용해와 주조, 압출과 열처리 기술의개선으로 고강도, 고파괴인성의 AI-Li-Cu 합금(2090 AI합금)을 제조하였다. 또한 준 산업용 규모(20kg)의 잉고트 제조공정을 확립하기 위해서 (1)선 (2)기계적 성질들에 미치는 열처리 영향 (3) 인장시험, 파괴인성 시험($K_{Ic}$) 및 피로균열 전파시계를 갖고 있으며 최종 제품의 인장강도는 최대시효 조건에서 534MPa부터 566MPa이었고 연신율은 9%에서 11.9%정도였다. C-T 시편을 이용한 파괴인성 시험 결과 최대시효 조건에서 평면변형 파괴인성 ($K_{Ic}$)값은 39MPa$\surd$m였고 미시효 조건에서는 23MPa$\surd$m였다. 또한 0.1, 0.3, 0.5의 하중비에서 피로균열 전파시험을 행하였을때 임계응력 확대계수(${\Delta}K_{th}$)는 각각 6.0, 5.3, 4.3 MPa$\surd$m이었다.
알로에가루 첨가량(0%, 1.5%. 3.0%. 4.5%. 6.0%)을 달리하여 제조한 알로에 설기떡을 4일간 저장하면서 기계적 품질특성과 관능적 품질특성을 평가하였다. 수분함량은 제조 직후 대조구가 47.76%였고, 알로에 가루 첨가량이 많아질수록 낮아져 6.0% 첨가가 37.38%로 가장 낮게 나타났다. 저장기간별로는 대조구와 첨가군 모두 저장기간이 길어질수록 수분함량은 감소하였다. 물성측정에서 응집성, 탄력성, 점착성, 부착성, 씹힘성은 가루 첨가량이 증가할수록 감소하는 경향을 보였고, 견고성은 알로에가루 첨가량이 많을수록 증가하였으며, 저장기간이 경과할수록 높아졌다. 색도에서 L값은 설기떡에 첨가한 알로에 가루량이 많을수록 유의적으로 감소하였고, a값의 경우 제조직후 대조구는 -0.86이었으며, 알로에가루 첨가량이 많을수록 양의 값을 나타내어 적색을 띠는 것을 알 수 있었고, b값은 알로에가루 첨가량에 따라 유의적으로 증가하였다. 총균수는 알로에가루의 첨가에 따라 총균수가 적게 나타났으며, 관능검사는 색, 알로에 향, 알로에 맛, 쓴맛의 경우 알로에가루 첨가량이 많을수록 관능적 특성도가 높게 나타났으며 반면 촉촉한 정도, 부드러운 정도는 알로에 가루 첨가량이 적을수록 높게 평가되었다. 전반적 기호도는 알로에 가루 3% 첨가구가 가장 기호도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 설기떡에 알로에 가루를 사용함으로써 떡의 품질이 향상되어 건강 기능성 상품 개발이 가능할 것으로 예상되며 향후 알로에의 기능적 성분 분석 등의 연구가 부가되어 다양한 식품조리에 대한 응용연구가 이루어져야 하겠다.
본 연구는 냉동공조용 열교환기 내 스케일 형성으로 열전달 과정에서 열저항으로 작용하여 냉동공조시스템의 냉각성능이 떨어져 이를 해결하기 위해 전기분해 원리를 이용하여 배관 내 스케일을 자동 제거하는 시스템을 개발하여 그 성능을 실험을 통해 확인하고자 한다. 이전까지는 배관 내 스케일을 2~3년에 한번씩 브러시나 분사 노즐에 의해 기계적으로 배관 내를 청소를 하거나 화학약품을 이용하여 세관하였다. 이러한 세관은 시간이 경과하면 또 관이 오염되어 전열성능이 떨어지고 냉각장치의 운전을 정지하여 반복해야 하는 여러 가지 문제점을 안고 있었다. 따라서 시스템의 정지없이 전기분해 원리를 이용하여 만들어진 처리수를 순환시킴으로서 스케일의 원인물질은 Ca, Mg, $SiO_2$를 고형물 형태로 석출시켜 배관계 외부로 배출시킴으로서 배관내 스케일 발생을 차단하고 기 형성된 스케일을 제거하여 배관의 전열 성능을 유지하고자 하는 것이다. 실험한 결과, 새 배관의 열전달율을 100으로 기준할 경우, 스케일이 형성된 배관의 열전달율은 86.66%이었으며, 스케일이 형성된 배관을 1개월 동안 처리수를 가동했을 경우 열전달율은 90.5%의 수준까지 회복되었으며, 2개월간 운전한 경우 97.86%의 수준까지, 3개월 운전했을 경우 98.72%까지 열전달율이 회복되었다. 비교적 짧은 실험기간이지만 배관내 형성된 스케일의 제거효과를 파악하였으며, 전열성능에도 영향을 미치고 있음을 확인하였다.
터널 굴착 시 정확한 암반 분류는 적합한 지보패턴을 설치하는 데 도움을 준다. 암반의 분류를 위해 주로 RMR (Rock Mass Ration)과 Q값을 산정하여 수행되며, 페이스 매핑(face mapping)을 바탕으로 산정된다. 점보드릴 및 프로브드릴의 기계 데이터을 활용하거나 딥러닝을 활용한 굴착면 사진 분석 등의 방법이 암반등급 분류를 예측하기 위해 사용되고 있으나, 분석 시 오랜 시간이 소요되거나, 굴착면 전방의 암반등급을 파악할 수 없다는 점에서 한계를 갖는다. 본 연구에서는 순환인공신경망(Recurrent neural network, RNN)을 활용하여 굴착면 전방의 Q값을 예측하는 방법을 개발하였고 페이스 매핑으로부터 획득한 Q값과 비교/검증하였다. 4,600여개의 굴착면 데이터 중 70%를 학습에 활용하였고, 나머지 30%는 검증에 사용하였다. 학습의 횟수와 학습에 활용한 이전굴착면의 개수를 변경하여 학습을 수행하였다. 예측된 Q값과 실제 Q값의 유사도는 RMSE (root mean square error)를 기준으로 비교하였다. 현재 굴착면과 바로 직전의 굴착면의 Q값을 활용하여 600회 학습하여 예측한 Q값의 RMSE값이 가장 작은 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 학습에 사용한 데이터 값 등이 변화하는 경우 변화할 수 있으나 터널에서의 이전 지반상태가 앞으로의 지반상태에 영향을 미치는 시스템을 이해하고, 이를 통해 터널 굴착면 전방의 Q값의 예측이 가능할 것으로 판단된다.
교실 수업에서는 지속적인 면대면 상호작용을 통해 학습 동기의 부여와 학습 만족을 충족시켜주어 몰입을 유도할 수 있으나, 이러닝 환경에서는 교실 수업의 상호작용 수준에 미치지 못하는 한계로 많은 학습자의 중도탈락이나 포기하는 현상이 계속되고 있다. 이러한 이러닝 환경에서의 상호작용에 대한 문제점을 개선하고자 컴퓨터와 학습자 간의 상호작용에 중점을 두어 학습자의 몰입증진에 영향을 미치는 요인에 대해 연구하고자 하였다. 또한 학습자가 컴퓨터와 대면하는 디자인의 관점은 어포던스 개념으로 접근하였다. 본 연구는 이러닝에서 몰입에 영향을 미치는 상호작용요인(학습 동기, 피드백 구체성, 학습자 통제감)과 어포던스 요인(심미성, 유희성, 안정성)의 관계를 연구하였다. 이러닝 사용자 236명에게 설문 조사하였고 SPSS 21과 AMOS 21을 통하여 통계분석 하였으며, 연구모형의 타당성과 신뢰성은 적합하였다. 분석 결과 상호작용요인의 피드백 구체성, 학습자 통제감과 어포던스 요인의 유희성이 유의한 결과가 나왔으며 몰입은 만족도에 유의한 영향을 주었다. 본 논문의 의미는 컴퓨터와 사용자 간의 상호작용에서 몰입에 영향을 미치는 요인들을 연구함으로써 이러닝 분야 외에 향후 다양한 분야에서 사람과 기계 사이의 상호작용 시 몰입을 통해 만족도를 높일 수 있는 개발 방향을 제시하였다고 할 수 있다.
가철성 교정장치의 자가중합 레진인 Polymethyl methacrylate(PMMA)는 색의 안정성과 체적 안정성, 조직 친화성 등의 장점이 있어 오랫동안 치과 교정장치 재료로 사용해 왔다. 하지만 이러한 가철성 교정장치는 구강내에서 사용이 길어질수록 PMMA의 낮은 강도로 인하여 사용중 교정장치 레진상이 파절되는 단점이 있다. 본 연구에서는 zinc nanoparticle (ZNP)가 orthodontic PMMA에 혼합하여 강도효과를 도입하고자한다. ZNP을 함유된 orthodontic PMMA (0, 0.5, 1.0, 2.0 및 4.0%)의 직사각형 시료($1.4{\times}3.0{\times}19.0mm$)를 제작하였다. 제작완료된 시편을 1 mm/min의 속도로 3점 굽힘강도 시험하였고, 비커스 경도는 경도기를 이용하여 3회측정하였고, 표면조도기로 표면조도를 측정하였다. 그 결과 3점 굽힘강도는 유의한 변화가 없었다(p>0.05). 경도를 평가한 결과 역시 유지됨을 관찰하였다. 표면조도도 큰 차이가 보이지 않았다. 표면에너지는 유의차 있게 증가하였다. ZNP함유된 orthodontic PMMA는 의치 및 교정용 장치의 기계적 특성 대한 유의한 차이가 없음을 확인하였다. 결과적으로 본 연구에서 ZNP를 성공적으로 합성하고 이것이 분산된 교정용 레진 시편을 제작하였다. 추후 항균실험을 추가하여 고강도와 항균력이 있는 교정장치를 개발할 수 있는 연구가 필요하다.
본 논문에서는 새로운 구조의 개체명 인식 DeNERT 모델을 제안한다. 최근 자연어처리 분야는 방대한 양의 말뭉치로 사전 학습된 언어 표현 모델을 활용하는 연구가 활발하다. 특히 자연어처리 분야 중 하나인 개체명인식은 대부분 지도학습 방식을 사용하는데, 충분히 많은 양의 학습 데이터 세트와 학습 연산량이 필요하다는 단점이 있다. 강화학습은 초기 데이터 없이 시행착오 경험을 통해 학습하는 방식으로 다른 기계학습 방법론보다 조금 더 사람이 학습하는 과정에 가까운 알고리즘으로 아직 자연어처리 분야에는 많이 적용되지 않은 분야이다. 아타리 게임이나 알파고 등 시뮬레이션 가능한 게임 환경에서 많이 사용된다. BERT는 대량의 말뭉치와 연산량으로 학습된 구글에서 개발한 범용 언어 모델이다. 최근 자연어 처리 연구 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 언어 모델이며 많은 자연어처리 하위분야에서도 높은 정확도를 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 DQN, BERT 두가지 딥러닝 모델을 이용한 새로운 구조의 개체명 인식 DeNERT 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 범용 언어 모델의 장점인 언어 표현력을 기반으로 강화학습 모델의 학습 환경을 만드는 방법으로 학습된다. 이러한 방식으로 학습된 DeNERT 모델은 적은 양의 학습 데이터세트로 더욱 빠른 추론시간과 높은 성능을 갖는 모델이다. 마지막으로 제안하는 모델의 개체명 인식 성능평가를 위해 실험을 통해서 검증한다.
의료용 소재 등 비섬유용 소재로서 누에고치를 활용하기 위한 기초 연구의 일환으로 우리나라의 대표적인 장려품종인 금옥잠 누에고치와 대성잠 누에고치의 특성을 고찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 금옥잠과 대성잠은 타원형의 누에고치를 지으며, 색상의 RGD 비율은 거의 1 : 1 : 1이었다. 주요 아미노산 조성은 글리신, 알라닌, 세린, 티로신, 아스파르트산 등이 주요 아미노산이었다. 글리신, 알라닌, 세린 등 주요 아마노산의 함량이 각각 66.96%, 67.39%로 나타났으며, 친수성 아미노산이 68%, 69%, 그리고 아미노산의 사슬이 긴 아미노산은 전체 구성 아미노산 중에서 각각 38%, 37%인 것으로 나타났다. 장려품종 누에고치는 $2{\theta}=20.6^{\circ}$ 부근에서 강한 하나의 회절 피크를 나타내어 ${\beta}-sheet$ 구조를 가지고 있는 것으로 판단된다. 금옥잠 누에고치와 대성잠 누에고치의 인장 특성은 금옥잠 누에고치의 절단강도는 50 MPa, 절단신도는 37%로 측정되었으며, 대성잠 누에고치는 절단강도는 48 MPa, 절단신도는 30%로 측정되었다. 이러한 장려품종 누에고치의 특성에 대한 조사 분석 결과를 축적하여 향후 누에고치를 이용한 비섬유용 소재 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
우리나라의 III영급과 IV영급의 산림면적은 총면적에 약 65%를 차지하고 있어 목재자원의 경제적인 조성 및 관리를 위해서는 가장 중요한 시기이다. 가치 있는 숲을 조성하기 위하여 조림, 숲가꾸기, 솎아베기(간벌), 임목수확작업 등 여러 작업들이 적기에 꾸준히 이루어져야 한다. 이러한 산림작업을 효율적으로 실행하기 위하여 기계 장비의 이동통로 및 작업공간으로 활용할 수 있는 임내도로망의 확충이 필요하다. 특히, 작업로는 작업자 및 작업장비 등이 작업지까지의 도달시간을 단축시켜 실작업시간을 증대시킴은 물론, 임목수집을 위한 집재거리를 단축시켜 효율적인 작업이 가능해지고, 이용구역이 확대되어 목재의 수집율을 증대시킬 수 있다. 적정 임내도로망을 배치하기 위하여 지형도, 임도망도, 작업구역도, 임소반도, 임상도 등의 기초자료를 이용하여 주요 통과점(중 소 집재장) 선정하고, 이들을 최단경로 연결하는 임내도로망 배치기술을 개발하였다. 또한 적정 임내도로망 배치방법의 적정성을 검토한 바, 벌채구역이 현행과 동일한 조건일 때 임내도로 밀도는 현행방법 79 m/ha인데 반하여 개선방법은 42 m/ha로 현행방법보다 1/2수준으로 설치하여도 두 방법 모두 수집가능재적 및 수집율은 각각 568 $m^3$, 100%로 차이가 없었다. 또한 벌채구역을 연접한 무육간벌 대상지로 확대한 경우에는 임내도로 밀도는 현행방법 34 m/ha, 개선방법 33 m/ha로 두 방법 모두 유사한 수준이었으나, 가중평균 집재거리는 현행방법은 117 m인데 반하여 개선방법은 57 m로 현행방법의 1/2수준으로 단축되었고, 수집량은 현행방법에 비하여 400 $m^3$ 증가하는 것으로 나타났다.
레저 활동 인구의 증가와 다양화로 이동용 전력 시스템에 대한 수요가 많고 친환경적인 전력 발전 시스템에 대한 요구가 늘어나고 있으며 이를 충족 시킬만한 발전 장비로 소형 풍력 발전시스템이 대안으로 떠오르고 있다. 이동용 소형 풍력발전기를 개발할 때 가장 중요한 사항으로는 발전기의 무게를 줄이고 효율을 증가시키는 것이다. 기존의 300W급 풍력 발전기의 무게는 10kg정도로 이를 4kg이하로 줄여서 휴대가 용이하게 하면서 고 효율의 풍력 발전기용 발전기를 설계 제작하였다. 또한, 돌풍이 발생하는 한국의 풍량과 지형의 특성상 미풍에서도 발전이 가능하고 도심 및 농어촌 등에서도 독립적으로 사용할 수 있는 소형 풍력발전기를 설계 제작하였다. 기초설계 및 최적화설계를 통해 가볍고 효율이 높은 발전기를 제작하였다. 본 논문에서는 중량을 줄인 300W급 풍력발전기를 설계하고 시제품으로 제작 하였다. 제작한 300W 풍력발전기는 무부하 시험 시 정격속도 900rpm에서 평균출력전압이 24.7V이었으며, 제작된 발전기의 부하시험시 평균 선간전압 : 36.8V, 평균 상전류 : 2.62A로 기계적 입력이 339.84W일 때 출력전력은 289.5W로 측정되었고 이때의 효율은 85.18%이었다. 제작된 발전기 무게는 3.84kg이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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