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수소 경제를 위한 국가R&D과제에서 연료전지전기차의 지식구조 탐색 (Exploring the Knowledge Structure of Fuel Cell Electric Vehicle in National R&D Projects for the Hydrogen Economy)

  • 최정우;이지연;이병희;김태현
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.306-317
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    • 2021
  • 미국, 유럽, 중국, 일본 등 주요 선진국은 탄소 경제에서 수소 경제로의 전환을 위해 다양한 수소 경제 정책을 발표하며 연구역량을 집중하고 있다. 우리나라도 이러한 추세에 발맞추어 2019년 초 수소 경제 활성화 로드맵을 발표한 이래로 수소 경제 관련 법안을 마련하고 지원책을 실시하고 있다. 본 연구에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)의 국가R&D과제정보 최근 10년치 데이터를 활용해 수소 경제, 그중에서도 전·후방 파급효과가 크다고 할 수 있는 연료전지전기차 관련 R&D 현황과 지식구조를 파악하고자 한다. 연료전지전기차 관련 국가R&D과제(2020년 1월 기준) 1,479개의 원시 데이터를 바탕으로 네트워크 분석 및 텍스트 마이닝을 실시한 결과, 연료전지전기차 분야에서는 수소의 생산, 운반, 저장, 활용의 전 프로세스에 걸친 기술 및 시스템의 연구개발이 활발하게 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 본 논문은 해당 연구결과를 통해 현재 연료전지전기차 산업을 선도하고 있는 한국의 수소 경제 관련 정책 수립과 연구개발, 시장 전략에 대해 시사점을 제시한다.

광주광역시의 AI 특화분야를 위한 실용적인 접근 사례 제시 (Presenting Practical Approaches for AI-specialized Fields in Gwangju Metro-city)

  • 차병래;차윤석;박선;신병춘;김종원
    • 스마트미디어저널
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    • 제10권1호
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    • pp.55-62
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    • 2021
  • 광주광역시의 3대 주력산업인 자동차 산업, 에너지 산업, 그리고 AI/헬스케어 산업 등에 응용 가능한 AI 활용 사례로 준지도 학습, 전이 학습, 그리고 연합 학습의 머신러닝을 적용하며, 더불어 주력산업을 위한 AI 서비스를 위한 ML 전략을 정립하였다. AI 서비스의 ML 전략을 기반으로 실용적 접근 사례들을 제시하고자 하며, 준지도 학습의 접근 사례는 자동차 영상 인식 기술에 활용하며, 전이 학습의 접근 사례는 헬스케어 분야의 당뇨병성 망막병증 검출에 활용하고자 하며, 마지막으로 연합 학습의 접근 사례는 전력 수요 예측에 활용하고자 한다. 이러한 접근 사례들을 싱글보드 Raspberry Pi, Jaetson Nano, Intel i-7 등의 하드웨어를 기반으로 성능 테스트를 진행함과 동시에 실용적인 접근 사례들의 유효성을 검증하였다.

식생하도의 1차원 흐름모의를 위한 조도계수 산정 (Estimation of roughness coefficient for 1D flow modeling in vegetated channel)

  • 류지원;지운;장은경;배인혁
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.524-524
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    • 2023
  • 하천 내 식생의 분포는 흐름저항의 증가와 수위상승에 큰 영향을 미치는 요소 중 하나이다. 동일한 단면정보를 가졌더라도 식생이 분포하는 하도는 식생이 없는 하도에 비해 흐름저항으로 인해 유속이 현저히 느려져 홍수위 상승을 유발하기 때문이다. 따라서 식생의 종류, 크기, 분포 형태, 잎의 밀도 등에 따라 흐름저항계수를 정량화하며 흐름을 정확히 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 2019년 한국건설기술연구원 하천실험센터에서 진행된 식생하도에 대한 실규모 실험의 조건과 지형정보를 HEC-RAS(Hydrologic Engineering Center's River Analysis System) 1차원 수치모형에 입력하고, 식생 패치의 분포를 고려한 Manning's n의 공간적 분포 및 적용방식에 따른 수면 경사 재현 정확도에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 실험은 상단 폭 11 m, 경사 1:2(V:H)의 사다리꼴 단면을 가진 실규모 수로에서 70 m 길이의 구간을 대상으로 진행되었다. 실험 구간 내 6개의 압력식 수위계를 설치해 수위 측정 및 수면 경사 산정을 실행하였다. 실험 조건으로 적용된 인공 식생패치의 분포 및 밀도 조건은 3가지로 큰 패치와 작은 패치로 구성된 조밀한 조건, 단일 패치로 구성된 조밀한 조건, 단일 패치로 구성된 성긴 조건이었으며, 모두 정수(emergent)상태로 진행되었다. 적용된 패치의 형상은 내성천에서 조사된 자연 형태의 식생패치 형태를 참고하였으며, 버드나무 종을 모사하였다. 실험 조건에 따라 유량은 각각 평균 1.5 cms와 2.7 cms로 공급하였으며, 평균 수심은 약 1 m로 측정되었다. 위 실험 내용을 바탕으로 수치모의를 위한 경계조건과 지형정보를 수립하였으며 모의 케이스는 크게 두 가지로, 수로 내 식생의 분포를 종방향으로 고려한 케이스와 횡방향으로 고려하여 조도계수를 적용한 케이스로 분류하였다. 모의에 적용된 조도계수는 실험에서 획득한 데이터와 베르누이 방정식을 활용하여 산정되었으며, 두 케이스에 대한 모의 결과는 실험에서 관측된 수위와 비교하였다. 본 연구에 따르면 여러 개의 식생패치가 정수상태로 존재하는 하천에 대한 1차원 수치모의 시 식생의 분포를 종방향으로 고려하여 하나의 구간조도계수를 적용하는 방식이 종횡단면의 식생패치 위치를 고려한 조도계수를 세분화하여 적용하는 방식에 비해 수위 계산 정확도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다.

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텍스처 인지를 위한 PZT/Epoxy 나노 복합소재 기반 유연 압전 촉각센서 (Highly Flexible Piezoelectric Tactile Sensor based on PZT/Epoxy Nanocomposite for Texture Recognition)

  • 민유림;김윤정;김정남;서새롬;김혜진
    • 센서학회지
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    • 제32권2호
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    • pp.88-94
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    • 2023
  • Recently, piezoelectric tactile sensors have garnered considerable attention in the field of texture recognition owing to their high sensitivity and high-frequency detection capability. Despite their remarkable potential, improving their mechanical flexibility to attach to complex surfaces remains challenging. In this study, we present a flexible piezoelectric sensor that can be bent to an extremely small radius of up to 2.5 mm and still maintain good electrical performance. The proposed sensor was fabricated by controlling the thickness that induces internal stress under external deformation. The fabricated piezoelectric sensor exhibited a high sensitivity of 9.3 nA/kPa ranging from 0 to 10 kPa and a wide frequency range of up to 1 kHz. To demonstrate real-time texture recognition by rubbing the surface of an object with our sensor, nine sets of fabric plates were prepared to reflect their material properties and surface roughness. To extract features of the objects from the detected sensing data, we converted the analog dataset to short-term Fourier transform images. Subsequently, texture recognition was performed using a convolutional neural network with a classification accuracy of 97%.