EV & HEV의 성능은 다수의 축전지로 구성된 축전지팩의 성능에 좌우된다. 축전지의 열적 특성도 이러한 축전지팩의 성능을 좌우하는 많은 인자중의 하나이다. 특히 축전지의 열적 특성은 차량의 주행성능 및 축전지의 수명주기에 큰 영향을 주기 때문에, 축전지에서 발생되어 나오는 열량은 차량의 주행 모드를 모사한 다양한 조건하에서 가능한 정확히 측정되어야 한다. 또한 EV & HEV용 축전지팩의 열관리 시스템을 설계하기 위해서는 축전지팩내의 축전지에 대한 정확한 열특성 데이터를 필요로 하고 있다. 그러나 기존의 열량계로서는 EV용 축전지를 수용하여 열측정 시험을 하기엔 공동(Cavity)크기가 너무 작다. 이에 EV용 축전지의 열적 특성을 시험하기 위한 열량계를 공동(Cavity)의 크기 $120mm\times75mm\times200mm$로 개발하였다. 열량계의 보정은 0-200 W의 Heat Rate를 발생시킬 수 있는 가상셀(Dummy Cell)을 주문 제작하여 행하였다. 실제 입력 열량에 대한 측정열량의 오차범위는 $2\%$ 이내였고, 측정에 따른 전위 안정성도 2.5 mV 이내였다.
이동 컴퓨팅(mobile computing) 환경이 가지는 통신 대역의 협소함과 이동 기기의 에너지 제약 때문에 데이타 베이스 서버에서 다수의 이동 클라이언트로 데이타를 전달할 때는 브로드캐스트 (broadcast)가 효과적이다. 기존의 여러 가지 브로드캐스트 방법은 클라이언트의 데이타 접근 빈도(access frequency)를 이용하여 전송 스케줄을 정하거나, 데이타들의 시맨틱 관계(semantic relationship)를 이용하여 전송 스케줄을 결정하였다. 데이타의 접근 빈도만을 반영하는 경우 클라이언트들이 접근하는 데이타들의 의미적 관계를 고려하지 않으므로 클라이언트가 밀접한 시맨틱 관계를 갖는 데이타를 차례로 접근해야 하는 경우 오랜 시간 동안 무선 채널을 듣고 있어야 한다. 시맨틱 관계만을 반영하여 전송 스케줄을 작성하면, 클라이언트가 시맨틱 관계는 없으나 접근 빈도가 높은 특정 데이타를 자주 접근할 필요가 있는 경우, 클라이언트의 데이타 접근 시간이 길어지게 된다. 이 논문에서는 데이타 접근 빈도와 시맨틱 관계를 함께 반영하여 이동 클라이언트의 데이타 접근 시간을 개선한 효율적인 하이브리드 데이타 브로드캐스트 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 하이브리드 브로드캐스트 방법은 데이타 접근 빈도에 의해 브로드캐스트 스케줄을 생성한 후, 스케줄 상 데이타 전송 위치를 시맨틱 관계에 따라 조정한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 성능을 비교 분석하여 우리의 방법이 효율적임을 보인다.
본 논문은 원자력발전소 방화벽에 설치된 케이블관통부 충전시스템(CPFS: Cable penetration fire stop) 안에서 일어나는 동적 열전달 현상을 수식화하고, 새로운 혼합알고리즘을 이용해서 수치적으로 계산하여, 3차원 그래픽으로 나타내는 작업에 관한 연구이다. CPFS 내에서의 열전도 현상을 주어진 초기조건과 경계조건하에서 포물선 편미분방정식(Parabolic PDE)으로 수식화하였다. 계산을 단순화하기 위하여 전체 열 흐름을 z-축직선상에서의 일어나는 열전도 성분과 x-y-좌표 평면상에서 일어나는 열전도 성분으로 나누었다. z-축과 평행한 직선상에서 일어나는 열전도를 나타내는 PDE는 연속과완화법(SOR: Sequential over-relaxation)을 이용하여 유한불연속 점들에 대한 연립상미분방정식(ODE)으로 만들어서 풀었고, x-y-좌표 평면상에서 일어나는 열전도에 관한 PDE는 Galerkin 유한요소법(FEM: Finite element method)을 적용하여 ODE로 전환해서 풀었다. 여기서 시간과 공간의 함수인 온도는 각 직선상의 점들과 각 평면상의 요소절점들에 대해서 일정한 시간간격으로 초기온도와 경계온도를 업데이트하여 번갈아 가며 계산한다. 이러한 일련의 계산결과를 바탕으로 CPFS시스템 내에서의 온도분포의 동적인 변화를 계산해 낼 수 있었다. 결론적으로 관통하는 케이블이 CPFS시스템의 온도분포에 매우 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 시뮬레이션 결과는 CPFS내의 온도분포를 쉽게 이해할 수 있도록 3차원 그래픽으로 나타냈으며, 관통하는 케이블이 방화시스템의 온도분포에 매우 중요한 영향을 끼친다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 계산결과를 실험결과와 직접 비교함으로써, 개발된 모델과 계산 알고리즘의 정당성을 보였다.
Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.
This study was carried out to investigate the effect of the timing and dose of human chorionic gonadotropin(hCG) on oocyte recovery, in vitro fertilization, and preimplantation development in superovulation of mouse. F1 hybrid($C57BL{\times}CBA$) mice were obtained and superovulation was induced in female mice by sequential intraperitoneal injection of PMSG and hCG. In the first series of experiments, mice received 5 IU of PMSG given intraperitoneally, and 48 hours later were injected 1 IU, 5 IU, or 10 IU of hCG respectively. In the second series of experiments, mice received 5 IU of PMSG given intraperitoneally and were injected 5IU of hCG 36, 48, or 60 hours later respectively. 1. When the mice received 5 IU of PMSG given intraperitoneally and 48 hours later were injected 1 ItT, 5 IU, or 10 IU of hCG respectively, there were no differences in the total number of the oocytes obtained from the three experimental groups. When the cultures were examined 48 hrs after the termination of insemination the proportion of unfragmented oocytes which had developed over two-cell stage was observer to be lowest in 10 IU hCG group. When the cultrues were examined 120 hour after termination of insemination the proportion of embryos which had developed to the blastocyst stage was observed to be significantly higher in 10IU hCG group than 5IU hCG group(p<0.05), but there was no difference between 10 IU hCG group and 1IU hCG group. 2. When the mice received 5 IU of PMSG and were injected 5 IU of hCG 36, 48, or 60 hours later respectively, there were no differences in the total number of oocytes obtained from the three experimental groups. When cultures were examined 48 hour after the termination of insemination the proportion of unfragmented oocytes which had developed over two-cell stage was observed to be significantly lower in 36 hour interval group than 48 hour interval and 60 hour interval group(p<0.05). When the cultures were examined 120 hour after termination of insemination the proportion of embryos which had developed to the blastocyst stage was found to be higher in 60 hour interval group than 36 interval or 48 hour interval group (P<0.05), and the proportion of hatching blastocyst was found to be higher in 60 hour interval group as well. In this study, it was concluded that the administration of adequate dose of hCG, and long (60 hour) PMSG-hCG interval were necessary in superovulation of mice($C57BL{\times}CBA$) in order to get a large number of oocytes which had an early oocytes which had an early embryonic developmental capability when fertilized in vitro, and especially it had better have been avoided to administer a large dose of hCG.
전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.
수도 단간품종 육성을 위한 자료를 얻고자 Japonica 단간인 단간백망, Indica 단간인 T(N)1 그리고 Japonica$\times$Indica의 단간고정계통인 IE51의 3개품종을 단간친으로 하고 우리나라 품종인 진흥, 관옥, 및 팔굉을 모본으로 하는 관옥$\times$단간백망, 팔굉$\times$단간백망, 진흥$\times$T(N)1, 관옥$\times$T(N)1 및 관옥$\times$IE51의 5개조합의 $\textrm{F}_2$를 재배시기, 질소시용수준, 재식밀도 및 재배지를 달리한 여러 가지 환경조건하에 공시하여 간장 및 이에 관련된 형질의 유전양상과 생태적 변이를 추구하는 한편 관옥$\times$T(N)1, 진흥$\times$T(N)1 및 관옥$\times$IE51의 3개조합에 대하여는 전 공시개체수의 10%의 단간개체를 선발하여 $\textrm{F}_2$에서의 간장에 대한 선발효과를 검정하였다. 이를 요약하면 다음과 같다. 1. 유전분리 가. Japonica 단간인 단간백망은 관옥 또는 팔굉과 교잡한 $\textrm{F}_2$에서 장간 : 단간이 3:1의 분리비를 나타내었다. 따라서 단간백망의 간장은 단순열성유전인자에 비하여 지배되었음을 알 수 있었다. 나. 상기 두 조합의 $\textrm{F}_2$의 수장분리에 있어서도 장수 : 단수의 분리비는 3:1로 나타났으므로 간장지배인자가 수장 표현에도 크게 관여하는 것으로 판단되었다. 다. 초장의 경우에 있어서도 간장의 분리양상과 대동소이하였다. 라. Indica의 Semi-dwarf인 T(N)1은 진흥 또는 관옥과 교잡한 $\textrm{F}_2$에서 3:1의 단순한 간장분리를 하지 않고 연속적인 정규분포양상을 나타내는 것으로 보아 상대품종들은 T(N)1의 단간인자의 대립유전자를 가지고 있지 않는 것으로 추정된다. 특히 진흥과 교잡한 $\textrm{F}_2$의 간장분리에서는 장간방향으로 초월분리현상을 나타내었다. 수장과 초장의 분리양상은 역시 간장의 경우와 유사하였다. 마. IE51은 관옥과 교잡하였을 때 간장, 수장 및 초장의 $\textrm{F}_2$분리양상이 T(N)1의 그것과 동일하였으므로 IE51의 단간인자는 곧 T(N)1으로부터 도입된 것임을 알 수 있었다. 2. 생태적 변이 가. 일반적으로 재배시기가 늦어짐에 따라 간장 및 초장의 감소를 보였으나 수장의 변이는 비교적 적었으며 그 감소정도는 품종 또는 조합에 따라 다소 달랐다. 그러나 이들 형질의 유전분리양상은 재배시기의 영향을 거의 받지 않음을 알 수 있었다. 나. 제 3절간까지의 절간장은 대체로 간장의 분리양상과 비슷하였다. 따라서 간장의 표현은 제 3절간장까지의 역할이 비교적 중요하다고 생각된다. 다. 질소시용량의 차이가 간장 및 관련형질에 미치는 영향은 비교적 적었다. 물론 질소증시에 따라 이들 형질이 증대되는 경향은 있었으나 품종 또는 그 조합특성에 따라 그 정도가 달랐다. 라. 재식밀도를 달리할 경우 간장 및 관련형질에 미치는 영향은 적은 편 이었으며 품종과 조합에 따라 그 변이정도가 달랐다. 그러나 밀식구에서 이들 형질이 다소 증대되는 경향은 인정할 수 있었다. 마. 교배친품종들의 간장, 수장 및 초장은 저위도지방에서 재배할수록 짧아졌는데 이는 감온성반응때문인 것으로 추측되었으며 $\textrm{F}_2$ 잡종에서는 어느 조합이든 남부인 밀양에서 가장 길었는데 이는 분리된 만생화개체의 고온에 의한 생육조장에 영향한 것으로 추측되었다. 3. 선발효과 가. 간장의 유전력은 관옥$\times$T(N)1에서 92%, 진흥$\times$T(N)1에서 55% 그리고 관옥$\times$IE51에서 74%로서 조합에 따라 다르나 상당히 높은 편이었다. 나. $\textrm{F}_2$전공시개체중에서 단간쪽의 10% 개체를 선발하여 G$_3$시험에서 얻은 실제적인 간장단축량은 관옥$\times$T(N)1조합에서 20.8cm, 관옥$\times$IE51조합에서 8.7cm 그리고 진흥$\times$T(N)1조합에서 20.0cm로서 기대치에 비교적 가까운 선발효과를 얻을 수 있었다. 다. 간장의 선발이 수장에 미치는 영향은 조합에 따라 상이하였으나 관옥$\times$T(N)1조합에서는 $\textrm{F}_2$모집단에 비하여 수장의 단축을 거의 인정할 수 없었다. 이상의 결과로 보아 간장, 수장 및 초장의 생태적 변이는 비교적적은 편으로 유전적 분리 범위내에 국한되었으며 단간백망의 간장 표현에 관여하는 단순열성인자는 단수 및 소립등의 불량형질을 동반하므로서 실용가치가 없는 반면에 T(N)1의 단간인자는 이러한 불량형질과 연쇄되지 않는 장점을 가졌으므로 단간모본으로서의 활용도가 높은 것으로 인정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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