풍력터빈 블레이드 풍동시험의 경우 사용가능한 시험설비의 크기제한으로 인해 축소모델 사용이 불가피하며, 이로 인해 풍동시험에서는 실물 블레이드에 비해 10% 미만의 낮은 Re수에서 시험이 수행된다. 축소모델 블레이드 풍동시험 결과를 활용하여 실물 블레이드의 성능(토크)를 추정하기 위한 축소효과 보정기법을 2008년 제시하였으며, NREL Phase VI 모델 시험결과에 적용하였다. 당시 제시된 보정기법은 단일익형을 전체 블레이드에 사용한 사례이며 축소효과 보정을 위해 Re수에 따른 익형의 양력계수 변화만을 적용하였다. 본 논문에서는 당시 제안된 축소효과 보정기법을 익형의 양력계수 및 항력계수를 포함한 형태로 수정하였으며, 블레이드에 다수의 익형이 사용되었을 경우에 대해 확장하였다. NREL Phase VI 12% 시험모델의 경우 익형의 양력계수 기울기에 의한 보정량은 약 15% 정도이며, 항력계수 변화에 의한 보정량은 약 5% 정도로 나타났다. 블레이드에 다수의 익형이 사용되었을 경우 설계 또는 전산해석을 통해 구한 반경별 토크 함수를 적용하여 블레이드 축소효과를 보정할 수 있다.
페놀수지 결합재에 PAN섬유(PF), PAN계 탄소섬유(CF) 그리고 아라미드 섬유(AF)를 보강재로 사용하여 단일섬유 보강복합재를 제조하였으며 이들 섬유를 각각 두 종류씩 혼성하여 혼성섬유 보강복합재를 제조하였다. 각 보강복합재를 섬유의 보강분율에 따른 마찰 및 마모특성을 시험하였다. CF 보강복합재(CFRP)가 마찰계수와 마모량이 가장 낮게 나타났으며, PF 보강복합재(PFRP)는 가장 높은 마찰계수와 마모량을 나타내었다. PF에 CF나 AF를 보강한 혼성복합재의 경우 마찰계수가 0.311~0.328로 혼성비에 따라서는 큰 차이를 보이지 않은 반면, PF의 보강분율이 증가할수록 마모량은 증가하였다. CF와 AF를 보강한 혼성복합재의 마찰계수는 0.264~0.309로 가장 낮게 나타났고, AF의 보강분율이 증가함에 따라 마찰계수는 증가하는 양상을 나타내었으며, 가장 적은 마모량과 함께 안정된 마모형태를 보였다.
이 논문(論文)은 효용함수가 감소절대위험회피(DARA)와 일정상대위험회피(CRRA)의 성격을 갖는 멱함수라는 가정 하에 투자자의 상대위험외피계수(相對危險回避係數)를 추정하였으며 추정된 상대위험회피계수를 이용하여 효용기준 자산가격결정모형의 기대수익률과 위험의 선형관계를 실증적으로 분석하였다. 상대위험회피계수(相對危險回避係數)(RRA)는 실제 소비자료를 이용하는 방법과 시장수익률을 이용하는 두 가지 방법에 의해 추정하였다. 실증적(實證的) 연구결과(硏究結果), 첫째 한국증권시장에서 투자자의 상대위험회피계수는 3과 4 사이에 존재하는 것으로 나타나 투자자의 효용함수가 멱함수 형태임이 확인되었다. 둘째 효용함수를 멱함수 이외 다른 2개 (2차형 함수, 대수함수)의 함수로 가정하고 효용기준 자산가격결정모형을 검증한 결과 멱함수 하에서만 자산의 기대수익률과 위험간에는 선형관계(線形關係)가 성립하는 것으로 나타났다.
ZnwO₄는 높은 품질계수에 의해 주파수 선택성이 뛰어나지만 다층형태의 고주파 무선부품으로의 응용을 위해서는 높은 소결온도(1100℃), 큰 음의 공진주파수 온도계수(-70ppm/℃), 낮은 유전율(15.5) 둥에 대한 보정이 필요하다. 본 연구에서는 ZnwO₄에 TiO₂ 및 LiF를 첨가하여 ZnwO₄의 저손실특성을 유지하면서 주파수 온도안정성 및 저온소결성을 부여하고자 하였다. 큰 양의 공진주파수 온도계수(+400ppm/℃) 및 유전율(100)을 갖는 TiO₂의 첨가는 공진주파수 온도계수를 음의 값에서 양의 값으로 변화시켰으며 유전율의 증가를 가져왔다. TiO₂를 20 mol% 첨가한 경우 공진주파수 온도 계수가 0에 가깜고 유전율 19.4에 품질계수 50000㎓의 특성을 얻을 수 있었으나 소결온도는 1100℃로 높은 소결온도를 보였다. ZnwO₄에 TiO₂가 첨가된 혼합체에 LiF의 첨가는 액상형성에 의해 소결온도를 1100℃에서 850℃로 크게 저하시킬 수 있었다. LiF는 첨가는 LiF 자체의 큰 공진주파수 온도계수에 의해 온도계수를 음의 값으로 변화시켰다. 따라서 TiO₂ 및 LiF의 적당량의 첨가는 온도 안정성을 갖는 저손실 ZnwO₄-TiO₂-LiF계 LTCC 소재를 제조할 수 있었다.
한국산 종개아과 어류 2종, 종개 Nemacheiius yoni (Dbowsky)와 할미꾸리Letuo costata (Kessl교측 지리적 변리를 조사하기 위하여 우리나라 17개 천수역에서 표본을 채집하여 반문, 계수 ·계측치, 비공의 위치, 비늘 및 핵형등을 kk교하였다. 제주적를 포함하는 우리나라 전역에 분포하는 1. costata는 형태변리가 없었다. 그러나 각. torsi는 집단간에 상당한 형태적 차리가 나타났는데, 그가운데 삼섭 마읍천집단은 두장, 비늘의 오양 및 핵형등에서 N. torsi의 다른집단과는 분류여적으로 잘 구별되어 주목되었다. 조사된 대부분의 N. to러의 집단의 핵형분석에서 이형 염색체가 발견되었다.
오염원과 취수장이 동일 구간 내에 공존하는 국내하천의 특성상, 하천 평면 내에서 오염물의 거동 및 혼합 특성을 보다 정확하게 해석하기 위해서는 2차원 이송-분산 모형의 적용이 필요하다. 이를 위해서는 2차원 모형의 주요 매개변수인 종분산계수와 횡분산계수의 적절한 입력이 매우 중요하다. 하지만 국내외적으로 횡분산계수에 대한 연구는 많이 진행된 반면, 현재까지 종분산계수에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 분산계수를 결정하는 방법에는 실측된 농도 자료의 유무에 따라 크게 두 가지로 분류된다. 실측된 농도 자료가 없는 경우, 이론식이나 경험식을 이용하는 방법이 있다. 반면에 추적자 실험 등을 수행하여 실측된 농도 자료가 있는 경우, 모멘트법 또는 추적법을 적용하여 농도-시간 분포 곡선으로부터 분산계수를 계산하는 것이다. 모멘트법은 임의 지점에서 농도의 횡분포를 통해 얻을 수 있는 2차 모멘트의 종방향 변화율이 횡분산계수와 비례한다는 원리를 이용한 것이며, 추적법은 상류부의 관측된 농도를 입력자료로 하여 하류부의 농도를 계산한 후 계산된 농도와 실측된 하류부 농도의 비교를 통해 분산계수를 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 불규칙한 단면 형상을 가지는 자연하천에서의 2차원 종 횡분산계수를 산정하기 위해서 Baek & Seo(2010)가 제안한 2차원 유관추적법(2D Stream-tube Routing Procedure)을 적용하였다. 본 연구에서는 국내 자연하천 중 다양한 사행형태를 갖으며 수질오염 사고의 위험이 높은 구간을 선정하고, 추적자로서 Rhodamine WT를 이용하여 현장실험을 수행하였다. 실험에서 수집된 수리량 및 농도자료로부터 추적자의 2차원적 거동을 분석하였으며, 2차원 유관추적법을 적용하여 종분산계수를 산정하였다. 그 결과 하폭 대 수심비(W/H)와 마찰손실관련 무차원변수(U/U*)의 증가에 따라 종분산계수가 증가됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 산출된 종분산계수와 선행 연구에서 수집된 자료를 이용하여 추정식을 개발하였다. 차원해석을 통해 무차원 종분산계수에 영향을 미치는 무차원 인자를 선별하고 회귀분석을 이용하여 종분산계수 추정식을 유도하였다. 추정식을 이용하여 산정한 종분산계수의 범위는 Elder (1959)가 제안한 이론값보다 약 10배 정도로 크게 나타났다. 혼합 특성이 밝혀지지 않은 자연하천에 2차원 확산모형을 적용하고자 할 때 본 연구에서 개발된 추정식으로부터 계산된 종분산계수를 사용할 수 있을 것이다.
환경질 개선의 편익추정에 사용되는 헤도닉 가격모형에서 제1단계 헤도닉 함수 추정시 그 함수형태에 따라 결과가 편의를 가질 수 있다. 본 논문에서는 13가지의 각기 다른 비선형 및 선형 헤도닉 함수 등을 한국 주택시장에 적용하여 그 적합성을 이론 및 실증적 방법을 병행하여 검증하였다. 그 결과, 고전적으로 종속변수만을 변환시키는 Box-Cox 함수형태나 Box-Cox 변형계수가 사전적으로 0과 1사이에 있음을 가정하는 오목한(concave) 한 함수형태가 기존 연구와는 달리 한국시장에는 적합한 함수형태가 아니라는 결과를 이끌어 냈다. 나아가 서울 주택시장에 가장 적합한 함수형태는 종속 및 독립변수를 각각 다르게 변환시키는 헤도닉 함수형태임을 보여 주었다. 아울러 본 연구는 간접적으로 헤도닉 가격모형 적용시 그 지역의 주택시장 특성에 관한 연구가 선행되어야 함을 시사하고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.971-980
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2017
가변계수 회귀모형은 회귀계수의 동적변화를 모형화함으로써 종속변수와 입력변수의 관계에 대한 쉬운 해석이 가능하고 회귀계수의 변동성도 추정할 수 있는 장점을 지니고 있으므로, 여러 과학 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서 입력변수와 출력변수의 오차를 효과적으로 고려한 가변계수 오차모형을 제안한다. 가변계수가 평활변수의 알려지지 않은 형태의 비선형함수이므로 이를 추정하기 위하여 커널 방법을 사용한다. 제안된 모형의 성능에 영향을 미치는 초모수의 최적값을 구하기 위하여 일반화 교차타당성 방법 또한 제안한다. 제안된 방법은 모의자료와 실제자료를 이용한 수치적 연구를 통하여 평가된다.
본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.993-1000
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2016
반응 값이 없는 자료를 지도학습 (supervised learning)에 사용하는 준지도 학습 (semi-supervised learning)은 분류에 더 많은 관심을 갖는다. 본 연구는 준지도학습을 회귀분석에 적용하는 준지도 회귀함수 추정법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법과 형태는 같지만 반응 값이 있는 자료와 없는 자료의 주변분포를 다르게 가정하고, 서로 다른 평활계수를 사용하는 등 좀 더 일반화된 형태를 가진다. 제안된 추정법의 점근분포를 계산하고 점근평균제곱오차를 최소화하는 최적의 평활계수가 가지는 조건을 찾는다. 설명변수의 주변분포에 대한 추정이 잘 이루이지고, 반응 값이 있는 자료와 없는 자료의 크기에 대한 조건을 적절하게 통제할 수 있고, 그리고 평활계수가 적절하게 선택될 수 있다면 라벨없는 자료가 회귀분석에서도 도움을 줄 수 있음을 보인다. 그리고 준지도 분류에서 사용하는 것처럼 반응 값이 없는 자료의 초기추정은 작은 값을 가지는 평활계수를 사용하여 과적합 (overfitting)되도록 하는 것이 좋음을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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