• 한국자기학회지
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• 제17권3호
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• pp.120-123
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• 2007

이 연구에서는 Ta 45/Ru 9.5/IrMn 10/CoFe $3/AlO_x$/자유층/$AlO_x$/CoFe 7/IrMn 10/Ru 60(nm) 구조를 갖는 이중장벽 자기터널접합(double-barrier magnetic tunnel junction: DMTJ)를 다루었다. 자유층은 $Ni_{16}Fe_{62}Si_8B_{14}\;7nm$, $Co_{90}Fe_{10}(fcc)$ 7 nm 및 $CoFet_1$/NiFeSiB $t_2$/CoFe $t_1$으로 구성하였으며 두께 $t_1,\;t_2$는 변화시켰다. 즉 TMR비와 RA를 개선하기 위하여 부분적으로 CoFe층을 대체할 수 있는 비정질 NiFeSiB층이 혼합된 자유층 CoFe/NiFeSiB/CoFe을 갖는 DMTJ를 연구하였다. NiFeSiB($t_1=0,\;t_2=7$)만의 자유층을 갖는 DMTJ는 터널자기저항(TMR)비 28%, 면적-저항곱(RA) $86k{\Omega}{\mu}m^2$, 보자력($H_c$) 11 Oe 및 층간 결합장($H_i$) 20 Oe를 나타내었다. $t_1=1.5,\;t_2=4$인 경우의 하이브리드 DMTJ는 TMR비 30%, RA $68k{\Omega}{\mu}m^2$ 및 $H_c\;11\;Oe$를 가졌으나 $H_i$는 37 Oe로 증가하였다. 원자현미경(AFM)과 투과전자현미경(TEM)측정을 통하여 NiFeSiB층 두께가 감소하면 $H_i$가 증가하는 것을 확인하였다. 비정질 NiFeSiB층이 두꺼워지면 보통 계면의 기복을 유도하는 원주형성장(columnar growth)를 지연시키는데 유효하였다. 그러나 NiFeSiB층이 얇으면 표면거칠기는 증가하고 전자기적 Neel 결합 때문에 Hi는 커졌다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권10호
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• pp.743-752
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• 2019

만곡수로에서의 흐름은 나선형 운동 형태의 이차류가 지배적이며, 이로 인해 일반적으로 만곡 외측을 따라 침식 현상이 발생하게 된다. 이러한 이차류를 약화시키기 위해서 보통 만곡수로 외측을 따라서 수제와 같은 수공구조물을 설치한다. 이 연구에서는 OpenFOAM 오프소스 소프트웨어를 토대로 난류 해석을 위한 하이브리드 RANS/LES 기법과 자유수면 해석을 위한 VoF기법을 이용한 3차원 수치모의를 통해서 $90^{\circ}$ 만곡수로에 설치된 잠긴수제가 후루드수가 0.43인 조건에서 이차류의 발달에 미치는 영향을 분석하였다. 시간과 공간에 대해서 2차 정확도의 유한체적법을 이용하여 수치모의를 수행하였으며, 수치해석 결과는 실험결과와 비교하여 수치모의의 정확도를 평가하였다. 잠긴수제가 설치된 경우의 수치모의 결과를 흐름방향 유속 분포와 횡방향 순환 유속벡터장을 중심으로 수리실험 관측값들과 비교할 때 수치모의 결과는 수리실험에서 관측된 주요 이차류 흐름 거동과 현상들을 대부분 양호한 정확도로 잘 재현하는 것으로 나타났다. 수치모의 결과를 비교해보면, 잠긴수제 설치로 인해서 만곡이 끝나는 단면 외측 하상부근에서의 유속은 약 평균유속의 1/3 정도 감소하는 반면에 수제 상단부에서의 전단층 발달에 따른 흐름 가속으로 자유수면 부근까지 유속이 증가하고 만곡 수충부에서는 수면 부근 유속이 약 20% 증가하는 것으로 나타났다. 결과적으로 잠긴수제는 만곡부에서 발생하는 이차류의 강도를 약화시켜 만곡부 외측 하상의 안정에 도움이 될 것으로 판단된다. 한편, 각 잠긴수제 전면부에서 말발굽와가 그리고 후면부에서는 후류가 형성되면서 수제 구조물 주변에서 강한 국부세굴이 발생하는 것으로 나타남으로, 국부세굴을 최소화할 수 있는 수제의 형상 및 배열에 대한 추가 연구가 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.