탄소섬유의 성능은 탄소 섬유 강화 플라스틱(CFRP)과 같은 고품질 고분자 복합재료에 매우 중요하다. 이를 위해 탄소섬유 물성에 큰 영향을 주는 전구체 섬유의 기계적, 물리적, 구조적 특성을 개선할 수 있는 최적화된 방사공정과 이를 위한 적합한 전구체 공중합 고분자를 사용하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 메타크릴산(MAA)의 함량과 주입시간, 2,2'-아조비스(2-메틸프로피오니트릴) (AIBN)의 농도를 합성공정 변수로 설정하였으며, 용액 중합법(solution polymerization)에 의해 Poly(AN-co-MAA)가 합성되었다. 305,138 g/mol의 분자량과 4.2%의 MAA 비율을 가지는 Poly(AN-co-MAA)를 N,N-디메틸포름아미드(DMF)에 16.0 wt% 농도로 용해시킨 후 기격습식방사법(dry-jet-wet spinning)으로 전구체 섬유를 제조하였다. 섬유의 인장강도는 ~1.06 GPa, 인장탄성률은 ~22.01 GPa였으며, 섬유에서의 공극 및 구조적 결함은 관찰되지 않았다.
기존의 입자추적모델에서 입자의 연직방향 변위 예측은 정지 수체에서의 최종침강속도를 바탕으로 계산되었다. 그러나 난류 수체에서의 침강속도에 관한 선행 연구들은 난류가 입자의 침강속도에 영향을 미치는 것으로 보고하고 있다. 본 연구에서는 난류에 따른 침강속도의 변화 특성을 규명하고자 개수로 흐름에서 입자의 침강 실험을 수행하였다. 입자의 침강속도와 난류 특성은 각각 PTV, PIV 기법을 통해 측정하였고, 측정된 침강속도 증가율과 입자 및 난류 특성에 따른 난류 수체에서의 침강속도의 변화 특성을 분석하였다. 그 결과, 입자 직경이 Kolmogorov 길이 스케일의 1~2배가 될 때, 침강속도 증가율이 커지기 시작하였다. 본 실험 결과를 선행 연구들과 비교하였을 때, Stokes 수와 침강속도 증가율의 그래프가 입자의 밀도에 따라 각각 최댓값을 보이는 곡선 형태를 가지는 것으로 나타났다. 결론적으로, 입자의 침강속도는 개수로 흐름에서 정지 수체에서보다 빠르기 때문에, 기존의 정지 수체에서의 침강속도를 이용한 입자추적모델은 연직방향으로 바닥에 도달하는 시간을 과대산정하게 될 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구의 결과는 입자추적모델의 성능 개선에 도움을 줄 것으로 기대된다.
전고체전지의 상용화를 위해서는 상온에서 작동이 가능한 고체전해질 개발이 필수적이며 이온전도도가 높은 물질을 채택하여 전고체전지를 제조해야 한다. 따라서, 기존의 옥사이드 계열의 고체의 이온전도도를 높이기 위하여 이종원소가 도핑된 Li7La3Zr2O12 (LLZO)를 필러소재(Al, Nb-LLZO)로 사용하였으며, 상온에서 작동이 가능하도록 Poly(ethylene oxide)/Poly(propylene carbonate) (PEO/PPC) 기반의 가넷형 무기계 고체고분자 전해질을 제조하였다. 이원금속 원소를 도핑한 가넷형 무기계 필러와 PEO/PPC (1:1 비율로 섞인) 고분자를 1:2.4의 비율로 균일하게 교반하여 전해질을 합성해 상온과 60 ℃에서 전고체 전지의 전기학적 성능을 분석하였다. 제조한 복합 전해질은 이원금속의 도핑으로 인하여 이온전도도가 향상되었으며, PEO 단독으로 사용하는 전해질보다 PPC를 1:1로 첨가하였을 때 이온전도도 향상을 도와 60 ℃ 뿐만 아니라 상온에서 전고체 전지의 용량과 용량 유지율이 개선되었음을 확인하였다.
본 연구에서는 실규모 UASB 소화조에서 높이에 따른 그래뉼 슬러지의 물리화학·생물학적 특성에 대해 조사하였다. 혐기성 그래뉼은 UASB 반응조에서 지상으로부터 1 m 높이별(1 m, 2 m, 3 m)로 채취하였다. 형태학적 분석결과, 그래뉼의 크기는 소화조의 상단부로 갈수록 커졌고 원형율(roundness)은 하단부에서 더 둥근 형태를 나타내었다. ANOVA 검정 결과, 그래뉼의 평균 크기와 원형율은 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 차이를 보였고 두 변수 사이에 유의한 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(r=-0.40, p<0.05). 아세트산, 프로피온산, 부틸산을 기질로 사용한 SMA test 결과에서는 2 m 높이에서 채취한 그래뉼의 비메탄활성도가 가장 높았다. EPS의 경우 높이에 따라 함량이 다양하게 나타났으며 2 m에서 가장 높았다. 본 실험의 결과를 통해 높이별 그래뉼 슬러지의 특성을 이해하고 소화조의 유지관리 및 성능 개선에 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
30년 이상 된 노후 건축물의 비율은 2005년 29.0%에서 2019년 37.8%로 증가하였다. 이러한 노후 건축물은 화재 안전 성능 등 건축 관련 안전기준이 부재했던 시기에 조성된 건축물이다. 사용 과정에서 불법적인 변경과 증축이 이뤄져 안전에 더욱 취약해졌을 것으로 예상된다. 다중이용건축물 등 대형재난을 막기 위해 소방 안전 조사가 이뤄지고 있지만 대규모 노후 건축물이 밀집한 지역구 차원에서는 조사가 이뤄지지 않고 있다. 따라서 노후 건축물이 밀집한 노후 건축지구에서 화재 위험 요인을 도출하기 위해 우선 건축물의 구성 특성을 분석하였다. 화재 위험 요소 도출을 위한 노후 건축지구의 공간적 특성을 살펴보기 위하여 건축물 구조, 용도, 지붕형태, 사용승인연도를 기준으로 분석한 결과, 건축물 사용승인일을 기준으로 건축물의 주구조가 가장 큰 영향이 있었으며, 건축물 주구조를 기준으로 주거환경개선지구의 경우 지붕형태, 그 외 지역은 건축물의 주구조가 가장 큰 영향이 있는 것으로 나타났다.
정부의 주거복지 로드맵(2017)에 따른 공공임대주택의 지속적인 증가, 장기공공임대주택의 노후화에 따른 시설 성능 개선 및 주거수준 향상 요구 등을 위한 시설물 유지관리비가 큰 폭으로 증가하여 재고주택 유지를 위한 공공임대사업자의 재정부담이 가중되고 있다. 그러나, 현재까지 노후 장기공공임대주택의 운영과정에서 시설물 수선종류 공사별, 내용연수 기간 경과 연수별로 집행되는 유지관리비 규모를 분석하는 객관적인 자료가 부족한 실정이다. 본 연구는 서울시에 위치한 33개 장기공공임대주택의 유지관리비 실적 자료를 바탕으로 경과 연수 14년에서 28년 기간의 집행 현황을 분석하였다. 또한, 경과 연수별 유지관리비를 '장기수선계획공사 및 국비지원사업[Y1]', '계획수선공사 및 일반수선공사[Y2]', '총 유지관리비[Y3]'로 구분하여 예측 모형을 제안하였다. 본 연구는 공공임대사업자가 예산수립 단계에서 유지관리계획 수립과 공공임대주택의 지속 가능한 운영 계획수립을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.
최근 스마트폰이 널리 보급되고 모바일 기기의 그래픽스 처리 성능이 발전함에 따라 아이들의 물리적인 활동을 돕는 다양한 모바일 애플리케이션들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능과 증강현실 기술을 활용해 모래성 쌓기 놀이를 안내하는 모바일 애플리케이션 SandUp을 제안한다. 모래성을 쌓는 과정에서 아이는 모바일 증강현실 기술을 활용해 제시된 목표 모래성을 현실 세계에 증강하여 살펴볼 수 있다. 또한, SandUp은 모래성의 완성을 돕기 위해 단계적으로 필요한 모래 모양과 Task를 알려주고, 모바일 폰의 카메라와 딥러닝 인식모델을 이용해 실시간으로 현재 진행 상황을 인식하고 시각적, 청각적 피드백을 제공한다. 우리는 Flutter와 TensorFlow Lite를 이용해 SandUp 앱의 프로토타입을 구현하였다. 제안하는 SandUp 앱의 사용성과 효과를 평가하기 위해 성인을 대상으로 설문조사를 수행하고 앱이 목표로 한 4-7세 아이들을 모집하여 실험을 진행했다. 실험 결과와 학부모의 피드백을 분석하여 앱의 발전 가능성 및 개선점을 도출하고 향후 연구 방향을 제시한다.
이산화탄소 배출이 없는 고분자 전해질 막 연료전지(polymer electrolyte membrane fuel cell, PEMFC)는 수송용, 발전용 시스템에 적용 가능한 친환경 에너지 변환장치이다. PEMFC의 주요 구성품 중 하나인 고분자 전해질 막(polymer electrolyte membrane, PEM)은 구동시간 동안의 높은 수소 이온 전도도와 물리화학적 안정성 갖춘 과불소화계 고분자(perfluorinated sulfonic acid, PFSA) 기반 PEM (PFSA-PEM)이 상용화 되어있다. 하지만 PFSA-PEM의 단점으로 지적되는 낮은 유리전이온도와 높은 기체 투과도의 보완이 요구되고 있다. 이에 본 총설에서는 PFSA-PEM의 성능 향상 및 단점 보완을 위해 1) PFSA의 측쇄부 길이를 조절함으로써 이온교환용량의 증가와 고분자의 결정성을 증가시켜 PFSA-PEM의 능력을 향상시킨 연구와 2) 유/무기 첨가제를 도입하여 수소 이온 전도도 및 물리적 안정성을 향상시키는 복합 막 연구 및 3) 다공성 지지체를 도입하여 PEM의 두께를 효과적으로 감소시켜 막 저항을 효과적으로 줄이고 내구성을 큰 폭으로 개선한 다공-충진막에 관한 연구를 소개하고자 한다.
해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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