초교환 상호작용은 MnO, $MnF_2$와 같은 전이금속 화합물에서 나타나는 반강자성을 설명하기 위해서 도입된 상호작용이다. 이 초교환 상호작용에 스핀-궤도 결합 효과를 포함시키면 비등방성 초교환(Dzyaloshinskii-Moriya: DM) 상호작용이 된다. 이 비등방성 초교환 DM 상호작용으로 ${\alpha}-Fe_2O_3$, $MnCO_3$, $CrF_3$ 등에서 나타나는 약강자성을 설명할 수 있다.
고전적인 하이젠베그 형태의 교환상호작용에 따르면 인접한 스핀의 상태는 평행 또는 반평행 상태를 상태를 안정적으로 가진다. 최근 좀 더 일반적인 형태의 교환상호작용에 대한 연구가 이루어지고 있는데 대표적인 예로 좔로신스키-모리야 (Dzyaloshinskii-Moriya, DM) 교환상호작용이 있다. 이 현상은 인접한 스핀끼리 수직인 상태를 선호한다. 따라서 이 현상에 의해 공간상에 꼬여있는 스핀상태가 만들어지게 되는데 대표적인 예로 위상학적으로 안정된 스커미온이라는 스핀상태가 있다. DM은 크게 두가지 타입을 가지는데 하나는 bulk에서 유발되고 다른 하나는 계면에서 유발되는 것으로 알려져 있다. 이번 발표에서는 계면DM에 의해 형성되는 스커미온 자화상태를 이용한 본연구단의 최근 연구결과들을 소개하려고 한다. 우선 교류자기장을 이용하여 물질 내의 스핀상태를 한쪽 방향으로 이동 시키는 방법과 이를 응용한 메모리 소자의 구현을 설명하고 향후 발전 방향에 대한 최근 연구결과를 소개한다.
제2형 당뇨병은 고혈당이 특징인 대사성 분비 장애로 여러 합병증을 야기하는 질병이며, 장기적인 치료가 필요하기 때문에 매년 많은 의료비를 지출한다. 이를 해결하기 위해 많은 연구들이 있어왔지만, 기존의 연구들은 한 시점에서의 데이터를 학습시켜 예측함으로써 정확도가 높지 않았다. 그래서 본 연구는 제2형 당뇨병 발생 예측에 대한 정확도를 높이기 위하여 RNN을 이용한 모델을 제안하였다. 본 모델을 개발하기 위해 한국인유전체역학조사 지역사회 코호트(안산 안성) 데이터를 이용하였으며, 시간의 흐름에 따른 데이터들을 모두 학습시켜 당뇨병 발생 예측모델을 만들었다. 예측 모델의 성능을 검증하기 위해 기존의 기계 학습 방법인 LR, k-NN, SVM과 정확도를 비교하였다. 비교한 결과 제안한 예측모델의 accuracy는 0.92, AUC는 0.92로 다른 기계 학습 방법보다 높은 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 제2형 당뇨병 발생 예측 모델을 활용하여 발병을 조기 예측함으로써 생활습관 개선 및 혈당조절을 통해 당뇨병 발병을 예방하고 늦출 수 있을 것이다.
The ammunition allocation problem is a Multi-objective optimization(MOO) problem, maximizing fill-rate of multiple user troops and minimizing transportation time. Recent studies attempted to solve this problem by the prior preference articulation approach such as goal programming. They require that all the preference information of decision makers(DM) should be extracted prior to solving the problem. However, the prior preference information is difficult to implement properly in a rapidly changing state of war. Moreover they have some limitations such as heavy cognitive effort required to DM. This paper proposes a new ammunition allocation model based on more reasonable assumptions and uses an interactive MOO method to the ammunition allocation problem to overcome the limitations mentioned above. In particular, this article uses the GDF procedure, one of the well-known interactive optimization methods in the MOO liter-ature, in solving the ammunition allocation problem.
VTS 협력항해는 수많은 상황판단과 자율적인 행위자들의 의사결정들의 집합체이다. 선박이 서로 영향을 끼치며 상호작용하기 때문에 발생하는 불확실성이 바로 VTS 협력항해가 해결해야 하는 문제 상황이다. 이러한 불확실성으로 인한 항해위험을 극복하기 위해서는 상황자각과 의사결정이 항해사 개별 차원에서 뿐만 아니라 모든 항해자들이 서로 도우면서 VTS 협력항해 전체적인 차원에서 이루어져야 한다는 점을 중점적으로 논의하였다. 본고에서는 해양사고의 원인으로서 조선기술의 미숙보다는 항해관련 인지기술이 더 직접적으로 작용한다는 점을 주장하면서, 더 나아가 기왕에 발생한 해양사고를 상황자각 관점에서 접근함으로써 해양사고의 인적과실과 관련한 심층적인 분석을 할 수 있다는 것을 밝혔다. 항해의 인지과업을 1단계 상황자각에서부터 분산의사결정에 이르는 과정으로 세분화하고, 이런 관점에서 접근함으로써 해양사고의 원인으로 작용하는 인적과실을 심도 있게 분석할 수 있었다. 인지과업의 세분화를 통해서 항해사들이 각 단계별로 에러를 수정할 수 있는 여유를 확보할 수 있게 하고, 사고로 이어지는 인과 고리를 차단하는 한편 보다 안전한 대안을 찾아 실행할 수 있다는 점을 부각시켰다. 이런 연구결과를 항해사의 훈련 과정에 접목함으로써 해양사고의 위험을 획기적으로 줄일 수 있다는 것을 밝히고자 노력하였다.
곤충은 장내에 서식하고 있는 미생물과 상호작용을 통해 공생하는 것으로 알려져 있으며, 이러한 공생자는 공진화를 통하여 극한 환경에서도 서식을 가능하게 한다. 이러한 관점에서 토양 속에서 부엽토와 식물 잔재를 먹고 사는 장수풍뎅이 유충의 장내에 존재하는 공생자는 식물병원균을 방제하는 데 유용한 미생물이 존재할 것으로 생각된다. 따라서, 식물병원균에 대해 활성을 갖는 유용 미생물 10종을 장수풍뎅이 유충의 소화기관 전장, 중장, 후장으로부터 분리하였다. 분리된 10종의 유용 미생물은 유묘 검정을 통하여 토마토 잿빛곰팡이병, 배추 뿌리혹병, 고추 탄저병, 고추 역병에 대하여 강력한 항균 활성을 확인하였다. 10종의 항균활성 미생물은 형태적 특성과 16s rRNA gene 분석으로 Bacillus속 4종, Paenibacillus속 3종 및 Streptomyces속 3종으로 동정되었다. 유용 미생물은 인산 가용화, indole-3-acetic acid, siderophore 생성 활성이 우수하며 진균외막가수분해 효소인 β-1,3-glucanase, pretease 활성을 보였다. 10종의 유용 미생물 중, DM152 균주는 토마토와 고추 식물체의 모든 기관에서 생장을 촉진시켰다. 따라서, 장수풍뎅이 유충의 소화기관으로부터 분리된 10종의 장내 미생물은 생물학적 방제제 및 생물비료의 활용 가능성을 나타내었다.
분산 제어 (DM; dispersion management)은 파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multiplexed) 채널의 고품질 전송을 위해 광섬유의 그룹 속도 분산 (GVD; group velocity dispersion)과 비선형 효과의 상호 작용에 의해 왜곡되는 신호의 보상할 수 있는 대표적 기술이다. DM이 적용된 광전송 링크의 유연한 구성에 필요한 중계 구간 (fiber span)을 구성하는 단일 모드 광섬유 (SMF; single mode fiber)의 길이와 중계 구간 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)을 랜덤하게 분포시키는 구조와 인위적으로 분포시키는 구조에서의 최적 전체 잉여 분산 (NRD; net residual dispersion)의 최적치와 유효 입사 전력 범위를 도출하였다. 고려한 SMF의 길이와 RDPS 분포 패턴 모두 precompensation으로 NRD를 조절하는 경우에서는 +10 ps/nm, postcompensation으로 NRD를 조절하는 경우에서는 -10 ps/nm이 최적 NRD라는 것을 알 수 있었다. 그리고 NRD가 상기 값으로 설정된 경우 중계 구간이 증가할수록 SMF 길이를 감소시키고, RDPS를 증가시키는 인위적인 분포의 전송 링크에서의 시스템 성능이 가장 양호하여 균일한 분포의 링크에 비해 유효 입사 전력 범위가 2 dB 정도 신장되는 것을 확인하였다.
광섬유의 그룹 속도 분산 (GVD; group velocity dispersion)과 비선형 효과의 상호 작용에 의해 왜곡되는 960 Gbps 신호의 보상을 위해 분산 제어 (DM; dispersion management) 기술이 적용된 광전송 링크의 유연한 구성에 필요한 중계 구간 (fiber span)을 구성하는 단일 모드 광섬유 (SMF; single mode fiber)의 길이와 중계 구간 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)을 인위적으로 분포시킨 구조에서의 전체 잉여 분산 (NRD; net residual dispersion)의 최적치와 최상의 시스템 성능을 얻을 수 있는 분포 패턴을 도출하였다.
광섬유의 그룹 속도 분산 (GVD; group velocity dispersion)과 비선형 효과의 상호 작용에 의해 왜곡되는 960 Gbps 신호의 보상을 위해 분산 제어 (DM; dispersion management) 기술이 적용된 광전송 링크의 유연한 구성에 필요한 중계 구간 (fiber span)을 구성하는 단일 모드 광섬유 (SMF; single mode fiber)의 길이와 중계 구간 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)을 랜덤하게 분포시키는 구조에서의 전체 잉여 분산 (NRD; net residual dispersion)의 최적치와 유효 입사 전력 범위를 도출하였다.
친핵성 첨가반응에 의한 극성 용매(NMP, DMSO, DMF, m-cresol etc.)에 용해성을 갖는 이온성 액체(1,3-dimethylimidazolium methylsulfate, I-DMS)로 도핑된 폴리아닐린(PAN/I-DMS)을 합성하였다. 극성 용매 내에서 PAN/I-DMS의 용해도는 3~6 wt%/vol.을 나타내었고, PAN/I-DMS films의 전기전도도는 $10^{-2}{\sim}7S/cm$를 나타내었다. PAN/I-DMS는 HCl로 도핑된 폴리아닐린(PAN/HCl)과 dimethylsulfate (DMS)로 도핑된 폴리아닐린(PAN/DMS)에 비하여 $160^{\circ}C$에서 열적 안정성과 전기 전도성이 우수함을 볼 수 있었다. 극성 용매 내에서의 용해도와 전기 전도도 증가 현상을 극성 sulfonate group과 극성 용매간의 상호 작용으로 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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