 프레임웍을 이용한 분산 망 관리 구조이다.
최근 들어 K-POP의 인기가 국내 뿐 아니라 외국에서도 선풍적인 인기를 모으고 있다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 가요의 선호도가 시대 흐름에 따라 어떻게 변해져 왔는지를 음향 신호 분석에 의해 규명하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 1960년대부터 시작하여 현재까지 각 시대별로 유행했던 한국 여성 가수들을 대상으로 그들의 가요를 실험 대상 자료로 선정하고 음향 신호 분석을 통해 이를 규명하는 실험을 행하고자 한다.
딥러닝을 활용한 영상 분석 기술은 GPU 하드웨어의 발전으로 인하여 소프트웨어 기반 처리 기술이 급격히 발전하였고 기존 패턴 분석 기술 대비 높은 정확도를 보여주고 있다. PC나 특정 하드웨어에서 동작하는 소프트웨어 기반 영상분석기술은 적용분야의 한계가 발생하였다. 신경망 기술을 하드웨어로 구현한 NPU(Network processing unit)의 개발로 고가의 플랫폼이 아닌 임베디드 플랫폼에서의 딥러닝 구현이 가능해졌다. 반면에 하드웨어에서 활용 가능한 네트워크가 제한적임으로 인하여 구현 가능한 딥러닝 모델의 크기, 메모리 등의 한계가 있으며 시시각각 변하는 딥러닝 기술에 기반한 최신모델 또는 고성능 모델을 구동하기에는 한계가 발생하였다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 Distillation 기법을 적용한 임베디드 시스템을 개발하고 이에 기반한 딥러닝 모델의 구현 및 상황에 따른 가변적 딥러닝 모델의 적용이 가능한 시스템을 구현하였다.
최근 산업 현장에서 많은 안전사고가 일어나고 있고, 현장 노동력의 부족으로 무인 로봇 시스템들을 도입하는 등 다양한 변화를 맞이하고 있다. 이에 차세대 자동화 시스템은 보다 유연하고 지능적이어야 한다. AGV(Automatic Guided Vehicle)의 경우 실시간으로 변하는 현장에 대응하기 어렵고, 새로운 어플리케이션에 대한 제품개발의 어려움이 따른다. 이에 대한 대안으로 AGV 인식 스택을 재구축하여 인간과 동일한 공간인식 능력을 갖춘 AMR(Autonomous Mobile Robot)이 대두되고 있다. 본 연구에서는 SLAM과 ROS를 이용하여 AMR의 기능을 구축하였다. YD Lidar 센서와 SLAM을 이용하여 주변 환경을 지도화 하여 로봇의 현재 위치를 파악할 수 있도록 제작하였고, 직접 지도상의 최적 경로를 파악하여 주변 장애물을 회피하며 주행할 수 있음을 확인하였다. DC 모터의 응답 특성에 따라 주행 속도, 조향각 등을 제어할 수 있도록 구현하였다.
유기물을 기반으로 하는 유기발광소자, 유기메모리 및 유기 태양전지 등과 같은 차세대 전자소자는 기존의 무기물 기반의 소자에 비해 가격이 싸고 제작방법이 간단하며 휘어지게 만들 수 있다는 장점을 갖기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 유기물을 기반으로 한 전자 소자의 효율을 향상시키기 위해서는 유기물질이 갖는 고유의 물리적 특성에 관한 연구가 중요하다. 특히, 유기물 내에서의 전하 전송 메카니즘을 이해하기 위해 유기물의 전자 이동도에 대한 연구가 중요하나, 아직까지 유기물질을 기반으로 한 전자 소자의 전자 이동도에 대한 이론적인 연구가 비교적 적다. 본 연구에서는 유기물 내에서의 트랩 분포 변화에 따른 전자 이동도를 몬테카를로 방법을 이용하여 계산하였다. 시뮬레이션을 위한 기본 구조로 소자의 길이는 30-300 사이트로 하였으며, 이웃한 사이트간 거리는 $3{\acute{\AA}}$로 결정하였다. 유기물 내에 존재하는 트랩의 분포는 가우시안 분포로 가정하였고, 트랩의 분산도와 트랩 총량을 변화시켜 계산하였다. 이웃한 트랩간의 천이 확률을 Miller and Abrahams 식을 이용하여 계산하고, 트랩간의 천이시간을 랜덤 변수로 결정하였고, 이들을 통계적으로 처리하여 유기물 내에서의 전자 이동도를 계산하였다. 시뮬레이션 결과는 유기물의 트랩분포가 일정할 경우 전자 이동도는 전계가 증가함에 따라 일정하게 증가하다가 일정 전계에서 포화된 후 다시 감소한다. 초기의 전계 영역에서는 전계의 증가에 따라 유기물 내 트랩간의 천이 확률이 증가하기 때문에 전자 이동도가 증가한다. 하지만, 일정 전계 이상에서는 전자의 이동 속도가 거의 변하지 않기 때문에, 전계의 증가에 따라 전자 이동도는 오히려 줄어들게 된다. 트랩의 분산도가 증가함에 따라 낮은 전계 영역에서는 전자 이동도가 작고, 전계가 증가할수록 분산도와 상관없이 전자 이동도가 비슷한 값으로 수렴한다. 트랩의 분산도가 30 meV로 작을 경우에 일정 온도 이상에서의 전자 이동도는 포화되어 일정한 값으로 유지한다. 유기물 내에 존재하는 트랩 분포에 따라 온도의 변화가 전자 이동도에 미치는 영향이 달라짐을 알 수 있다. 이러한 결과는 유기물질을 기반으로 한 전자소자에서의 전하 전송 메카니즘을 이해하고 소자의 제작 및 특성 향상에 도움이 된다고 생각한다.
기업간 전자거래가 활성화됨에 따라서 표준 전자문서의 이용이 급속히 증가되고 있으며, 기업간에 교환되는 표준 전자문서의 종류와 형태도 변하고 있다. 초창기에 주로 사용되던 EDI 전자문서를 대신하여, 최근에는 XML전자문서가 활발히 사용되고 있다. 이를 위해 제정된 XML전자문서 프레임워크표준들은 대부분 기본적인 구문 규칙과 메시징, 그리고 표준문서에 대해서만 규정하고 있어서, 새로운 표준 전자문서 개발에서 효율성과 효과성을 확보하기가 어려웠다. 국제적 EDI 표준인 UN/EDIFACT 개발 경험을 반영하여, UN/CEFACT에서는 전자문서를 구성하는 데이터 항목을 컴포넌트로 만들어 전자문서를 개발할 때 재활용할 수 있는 방법론과 라이브러리를 제공하고 있다. 그러나 이러한 방법론과 라이브러리를 적용하여 전자문서를 개발하고 활용하기 위해서는 추가적인 많은 노력이 요구된다. 이를 개선하기 위하여, 이 논문에서는 UN/CEFACT의 표준 전자문서 제출 양식을 중심으로 등록저장소의 각종 자원을 재활용할 수 있고, 다양한 양식간의 자동화된 변환을 지원하는 시스템을 제안한다.
본 연구에서는 도로변 미세먼지 내 타이어와 도로 마모입자의 정량화 분석과 타이어와 도로 마모입자 내 타이어 및 도로 성분 비율을 확인하기 위한 연구를 수행하였다. 이에 시간당 1,300여대 교통량을 갖는 충청남도 지자체중에서 C도시의 종합버스터미널 부근 정류장의 경계석 6곳에서 먼지 샘플을 채집하였다. 채집된 먼지 샘플 1,000 g에 대해 크기와 밀도 분리 수행한 결과 미세먼지 샘플 24 g과 타이어와 도로 마모입자 약 0.05 g이 분리되었다. 즉, 도로변 미세먼지에는 타이어와 도로 마모입자가 약 0.21 % 존재하는 것으로 분석되었다. 분리된 타이어와 도로 마모입자에 대해 주사전자현미경(SEM)을 이용하여 형상을 분석한 결과 지우개가루 형상이 관찰되었다. 또한, 도로변 미세먼지 내 존재하는 타이어와 도로 마모입자는 자동차 주행 중 타이어와 도로간 마찰에 의해 생성되어 도로변으로 분산되었기 때문에 열중량분석기(TGA)와 가스크로마토 질량분석기(GC/MS)를 이용하여 성분 분석을 수행하였다. 정량화 계산식을 통해 성분에 대한 타이어 및 도로 성분 비율을 도출한 결과 약 3:7로 분석되었다. 본 연구는 도로변 미세먼지 발생원의 구성원과 함량 분석을 위해 객관적이고 신뢰도 높은 분석 기법을 제시하였다. 추후, 도로건설과 타이어 소재의 미세먼지 저감 기술 확보와 개선 방안 확보를 위한 선행적 기초 연구로써 활용되기를 기대하고 지속적으로 더 많은 지역과 샘플 분석에 대한 통계 데이터를 확보하여 신뢰도 높은 연구를 수행하고자 한다.
본 연구에서는 색소 침투법을 이용한 5급 복합레진 수복물의 미세누출도와 주사전자 현미경을 이용한 변연적합도를 측정하고 두 방법 사이의 상관성을 평가하고자 하였다. 발거된 사람의 대구치 20개의 협면에 고속의 330번 버를 이용하여 5급 와동을 (백아법랑경계부를 중앙으로 가로 4 mm, 세로 3 mm, 깊이 1.5 mm) 형성하고, 평가시 참고점으로 사용하고자 1/2번 원형 버로 6개의 함몰부를 만들었다. 제조사의 지시에 따라 단일 단계의 올인원 접착제인 Xeno III로 치면을 처리한 다음, 미세혼합형 복합레진인 Esthet X로 단일 충전하였다. 시편을 식염수에 1일간 보관한 후 Sof-Lex 시스템으로 마무리 및 연마하였다. 이후 5도와 55도에서 1000회 열순환시킨 다음, 50%질산은 용액을 이용하여 침투시켰다. 실리콘 고무 인상재와 폴리우레탄 모형재로 수복물 주변의 레진 복제물을 제작하고 금도금한 다음 주사전자현미경으로 외부 및 내부 변연부의 변연적합도를 측정하였다. 또한 참고점을 기점으로 수복물을 3분한 다음, 미세누출도를 측정하였다. 내부 및 외부 변연적합도와 미세누출도 평가법 사이의 상관관계는 Spearman's rho test를 이용하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 미세누출도와 각각의 외부 및 내부 변연 적합도는 유의한 상관관계를 보였다 (p <0.01). 2.내부와 외부의 변연 적합도 사이에는 유의한 상관관계를 보이지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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