선택적 촉매 혼합법은 대용량의 화력 발전시스템에서 질소산화물을 제거하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 분사된 암모니아와 유입된 배기가스의 균일한 혼합은 촉매 층에서의 탈질 환원 과정에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 탈질설비의 암모니아 분사시스템 설계과정에 전산해석 기법을 적용하였다. 적용 모델은 현재 가동되고 있는 800 MW급 석탄 화력 발전소의 탈질설비이다. 유동 해석 범위는 암모니아 분사 시스템 입구에서 촉매 층 후단부이다. 2차원 유동장을 선택하였고 비압축성으로 가정하였다. 상용 소프트웨어인 ANSYS-Fluent를 사용하여 정상 상태의 난류 유동을 해석하였다. 설계 변수로는 암모니아 분사 시스템에서의 노즐 배치 간극과 분사 유량으로 4가지 경우에 대해 결과를 분석하였다. 촉매 층 입구에서의 몰 비에 의한 평균제곱근오차 값을 최적화 변수로 선정하였고 실험계획법을 기반으로 한 최적화 알고리즘을 도입하였다. 노즐 피치와 유량을 동시에 조절한 경우가 유동 균일성 관점에서 가장 우수하였다.
최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.
목적 : 전 세계적으로 대유행중인 Coronavirus disease 19(COVID-19)로 인해 장기적이고 강도 높은 사회적 거리두기와 외출 자제가 개인의 정신적 건강 측면에 부정적인 영향을 미치게 되었고, 이는 개인의 우울 수준을 높이고 삶의 질을 저하하는 악영향을 초래하게 되었다. 이에 본 연구는 COVID-19가 우울과 삶의 질에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 연구방법 : 전국 20대부터 60대의 성인 270명을 대상으로 2020년 11월부터 12월까지 약 2개월에 걸쳐 온라인 설문조사를 실시하여 내용을 분석하였다. 결과 : 우울감의 증가와 삶의 질 저하에서 모두 유의한 차이가 있었다(p<.001). 대상자의 연령 중 50대가 가장 우울감의 변화가 크게 나타났고(p<.05), 한국판 역학 연구센터 우울 척도점수는 30대가 37점으로 가장 높았고 20대, 50대, 40대, 60대 순이었다. 삶의 질에서는 전 연령대에서 유의한 변화가 나타났다(p<.001). 연구에 참여한 대상자의 특성 중 결혼상태에서 COVID-19 이후 미혼인 사람이 기혼인 사람보다 더 큰 우울감을 보였다(p<.012). 삶의 질에서는 미혼보다 기혼인 사람과(p<.001) 가족구성원이 없는 사람보다 4명인 사람의 삶의 질이 더 큰 것으로 나타났다(p<.031). 결론 : 연구를 통해 COVID-19 이후 성인의 우울감이 증가되었고 삶의 질이 떨어진 것을 확인하였으며 아직 대유행중인 COVID-19가 사회에 미치는 영향은 지속적으로 변화하고 있으므로 추후 우울감과 삶의 질의 변화에 대한 연구는 업데이트 될 필요가 있다.
우리는 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 문제에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델의 예측 성능을 조사한다. 이를 위해 총 304편의 답안지로 구성된 실험 데이터 세트를 구축하였는데, 답안지의 주제는 직업 선택의 기준('직업'), 행복한 삶의 조건('행복'), 돈과 행복('경제'), 성공의 정의('성공')로 다양하다. 이들 답안지는 네 개의 점수 구간으로 구분되어 평어 레이블(A, B, C, D)이 매겨졌고, 총 11건의 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 구체적으로는 5개의 '직업' 답안지 점수 구간(평어) 예측 실험, 5개의 '행복' 답안지 점수 구간 예측 실험, 1개의 혼합 답안지 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 이들 실험에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델(KoBERT, KcBERT, KR-BERT)이 다양한 훈련 데이터로 미세조정되었다. 또 두 개의 전통적인 확률적 기계학습 분류기(나이브 베이즈와 로지스틱 회귀)도 그 성능이 분석되었다. 실험 결과 딥러닝 기반 한국어 언어모델이 전통적인 기계학습 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 KR-BERT는 전반적인 평균 예측 정확도가 55.83%로 가장 우수한 성능을 보였다. 그 다음은 KcBERT(55.77%)였고 KoBERT(54.91%)가 뒤를 이었다. 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀 분류기의 성능은 각각 52.52%와 50.28%였다. 학습된 분류기 모두 훈련 데이터의 부족과 데이터 분포의 불균형 때문에 예측 성능이 별로 높지 않았고, 분류기의 어휘가 글쓰기 답안지의 오류를 제대로 포착하지 못하는 한계가 있었다. 이 두 가지 한계를 극복하면 분류기의 성능이 향상될 것으로 보인다.
COVID-19 대유행으로 인해 병원, 진료소, 검역소 및 의료 연구 기관을 포함한 의료 시설에서 매일 수많은 의료 폐기물이 발생함에 따라 의료폐기물 처리가 심각한 문제가 되고 있다. 이전에는 전통적인 소각방법이 사용되었지만 매립지 부족 및 관련 환경 문제로 인해 공중 보건이 위험에 처해 있다. 이런 문제를 극복하기 위해 멸균분쇄용 파쇄기를 개발하였다. 본 연구에서는 유해 및 감염성 의료폐기물에 대한 작동 성능을 결정하기 위해 분쇄용 파쇄 시스템의 설계 및 수치해석을 수행하였다. 파쇄기의 부품은 CAD 소프트웨어를 이용하여 모델링하였으며, ABAQUS를 사용하여 유한요소해석을 수행하였다. 정적, 동적 및 피로하중 조건 하에서 파쇄기 절단 날의 해석을 수행하였으며, 의료 폐기물을 분쇄하는데 필요한 절단력을 기반으로 절단 날의 형상이 효과적임을 입증하였다. 모달 해석을 통해 구조물의 동적 안정성을 검증하였다. 또한, 절단 날의 수명을 예측하기 위해 고주기 피로해석을 통해 S-N 선도를 생성하였다. 이를 통해 적절한 분쇄용 파쇄 시스템이 멸균 장치와 통합되도록 설계하여 의료 폐기물의 양과 처리 시간을 줄임으로써 환경 문제와 잠재적인 건강 위험을 극복하는 방안을 제시하였다.
딥러닝 기반 머신 비전 기술을 이용한 영상분석 과정에서 전송되고 저장되는 방대한 양의 동영상 데이터의 용량을 효율적으로 줄이기 위한 연구들이 진행 중이다. MPEG(Moving Picture Expert Group)은 VCM(Video Coding for Machine)이라는 표준화 프로젝트를 신설해 인간을 위한 동영상 부호화가 아닌 기계를 위한 동영상 부호화에 대한 연구를 진행 중이다. 그 중 한 번의 영상 입력으로 여러가지 태스크를 수행하는 멀티태스크에 대한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 멀티태스크를 위한 파이프라인을 제안한다. 제안하는 파이프라인은 물체탐지를 선행해야 하는 각 태스크들의 물체탐지를 모두 수행하지 않고 한번만 선행하여 그 결과를 각 태스크의 입력으로 사용한다. 제안하는 멀티태스크 파이프라인의 효율성을 알아보기 위해 입력영상의 압축효율, 수행시간, 그리고 결과 정확도에 대한 비교 실험을 수행한다. 실험 결과 입력 영상의 용량이 97.5% 이상 감소한데 반해 결과 정확도는 소폭 감소하여 멀티태스크에 대한 효율적인 수행 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 장애인 취업 활성화를 위한 효과적인 소프트웨어(SW) 교육 프로그램을 제안하고, 시범 운영을 통하여 SW교육 효과를 검증한다. 이 SW교육 프로그램에서는 기초과정인 유니티 프로그래밍 과정과 심화과정인 AR/VR 디지털 콘텐츠 개발 과정으로 구성된 SW교육과정을 개발한다. SW교육 성취기준은 국가직무능력표준(NCS)의 가상현실콘텐츠제작 직무의 수준과 시각·청각·지체장애 청소년의 SW교육 성취기준을 고려하여 기초 및 심화과정의 성취기준을 개발한다. SW교육 교재는 유니티 기반으로 장애인의 지적수준에 따라 하나의 AR/VR 디지털콘텐츠를 단계적으로 구현할 수 있도록 프로젝트 기반으로 개발한다. SW교육 시범운영은 코로나-19로 인하여 Blended Learning 기반의 비대면 온라인 교육으로 실시한다. SW교육 시범 운영에 대하여 SW교육 효과와 학습자 개인별 SW교육 학업성취도를 도출하기 위해 학습자들에게 설문조사를 실시하고, 그 결과를 분석한다. 기초과정에서는 학습자의 77.3%가 우수(80~90) 이상의 학업성취도를 달성했으며, 심화과정에서는 학습자의 48.8%가 우수(80~90) 이상의 학업성취도를 달성하였다. 이러한 결과는 본 논문에서 개발한 장애인 SW교육 프로그램이 장애인 취업 활성화에 효과가 있다는 것을 검증하는 것이다.
수소는 산소와 반응하여 전기에너지를 만들고 부산물로 물을 생성하므로 친환경 선박의 대체 연료로 대두되고 있다. 그러나 수소는 일반 화석연료와는 달리 낮은 점화 에너지와 높은 가연성 범위로 인하여 폭발의 위험성이 높은 물질이다. 그래서 선박에서 사용되는 수소의 안전성을 확보하기 위해서 수소의 누출·확산에 관한 유동 특성을 연구하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 선박 내부와 같은 밀폐공간에서 수소가 누출되었을 때 누출량, 통풍량, 환기 방식 등이 환기 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대하여 수치적 해석을 수행하였다. 수치해석에는 CFD 상용 소프트웨어인 ANSYS CFX ver 18.1을 이용하였다. 누출량은 1 q = 1 g/s로 하여 1 q, 2 q, 3 q로 변경하였고, 통풍량은 1 Q = 0.91 m/s로 하여 1 Q, 2 Q, 3 Q로 변경하였으며 환기 방식은 typeI, typeII, typeIII로 변경하면서 환기 성능을 분석하였다. 누출량이 1 q에서 3 q로 증가할수록 저장실 내의 수소 몰분율(HMF)는 약 2.4 ~ 3.0배 높게 나타났으며 통풍량 증가는 누출량에 대비하여 약 62.0 ~ 64.8 % 정도 환기 성능이 개선에 효과가 있었다. 그리고 폭발의 위험성을 낮추기 위한 통풍량은 최소 2 Q 이상 되어야 하며, 수소탱크 저장실 내부의 부압 형성을 위해서는 type III가 가장 적합한 방식이라고 판단하였다.
생리적 마모는 일생 동안 불가피하게 일어나고 정상현상이라고 볼 수 있다. 하지만, 병적인 마모는 교합면에 치명적 손상을 야기하고 심미 및 적절한 전방유도를 파괴 할 수 있다. 따라서 교합면 마모 회복을 위해서는 철저한 평가와 진단이 필요하다. 본 증례의 환자는 하악 치아 순면과 상악 치아 설면의 심한 마모를 보였다. 수직교합고경을 분석 하였고, 부족한 보철수복공간을 회복을 위해 수직교합고경을 높여서 치료하기로 하였다. 수직교합고경이 결정 된 후에는 보통 진단 왁스업을 하여 치료를 진행한다. 본 증례는 심한 마모로 인한 교합붕괴 및 수직교합고경이 상실된 환자에서, 기존의 진단왁스업 과정을 다양한 디지털 도구를 사용하는 방법으로 대체하였다. 진단왁스업은 소프트웨어에서 디자인되어 디지털로 임시보철물을 제작하였다. 임시보철물 검증을 통해, 수직교합고경 및 적절한 전방유도로 회복되었다.
많은 사람들이 디지털 공간에서 기록물을 생산하며, 개인이 사망한 뒤 남는 디지털 기록물의 양도 늘어났다. 그런데 고인이 남긴 디지털 기록은 물리적 실체를 가진 기록유산과 다르다. 고인의 기록이 고인만의 것이 아닌 경우도 많고, 고인이 생전에 온라인 계정과 디지털 기록 처리 방식을 밝히지 않는 경우도 많아, 이런 문제는 유족 등에 대한 상속의 문제로 이어지게 될 수도 있다. 또한 소프트웨어 문제, 특정 플랫폼의 이용약관, 유족에 의한 계정 삭제 등의 사유로 개인 사후 디지털 기록이 방치 또는 삭제될 수 있다. 이는 당시 사회상을 알 수 있는 중요한 단서가 되는 일상 기록이 쉽게 소실되는 문제로도 이어진다. 개인들이 본인의 디지털 기록 보존에 관심이 있지만 마땅한 방법을 몰라 소극적인 방임(benign neglect)을 하고 있음이 몇몇 연구를 통해 드러났다. 이 때문에 개인 디지털 기록과 개인 사후 디지털 기록에 관심을 기울이고, 관련 정책과 계획을 마련할 필요가 있다. 이에, 본 연구는 개인 사후 디지털 기록의 관리와 관련하여 법과 제도, 플랫폼과 산업의 현황 및 정책, 개인 기록관리 현황 등과 관련하여 문제점을 분석하고, 법의 제정 및 플랫폼 약관의 명시 필요성, 기록관리기관의 디지털 개인 기록 관리 방안, 개인의 사후 기록에 대한 선제적 관리방안 및 디지털 계정 정보 관련 유언장 작성 방법 등 다양한 해결방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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