부분 방전 현상은 배전반, 트랜스포머, 스위치 기어 등 고압전력기기에서 많이 발생한다. 부분 방전은 절연체의 수명을 단축하고 절연파괴를 가져오게 되고 이로 인해 정전사고 등 대형피해가 발생하게 된다. 부분 방전 현상은 제품 내부에서 발생하는 경우와 표면에서 발생하는 여러 가지 유형을 가지고 있다. 본 논문에서는 부분 방전 현상에 대한 패턴 및 발생할 확률을 예측할 수 있는 예측 모델을 설계하는 것이다. 설계된 모델을 분석하기 위하여 부분 방전 현상을 발생시키는 시뮬레이터를 활용하여 각각의 부분 방전 유형에 대한 학습 데이터를 UHF 센서를 통하여 수집하였다. 본 논문에서 설계된 예측 모델은 딥 러닝 중 CNN을 기반으로 설계를 하였으며 학습을 통하여 모델을 검증하였다. 설계된 모델에 대한 학습을 위하여 5,000개의 훈련데이터를 만들었으며 훈련데이터의 형태는 UHF센서에서 입력되는 3차원의 원시데이터를 2차원 데이터로 전 처리하여 모델에 대한 입력데이터로 사용하였다. 실험결과, 학습을 통하여 설계된 모델에 대한 정확도는 0.9972의 정확도를 갖는 것을 알 수 있었으며 데이터를 2차원 이미지로 만들어 학습한 경우 보다 그레이 스케일 이미지 형태로 만들어 학습한 경우가 제안된 모델에 대해 정확도가 높음을 알 수 있었다.
최근 국제적으로 신재생 에너지 개발이 활발함에 따라 풍력발전의 비중이 확대되고 있다. 특히 고품질의 풍력자원을 이용하고 소음 피해를 최소화하기 위하여 해안에서 멀리 떨어진 해역에 대규모 풍력단지가 조성되는 추세이다. 해상에 풍력단지가 건설됨에 따라 영해나 영공 감시를 위한 레이더에 간섭을 일으키는 문제 이외에도 해상에서 육상으로 송신하는 조난통신을 간섭하는 지에 대한 분석이 필요하다. 이를 위해서 본 연구에서는 선박에서 MF 또는 HF 대역의 전자파를 송신할 경우, 선박과 육상 기지국 사이에 위치한 해상풍력 발전단지가 송신된 전자파에 대한 간섭 여부를 분석하였다. 이를 위해 대상지역을 수치지형도와 풍력발전기 CAD모델을 활용하여 주변 환경 및 해상풍력 발전단지를 전자기학적으로 모델링하였다. 파장에 비해 광범위한 지역에 대한 전파 분석이므로 고주파 분석기법이 타당하나, 적용할 고주파 분석기법을 주변해역과 지형을 간략화하여 저주파 분석기법으로 먼저 검증하였다. 해상풍력 발전단지 부근에서 송신한 신호에 대해 육상기지국에서 수신한 전력을 분석한 결과, 발전단지가 설치되더라도 거의 동일한 수준으로 전파를 수신할 수 있었다. 이는 풍력발전기가 대형 구조물이기는 하나 타워의 직경은 수 미터에 불과하므로 지향성이 없고 파장이 긴 MF 및 HF 대역에 대해서는 큰 장애물로 작용하지 않기 때문으로 판단된다.
기존의 인공위성은 다기능·높은 성능을 가진 대형위성을 국가 단위에서 운용하는 것이 일반적이었으나 최근의 전기·전자 및 광학 기술의 경량 소형화 발전에 따라 점차 소형위성이 주목받고 있다. 크기와 무게가 감소됨에 따라 적은 비용으로 개발 및 발사가 가능하여 위성 개발에 진입장벽이 낮아지고 있으나, 인공위성의 전력공급에 필수적인 태양전지 패널의 경우 태양광에 효율적으로 노출되기 위해 넓은 표면적이 필요하여 소형화 및 경량화가 제한적이다. 우주용 태양전지는 우주선과 태양열, 온도와 같은 다양한 우주환경을 고려하여 제작되어야하고, 부피를 최적화하기 위해 전개 매커니즘을 적용하며 경량화 및 고효율화를 위하여 태양전지 셀의 구조적 재료적인 연구개발이 필요하다. 현재 태양전지 패널로 개발되어 운용되고 있는 제품들은 고효율화를 위하여 주로 InGaP/GaAs/Ge 소재의 3중구조를 적용하고 있다. 최근에는 초고효율 다층구조 태양전지를 위하여 4중접합 이상의 구조가 연구되고 있으며, 나아가 소재적으로 경량화에 유리한 유연박막 태양전지, 유기 및 유무기 하이브리드 태양전지 등이 차세대 소형위성용 태양전지로 주목받고 있다.
전기·전자·통신 산업의 발전은 총 에너지 소비에서 전력이 차지하는 비중을 증가시켰다. 2021년 「신에너지 및 재생에너지개발·이용·보급촉진법」의 시행으로, 신재생에너지의 의무공급비율이 확대될 전망이며, 해당 산업에서 사용되는 케이블의 교체 및 폐기단계에서 발생하는 폐전선의 양도 증가할 그것으로 예상한다. 본 연구에서는 전과정평가(LCA)기법을 통해 폐전선 재자원화 공정이 환경에 미치는 영향을 정량화하는 것을 목적으로 하였다. 연구결과, 폐전선 내 함유된 접착제의 함량이 높을수록 미세먼지와 온실가스의 발생량이 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 10가지 환경영향범주에 가중치를 부여한 결과, 해양생태독성(MAETP)과 인간독성(HTP)에서 가장 환경 영향이 큰 것으로 확인되었다. 두 영향범주의 주된 원인은 폐전선에 포함되는 접착제(Glue)와 이를 세척하기 위해 사용되는 세척제의 성분인 헵탄(Heptane), 에탄올(Ethanol)로 파악되었다. 따라서 전선의 생산과정에서 접착제의 사용을 자제하고, 재자원화 공정에서 사용되는 폐전선 세척액의 사용량 감축 또는 대체물질의 사용을 통해 환경부하를 감축할 필요성이 있다고 판단된다.
최근 전 세계가 탄소중립에 관심이 높아지면서 재생에너지 발전량이 증가하고 있다. 하지만 재생에너지는 간헐성과 변동성이 심해 발전량 예측이 어렵고, 정확하지 않은 발전량 예측은 전력 계통에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기 발전량 예측 문제를 해결할 방법으로 디지털트윈 개념을 적용하였다. 풍력발전기의 회전이 발전량과 높은 상관관계를 갖는 부분을 반영하여 풍력발전기 드라이브트레인 회전 거동을 주로 모의하는 기계학습된 모델을 개발하였다. 회전 거동을 모의하는 드라이브트레인 시뮬레이션 모델의 기반은 잘 알려진 회전 시스템을 모의하는 시스템 상태방정식으로 설정되었다. 또한 제조사로부터 제공되지 않은 파라미터들에 대하여 시뮬레이션 기반 기계학습을 수행하였다. 기계학습된 드라이 브트레인 모델은 27개의 실제 풍력발전기 운영데이터 세트를 활용하여 검증되었다. 검증 결과, 드라이브트레인 모델은 실제 풍력발전기 운영데이터 세트와 비교하여 평균 4.41%의 오차를 보였다. 결과적으로 기계학습된 드라이브트레인 모델은 실제 풍력발전기 드라이브트레인 시스템을 잘 모사한다고 평가하였다.
ZigBee는 WPAN(Wireless Personal Area Networks)을 위해 IEEE 802.15.4 표준에 근거하여 저비용, 저전력 소모를 위해 만들어진 표준이다. ZigBee 표준에서 라우팅을 위해 AODV(Ad-hoc On-Demand Distance Vector)와 트리 라우팅(Tree Routing) 두 가지 방법이 제시되었다. 트리 라우팅은 IEEE 802.15.4 MAC 계층의 토폴로지 형성 과정 동안에 만들어진 부모-자식 관계에 근거하여 센서 노드로부터 싱크 노드(Sink node)로 데이터를 전송한다. 이 방법에서 새로운 노드가 네트워크에 가입하기 위해 RSSI(Received signal strength indicator) 신호가 가장 강한 노드를 부모 노드로 선택한다. 그러므로 트래픽 분산이 이루어지지 않아 일부 노드는 많은 트래픽 양을 전달하게 되고 에너지는 빠르게 고갈된다. 본 논문에서는 트래픽 분산을 위해 링크 품질과 트래픽 양 정보를 이용하는 새로운 메트릭(Metric)을 제시한다. 제안되는 방법은 RSSI 신호 세기를 사용하는 대신에 새롭게 제안된 메트릭을 사용하여 부모 노드를 선택하여 네트워크에 가입한다. TinyOS TOSSIM(TinyOS mote SIMulator) 환경에서 시험을 통하여 제안한 방법이 기존 트리 라우팅 방법에 비해 우수한 성능을 가짐을 알 수 있다.
국방혁신4.0의 5대 추진전략 중에 군구조·운영 최적화 전략은 첨단과학기술 기반의 군구조로 혁신하고 교육훈련, 인적자원 개발 등 국방 운영분야에 첨단과학기술의 융합을 목표로 하고 있다. 또한, 미래 전장이 AI 기반의 무인·로봇전투체계, 우주, 사이버, 전자기 등으로 확장됨에 따라 이러한 전장에서 요구되는 역량을 갖춘 간부 양성이 필요하다. 특히, 미래 전장을 이끌어나갈 초급간부부터 4차 산업혁명 과학기술 기반의 핵심 첨단전력을 운영할 수 있는 역량 계발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 일반대학의 군사학과의 교육체계를 검토하고 국방혁신4.0과 부합되고 첨단과학기술기반의 기술집약형 간부 역량을 계발할 수 있는 교육체계 재설계 방안을 제안한다. 우선, 미래 전장에 요구되는 간부 역량을 도출하고 역량을 계발할 수 있도록 전공과 비교과 프로그램 운영 방안과 육군의 실무교육 지원 방안을 제시한다.
4H-SiC 기판 위의 Si 성장은 전력 반도체, 바이폴라 접합 트랜지스터 및 광전자 공학에서 매우 유용한 재료로서 광범위한 응용 분야를 가지고 있다. 그러나 Si와 4H-SiC 사이에 약 20 %의 격자 불일치로 인해 4H-SiC에서 매우 양질의 결정 Si를 성장시키는 것은 상당히 어렵다. 본 논문에서는 혼합 소스 수소화물 기상 에피택시 방법을 이용하여 4H-SiC 기판에서 성장한 Al 관련 나노 구조체 클러스터에 의한 육각형 Si 에피층의 성장을 보고한다. 4H-SiC 기판 위에 육각형 Si 에피층을 성장시키기 위해 먼저 Al 관련 나노 구조체 클러스터가 형성되고 Si 원자를 흡수하여 육각형 Si 에피층이 형성되는 과정을 관찰하였다. Al 관련 나노 구조체 클러스터와 육각형 Si 에피층에 대하여 FE-SEM 및 라만 스펙트럼 결과로부터 육각형 Si 에피층은 일반적인 입방정계 Si 구조와 다른 특성을 가지는 것으로 판단된다.
통계적 데이터를 이용하여 모양 변이가 가능한 능동모양모델(Active Shape Model, ASM)은 이차원 영상의 분할 및 인식에 성공적으로 사용되고 있다. 삼차원 모델 기반 기법은 객체 경계의 인식 및 묘사(delineating)를 위한 더욱 현실적인 모양 억제력(constraint)을 갖는다는 점에서 이차원 모델 기반 기법에 비해 좋은 결과를 가져온다. 그러나 삼차원 모델 기반 기법을 위해서는 분할된 객체들의 집합인 훈련(training) 데이터로부터 삼차원 모양모델을 생성하는 것이 가장 중요하고 필수적인 단계이며, 현재까지도 커다란 도전 과제로 남아있다. 삼차원 모양모델 생성에서 가장 중요한 단계는 포인트 분산모델(PDM)을 생성하는 것이다. PDM 생성을 위해서는 상응하는 특징점(landmark)을 모든 훈련 데이터의 대응하는 위치에서 선택해야 한다. 그러나 현재까지 많이 사용되는 특징점의 수동 선택 기법은 시간이 많이 소비되며, 많은 오류를 발생한다. 본 논문에서는 삼차원 통계적 모양모델의 생성을 위한 새로운 자동 기법을 제안한다. 주어진 삼차원 훈련 모양 데이터에서, 삼차원 모델은 다음 방법에 의해 생성된다. 1) 훈련 모양 데이터의 거리 변환(distance transform)으로부터 평균(mean) 모양 생성, 2) 평균 모양에서 자동적으로 특징점을 선택하기 위한 사면체(tetrahedron) 기법 사용, 3) 거리 표식(distance labeling) 기법을 통한 각 훈련 모양에서 특징점의 전파(propagating). 본 논문에서는 50명의 복부 CT 영상으로부터 간(liver)을 위한 삼차원 모델을 생성하고, 평가를 위i괘 정확성과 밀집도(compactness)를 조사한다. 기존의 삼차원 모델 생성 기법들은 객체의 모양과 기하학적 및 위상학적으로 심각한 제한을 갖지만, 본 논문에서 제안한 기법은 위와 같은 제한 없이 어느 데이터 집합에도 적용할 수 있다.3mW이며, 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.47mm^2$ 이다. 각각 56dB, 65dB이고, 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 각각 4.8mW, 2.4mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.8mm^2$이다.quential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.라서 보다 안전성과 효율성이 뛰어난 2차 대사물질을 찾아내는 연구와 아울러 방제기능이 있는 물질의 생합성경로를 구명하고 대사공학적으로 이용하므로 병해충에 저항성이 있고 잡초 방제효과를 갖는 형질전환 식물을 육성하는 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.{\sim}83.8%$ 범위(範圍)를 차지 하였다. 5) 칼슘 섭취량(攝取量)은 권장량 500 mg 에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $282.4{\sim}355.0mg$이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $284.6{\sim}429.0mg$ 이었다. 6) 철(鐵) 섭취량(攝取量)은 권장량 10mg에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $6.0{\sim}12.1mg$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $6.4{\sim}16.7mg$ 범위(範圍)로 상당수의 아동(兒童)이 권장량에 미달(未達) 되었다. 7) 비터민 A 섭취량(攝取量)은 양구지역(楊口地域)이 $703.4{\sim}1495.6\;IU$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $750.5{\sim}1521.2\;IU$ 범위(範圍)로서 ${\beta}-carotene$으로서의 권장량 5100 I.U,에 비(比)하여 매우 부족되었다
최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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