본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.
전 세계적인 에너지 비용 상승과 에너지 수요 증가는 공급망 전반에 걸쳐 상당한 양의 에너지를 소비하는 식품가공·제조업에 있어 중요한 문제이다. 이에 에너지 사용을 최적화할 수 있는 실시간 에너지 모니터링 및 분석 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 식품공장에 설치된 IoT를 기반으로 각 설비별 모니터링과 열처리 공정에 관한 에너지 공급·사용량 모니터링, 검색 기능이 포함된 식품 공장 에너지 모니터링 시스템이 제안되었다. 본 시스템은 식품가공공장의 IoT 센서를 기반으로 PLC, 데이터베이스 서버, OPC-UA서버, UI 서버 및 API 서버와 CIMON 사의 HMI 등으로 구성된다. 시스템은 식품공장의 빅데이터 구축과 함께 수집 기능을 통한 설비별 모니터링과 열처리 공정에 관한 에너지 공급·사용량 모니터링 및 검색 서비스 기능을 제공한다. 본 데이터 수집 기반 에너지 모니터링 시스템은 에너지 절감을 위한 중소기업형 공장 에너지 모니터링·관리 시스템 개발을 위한 가이던스 역할이 될 것이다. 향후, 본 시스템을 활용하여 에너지 사용량 파악 및 분석을 통한 공정 작업이 최적화된 정량적인 에너지 절감 방안이 마련될 수 있다.
우리나라는 고속의 경제성장을 이룩해 오면서 경제적, 사회적으로 성장이란 관점에 초점을 맞추어 왔고 그 결과 세계 선진국 대열에 근접하였다. 그러나 지금 우리는 국가 전체적으로 재난과 안전이란 문제에 직면에 있다. 국가재난관리체계와 그에 대한 시스템, 국민의 안전의식은 여전히 후진국 수준에 머물러 있었음이 드러났고 이것은 최근 세월호 사건으로 극명하게 표출되면서 정부와 국민 모두에게 큰 자각심을 불러 일으켰다. 또한 이전과 달리 재난은 환경적, 사회적 등의 변화로 더욱 대형화, 복잡화, 다변화됨과 동시에 예측이 불가능한 형태로 바뀌어 가고 있다. 이와 같은 변화에서 재난현장을 중심으로 한 신속하고 효율적인 대응의 중요성이 그 어느 때보다 절실하게 요구되고 있다. 이러한 시대적 요구를 실현하기 위해서는 국가적 차원에서의 재난현장 중심의 일원화된 재난통신망 구축과 재난대응관리에 대한 법, 제도, 조직 개선 및 고도화된 재난대응표준절차 수립이 필요하다. 재난현장 중심의 효율성을 확보한 일원화된 재난통신망을 구축하기 위해서는 현장에 투입된 유관기관 담당자들 간의 원활한 통신확보, 다양한 현장 정보입수, 정보공유, 통신 불감지역 최소화, 정확한 현장 대응을 위한 신속한 의사결정, 통신두절 대비 백업망 구축 등이 필수적인 요소이다. 이를 위해 음성통신 외에 영상을 포함한 다양한 멀티미디어 통신과 위치정보 파악이 가능하고 우리나라가 약 70% 원천 기술을 보유한 PS-LTE 방식을 이용한 통신망 구축이 최적으로 판단된다. 또한 주파수 특성상 통신 불감지역이 최소인 700MHz 대역을 이용하고 예측할 수 없는 통신두절에 대비한 위성통신백업망과 재난현장의 많은 정보 입수를 위해 센서 네트워크 기술, 소셜미디어 활용 등을 통하여 신속하고 정확한 의사결정과 현장대응 및 일사분란한 지휘통신체계로 피해를 최소화 할 수 있다. 이와 동시에 재난대응 관리 측면에서는 첫째로 재난관리 표준운영절차를 선진화, 고도화하여 재난발생시 f즉각적인 행동절차에 돌입하게 하며 둘째로 개방형 플랫폼 형태의 재난통합대응체계를 구성하여 민관이 공동으로 재난대응에 참여할 수 있도록 한다. 셋째로 법, 제도, 업무분산에 의한 총괄조정기능을 강화하여 적극적인 재난안전관리를 도모한다. 넷째로 국무총리 산하에 별도의 재난대응 전담조직이 필요한데 해당업무의 특성이나 규모를 고려하여 소방이 적합한 조직으로 사료된다. 다섯째로 인명 구조를 위한 특수구조단체 설립이 필요하고 여기에는 현재 중앙 119구조대를 확대, 개편하는 것이 바람직하다. 마지막으로는 현재의 복잡한 긴급구조통신번호를 119로 통합하고 이에 대한 통합센터 신설과 전문인력 양성에도 많은 정부의 노력이 필요할 것으로 사료된다.
본 연구는 폭 7m, 길이 25m, 동고 3.2m의 토마토를 재배하는 온실에 공기순환팬을 설치하고 순환팬이 온실 내 온도 및 습도 분포에 미치는 영향을 조사하였다. 기존의 순환팬 설치 기준(ASAE, 1997)을 참고하여 시험온실에 순환팬 10대를 2열 및 다른 방향으로 설치하여 18시부터 다음날 8시까지 온실 내 온습도를 측정하였다. 온실 내 온습도는 온실을 9개의 격자망으로 나눈 후 온실 중앙부에서는 0.7m, 1.7m 및 2.7m 높이, 온실 좌우측에는 0.7m, 1.7m 높이에 센서를 설치하였다. 공기순환 팬을 사용하지 않았을 때 온실 상하부의 온도 및 습도의 평균값은 $14.7^{\circ}C$, 74.8%와 $13.0^{\circ}C$, 85.6%로 온습도 차는 평균적으로 $1.7^{\circ}C$, 10.8% 발생하였다. 공기순환팬 10대를 2열 및 다른 방향으로 설치하여 운용했을 때 온실 상하부의 온습도는 $14.6^{\circ}C$, 75.9%와 $14.5^{\circ}C$, 79.1%로 온습도 차는 각각 $0.1^{\circ}C$, 3.2%였으며 순환팬을 사용하지 않았을 때와 비교하여 온실 상하부의 온도 및 습도 차가 감소하였다. 순환팬을 6대 및 5대로 줄여서 운용했을 때 온실 상하부의 온습도 차는 각각 $0.3^{\circ}C$, 3.4%와 $0.3^{\circ}C$, 4.0%로 나타나 순환팬 10대를 사용했을 때와 비슷한 효과를 보였다. 순환팬 10대를 2열 및 같은 방향으로 설치했을 때의 온실 상하부의 온습도 차는 $0.5^{\circ}C$, 4.9%로 팬을 다른 방향으로 설치했을 때보다 온습도 차가 크게 나타났다. 온실 좌우측면, 전후면의 온습도 차를 살펴보면 순환팬을 사용하지 않았을 때 좌우 측면의 온습도 차는 $0.3^{\circ}C$, 1.7%로 작아 팬을 사용했을 때와 큰 차이가 없었으나 순환팬을 사용하지 않았을 때 $1.0^{\circ}C$, 4.2%로 나타났던 전후면의 온습도 차는 순환팬을 사용함으로써 감소하였다. 이는 공기순환팬이 온실 내 공기를 순환시켜 온풍난방 시 상부에 정체된 더운 공기나 열손실로 인해 온도가 다른 공기를 교반시킴으로써 온도 및 습도 차가 감소한 것이다. 폭 7m, 길이 25m, 동고 3.2m인 단동온실에서 날개 크기 230mm, 풍량 $11m^3/min$의 공기순환팬을 사용하고자 할 때는 순환팬 5대를 2열로 설치하되 각 열을 방향을 다르게 하고 9m 간격으로 설치하여 운용하는 것이 가장 경제적이고 효과적일 것이다.
동해 남서부에 위치한 강릉-울릉도간 해역에서 정기여객선 씨스타호에 수온, 염분 및 클로로필a 형광센서를 설치하고 2012년 7월부터 2013년9월까지 북한한류와 동한난류역을 가로질러 매일 왕복조사를 수행하여 해수물성을 연속관측 하였다. 본 연구에서는 염분과 클로로필a 형광 기록과 동해정선관측 및 환경측정망조사 결과, AVISO의 일별 표면해류도 그리고 GOCI 클로로필a 영상을 이용하여 표층해역의 염분 시계열 변동을 분석하였다. 본 연구 결과, 6월부터 10월까지 강릉-울릉도간 표층 해역에 염분범위 33.15~34.12의 고염분수역이 주로 환류의 중간해역이나 강한 북향류의 서쪽 경계역에서 나타났다. 이 수역의 서쪽에는 최저 염분범위가 30.58~33.20로 남향류를 수반하였고 동쪽은 31.30~33.24로 북향류가 수반되었다. 서쪽의 저염분수는 남하하는 북한한류수의 표층수이며, 동쪽의 저염분수는 북상하는 대마난류 표층수이다. 본 연구에서 확인된 북한한류수의 최저염분은 30.36이었으며, 서쪽 저염분수의 동쪽 한계는 강릉 동쪽 약 110 km지점까지, 남쪽으로는 죽변 연안까지 수심 약 5~10 m 이천에서 33.00이하로 분포하였다. 이 저염분수는 하계에 양자강희석수의 혼합으로 저염화된 대마난류 표층수가 북상하면서 수송하는 담수의 규모에 비하여 무시할 수 없을 정도이다. 이것을 본 연구에서는 북한한류수 기원 하계 표층수라고 명명하고자 한다.
본 논문에서는 역학적 변수들을 측정하는 방안으로 디지털 이미지 프로세싱과 강형식 기반의 MLS 차분법을 융합한 DIP-MLS 시험법을 소개하고 추적점의 위치와 이미지 해상도에 대한 영향을 분석하였다. 이 방법은 디지털 이미지 프로세싱을 통해 시료에 부착된 표적의 변위 값을 측정하고 이를 절점만 사용하는 MLS 차분법 모델의 절점 변위로 분배하여 대상 물체의 응력, 변형률과 같은 역학적 변수를 계산한다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해서 표적의 무게중심 점의 변위를 측정하기 위한 효과적인 방안을 제시하였다. 이미지 기반의 표적 변위를 이용한 MLS 차분법의 역학적 변수의 계산은 정확한 시험체의 변위 이력을 취득하고 정형성이 부족한 추적 점들의 변위를 이용해 mesh나 grid의 제약 없이 임의의 위치에서 역학적 변수를 쉽게 계산할 수 있다. 개발된 시험법은 고무 보의 3점 휨 실험을 대상으로 센서의 계측 결과와 DIP-MLS 시험법의 결과를 비교하고, 추가적으로 MLS 차분법만으로 시뮬레이션한 수치해석 결과와도 비교하여 검증하였다. 이를 통해 개발된 기법이 대변형 이전까지의 단계에서 실제 시험을 정확히 모사하고 수치해석 결과와도 잘 일치하는 것을 확인하였다. 또한, 모서리 점을 추가한 46개의 추적점을 DIP-MLS 시험법에 적용하고 표적의 내부 점만을 이용한 경우와 비교하여 경계 점의 영향을 분석하였고 이 시험법을 위한 최적의 이미지 해상도를 제시하였다. 이를 통해 직접 실험이나 기존의 요소망 기반 시뮬레이션의 부족한 점을 효율적으로 보완하는 한편, 실험-시뮬레이션 과정의 디지털화가 상당한 수준까지 가능하다는 것을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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