본 논문에서는 25㎒대역에서 피크값 검출, time average 및 depth profile 알고리즘을 초음파 현미경에 적용하였고 각 알고리즘의 성능을 비교, 분석하였다. time average 알고리즘에서는 동전 한 지점에서 반사된 펄스파가 시간영역에서 디지털 값으로 변환되고 변환된 512개 데이터의 평균값이 계산된다. time average영상은 샘플의 스캐닝영역에서 획득된 N×N 매트릭스 평균값들이 그레이레벨에 의해 획득된다. 시간영역에서 smoothing효과를 갖는 이 기술은 산란현상을 많이 일으키는 영역의 초음파영상을 향상시킬 수 있다. depth profile 기술에서는 기준신호와 검출신호의 시간차가 최소 2ns의 분해능을 갖고 검출되므로 스캐닝 영역의 3차원적인 실제 형태가 상대적인 크기로 검출된다. 이러한 실험을 통하여 피크값 검출, time average 및 depth profile 알고리즘이 분석되었고 각 알고리즘의 잇점이 제시되었다.
확한 토공량 설계를 위해서는 충분한 량의 지반조사 자료가 필요하나 비용적인 문제로 인하여 제한적인 지반조사가 수행되고 있다. 정확한 토공량 예측을 위해서 지반의 층상정보를 추정하는 것은 중요한 사항이며, 이러한 제한적인 지반조사 데이터로부터 정확한 토공량 예측을 위해서는 지구통계학적(geo-statistical) 분석방법으로 지반 층상정보를 예측할 수 있다. 또한, 기시추된 지반 층상정보를 활용하여 기계학습을 통하여 모델을 학습하여 미시추된 지반 층상정보를 예측할 수도 있는데, 본 논문에서는 인공신경망을 통하여 미시추된 지반 층상정보를 예측하고 기존의 정규 크리깅 기법과 성능을 비교한다. 이를 위하여, 84공의 지반 층상정보를 활용한다. 84공의 지반 층상정보의 데이터셋 중에서 75공을 학습 데이터셋으로 활용하였고, 나머지 9공을 검증 데이터셋으로 활용하였다. 검증 데이터셋의 실측된 지반 층상정보와 정규 크리깅 기법과 인공신경망으로 예측된 지반 층상정보를 비교 분석한다.
Vertical L/UL (Load/Unload) velocity is very important parameter to determine the L/UL performance, and the vertical velocity is determined by the actuator velocity and the ramp profile. However, it is not easy to precisely control the actuator rotating velocity during the L/UL process. Especially in emergency parking, servo system doesn't operate, it is impossible to control an actuator velocity. Then, the vertical unloading velocity depends on only ramp profile. The ramp height and the sliding length for L/UL process in SFF (Small Form Factor) HDD are restricted due to slimness and small media. For these reasons, it is very difficult to design the ramp profile in SFF HDD. Therefore, this study analyzes the unloading dynamic characteristics for various ramp profiles and makes the thesis for ramp profile design.
Vertical L/UL (Load/Unload) velocity is very important parameter to determine the L/UL performance, and the vertical velocity is determined by the actuator velocity and the ramp profile. However, it is not easy to precisely control the actuator rotating velocity during the L/UL process. Especially in emergency parking, servo system doesn't operate, it is impossible to control an actuator velocity. Then, the vertical unloading velocity depends on only ramp profile. The ramp height and the sliding length for L/UL process in SFF (Small Form Factor) HDD are restricted due to slimness and small media. For these reasons, it is very difficult to design the ramp profile in SFF HDD. Therefore, this study analyzes the unloading dynamic characteristics for various ramp profiles and makes the thesis for ramp profile design.
본 연구는 Houle(1961)의 교육참여동기 세 가지 유형(학습지향성, 활동지향성, 목표지향성)을 중심으로 창업교육동기 잠재프로파일의 정량적, 질적 유형 및 특징을 분석하고 창업의도와 창업유형의 차이를 살펴보는데 목적이 있다. 이를 위해 대학생 614명을 중심으로 잠재프로파일 분석(Latent Profile Analysis: LPA)을 실시하였으며, 창업교육동기 프로파일 1(표류자), 프로파일 2(정체형), 프로파일 3(소심가), 프로파일 4(추종자), 프로파일 5(선도자)를 도출하였다. 프로파일에 따른 창업의도는 5개 프로파일 중 프로파일 5, 프로파일 4, 프로파일 3의 순으로 높게 나타났다. 또한 프로파일 5와 프로파일 4 그룹의 창업 선호도가 높으며, 프로파일의 창업유형은 개인창업과 공동창업이 유의한 것으로 나타났다. 잠재프로파일 분석방법을 통해 대학생 창업연구에 새로운 방법론적 패러다임을 제시하고, 도출된 5개 프로파일에 따른 창업의도 및 창업유형 분석을 통해 창업교육의 실무적인 시사점을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 CRP (Continuous Risk Profile) 분석을 이용하여 야간에만 교통사고가 많이 발생하는 야간 특화 교통사고 다발구간을 선정하는 방법론을 개발하는 것이다. 또한 이연구의 다른 목적은 CRP 분석을 이용하여 야간 특화 교통사고 다발구간의 특성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 CRP 분석은 실제 교통사고 데이터를 이용하며 대상 노선의 교통량 고려해 분석되었다. 또한 CRP 분석에 사용되는 변수는 국내 고속도로의 실정에 적합한 변수로 선정하였다. 본 연구에서는 야간 특화 교통사고를 분석하기 위한 방법으로 야간 CRP에서 주간 CRP를 빼는 방법을 사용하였다. 결과적으로 CRP 분석을 사용하여 야간 특화 교통사고 다발구간을 선정할 수 있었다. 또한 야간 특화 교통사고 다발구간은 IC나 터널이 설치된 구간으로 일반구간과 편차가 있었다. 결론적으로, 야간 특화 교통사고 다발구간 산정에 CRP 분석을 사용할 수 있었으며, IC 또는 터널시설이 설치된 구간에서 야간 특화 교통사고가 많이 발생하여 개선이 필요한 지점으로 선정되었다. 또한 IC 또는 터널시설이 설치된 구간에서 야간 특화 교통사고가 많이 발생한 것은 조명시설로 인한 야간 시인성의 문제에서 요인한 것으로 추론된다.
본 연구에서는 빅데이터 분석기법을 이용하여 트위터 이용자들을 대상으로 언어에 따른 자기노출과 경계불투과성에 대한 양상을 파악하였다. 6개월 동안 5천4백만 명의 트위터 이용자가 작성한 4억여 개의 트윗을 수집하였으며, 이들 중 트윗 수 상위 10개 언어권 이용자의 프로파일 및 관련 데이터를 조사하였다. 이를 통해 트위터 이용자의 언어가 이용자 프로파일, 프로파일 이미지, 지리정보, URL, 사용자 설명 등 자기정보 공개 항목의 공개비율과 경계불투과성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 경계 불투과성과 자기노출 비율(프로파일, 프로파일 이미지, URL, 이용자 설명, 지리정보)은 언어권에 따라 각각 통계적으로 유의한(p<0.001) 차이가 있는 것으로 나타났다. 자기노출 비율과 평균 점수는 포르투갈어, 인도네시아어 및 스페인어 이용자가 아랍어, 일본어, 터키어, 한국어 이용자에 비해 높은 것으로 파악되었다. 또한 리트윗을 포함한 트윗 수가 많은 이용자일수록 경계 불투과성이 높아지는 것으로 나타났다.
Based on Perceptions about Mathematics Teachers (PMT) perceived by high school students, measured by 2189 students from Seoul Educational Longitudinal Study 2014 (SELS 2014), latent profile analysis (LPA) identified five distinct types of student groups (positive, partial positive, middle, negative, extreme negative). These student of positive, middle, and negative groups are positive, moderate and negative perceptions about math teachers. Partial positive group generally had a positive perception about mathematics teachers, extremely negative group was very negative about mathematics teachers. Both of these groups had peculiarly inconsistent trends and several anomalies. The Multinomial logistic regression analyses also indicated that individual factors (gender, major, self-concept, resilience, self-assessment, career maturity), school factors (friendship, relationship with school teachers) and parental factors (academic-relationship, emotional-relationship) were significant predictors of PMT profile groups. The Analysis of variance also indicated that mathematics class (attitude, satisfaction and atmosphere), Mathematics achievement were significant predictors of PMT profile groups. The profiling of perceptions about mathematics teachers resulted in enhanced understanding of the complex range of processes students employed. During mathematics class, implementation of smooth interactions and communications between students and teachers added in the teaching and learning of mathematics.
남해안의 고성에 위치하는 월치고개 단면은 10m 두께의 화강암 풍화층으로써, 10YR 4/4에 가까운 적색을 띠고 있어서 고온다습했던 고기후의 산물로 판단되기 쉬운 단면이다. 그러나 단면관찰과 박편분석, XRD 동정과 지화학적 분석을 통해 살펴본 결과, 열수변성의 대표광물인 할로이사이트가 단면 전체에서 보편적으로 나타나고 있으며, 한반도의 일반적 화강암 풍화층의 화학적 풍화율인 60~70%보다 훨씬 높은 97%에 달하였다. 이는 기후지형학적 풍화에 의해 형성된 적색풍화층이 아니라, 지열수에 의한 열수변성 가능성이 매우 높게 단면으로 판단된다.
임베디드 시스템의 개발에서 저전력을 소모하는 소프트웨어 개발에 대한 요구가 증대하고 있다. 따라서 임베디드 소프트웨어 개발 과정에서 소모 전력에 대한 정량적인 예측을 가능하도록 하는 연구가 늘어나고 있는 추세이다. 기존의 소모 전력 분석은 소스 코드를 중심으로 이루어져왔으나 분석을 위한 노력 및 시간이 많이 요구된다는 단점으로 인하여, 소프트웨어 모델 기반의 소모 전력 분석 기법에 관심을 두는 추세이다. 본 논문은 UML 모델 기반의 임베디드 소프트웨어 모델링 과정에서 설계 모델을 이용한 소모 전력 분석에 주안점을 두었으며, 이를 위하여 OMG가 개발한 MARTE 프로파일을 확장하였다. 이러한 확장은 별도의 분석용 모델을 개발하지 않고, UML 다이어그램을 이용한 소모 전력 분석이 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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