이 연구의 목적은 천장구조재의 내진성능향상을 위해 개발된 제진장치(seismic damping·isolation unit, 이하 SDI 유닛)의 압축 및 인장하중상태의 하중-변위 관계를 평가하고 축하중 설계를 위한 기초자료를 구축하는데에 있다. 주요변수는 스프링의 유무, 방진고무의 적층수와 스프링과 방진고무의 결합을 위해 설치된 볼트의 프리스트레스력의 크기 그리고 재하방법이다. 실험결과 볼트의 프리스트레스력의 크기가 클수록, 반복하중 보다는 단조하중에서, 그리고 스프링이 있는 SDI 유닛은 하중-변위관계에서 탄성한계점까지의 강성증가 뿐만 아니라 최대 하중 이후의 연성거동에 유리하였다. 결과적으로 에너지 소산능력은 스프링이 있으면서, 3층의 방진고무 및 볼트 항복강도의 10%의 프리스트레스력을 갖는 SDI 유닛에서 가장 높았다. 개발된 SDI 유닛의 인장내력에 대해 JIS B 2704-1(2018) 및 KDS 31 00(2019)의 기준은 단조상태에서는 안전측에서 평가된 반면, 반복하중상태에서 약 10% 높게 평가되었다.
실세계에는 다양한 최적화 문제가 존재하고 이를 해결하기 위한 연구가 지속되고 있다. 최적화 문제는 목적 함수의 결과 값을 최대 혹은 최소로 만드는 파라미터의 조합을 찾는 문제이다. 하모니 탐색은 이러한 최적화 문제 해결을 위한 인구 기반 메타휴리스틱 알고리즘으로 재즈 음악의 즉흥 연주를 모방하여 고안되었다. 하모니 탐색은 현재 토목, 컴퓨터, 에너지, 의료, 수질 공학 등 다양한 분야의 최적화 문제에 활발히 적용되고 있다. 하모니 탐색은 동작 원리가 간단하고 제약조건이 있는 최적화 문제에서 빠르게 동작한다는 장점이 있다. 특히 경험적 도함수를 통해 해를 개선하여 낮은 반복 횟수로 높은 정확도를 보인 사례들이 존재한다. 본 논문에서는 하모니 탐색의 동작 원리를 설명하고 최근 3년간 수행된 주요 연구들을 분류, 각 분류에 따라 요약 및 소개, 향후 연구 방향을 제시한다. 분류는 분야별 리뷰, 알고리즘 분석 및 이론, 실세계 문제에 대한 적용으로 나누고 실세계 문제에 대한 적용은 다른 메타휴리스틱 알고리즘과의 결합 여부, 최적화 목적에 따라 분류하여 설명한다.
일반적으로 유기 용매를 이용한 코팅제는 제조 과정에서 발암성 물질인 휘발성 유기화합물 (Volatile Organic Compounds, VOC)을 배출하게 되어 환경적인 문제로 사용이 규제되고 있다. 게다가 기존의 화석 연료 자원이 한정적이라 에너지 자원 고갈을 야기시킨다는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 바이오매스 물질인 isosorbide의 함량을 달리하여 광경화형 바이오매스계 우레탄 아크릴레이트 올리고머를 합성하여 코팅제의 물성 평가를 진행하였다. Isosorbide 함량이 증가할수록 점도, 유리전이온도, 인장강도, 내오염성, 연필경도 등이 증가하였고 신율 및 굴곡성은 낮게 측정되었으며, 부착력은 BOI-3가 가장 좋은 결과를 나타내었다. 올리고머의 isosorbide 함량을 20% 로 고정하고 polycaprolactone diol(PCL)과 Ecoprol H1000(Ecoprol)의 함량비에 따라 광경화형 바이오매스계 우레탄 아크릴레이트 올리고머를 합성하여 코팅제의 물성 평가를 진행하였다. PCL/Ecoprol의 함량비가 증가할수록 유리전이온도, 신율 및 굴곡성은 증가하였지만 인장강도와 연필경도는 감소하였으며, PCL 첨가로 인한 표면 결합력 향상으로 부착력과 내오염성이 크게 증진한 것을 확인할 수 있었다. 합성된 올리고머의 필름은 모두 변색 없이 투명한 결과를 나타내었다.
최근 탄소중립을 위한 청정에너지로 주목받고 있는 수소는 기존에 화석연료의 수증기 개질 반응을 통한 생산에 의존해왔다. 하지만, 이산화탄소의 방출로 인한 한계가 있어 바이오매스 유래 바이오오일의 수증기 개질 반응이 대안으로 제안되고 있다. 바이오오일의 큰 분자량과 다양한 작용기를 가진 탄화수소들이 섞여 있는 복잡성으로 인해 Ni/Al2O3 개질 촉매의 비활성화되는 문제가 발생해 니켈계 촉매의 개선이 필요하다. 본 총설에서는 바이오오일의 수증기 개질 반응에 이용되는 니켈계 촉매의 개선을 활성상, 담체 및 조촉매의 관점에서 정리했다. 활성상은 고분자의 탄화수소들의 C-C, C-H 결합을 끊어 분해 및 전환하고, 귀금속 및 전이금속이 활용될 수 있다. 담체 및 조촉매는 격자산소를 이용하거나 산점을 억제해 촉매의 비활성화의 주요원인인 탄소 침적을 억제하는 방식으로 촉매를 개선할 수 있다. 바이오오일에 기반한 청정수소 생산에 있어 우수한 성능의 개질 촉매 개발은 중요한 역할을 할 것이다.
랩틴은 지방세포의 비만유전자에서 분비되는 포식인자로써 음식섭취, 에너지대사, 체중, 번식생리 및 신경호르몬 분비를 조절하는 역할을 한다. 본 연구는 antisense 비만유전자를 발현하는 형질전환 생쥐를 생산하기 위하여 실시하였다. 먼저 랩틴을 분비하는 지방세포에서 RNA 를 추출한 후 역전사 PCR을 실시하여 303 bp의 anti I과 635 bp의 anti II cDNA 들을 합성하였다. 이러한 cDNA 들을 지방세포 특이적 발현 프로모터인 aP2 프로모터와 SV40 poly(A) 사이에 역방향으로 결합하여 미세주입용 유전자를 구축하였다. 생쥐의 수정란전핵에 antisense 비만유전자를 미세 주입하여 14 마리의 형질전환 생쥐를 생산하였으며, anti I 을 지닌 4 마리의 형질전환 생쥐와 anti II를 지닌 5마리의 형질전환 생쥐계통을 확립하였다. 그리고 형질전환 생쥐의 지방세포를 추출하여 RT -PCR을 실시한 결과 antisense 비만유전자 mRNA발현을 확인하였다. 따라서, 본 연구에서 생산된 형질전환생쥐는 생체 랩틴저하에 의해 비만을 일으키는 질환모텔동물로써의 사용가능성을 나타내었다.
AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.
소형화된 기계가공시스템은 사용재료의 다양화와 에너지 및 공간의 감소와 같은 장점을 가지고 작고 정밀한 부품을 가공할 수 있는 시스템으로 주목받고 있다. 이러한 시스템이 비록 그 크기가 일반적인 가공시스템에 비해 작지만 정렬 및 조립공정, 기계요소의 불완정성에 의한 기하학적 오차는 여전히 존재한다. 기하학적 오차 평가는 기계시스템의 정밀도를 효과적으로 적은 비용으로 향상시킬 수 있는 오차보정기술을 적용할 수 있는 토대가 된다. 일반적으로, 3 축의 직선축으로 이루어진 공작기계는 21 개의 오차요소를 가진다. 레이져간섭계는 이러한 오차요소를 평가하는데 널리 사용되고 있지만 광학계를 정렬하고 설치하는 데 많은 어려움이 있으며 한번의 설치로 한 개의 오차요소만이 측정 가능하다. 또한, 소형공작기계의 경우, 그 크기로 인해 기존의 레이져 간섭계를 직접적으로 적용할 수 없다. 따라서, 본 연구에서는 소형공작기계를 포함한 소형가공시스템의 기하학적 오차 평가를 위한 새로운 다자유도 측정시스템을 제안하였다. 5 개의 정전용량변위센서를 사용하는 이 시스템을 통해 한 축의 움직임에 따른 5 개의 오차요소를 동시에 측정 가능하다. 균질 변환행렬을 이용한 측정알고리듬을 구성하고 이를 모의시험을 통해 평가하였다. 수학적 모델링을 통해 각 센서의 출력값을 유도하고 이를 이용하여 각 오차요소를 계산하기 위한 식을 유도하였다. 여기서, 단순화된 식을 적용한 경우, 임의의 오차에 대한 측정 알고리듬의 정확도를 평가하였다. 또한, 측정 시스템의 설치시 발생하는 셋업오차에 대한 측정 알고리듬의 민감도 분석을 행하였다. 제안하는 측정 시스템은 구조가 간단하고 고가의 부가장비가 필요치 않다. 또한, 적은 비용으로 구성할 수 있으며 높은 측정 정밀도를 가지고 소형가공시스템에 필요한 오차 평가를 행할 수 있다.가 함유된 계란을 생산하고 섭취하였을 때 특정항체들의 결합을 통해 병원성 미생물의 성장이나 군체를 형성하는 것을 무력화시켜 결과적으로 병원균을 감소시키거나 억제시킨다는 점이다. 오늘날 약물에 내성을 지닌 박테리아의 출현으로 질병감염을 막는데 항생제의 사용효과가 점차 감소하고 있기 때문에 이러한 항생제를 대체할 수 있는 방안으로 계란항체를 이용할 수 있다.한 중공 플랜지 형상의 단조 방법 중 보다 적절한 단조방법인 압조 단조에 있어서 일반적으로 사용되고 있는 SM10C에 대한 유한요소 해석을 수행하였으며, 제품의 형상비에 따라 폴딩 결함의 발생 유무를 검토하고, 폴딩 결함 없이 단조하기 위한 중공 플랜지의 형상한계 비를 제시하였다.도 경미하게 나타났으나, 경련이 나타난 쥐에서는 KA만을 투여한 흰쥐와 구별되지 않았다. 이상의 APT의 항산화 효과는 KA로 인한 뇌세포 변성 개선에 중요한 인자로 작용할 것으로 사료되나, 보다 명확한 APT의 기전을 검색하고 직접 임상에 응응하기 위하여는 보다 다양한 실험 조건이 보완되어야 찰 것으로 생각된다. 항우울약들의 항혈소판작용은 PKC-기질인 41-43 kD와 20 kD의 인산화를 억제함에 기인되는 것으로 사료된다.다. 것으로 사료된다.다.바와 같이 MCl에서 작은 Dv 값을 갖는데, 이것은 CdCl$_{4}$$^{2-}$ 착이온을 형성하거나 ZnCl$_{4}$$^{2-}$ , ZnCl$_{3}$$^{-}$같은 이온과 MgCl$^{+}$, MgCl$_{2}$같은 이온종을 형성하기 때문인것 같다. 한편 어떠한 용리액에서던지 NH$_{4}$$^{+}$의 경
나노포어와 같은 다공성 나노구조물은 물질전달 기초연구뿐만 아니라 수처리, 에너지 변환, 바이오센서 등 다양한 응용 가능성으로 현재 큰 주목을 받고 있다. 초기연구는 수백 나노미터 지름의 포어를 이용한 양/음전하 선택성 물질전달에 주로 집중되었고 현재는 수 나노미터 또는 그 이하의 나노포어를 통한 다기능성 물질전달 시스템이 보고되고 있다. 대표적으로 특정 표적물질(target)과 특이적 결합을 할 수 있는 수용체(receptor)를 포어 내벽에 고정하여 바이러스, 분자, 이온까지 다양한 크기와 성질을 가지는 물질을 선택적으로 수송, 검출할 수 있는 생체모사형 스마트 나노포어 구현 사례가 증가하고 있다. 이와 더불어 생체채널 메커니즘에 기인하여 소수성 나노포어에 전기장, 빛과 같은 외부 자극을 통해 물질전달을 on-off 밸브 형태로 흐름을 능동적으로 제어하는 나노포어도 최근 특히 주목을 받고 있다. 이번 총설에서는 나노포어의 크기(지름, 길이, 구조형태 등), 포어 내벽의 물리화학적 성질을 조절하여 특정 전하, 분자, 이온을 선택적으로 수송 및 제어할 수 있는 나노포어 기반 물질전달 조절 시스템에 관한 동향을 알아본다. 더불어 이를 기반으로 최근 보고된 응용 연구 사례도 함께 소개한다.
본 논문은 서울, 부산, 인천과 같은 대한민국의 주요 도시들을 대상으로 일사량 예측 정확도를 향상하기 위한 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 먼저 GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, TVAE 등 다섯 가지 생성 모델을 이용하여 기존 학습 데이터와 유사한 독립 변수들을 생성한다. 다음으로 모델 학습에서의 데이터 편향성을 개선하고자, 생성한 독립 변수들에서 각각 랜덤 포레스트와 심층 신경망을 통해 종속 변숫값을 도출하여 학습 데이터 셋을 구축하고, 이를 기존 학습데이터 셋과 결합하여 예측 모델을 구성한다. 실험 결과, 증강된 데이터 셋으로 학습한 모델들은 기존 데이터 셋으로 학습한 모델들보다 향상된 성능을 나타내었다. 특히 CTGAN은 복잡한 다변량 데이터 관계를 효과적으로 다루는 메커니즘으로 인해 우수한 결과를 도출하였으며, 생성된 데이터는 일사량의 다양한 변화와 실제 변동성과 효과적으로 반영하였다. 제안한 방법론은 고품질의 생성 데이터로 학습 데이터를 증강함으로써, 데이터 부족 현상 문제를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 지속 가능한 발전을 위한 태양광 발전 시스템 운영에도 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 패키지에 활용될 수 있는 PVA 고분자 표면의 표면 특성을 흡습성과 경도를 중심으로 향상을 위한 연구를 수행하였다. 접촉각 측정을 통해 표면의 흡습성 특성을 평가하였으며, ASTM_D3363 규격에 준하여 부착력을 평가하였다. 또한, 고분자 표면의 내구성 향상을 위하여, IPL 공정의 파라미터에 따른 경도 및 인성을 연필경도 및 나노인덴테이션 시험으로 특성을 평가하였다. 이와 같은 방법을 통해 0.06N/m의 높은 표면 에너지와 6H의 연필경도, 0.52GPa을 경도를 달성하였다. 이를 통해 고분자 마이크로 패키징에 있어 고분자와 무기물간 이종 소재의 접합 패키징에도 소재들을 견고히 결합하고 악조건 속에서도 작동 환경을 유지하는 접합을 구현하여 습기, 온도 변동 및 부착력, 표면 마모 같은 환경 요인에 대한 고분자 소자의 신뢰성 및 내구성 향상 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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