Low-Current High-Speed Domain-Wall Motions of Pt/Co/TiO2 PMA Films

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 물리·천문학부, 2018. 2. 최석봉.Controlling domain-walls (DWs) by low electric current with high speed is the key for excellent performance of spintronic memory and logic devices. Accordingly, many researchers have devoted their efforts to faster DW speed In this paper, we report that, with appropriate choice of oxidation condition, the DW moves ~100m/s with current density ~low 〖10〗^11A/m^2 on Pt/Co/TiO_2 perpendicularly magnetized anisotropic (PMA) micro-wire structure. Additionally, through this work, Pt/Co/TiO_2 PMA structure and its properties were introduced for the first time. For this study, firstly, we fabricated naturally oxidized Pt/Co/TiO_x flims and confirmed x=2 through XPS data. The detailed film structure is 5-nm Ta/3-nm Pt/0.45-nm, 0.5-nm Co/1.5-nm TiO_x, which is deposited on Si/SiO_2wafers by use of dc magnetron sputtering. Secondly, we deposited Pt/Co/TiO_2 films with various oxidation condition. Finally, after patterning micro-wire, we observed DW moves ~100m/s with current density ~low 〖10〗^11A/m^2 To investigate current induced domain wall motion, we used MOKE microscope with 780 nm wavelength laser The present observation provides a good starting point to achieve higher performance of DW-mediated spintronic devices with a faster DW speed.1 서론 1 2 직류 마그네트론 스퍼터링 장비 3 2.1 챔버 구성 4 2.2 증착률 측정 방법 6 2.3 박막의 제작과 산화 과정 8 3 TiOx 자연산화 박막의 자성 특성 및 XPS 성분 분석 9 3.1 서론 10 3.2 이론적 배경 12 3.3 자구벽 이미지와 룹, Kt-t Plot, 자기장유도자구벽이동 16 3.4 XPS 성분 분석 및 결과 19 3.5 결론 21 4 TiO2 박막 제작과 전류유도자구벽이동 측정 22 4.1 서론 23 4.2 산화 조건 24 4.3 레이저 광원을 사용한 MOKE 25 4.4 결과 26 5 결론 및 전망 27 참고 문헌 28Maste

상사의 리더행동이 부하의 조직시민행동에 미치는 영향에 대한 연구 : 리더행동 차별화(Differentiation)의 조절효과와 공정성지각의 매개효과를 중심으로

학위논문(석사) --서울대학교 대학원 :경영학과,2011.2.Maste

Detecting differential item functioning in accordance with the matrix sampling data structure and item properties

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 교육학과, 2015. 2. 박현정.이 연구는 행렬표집 문항반응자료에서 차별기능문항을 판별하는데 있어 문항반응이론 기반의 차별기능문항 판별 방법인 Wald Test의 정확성을 모의실험 연구를 통해 검증한다. 모의실험 연구 설계에서는 행렬표집 설계로 인한 자료의 구조적 특성(사례수, 문항반응의 결측 비율)과 차별기능문항의 특성(차별기능문항의 수, 차별기능문항의 효과 크기)을 고려하여 총 42가지 모의실험 연구 설계 조건을 설정하였다. 설정된 42가지 모의실험 설계 조건하에서 Wald Test의 정확성을 검증하기 위해 설계 조건과 1모수 문항반응이론 모형에 기반한 모의 문항반응자료를 생성하고 제1종 오류 수준과 통계적 검정력을 분석하였다. 이 연구의 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 행렬표집 자료의 구조적 특성에 따라서 제1종 오류(type-I error) 수준과 통계적 검정력(power)에 차이가 있는가? - 사례수에 따라서 제1종 오류 수준과 통계적 검정력에 차이가 있는가? - 결측 비율에 따라서 제1종 오류 수준과 통계적 검정력에 차이가 있는가? 둘째, 차별기능문항의 비율과 효과 크기에 따라서 제1종 오류(type-I error) 수준과 통계적 검정력(power)에 차이가 있는가? - 차별기능문항의 비율에 따라서 제1종 오류 수준과 통계적 검정력에 차이가 있는가? - 차별기능문항의 효과 크기에 따라서 제1종 오류 수준과 통계적 검정력에 차이가 있는가? 차별기능문항 판별에서는 제1종 오류 수준을 통제하기 위해 2단계의 분석을 실시하였는데, Wald-2 방법으로 1단계 분석을 실시하고, 그 결과를 바탕으로 집단 간 가교문항을 선정한 후 Wald-1 방법으로 2단계 분석을 실시하여 최종적인 차별기능문항을 판별하였다. 그리고 모의자료 생성 조건에서의 차별기능문항 설정과 차별기능문항 판별 결과를 비교하여 제1종 오류 수준과 통계적 검정력을 산출한다. 주요 연구 결과를 요약하여 제시하면 다음과 같다. 첫째, 집단별 사례수가 5,000명인 경우가 1,000명인 경우보다 제1종 오류 수준과 통계적 검정력이 모두 높은 경향성을 보였다. 사례수가 1,000명인 조건에서는 제1종 오류 수준은 대부분 .05 정도로 적절히 통제되었지만, 사례수가 5,000명인 조건에서는 차별기능문항의 비율과 효과 크기가 큰 경우, 사례수가 1,000명인 조건들에 비해 높은 제1종 오류 수준을 보였다. 그리고 통계적 검정력은 차별기능문항의 효과 크기가 .8인 조건들에서는 모두 .95 이상으로 사례수에 따른 차이가 거의 없었고, 효과 크기가 작은 경우에 사례수가 1,000명인 경우가 5,000명인 경우보다 현저히 낮아진 통계적 검정력을 보였다. 둘째, 행렬표집 설계에 따른 구조적 결측 비율이 증가함에 따라서 제1종 오류 수준과 통계적 검정력이 낮아지는 것으로 나타났다. 결측 비율에 따른 제1종 오류 수준은 차별기능문항 비율이 10%일 때는 큰 차이 없이 대부분의 조건들에서 .05 수준에서 적절히 통제되었으나, 차별기능문항 비율이 20%일 때는 효과 크기가 클수록 결측 비율이 제1종 오류 수준에 미치는 영향이 커졌다. 통계적 검정력은 효과크기가 .5와 .8인 조건들에서는 대부분 .95나 .90 이상으로 결측 비율에 따른 차이가 거의 없었지만, 효과크기가 .2인 경우에는 결측 비율이 높은 조건일수록 낮은 통계적 검정력을 보였다. 셋째, 전체 문항 중에서 차별기능문항의 비율이 높을수록 제1종 오류 수준은 높아지고, 통계적 검정력은 낮아지는 것으로 나타났다. 차별기능문항이 20개일 경우에는 제1종 오류 수준은 대부분의 모의실험 설계 조건에서 적절히 통제되었지만, 차별기능문항이 40개일 경우에는 제1종 오류 수준이 높아져 일부 조건에서는 적절한 수준을 벗어났다. 그리고 통계적 검정력은 차별기능문항이 10문항일 경우가 20문항일 경우보다 높았는데, 차별기능문항의 효과 크기가 작은 경우에 상대적으로 큰 차이를 보였다. 넷째, 차별기능문항의 효과 크기가 클수록 제1종 오류 수준과 통계적 검정력이 높아졌다. 제1종 오류 수준은 차별기능문항의 효과 크기가 작은 .2에서는 모든 모의실험 설계 조건들이 .05에 근사하게 통제되었으나, 효과 크기가 증가함에 따라서 점차 적절한 수준 이상으로 높아졌다. 통계적 검정력은 차별기능문항의 효과 크기가 .5 이상인 조건들에서는 .90 이상으로 높은 결과를 보였지만 효과 크기가 작은 .2인 조건들 점차 낮아졌고, 사례수가 적은 특정 조건에서는 .5 이하로 심각히 낮은 수치를 나타냈다. 종합적으로 모의실험 설계 조건에 따른 Wald test의 정확성을 평가하면, 전체 42개 모의실험 설계 조건 중 25개(59.5%)의 조건에서 일정 기준(제1종 오류 수준이 .1 이하, 통계적 검정력 .9 이상)을 충족하는 것으로 볼 수 있다. 그리고 Wald test의 정확성은 정제(purification) 과정을 포함하는 두 단계의 분석을 통해서 크게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 사례수가 크고 결측 비율이 낮은 조건들에서 제1종 오류 수준을 엄격히 통제하지 못하는 문제점의 원인은 Wald 통계량이 사례수가 클수록 과대하게 산출되는 것이므로, 사례수로 보정된 통계량을 산출하는 방식으로 수리적 개선이 필요하다. 마지막으로 이 연구의 결과를 통해 연구자들은 행렬표집설계 문항반응자료를 분석함에 있어 사전에 해당 자료의 특성에 따른 차별기능문항 판별의 정확성을 예상할 수 있기 때문에 Wald test를 적용할지 여부를 판단할 수 있고, 분석과 해석상의 주의점에 대한 정보를 얻을 수 있다.제 1장 서론 1 제 1 절 연구의 필요성 및 목적 1 제 2 절 연구 문제 5 제 2 장 이론적 배경 6 제 1 절 문항반응이론모형 6 제 2 절 행렬표집설계 10 제 3 절 차별기능문항 판별과 행렬표집설계 16 제 3 장 연구방법 24 제 1 절 모의실험 연구 설계 24 제 2 절 모의자료 생성 28 제 3 절 자료분석 33 제 4 장 연구 결과 34 제 1 절 모수 추정치 34 제 2 절 제1종 오류 수준 45 제 3 절 통계적 검정력 61 제 5 장 결론 75 제 1 절 요약 75 제 2 절 논의 79 참고문헌 85 부록 93 Abstract 105Maste

무선 액세스 네트워크 보안에 관한 연구

Thesis(doctors) --서울대학교 대학원 :전기. 컴퓨터공학부,2010.2.Docto

Extension and Application of Hierarchical Rater Model Using Bayesian Estimation

이 연구의 목적은 대규모 검사의 구성형 문항 채점에서 나타나는 채점자 특성에 따른 영향이 문항에 따라 다르게 나타나는 것을 정확하게 파악하기 위해서 기존의 위계적 채점자 모형(HRM)을 확장한 모형을 제안하고, 이 모형의 정확성과 효율성을 검증하는 것이다. 최근에 평가에서 널리 활용되고 있는 수행평가의 단순한 형태인 구성형 문항은 채점자의 평정을 거치기 때문에 측정학적 측면에서 채점 신뢰성이 확보되어야한다. 이를 위해서는 채점자의 전문성, 엄격성, 일관성 등이 갖춰져야 하므로 채점 기준 개발에 많은 노력을 기울이고, 채점에 앞서 채점자 훈련을 실시하지만 완전한 통제가 어려운 것이 사실이다. 때문에 통계적 분석 방법으로 채점자 특성의 영향을 제거하고 피험자의 능력을 정확히 추정하기 위한 문항반응이론 모형들이 등장하였고, 본 연구에서 다루는 HRM도 등장하게 되었다. 전통적인 문항반응이론 모형들부터 HRM에 이르기까지 문항반응이론 모형들은 대부분 채점자의 특성이 채점에 미치는 영향이 문항과 무관하게 일정한 것으로 모형화하였다. 그러나 채점자가 문항과 무관한 채점 특성을 가지는 채점자-문항 독립성 가정은 현실적으로 지켜지기 어렵고, 분산분석에 바탕을 둔 일반화가능도 연구에서 이를 위배하는 사례들이 흔하게 보고된다. 이러한 상황에서 논술형 문항 채점에 많이 활용되는 신호탐지이론-위계적 채점자 모형(HRM-SDT)에 채점자-문항 독립성 가정에 따른 제약을 제거한 연구가 등장하였으나 모형의 복잡성으로 소수의 논술형 문항 채점에 주로 활용되는 데 그쳤고, 다수의 구성형 문항으로 이루어진 검사에는 적용되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 채점자의 일관성을 무선효과로 모형화하여 간명성 측면에서 장점을 가지는 HRM에서 채점자-문항 독립성 제약을 완화하여 재모수화하는 모형을 탐색하고, 실제 자료에 적용하는 연구와 모형의 정확성 및 효율성을 검증하는 모의실험 연구를 진행하고자 하였다. 개발, 검증, 적용을 거치는 일반적인 모형 개발 연구와는 달리 본 연구는 기존 모형에 바탕을 두고 있기 때문에 채점자-문항 독립성 제약 완화에 따라 가능한 모든 모형을 먼저 실제 자료에 적용하여 모형의 적용 가능성을 확인하고, 이후에 정확성과 효율성을 검증하는 절차를 거치는 순서로 연구를 진행하였다. 적용 연구에서는 HRM에 포함된 채점자 엄격성 모수와 채점자 분산성 모수의 채점자-문항 독립성 제약 완화에 따라 총 4가지 모형을 분석하였다. 이들 모형을 베이지안 기반의 MCMC 방법으로 국제비교 대규모 성취도 검사인 PIRLS 2006 자료에 적용함으로써 실제 분석 가능성을 탐색하였고, 제안 모형의 정확성과 효율성을 검증하는 모의실험 연구를 진행하였다. 적용 연구 및 모의실험 연구의 결과를 제시하면 다음과 같다. 적용 연구 결과, 채점자의 일관성이 문항에 따라 다름을 가정하고 분산성 모수에서만 채점자-문항 독립성 제약을 완화한 E-HRM(Extended HRM)이 MCMC 연쇄 수렴과 해석가능성에서 가장 나은 결과를 보여 제안 모형으로 타당함을 확인하였다. 그리고 HRM 분석에서는 채점자 특성의 영향이 전체 문항에서는 평균적으로 일관된 것처럼 보이더라도 E-HRM 분석을 통해 채점자 특성의 영향이 특정 문항에서는 일관되지 않을 수 있다는 것을 확인하였고, 상세하고 유의미한 채점자 정보를 추가로 획득할 수 있음을 증명하였다. 또한 이질적인 채점 분포를 가지는 문항들이 혼재된 채점 자료를 분석하였을 때, HRM은 추정이 불안정하거나 이질성을 놓치는 취약점을 보였지만, E-HRM은 안정적인 추정으로 채점 특성의 이질성을 분석할 수 있다는 장점을 보였다. 반면, 이론적으로 1개의 관찰값만 있더라도 추정이 가능하다는 MCMC 방법에서도 채점자-문항당 채점건수가 어느 정도 이상 확보되지 못하면 E-HRM이 적절하게 수렴하지 못하는 것으로 나타났다. 모의실험 연구에서는 ‘정상범위 채점자 비율’, ‘채점자-문항당 채점건수’의 2개 요인으로 12개의 조건을 구성하여 E-HRM의 정확성과 효율성을 평가하였다. 모의실험 결과로 첫째, 채점건수가 적을수록 E-HRM의 모수 추정 정확도와 효율성이 낮아지고 전반적 오차가 증가하는 경향이 나타났다. 채점자 엄격성 모수에 대한 추정치 사후분포가 95% 신뢰구간 내에 참값을 포함하는 비율은 12개 실험설계 조건에서 중 하나의 조건을 제외하고는 모두 95% 수준으로 상당히 높은 정확성을 보였다. 그리고 분산성 모수에 대한 추정치의 사후분포가 95% 신뢰구간 내에 참값을 포함하는 비율은 채점자-문항당 채점건수 ‘200건’에서 정상범위 채점자 비율 ‘100%’, ‘70%’, ‘40%’ 조건들에 대해 각각 .953, .948, .944로 95%에 근사한 수치를 보였다. 하지만 채점건수가 감소할수록 줄어들어 25건에서는 정상범위 채점자 비율 ‘100%’, ‘70%’, ‘40%’ 조건들에 대해 각각 .881, .894, .922로 다소 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 정상범위 기준을 벗어나는 채점자 모수에 대한 판별 측면에서 E-HRM은 정상범위 외 채점자 분산성 모수에 대한 높은 판별 정확도를 보였다. 채점건수별로 E-HRM의 민감도와 특이도를 분석한 결과, 채점건수가 ‘200건’일 때는 민감도 .953, 특이도 .988로 정상범위 채점 특성과 정상범위 외 채점 특성을 매우 높은 확률로 판별해내었다. 그리고 채점건수 ‘100건’인 경우에도 민감도 .903, 특이도 .985로 90% 이상의 판별 정확성을 보였지만, 채점건수가 감소함에 따라 민감도가 낮아져 ‘50건’과 ‘25건’인 경우 민감도는 각각 .864, .794로 다소 낮았다. 셋째, E-HRM은 채점 특성의 영향을 정확히 판별하고 이 영향을 적절히 보정하여 엄격(혹은 관대)하거나 신뢰도가 낮은 채점자 특성이 피험자 모수와 문항 모수의 정확성 및 효율성에 미치는 영향을 통제할 수 있는 것으로 나타났다. 그리고 채점자 모수 추정치의 사후분포가 다봉 분포가 뚜렷한 경우가 빈번해 HRM의 수렴 비율과 정확성이 떨어지는 상황에서는 E-HRM은 추정에 큰 문제가 없고, HRM보다 더 나은 모수 복원력을 보였다. 이 연구는 베이지안 추정을 활용한 E-HRM을 하나의 실제 자료에 적용하였고, 채점 자료의 다양한 설계를 모두 포괄하지 못하는 한정적인 조건하에서만 E-HRM의 성능을 평가하였다는 제한점이 있다. 그러나 다양한 채점 설계를 가지는 PIRLS 2006의 24개국 자료를 베이지안 추정을 활용한 E-HRM으로 분석하여 E-HRM의 추정 및 해석 가능성을 확인하고, 모의실험을 통해 특정 조건하에서 E-HRM의 정확성과 효율성을 검증하였다는 점에 의의가 있다. 그리고 E-HRM 유용성을 확인하였다는 점에서 E-HRM이 제공하는 채점자-문항 단위의 상세한 채점자 특성 정보는 채점자의 전문성 향상을 위한 중요한 진단적 정보로 활용되고, 대규모 검사의 채점자 재훈련 및 재채점에 들어가는 노력, 시간, 비용을 크게 절감하는 데에도 매우 유용하게 활용될 수 있으리라고 기대한다.The purpose of the study was to propose an extended hierarchical rater model(HRM) for identifying differential rater effects on rating construction items of a large-scale test and evaluating its accuracy and efficiency. Construction items, a simple performance evaluation form used widely in recent years, are scored by the rater, so rating reliability is crucial to their effectiveness. To ensure rating reliability, the rubric must be clearly made during the test development process so that they are not interpreted differently depending on the raters. Since the raters must be professional, rigorous, and consistent, there must be sufficient training prior to rating process. Despite the efforts of these test development and rating process, it is difficult to completely control the rater effects. Rater effect models including HRM based on item response theory have emerged to eliminate rater effects and accurately evaluate examinee performance. Most item response theory models, from the traditional models to HRM, assumed the influence of rater effect was constant regardless of the items. It is however difficult to keep the rater-item independence assumption in reality, and it is frequently violated in generalizability studies that use ANOVA. In this context, studies that removed the contraint due to the assumption of rater-item independence were performed on the Hierarchical Rater Signal Detection Model(HRM-SDT), a method commonly used to analysis rating data of essay-type items. However because of their complexity, those studies were only used in a few essay-type items, not in tests comprising a large number of construction items. Thus, in this study, to explore the reparameterize model by mitigating the rater-item independence constraints of HRM, which has advantages in regards to parsimony, as the consistency of the rater will be modeled as a random effect. Then application study and simulation study were examined to verify the accuracy and efficiency of the model. Instead of general research that develops, verifies, and applies models, this study leverages an existing model and first applies all possible models to actual data, following a mitigation of the rater-item independence constraints, followed by a procedure to verify accuracy and efficiency. A total of four models were analyzed using the rater-item independence constraints mitigation of rater severity parameters and rater variability parameters included in HRM. By applying these models to the PIRLS 2006 data, an international comparison large-scale performance test, and using the Bayesian-based MCMC method, the applicability of model was explored. In addition, the simulation study was conducted to verify the accuracy and efficiency of the proposed model. Based on the results of the application study, E-HRM(Extended HRM), assuming the rater's consistency varies across items and reducing the rater-item independence constraints only for the variance parameters, showed the best results of convergence in MCMC chains and interpretability. The analysis of E-HRM revealed that rater effects could be inconsistent in certain items even though they seem to be consistent on average in overall items. The analysis also found that further meaningful information of differential rater effects on each item can be acquired through E-HRM. In addition, E-HRM was better for analyzing data consist of items with heterogeneous rating distributions compared to HRM. However, even with MCMC, E-HRM could not adequately converge without enough number of rating case per item by rater. In the simulation study, 12 conditions with two factors (normal range rater's rate, number of raters for each rater item) were constructed to evaluate the accuracy and efficiency of E-HRM. The simulation study revealed the following results. First, the study showed that the parameter estimation was less accurate and efficient when there were fewer number of rating per rater-item, as well as larger errors. The proportion of rater severity parameters having true values within the 95% confidence interval showed significantly high accuracy, except for one simulation design condition. The proportion of rater variability parameters having true values within the 95% confidence interval is calculated under the conditions of the normal range rater rate ‘100%’, ‘70%’, and ‘40%’, for number of rating per rater-item ‘200 cases’ .953, .948, and .944 respectively, which is about 95%. Nevertheless, as the number of rating per rater-item decreased, the corresponding rates for ‘100%’, ‘70%’ and ‘40%’ decreased, at .881, .894, and .922, respectively. Second, regarding the discriminate abnormal rating, E-HRM demonstrated high sensitivity on rater variability parameters. The sensitivity and specificity of E-HRM by the number of rating per rater-item were analyzed. The results showed that with ‘200 cases’, sensitivity and specificity were .953 and .988, respectively, and different properties between normal raters and abnormal raters could be discerned with a high degree of probability. With ‘100 cases’, the sensitivity and specificity were .903 and .985, indicating more than 90% accuracy in discrimination. However the sensitivity decreased as the number of rating per rater-item decreased. There was slightly lower sensitivity for ‘50 cases’ and ‘25 cases’ at .864 and .794, respectively. Last E-HRM demonstrated its capability to discriminate rater effects clearly and to appropriately compensate for the effects of rater severity or rater inconsistency on the accuracy and efficiency of examinee and item parameters. Further, whereas HRM showed poor convergence rate and accuracy due to the multimodal posterior distributions of the rater parameter estimates, E-HRM showed stable estimation and better recovery of parameter than HRM. The study is not without limitation. The evaluation of E-HRM using Bayesian estimation was conducted only for an actual dataset and covered limited simulation designs. However, the data from 24 countries of PIRLS 2006 with varying rating designs were analyzed with E-HRM to confirm its performance and interpretability. Moreover, through the simulation study, the accuracy and efficiency of E-HRM were evaluated under specific conditions. Since the usefulness of E-HRM has been confirmed, detailed information of rater effects by each rater-item offers a benefit to raters in terms of improving the professionality of raters and significantly reduce the cost, effort, and time of re-training and re-scoring in large-scale tests.Ⅰ. 서론 1 Ⅱ. 이론적 배경 8 1. 고전적 채점자 모형 8 2. 위계적 채점자 모형 15 3. 위계적 채점자 모형의 확장 22 Ⅲ. 연구방법 29 1. 적용 연구 대상 29 2. 적용 연구 분석 절차 46 3. 모의실험 연구 절차 50 Ⅳ. 적용 연구 결과: Overview 61 1. 모형 수렴 61 2. 모형 적합도 72 Ⅴ. 연구 결과: 국가별 분석 82 1. 아이슬란드 82 2. 벨기에(프랑스어권) 97 3. 덴마크 107 Ⅵ. 모의실험 연구 결과 119 1. 모의실험 채점자 모수 119 2. 모형 수렴 121 3. 모수 복원력 125 Ⅶ. 결론 145 1. 요약 145 2. 논의 150 참 고 문 헌 155박

A New method for classification of an image data using canonical correlation analysis

학위논문(박사)--서울大學校 大學院 :土木工學科 都市工學專攻,1996.Docto

사용후핵연료 운반/저장용기에 대한 몬테칼로 방사선 차폐 해석의 분산감소기법에 관한 연구

Master본 연구는 사용후핵연료 수송/저장 용기의 안전성 평가 중 몬테칼로 방사선 차폐계산의 분산을 효과적으로 감소시키기 위한 방법을 도출하기 위하여 수행되었다. Hi-star100 캐스크 시스템의 안전성 분석 보고서를 벤치마킹하고, MCNP5와 MAVRIC 코드의 계산결과를 비교하는 방법을 통하여 ORIGEN-APP, MCNP, MAVRIC 코드에 대한 검증계산이 먼저 수행되었으며, 그 결과 코드운용의 적절성을 검증하였다. MCNP5 코드의 WWG 기법과 SCALE 코드 내 MAVRIC 모듈의 CADIS 기법이 용기의 차폐평가시에 몬테칼로 분산감소기법으로써 이용되었으며, 정확성과 효율성에 대한 비교가 이루어졌다. 이 비교검증을 통하여 CADIS 기법의 정확성 및 적절성이 확인되었다. 계산 효율성 지표로서 Convergence time을 제시하고, 사용함으로써 계산효율의 비교가 효과적임을 보였으며, 실제로 수행한 MCNP5 WWG, MCNP5 Empirical, analog MCNP5, CADIS, FW-CADIS, MONACO analog 계산의 효율이 정량적으로 비교되었다. WWG 기법을 사용한 계산에서 아날로그 몬테칼로 계산에 비하여 5배의 계산효율 상승을 확인할 수 있었다. 또한 WWG의 약점들을 정성적으로 분석하였으며, 개선을 위한 방법들이 제시되었다. CADIS 기법을 이용한 계산에서는 아날로그 몬테칼로에 비하여 효율이 3500배 증가함을 확인할 수 있었다. 여러개의 탤리를 갖는 차폐계산의 효율향상을 위해 FW-CADIS 기법이 적용되었다. 여덟 개의 탤리를 갖는 차폐계산에 대하여 FW-CADIS 기법을 적용함으로써 CADIS 기법을 적용하였을 때 보다 4배 가량 계산효율이 증가함을 확인할 수 있었다. CADIS 기법 및 FW-CADIS를 적용한 계산에서 탤리의 숫자가 증가할 때 계산효율이 감소하는 현상이 발생하였으며, 이론적으로 설명되었다. 본 연구를 통하여 분산감소기법들의 강점 및 약점들이 분석되었으며, 효과적으로 분산을 감소시킨 사용후핵연료 운송/저장 용기에 대한 몬테칼로 차폐계산이 이루어졌다.This research is performed to effectively reduce the variance of the Monte Carlo (MC) radiation shielding calculation for the spent nuclear fuel (SNF) cask radiation safety analysis. Validation works for the ORIGEN-ARP, MCNP5, and MAVRIC codes are performed by benchmarking the safety analysis report of the Hi-star100 cask and comparing the shielding calculation results from the MCNP5 and MAVRIC codes. Comparisons in benchmarking calculations have shown reasonable agreements so that the validity of codes are verified. Based on the validation study, comparisons of VRTs, the weight window generator technique (WWG) in the MCNP code and the constant adjoint driven importance sampling (CADIS) technique in the MAVRIC module, are utilized for the MC cask radiation shielding calculation. Through these calculations, dose rates are compared to examine the accuracy and validity of the CADIS technique. A computing efficiency index, convergence time is suggested for the comparison of biased MC and analog MC calculations. The MC calculation efficiencies are qualitatively examined by comparing the convergence time of the analog, empirically biased, and WWG MCNP5 calculations and analog, CADIS, FW-CADIS MAVRIC calculations. Compared to the analog MC calculation, the efficiency has been enhanced by factor of 5 both for the WWG and empirical biasing. Weak points of the WWG technique are qualitatively analyzed and improvement suggestions for the technical drawback have been made for the WWG technique. The biased MC calculation using the CADIS technique has shown an enhanced efficiency by 3500 times than the analog case. The efficiency of using the FW-CADIS technique for a calculation having 8 tally points has been enhanced by factor of 4 compared to the case the CADIS technique is used. Both the CADIS and FW-CADIS techniques has shown to be decelerated for multiple tally problems and the reason for the efficiency degenerations are investigated. Advantages and disadvantages of various VRTs are investigated while efficient cask radiation shielding calculations are performed and validated through this research

Novel Flexible Lamination Encapsulation Method for Flexible Devices

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Study on the effect of leader behavior on subordinates' organizational citizenship behavior : investigating the moderating role of leader behavior differentiation and the mediating role of justice perception

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 경영학과, 2011.2. 박오수.Maste

최소한의 센서 데이터에 기반한 디젤 발전기의 성능 및 에미션 예측에 관한 연구

디젤 발전기는 모든 산업에서 중요한 역할을 하고 있으며, 최근에는 과학기술의 발달로 인해 스마트 엔진과 환경오염에 대응하기 위한 친환경 기술이 적용된 엔진이 개발되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 친환경 설비를 갖춘 스마트 엔진의 안전을 위해 백업용 AI 모델 개발을 시도하였다. 개발된 AI 모델은 엔진의 안전 장치에 사용되는 3개의 센서들을 포함한 5개의 센서 데이터로 엔진의 성능 및 에미션과 관련된 16개 변수를 예측하여 일부 센서가 고장 났을 때 백업을 가능하게 한다. 이러한 목적을 위한 AI 모델 개발을 위해 11개의 모델들을 생성하였고, 모델 성능을 극대화하기 위해 다양한 하이퍼파라미터 튜닝을 적용하고 그 결과를 비교하였다. 의사결정나무 기반의 모델과 유전 알고리즘이 좋은 성능을 내었고 앙상블 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 새로운 데이터로 모델의 예측 성능을 측정한 결과에서도 앙상블 모델이 좋은 성능을 내는 것을 확인하였고, 개발된 AI 모델이 적절한 일반화 성능을 가지고 있음을 알 수 있었다.1. 서 론 1 2. 실험 방법 8 2.1 엔진, SCR 시스템 개요 및 실험 설정 8 2.2 데이터 수집 프로세스 12 3. 머신러닝 모델 및 하이퍼파라미터 튜닝 이론 16 3.1 머신러닝 모델 이론 16 3.1.1 ElasticNet 16 3.1.2 SVM 16 3.1.3 Random Forest 16 3.1.4 Gradient Boosting 17 3.1.4.1 XGBoost 17 3.1.4.2 LightGBM 17 3.1.4.3 CatBoost 17 3.1.5 ANN 17 3.1.6 앙상블 모델링 18 3.1.6.1 Blending 18 3.1.6.2 Weighted average 18 3.2 하이퍼파라미터 튜닝 이론 19 3.2.1 Grid Search 19 3.2.2 Random Search 19 3.2.3 Successive Halving 19 3.2.4 Bayesian Optimization 19 3.2.5 Genetic Algorithm 19 4. 모델링 21 4.1 데이터 분석 21 4.2 데이터 전처리 22 4.3 모델링 22 4.4 하이퍼파라미터 최적화 26 4.5 성능 측정항목 28 4.6 설명 가능한 인공지능(XAI)으로서의 SHAP 28 5. 결과 및 고찰 30 5.1 모델별 하이퍼파라미터 최적화 알고리즘의 성능 30 5.2 앙상블 학습을 통한 모델 개발 40 5.3 최적화된 모델의 성능 비교 41 5.4 최적화된 모델의 일반화 성능 테스트 44 6. 결 론 49 참고문헌 51Maste