ORV의 열교환 효율 향상 및 운전 최적화를 위한, first principle 기반 모델링 연구들이 수행되어왔지만, ORV의 열 전달 계수는 시간, 위치에 따라 불규칙한 시스템으로, 복잡한 모델링 과정을 거친다. 본 연구는 복잡한 시스템에 대한 데이터 기반 모델링의 실효성을 확인하고자, LNG 재기화 공정의 실제 운전데이터를 이용해, ORV의 해수 유량, 해수온도, LNG 유량 변화에 따른 토출 NG 온도 및 토출 해수 온도의 동적 변화 예측이 가능한, FNN, LSTM 및 AutoML 기반 모델링을 진행하였다. 예측 정확도는 MSE 기준 LSTM > AutoML > FNN 순으로 좋은 성능을 보였다. 기계학습 모델의 자동설계 방법인 AutoML의 성능은 개발된 FNN보다 뛰어났으며, 모델 개발 전체소요시간은 복잡한 모델인 LSTM 대비 1/15로 크게 차이를 보여 AutoML의 활용 가능성을 보였다. LSTM과 AutoML을 이용한 토출 NG 및 토출 해수 온도의 예측은 0.5 K 미만의 오차를 보였다. 예측모델을 활용해, 겨울철 ORV를 이용해 처리 가능한 LNG 기화량의 실시간 최적화를 수행하여, 기존 대비 최대 23.5%의 LNG를 추가 처리 가능함을 확인하였고, 개발된 동적 예측모델 기반의 ORV 최적 운전 가이드라인을 제시하였다.
본 연구는 식후저혈압 노인에서 식후에 녹차 또는 커피 한 잔을 섭취하는 것이 식후의 혈압하강에 어떤 영향을 미치는지 파악하기 위해 시도되었다. 실험은 식후저혈압이 있는 노인 30명을 대상으로 피험자내 반복측정 설계에 따라 참여노인들의 서면동의를 받은 후에 이루어졌다. 평소와 같은 일반 식사만 하는 것을 대조중재로 하였고, 동일한 일반식사 후에 120mL의 녹차 한 잔(카페인 15.8 mg)을 마시는 것을 실험중재1로, 120mL 커피를 한 잔(카페인 60mg)을 마시는 것을 실험중재2로 하였다. 각 노인이 세 가지의 중재에 참여하는 순서는 무작위로 배정하였다. 혈압과 맥박 수는 휴대용 자동혈압계(ABPM)를 사용하여 식전 30분부터 식후 120분까지 15분 간격으로 측정하였다. 수집된 자료는 IBM SPSS 19.0 program을 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 참여노인의 사전 수축기혈압과 이완기혈압은 세 중재 간에 차이가 없었다. 식후 60분에 측정한 커피군의 수축기혈압은 $4.1{\pm}18.6mmHg$하강하여 대조군이 $15.1{\pm}17.9mmHg$ 하강한 것에 비해 유의하게 적었고(p=.032), 녹차군은 $13.4{\pm}22.4mmHg$ 하강하여 대조군과 차이가 없었다. 마찬가지로 식후 60분의 이완기혈압은 커피섭취군이 $0.8{\pm}13.4mmHg$ 하강하여 대조군이 $12.8{\pm}13.0mmHg$ 하강한 것보다 적었고, 이는 통계적으로 유의하였다(p=.033). 맥박 수는 세 군 모두 식전과 유의한 변화가 없었다. 따라서 식후저혈압 노인에 있어서 식후에 커피를 한 잔 마시는 것은 혈압하강을 예방하는 효과가 있다고 할 수 있다.
본 논문에서는 새로운 형태의 전동 외발 손수레를 제안하였다. 제안된 전동 외발 손수레는 작업 동작을 감지하여 작업자의 의도에 따라 안전하고 균형을 잃지 않도록 하면서 자동으로 외발 손수레를 이동시킬 수 있도록 해 준다. 작업자가 손수레의 손잡이를 잡고 위 아래로 기울이면 외발 손수레에 장착된 방위각 센서를 이용하여 전후 방향의 각도인 피치각을 감지하고 이를 전후진 이동 의도로 간주하여 각도의 크기에 비례하는 속력으로 손수레의 바퀴를 가감속 제어하여 전후진시킨다. 또한 기존 손수레와 달리 적재함에도 추가의 자유도를 부가하여 회전할 수 있도록 하였고, 작업 중 손수레가 좌우 방향으로 기울어질 때 기울기인 롤각을 감지하고 이를 기반으로 하여 적재함이 항상 지면과 수평을 유지할 수 있도록 위치 제어하여 작업자가 손수레의 균형을 잃지 않고 안전하고 쉽게 손수레를 운전할 수 있도록 해 준다. 농업 현장이나 산업 현장에서 실제로 사용할 수 있도록 DC 모터와 인휠모터, 모터 드라이버, 2축 방위각 센서와 저가의 마이크로 컨트롤러를 사용하여 경제적이고 효율적인 제어 시스템을 구성하고 기구부 설계 제작도 수행하였다. 또한 피치각의 변화만 있는 경우, 롤각의 변화만 있는 경우, 그리고 피치각과 롤각이 동시에 변화하는 경우에 대한 실험을 통해 개발된 전동 외발 손수레의 안정성과 유용성을 검증하였다.
전자출결관리시스템의 경우 일부 대학 및 교육기관에서 시범적으로 도입, 운영하고 있다. 그러나 대부분의 관련시스템은 기존의 바코드 및 마그네틱 카드시스템을 설치, 운영하고 있으며, 비접촉식 RF카드를 도입하여 강의실의 출결관리를 하고 있으나 인식거리(5cm이하) 문제, 학생들의 출결을 위한 매번 카드를 리더기에 읽혀야하는 체크과정을 요구함으로 학생들의 강의실 이용의 혼잡 발생 등의 문제점을 야기 시켰다. 또한 한번 체크한 기록을 가지고 한 과목의 강의시간에 활용하므로 중간이석(조퇴, 두 번째 강의시간 결석 등) 상황에 실시간으로 대응 할 수 없다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 제안된 다양한 모바일 출결 시스템들 또한 스마트폰의 애플리케이션만을 활용하여 출석여부를 확인하기 때문에 중간 이석 및 대리 출석 등과 같은 문제들을 본질적으로 해결하지는 못하는 실정이다. 본 논문에서는 가상의 경계로 구분된 영역에 대해서 사람, 사물 등의 진입과 진출을 감지하는 측위 기반 기술인 지오펜싱 기술을 이용하여 수강생이 스마트폰을 가지고 지오펜스로 설정된 강의실을 드나들 때 출입기록을 자동으로 기재하도록 설정하여 중간 이석 및 대리출석 문제를 해결하는 스마트 출결시스템을 제안한다. 그리고, 강의실에 입장할 때 스마트폰의 기능 일부를 제한(무음, 진동, 인터넷 사용)하여 스마트폰을 통해 발생되는 의도하지 않은 실수들을 미연에 방지할 수 있는 기능 또한 제공한다.
해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
용접은 선박 및 해양플랜트의 생산 및 건조에 있어 매우 높은 비중을 차지하는 작업이다. 용접부의 품질 검증을 위해 비파괴 검사를 수행하는데, 우리나라에서는 주로 방사선투과검사(RT)를 활용한다. 현재 대부분의 조선소에서는 용접부의 촬영을 통해 얻어진 필름을 인화하여 검사에 활용하는 아날로그 형태를 채택하고 있다. 이에 방사선 촬영에서부터 합부 판정까지 소요시간이 길고 복잡하며, 관련 분야의 자격을 보유한 검사자에 의해 수작업으로 진행되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 조선소에서 발생하고 있는 RT 필름을 고해상도로 스캔하여 디지털화한 후, 관리 서버에 축적하고, 인공지능 기술을 적용하여 용접 결함을 판독하기 위한 플랫폼에 관한 내용을 다룬다. 이를 위한 일련의 요소인 아날로그 RT 필름 스캔장비, 용접 검사 정보 통합 관리 플랫폼, 결함 판독 알고리즘, 시각화 소프트웨어 등을 설계 및 개발하고, 개발한 각 요소를 상호 연계하여 테스트 및 검증하는 과정에 관하여 기술한다.
4차 산업혁명의 도래에 따라 주물공장에서도 사물인터넷(Internet of things, IoT) 기반의 공정 스마트화에 대한 관심이 높아지고 있다. 주물공장에서 자동 수집 되고 있는 공정데이터들도 일부 있으나 노후된 생산설비의 제한된 기능, 작업자 노하우 기반의 공정 설계 등의 이유로 여전히 많은 공정데이터가 수기로 관리되고 있다. 특히, 공정데이터의 빅데이터화에 대한 중요도를 인지함에도 불구하고 시스템 구축 비용 부담으로 인해 선뜻 도입을 어려워하는 기업들이 많다. 본 연구에서는 IoT 기반 디바이스를 제작하고 원심주조공정 현장에 직접 적용함으로써 제작 디바이스의 현장 활용성을 살펴보았다. 원심주조공정에 대해 취득하고자 하는 공정 인자로 작업현장의 온도 및 습도, 용탕 온도, 금형 회전속도를 선정하였다. 데이터 취득 인자별로 요구되는 상세 제품규격과 비용을 고려하여 센서를 선정하였으며, IoT 기반 디바이스 제작을 위해 무선통신이 가능한 NodeMCU 보드를 활용하여 회로를 구성하였다. 구성한 회로는 PCB 기판으로 제작하여 각 공정 인자별 디바이스의 설치 환경을 고려하여 작업 현장에 설치하였으며, 현장 실증을 통해 적용 가능성을 확인하였다. 현장 적용 이후, 작업자의 안전에 대한 만족도가 상승하였으며, 공정 관리 측면에서 효율성이 증가했음이 확인되었다. 더불어 지속적으로 데이터를 수집하면 추후 공정데이터-품질데이터의 연계가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서 제작한 IoT 디바이스는 데이터 수집에 대한 적절한 신뢰도를 확보하면서도 비용이 저렴하여, 주물공장별로 현장 상황을 고려하여 도입 여부를 검토해볼 수 있을 것으로 생각된다.
전기차 수요의 증가로 향후 폐차 혹은 배터리 노후화로 인한 폐배터리 배출량 급증이 예상됨에 따라 이에 대한 적정 관리가 시급한 실정이다. 기술개발 측면에서는 데이터 기반 진단 등 다양한 폐배터리 진단 및 관리 기술이 주목을 받고 있다. 또한 로봇기반 자동 해체 기술은 산업 현장에서의 Test 검증 및 향후 배터리 관련 데이터베이스와의 연동이 필요한 것으로 보인다. 특히 향후 폐배터리 순환과정에서의 효율화와 동시에 안전성/친환경성 제고를 위한 다양하고 선진적인 배터리 진단 및 평가기법 개발 및 보급이 중요하다. 또한 리튬 관련 화학물질 배출이동에 대한 데이터베이스화와 배터리 연소시 가스유출위험 및 소방안전에 관한 평가 및 대처가 중요할 것으로 보인다. 더 나아가 데이터 기반 진단/분류/해체 과정을 재활용/최종폐기와 연계된 다양한 관점에서의 폐배터리 전주기 관리 최적화 등에 향후 더 많은 연구개발이 필요하다고 판단된다. 그리고 일련의 데이터는 차후 배터리 생산 시 환경적 부담을 감소시키고 재이용/재활용이 원활하도록 청정설계 및 제조에 기여해야 한다. 또한 이러한 최적화는 전기차 배터리의 향후 기술 및 시장 변동을 감안하여 추진되어야 한다.
최근 몇 년 사이 바다 신호등 역할을 하는 항로표지 시설이 디지털화되면서 단순한 표지판 기능을 넘어 해양 정보 수집, 감독, 관제 등 다양한 기능을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 국내에서도 울산항과 부산항이 부표 일부에 카메라를 설치하고 영상정보를 수집하여 충돌을 감독하는 등 선도 기술 적용을 주도하고 있다. 그러나, 이 첨단기술은 장기간 배터리 운용이 필요하고 관리·유지 등이 해양 특성에 지장을 받기 때문에 주요 기능을 수행하는 것이 어렵다. 이러한 문제들은 육상시설과 해양시설의 특성 차이를 극복하기 위한, 해양 분야의 풍부한 연구의 필요성을 제기한다. 본 연구에서는 표지 주변을 지나가는 해양 객체를 영상정보로 분석해 자동으로 알림을 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 기존 시스템들은 표지와 해양 객체가 충돌하면 센서를 기반으로 객체를 포착해 서버로 전송하지만, 이 방식은 사고가 발생한 뒤에야 안전사고 대처가 가능해 개선의 여지가 필요하다. 따라서, 제안하는 시스템은 이러한 한계점을 극복하기 위해, 해양 특성을 기반으로 해상 객체 감지 시스템을 설계하였다. 이는 기존의 해양 영상처리 감지 시스템과 유사한 성능을 보였으며, 보다 효율적인 모니터링을 위해 약 5배 빠른 처리 속도를 기록한 해상 안전 시스템을 제안한다.
이동의 불편을 겪는 사람을 위한 휠체어 등 이동 보조 장치들이 전동화, 자동화되고 있다. 이러한 이동 보조 장치는 평지 이동에 적합하도록 설계, 제작되어 있어 바닥 면의 높이가 다른 계단 구간의 이동에 적합하지 않다. 전동화, 자동화된 이동 보조 장치는 전방에 계단이 있는 경우 이동 방향을 변경하거나 정지해야 한다. 만약 사용자 또는 자동 제어 시스템이 적절한 시간 내 방향 전환 또는 정지하지 않으면 계단과 충돌 또는 구르는 등의 사고가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 한 개의 거리 측정 센서를 이용하여 바닥 면까지의 사거리를 측정하여 계단을 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사거리 측정을 위해 센서를 기울이는 각도와 센서가 이동 보조 장치 등의 이동체에 설치되는 높이 등의 매개변수를 고려하여 평지일 때 사거리의 예측 값과 측정값 사이의 차이를 이용하여 상향 계단 또는 하향 계단을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 검출된 계단에 대한 정보가 정보를 전동화, 자동화된 이동 보조 장치의 제어기에 제공되면 제어기가 적절한 제어 동작을 수행할 수 있어 이동 보조 장치가 계단 구역 진입으로 인해 발생할 수 있는 사고를 방지할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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