한국교통연구원은 수도권 및 광역권의 기종점 자료를 읍면동 행정단위로 교통존을 세분화하여 배포하고 있으며, 지방부는 자료의 한계로 시군구 행정단위로 교통존을 구축하여 배포하고 있다. 도로 및 철도사업에서 사업 주변 지역에 정교한 통행 패턴을 분석하기 위해서 특정 교통존을 더욱 잘게 나누어 세분화된 교통존을 구축하는 과정이 필요한 경우가 있다. 본 연구는 시군구 행정단위의 지방부 교통존에서 읍면동 행정단위로 세분화된 교통존의 O-D 통행량을 추정하는 방법론을 제시하였다. 수도권 및 광역권의 공간적인 내부 통행 분포 패턴을 토대로 교통존의 인구 밀도를 저, 중, 고밀도 그룹으로 분류하고 그룹별 직접수요모형과 중력모형의 계수 값을 정산하였다. 그리고 회귀분석을 수행하여 내부 통행 분포 패턴을 잘 설명하는 모형을 최종적으로 선별하고 정산된 모형을 지방부에 적용하여 내부 교통존을 세분화한 교통존 간 통행량을 추정하였다. 분석 결과, power function을 저항함수로 정산한 중력모형의 수정된 $R^2$가 인구 저밀도 그룹에서는 0.7426, 중밀도 그룹에서는 0.6456, 고밀도 그룹에서는 0.7194로 산출되었으며 본 모형이 교통존 내부의 세부존 간의 통행 패턴을 우수하게 설명하는 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서는 강원도 인제군에 정산된 모형을 적용하여 세부존 간 통행량을 산출하는 예시를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 세분화 교통존의 O-D 통행량 추정 방법론을 이용할 경우, 세분화된 교통존 간 통행량을 구축하여 통행 패턴을 좀 더 체계적이고 정교하게 분석할 수 있을 것이다.
기포 크기 분포를 음파 감쇄 손실을 이용하여 역산하기 위해 Physics-Informed Neural Network(PINN)을 사용하였다. 역산에 사용되는 선형시스템을 풀기 위해 이미지 처리 분야에서 선형시스템 문제를 해결한 Adaptive Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm(Ada-LISTA)를 PINN의 신경망 구조로 이용하였다. 더 나아가, PINN의 손실함수에 선형시스템 기반의 정규항을 포함함으로써 PINN의 해가 기포 물리 법칙을 만족하여 더 높은 일반화 성능을 가지도록 하였다. 그리고 기포 추정값의 불확실성을 계산하기 위해 딥앙상블 기법을 이용하였다. 서로 다른 초기값을 갖는 20개의 Ada-LISTA는 같은 훈련데이터를 이용하여 학습되었다. 이 후 테스트시 훈련데이터와 다른 경향의 감쇄 손실을 입력으로 사용하여 기포 크기 분포를 추정하였고, 추정값과 이에 대한 불확실성을 20개 추정값의 평균과 분산으로 각각 구하였다. 그 결과 딥앙상블이 적용된 Ada-LISTA는 기존 볼록 최적화 기법인 CVX보다 기포 크기 분포를 역산하는데 더 우수한 성능을 보였다.
도메인 확장형 광자기 디스크 시스템(magnetic amplifing magnetooptical system; MAMMOS)의 기록마크 시뮬레이션을 위한 온도분포와 재생신호를 연구하였다. 정지된 디스크에서 레이저 빔에 의한 기록층과 이웃하는 층들의 온도 분포를 계산하였으며, 마크 크기와 길이 및 위치를 계산하였다. 또한 마크 모양에 따른 재생신호의 크기, 기록층에 기록되는 마크의 재생신호 및 판독층에서 확대된 재생신호를 시뮬레이션 하였다. 간소화된 열전달 특성 모델을 계산함으로써, 기록층과 인접한 층에서의 온도분포를 시간의 함수로 계산하였다. 마크 크기는 디스크가 회전할 때 기록 빔 펄스 파형에 의한 온도분포로부터 계산하였으며, 기록빔 펄스 파형으로부터 디스크의 온도분포를 이용하여 마크의 길이와 위치를 계산하였다. 재생신호는 디스크의 반사도 패턴과 가우시안 빔의 컨볼루션 연산을 이용하여 계산하였다. 판독층에서 빔 크기만큼 확대된 도메인의 재생신호가 기록층에서의 초승달 모양 마크에 기한 재생신호보다 2배 이상 증가되는 것을 알 수 있었다.
소프트웨어 개발 초기에 개발비용, 소요인력과 기간을 추정하는 것은 소프트웨어공학 분야에서 어렵고도 중요한 문제이다. 이 정보들은 소프트웨어 요구사항 명세서로부터 측정된 소프트웨어 규모인 기능점수를 이용하여 추정한다. 측정된 소프트웨어 규모를 개발하기 위해서는 개발팀을 몇 명으로 구성할 것인가가 문제로 제기된다. 본 논문은 소프트웨어 개발팀의 규모를 추정할 수 있는 모델을 제시한다. 모델을 유도하기 위해 301개 소프트웨어 프로젝트들이 사용되었다. 먼저, 통계적 알고리즘 모델인 회귀모델을 연구하였다. 다양한 데이타 변환과 회귀분석 결과 좋은 성능의 모델을 얻지 못하였다. 따라서, 비알고리즘 모델인 RBF망을 적용하여 잔차가 랜덤하게 분포하고 우수한 성능을 가진 모델을 제안하였다. 본 모델은 소프트웨어 개발에 필요한 개발팀 규모에 대한 기준을 제공함으로써 인력관리 정보로 활용할 수 있다.
The growth process of solid grains in a liquid matrix is usually explained in tem1S of Ostwald ripening. The variation of growth (dissolution) rate as a function of grain size during Ostwald ripening predicted that the dissolution rate becomes very large as grain size decreases but the growth rate of a large grain is rather limited. Therefore. a rather uniform size distribution of grain size is maintained once after the quasi-equilibrium state is reached. Quite frequently, however, the exaggerated grain growth (EGG) is observed to occur: only a limited number of grains grow exceptionally. From the observation that the EGG occurs only for the faceted grains with apparently straight solid-liquid interfaces, the EGG is suggested to be the consequence of growth process controlled by 2-dimensional nucleation. In this study, the result by computer calculation on the grain growth process controlled by various mechanisms will be given.
This paper presents a geostatistical methodology to model local uncertainty in spatial estimation of sediment grain size with high-resolution remote sensing imagery. Within a multi-Gaussian framework, the IKONOS imagery is used as local means both to estimate the grain size values and to model local uncertainty at unsample locations. A conditional cumulative distribution function (ccdf) at any locations is defined by mean and variance values which can be estimated by multi-Gaussian kriging with local means. Two ccdf statistics including condition variance and interquartile range are used here as measures of local uncertainty and are compared through a cross validation analysis. In addition to local uncertainty measures, the probabilities of not exceeding or exceeding any grain size value at any locations are retrieved and mapped from the local ccdf models. A case study of Baramarae beach, Korea is carried out to illustrate the potential of geostatistical uncertainty modeling.
Particle size and piezoelectric characteristics of PNW-PMN-PZT ceramics with the variations in attrition milling conditions were investigated for the piezoelectric transformer application. Particle size and distribution were decreased with increasing milling time. Dielectric constant (${\varepsilon}r$), electromechanical coupling factor (kp), mechanical quality factor (Qm) and density showed the optimum value of 1563, 0.53, 2342, 7.63, respectively at 7h milling time.
Silk fibroin microparticles were fabricated using a phase separation technique between silk fibroin solution and polyvinyl alcohol. We found that the concentration of polyvinyl alcohol determines the size of microparticles. The mean diameter of the silk fibroin microparticles varied from 3.48 ㎛ to 4.05 ㎛. The silk fibroin microparticle size increased as a function of the concentration of PVA in aqueous silk solution. The resulting silk fibroin microparticles have narrow size distribution (i.e. monodisperse) and smooth/spherical surface. Also, we studied the effects of mouse serum, sodium phosphate buffer (PBS), and pH on the stability of the silk fibroin microparticles. Overall, we demonstrated the simple method to fabricate and to control the silk fibroin microparticles that makes our silk microparticles to be usable for a potential drug delivery carrier.
It is well known that the spacings, the differences of two successive order statistics, in a random sample of size n from a distribution function F are independent and exponentially distributed if F is itself the exponential distribution. In this paper we obtain an asymptotically similar result on a fixed number of upper spacings as n .to. .infty. for a general F under the assumption that F is in the domain of attraction of some extreme value distribution. For a heavy or short tailed F, appropriate log transformations of the sample should be proceded to get the result. As a by-product, we also get that each upper spacing diverges in probability to .infty. and converges in probability to 0 as n .to. .infty. for a heavy and short tailed F, respectively, which is fully expected.
As one of many design variables, the role of dimension tolerances is to restrict the amount of size variation in a manufactured feature while ensuring functionality. In this study, a nonlinear integer model has been modeled to allocate the optimal tolerance to each individual feature at a minimum manufacturing cost. While a normal distribution determines statistically worst tolerances with its symmetrical property in many previous tolerance allocation studies, a asymmetrical distribution is more realistic because its mean is not always coincident with a process center. A nonlinear integer model is modeled to allocate the optimal tolerance to a feature based on a beta distribution at a minimum total cost. The total cost as a function of tolerances is defined by machining cost and quality loss. After the convexity of manufacturing cost is checked by the Hessian matrix, the model is solved by the Complex Method. Finally, a numerical example is presented demonstrating successful model implementation for a nonlinear design case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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