현재 온실 난방에 주로 이용되고 있는 난방기는 대부분이 화석에너지를 연료로 사용하고 있다. 따라서 생산비의 가중이 불가피하며, 또한 연소 과정에서 발생하는 배기 가스로 인하여 환경 오염이 문제시되고 있다. 따라서 태양에너지를 보다 더 적극적으로 활용할 수 있는 기술의 개발이 요구된다. 태양에너지를 시설 농업에 적극적으로 이용하기 위해서는 주간에 밀도가 낮은 태양에너지를 고밀도로 축열하여 기온이 급강하하는 야간의 보온에 활용하여야 한다. 주간의 온실내 잉여 태양에너지를 축열할수 있는 상변화 온도 3$0^{\circ}C$ 수준의 잠열축열재를 개발하기 위하여 수행한 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. SCD에 Borax를 0.0~5.0wt% 첨가하여 과냉도를 25.$0^{\circ}C$에서 $1.5^{\circ}C$ 이하로 조절하였으며, Borax의 적정 함량은 3.0wt%였다. 2. SCD에 Carbopol을 0.0~3.0wt% 첨가하여 상분리량을 70.0%에서 0.0%로 조절하였으며, Carbopol의 적정 함량은 1.5wt%였다.3. 축열재 내구성 검증을 위하여 0~1,500회의 상변화 사이클을 수행하였다. 이때 상변화 온도의 변화량이 $\pm$1.$0^{\circ}C$ 이하, 잠열량 변화가 $\pm$2.0 kacl/kg 이하로서 안정된 값을 보였다. 이상의 결과로 볼 때 축열재의 수명을 10년까지는 보장할 수 있는 것으로 판단되었다.
In this study, multibody dynamic and mechanical analyses were conducted for the structure of roller chain bucket elevator system. The fatigue life of the roller chain elevator system was determined under static and fatigue loadings. Results of multibody dynamic analysis suggested that the maximum contact force occurred at the drive sprocket engagement point with the roller chain due to maximum tension. Fatigue analysis results suggest that the high load roller chain system is durable and safe because its life time is more than 700,000 cycles, close to its designed value (1,000,000 cycle). However, the contact portion of plate and pin needed a safety factor. The dynamic analysis of the heavy load roller chain was conducted with a multibody dynamic analysis program. The results obtained in this study can be utilized for dynamic analysis of roller chain systems in all industries.
Stamper surface temperature is very critical in replicating the high density optical disc substrates using injection molding as the pit or land/groove patterns on the optical disc substrate have decreased due to the rapid increase of areal density. During the filling stage, the polymer melt in the vicinity of the stamper surfaces rapidly solidifies and the solidified layer generated during polymer filling greatly deteriorates transcribability and fluidity of polymer melt. To improve transcribability and fluidity of polymer melt, stamper surface temperature should be controlled such that the growth of the solidified layer is delayed during the filling stage. In this study, the effect of heating on replication process was simulated numerically. Then, an injection mold equipped with instant active heating system was designed and constructed to raise the stamper surface temperature over the glass transition temperature during filling stage of the injection molding. Also, the closed loop controller using the Kalman filter and the linear quadratic Gaussian regulator was designed. As a result, the stamper surface temperature was controlled according to the desired reference stamper surface temperature.
GMR 재료의 응용은 매우 광범위하며 크게 세 분야로 대별할 수 있다. 첫째는 자기 재생 헤드로서 $10Gbit/in^2$ 이상의 고밀도 자기기록 기술에서는 필수 불가결한 재료이다. 둘째는 다양한 분야에 응용될 고감도 자기센서 분야이며, 셋째는 집접화된 자기저항메모리(MRAM) 분야이다. GMR 센서를 사용한 자기헤드는 이미 시판되고 있고 기존의 AMR 재료인 퍼멀로이에 비하여 3~20배 이상으로 신호준위가 크고 사용온도 범위에서 선형성 및 열적안정성도 우수한 것으로 보고되고 있다. MRAM의 경우에는 스핀밸브 GMR 및 TMR 소자를 사용한 연구가 한창 진행중이다. GMR 현상은 발견 된지 고작 10년 밖에 되지 않았으나 GMR 자기센서는 이미 상업적으로 개발되어 응용되고 있다. 이러한 실질적인 응용에 유리한 고지를 선점하고 있는 것은 이방성결합형 스핀밸브 다층박막 구조로서 그 내구성과 특성 향상을 위한 연구가 다양하게 시도되고 있다. GMR현상의 발견은 자성재료분야 연구 및 응용에 있어 새로운 전기를 마련하였으며 특히 자성과 이동현상이 연계된 분야로서 소위 "Magneto-electronics" 또는 "Spintronics" 라는 [51] 새로운 미래기술의 장이 열리고 있다. 현재의 반도체 중심의 "Microelectronics" 기술에서는 전자와 전자공공을 이용하는 기술이라면 "Magneto-electronics" 기술에서는 스핀${\uparrow}$ 및 스핀${\downarrow}$의 두 종류의 전자를 이용하게 된다. 자성체와 도체를 접목한 스핀 트랜지스터 또는 자성체와 반도체를 접목한 스핀-polarized FET(field effect transistor) 등의 새로운 개념의 magnetoelectronics 소자가 창출되고 있다. 따라서 자기이동 현상의 기초 연구, 재료 측면의 연구 및 헤드, MRAM, 센서 등의 응용기술연구가 국내에서 활발하게 이루어져 21세기 새로운 자성전자(magneto-electronics)소자 응용에 경쟁력을 키워야 할 것이다.
본 논문에서는 CPU가 없는 자가동력 태양광 트랙커 시스템을 제안한다. 기존의 태양광 트랙커 시스템은 CPU를 사용하기 때문에 비용과 내구성의 문제가 발생한다. 또한, 기존의 태양광 트랙커 시스템은 설치 장소 및 환경의 영향을 받기 때문에 높은 발전효율을 기대하기 힘들다. 제안하는 태양광 트랙커 시스템은 광 추적센서와 모터의 연동회로를 이용하여 최대의 태양광을 추적하기 때문에 고효율 운전이 가능하고 아날로그 소자들로만 구성되어 있기 때문에 수동소자만큼의 시스템 수명이 보장된다. 또한, CPU를 사용하지 않기 때문에 프로그램 오류로 인한 오작동이 없으며, 설치 이후 유지 및 보수가 간단하다. 제안하는 태양광 트랙커 시스템의 타당성은 1년 동안의 실증 실험 결과를 통해 검증하였다.
최근 지진, 노후화 등에 따라 손상된 많은 콘크리트 구조물을 보강하기 위하여 고강도이면서 가볍고 내구성이 뛰어난 특성을 가지고 있는 FRP(Fiber-reinforced polymer) 시트가 구미에서 뿐만 아니라 우리나라에서도 널리 사용되고 있으며 관련연구도 활발히 체계적으로 이루어지고 있다. 일반적으로 FRP 시트로 보강된 RC구조물은 지진, 교통, 온도 등에 의해 자주 반복하중을 받는다. 그러나 대부분의 연구가 일축 하중하에 이루어진 경우가 대부분이며 이러한 연구결과를 토대로 FRP의 부착특성을 확인하고 있으며 다양한 부착모델을 제안하고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 아라미드섬유, 탄소섬유, 폴리아세탈 섬유와 매수를 변수로 하여 총 18개의 시험체를 제작하고 최대부착강도, 최대변위, 변형률을 측정하고 그 결과에 근거하여 부착응력, 슬립을 계산하여 반복하중하의 FRP 시트와 콘크리트의 부착특성을 미시적으로 살펴보았다.
Stamper surface temperature is very critical in replicating the high density optical disc substrates using injection molding as the pit or land/groove patterns on the optical disc substrate have decreased due to the rapid increase of areal density. During the filling stage, the polymer melt in the vicinity of the stamper surfaces rapidly solidifies and the solidified layer generated during polymer filling greatly deteriorates transcribability and fluidity of polymer melt. To improve transcribability and fluidity of polymer melt, stamper surface temperature should be controlled such that the growth of the solidified layer is delayed during the filling stage. In this study, the effect of heating on replication process was simulated numerically. Then, an injection mold equipped with instant active heating system was designed and constructed to raise the stamper surface temperature over the glass transition temperature during filling stage of the injection molding. Also, the closed loop controller using the Kalman filter and the linear quadratic Gaussian regulator was designed. As a result. the stamper surface temperature was controlled according to the desired reference stamper surface temperature.
We fabricated durable anti-reflective(AR) layer with silica globular coating on polymer by two steps. Firstly, nano-protrusions of polymer were formed by plasma etching known as R.I.E(reactive ion etching) process. Secondly, silica globular coating was deposited on polymer nano-protrusions for mechanically protective and optically enhancing AR layers by RF magnetron sputter. And then durable antireflective polymers were synthesized adjusting plasma power and time, working pressures of RIE and RF sputtering processes. Consequently, we acquired the average transmission (94.10%) in the visible spectral range 400-800 nm and the durability of AR layer was verified to sustain its transmission until 5,000 numbers by rubber test at a load of 500 gf.
The unit-water content of concrete is one of the important factors in determining the quality of concrete and is directly related to the durability of the construction structure, and the current method of measuring the unit-water content of concrete is applied by the Air Meta Act and the Electrostatic Capacity Act. However, there are complex and time-consuming problems with measurement methods. Therefore, high frequency moisture sensor was used for quick and high measurement, and unit-water content of mortar was evaluated through machine running and deep running based on measurement big data. The multi-input deep learning model is as accurate as 24.25% higher than the OLS linear regression model, which shows that deep learning can more effectively identify the nonlinear relationship between high-frequency moisture sensor data and unit quantity than linear regression.
The unit-water content has a very significant effect on the durability of the construction structure and the quality of concrete. Although there are various methods for measuring the unit-water content, there are problems of time required for measurement, precision, and reproducibility. Recently, there is an FDR sensor capable of measuring moisture content in real time through an apparent dielectric constant change of electromagnetic waves. In addition, various artificial intelligence techniques that can non-linearly supplement the accuracy of FDR sensors are being studied. In this study, the accuracy of unit-water content measurement was compared and evaluated using machine learning and deep learning techniques after normalizing the data secured in concrete using frequency domain reflectometry (FDR) sensors used to measure soil moisture at home and abroad. The result of comparing the accuracy of machine learning and deep learning is judged to be excellent in the accuracy of deep learning, which can well express the nonlinear relationship between FDR sensor data and concrete unit-water content.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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