F.L.Smidth는 기획적인 규모로 광범위한 시험과 운용을 한 후에 신형의 크리카 밀을 개발했다. 이 밀의 미분쇄실에서는 평균 단위중량이 5$\~$7g 밖에 안되는 최적 크기의 분쇄매체가 사용된다. 이의 사용은 특수하게 설계된 밀의 출구와 전연 새로운 원리에 바탕을 둔 매우 효율적인 스크리닝 diaphragm에 의해서 가능하게 되었다. Conbidan 밀은 개회로나 폐회로식 분쇄에서 모두 최저의 분쇄 효율을 보장하기 때문에 에너지 소비량이 상당히 절감된다. 완성시멘트에서 요구되는 입도에 따라서, 그리고 채택된 분쇄방법에 따라서 Conbidan 밀의 분쇄 효율은 (kg/kwh), 기업적인 규모로 장기에 걸쳐 시험한 결과로 나타난 바와 같이, $12\%\~27\%$가 향상된다.
밤의 효율적 박피 방법을 개발하기 위하여 산 및 알카리 처리에 의한 내피 및 외피의 박피효과를 조사하고, 밤의 형태학적, 물리적 특성을 조사하였다. 알카리 처리에 의한 밤 내피의 박피 정도는 4%, NaOH 15분 처리시 박피가 가장 잘 되었으며, 산처리에 의한 박피는 3% HCIO$_4$ 농도로 5$0^{\circ}C$에서 30분 처리시 박피가 가장 잘 되었다. 그러나 이러한 화학적 처리시 온도가 높아지고 처리시간이 길어질수록 색상, 경도 등의 품질저하가 나타나 낮은 온도에서 단시간 처리가 요구된다. 축파와 은기 품종의 중량, 장경, 단경, 체적 및 내 외피 중량을 측정하고, 이들 두 품종의 물리적 특성치간의 상관성을 조사한 바 중량과 내ㆍ외피 중량간의 상관성이 다른 특성치들보다 높게 나타났으며 이러한 물리적 특성치로부터 내피 및 외피의 중량을 구할 수 있는 다중 회귀식을 구하였다.
국내에서는 아직 보행로보트에 대한 본격적인 연구가 없었으나, 미국, 일본과 같은 선진국에서는 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지 개발된 보행로보트는 보행 속도가 느리고 많은 동력이 소모되며 하중운반 능력이 미약하다는 사실이 취약점으로 지적되고 있다. 그러므로 현재 선진 외국에서의 연구방향은 주로 다리의 기구학적 설계, 로보트 자체 중량의 최소화 그리고 효율적인 동력이용 등으로 진행되고 있다.
본 연구에서는 건설폐기물의 발생에서부터 수집·운반 및 중간처리 또는 최종처리까지의 모든 단계에서의 폐기물의 중량을 모니터링 하기 위하여 차량탑재형 중량표시기(이하 자중계)를 운송차량에 설치하고, 여기서 얻어진 실시간 중량/위치정보를 활용하여 효율적으로 건설폐기물의 총량 및 재활용량을 관리할 수 있는 관제기술의 사례연구를 수행하였다. 연구결과 건설폐기물의 총량을 실시간으로 모니터링 할 수 있으며, 운송차량의 실시간 운송량, 운송거리, 운송시간 등을 관리하여 운행패턴 분석을 통한 물류운송 효율화 방안을 도출할 수 있음을 확인하였으며, 과적의 발생 시 적재를 제어함으로써 사전에 과적운행을 예방할 수 있음을 확인하였다.
타워크레인은 조선, 건설 등 산업 현장에서 중량물 운반 운전을 위한 도구로 사람이 수동 작업으로 대부분 수행된다. 이러한 타워크레인 운전 훈련 과정은 훈련 실습자에게 장시간 교육하기에 비효율적 뿐 아니라 위험한 작업이므로 최근에는 가상 훈련 시뮬레이션을 통해 이루어 지고 있다. 이러한 가상 타워크레인 시뮬레이션을 구현하기 위해서는 기후환경, 중량물, 줄걸이와 같은 외부적 요인도 중요하지만 타워크레인의 운반 중량물과 직접적으로 연결이되는 로프를 정밀하게 표현하는 것이 중요하다. 하지만, 현재 개발된 대다수의 로프는 단면이 원통형을 띄고 있어 물리적인 요인이 작용하였을 때, 회전축이나 물리적인 형태를 가늠하기가 어렵다. 그러므로, 가상의 타워크레인 시뮬레이션 로프를 실제 타워크레인 슬링벨트와 유사한 면의 형태를 가지고 구축하여 실 환경과 유사한 환경에서 숙련된 타워크레인 시뮬레이션을 훈련하기 위한 로프 시뮬레이션이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 로프 시뮬레이션이 실제와 동일한 형태의 슬링벨트를 제공할 뿐만 아니라 로프의 면 형태 구현하고, 물리시뮬레이션을 통해 로프의 사실적인 움직임을 나타낼 수 있는 가상현실(VR) 기반 훈련 로프 시뮬레이션을 제시한다.
근년에 들어 미국 의회와 국제 해사 기구에서 해양 오염 방지를 위해 기존의 MARPOL73/78 규정을 대폭 강화함에 따라 이중 선각 유조선이나 중간 갑판 유조선 등 새로운 선형의 개발이 필요하게 되었다. 지금까지 대부분의 연구가 선박의 충돌 사고시 유출되는 기름량에 관심이 있었지만 본 연구에서는 이들 선형간의 구조적인 특성을 비교하여 보다 효율적인 선형을 제시하기 위해 이중 선각 유조선과 중간 갑판 유조선의 구조 설계를 수행할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램을 이용하여 화물창 배치를 고려한 이중 선각 유조선과 중간 갑판 유조선의 최적 구조 설계를 수행하여 설계 치수 및 선각 중량을 상호 비교하였으며, 최소 중량을 주는 효율적인 선형을 제시하였다.
육계분을 pile의 내부온도 peak를 조절하여(조절 무, $70^{\circ}C$이하, $60^{\circ}C$ 이하 composting 처리시 공정기간에 걸친 물리.화학적인 성상 변화를 고찰하였다. Composting 에 이용된 구조물의 크기는 $1.0{\times}1.0{\times}1.2m$였다. 육계분은 공정 개시후 5~6주 경과시 암모니아취가 없고, 왕겨 크기의 입자로 분해된, 연한 갈색의 최종 생산물로 전환되었다. Compost 의 내부온도는 공정 개시후 3~4일경에 peak에 도달하였고, 이 후 서서히 감소하였다. 8주 경과시의 Compost 의 최종 함수율은 26.5% 였으며, pH는 9.0~9.1, C/N ratio는 14.0~14.3의 범위를 보였다. C/N ratio 의 증가는 N의 손실이 주 요인이었다. 최초 중량과 비교할 때, 공정 후 8주 경과시의 총 중량은 평균 38.8%, 건물 중량은 평균 64.1%, 유기물 중량은 평균 34.8% 정도였다. 계분 compost 의 함수율, pH, C/N ratio, 총 중량, 건물 중량, 유기물 중량은 내부온도 조절에 의하여 영향을 받지 않았다. 육계분 compost 는 공정 개시 후 5~6주 경과시에 물리.화학적 변화가 매우 적은 물질로 전환되었으며, 공정상의 N 손실을 사전 방지하여 composting 효율을 향상시키는 방안이 고려되어져야 할 것으로 사료되었다.
최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.
유류 오염토양에 대한 과산화수소의 화학적 고도산화에 대한 실험실 및 현장 적용 가능성을 타진하였다. 현장 오염토양 10g에 각각 과산화수소(34.5%) 원액을 중량비로 0.3%, 0.6%, 1.0%, 2.0%를 처리하여 혼합 후 실험실에서 1일 반응 후 TPH 농도를 분석하였다. 분석결과 토양 대비 2.0%의 과산화수소를 투입한 처리구에서 가장 높은 복원 효율을 측정할 수 있었고 2.0%까지의 투입농도에서 미생물의 농도 변화는 측정되지 않았다. 오염된 토양에 과산화수소를 오염 토양 중량 대비 2%를 분무기로 살포 후 로타리가 설치된 경작 장비로 뒤집기 수행하여 1일 후 오염토양의 오염농도를 분석한 결과 초기 TPH 5,365ppm의 농도가 2,317ppm으로 56.8% 복원된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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