• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.301-310
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• 2019

본 연구는 생애말기케어에 대한 수혜 자격, 서비스 및 전달유형, 질 관리에 대해 검토하고 생애말기케어 시스템을 위한 서비스 질 관리 방법을 분석하는 것을 목적으로 한다. 한국의 보건복지부와 미국의 Centers for Medicare and Medicaid Services에서 발간한 문헌과 법령을 수혜 대상자, 서비스 종류 및 전달유형, 질 관리에 대해 고찰하고 비교 분석하였다. 한국은 진단명을 기준으로 의료기관에서 입원 기반 서비스를 제공하고 있으며, 질 관리는 인력, 시설, 장비에 대한 기준을 만족하는 구조적 영역에서만 이루어지고 있었다. 미국은 한국보다 수혜 대상자에 대한 기준이 넓으며, 민간 독립기관에서 가정기반 서비스를 제공하고 있었다. 질 관리는 기관 지정과 성과지표 모니터링 및 소비자 만족도와 같은 결과를 포함하여 평가해 기관 보상과 연계하고 있었다. 현 연구를 통한 국가간 차이점은 향후 국내의 정책에 반영하여, 보다 발전된 시스템 구축에 방향설정에 기여를 하였다. 따라서, 향후 생애말기케어 시스템의 서비스의 질 관리와 적절한 서비스를 제공하기 위한 다양한 국가의 시스템을 지속적으로 연구할 필요가 있고, 이러한 제도 고찰을 통한 국내 시스템을 개선하고 보강하여야 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제43권1호
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• pp.42-48
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• 2019

4차 산업혁명 사회에서의 PNT(Position, Navigation, and Timing) 정보의 중요성은 과거와는 또 다른 의미를 가진다. 자율 주행차, 자율 운항선박, 스마트그리드 그리고 국가 주요 기간시설에서는 PNT 정보의 고정확성 이외에도 지속가능하고, 신뢰할만한 서비스를 요구하고 있다. PNT 정보를 제공하는 가장 대표적인 시스템인 위성항법시스템은 지구 대기 밖 위성으로부터 신호를 수신하므로 수신 신호전력이 낮고, 민간신호의 경우 신호구조가 공개되어 있다. 따라서 비의도적 또는 의도적인 간섭이나 해킹에 취약하다. 사용자 관점에서 적은 비용으로 높은 성능의 PNT 정보를 쉽게 획득할 수 있는 위성항법시스템은 해킹의 취약성 때문에 이에 대한 보완이 요구된다. 이에 따라 응용분야 별로 다양한 연구가 진행되고 있으며, 본 논문에서는 기회신호 측면에서 현재 구축, 운영 중인 해상항법 및 통신 인프라를 활용한 R-Mode(Ranging Mode) 기술에 대해 다룬다. 이를 위하여 현재 전국망의 중파 비컨 기반 보강정보를서비스하고 있는 NDGNSS(Nationwide Differential Global Navigation Satellite System) 인프라에 대해 알아보고, 시뮬레이션을 통하여 국내 해상분야에서의 백업 PNT 기술로서의 가능성을 확인한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권5호
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• pp.313-323
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• 2019

대심도 터널은 기 개발된 도시의 부족한 배수관망 능력을 보강하기 위하여 지하에 설치하는 대규모 도시홍수 배제 시설물로 역 사이펀 관로 형태를 하고 있는 시설물이다. 대심도 터널과 같은 구조에서는 하류에서 발생한 불규칙 단파에 의하여 터널의 수리적 안정성에 문제가 발생한다. 본 연구에서는 국내 최초로 건설 중인 '신월 빗물저류배수시설'의 수리적 안정성에 불규칙 단파가 미치는 영향을 알아보기 위하여 다양한 홍수유입 시나리오에 대하여 수리모형실험을 실시하였다. 본 연구에서 수행한 수리모형실험 결과 하류에서 발생한 불규칙 단파가 상류로 이동하면서 관 내 포집되어 압축상태인 공기덩어리를 밀어내는데, 이 공기덩어리가 상류 수직유입구를 통하여 급배기 되는 과정에 수직유입구를 질식시키고 홍수유입을 차단하여 월류가 발생하는 것으로 판단된다. 또한 불규칙 단파의 이동속도를 분석한 결과 불규칙 단파가 이동하면서 에너지를 전달하고 이때 관 내 압력 상승 및 불규칙 단파의 속도 증가분이 발생하는 것으로 판단된다. 대심도 터널의 수리적 안정성에 중요한 역할을 하는 불규칙 단파의 크기 및 속도 예측을 위한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.33-44
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• 2019

클링커층은 제주도와 같은 화산지대에 분포하는 독특한 지층구조로 용암이 분출하며 고결되는 과정에서 생긴 클링커가 암반층 하부에 퇴적된 지층을 의미한다. 클링커층은 용암 가스의 분출과정에서 동반되는 다량의 공극을 포함하고 있기 때문에 지층 내 존재할 시 지반의 전체적인 안정성을 저해할 가능성이 존재하며 이에 대한 대처가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 클링커층이 존재하는 00교의 시점 및 종점 부근에서 각 2공의 지반조사(총 4공)를 수행하였고, 지반조사결과를 토대로 얕은 기초 시공 시 거동을 수치해석적으로 검토하였다. 또한 클링커층의 약액주입공법을 통한 그라우팅 치환 시 개선된 얕은 기초 거동을 원지반에서의 얕은 기초 거동과 비교하고, 지층별 그라우팅 치환 효율을 분석하였다. 분석 결과, 클링커층보다는 기존 지반에 존재하는 퇴적층의 유무에 따라 지지력 및 치환 효율, 탄성 침하량에 차이가 발생하였으며, 이는 퇴적층이 상대적으로 클링커층보다 낮은 강성과 밀도를 가지고 있기 때문으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제36권12호
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• pp.107-116
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• 2020

압밀 그라우팅 공법은 액상화 취약 느슨한 사질토 지반의 보강에 널리 사용되고 있다. 특히 기존에 상부 구조물이 있는 지반의 경우, 압밀 그라우팅 수직 주입이 불가능하여, 수평 주입이 대안으로 제시되고 있는 상황이다. 현재 대부분 이론과 실험은 압밀 그라우팅의 수직 주입 공법을 다루고 있는 반면, 수평 압밀 그라우팅 공법에 대한 연구는 매우 부족하다. 본 연구에서는 수평 압밀 그라우팅 공법에 대한 실내 2차원 실험을 통해 상부 구조물이나 주입 심도를 대변하는 상부 응력에 따른 그라우트 구근 형상과 팽창 방향을 분석하였다. 그 결과 그라우트 구근의 단면은 응력 이방성과 느슨함의 정도에 따라 주로 타원형으로 팽창함을 발견하였다. 특히, 낮은 상부 응력과 낮은 상대 밀도의 조건에 수평축이 긴 타원형으로 수평 방향으로 발달하였고, 상부 응력과 상대 밀도가 증가함에 따라 그 형상이 원형에 가까워지고 수직 방향으로 팽창하였다. 본 연구를 통해 수평 압밀 그라우팅 공법의 구근 팽창에 대한 이해가 높아지고 나아가 보다 정확하고 효율적인 현장 시공 설계가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.320-330
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• 2020

화재는 높은 비정형성으로 인해 딥러닝 모델을 이용한 영상인식 분야에서도 좋은 성능을 내기가 어려운 대상 중 하나이다. 특히 지하공동구 내 화재는 딥러닝 모델의 학습을 위한 화재 데이터 확보가 어렵고 열약한 영상 조건 및 화재로 오인할 수 있는 객체가 많아 화재 검출이 어렵고 성능이 낮다. 이러한 이유로 본 연구는 딥러닝 기반의 지하공동구 내 화재 탐지 모델을 제안하고, 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 기존 합성곱 인공신경망에 GoogleNet의 Inception block과 ResNet의 skip connection을 조합하여 어두운 환경에서 발생되는 화재 탐지를 위한 모델 구조를 제안하였으며, 제안된 모델을 효과적으로 학습시키기 위한 방법도 함께 제시하였다. 제안된 방법의 효과를 평가하기 위해 학습 후 모델을 지하공동구 및 유사환경 조건의 화재 문제와 화재로 오인할 수 있는 객체를 포함한 이미지에 적용해 결과를 분석하였다. 또한 기존 딥러닝 기반 화재 탐지 모델의 정밀도, 검출률 지표와 비교함으로써 모델의 화재 탐지 성능을 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 결과는 어두운 환경에서 발생되는 화재 문제에 대해 높은 정밀도와 검출률을 나타내었으며, 유사 화재 객체에 대해 낮은 오탐 및 미탐 성능을 가지고 있음을 보여주었다.

• Composites Research
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• 제34권3호
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• pp.186-191
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• 2021

요추에 퇴행이 발생하였을 때 이를 치료하기 위해 요추 유합술이 시행된다. 유합술은 척추체 사이의 추간판을 제거하고 뼈 그래프트 등을 삽입하여 굳혀 하나 이상의 분절을 완전히 고정시켜 척추의 안정성을 복원한다. 둘 이상의 척추체가 단단히 유합될 수 있게끔 척추체를 고정하는 수단으로 척추경 나사못과 연결봉이 환자의 체내에 삽입된다. 본 연구에서는 중증 요추 퇴행성 질환의 치료에 쓰이는 척추 유합술에서 사용하는 척추경 나사못 구조물이 적용된 총 7개의 환자 맞춤형 요추 유한 요소 모델을 생성하였다. 생성한 모델에 각각 티타늄과 CFR-PEEK로 구성된 연결봉을 구성하였다. 척추의 4가지 대표적 거동에 대해 유한요소해석과 통계적 분석을 진행하여 연결봉의 재질이 척추 상태에 미치는 의공학적 영향을 조사하였다. 인접 분절의 추간판 내 압력과 각 분절의 관절 구동 범위가 의공학적 영향을 확인하기 위한 지표로 사용되었다. 연결봉에 CFR-PEEK를 사용한 경우 Ti 연결봉에 비해 인접 분절의 추간판 내 압력은 감소하였고 각 분절의 관절 구동 범위는 증가하였다. 그러나 모든 하중조건에서 통계학적으로 유의미한 경향성 차이는 관찰되지 않았다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제29권3호
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• pp.49-53
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• 2022

초박형 유리(Ultra-Thin Glass, UTG)는 디스플레이 보호용 커버 윈도우로 폴더블(foldable) 디스플레이에 사용되고 있으며, 향후에는 롤러블(rollable) 디스플레이나 다양한 플렉시블(flexible) 전자기기에 확대 적용될 것으로 예상되고 있다. 폴더블 디스플레이의 경우, 사용자들에 의해 굽힘과 터치 펜에 의해 충격을 받게 되고, 이 외에도 낙하 등 다른 외부충격에 쉽게 노출되어 있다. 초박형 유리는 100 ㎛ 이하로 두께가 얇고 취성하여 여러 외부 충격에 의해 쉽게 균열이나 파단이 발생할 수 있고, 이러한 균열이나 파단은 폴더블 디스플레이에 심각한 신뢰성 문제를 야기한다. 따라서, 본 연구에서는 초박형 유리의 내충격 신뢰성을 평가하는 펜 낙하 실험을 유한 요소 모델로 구성하고, 초박형 유리의 내충격 신뢰성을 향상시키기 위한 기계적 모델링을 진행하였다. 초박형 유리층 상부 혹은 하부에 보강층을 삽입했을 때, 펜 낙하에 의해 초박형 유리층에 작용하는 응력 메커니즘을 분석하였고, 그에 따라 신뢰성 향상을 위한 최적의 구조를 제시하였다. 또한 초박형 유리의 강도에 따른 최대 펜 낙하 높이를 예측할 수 있도록 펜 낙하 높이에 따라 초박형 유리층에 작용하는 최대 주 응력 값을 분석하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권5호
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• pp.1-7
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• 2022

최근 인공위성 임무 고도화에 따라 고성능의 전장품이 탑재되어 시스템 소요전력이 증가되고 있다. 이에 따라 충분한 전력확보를 위하여 태양전지판 크기 또한 점차 증가하고 있다. 태양전지판의 크기 증가 및 중량화는 위성체 자세 기동 시 발생하는 진동과의 커플링 등에 의해 태양전지판 탄성 진동의 크기 증가를 유발한다. 상기 진동은 힌지 및 요크를 통해 위성체에 전달되어 지향성능이 요구되는 고정밀 관측위성의 지향성능과 직결되어 고해상도 영상 획득 임무 성능을 저하시킨다. 종래에는 태양전지판의 탄성 진동을 저감시키고자 고강도 설계에 집중 또는 별도의 보강재 및 댐퍼 시스템을 적용하였다. 그러나, 이는 부피 및 무게를 증가시키며 시스템 복잡성이 증가하는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 상기 한계점을 극복하고자 초탄성 형상기억합금(SMA: Shape Memory Alloy) 양면에 점탄성 테이프로 박막층을 적층함으로써 댐핑 특성을 극대화하였으며, 별도 시스템 적용없이 작은 부피 및 무게로 진동을 저감하여 시스템 경량화에 기여할 수 있는 설계기법을 제안하였다. 제안한 초탄성 SMA 적층형 태양전지판 요크를 태양전지판 더미에 적용시켜 자유감쇠시험 및 온도시험을 통해 설계 유효성을 입증하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권1호
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• pp.123-141
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• 2023

인공신경망을 이용한 모델 개발에서 데이터의 품질은 모델 성능에 큰 영향을 주고, 양질의 충분한 데이터가 인공신경망 훈련을 위해 필요하다. 하지만, 공학 분야에서는 적은 양의 데이터로 모델을 개발해야 하는 경우가 자주 발생한다. 본 논문은 토양에 살포된 축산 분뇨로부터 암모니아 방출량에 대한 적은 수의 데이터(83 개)를 사용하여 인공신경망 모델의 예측 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. Michaelis-Menten 식으로 표현되는 암모니아 방출량 문제는 11개 입력변수에 대하여 2개 출력변수로 구성되었다. 출력변수는 최대 질소 발생량(N_max, kg/ha)과 N_max의 절반에 도달하는 시간(K_m, h) 이다. 범주형 입력변수에 대해 다차원 등간격 기법인 one-hot encoding 을 이용하여 데이터 전처리를 수행하였고, 훈련데이터 66개에 대하여 generative adversarial network (GAN)을 이용하여 13개 데이터를 추가로 보강하였다. 또한, 인공신경망의 초매개변수인 은닉층 수, 각 은닉층 내 뉴런 수, 활성화 함수의 최적 조합을 찾기 위하여 Gaussian process (GP)를 사용하였다. 기존의 인공신경망 구조(Lim et al., 2007) 는 17개 평가데이터에 대하여 mean absolute error (MAE)는 K_m에서 0.0668, N_max에서 0.1860이었다. 본 연구에서 제시된 인공신경망 모델은 K_m에서 0.0414, N_max에서 0.0818로 MAE 가 기존 모델 대비 각각 38%, 56% 감소하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 적은 양의 데이터를 갖는 문제에서 인공신경망 성능을 향상하기 위하여 활용할 수 있을 것이다.