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밑면이 가열되고 다양한 격판을 가진 실내공간에서의 혼합대류 열전달 (The Study of Mixed Convection in a Room with Heated Bottom Surface and various Partitions)

  • 이철재
    • 태양에너지
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    • 제18권1호
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    • pp.91-98
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    • 1998
  • 밑면이 가열되고 다양한 격판을 가진 실내공간에서의 혼합대류 열전달을 유한체적법을 사용하여 연구하였다. 본 연구에서 사용된 변수는 50$\overline{Nu}=\overline{Nu_n}{\cdot}(1+c(Re/Gr^{1/2})^d)$로 나타낼 수 있다. 여기서 $\overline{Nu_n}$는 순수 자연대류를 나타낸다.

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니코틴 분해세균 Arthrobacter sp. NU11과 NU15의 분리 및 특성 (Isolation and Characterization of Nicotine-Degrading Bacterium Arthrobacter sp. NU11 and NU15)

  • 정연주;오지성;노동현
    • 미생물학회지
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    • 제50권1호
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    • pp.67-72
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    • 2014
  • 담배식물과 담배재배 토양으로부터 최소배지에 유일 탄소원으로 니코틴을 첨가한 배지(MB/N)를 이용하여 니코틴을 분해하는 새로운 균주의 분리를 시도하였다. 16S rRNA 유전자의 염기서열 분석과 표현형 시험 및 형태학적 시험으로 분리균주들은 Micrococcaceae 과의 Arthrobacter 속에 포함되는 균주로 판명되었다. NU15는 Arthrobacter nicotinovorans와 99.8%의 상동성을 보였고, NU11는 Arthrobacter equi와 98.2%의 상동성을 보여 신주일 가능성이 있었다. 두 균주 모두 양성의 간구균이며, catalase 양성, oxidase 음성이었다. 신주일 가능성이 있는 NU11균주의 니코틴 분해를 확인하기 위하여 MB/N 액체배지에서 배양하면서 니코틴 특이적으로 나타내는 260 nm에서의 흡광도가 감소를 측정한 결과, 니코틴이 균주에 의해 특이적으로 분해되는 것을 확인 할 수 있었으며, 분해균들은 니코틴 오염을 복원하는데 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

NuSCR 정형 요구사항 명세로부터 FBD 프로그램 자동생성을 위한 CASE 도구 (A CASE Tool for Automatic Generation of FBD Program from NuSCR Formal Specification)

  • 백형부;유준범;차성덕
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제15권4호
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    • pp.265-269
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    • 2009
  • 정형명세기법은 안전최우선시스템 소프트웨어의 안전성을 일정 수준 이상 보장할 수 있는 기법으로서, 원자력 발전소의 디지털 제어시스템의 개발에 사용되고 있다. 정형명세기법 NUSCR로부터 Programmable Logic Controller(PLC) 시스템을 구현하기 위한 소프트웨어인 Function Block Diagram(FBD) 프로그램을 자동으로 생성하는 기법[1]이 개발되었으나, 이를 지원하는 자동화 도구가 없어 이 기법이 널리 사용되지 못하였다. 본 논문에서는 이어 자동생성 기법을 지원하기 위하여 개발된 자동화 도구 NuSCRtoFBD를 소개한다. 본 연구에서 제안하는 NuSCRtoFBD 도구를 사용하여 NuSCR로부터 FBD를 자동생성 함으로써, 기존의 수동 프로그래밍 작업에서 발생했던 다수의 오류들을 줄일 수 있다.

NUMERICAL METHODS FOR SOME NONLINEAR STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS

  • El-Borai, Mahmoud M.;El-Nadi, Khairia El-Said;Mostafa, Osama L.;Ahmed, Hamdy M.
    • Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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    • 제9권1호
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    • pp.79-90
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    • 2005
  • In this paper we study the numerical solutions of the stochastic differential equations of the form $$du(x,\;t)=f(x,\;t,\;u)dt\;+\;g(x,\;t,\;u)dW(t)\;+\;\sum\limits_{|q|\leq2m}\;A_q(x,\;t)D^qu(x,\;t)dt$$ where $0\;{\leq}\;t\;{\leq}\;T,\;x\;{\in}\;R^{\nu}$, ($R^{nu}$ is the $\nu$-dimensional Euclidean space). Here $u\;{\in}\;R^n$, W(t) is an n-dimensional Brownian motion, $$f\;:\;R^{n+\nu+1}\;{\rightarrow}\;R^n,\;g\;:\;R^{n+\nu+1}\;{\rightarrow}\;R^{n{\times}n},$$, and $$A_q\;:\;R^{\nu}\;{\times}\;[0,\;T]\;{\rightarrow}\;R^{n{\times}n}$$ where ($A_q,\;|\;q\;|{\leq}\;2m$) is a family of square matrices whose elements are sufficiently smooth functions on $R^{\nu}\;{\times}\;[0,\;T]\;and\;D^q\;=\;D^{q_1}_1_{\ldots}_{\ldots}D^{q_{\nu}}_{\nu},\;D_i\;=\;{\frac{\partial}{\partial_{x_i}}}$.

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정해진 기저함수가 포함되는 Nu-SVR 학습방법 (Nu-SVR Learning with Predetermined Basis Functions Included)

  • 김영일;조원희;박주영
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.316-321
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    • 2003
  • 최근들어, 서포트 벡터 학습은 패턴 분류, 함수 근사 및 비정상 상태 탐지 등의 분야에서 상당한 관심을 끌고 있다. 여러가지 서포트 벡터 학습 방법들 중 누-버전(nu-versions)으로 불리는 방법들은 서포트 벡터의 개수를 제어해야할 필요가 있는 경우에는 특히 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는, $\nu-SVR$로 불리는 누-버전 서포트 벡터 학습 방법과 미리 정해진 기저함수를 모두 활용하는 함수 근사 문제를 고려한다. $\varepsilon-SVR$, $\nu-SVR$ 및 세미-파라메트릭 함수 근사 방법론등을 복습한 후에, 본 논문은 정해진 기저함수를 이용할 수 있는 방향으로 기존의 $\nu-SVR$ 방법을 확장하는 방안을 제시한다. 그리고, 제안된 방법의 적용가능성이 예제를 통하여 보여진다.

상시미동 및 원거리 지진 자료로부터 구한 화천 지진관측소의 천부 횡파속도구조 (Near-surface Shear-wave Velocities Derived from Microtremors and Teleseismic Data at the Hwacheon Seismic Station)

  • 윤원영;박순천;김기영
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제16권3호
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    • pp.190-195
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    • 2013
  • 화천 지진관측소의 시추주상도와 56일간 기록한 상시미동자료 및 3개 원거리 지진이벤트($M_w{\geq}6.0$)를 이용하여 천부 횡파속도(${\nu}_s$)를 구하였다. 지표에서 기록한 상시미동자료의 수평성분/수직성분 스펙트럼비로부터 10 m 두께의 토양층의 ${\nu}_s$(${\nu}^s_s$= 296 m/s)를 결정하였다. 지표로부터 시추공 센서가 설치된 96 m 깊이까지의 평균 ${\nu}_s$($\bar{\nu}_s$= 1,309 m/s)는 3개의 원거리 지진이벤트를 지표 및 시추공 센서로 기록한 자료들의 스펙트럼 상관도로 계산하였다. 이렇게 계산한 ${\nu}^s_s$$\bar{\nu}_s$값을 이용하여 계산한 기반암의 ${\nu}_s$는 2,150 m/s이며, 30 m까지의 평균 ${\nu}_s$는 696 m/s이다. 화천 관측소 부지는 비교적 양호한 것으로 판단되며, 이 연구를 통해 구해진 천부 ${\nu}_s$는 향후 지반의 부지증폭효과 및 지진재해의 정량적 평가에 활용될 수 있다.

풍류의 장, 안의삼동(安義三洞) 누정(樓亭)과 선비문화의 현대적 활용 (Modern application of Nu-jung, a place of taste for the arts, of Aneuisamdong and the culture of classical scholar)

  • 김형석;심우경
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제48권2호
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    • pp.48-63
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    • 2015
  • 본 연구는 안의삼동의 누정을 중심으로 우리나라 누정에 대한 관심을 환기시키고 그 활용방안을 모색해 보고자 하는 목적에서 출발 하였으며, 누정이라는 물리적 공간을 매개로 선조들의 풍류문화와 선비문화를 활용하여 누정의 활성화 방안을 제시하고자 하였다. 누정을 활성화하기 위한 구체적인 방법으로는 풍류와 선비문화의 주요 소재인 바둑을 이용하여 활용하는 방안과 누정의 운치를 더해주는 프로그램을 기획함으로써 활용도를 높이는 방안을 제시하였다. 바둑이라는 소재를 누정이라는 공간으로 옮겨 옴으로써 풍류와 선비문화의 체험은 물론이고 지역 홍보 및 경제적 효과까지 기대할 수 있는 방안으로 제시하였으며, 정적인 공간인 누정에서 풍류 선비문화의 소재를 '달'이라는 매개체와 접목하여 야간 프로그램, 1박 2일 프로그램, 맞춤형 프로그램 등을 기획하여 시행하는 방안이다. 이상의 방안은 전국에 산재한 누정에 대부분 적용할 수 있는 방안으로 그만큼 우리나라에 누정이 많다는 말이 되고, 동시에 문화재 활용을 위한 콘텐츠가 풍부하다는 것으로 해석할 수 있다. 이제는 이러한 콘텐츠를 다양한 학문분야와의 연계를 통해 어떻게 개발하여 활용할 것인가가 문화재 관리에 있어서 중요한 부분이 될 것이다. 단순히 문화재를 이용하는 수준에서 벗어나 문화원형에 대한 가치를 이해함으로써 보다 수준 높은 활용이 이루어질 수 있다. 이를 위해서는 학제간의 지속적인 연구를 통해 문화재 보존이 뒷받침 되어야 할 것이다.

정해진 기저함수가 포함되는 Nu-SVR 학습방법 (Semiparametric Nu-Support Vector Regression)

  • 김영일;조원희;박주영
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.81-84
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    • 2003
  • $\varepsilon$-SVR(e-Support Vector Regression)학습방법은 SV(Support Vector)들을 이용하여 함수 근사(Regression)하는 방법으로 최근 주목받고 있는 기법이다. SVM(SV machine)의 한 가지 방법으로, 신경망을 기반으로 한 다른 알고리즘들이 학습과정에서 지역적 최적해로 수렴하는 등의 문제를 한계로 갖는데 반해, 이러한 구조들을 대체할 수 있는 학습방법으로 사용될 수 있다. 일반적인 $\varepsilon$-SVR에서는 학습 데이터와 관사 함수 f사이에 허용 가능한 에러범위 $\varepsilon$값이 학습하기 전에 정해진다. 그러나 Nu-SVR(ν-version SVR)학습방법은 학습의 결과로 최적화 된 $\varepsilon$값을 얻을 수 있다. 정해진 기저함수가 포함되는 $\varepsilon$-SVR 학습방법(Sermparametric SVR)은 정해진 독립 기저함수를 사용하여 함수를 근사하는 방법으로, 일반적인 $\varepsilon$-SVR 학습방범에 비해 우수한 결과를 나타내는 것이 성공적으로 입증된 바 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 정해진 기저함수가 포함된 ν-SVR 학습 방법을 제안하고, 이에 대한 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여 제안된 Sermparametric ν-SVR 학습 방법의 적용 가능성을 알아보았다.

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NuSMV에서 생성된 반례길이 비교 (Minimal Solution trace generation for game)

  • 이태훈;권기현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.358-360
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    • 2003
  • 모델검사는 시스템과 그 시스템이 만족해야할 속성을 입력받아서 시스템이 속성을 만족하는지를 자동으로 보여주는 기술이다. 시스템이 속성을 만족한다면 참을, 만족하지 않는다면 왜 만족하지 않는지에 대한 반례를 보여준다. 모델검사에서 반례는 시스템의 오류를 발견하는데 중요하게 사용된다. 또한 모델검사를 이용해서 게임시스템을 모델링하고 반례를 이용해서 게임에 대한 풀이를 알 수 있게 되었다. 하지만 이런 반례가 최적의 풀이인지는 알 수 없었다. 이 논문은 모델검사에서 나온 게임 풀이가 최단 풀이 경로인지를 살펴본다. 그리고 최단 풀이경로를 출력하도록 NuSMV를 수정하여 원래 NuSMV에서 생성된 게임 풀이와 길이를 비교해 본다.

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