표면 전위를 이용한 저전압 회로용 n-MOSFET의 I-V 모델링

최창현 仁荷大學校 1997 국내석사

절연구분장치의 절연재 내마모성 개선에 관한 연구

최창현 우송대학교 철도대학원 2012 국내석사

1973년 AC 25㎸용 전기철도가 설치되어 운용된 이래, 전차선로에 사용되는 이상용 절연구분장치 ----- 중략

연속적인 극한 호우 및 태풍을 가정한 거대홍수 모의

최창현 인하대학교 대학원 2016 국내석사

기후변화의 영향으로 자연재해는 점점 더 강력해지고, 이로 말미암아 전 세계는 생명과 재산피해가 증가하고 있는 추세이다. 특히, 한 지역에 연속적인 태풍이 발생하거나 태풍에 이은 집중호우가 쏟아져 일련의 극한 호우 사상들이 일정한 시간 안에 계속적으로 발생하여 매우 심각한 홍수 피해를 주는 사례들이 보고되고 있다. 본 연구에서는 연속적인 호우 사상으로 인한 심각한 홍수를 거대홍수로 정의하여 거대홍수가 미치는 수문학적 영향을 분석하고자 하였다. 그리고 극한 사상이 연속적으로 일정 시간 간격으로 발생 될 수 있음을 가정하여 가상의 거대홍수를 구성하였다. 거대홍수를 모의하기 위해 최소 무강우 시간(Inter Event Time Definition, IETD)이라는 개념을 사용하여 연속적인 강우의 시간 간격을 결정 하였다. 따라서 IETD에 의해 산정된 시간 간격 안에서 극한 호우 사상을 연속적으로 발생시켜서 거대홍수를 모의 하였다. 한국의 평창강을 시범 유역으로 선정하였고, 3가지의 거대홍수 발생 시나리오를 구성하였다 : (1) 기록적인 극한 사상의 연속적인 발생 (2) 기왕자료를 기반으로 한 빈도해석에 의한 설계 사상의 연속적인 발생 (3) 기후변화 시나리오를 기반으로 한 빈도해석에 의한 설계 사상의 연속적인 발생. 결과적으로 연속 호우 사상으로 인한 거대홍수는 단일 호우 사상으로 인한 일반 홍수에 비해 6∼21%의 첨두홍수량이 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 단일 호우 사상으로 인한 홍수 피해 보다 거대홍수가 가져오는 홍수 피해는 발생지역에 두 번의 홍수 피해를 가져오므로 더욱 심각한 피해를 가져오게 된다. 본 연구에서는 거대홍수가 발생할 수 있는 가상의 강우 사상을 사용하였는데, 이것은 본 연구에서 정의한 거대홍수 같은 예상치 못한 홍수 재해를 모의함으로써 비상시에 대비할 수 있는 계획을 수립하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

學校長의 變革 指向的 리더십과 敎師의 獻身度와의 關係 硏究

최창현 한양대학교 교육대학원 1998 국내석사

모든 組織의 指導者는 지닌 特性에 따라 리더십을 發揮하는 水準이 다르며 그에 따라 構成員들의 獻身度에 많은 影響力을 끼치고 있다. 學校도 하나의 組織이기에 單位 學校 行政家인 學校長의 資質과 能力에 따라 敎師들의 獻身度에 影響을 미쳐 그 學校의 敎育力의 크기를 決定하는데 至大한 影響을 준다. 그렇기에 學校長은 學校 組織의 構成員인 敎師들이 自身의 職務에 忠實하고 學校에 魅力을 느끼게 하여 積極的인 姿勢로 敎育에 臨할 수 있도록 變革指向的 리더십을 發揮하는 데 關心을 갖는 것이 重要하다. 本 硏究는 學校 組織에서 敎師가 知覺하는 學校長의 變革指向的 리더십 水準을 알아보고, 敎師 自身이 知覺하고 있는 獻身度 水準을 把握한 後 學校長의 變革指向的 리더십과 敎師의 獻身度와의 關係를 밝히는데 그 目的이 있다. 이러한 目的을 가지고 本 硏究에서는 文獻 硏究와 調査 硏究를 竝行하여 實施하였다. 文獻 硏究로는 變革指向的 리더십과 獻身度와 先行 硏究物을 考察하였다. 調査 硏究로는 두 種類의 設問紙를 使用하였는데 하나는 漢陽大學校의 盧宗熙가 開發한 學校長의 變革指向的 리더십 設問紙(Principal's Transformational Leadership Questionnaire ; PTLQ)를 그대로 사용했고, 다른 하나는 캘리포니아 大學의 Porter 等이 共同 硏究하여 開發한 組織 獻身度 質問紙(Organizational Commitment Questionnaire ; OCQ)를 一部 修整·補完하여 利用하였다. 學校長의 變革 指向的 리더십 設問紙는 下位 要因을 變化先導, 人間尊重, 率先垂範의 3個 領域으로 하여 總 15個 問項으로 構成하였다. 또 敎師의 獻身度 設問紙는 總 15個 問項으로 되어 있으며 下位 變人을 忠誠心, 自發性, 價値受容의 3個 領域으로 構成하였다. 이 設問紙를 首都圈에 所在한 30個 初·中等學校에 勤務하고 있는 敎師 330名에게 配布하였는데 308枚가 回收되었다. 回收된 것 中 10枚를 除外하고 90.3%인 298枚를 結果 處理에 利用하였다. 設問紙는 社會科學 統計 패키지인 SPSS/PC+(Statistical Package for the Social Science)를 利用하여 處理하였으며 分析에 利用된 技法은 頻度 分析(Frequency Analysis), 一元分散 分析(one-way ANOVA), 回歸 分析(Regression) 等이다. 有意 水準은 .05^*, .01^**, .001^***로 하여 變因間의 有意度를 살펴보았다. 以上의 調査·硏究에 依한 分析 結果를 基礎로 다음과 같은 結論을 얻었다. 첫째, 敎師들이 知覺하는 學校長의 變革指向的 리더십은 敎職 經歷이 日淺한 敎師보다는 敎職 經歷이 많은 敎師가, 年齡이 높을수록, 中等學校보다는 初等學校에서, 大都市보다는 小單位 地域의 敎師가 더 높게 學校長이 變革指向的 리더십을 發揮하는 것으로 知覺하는 것으로 나타났다. 둘째, 敎師 自身이 知覺하는 獻身度는 男敎師가 女敎師보다 높게, 敎師의 敎職 經歷이 길수록, 年齡이 적은 敎師보다는 年齡이 많은 敎師가, 大都市보다는 小單位 地域에서 높게 나타났다. 셋째, 學校長의 變革指向的 리더십이 높게 나타나는 學校일수록 敎師의 獻身度가 높았으며, 學校長의 變革指向的 리더십 下位 要因 中 人間尊重, 變化先導가 敎師의 獻身度에 더 많은 影響을 미치는 것으로 나타났다. 그러므로 本 硏究에서 알아보고자 했던 學校長의 變革指向的 리더십과 敎師의 獻身度와는 密接한 關係가 있어서 至大한 影響을 끼치는 것으로 確認되었다. Leaders of organization play different levels of leadership depending an their traits, affecting their followers' commitment much. Since the school is an organization, its masters' quality and traits affect teachers commitment much determining the educational capacity of the school greatly. Therefore, school masters are requested to demonstrate a transformational leadership in such a way that members of the school organization or teachers can be more faithful to their mission being attracted to teaching and teach students more positively. With such a basic conception in mind, this study was aimed at reviewing the level of school masters' transformational leadership perceived by teachers in the school organization, and thereby, identifying teachers' perceived commitment to determine the relationship between school masters' transformational leadership and teachers' commitment. To this end, a literature review and a survey were conducted. Namely, preceding studies on school masters' transformational leadership and teachers' commitment were reviewed, and thereupon, teachers were surveyed with two kinds of questionnaire; One was the PTLQ (Principals' Transformational Leadership Questionnaire) developed by professor Rho Jong-hui of Hanyang University, and another was a revised form of OCQ (Organizational Commitment Questionnaire) jointly developed by L. W. Porter of California University and others. PTLQ was restructured to have three areas of promotion of changes, respect of humanity and model behavior and thereby have a total 15 question items, while OCQ was revised to have 1.5 question items which were grouped into three areas of loyalty, autonomy and accommodation of value. The questionnaires were distributed to 330 teachers working for 30 elementary and middle schools in the capital area, and 308 teachers answered the survey. 298 answers (90.3%) after excluding 10 ones were used for the analysis. The collected data were processed using the social science statistical package SPSS/PC^+ for frequency analysis, one-way ANOVA, regression analysis, etc., as well as determination of the significance levels (.05%, .01 % and.001 %). Based on the above analysis, the following conclusions were drawn; First, school masters' transformational leadership were perceived more by those teachers with longer career, elementary school teachers and those working far smaller schools in towns than their counterpart teachers. Second, the commitment was more perceived by male teachers, those teachers with longer career and those working for smaller schools in towns than their counterpart teachers. Third, school masters' transformational leadership perceived by teachers was positively correlated with teachers' perceived commitment, while the sub-factors of the leadership such as respect of humanity and promotion of change affected teachers' comxnitrnent more. In all, it was confirmed through this study that school masters transformational leadership and teachers' commitment are positively correlated with each other, while the latter being affected greatly by the former.

2.25Cr-1Mo강에서 Mo 함량에 따른 고온환경에서의 용접부 미세조직 및 물성변화

최창현 동아대학교 대학원 2011 국내석사

2.25Cr-1Mo강에서 Mo변화에 따른 용접부의 미세조직 및 물성변화를 알아보기 위하여 합금성분을 달리한 3종류의 용접 와이어를 설계하였다. 이 용접 재료를 사용하여 Flux Cored Arc Welding(FCAW)공정으로 용접한 후 As welding 상태에서의 물성을 평가하였다. 또한 고온에서의 용접부 물성을 알아보기 위하여 각각의 시편을 400℃, 500℃, 600℃, 700℃에서 24시간 동안 열처리 하였다. 용접부의 미세조직은 미세한 베이나이트, 침상 페라이트 및 약간의 잔류 오스테나이트로 구성되었다. Mo 함량이 높아질수록 베이나이트 분율도 증가하면서 경도 및 강도가 증가한 반면 충격흡수 에너지 값은 낮게 나타났다. 용접부 냉각속도가 대체로 빠른 FCAW 프로세스 사용으로 인해 열영향부(Heat affected zone) 의 경도가 크게 증가 하였고, 높은 항복강도 및 인장강도를 가지며 연신율이 매우 낮음을 관찰하였다. 충격시험 시 경화조직의 형성으로 3시편 모두 충격흡수에너지가 낮게 나타났으며, Mo 함량에 따른 충격흡수에너지는 그 차이는 큰 차이가 없음을 확인하였다. 열처리 후의 미세조직은 400℃, 500℃에서는 잔류 오스테나이트가 분해되고 템퍼드 베이나이트 조직이 나왔으나 600℃에서는 베이나이트 조직이 변태되었다. 700℃로 갈수록 베이나이트 함량이 감소하고 페라이트로 미세조직이 변태 하였으며 탄화물의 석출 및 성장이 관찰되었다. 이로 인하여 경도값이 400℃, 500℃에서 증가하였고 600℃에서는 소폭 감소하였다. 또한 700℃의 경우 페라이트 조직의 형성으로 경도가 크게 감소하였다.

疲勞 시험 데이터 散布를 고려한 信賴性 最適設計에 관한 연구

최창현 한국항공대학교 2008 국내석사

Fatigue reliability problems are nowadays actively considered in the design of mechanical components. Recently, Dimension Reduction Method using Kriging approximation (K-DR) was proposed to efficiently calculate statistical moments of the response function. In the fatigue reliability problems, statistical information for the S-N parameters are necessary. The information, however, are not always available due to the limited experimental data. In this case, a family of curves with confidence bound, called P-S-N curve, is constructed from regression analysis. Using the K-DR method, once a set of responses are available at the sample points, all the reliability analyses for each P-S-N curve can be efficiently studied without additional response evaluations. Reliability-based design optimization (RBDO) is conducted based on the stochastic response surface, which enables conventional deterministic optimization for the response function constructed at a specified reliability. The method is applied to a knuckle design problem. Resulting information is of great practical value and will be very helpful for making trade-off decision during the fatigue design. 기하공차, 하중의 오차, 물성치의 편차 때문에 피로 설계단계에서 불확실성은 언제나 존재한다. 그러므로 신뢰성 해석이 필요하다. 본 논문에서는 입력 변수의 불확실성으로 인해 발생하는 기계 부품의 확률론적 피로 수명의 거동을 모사하기 위해 반응함수를 크리깅보간(Kriging interpolation)을 통해 표현하고, 차원감소법(DRM: Dimension Reduction Method)으로 통계적 모멘트를 평가하였다(K-DR). K-DR로부터 얻은 그 통계적 모멘트(statistical moments)를 피어슨 시스템(Pearson system)을 통하여 PDF를 얻어 파괴확률을 계산할 수 있다. 적은 해석 횟수로 PDF 형상이 얻어지기 때문에 기존의 MPP방법과 비교하여 매우 효과적이다. 하지만 피로 시험은 몇 주 이상이 소요되기 때문에 많은 양의 실험데이터를 확보하기가 힘든 실정이다. 따라서 회귀분석을 통하여 모집단의 평균과 표준편차를 계산하여 S-N커브를 나타낸다. 그러나 편차를 가지는 S-N커브를 그대로 사용하는 것은 위험한 방법이다. 따라서 각 안전확률에 해당하는 확정적인 S-N커브로부터 신뢰성 해석을 하였다. 이 커브를 P-S-N(probability based stress life)이라고 한다. 신뢰성 해석으로부터 얻은 파괴확률은 양적으로 비교가 가능하며 신뢰도와 비용효과를 비교판단 할 수 있는 근거가 된다. 하지만 다른 안전확률에 대한 반응 값을 구하기 위해서는 각 안전확률에 대한 P-S-N으로부터 새로운 반응 값을 반복적으로 구해야 한다. 그러나 각 설계변수에 대한 반응이 독립적이라는 가정으로부터 모든 입력변수의 불확실성이 포함된 반응을 얻으면 추가적인 계산 없이 다른 안전확률에 해당하는 반응 값을 쉽게 얻을 수 있다. 이런 방법을 예제함수와 실제문제인 너클에 적용하여 증명하였다.

상대높임법의 대우 등분 체계 연구

최창현 계명대학교 2003 국내석사

군 지식관리 시스템 적용을 위한 소셜 네트워크 기반의 영향력 지수 알고리즘 설계

최창현 국방대학교 2010 국내석사

군사학부생들의 생활체육에 따른 여가만족 및 생활만족에 관한연구

최창현 조선대학교 2008 국내석사

A study on the leisure satisfaction and life satisfaction in participation of students of DOMS(division of military science) Division Of Military Science was established in June 2004. It specializes in military science which opened basing on the agreement with the Headquarter of the Army. This college nurtures professional soldiers and military professionals who can make a contribution to national defense and development and will take charge of national defense and lead a unified Korea. The Army systematizes Military Science by opening D.O.M.S. in a university and signed 「Agreement on the cooperation of developing Military Science」with Wongwang university, Chosun university, Daejun university and Kyoungnam university to acquire competent and well-qualified senior officers. Daejun university recruited the freshmen in 2004 and Wongwang university, Chosun university and Kyoungnam university recruited the freshmen in 2005. All the man students receive full scholarships for four years from the Army and, upon graduation, will receive their commission as second lieutenants whereas all the woman students receive no scholarships form the Army but from the university and will receive their commission as second lieutenants after a selection test. As a result, a lot of well-qualified students apply for D.O.M.S. because of the low percentage of the employment . The double identity which the students of D.O.M.S. have as a university student and a cadet at the same time lead the students to do academic research and improve physical ability simultaneously. This research especially focused on motivation for the students of D.O.M.S to participate in exercise activity by examining the affluence of their participation of exercise activity on the leisure and life satisfaction. Besides, it can result in a more healthy and lively university life and after they receive their commission, they can adjust very easily to military life pattern.

머신러닝과 재해예방사업 효과를 이용한 결합형 호우피해 예측모형 개발

최창현 인하대학교 대학원 2019 국내박사

If the damage caused by heavy rain can be predicted in advance and appropriately prepared for the disaster, it will be possible to reduce loss of life and damage of property very effectively. For this purpose, the previous studies have developed heavy rain damage prediction models intermittently but mostly linear regression analysis was used for the model development. Therefore, this study tried to develop a combined heavy rain damage prediction models that considers the machine learning and effects of disaster prevention projects in order to increase predictive performance of the models. Say, the model that can predict the residuals of a linear regression model using machine learning techniques such as decision tree, random forest, support vector machine, and deep neural network was constructed. In addition, the model that can consider the effect of flood damage reduction by disaster prevention projects was developed. The Gyeonggi-do province where the heavy rain damages were most frequently occurred in South Korea was selected as the study area. Heavy rain Damage Prediction Model(HDPM) based on linear regression analysis was firstly constructed by using heavy rain damages from 1988 to 2017 as dependent variable and rainfall data as independent variable. The prediction accuracy of HDPM was 58.05%. The residuals, which are difference between actual damage and predicted damage derived from HDPM, were used as the dependent variables and the data for socio-economic characteristics of the study region were used as independent variables for the development of the residual prediction model(Model 1) based on machine learning. The HDPM and Model 1 is combined. We call this Combined Heavy rain Damage Prediction Model 1(CHDPM-1) and the prediction accuracy was in the range of 60.40 ~ 64.09%. In particular, the support vector machine based model showed the highest predictive accuracy. The damages from the similar rainfall intensities occurred before and after the disaster prevention projects were compared for the estimation of flood damage reduction effect. This effect was used as dependant variable and the cost of disaster prevention projects was used as independent variable for the development of Model 2 based on machine learning. The CHDPM-1 and Model 2 is combined. We call this Combined Heavy rain Damage Prediction Model 2(CHDPM-2) and the prediction accuracy was 66.44 ~ 67.45%. The random forest based model showed the highest predictive accuracy. Summarizing the results, we firstly developed CHDPM-1 by combining the residual analysis to make up for linearity of HDPM and the socio-economic factors. Then, CHDPM-2 considering the damage reduction effect of disaster prevention projects was developed to improve the prediction performance and accuracy of the model. Therefore, the developed model in this study could be used for the decision making of the public officials in the local governments. Nonetheless, since the prediction of disaster damage by natural phenomena involves a lot of uncertainties, the methodology that can minimize the uncertainty should be continuously studied and developed. 호우로 인한 피해를 사전에 예측하여 적절한 대비를 할 수 있다면 매우 효과적으로 인명과 재산피해를 저감할 수 있을 것이다. 이를 위해 호우피해 예측모형에 관한 연구들이 간헐적으로 수행되어 오긴 했지만, 주로 선형회귀모형을 이용하였다. 따라서 본 연구에서는 모형의 예측 성능을 높이기 위해 머신러닝과 재해예방사업의 효과를 고려한 결합형 호우피해 예측모형을 개발하고자 하였다. 머신러닝 기법으로 의사결정나무, 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신, 심층 신경망 등을 이용하여 기존 선형회귀모형의 잔차를 예측할 수 있는 모형을 구축하였고, 이와 함께 재해예방사업의 피해저감 효과를 고려할 수 있는 모형을 개발하였다. 대상지역은 호우피해가 가장 빈번하게 발생한 경기도 지역을 선정하였다. 1988년부터 2017년까지의 호우피해액을 종속변수로 하고, 강우자료를 독립변수로 하는 선형회귀모형 기반의 호우피해 예측모형(Heavy rain Damage Prediction Model, HDPM)을 우선 구축하였으며, 예측 정확도는 58.05%였다. 모형의 성능 개선을 위해 실제 피해액과 HDPM에 의한 예측 피해액의 차이인 잔차를 종속변수로 하고, 지역의 사회·경제적 특성을 독립변수로 하는 머신러닝 기반의 잔차 예측모형(Model 1)을 개발하였다. 기존의 HDPM에 Model 1을 추가한 결합형 호우피해 예측모형 1(Combined Heavy rain Damage Prediction Model 1, CHDPM-1)의 예측 정확도는 60.40~64.09%로 기존 모형에 비해 정확도가 향상 되었다. 특히, 서포트 벡터 머신 기반의 Model 1을 사용할 때 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 또한 재해예방사업의 피해저감 효과를 고려하기 위해 사업 전·후의 유사한 강우강도로 인한 피해를 비교해 피해저감 효과를 종속변수로 사용하고, 재해예방사업비를 독립변수로 하는 머신러닝 기반의 피해저감 효과 예측모형(Model 2)을 개발하였다. CHDPM-1에 Model 2를 추가한 결합형 호우피해 예측모형 2(CHDPM-2)를 개발하였고, 예측 정확도는 66.44~67.45%로 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 랜덤포레스트 기반의 Model 2를 이용하여 CHDPM-2를 개발하는 것이 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 결과를 종합해 보면, HDPM의 선형성을 보완하기 위해 잔차 분석을 수행하여 사회·경제적 요소와 결합함으로써 모형의 성능을 향상 시킬 수 있는 CHDPM-1을 제시하였고, 여기에 재해예방사업의 피해저감 효과를 고려함으로써 CHDPM-2를 개발하였다. CHDPM-2는 HDPM과 CHDPM-1의 과대 예측하는 경향을 개선하여 모형의 예측 정확도 성능을 고도화하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 호우피해 예측모형은 재난 담당자들의 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 그럼에도 불구하고, 자연현상에 의한 재난 피해를 예측한다는 것은 수많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 최소화할 수 있는 방법론이 지속적으로 연구되고 개발되어야 할 것으로 생각된다.