링크 예측을 이용한 금융시장 복잡계 네트워크 분석

학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 산업공학과, 2020. 8. 장우진.Financial risk sets off a chain reaction in the market and leads to a collapse of the system, called a domino effect. Since the U.S. subprime mortgage crisis in 2008 hit economies across the world, it has emerged important research fields to understand and analyze the financial system properly to deal with financial risk. Econophysics is an interdisciplinary research field to explain the stylized facts in financial systems that are unexplainable by traditional financial theories. In particular, the complex network models that represent a system by nodes and links are widely applied regardless of research areas. However, since the existing complex network models for financial markets usually end up in confirming empirical results such as a structural change in the network and diffusion paths of risk, based on historical data, it has limitations to suggest direct alternatives. To cope with these limitations, this dissertation proposes a link prediction model based on the real effective exchange rate (REER) that reveals the relationships clearly between the compositions. At first, it is confirmed that the network successfully mimics the market to ensure the validity of the network structure prediction. The results show that the return of REER has fat-tailed distributions whose tails are not exponentially bounded and follow a power-law. Also, for the analysis, the changes are focused on cross-sectional topology and time-varying properties of the network during the U.S. subprime mortgage crisis, the European debt crisis, and the Chinese stock market turbulence. The result implies that the network appropriately describes the market by showing the significant increments in out-degrees and in-degrees of the originating continents of the crises. Secondly, the Weighted Causality Link Prediction (WCLP) model is proposed to predict future possible links by measuring the similarities between different nodes. This model has differentiations that it measures the strength of directed Granger causality directions as effect sizes based on $F$-statistics, while the existing models are based on correlations. The experiment is conducted under the hypothesis that the intensity of connections is different from each other and maintains longer when the effect size is larger. The higher prediction accuracy is observed rather than that of unweighted or correlation-based weighted models by showing the statistical significance of higher Area Under Curve (AUC) in every aspects. Finally, a decision making model for investment is proposed based on the results of the link prediction. Once the portfolio is composed of stocks located in the periphery of the PMFG, it distributes the risk due to the low correlation between assets. However, the correlation does not represent the relationship by time lags since it implies only the extent of association between them. Therefore, this dissertation proposes the Weighted Causality Planar Graph (WCPG) that is improved from the Planar Correlation Planar Graph (PCPG) model. It differs from the existing models in that it considers directions and strength of links based on the similarity score between assets. As a result, the proposed model improves the performance in terms of risk-adjusted return compared to the benchmarks. Especially, it has an advantage in long-term investment for over 6 months. In conclusion, the contributions of this dissertation involve the development of an effective link prediction model based on the effect size and the attempt to suggest a decision-making model for investment.금융 시장에서 발생하는 위험은 하나의 금융 체계(System)에서 연쇄 작용으로 이어지며 이것은 곧 시스템의 붕괴로 이어진다. 세계 경제에 큰 타격을 주었던 미국의 서브프라임 모기지 사태 이후 위기 대처 능력 제고를 위해 금융 체계를 올바르게 이해하고 분석하는 것이 매우 중요한 과제로 떠올랐다. 전통적인 금융 위험 관리 이론으로 설명되지 않는 정형화된 사실(stylized facts)들의 발견으로 새롭게 등장한 연구 분야가 경제물리학(Econophysics)이다. 특히, 점(노드)과 선(링크)으로 하나의 체계를 나타내는 복잡계 네트워크 모형은 분야를 막론하고 다양하게 응용되고 있다. 하지만 금융 시장에 대한 기존의 복잡계 네트워크 모형은 대부분 과거 데이터를 기반으로 네트워크 구조 변화, 위험의 확산 경로와 같은 실증적 연구결과를 확인하는 데 그쳐 위험에 대비한 능동적인 대안을 제시하는데 제약이 존재한다. 본 학위논문은 이러한 결점을 보완하고자 네트워크 구성 요소 간 관계가 명확하게 드러나는 환율 데이터 기반의 네트워크 링크 예측 모형을 제시하였다. 먼저, 네트워크 구조 예측의 타당성을 확보하기 위해 네트워크가 시장을 성공적으로 모방하는지 확인하였다. 그 결과 실질실효환율 데이터는 두꺼운 꼬리(Fat-tailed) 분포를 가지며 꼬리 분포가 멱함수(Power-law) 분포를 따르는 것을 확인하였다. 또한, 미국의 서브프라임 모기지 사태, 유럽 부채 위기, 중국 주식 시장 위기 동안 네트워크의 단면(cross-sectional) 토폴로지와 시간에 따라 변화하는 성질을 관찰하였다. 위기 발생 대륙에서 증가하는 링크의 수량을 봤을 때 제시된 그레인저-인과관계(Granger causality) 네트워크가 시장을 적절히 나타내고 있었다. 두 번째로, 네트워크에서 새롭게 생겨날 수 있는 링크를 예측하기 위해 구성 요소 간 유사도를 측정하는 Weighted Causality Link Prediction (WCLP) 모형을 제시하였다. 기존의 많은 네트워크 모형이 구성 요소 간 상관관계에 기반하였다면, 본 모형은 그레인저 인과관계를 측정하여 네트워크의 방향성을 함께 고려하고, 연결 강도를 통계량에 기반한 효과 크기(Effect size)로 나타내었다는 점에서 그 차별성이 있다. 네트워크의 링크는 서로 다른 연결 강도를 가지며 효과 크기가 클 수록 오래 유지된다는 가설 하에 실험을 진행하였다. 그 결과, 높은 수신자 조작 특성 곡선의 면적 (Area Under the receiver operating characteristic Curve, AUC) 값을 가져 비가중치(Unweighted) 또는 상관관계 기반 유클리드 거리(Euclidean distance)를 가중치를 이용한 기존 모형들에 비해 통계적으로 개선된 예측 성능을 보였다. 마지막으로, 네트워크 링크 예측 결과를 기반으로 미국 금융 시장에서의 투자 의사 결정 모형을 제시하였다. PMFG의 주변부에 위치하는 종목으로 포트폴리오가 구성되면, 자산 간의 낮은 상관관계는 포트폴리오 위험의 분산화를 가능하게 한다. 하지만 상관관계는 두 변수 간 연관된 정도만을 나타내므로 시차를 두고 나타나는 인과관계를 나타내지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 학위논문에서는 기존의 Partial Correlation Planar Graph (PCPG) 모형에서 개선 된 새로운 그래프를 제시하고, Weighted Causality Planar Graph (WCPG)라고 명명한다. WCPG는 링크 예측을 통해 얻은 자산 간 유사도를 이용하여 만들어지며 방향성과 세기가 함께 고려된다는 점에서 기존 모형과 차별성이 있다. 그 결과, 위험 조정 수익률 측면에서 제시된 모형이 기존의 네트워크 모형 대비 개선된 성능을 보이며 특히 6개월 이상의 장기 투자에서 강점을 가졌다. 결론적으로 본 학위논문은 효과적인 링크 예측 모형을 효과 크기와 결부하여 개선된 모형을 제시하고 투자 의사 결정을 위한 모형에 응용하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Problem Description 1 1.2 Motivations of Research 5 1.3 Organization of the Thesis 7 Chapter 2 Literature Review 9 2.1 Network models 9 2.2 Link Prediction 11 2.3 Portfolio optimization 12 Chapter 3 Time-varying Granger Causality Network 15 3.1 Overview 15 3.2 Architecture of Time-varying Granger Causality Network 16 3.2.1 Granger Causality Direction 16 3.2.2 Granger Causality Network 18 3.2.3 Measures of Granger Causality Network 20 3.3 Data description 21 3.4 Results 25 3.4.1 Cross-sectional Topology of REER Networks 25 3.4.2 Time-varying Properties of REER Networks 38 3.5 Summary and Discussion 44 Chapter 4 Link Prediction 47 4.1 Overview 47 4.2 Benchmarks for Link Prediction 48 4.2.1 Unweighted Measures 48 4.2.2 Weighted Measures 57 4.3 Proposed measures 59 4.4 Results 61 4.4.1 Evaluation of Link Prediction 61 4.4.2 Result of Link Prediction 63 4.5 Summary and Discussion 69 Chapter 5 Application of Link Prediction 71 5.1 Overview 71 5.2 Benchmark models 72 5.2.1 Classical models 72 5.2.2 Planar Maximally Filtered Graph(PMFG) 73 5.3 Weighted Causality Planar Graph(WCPG) 76 5.3.1 Realization of WCPG 76 5.4 Data description 78 5.5 Results 79 5.5.1 Evaluation measures 79 5.5.2 Evaluation of portfolio strategies 82 5.6 Summary and Discussion 92 Chapter 6 Concluding Remarks 95 6.1 Contributions and Limitations 95 6.2 Future Work 98 Bibliography 101 Appendix 117 국문초록 125Docto

A Study on the Algorithm for Automatic Reclosure Prevention of Overhead Transmission Line in case of Machine Contact Accidents

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공학전문대학원 응용공학과, 2022.2. 윤용태.The types of faults that occur in overhead transmission lines include natural disasters such as lightning, heavy snow, strong winds, forest fires, and fog, and foreign objects such as silver foil, bird droppings, and machine contact, as well as equipment fault and work negligence. When such a fault occurs, the transmission line protection relay detects the fault and sends an open signal to the circuit breaker to separate the fault section. We are trying to improve the transient stability of the generator. However, if automatic input of the circuit breaker is implemented in a permanent fault such as a crane contact (high resistance ground fault), the fault will occur again in a very short time, which may cause an impact to system facilities such as the circuit breaker. There is a high possibility of secondary accidents such as safety accidents and fires. Crane contact accidents generally have greater fault resistance than instantaneous faults such as lightning faults, but the size is not constant depending on the fault point and type. In addition, the fault current and voltage drop are not large, so it is a very difficult fault to detect. KEPCO is configuring the automatic reclosing operation logic of the transmission line to prevent automatic closing of the circuit breaker in the event of a high-resistance ground fault accident. Since it is not technically implemented, it is currently not possible to prevent automatic reclosing in case of a crane contact accident. Therefore, in this study, a method to minimize automatic reclosing in the event of a crane contact accident was studied. The operation cases of the 154kV transmission line protection relay were investigated for 5 years from 2016 to 2020, and among them, 50 faults for which the equipment department fault report and the actual system fault data (fault waveform) at both ends were selected. After sorting the selected faults by case, the fault waveform viewer program (K_ComViewer, Sigra) was used to analyze the actual system fault data in sampling units, and using the percentage method and symmetric coordinate method, voltage & current phase difference, impedance, fault resistance were calculated. As a result of the analysis, it was found that the voltage & current phase difference characteristics in the case of a crane contact accident are different from other faults, and a crane detection algorithm and set values ​​were proposed based on the difference. In the case study, a 154kV transmission line system was modeled using EMTP-ATP Draw to check the value of the fault resistance that can detect a crane contact accident according to the fault location in the algorithm setting value, and fault according to the fault location. After various simulations by changing the resistance, a fault waveform was generated and reproduced in the protection relay to which the detection algorithm was applied, and the result was confirmed. Finally, 50 cases of selected algorithms and set values ​​were verified, and applied to the automatic reclosing logic of the current differential relay to prevent automatic reclosing in the event of a crane contact accident, thereby minimizing the automatic closing of the breaker.가공 송전선로에서 발생하는 고장의 종류는 낙뢰, 폭설, 강풍, 산불, 농무 등의 자연재해와 은박지, 조류배설물, 크레인 접촉과 같은 이물접촉 이외에 설비고장 및 작업과실 등이 있다. 이와 같은 고장 발생 시 송전선로 보호계전기는 고장을 검출하여 차단기에 개방신호를 보내 고장구간을 분리하고, 공기절연 자연회복 시간이 지나면 차단기를 자동투입하여 인근 송전선로의 과부하 및 국지적인 전압불안정 방지, 발전기의 과도안정도 향상 등을 도모하고 있다. 하지만, 크레인 접촉(고저항 지락사고)과 같은 영구고장에 차단기 자동투입을 시행하게 되면 아주 짧은 시간에 고장이 재발생하는 것으로 차단기 등 계통설비에 충격이 가해질 우려가 있으며, 고장지점에 위치한 주변 작업자의 안전사고와 화재 등의 2차 사고 유발 가능성이 높다. 크레인 접촉사고는 대체적으로 고장저항이 낙뢰고장과 같은 순간고장 보다는 크지만, 고장지점 및 형태 등에 따라 그 크기가 일정하지 않다. 또한, 고장전류 및 전압강하도 크지 않아 검출하기 매우 힘든 고장으로 한전은 고저항 지락사고시 차단기 자동투입을 방지하도록 송전선로 자동재폐로 동작로직을 구성하고 있지만, 일반적인 고장과의 차이점을 사전에 판별하도록 기술적으로 구현되지 않아 현재는 크레인 접촉사고시 자동재폐로를 방지하지 못하고 있다. 이에 본 연구보고서에서는 크레인 접촉사고시 자동재폐로를 최소화하기 위한 방안을 연구하였다. 2016년부터 2020년까지 5년간 154㎸ 송전선로 보호계전기 동작사례를 조사하였고, 그 중 설비부서 고장보고서와 양단 실계통 고장데이터(고장파형) 등을 확보할 수 있는 고장 50건을 선별하였다. 선별된 고장을 사례별로 정리한 후 고장파형뷰어 프로그램(K_Com Viewer, Sigra)을 활용해 실계통 고장데이터를 샘플링 단위로 분석하였고, 백분율법, 대칭좌표법 등을 활용하여, 전압 & 전류 위상차, 임피던스, 고장저항 등을 연산하였다. 분석결과 크레인 접촉사고시 전압 & 전류 위상차 특성이 타 고장과 차이점이 있음을 알게 되었고, 차이점을 바탕으로 크레인 검출 알고리즘과 설정값을 제안하였다. 사례연구보고서에서는 알고리즘 설정값에서 고장위치에 따라 크레인 접촉사고를 검출할 수 있는 고장저항이 어떠한 값을 갖는지 확인하기 위해 EMTP-ATP Draw를 활용하여 154㎸ 송전선로 계통을 모델링하였고, 고장위치에 따라 고장저항을 변경하여 다양하게 모의 한 후 고장파형를 생성해 검출 알고리즘이 적용된 보호계전기에 재생하였고, 그 결과를 확인하였다. 최종적으로 제안한 알고리즘과 설정값을 선별한 50건에 대해서도 검증하였고, 전류차동계전기 자동재폐로 로직에 적용, 크레인 접촉사고시 자동재폐로를 방지하여 차단기 자동투입을 최소화 하였다.제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구 배경 및 목적 1 제 2 절 연구보고서의 구성 및 개요 5 제 2 장 154kV 송전선로 보호시스템 7 제 1 절 2016∼2020년 송전선로 고장통계 7 제 2 절 송전선로 보호시스템 개요 11 1. 154kV 송전선로 보호방식 및 선정기준 13 2. 154kV 송전선로 보호시스템 15 3. 송전계통 자동재폐로 운영방안 26 제 3 절 고저항 지락사고 검출 29 1. 고저항 지락사고 검출방식 29 2. 고저항 지락사고시 자동재폐로 30 3. 고저항 지락사고 동작사례 및 문제점 33 제 3 장 가공 송전선로 크레인 접촉사고 자동재폐로 방지를 위한 알고리즘 제안 40 제 1 절 송전선로 고장데이터 분석방법 40 1. 송전선로 고장해석 방법 41 2. 고장유형별 페이저 특징 45 3. 양단 고장데이터를 활용한 고장저항 연산 49 제 2 절 가공 송전선로 주요고장 분석 52 1. 고장분석 사례선정 및 방법 52 2. 크레인 고장데이터 분석 54 3. 낙뢰 고장데이터 분석 59 4. 조류 고장데이터 분석 64 5. 강풍 고장데이터 분석 70 6. 주요 송전선로 고장 종합분석 73 제 3 절 크레인 접촉사고 검출 및 자동재폐로 방지 알고리즘 제안 82 제 4 장 사례 연구 90 제 1 절 EMTP 계통모델링 및 고장모의 90 1. EMTP 계통모델링 90 2. 고장모의 결과분석 93 제 2 절 송전선로 주요 고장 알고리즘 적용결과 102 제 5 장 결 론 104 참고문헌 106 Abstract 108석

(A) study on the Greenhouse Gas Reduction Policy of Korea

학위논문(석사) --서울대학교 행정대학원 :행정학과(정책학전공),2010.2.Maste

Method for generating multi-point vibrotactile feedback based on electrostatic panel actuator

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 기계공학과, 2021.2,[vii, 102 p. :]모바일 기기의 베젤을 줄이기 위해 가진기를 디스플레이에 부착하여 촉각 및 청각 출력을 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 디스플레이 가진 기술은 국소 진동을 생성하는 것이 가능하여 촉각 렌더링과 음향의 공간감 형성으로 사용자에게 높은 몰입감을 제공해 줄 수 있다. 기존의 이러한 연구는 전통적인 보이스 코일 구동기나 압전소자 구동기에만 국한되어 있었다. 이들은 출력 힘이 좋으나 얇고 가볍게 만들기 어려워 모바일 기기에 적용하기에 어려운 점이 많다. 따라서 본 연구에서는 구동기로써 얇고 가볍게 만들 수 있는 정전기력 구동 패널을 다루고자 한다. 본 연구에서는 기존의 단일 전극으로 이루어져 있는 정전기력 구동 패널에 대한 수학적 모델링과 FEM 시뮬레이션을 통해 주파수 영역에서 예측 가능한 모델을 구축하였으며 단일 전극을 다중 전극으로 확장한 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 바탕으로 국소 진동을 형성하기 위한 최적화 방법론을 제시하였으며 최종적으로 174mm x 250mm의 태블릿 사이즈 구동기를 제작하여 최적화 방법론을 검증하였다.한국과학기술원 :기계공학과

The Effect of Sport for All Participants' Satisfaction with Facilities and Programs on Their Intention to Continue Participation

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 사범대학 체육교육과,글로벌스포츠매니지먼트전공, 2023. 8. 강준호.Sport for all have been used as a means for individual physical health, but now they are being used as a means to give psychological happiness beyond that. This tendency has become an opportunity for the government to pay a lot of attention to sport for all, and the government is conducting extensive investment and research on this. These investments and researches are focused on facility construction and repair, program development, and training of leaders. Accordingly, it is necessary to find out how these attempts affect the participants' willingness to continue participating in sport for all. The purpose of this study is to find out whether the satisfaction of sports facilities and the satisfaction of programs felt by sport for all participants affect their intention to continue participating in sport for all, which of these has a greater impact and which affects the participation period. Therefore, the purpose of this study is to find out whether the satisfaction of sport for all participants' facilities and programs has a different effect on their intention to continue participating. In April 2023, the population was set to members of sports facilities in Districts A and B, Seoul, and the sampling method was 342 people using a simple random sampling method to analyze. As a survey tool, a questionnaire using a self-evaluation method was used, and for data processing, a multiple regression analysis was conducted to determine whether each level of satisfaction affects the intention to continue participating in the use of sport for all facilities and programs. In addition, a hierarchical regression analysis was conducted to find out whether the satisfaction with facilities and program satisfaction of sport for all participants had different effects on their intention to continue participating in sport for all according to the participation period. The results of this study show a positive relationship between satisfaction with facilities and satisfaction with programs of sport for all participants and intention to continue participating, and that satisfaction with programs has a greater positive effect than satisfaction with facilities. In addition, it was confirmed that the longer the period of participation in sport for all, the lower the influence of satisfaction with facilities and satisfaction with programs on the intention to continue participating in sport for all. The summary of the conclusions on this is as follows. First, it was discovered that sport for all participants' satisfaction with facilities and programs had a positive impact on their intention to participate. Second, as a result of analyzing the degree of impact of sport for all participants' satisfaction with facilities and programs on their continuous intention to participate, participants' satisfaction with the program was higher than that of the facility. It was found to have a greater influence on the intention to participate. Third, as a result of analyzing the impact of facility and program satisfaction on participants' intention to participate in sport for all according to the period of participation in sport for all, the longer the participation period, the higher the satisfaction with facilities and programs.생활스포츠는 개인의 신체적 건강함을 위한 하나의 수단으로 사용되어왔지만, 현재는 이를 넘어 심리적 행복감을 주는 하나의 수단으로도 활용되고 있다. 이러한 경향성은 정부가 생활스포츠에 많은 관심을 쏟게 만드는 계기가 되었고, 정부는 이에 대한 대대적인 투자와 연구를 진행하고 있다. 이러한 투자와 연구는 시설 건설 및 보수, 프로그램 개발 및 지도자 양성에 초점을 맞추고 있으며, 이에 따라 이러한 시도가 생활스포츠 참여자들의 지속적 참여 의사에 얼마나 영향을 미치는지에 대해 알아볼 필요가 있다. 본 연구의 목적은 생활스포츠 참여자들이 느끼는 생활스포츠 시설의 만족도와 프로그램의 만족도가 그들의 생활스포츠 참여에 대한 지속적 참여 의사에 영향을 미치는지를 알아보며, 이 중 어떠한 것이 더 큰 영향을 미치고, 참여 기간에 따라 생활스포츠 참여자들의 시설과 프로그램에 대한 만족도는 지속적 참여 의사에 다르게 영향을 미치는지 알아보는 것에 있다. 조사대상은 2023년 4월 서울특별시 A구와 B구의 생활스포츠 시설 회원을 모집단으로 설정하였으며, 표집방법은 단순 무작위 추출법을 활용한 342명의 자료를 표집하였고, 불성실하게 응답된 42부를 제외한 300부의 설문지를 분석하였다. 조사 도구는 자기평가기입법을 활용한 설문지를 사용하였고, 자료 처리는 생활스포츠 시설과 프로그램을 이용함에 있어, 각각의 만족도가 지속적인 참여 의사에 영향을 미치는지에 대한 다중 회귀 분석을 시행했다. 또한, 생활스포츠 참여자들의 시설에 대한 만족도와 프로그램에 대한 만족도가 생활스포츠 참여 기간에 따라 지속적 참여 의사에 미치는 영향이 다른지 알아보기 위해 이원 분산 분석을 시행했다. 본 연구의 결과는 생활스포츠 참여자들의 시설에 대한 만족도와 프로그램에 대한 만족도가 지속적 참여 의사와 정적(+)인 관계를 보이며, 시설에 대한 만족도보다 프로그램에 대한 만족도가 더 큰 정적(+)인 영향이 나타나는 것을 보였다. 또한, 생활스포츠에 참여한 기간이 길수록 시설에 대한 만족도와 프로그램에 대한 만족도가 생활스포츠의 지속적 참여 의사에 미치는 영향력이 낮은 것으로 확인되었다. 이에 대한 결론을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 시설에 대한 생활스포츠 참여자들의 만족도와 프로그램에 대한 생활스포츠 참여자들의 만족도가 지속적 참여 의사에 미치는 영향을 분석한 결과, 생활스포츠 참여자들의 시설에 대한 만족도와 프로그램에 대한 만족도는 지속적 참여 의사에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 시설에 대한 생활스포츠 참여자들의 만족도와 프로그램에 대한 생활스포츠 참여자들의 만족도가 지속적 참여 의사에 미치는 영향의 정도를 분석한 결과, 생활스포츠 참여자들의 시설에 대한 만족도보다 프로그램에 대한 만족도가 참여자들의 지속적 참여 의사에 더 큰 영향을 미치는 것으로 파악됐다. 셋째, 생활스포츠 참여 기간에 따라 시설과 프로그램 만족도가 생활스포츠 참여자들의 지속적 참여 의사에 미치는 영향이 달라지는 것에 대해 분석한 결과, 생활스포츠 참여 기간이 길수록 시설 및 프로그램 만족도가 높을 때, 생활스포츠에 대한 지속적 참여 의사가 높은 것으로 나타났다.제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구의 배경 및 필요성 1 제 2 절 연구 목적 및 연구 문제 8 제 2 장 이론적 배경 9 제 1 절 생활스포츠의 개념과 중요성 9 1. 생활스포츠의 개념 9 2. 생활스포츠의 중요성 10 제 2 절 생활스포츠 정책 및 현황 13 1. 국내 생활스포츠 정책 13 2. 국내 생활스포츠 현황 15 3. 생활스포츠에 대한 지방자치단체 투자 현황 18 제 3 절 생활스포츠 참여 행동 22 1. 생활스포츠 만족도 22 2. 생활스포츠의 지속적 참여의사 23 3. 생활스포츠의 참여 기간 26 제 4 절 반복된 소비 행동과 기대 불일치 이론 27 1. 반복된 소비 행동 27 2. 기대 불일치 이론 28 제 3 장 연구가설 32 제 1 절 연구가설 32 제 4 장 연구방법 35 제 1 절 연구대상 35 제 2 절 조사 도구 및 조사 절차 39 제 3 절 자료처리 방법 41 제 5 장 결과 43 제 1 절 기술 통계 분석 결과 43 제 2 절 신뢰도 분석 결과 45 제 3 절 타당도 분석 결과 46 제 4 절 회귀 분석 결과 48 제 5 절 이원 분산 분석(Two-way ANOVA) 결과 53 제 6 장 논의 및 결론 69 제 1 절 논의 69 제 2 절 연구의 제한점 및 제언 74 제 3 절 결론 75 참고문헌 78 설문지 90 Abstract 95석

저항 보간법을 이용한 하이브리드 형식의 위상 회전자

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2012. 2. 김수환.본 논문에서는 4Gbps에서 5Gbps 의 속도를 가지는 serial link receiver에서 사용 가능한 Phase Rotator(PR)에 대해서 설명한다. PR은 data와 forwarded clock을 사용하여 Clock and Data Recovery(CDR) 하는데 있어서 필요한 다위상 클락 생성과 phase shifting의 기능을 동반한다. 제안하고자 하는 PR은 간단한 저항 보간 방식을 사용하였으며, 전체적으로는 Hybrid type으로 동작하도록 설계 되어졌다. 아날로그 path는 2개의 phase frequency detector(PFD)와 charge pump(CP), resistor ladder로 이루어져 있으며, 디지털 회로는 아날로그 회로의 PFD를 포함하여 arbiter와 latch, delta-sigma modulator(DSM), row/column decoder로 이루어져 있다. 또한, 이러한 두 path의 출력을 받아서 클락을 생성하는 Hybrid VCO가 설계되어 있다. 제안하는 PR은 65nm CMOS 공정에서 설계되었으며, 8개의 다위상 클락을 생성한다. 또한, 8개의 다위상 클락과 16개의 병렬 저항을 이용하여 360°를 128등분하는 2.81°의 해상도를 가진다. 1.2V의 공급전압을 사용하여 7.39mW의 전력을 소모하며, VCO의 동작 영역에 의해 2GHz ~ 2.5GHz의 동작 범위를 가진다.Maste

압력 예측 모델 기반 연소 편차를 고려한 스파크 점화 엔진의 노킹 확률 추정

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 기계공학부, 2024. 2. 민경덕.국제적으로 온실가스 배출을 줄이기 위한 노력이 높아지며, 수송 분야의 온실가스 감축 또한 중요한 과제로 여겨지고 있다. 이에, 내연기관에 관한 규제 또한 강력해지는 추세이며, 각 제조사들은 이에 대응하기 위한 낮은 온실가스 배출량을 가진 가솔린 엔진을 개발하고 있다. 이러한 가솔린 엔진 개발의 가장 큰 장애물은 노킹 현상이다. 노킹 현상은 연소 말기 지나치게 높은 압력 및 온도로 인한 미연소된 혼합물의 자발화에 의해 발생한다. 자발화에 의해 발생하는 압력파는 운전자에게 불쾌한 진동 및 소음을 전달하며, 장기적인 노킹 발생은 엔진의 수명 단축을 야기한다. 이에, 노킹에 대한 적절한 제어가 필요하다. 다수의 제조사에서는 엔진에 진동을 감지하는 노킹 센서를 부착하여 노킹을 제어한다. 현행 노킹 제어 방식은 엔진 운행 시 노킹 발생이 감지될 경우 점화 시기를 지각하여 최대 연소압을 낮춰 노킹 발생을 억제시킨 후, 점화 시기를 필요한 조건까지 재진각하는 수동적인 방식이며, 이 방식은 두 가지 단점을 지닌다. 첫째로, 노킹이 발생한 이후 제어 논리가 적용되기 때문에 근본적으로 노킹 발생을 예방할 수 없다. 둘째로, 점화 시기의 지각 및 재진각으로 인해 출력과 열효율이 감소된다. 이 문제를 해결할 수 있는 방법은 점화 시기 이전 주어진 물리량을 기반으로 노킹 발생 여부를 미리 예측하여 점화 시기를 결정하는 데에 있다. 이에 다수의 연구자들은 노킹을 예측하고 미리 제어할 수 있는 방법론에 대한 연구를 진행해왔으며, 대표적인 방식은 연소압을 예측하여 이를 기반으로 점화시기를 계산하여 자발화 시기를 예측하는 방식이다. 연소압을 예측하기 위해서는 점화 시기 이전 특정 물리량의 취득이 선행적으로 진행되어야 하며, 특히 실린더 내 물리적 상태를 추측할 수 있는 압력에 관한 정보를 취득하는 것이 필수적이다. 압력을 취득하기 위한 가장 좋은 방식은 연소압 센서를 통해 취득하는 것이며, 비용과 내구도의 현실적인 문제 때문에 실제 엔진에 사용되기에는 한계가 많았다. 그러나, 비용과 내구도의 문제를 해결한 상용 연소압 센서가 개발되어 실 엔진에 부착하여 운용이 가능하게 되었으며, 이에 본 논문에서는 이를 상정하여 연소압을 기반으로 하는 연소압 및 노킹 예측에 관한 연구가 진행되었다. 대상 엔진으로는 총 6 종류의 다양한 분사 방식, 구조 및 텀블비를 가진 가솔린 엔진들이 활용되었으며, 모델링에 필요한 압력 및 실험 조건들이 취득되었다. 노킹 예측에 앞서, 노킹에 영향을 미치는 인자에 대한 분석이 선행되었다. 분석 결과, 연소 시 자발화 시점에서의 잔류 연료량이 노킹 발생에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인했다. 다만, 동일한 연료량이 잔류한 상태에서 자발화가 발생하는 것이 반드시 노킹 발생으로 이어지는 것으로 관측되지는 않았다. 그 원인으로는 한 실험 조건에서 취득한 연소 사이클 상에서, 개별 사이클에 대한 유동장 및 잔류 가스에 대한 예측이 불가능 하다는 점에 있다. 이러한 특성은 연소 및 유동의 난류에 의한 사이클 변이가 원인이 되며, 한 실험 조건에 대한 평균적인 물리량이 고려되어 자발화 시점이 계산되기 때문에, 개별 사이클 상의 자발화 시점에서의 잔류 연료량을 정확히 계산하기는 불가능하다. 이에, 본 연구에서는 노킹 확률이라는 인자를 도입하여, 주어진 조건에서 노킹이 발생할 확률을 예측하였다. 더불어, 본 논문에서는 노킹 예측을 위한 여러 모델링에 주어진 입력값과 출력값 간의 수치적 관계를 파악하는 딥러닝을 했다. 노킹 예측을 위한 연소압 예측은 네 단계로 구성되었다. 첫번째로, 실린더 내 잔류 가스 비율을 예측하여 압축 압력 예측을 위한 잔류 가스 비율 및 실린더 내 혼합물의 질량에 대한 정보를 제공했다. 잔류 가스 비율 예측을 위해 간단한 심층 신경망 모델링이 적용되었다. 두번째로, 압축 과정의 압력을 예측하기 위해 압축 과정의 폴리트로픽 지수를 예측한 이후, 이를 기반으로 압축 압력을 산출하였다. 세번째로 연소압 예측을 위해 주어진 연소압의 열방출량을 Wiebe-function으로 모델링하였다. Wiebe-function을 이루는 주요한 인자들과 열전달량을 예측하는 모델링을 통해 연소압을 역산하여 산출하였다. 마지막으로, 주어진 조건에서 발생하는 사이클 변이를 모사했다. 사이클 변이 모사를 위해 취득된 사이클들의 연소 속도에 대한 표준화가 진행되었으며, 연소 속도의 표준 편차를 예측하여 이를 반영한 연소압의 변이를 예측했다. 예측된 연소압을 기반으로 노킹 확률을 예측하기 위한 모델링이 진행되었다. 노킹 확률에 중대한 영향을 미치는 자발화 시점의 잔류 연료량을 예측하기 위해 혼합물의 자발화 시점을 판정하는 모델 개발이 필요했다. 해당 모델의 기반 데이터로 노킹이 발생한 사이클의 노킹 발생 시점에 대한 정보가 필요하며, 연구자가 직접 기반 데이터를 산출하는 수고를 덜기 위해 본 연구에서는 1차원 합성곱 신경망 모델을 도입하였다. 보다 전역적인 모델 개발을 위해 계산창 설정을 통한 데이터 증폭 방법론이 활용되었으며, 다양한 엔진의 노킹 사이클에서 모델을 검증하여 모델의 견실도를 확인했다. 개발된 노킹 발생 시점 판정 모델을 기반으로 자발화 시점을 예측하는 모델 개발이 가능하다. 전통적인 점화 지연 모델을 사용할 경우, 예측된 연소압 상에서 점화 지연을 계산한 이후, 연소압의 열방출량을 계산하여 잔류 연료량을 산출한다. 이 과정은 지나친 연산 부하를 요하며, 연산 속도가 느리다는 단점을 지니며, 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 1차원 합성곱 신경망 모델을 도입하여 예측된 연소압을 기반으로 자발화 시점에서의 잔류 연료량을 바로 예측했다. 정확한 모델링을 위해 데이터 재생성 방법론이 도입되었다. 예측된 자발화 시점에서의 잔류 연료량과 압력, 조성비, 엔진 속도를 통해 노킹 확률을 예측하는 모델을 개발했다. 제안된 일련의 과정을 통해, 점화 시기 이전 취득된 압력값과 여러 물성치를 기반으로 연소압 예측이 가능했다. 연소압 예측 결과는 실험에서 취득된 압력의 추세를 잘 예측하였으며, 사이클 변이에 의한 연소압의 변이 또한 예측이 가능함을 확인했다. 이를 기반으로 1차원 합성곱 신경망 모델로 자발화 시점에서의 잔류 연료량을 예측할 경우, 실험값과 잘 맞는 결과를 산출하는 것을 확인할 수 있었다. 사이클 변이를 고려하여 예측된 연소압 상에서 각각의 자발화 시점에서의 잔류 연료량을 통해 노킹 확률을 예측할 수 있음이 확인되었다. 계산된 노킹 확률을 기반으로 점화 시기를 선제적으로 선정할 수 있으며, 이를 통해 노킹에 대한 능동적인 제어 방법을 제안할 수 있다.As international efforts to reduce greenhouse gas emissions intensify, the transportation sector faces the growing challenge of mitigating its environmental footprint. As a result, regulations for internal combustion engines are becoming increasingly stringent, prompting manufacturers to develop gasoline engines with lower greenhouse gas emissions to comply with these regulations. However, the phenomenon of knock poses a significant obstacle in the development of such engines. Knock occurs when unburned fuel spontaneously combusts due to excessively high pressure and temperature during the late stage of combustion. The pressure waves generated during this spontaneous combustion create uncomfortable vibration and noise for the driver, and persistent knock can shorten the lifespan of the engine. Therefore, controlling knock is crucial for optimal engine performance and longevity. Many manufacturers equip gasoline engines with knock sensor to detect vibration and implement knock control. The current approach, however, is a passive method, relying on retarding spark timing to reduce peak combustion pressure and suppress knock only after its occurrence during operation. Following knock detection, the spark timing is then advanced to reach the desired conditions. This method exhibits two key drawbacks. Firstly, it inherently fails to prevent knock occurrence actively as the control logic reacts after the event has already transpired. Secondly, the repeated retardation and advancement of spark timing negatively impacts both engine output and thermal efficiency. The solution lies in predicting knock occurrence in advance based on readily available physical parameters prior to spark timing, allowing for proactive spark timing adjustments. Numerous researchers have explored methodologies for achieving this pre-emptive knock prediction and control. A prominent approach involves predicting combustion pressure and using it to calculate ignition timing, thereby estimating autoignition timing. Predicting combustion pressure requires acquiring specific physical quantities before the spark timing. In particular, pressure information is crucial for estimating the internal state of the cylinder. While pressure sensors offer the ideal acquisition method, their cost and durability limitations historically hindered their use in commercial engines. However, recent developments have yielded commercially available pressure sensors that address both cost and durability concerns, making them viable for real-engine applications. This research leverages this development to explore combustion pressure and knock prediction based on measured pressure data. Six different gasoline engines with varied injection methods, tumble ratios, and structures were employed as target engines, providing the necessary pressure data and experimental conditions for model development. Before predicting knock, a thorough analysis was conducted to identify the factors influencing its occurrence. This analysis revealed a significant impact of mass burned fraction at the autoignition timing during combustion. However, the study also observed that the specific amount of mass burned fraction did not always guarantee knock occurrence. This inconsistency is attributed to the inherent inability to predict the precise flow field and residual gas fraction for each individual cycle within a given experimental condition. This characteristic arises from cyclic variations in turbulent flow and combustion. Furthermore, since the autoignition timing of the end gas is calculated based on the average physical quantities for a given condition, accurately calculating the residual fuel at the autoignition timing for each cycle remains impossible. To address this challenge and capture the stochastic nature of knock, this study introduced the concept of knock probability, representing the likelihood of knock occurrence under a specific condition. Additionally, deep learning was employed in several modeling approaches throughout the study to uncover the complex numerical relationships between input and output values. Combustion pressure estimation for knock prediction involved four key steps. Firstly, residual gas fraction was predicted by employing a simple deep neural network This provided information on the physical properties of the mixture within the cylinder, crucial for subsequent compression pressure prediction. Secondly, the polytropic index of the compression process was estimated to enable compression pressure prediction based on it. Thirdly, the Wiebe function was used to model the heat release rate corresponding to the given combustion pressure, allowing for its back-calculation. Lastly, for simulating cyclic variation, the burn duration of acquired cycles was standardized, and its standard deviation was acquired and used to predict the expected combustion pressure variability. This research focused on developing a model for predicting knock probability based on predicted combustion pressure. A model for identifying the knock onset of the knock cycles was necessary which enables the modeling of ignition delay. To avoid the laborious task of manually acquiring data on knock onset, a 1D CNN model was introduced. A data augmentation methodology employing a calculation window was implemented to enhance the generalizability of the model. The model was then validated on knock cycles from various engines, solidifying its robustness. This model enabled the modeling of the ignition delay of the knock cycles, and the mass burned fraction at autoignition timing could be calculated through physical analysis. Traditional ignition delay models often suffer from excessive computational load and slow calculation speed. To address this limitation, a 1D CNN model was employed to directly predict the mass burned fraction at the autoignition timing based on the predicted combustion pressure. The developed model demonstrated decent accuracy and robust performance across diverse experimental conditions and engine types. Finally, a model for estimating knock probability was developed using the predicted mass burned fraction, pressure, and piston speed. By employing the proposed series of processes, accurate combustion pressure prediction becomes possible based on pressure values and various properties obtained before ignition. The predicted combustion pressure closely aligns with the experimentally obtained pressure, demonstrating its effectiveness. Additionally, the model successfully simulates variations in combustion pressure arising from cyclic variation. Furthermore, based on the predicted pressure incorporating cyclic variation, knock probability can be estimated. This enables proactive selection of ignition timing based on the calculated knock probability, paving the way for an actively controllable method for mitigating knock.Abstract i Contents v List of Figures ix List of Tables xx Acronym xxiii Chapter 1. Introduction 1 1.1 Background 1 1.1.1 CO2 regulations on internal combustion engines 1 1.1.2 Major issue of spark-ignited engines 3 1.1.3 Deep learning application on engine fields 6 1.2 Literature Review 8 1.2.1 Knock phenomenon 8 1.2.2 Knock control methodology 24 1.3 Research Objectives 32 1.4 Structure of the Thesis 34 Chapter 2. Data Acquisition and Deep Learning 35 2.1 Experimental Setup 35 2.2 Deep Learning Algorithms 39 2.2.1 Deep neural network 39 2.2.2 Convolutional neural network 42 2.3 Deep Learning Setup 44 2.3.1 Data preprocessing for deep learning models 44 2.3.2 Deep learning computational environment 45 Chapter 3. Analysis on Knock Phenomenon 47 3.1 Combustion Analysis 47 3.1.1 Pressure signal filtering 47 3.1.2 Unburned temperature calculation 48 3.1.3 Mass burned fraction 49 3.1.4 Burn duration and burning speed 51 3.2 Knock Analysis 53 3.2.1 Knock intensity 53 3.2.2 Knock onset determination 56 3.2.3 Modeling of ignition delay 58 3.2.4 Mass burned fraction at autoignition timing 63 3.2.5 Cyclic variation analysis 69 Chapter 4. Modeling of Pressure Prediction 72 4.1 Modeling of Dilution Gas Fraction 72 4.2 Compression Phase Prediction 74 4.3 Combustion Phase Modeling 77 4.3.1 Heat loss rate 77 4.3.2 Heat release rate 80 4.3.3 Burning speed and burn duration modeling 85 4.3.4 Specific heat ratio 92 4.4 Modeling of Cyclic Variation 95 Chapter 5. Modeling of Knock Prediction 97 5.1 Data Preprocessing for Deep Learning 98 5.1.1 Knock onset determination 98 5.1.2 Calculation of mass burned fraction 107 5.2 Deep Learning Setup 116 5.2.1 Hyperparameter optimization with random search 116 5.2.2 Dataset configuration for 1D CNN KO model 119 5.2.3 Dataset configuration for 1D CNN MBF model 120 5.3 Knock Probability Prediction 122 Chapter 6. Results of Proposed Models 123 6.1 Results of and Discussions of Pressure Prediction Models 123 6.1.1 Prediction of dilution gas fraction 123 6.1.2 Polytropic index prediction 125 6.1.3 Burning speed and burn duration prediction 130 6.1.4 Heat loss prediction 155 6.1.5 Cyclic variation prediction 163 6.2 Results of 1D CNN Knock Onset Modeling 165 6.2.1 Optimization of hyperparameters 165 6.2.2 Results of data augmentation 168 6.2.3 Dependence of robustness on engine type 175 6.3 Results of 1D CNN Mass Burned Fraction model 178 6.3.1 Optimization of hyperparameters and data format 178 6.3.2 Investigation of model bias due to data outliers 184 6.3.3 Investigation of model bias due to experimental cases 186 6.3.4 Investigation of model bias due to engine type 188 6.4 Results of Knock Probability Prediction 197 Chapter 7. Knock prediction model 199 7.1 Knock Prediction Procedure 199 7.1.1 Pressure prediction process 201 7.1.2 Cyclic variation simulation 211 7.1.3 Knock probability prediction 215 7.2 Method of Knock Preventing Control Logic 219 Chapter 8. Conclusions 224 Bibliography 232 국 문 초 록 251박

일본 지방청년의 진로 선택 시 성별에 따른 지역 간 이동의 차이

이 논문은 대졸 지방청년들 사이에서 진로 선택의 이유 및 출신지역과 관계 맺는 방식이 성별에 따 라 다르다는 점을 설명하고자 한다. 여성이 남성보다 본인이 나고 자란 지역에서 대학에 진학하고 취 업하는 추세가 나타나지만, 기존 연구에서는 이러한 지리적 이동의 패턴이 발생하는 이유를 충분히 설명하지 못했다. 이 연구에서는 규슈 지역에서 고등학교와 대학을 졸업한, 20대 청년 남녀 20명과 2021~2022년에 온라인 인터뷰한 결과를 토대로, 진학, 취직, 유턴의 시점에서 나타나는 남녀 간의 차 이를 분석했다. 지방권의 청년여성은 대학에 진학하거나 첫 직장을 구할 때, 개인의 관심사나 능력만큼이나 가 족관계를 중시하고 부모의 의견에 따라 출신지역에 남으려는 경향을 나타냈다. 또한, 결혼이나 출산 이라는 사적인 일을 계기로 출신지역에 돌아오길 희망했다. 반면, 지방권의 청년남성은 대학이나 회 사의 소재지에 관계없이 개인적인 관심과 능력에 따라 진로를 선택하는 경향을 보였다. 그리고 대도 시에서 경력을 쌓아 자기 사업을 할 수 있을 때 지방에 돌아오거나, 축제와 같은 지역사회의 공적인 장에 이에(家)의 대리인으로 참여하는 등 넓은 의미에서 공적인 영역 — 일터와 지역공동체 — 에 관여 함으로써 출신지역과의 관계를 유지하고자 했다. 이로써, 이 연구는 지방청년 남녀에 대한 상이한 기대나 가치관을 재생산하여 대졸 청년여성을 지방에 긴박(緊縛)하는 문화적인 힘이 작동하며, 그 결과 성별화된(gendered) 로컬 트랙이 형성될 가 능성이 있다는 점을 시사한다.이 연구는 서울대학교 신임교수 연구정착금으로 지원되는 연구비에 의하여 수행되었음. 그리고 이 논문은 2022년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2022S1A-5C2A02093459)

동결-융해 작용에 의한 암석의 물리적 및 미세구조적 성질 변화 분석

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 에너지시스템공학부, 2016. 2. 박형동.동결-융해 작용에 의한 암석의 풍화는 고위도 지역과 고산 지역을 포함한 저온 지역뿐만 아니라 한국을 포함한 중위도 지역에서도 겨울철에 활발하게 일어난다. 이로 인해 지질재해, 구조물 손상, 문화재 훼손 등의 문제가 발생하고 특징적인 지형을 형성하기도 한다. 이와 같은 동결-융해 풍화를 연구하기 위해 많은 실내 실험이 이루어져 왔으나 대부분 물리적 성질의 변화에 초점을 맞추어 진행되어 왔고 미세구조의 변화를 고려한 연구도 대부분 표면 분석에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 이러한 기존 연구의 한계점을 극복하기 위해 동결-융해 실내시험을 수행하며 물리적 성질과 미세구조적 성질을 통합적으로 분석하고 그 상관성을 도출하였다. 이를 위해 남극 세종과학기지, 국내 석회석 산지, 화순 공룡발자국화석 산지의 지질 및 기후 조건을 모사하여 동결-융해 풍화 실내시험을 수행하였다. 동결-융해 반복 횟수에 따른 변화를 통계적으로 분석한 결과 동결-융해의 반복에 따라 일축압축강도 감소, 점하중강도 감소, 탄성계수 감소, 건조무게 감소, 건조밀도 감소, 흡수율 증가, 탄성파속도 감소 등 물리적 성질의 약화가 관찰되었다. 주사전자현미경 영상에서 광물입자의 탈락, 공극의 연결, 균열의 확장 등이 관찰되었고, 표면에서 관찰되는 시료의 약화를 정량적으로 분석하였다. X선 단층촬영 기법을 통해 취득한 3차원 고해상도 영상 분석 결과 공극률 증가, 등가직경의 빈도 및 크기 증가, 국부두께의 빈도 및 증가가 확인되었고, 균열방향성 분석을 통해 균열 성장 및 공극 생성 방향에 기존에 존재하는 층리 또는 세맥이 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 독자적인 실험설계 및 분석기법, 다양한 실내실험을 통해 물리적 성질과 미세구조적 성질을 통합적으로 연구하였다. 특히 고해상도 X선 단층촬영 영상을 이용한 암석시료의 정량적 분석 기법은 암석 풍화뿐만 아니라 비전통 에너지자원, 이산화탄소지중저장 등 다양한 분야에 적용가능하다. 본 연구는 저온지역에서의 구조물 건설 및 유지보수, 자원개발활동과 동토지역에서 간절기에 발생하는 지질재해 방재에 적용될 수 있다. 또한 석조문화재 훼손을 분석하기 위한 자료로 효과적으로 이용될 수 있다.1. 서론 1 1.1. 연구의 배경 1 1.2. 연구의 목적 3 2. 동결-융해 암석 풍화에 대한 이론적 배경 4 2.1. 동결-융해로 인한 암석 풍화 연구의 역사 6 2.2. 새로운 연구 기법의 필요성 16 3. 연구방법 18 3.1. 연구대상지역 18 3.2. 인공 동결-융해 실내실험 38 4. 물리적 성질의 변화 47 4.1. 일축압축강도 47 4.2. 탄성계수 52 4.3. 점하중강도 55 4.4. 건조무게 58 4.5. 건조밀도 60 4.6. 흡수율 63 4.7. 탄성파속도 65 4.8. 물리적 성질 간 관계 70 5. 주사전자현미경을 이용한 미세구조적 변화 분석 73 5.1. 고배율 영상을 이용한 시료표면 관찰 74 5.2. 저배율 영상을 이용한 동일 지점 변화 관찰 78 5.3. 영상처리를 통한 공극률 추정 85 6. X선 단층촬영 기법을 이용한 미세구조적 변화 분석 94 6.1. 데이터 취득 및 전처리 95 6.2. 공극률 99 6.3. 등가직경 106 6.4. 국부두께 116 6.5. 균열방향성 121 7. 결론 127 참고문헌 130 Abstract 138Docto