35 research outputs found
๋ํ ๊ฐ์ ์ ๊ฐ์๊ธฐ ๊ธฐ๋ฐ ํ์์์ ๊ธฐ๊ณ ํ์ต ์์ฉ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์์ฐ๊ณผํ๋ํ ๋ฌผ๋ฆฌยท์ฒ๋ฌธํ๋ถ(๋ฌผ๋ฆฌํ์ ๊ณต), 2021. 2. ๊นํ๋.In this thesis, we study the application of machine learning for searches at the Large Hadron Collider without a sharp resonance peak. First, we use machine learning to find the best observables for the broad resonance earch. A vector resonance from the composite Higgs models in final state is considered as a benchmark. Various approaches are adopted to interpret the abstracted information by the machine, and we conclude that the resonance energy is still important for the broad resonance search, while the angular distributions and the transverse momenta of the decayed products have also great importance. Second, we use machine learning to extract information about the resonance from other than the final state. We show the correlation between the kinematics of jets from initial state radiation and the resonance particle. To demonstrate the experimental feasibility we perform the searching for invisible decay of Higgs by using machine learning. As a result, we show that the bound from gluon-fusion production mechanism can be improved even stronger than the other production mechanisms due to the correlation.์ด ๋
ผ๋ฌธ์ ๋ํ ๊ฐ์
์ ๊ฐ์๊ธฐ์์์ ํ์ ์ค, ์ค๊ฐ ์
์์ ๋ ์นด๋ก์ด ๊ณต๋ช
์ ์ ์ด ์๋ ๊ฒฝ์ฐ์ ๋ํ ๊ธฐ๊ณ ํ์ต์ ์์ฉ์ ๋ค๋ฃฌ๋ค. ์์ฉ์ ํ๊ฐ์ง ์๋ก์จ, ๊ธฐ๊ณ ํ์ต์ ์ด์ฉํ์ฌ ํ์ํ๊ณ ์ ํ๋ ์ค๊ฐ ์
์์ ๊ณต๋ช
์ ํญ์ด ๋์ ๋ ๊ฐ์ฅ ์ ํฉํ ๊ด์ธก๋์ด ๋ฌด์์ธ๊ฐ์ ๋ํ์ฌ ์กฐ์ฌํ๋ค. ๋ณด๋ค ์์ธํ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์ํ์ฌ, ํฉ์ฑ ํ์ค ๋ชจํ์ ์ ๋ฐ์์ ์์ธก ๋๋ ๋ฌด๊ฑฐ์ด ํฉ์ฑ ๋ฒกํฐ ์ค๊ฐ์๊ฐ ์ ์ฟผํฌ์ ์ ์ฟผํฌ์ ๋ฐ์
์๋ก ๊ณต๋ช
๋ถ๊ดดํ๋ ๊ณผ์ ์ ์๊ฐํ๋ค. ๋ค์ํ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ํตํ์ฌ ๊ธฐ๊ณ ํ์ต์ ํตํด ์ถ์ํ๋ ์ ๋ณด๋ฅผ ํด์ํ์ฌ, ๊ฒฐ๊ณผ์ ์ผ๋ก ๊ณต๋ช
ํญ์ด ๋์ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ์ฌ๊ตฌ์ถ ๋ ์ค๊ฐ ์
์์ ์ง๋์ด ์ ์ฉํ๊ณ ๋ถ๊ดดํ ์
์๋ค์ ๊ฐ๋ ๋ถํฌ ๋ฐ
์ง๊ต ์ด๋๋ ๋ํ ํด๋น ํ์์์ ์ค์์ฑ์ ๊ฐ๊ณ ์์์ ํ์ธํ๋ค. ๋ ๋ฒ์งธ ์๋ก์จ, ๊ธฐ๊ณ ํ์ต์ ์ด์ฉํ์ฌ ๊ณต๋ช
์ ์ ๋ฐํ๋ ์ค๊ฐ ์
์์ ๋ถ๊ดด ํ ์ต์ข
์ํ๊ฐ ์๋ ๊ณณ์์ ๋ฐฉ์ถ ๋ ์
์๋ฅผ ํตํด ์ค๊ฐ ์
์์ ๋ํ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ถ์ถํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ฐ๊ตฌํ๋ค. ์ด๋ฅผ ์ดํดํ๊ธฐ ์ํ์ฌ ์ด๊ธฐ ์ํ ๋ณต์ฌ๋ก ๋์จ ์ ํธ์ ์ค๊ฐ ์
์ ์ฌ์ด์ ์ํธ ๊ด๋ จ์ฑ์ด ์์์ ๋ณด์ธ๋ค. ์ ์๋ ๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ค์ ์คํ์ ๋ํ ์์ฉ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ์ค์ฆํ๊ธฐ ์ํ์ฌ, ํ์ค ์
์์ ๊ด์ธก ๋ถ๊ฐ๋ฅ ์
์๋ค๋ก์ ๋ถ๊ดด์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ๊ธฐ๊ณํ์ต์ ์ด์ฉํ์ฌ ์ฌํํ๋ค. ๊ฒฐ๊ณผ์ ์ผ๋ก ๊ธ๋ฃจ์จ ์ตํฉ์ผ๋ก ํ์ค์
์๊ฐ ์์ฑ๋๋ ๊ณผ์ ์์ ์ป์ ์ ์๋ ํ์ค์
์์ ๊ด์ธก ๋ถ๊ฐ๋ฅ ์
์๋ก ๋ถ๊ดดํ๋ ํ๋ฅ ์ ๋ํ ๊ตฌ์ ์กฐ๊ฑด์ด ํฌ๊ฒ ๊ฐ์ ๋๋ฉฐ, ๋ค๋ฅธ ์์ฑ ๊ณผ์ ๋ณด๋ค ๊ฐํ ๊ตฌ์ ์กฐ๊ฑด์ ์ค ์ ์์์ ๋ณด์ธ๋ค.Abstract i
List of Figures v
List of Tables x
1 Introduction 1
2 Reviews on the Standard Model and Neural Network 7
2.1 The Standard Model 7
2.2 Neural Network 25
3 Broad resonance in Final State 30
3.1 Introduction 31
3.2 Benchmark Model 33
3.3 Searching for a Broad Resonance 34
3.3.1 Breit-Wigner Parametrisation 34
3.3.2 Preparation of Training Data 35
3.3.3 Training the DNN 41
3.3.4 Setting Bounds for the Signal 46
3.4 Figuring out What the Machine Had Learned 50
3.4.1 Testing High-level Observables 50
3.4.2 Ranking Input Observables by Importance 55
3.4.3 Planing Away 60
3.5 Conclusion 63
4 Invisible Higgs Decay 64
4.1 Introduction 64
4.2 Estimation on Leading Jet Kinematics 66
4.2.1 Higgs Produced via Gluon-Fusion 68
4.2.2 Massive Gauge Boson Production 72
4.2.3 Multiple Production 73
4.3 Phenomenology of Invisible Decay of Higgs 76
4.4 Data Preparation and Multi-variate Analysis 78
4.5 Analysis Method 83
4.6 Result and Conclusion 85
5 Conclusion 91
Bibliography 95
A Profile Likelihood Ratio Test 116
B Collider Phenomenology 121
B.1 Parton Density Function 121
B.2 Partonic Cross Section 123
B.3 Hadronic Cross Section 125
C Loop Functions 129
D Jet Tagging Algorithm for Simulated Events 133
์ด๋ก 137Docto
[๋ํฅ] ํด์ธ
ใ์ผยทํ์ต ์ฐ๊ณ๋ฅผ ์ํ ํ๋๋ ํ๊ธฐ์ค๋ฑ์ง์
๊ต์ก ํํฉใ
๋ณธ๊ณ ๋ ํ๋๋ ํ๊ธฐ์ค๋ฑ์ง์
๊ต์ก์ ์ผยทํ์ต ์ฐ๊ณ ํํ์ธ ํ์ฅํ์ต๊ณผ ๋์ ํ๋ จ์ ๊ดํ์ฌ ์๋ก ๋ค๋ฅธ ์ดํด๋น์ฌ์๋ค์ธ ํ๋๋ ์ค์๋
ธ๋์กฐํฉ ์ฐ๋งน๊ณผ ๋ฐ๋ฐ ์ง์
๊ณ ๋ฑํ๊ต, ๋ํ๋ ์ง์ญ ์ง์
๊ต์กํ๋ จ ์ปจ์์์์ ์ง์
๊ณ ๋ฑํ๊ต ๊ต์ฌ๋ค, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ํ์๋ค์ ๋์์ผ๋ก ์๊ฒฌ์ ๋ค์ด๋ณด์๋ค. ์๊ฐ ์๋ฃ๋ ๋ณธ์ธ์ ใํ๋๋ ์ง์
๊ต์กํ๋ จ์ ์๊ฒฉ๊ณผ ์ง ๋ณด์ฆ๋ฐฉ์ใ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก ๋ด์ฉ์ ๋ง๋ถ์ด๊ณ ์ฌํธ์งํ ๊ฒ์ด๋ค.
โ
. ํ๋๋ ์ค๋ฑ์ง์
๊ต์กํ๋ จ ๊ฐ์
โก ์ง์
๊ต์กํ๋ จ
โก ํ๊ต๊ธฐ๋ฐ ์ง์
๊ต์ก
โก ๋์ ํ๋ จ ํํ์ ์ง์
๊ต์ก
โ
ก. ์ง์
๊ณ ์ ์ผยทํ์ต ์ฐ๊ณ
โก ์ง์
๊ณ ๊ต๊ณผ๊ณผ์
โก ํ์ฅ ํ์ต(On-the-job learning)
โก ๋์ ํ๋ จ(Apprenticeship)
โก ํ์ฅํ์ต์ ๊ณ์ฝ๊ณผ ํ๊ฐ
โ
ข. ์๋ก ๋ค๋ฅธ ์ดํด ๋น์ฌ์๋ค์ ๊ฒฌํด
โก ํ๋๋ ์ค์๋
ธ๋์กฐํฉ์ฐ๋งน(Suomen Ammattiliittojen Keskusjarjesto, SAK)
โก ํ๊ธฐ์ค๋ฑ์ง์
๊ณ ๋ฑํ๊ต ๊ต์ฌ
โก ์ง์
๊ณ ๋ฑํ๊ต ํ์
โ
ฃ. ์์ฌ์
ใ๋
์ผ์ ๊ณต๋ฌด์ ์ด์ํ ๊ต์ก : ๊ณต๋ฌด์๋ํ(Verwaltungsfachhochschulen)์ ์ค์ฌ์ผ๋กใ
๋
์ผ์ ๊ณต๋ฌด์ ์์ฑ๊ณผ์ ์ ์ด์ํ ๊ณต๋ฌด์์ง์
ํ๊ต๋ฅผ ์กธ์
ํ๊ณ ์ค๊ฐ์ง ๋ฐ ๋จ์์ง ๊ณต๋ฌด์์ด ๋๋ ๊ฒฝ๋ก์ ์ด์ํ์ง์
๋ํ์ธ ๊ณต๋ฌด์๋ํ์ ํตํด ์๊ธ์ง ๊ณต๋ฌด์์ด ๋๋ ๊ฒฝ๋ก, ์ผ๋ฐ์ ๊ท๋ํ์ ์กธ์
ํ๊ณ ๊ณ ๊ธ์ง ํ๋ จ๊ณผ์ (Referendariat)์ ๊ฑฐ์ณ ๊ณ ๊ธ๊ณต๋ฌด์์ด ๋๋ ๊ฒฝ๋ก๊ฐ ์์.
์ด ๊ธ์ ๋
์ผ ๊ณต๋ฌด์๋ํ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ๊ณต๋ฌด์์ ์ด์ํ ๊ต์กํ๋ จ๊ณผ์ ์ ์๊ฐํจ. ๊ณต๋ฌด์๋ํ ๊ต์ก๊ธฐ๊ฐ์ 3๋
๋๋ 4๋
์ผ๋ก ๊ต์ก๊ณผ์ ์ ์ ๋ฐ์ ํ์ฅ, ์ฆ ๊ณต๊ณต๊ธฐ๊ด์ ๊ต์ก๊ณผ ํ๋ จ์ผ๋ก ์ด๋ฃจ์ด์ ธ ์๊ณ , ๋๋จธ์ง ์ ๋ฐ์ ๋ํ์ ์ด๋ก ๊ต์ก์ผ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋์ด ์๋ ๊ฒ์ด ํน์ง์.
๊ณต๋ฌด์๋ํ์ ํ์ ์๋ ์๊ธ์ง ๊ณต๋ฌด์์ ์ธ๋ ฅ์์๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ์ฌ ์ ํด์ง๋ฉฐ, ์ด๋ ๊ณต๋ฌด์์ธ๋ ฅ์ ์์์ ๊ณต๊ธ์ ๊ธ๊ฒฉํ ๋ถ๊ท ํ์ ๋ง๋ ์ญํ ์ ํจ. ๊ทธ๋ฌ๋ ๊ณต๋ฌด์๋ํ์ ์กธ์
์๊ฐ ๊ณต๋ฌด์์ผ๋ก ์์ฉ๋ ์ ์๋์ง ์ฌ๋ถ๋ ๋ํ ๋ฐ ํ๋ จ๊ธฐ๊ด์ ์ฑ์ทจ๋์ ๊ฒฝ๋ ฅ์ ๋ฐ๋ผ ๊ฒฐ์ ๋๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ๊ณต๋ฌด์๋ํ ์กธ์
์์ฒด๊ฐ ์ทจ์
์ ๋ณด์ฅํ๋ ๊ฒ์ ์๋.
์ด ๊ธ์ ์ฃผ์ ์ฐธ๊ณ ์๋ฃ๋ 2004๋
์๋ ํ๋ฆฌ๋๋ฆฌํ ์ด๋ฌ๋ํ ๋ฐ์ฌํ์๋
ผ๋ฌธ โ๊ณ ๋ฑ๊ต์ก์ผ๋ก์ ์ฃผ์ ๋ถ์ ๊ณต๋ฌด์๋ํ๊ต์ก (Die Ausbildung in den Verwaltungsfachhochschulen der Laender als Bildungseinrichtung des tertiaeren Bereichs)โ๊ณผ ์ฐ๋ฐฉํต๊ณ์ฒญ์ ๋ํ๊ต์กํต๊ณ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๊ฐ์ข
์ ๋ถ์ ํต๊ณ์๋ฃ์.
โ
. ๊ณต๋ฌด์๋ํ ๊ฐ๊ด
โก ๋ฐฐ๊ฒฝ
โก ๊ณ ๋ฑ๊ต์ก๊ธฐ๊ด๊ณผ ๊ณต๋ฌด์๋ํ ๋น๊ต
โก ๊ณต๋ฌด์๋ํ์ ํํฉ
โก ๋
์ผ์ ๊ณต๊ณต๋ถ๋ฌธ ์ธ๋ ฅํํฉ๊ณผ ๊ณต๋ฌด์ ์์ฉ
โก ๊ณต๋ฌด์์ ๊ต์กํ๋ จ๊ณผ ๊ฒฝ๋ ฅ์์น(Laufbahnprinzip)
โ
ก. ๋ฐ๋ด-๋ทฐํ
๋ฒ ๋ฅด๊ทธ์ฃผ ๊ณต๋ฌด์๋ํ ๊ต์ก๊ณผ์
โก ์๊ณผ ๊ต์ก๊ณผ์ ์ ๊ต์ก๊ณผ ํ๋ จ
โก ๋ณธ๊ณผ ๊ต์ก๊ณผ์ ์ ๊ต์ก๊ณผ ํ๋ จ
โก ์กธ์
์์ ์๊ฒฉ๊ณผ ๋
ธ๋์์ฅ๊ธฐ
[๋ํฅ] ํด์ธ
ใ๋ฏธ๊ตญ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์นผ๋ฆฌ์ง์ 4๋
์ ํ์ฌํ์ ๊ณผ์ ์ ๊ณต ํํฉ๊ณผ ์์ใ
1990๋
๋ ์ด ๋ฏธ๊ตญ์์๋ ๊ต์ก, ๊ณผํ๊ธฐ์ , ๋ณด๊ฑด ๋ฑ์ ์ฐ์
๋ถ์ผ๊ฐ ํ๋๋จ์ ๋ฐ๋ผ ํด๋น ๋ถ์ผ์ ํ์ฌํ์ ์์ง์์ ๋ํ ์์๊ฐ ํฌ๊ฒ ์ฆ๊ฐํ์๊ณ , ์ด์ ๋ํด ๋ฌผ๋ฆฌ์ ยท์๊ฐ์ ์ ํ์ ๋ฐ๋ ๋น์ ํต์ ์ฑ์ธ ํ์ต์์ ํ์ฌํ์์ ๋ํ ์๊ตฌ๋ ํ๋๋์์. ์ด๋ฌํ ์๊ตฌ๋ฅผ ์ถฉ์กฑ์ํค๊ธฐ ์ํด ๋ฏธ๊ตญ์ ๋ํ์ ์ธ ๊ณ ๋ฑ์ง์
๊ต์ก ๊ธฐ๊ด์ธ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์นผ๋ฆฌ์ง(Community College)์์๋ 1990๋
๋ ์ด๋ถํฐ ๊ธฐ์กด์ ์ ๊ณตํ๋ 2๋
์ ์คํ์ฌํ์ ์ธ์ 4๋
์ ํ์ฌํ์ ๊ณผ์ ๋ ์ ๊ณตํ๊ธฐ ์์ํ์์. ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์นผ๋ฆฌ์ง ํ์ฌํ์๋ ๊ทธ ์์ ์ ๊ณต์ ์ข
๋ฅ๊ฐ ๊พธ์คํ ์ฆ๊ฐํ์ฌ 2010๋
์๋ 18๊ฐ์ฃผ 54๊ฐ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์นผ๋ฆฌ์ง์์ 465๊ฐ์ ํ์ฌํ์ ๊ณผ์ ์ ์ ๊ณตํ๊ณ ์๋ ๊ฒ์ผ๋ก ์กฐ์ฌ๋จ. ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์นผ๋ฆฌ์ง ํ์ฌํ์๋ ์๋นํ ํ์์ฑ์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ์์๋ ์ ๋์ด๋ ๊ธฐ์กด 4๋
์ ๋ํ๊ณผ์ ์ญํ ์ถฉ๋๊ณผ ๊ฐ์ ์ฐ๋ ค์ ๋ชฉ์๋ฆฌ๋ ์ ๊ธฐ๋์ด์ด. ๊ทธ๋ฌ๋ ์ง๋ 20์ฌ๋
๊ฐ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์นผ๋ฆฌ์ง ํ์ฌํ์์ ์์ ์ข
๋ฅ๋ ๊พธ์คํ ์ฆ๊ฐํ์์ผ๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ํตํด ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์นผ๋ฆฌ์ง๋ ์๋ก์ด ๊ต์ก๊ธฐ๊ด์ผ๋ก์์ ์ ์ฒด์ฑ์ ํ๋ฆฝํด ๋๊ฐ๋ ๊ณผ์ ์ ์์. ํ์ฌ ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ ์ ๋ฌธ๋ํ ์ญ์ ๋ค๊ฐ์ฌ ๋ฏธ๋ ์ฌํ์์์ ํ๊ณ ํ ์ ์ฒด์ฑ ํ๋ฆฝ์ ์ํด ์์
์ฐํ ๋ฐ ํ์๊ณผ์ ๋ค์ํ๋ฅผ ํตํ ํ์์ง์
๊ณ ๋ฑ๊ต์ก๊ธฐ๊ด์ผ๋ก์ ๋ณํ๋ฅผ ๊พํ๊ณ ์์. ๋ณธ๊ณ ๋ 2010๋
ํ๊ตญ์ ๋ฌธ๋ํ๊ต์กํ์ํ ์ฃผ๊ด์ผ๋ก ์ํ๋ ใ์ ์งํด์ธ๊ณ ๋ฑ๊ต์ก๊ธฐ๊ด์กฐ์ฌ์ฐ๊ตฌใ๋ฅผ ์ฐธ๊ณ ํ์ฌ ๋ฏธ๊ตญ์ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์นผ๋ฆฌ์ง ํ์ฌํ์ ์ ๊ณต ์ฌ๋ก๊ฐ ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ ์ ๋ฌธ๋ํ์ ์ด๋ ํ ์์ฌ์ ์ ์ฃผ๊ณ ์๋์ง ๋ถ์ํจ.
ใ๋
์ผ์ ์ฐํ์ฐ๊ณํ ๊ณ ๋ฑ๊ต์กใ
์ด ๊ธ์ ์ฐ์
ํ์ฅ๊ณผ์ ์ฐ๊ณ์ฑ์ ์ค์ํ๋ ๋
์ผ์ ๊ณ ๋ฑ๊ต์ก์ ๋
์ผ์ฐ์
๋ํ(Fachhochschule)๊ณผ ์ง์
์์นด๋ฐ๋ฏธ(Berufsakademie)์ ๋๋ฅผ ํตํด ์๊ฐํจ. ์ฐ์
๋ํ์ด ๋ํ์
ํ์ํ(Abitur)์ ์น๋ฅด์ง ์์ ๋
ธ๋์์๊ฒ๋ ์ง์
ํ๋ จ ์๊ฒฉ๊ณผ ์ฐ์
ํ์ฅ ๊ฒฝํ์ ๊ธฐ์ค์ผ๋ก ๋ํ๊ต์ก์ ๊ธธ์ ์ด์ด์ฃผ๊ณ ์๋ค๋ฉด ์ง์
์์นด๋ฐ๋ฏธ๋ ๋ํ์
ํ์๊ฒฉ์ํ์ ํฉ๊ฒฉํ ํ์๋ค์๊ฒ ์ฐ์
ํ์ฅ ์ฐ๊ณํ ๊ณ ๊ธ๊ณ ๋ฑ๊ต์ก์ ์ ๊ณตํ์ฌ ์ด๋ก ๊ณผ ์ค์ ์ ์๋์งํจ๊ณผ๋ฅผ ๊ฐํํ๋ ๊ต์ก ๋ชจ๋ธ์.
์ด ๊ธ์ ์ฃผ์ ์ฐธ๊ณ ์๋ฃ๋ 2002๋
์ฐ๋ฐฉ์ ๋ถ ๊ต์ก๋ฌธํ๋ถ์์ ๋ฐ๊ฐ๋ ์๋ฃ์ง โFachhochschulen in Germany(๋
์ผ ์ฐ์
๋ํ)โ๊ณผ Asia-Pacific Journal of Cooperative Education์ ์๋ก๋ ๋ผ์ธํ๋ฅด๋(Reinhard)์ 2006๋
๋
ผ๋ฌธ โThe German Berufsakademie Work-Integrated Learning Program: A Potential Higher Education Model for West and East(๋
ธ๋์ฐ๊ณํ ๊ต์ก ์ ๋์ธ ๋
์ผ ์ง์
์์นด๋ฐ๋ฏธ: ๋์๊ณผ ์์์์ ์ ์ฌ๋ ฅ์ ๋ฐํํ๋ ๊ณ ๋ฑ๊ต์ก ๋ชจ๋ธ)โ์. ๊ทธ ์ธ ๋
์ผ ํต๊ณ์ฒญ์ ๊ต์กํต๊ณ, ์ฐ๋ฐฉ์ ๋ถ ๊ต์ก์ฐ๊ตฌ๋ถ ์น์ฌ์ดํธ์์ ์ ๊ณตํ๋ ๋
์ผ ๊ณ ๋ฑ๊ต์ก์ ๋ํ ์๋ฃ๊ฐ ์ด ๊ธ์ ์ฐธ๊ณ ์๋ฃ์.
ใํ๋๋ ์ ๋ฌธ๋ํ(Ammattikorkeakoulu) ํํฉ
๊ณ ๋ฑ๊ต์ก์ ๋์คํ๋ก ์ธํด ์ง์
๊ต์กํ๋ จ์ ๊ฐ ๋๋ผ์ ์ญ์ฌ์ ๋ฌธํ, ์ฌํ๊ฒฝ์ , ์ธ๊ตฌ, ์ง๋ฆฌ์ ์น์ ์ธ ์์ธ์ ๋ฐ๋ผ โFachhochschulenโ, โAmmattikorkeakouluโ, โUniversity Collegeโ๋ผ๋ ๊ฐ๊ธฐ ๋ค๋ฅธ ์ด๋ฆํ์ ๊ณ ๋ฑ๊ต์ก์์ค๊น์ง ์ํฅ๋์๋ค. ์ด๋ ๋๊ฐ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ด๋ป๊ฒ ํ์๊ต์ก ์ ์์์ ๊ณ ๋ฑ์ง์
๊ต์ก์ ๊ฒฝ๊ณ๋ฅผ ๋๋๊ณ ์ ๋นํํ๋ฉฐ ํ์ ๋ค์ ์ง๋์ง์ ๋ํ ๋ฌธ์ ์ โํ๋ฌธ์ ํ๋ฅ(academic drift)โ๋ฅผ ๊ฒช๋ ์ง์
๊ณ ๋ฑ๊ต์ก์ ๊ต์์ ํ์ต์ ์ง์ ์ด๋ป๊ฒ ํฅ์์ํค๋์ง์ ๊ดํ ์ค์ํ ๋
ผ์๊ฐ ๋๋ค.
ํ๋๋ ์ ๋ถ๋ โ์ง์
๊ณ ๋ฑ๊ต์ก์ ํจ์จ์ฑ๊ณผ ๊ณ ์ฉ๋ฅ , ์ง, ๊ตญ์ ๊ฒฝ์๋ ฅโ์ ๊ฐํํ๊ธฐ ์ํด 2011~2014๋
์ ๊ฑธ์ณ ์ง๋ฐฐ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ค์์ง๊ถํํ๊ณ , ๋ชจ๋ ์ ๋ฌธ๋ํ์ ์ ํ๋ฒ์ธํํ๋ ๊ตฌ์กฐ๊ฐํ์ ๋จํํ๊ณ ์๋ค. ์ ๋ฌธ๋ํ์ ์ฑ๊ณผ์ค์ฌ ํฌ๋ฎฌ๋ฌ ์ฌ์ ์ ๋ฏธ๋ ์ง์
๊ณ ๋ฑ๊ต์ก์ ์ฑ
๋ฌด์ฑ๊ณผ ์๋ก๊ฐ ์ง๋ฉดํ ๋๋ ๋ง์ ์๋ก ๋ค๋ฅธ ํด๊ฒฐ์ฑ
์ ์ ์ํด ์ค ์ ์๋ค
Fabrication and Characteristics of Self-Aligned Dual-Gate Single-Electron Transistors
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ) --์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ ๊ธฐ. ์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถ, 2009.2.Maste
็ต็นๆงๆๅก้ ไฟก่ณด ๅฝขๆ์ ๅฝฑ้ฟ่ฆๅ ๋ฐ ็ตๆ์ ้ํ ็ก็ฉถ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธๅคงๅญธๆ ก ๅคงๅญธ้ข :็ถ็ๅญธ็ง ็ถ็ๅญธๅฐๆป,1997.Maste
Immunohistochemical studies on the neuropeptides and cellular oncogene products in response to light stimuli in the suprachiasmatic nucleus of rat
ํ์๋
ผ๋ฌธ(๋ฐ์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ํ๊ณผ ํด๋ถํ์ ๊ณต,1996.Docto
์ถ๋ ์ ์๊น๋๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๊ฑด์ถํ๊ณผ, 2012. 2. ์ ๋ดํฌ.์ต๊ทผ ํ์ฅ์ ๋ํ ๊ด์ฌ๊ณผ ์์๊ฐ ์ฆ๊ฐํ๊ณ ์์ผ๋ ์ฌ์ ํ ๋น์ผ ๊ฑด์ถ๋น๋ก ์ธํ์ฌ ํ์ฑํ๊ฐ ์ ํด ๋๊ณ ์๋ค. ์ด์ 3์ฐจ์ ๊ฐ์ฒด์งํฅ ๋ชจ๋ธ๋ง์ธ BIM๊ธฐ์ ์ ๋์
ํ์ฌ ํ์ฅ ์์ฐ์ ํฉ๋ฆฌํ๊ฐ ํ์ํ ์์ ์ผ๋ก ํ์ฅ ๋ชธ์ฒด ๊ตฌ์กฐ, ์
๋ฉด์ ๊ด๋ จ๋ ํ๋ผ๋ฉํธ๋ฆญ ๋ชจ๋ธ๋ง ์ฐ๊ตฌ๋ ์งํ๋๊ณ ์์ผ๋ ์์ง ์ง๋ถ์ ๋ํ ํ๋ผ๋ฉํธ๋ฆญ ๋ชจ๋ธ๋ง ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ ๋ถ์กฑํ ์ค์ ์ด๋ค. ์ด๋ ํ์ฅ์ ์ง๋ถ์ด 3์ฐจ์์ ๊ณก์ ์ ํํ๋ก ๋น์ ํ ๋ถ์ฌ๋ค๋ก ์ด๋ฃจ์ด์ ธ 2์ฐจ์์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ๊ทผ์ด ์ด๋ ต๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด๋ค. ์ด๋ฌํ ํ์ฅ์ ์ง๋ถ ์ค ๊ฐ์ฅ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ๋ผ๋๋ฅผ ๊ตฌ์ฑํ๋ ์ถ๋
์ ์๊น๋๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก ์ง๋ถ์ ๋ํ ํ๋ผ๋ฉํธ๋ฆญ ๋ชจ๋ธ๋ง ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ์ ์ํ๊ณ ์ ํ๋ค.
ํ์ฅ์ ์ง๋ถ์ ํฌ๊ฒ ๋๋ฆฌ ์์ ์ฌ๋ผ๊ฐ๋ ์ถ๋
์ ์๊น๋๋ก ์ด๋ฃจ์ด์ ธ ์์ผ๋ฉฐ ์ฌ์ฉ์์น์ ํํ์ ๋ฐ๋ผ ์ถ๋
์ ํ์ฒจ์ถ๋
, ์ ์์ฐ, ์ฅ์ฐ, ๋จ์ฐ์ผ๋ก ๊ตฌ๋ถํ ์ ์๋ค. ์ด๋ค ๋ถ์ฌ๋ ๋๋ฆฌ ๊ฐ ์ํ๊ฐ๊ฒฉ๊ณผ ์์ง๊ฐ๊ฒฉ, ์ฒ๋ง๋ด๋ฐ๊ธฐ, ์๊ณก, ์ํ๋ฆฌ๊ณก ๋ฑ์ ์ํฅ์ ๋ฐ์ผ๋ฉฐ ๊ทธ ์๊ด๊ด๊ณ๊ฐ ๋ฐ์ ํ๋ค. ์ด๋ฌํ ํ์ฅ์ ์ง๋ถ์ ์ฅ์ฐ์ด ์์นํ๋ ์ฒ๋ง๋ถ์ ๋จ์ฐ์ด ์์นํ๋ ๋จ์ฐ๋ถ๋ก ๊ตฌ๋ถํ๊ณ , ์ฒ๋ง๋ถ๋ ์
๋ฉด๋ณ๋ก ์ฌ์ฉ๋ ๋ถ์ฌ๋ค์ ์กฐํฉ๊ณผ ํํ๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก 9๊ฐ์ง ์กฐํฉ๋จ์๋ก, ๋จ์ฐ ๋ถ๋ถ์ ํํ๋ณ๋ก 6๊ฐ์ง ์กฐํฉ๋จ์๋ก ๊ตฌ์ฑํ๋ค. ์ด๋ฅผ ๋ค์ ์ ํต ํ์ฅ ์ฌ๋ก๋ฅผ ํตํด ๊ฒ์ฆํ์ฌ 29๊ฐ์ง ๋จ์๋ก ํ์ฅํ๋ค.
์ ํ์ฐ๊ตฌ์ ์ค์ธก์กฐ์ฌ๋ณด๊ณ ์๋ฅผ ํตํด ๊ฐ ์์๋ค ๊ฐ์ ์ต์ ํ๋ ํจ์์๊ณผ ๋ก์ง์ ์ถ์ถํ์ฌ ๋ถ์ฌ ํ๋ผ๋ฉํธ๋ฆญ ๋ชจ๋ธ๋ก ๊ตฌ์ถํ๊ณ ์ด๋ค์ ๋ค์ ์กฐํฉํ์ฌ 9๊ฐ์ง ์ฒ๋ง๋ถ ์กฐํฉ๋จ์์ 6๊ฐ์ง ๋จ์ฐ๋ถ ์กฐํฉ๋จ์๋ฅผ ์์ฑํ๋ค.
์ด ์กฐํฉ๋จ์๋ฅผ ์ ํต ํ์ฅ ์ฌ๋ก์ ์ ์ฉํ์ฌ ์กฐํฉ๋จ์ ๋ชจ๋ธ๋ง ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ์ ์ฉ์ฑ๊ณผ ํจ์จ์ฑ์ ๊ฒ์ฆํ๋ค. ์ด๋ฌํ ์กฐํฉ๋จ์ ํ๋ผ๋ฉํธ๋ฆญ ๋ชจ๋ธ๋ง ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ๊ธฐ์กด์ ์ค๊ณ๋ฐฉ์๋ณด๋ค ์ฝ๊ณ ์ ๋ฐํ๊ณ ๋น ๋ฅธ ์ค๊ณ๋ฅผ ๊ฐ๋ฅํ๊ฒ ํ์ฌ ์ค๊ณ์ ์๊ณต์ ๊ฒฉ์ฐจ๋ฅผ ์ค์ด๊ณ ์ผ๋ฐ ๊ฑด์ถ ์ค๊ณ์ฌ๋ฌด์์ ํ์ฅ ์์ฅ ์ง์ถ์ ๋์์ ์ค ๊ฒ์ผ๋ก ๊ธฐ๋ํ๋ค.This study is assembly unit parametric modeling methodology of eaves and rafter which are composing 3-dimensional curve of Hanok roof
Hanok roof is basically composed of angle rafter, Seonjayeon, common rafter, short rafter and corner angle rafter. Hanok roof is classified eaves part and short rafter part which covers the roof with 5-purlins structure. Eaves part and short rafter part are constructed first of all in the roof and very important because they are basis of roof framework. They are affected by body elements (horizontal gap of purlins, vertical gap of purlins) and roof elements (overhang distance of eaves, Anggok, Anheorigok) For efficient application of parametric modeling, elements modeling is not used but assembly unit modeling is used. So eaves part is defined 9 assembly units and short rafter part is defined 6 assembly units. Totally 29 detail assembly units are deduced by case analysis of traditional Hanok.
Optimized parametric functional formula and logic of relation of elements in eaves and short rafter part are deduced by prior studies and reports. Those formula and logic build elements parametric models. Those elements parametric models are used making of 9 eaves assembly units and 6 short rafter assembly units. They embody 29 assembly units and are verified by modeling some cases of Hanok roof.
This assembly unit modeling methodology is faster, more efficient, precise and easier than common 2-dimensional design methods and can narrow the gap between design and construction. Because people who have basic knowledge of Hanok can design Hanok, common architecture firm can enter the market of Hanok.
Because this study deals with only core elements of Hanok roof, wide studies that deal with parametric modeling of completed whole Hanok with decorative and other elements and connection of construction and automated production system are needed.Maste