합성 박스형 교량의 비선형 온도분포로부터 유발되는 열응답(thermal response)은 여러 변수들의 영향을 받는다( 기상조건, 재료상수, 교량의 위치 및 방향, 단면형상 등). 본 논문에서는 계절, 교량의 위치 및 방향, 단면형상 그리고 몇 가지 재료특성치의 변화가 합성 박스형 교량의 축변형 곡률 및 응력에 미치는 영향 파악을 위해 매개변수해석을 수행하였으며, 이 해석을 수행하기 위한 2차원 시간 종속적 유한요소모델에 대해 간략히 언급하였다. 먼저, 매개변수들이 하루동안의 곡률 변화에 미치는 영향에 대해 고려하고, 최대 곡률을 나타내는 시간의 합성 박스형 단면의 은도 및 응력분포에 미치는 영향에 대해 고려하였다. 최종적으로, 이 매개변수들의 변화가 온도에의한 축변형, 곡률 및 응력의 일최대값에 미치는 영향에 대해 고려하였다. 온도에의한 영향은 경우에따라서는 사하중이나 활하중이 구조물에 주는 영향만큼 클 수 있고 또한 강합성교의 설계시 바닥판 콘크리트 슬래브와 강재들보와의 온도차를 $10^{\circ}C$로 가정하고, 동시에 온도의 분포가 콘크리트 슬래브단면과 강재들보단면에서 일정하다고 가정하고 구한 온도응력은 실제 온도하중의 영향을 과소평가할 수 있다.
FM방식의 악기음원합성은 해당 악기의 음색과 음정에 맞는 FM의 기본 주파수와 변조 계수를 정하여 신호 파형을 생성하는 것으로, 다른 가, 감산방식 또는 PCM방식 등에 비해 비교적 간단한 구조로 다양한 악기음원합성이 가능하다. 따라서 현재 사용되고 있는 개인용 컴퓨터에 부착되는 사운드합성 카드에는 FM방식 음원합성기술이 적용되고 있다. 본 논문에서는 FM방식 음원합성기술을 이용하여 실시간 악기음원합성이 가능한 논리회로를 설계하는데 관한 연구를 기술한다. 본 연구에서는 소프트웨어 프로그래밍에 의해 FM방식 음원합성기의 구조를 설계하고 주요 블록의 최적 변수 값을 실험하였다. 논리회로 설계 및 회로검증은 향후 주문형반도체(ASIC:Application Specific Integrated Circuit)제작을 위해 기존의 표준셀 라이브러리와 주문형반도체 전용 설계시스템을 사용하였다. 회로검증 결과는 간이 평가보드를 제작하고 PC와 접속시켜 생성된 악기음을 직접듣는 주관적 평가방법으로 최종 확인하였다.
고경도 및 내침식재료가 새로운 기계구조 및 기계 절삭공구재료로서 각광을 받고 있으며 질화붕소(BN)는 고융점, 고경도의 물리적 특성으로 다이아몬드 대체 물질로 주목되고 있다. 원하는 질화붕소의 합성을 위해서는 출발 원료와 합성법에 의존하는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 붕소 산화물과 환원제로써 활성 탄소를 출발 원료로 하였으며 치환제로써 질소를 사용하여 기상 반응로에서 질화붕소를 합성하였다. 합성된 시료는 XRD, SEM, PSA 등으로 물성을 측정하였고 합성 변수에 따라 순도의 차이를 보였으며, 본 연구를 통하여 최적의 합성 조건을 제시할 수 있었다.
본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.
하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.
본 논문은 지점의 재 상승 및 하강을 이용한 3경간 연속 프리플렉스 합성형의 기본 개념을 소개하고 매개변수의 해석으로부터 각 변수가 위험단면의 응력에 미치는 영향을 검토하였다. 또한 기존 공법에 의한 단면을 본 논문의 공법에 적용하고 비교 분석하여 프리스트레싱 효과를 제시하였다. 본 논문의 지점 재 상승 및 하강을 이용한 3 경간 연속 프리플렉스 합성형의 제작 공법은 기존의 연속화 공법보다 경제적인 단면은 물론 동일한 단면을 사용할 경우에는 보다 안전한 응력 상대를 얻을 수 있었다.
합성거더 하부 콘크리트에 프리스트레스를 도입한 프리스트레스트 합성거더의 크리프와 건조수축 평가 시 재령보정 유효탄성계수방법을 이용하면 기존의 야쓰미 해법을 이용한 경우보다 더 정확한 결과를 산출할 수 있다. 하지만, 재령보정 유효탄성계수방법은 산출방법이 복잡하므로 실무에서는 야쓰미 해법을 이용하여 장기거동을 해석하는 것이 일반적이다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 이 연구에서는 재령보정 유효탄성계수방법에 의해 여러 시공단계별 재령일수에 따른 변수해석을 수행하고, 야쓰미 해법에 의한 장기거동 해석 시 크리프계수를 보정하여 실무에서 합리적으로 반영할 수 있는 방법을 제시하였다.
Ti 과 AI의 고순도 원소 박판을 이용하여 열간프레스장치에서 고온자전합성법으로 TiAI계 금속간화합물을 제조하였다. 원소 박판에서 $TiAl_3$ 금속간화합물을 제조하는 데 승온속도, 압력, 온도 등의 변수가 고온자전합성에 영향을 미치는 중요한 인자다. 특히 승온속도는 반응합성온도를 결정하는 인자로서 본 실험에서 DTA 분석을 이용하여 공정변수를 결정하였다. DTA 분석결과에 따르면, Ti와 AI의 계면에서 반응합성은 AI의 용융점 이하와 이상의 온도에서 두 번 발생함을 알 수 있다. 또한 승온속도가 증가할수록 두 반응합성온도는 증가하였다. 10층의 Ti 박판과 9층의 AI 박판을 $20^{\circ}C$/min의 승온속도로 고온자전합성시킨 후, $810^{\circ}C$와 240MPa의 압력에서 4시간 동안 열처리한 결과 $700\mu\textrm{m}$ 두께의 TiAI계 금속간화합물 판재를 제조하였으며, XRD 회절과 SEM으로 확인하였다.
기존의 적정 자료로부터 구하는 방법이 아닌 흡착제의 Zeta potential 자료를 바탕으로 구한 값으로도 흡착결과를 잘 모사할 수 있다. 합성 제올라이트의 중금속 이온 제거능은 합성 제올라이트의 종류에 따라서는 중금속 이온의 종류에 관계없이 Na-Pl > SOD > CAN > ANA의 순서로 감소하였다. SCM 모델링의 Fitting을 결정하는 Fitting 변수로서는 총 site 농도(g/$\ell$), site 밀도 (sites/$nm^2$), 비표면적 ($m^2$/g)으로써 결정할 수 있다.
Pulsed DC 마그네트론 스퍼터링 장치를 이용하여 Polymer 및 Glass 기판 위에 $SiN_{\chi}$ (Silicon Nitride) 박막을 합성 시키고 이들의 구조적, 광학적 특성을 조사하였다. 막두께는 100 nm로 고정하였으며, power mode 및 질소 가스 유량비를 변수로 합성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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