본 논문은 장단기기억신경망(LSTM)이 영어를 배우면서 학습한 암묵적 통사 관계인 필러-갭 의존 관계를 조사하여 영어 문장 학습량과 한국인 영어 학습자(L2ers)의 문장 처리 패턴 간의 상관관계를 규명한다. 이를 위해, 먼저 장단기기억신경망 언어모델(LSTM LM)을 구축하였다. 이 모델은 L2ers가 영어 학습 과정에서 잠재적으로 배울 수 있는 L2 코퍼스의 영어 문장들로 심층학습을 하였다. 다음으로, 이 언어 모델을 이용하여 필러-갭 의존 관계 구조를 위반한 영어 문장을 대상으로 의문사 상호작용 효과(wh-licensing interaction effect) 즉, 정보 이론의 정보량인 놀라움(surprisal)의 정도를 계산하여 문장 처리 양상을 조사하였다. 또한 L2ers 언어모델과 상응하는 원어민 언어모델을 비교 분석함으로써, 두 언어모델이 문장 처리에서 필러-갭 의존 관계에 내재된 추상적 구문 구조를 추적할 수 있음을 보여주었을 뿐만 아니라, 또한 선형 혼합효과 회귀모델을 사용하여 본 논문의 중심 연구 주제인 의존 관계 처리에 있어서 원어민 언어모델과 L2ers 언어모델간 통계적으로 유의미한 차이가 존재함을 규명하였다.
이 연구의 목적은 글라스 아이오노머 시멘트의 표면 보호가 미세경도와 마모저항성에 미치는 효과를 알아보고자 하는 것이다. 글라스 아이오노머와 레진강화형 글라스 아이오노머를 사용하려 각각 60개의 시편을 제작하였다. 각 시편을 표면 보호를 시행하지 않은 경우, 나노필러가 함유된 표면 보호재, 필러가 함유되어 있지 않은 표면 보호재에 따라 20개씩 나누었다. $37^{\circ}C$ 증류수에 24시간 보관한 후 각 군당 10개의 시편은 비커스 미세경도를 측정하였고, 10개의 시편은 마모 시험을 시행한 후 마모된 깊이를 측정하였다. 표면보호를 시행한 군들보다 표면 보호를 시행하지 않은 군들이 높은 표면경도를 보였다. 글라스아이오노머와 레진강화형 글라스아이오노머 모두에서 표면 보호를 시행한 경우에 마모저항성이 더 증가하였지만 유의한 차이는 아니었다. 나노필러의 유무는 마모도에 유의한 영향을 미치지 못하였다.
탄소기반 판상형 나노재료인 산화 그래핀(GO)과 나노 흑연(GNP)은 고분자재료에 전기 전도성을 부여하기 위한 복합재료용 나노필러로 사용되고 있다. 본 연구에서는 폴리스티렌(PS)에 나노필러를 첨가한 PS/GO와 PS/GNP 나노복합재료를 라텍스 기법으로 제조한 다음 유변학적, 전기적 물성을 비교 고찰하였다. PS 입자는 무유화제 유화중합으로 중합하였으며, GO는 흑연으로부터 modified Hummers 방법으로 합성하였다. 친수성인 GO는 첨가제 없이 PS 수성 현탁액에 분산하였으며, GNP는 분산성을 높이기 위해 계면활성제를 첨가하여 분산하였다. 나노필러에 따른 유변물성은 GO가 GNP에 비해 높게 나타났는데, GO는 단일층으로 분산이 가능한 반면, GNP는 다수의 층이 겹쳐진 형태이므로 나노 규모의 균질한 분산을 이루지 못하기 때문이다. 전도성 통로가 형성되는 지점인 전기적 임계점은 PS/GO, PS/GNP 나노복합재료에 대하여 각각 0.50, 5.82 wt%로 나타났다. PS/GO 나노복합재료가 우수한 전기 전도도를 보여주는 이유는 성형 시 열처리에 의해 GO가 환원되기 때문이다.
일반적인 핵심어 검출 시스템에서는 필러모델과 핵심어모델을 연결단어 인식 네트워크로 구성하여 핵심어 검출에 사용한다. 이것은 대량의 텍스트 데이터를 이용한 대어휘 연속 음성인식에서 구해지는 단어의 출현빈도의 언어모델을 핵심어 검출 시스템에서 효과적으로 구성할 수가 없는 어려움이 있기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 의사 N-gram 언어모델을 이용한 핵심어 검출 시스템을 제안하고 핵심어와 필러모델의 출현빈도의 변화에 따른 핵심어 검출 성능을 조사하였다. 그 결과, 핵심어와 필러모델의 출현확률을 0.2:0.8의 비율에서 CA (Correctly Accept for Keyword: 핵심어를 제대로 인정한 경우)가 91.1%, CR (Correctly Reject for OOV: 비핵심어에 대해 제대로 거절한 경우)는 91.7%로써, 일반적인 연결단어인식 네트워크를 이용한 방법보다 제안된 방법이 CA-CR 평균 인식률의 에러감소율 (Error Reduction Rate)에서 14%향상되어 핵심어 검출에서의 언어모델 도입의 효과를 확인할 수 있었다.
나노복합재료는 다기능성과 고성능을 가지는 혁신적인 복합재료이다. 나노 스케일 필러의 혼입함으로써 복합재료의 전기적, 역학적 및 열적 특성이 크게 향상될 수 있기 때문에 나노 스케일 필러를 이용한 나노복합재료의 특성화에 관한 다양한 연구가 광범위하게 수행되어 왔다. 특히, 탄소계 나노 필러(탄소나노튜브, 카본블랙, 그래핀 나노판 등)를 활용하여 전기/역학적 특성을 향상시킨 나노복합소재 개발에 관한 연구들이 복합재료 분야에서 큰 관심을 받고있다. 본 논문은 실제 응용에 필수적인 나노복합재료의 전기/역학적 특성을 문헌조사를 통해 고찰하는 것을 목표로 한다. 또한, 나노복합재료의 전기/역학적 특성 예측을 위한 최신 멀티스케일 모델링 연구들에 대해서 검토하고, 멀티스케일 모델링에 대한 과제와 향후 발전 가능성에 대해서 논의한다.
에너지 수확장치는 석유자원의 고갈로 인한 자원난을 해결할 수 있는 대안으로 유망하다고 알려져 있다. 기계적 움직임을 전기 에너지로 전환할 수 있는 압전 소자들의 한계(환경오염 및 낮은 기계적 특성)를 극복하기 위하여, 고분자 기지재 기반 복합재료 압전 에너지 수확장치에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 본 논문에서는 사용된 재료 및 공정에 기초하여, 보고된 압전 복합재료의 출력 성능 및 관련된 응용 분야를 검토하였다. 압전 필러는 티탄산 지르콘산 연 및 티탄산바륨 기반의 세라믹 필러뿐만 아니라, 친환경, 생체적합성 및 유연성 측면에서 유리한 산화아연을 검토하였다. 기지재는 폴리비닐리덴플로오라이드 및 공중합체로 구성된 압전 고분자 및 에폭시 및 폴리디메틸실록산 기반의 유연한 고분자로 분류하여 복합재료의 압전 시너지 및 높은 외력 적용에 의한 압전 출력 향상을 논의하였다. 또한, 금속 혹은 탄소 소재 기반 2차 필러의 적용에 의한 복합재료의 전도성 혹은 기계적 특성의 향상이 압전 수확장치의 출력 성능에 미치는 영향을 복합재료의 구조 측면에서 검토하였다. 향상된 성능으로 소형 전자기기, 스마트 센서, 의학 분야 등에 응용 가능한 복합재료 기반 압전 수확장치는 미래의 일상에서 접할 수 있는 무선 전자 장치의 전원으로써 잠재적인 통찰을 제공할 수 있다.
A simple and low cost stylus profiler made of ferrite cores is developed. The devised profiler consists of a contact probe, a measuring transducer, a signal processing unit, and a motorized stage. The contact probe attached to 4-bar spring maintains sufficient stiffness to protect disturbances. An overlap-area type inductive position sensing system is selected as a measuring transducer, which has high sensitivity, repeatability and linearity. The transducer is composed of coil bundles and ferrite cores which have good electromagnetic characteristics in spite of low cost. The repeatability of the profiler with the proposed inductive sensing system is better than 50nm. Experimental results are shown that the proposed profiler can measure the line or 3D profile of an object with sub-micron features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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