우리나라 조선업은 건조분야에서 세계최고의 위상을 자랑하면서 급속도로 발전을 해왔다. 그러나 세계적으로 수주 불황과 조선 산업의 침체로 인해서 조선 산업은 직접적인 타격으로 국내의 중견 조선소 및 기자재 공급업체들이 도산되어0 최근부터 해양플랜트 사업이 우리나라 새로운 산업으로 부상하면서 해양 ICT 융합기술을 활용한 기자재 업체들이 많이 생겨났다. 하지만 실제 해양플랜트 선박 및 기자재의 국산화율은 현저히 낮다. 해양플랜트 외에 다른 용도로 사용이 가능한 Service and Access Basket의 국산화를 위해서 각 모듈별로 임베디드를 연계하여 설계하였다. 기존의 Service and Access Basket의 미비했던 안전 사양(기울기, 하중, 경보 등)을 추가로 설계하고 신뢰성이 높은 센서(자이로, 하중센서, 초음파 거리센서)들을 활용하여 통합 설계하였다. 이러한 통합 시스템이 완성이 되면 고소차, 해양/육상용 고공 작업을 할 수 있는 장비 등에 활용할 수 있을 예정이다.
마이크로파 가열 방법과 기존의 가열 방법을 이용하여 석탄회로부터 제올라이트 A를 합성하였다. 반응시간, sodium aluminate의 양, 반응 온도 등이 제올라이트 A의 결정화에 미치는 영향에 대해 연구하였다. $80{\sim}100^{\circ}C$의 범위에서 제올라이트 A의 합성에 필요한 반응 시간은 3~6 h이었으며, 6 h 이상이 되면 결정화도가 오히려 감소하였다. 제올라이트 A의 합성에 필요한 sodium aluminate의 양은 $90^{\circ}C$ 이상에서는 합성용액의 $SiO_2/Al_2O_3$의 비가 0.44~1.05에서 최적이었으며, $80^{\circ}C$에서는 더 많은 양이 필요하였다. 마이크로파 가열 방법은 기존의 가열 방법에 비해 초기 결정화 속도는 약간 증가하였으나, 충분히 결정화되는데 필요한 반응시간은 서로 비슷하였다. 따라서 마이크로파 가열에 의한 석탄회로부터 제올라이트 A의 합성에 미치는 영향은 크지 않다는 것을 알 수 있었다.
태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.
데이터가 빠른 속도로 증가하고 있는 가운데 가능한 최고의 정확도를 달성하기 위해 모든 종류의 복잡한 앙상블 및 딥 러닝 알고리즘이 사용되고 있다. 그렇지만, 이러한 모델이 알 수 없는 데이터를 예측/분류/인식/추적하는 방법과 관련하여 예측, 분류, 인식, 추적이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니다. 데이터 부족, 불균형 데이터 세트, 편향된 데이터 세트 등과 같은 다양한 이유가 학습 모델에 의해 포착되는 결정에 영향을 미칠 수 있다. 이와 관련하여 현재 모델의 설명 가능성에 관한 연구가 관심을 끌고 있다. 현재 설명 가능성 기법과 관련하여 LIME과 SHAP가 보편적으로 사용되고 있지만, 출력 결과들은 다소 상이한 측면을 나타내고 있다. 이에 본 연구에서는 LIME과 SHAP을 결합하는 방식을 소개하고, 데모와 관련해서 IEEE CIS 데이터 세트에서 거래를 사기로 분류할 때 LightGBM 및 Keras 모델이 내린 결정에 대한 설명 가능성을 분석한다.
전분으로부터 효모균체를 직접 생산하기 위하여 분리, 동정된 전분이용성 효모, Sporobolomyces holsaticus FRI Y-5의 배양중 전분자화특성에 대하여 검토하였다. 유기영양원인 yeast extract 첨가실험에서 균체량이 최고에 이르며 전분이용율도 높은 최적첨가량은 2.5g/l였다. 발효조배양실험에서 Sp. holsaticus의 비성장 속도는 $0.14\;hr^{-1}$였으며 최대균체량은 13.4g/l였다. 배양 80시간후 relative blue value는 45.1%가 감소되었고 전분은 45.96%가 소모되었으며 이때 균체수율은 0.425였다. 환원당은 전체적으로 증가하다 감소하는 경향을 보였으며 배양중 pH는 pH7.0을 중심으로 거의 변화가 없었다. Sp. holsaticus amylase의 최적온도 및 작용 pH는 각각 $40^{\circ}C$, pH7.5였다. Tapioca 전분농도별 배양실험에서 Tapioca전분의 초기농도가 41.46g/l일 때 균체량이 18.17g/l로 최대였으며 이때 소모된 Tapioca전분량도 25.53g/l로 최대였다. 그러나 균체수율은 Tapioca농도가 증가함에 따라 증가하였다. 이때 Tapioca전분의 최적초기농도는 가용성전분에 비하여 낮았다. Sp. holsaticus FRI Y-5의 침강속도는 IFO 1032 균주에 비하여 매우 느렸으며 균체점도는 높은 편이었다.
본 연구는 차세대 분산형 고속전철 시제차량(HEMU-430X)의 후미진동저감에 관한것이다. VAMPIRE 해석을 통한 주행거동 관찰에서 HEMU-430X는 전두부 유선형 형상유지를 위하여 설치된 한방향 요댐퍼 때문에 후미차량에서 횡방향 진동이 예상되었으며, 430km/h에서 기준치를 초과하는 경우가 있었다. 이 후미진동을 감소시키기 위하여 차륜답면 형상변경, 횡댐퍼 댐핑계수조정, 요댐퍼 계수조정 등 다양한 방법을 시도하였으나 후미진동이 없어지지 않았다. 최종적으로 요댐퍼를 양방향으로 바꾸었을 때 횡방향 진동이 사라졌다. 실제 시운전에서는 150km/h로 주행하였을 때 횡방향 후미진동이 나타났으며, 요댐퍼를 양방향으로 바꾸어 300km/h 주행 시에도 후미진동이 나타나지 않았다. 추후 430km/h까지 최고속도시험을 수행할 예정인데 높은 속도에서 후미진동이 다시 발생한다면 본 연구에서 제시한 차륜답면 형상변화, 횡댐퍼 계수 조정 등의 방법을 이용해서 진동을 저감시킬 수 있을 것이다.
요구르트의 신속한 발효 및 장기저장을 위한 제어시스템을 냉장고에 도입시켜 밭효 및 저장효과를 조사하였다. 발효 최고온도를 $40^{\circ}C$로 하여 가열시간을 비피더스가 들어 있지 않는 일반 요구르트는 약 7시간, 비피더스 요구르트는 약 11시간으로 하였고 그 후 점진적으로 온도를 감소시켜 약 20시간 후에 발효를 완료시킬수 있었다. 발효가 완료된 후의 pH 산도, 유산균수 및 점도는 $4.23{\sim}4.29$, $0.93{\sim}0.97%$, $4.8{\times}10^7{\sim}2.54{\times}10^8\;cfu/ml$ 및 $1,700{\sim}1,800\;cp$로 각각 나타났는데 일반 요구르트외 발효속도가 비피더스 요구르트외 발효속도보다 더 빨랐다. 저장기간 중 pH, 산도, 유산균수 및 점도의 변화는 $4.09{\sim}4.54$, $0.76{\sim}1.1%$, $9.4{\times}10^6{\sim}5.68{\times}10^8\;cfu/ml$ 및 $1,450{\sim}2,000\;cp$로 각각 나타났으며, 오염의 지표가 되는 효모 곰팡이 및 대장균군의 경우 효모 및 곰광이가 일반 요구르트에서 저장 15일째에 3.3 cfu/ml로 나타난 것 이외에는 모두 음성으로 나타나 안전한 식품으로 섭취할 수 있음을 시사해 주었다.
특수합금 등 금속분말을 이용하는 분말압연 공정을 적용하여 $MgB_2$ 판재를 제조하고 공정변수에 대한 특성을 조사하였다. 압연롤 간격 0.7 mm와 회전속도 0.7 rpm(~120 cm/min) 조건에서 두께 ~1 mm, 폭 ~100 mm, 그리고 길이 수 cm 크기의 $MgB_2$ 판재를 성공적으로 제조하였으며, 측정된 최고 밀도는 2.05 g/$cm^3$이고 이론 값 대비 약 78 %로 계산되었다. 분말압연 공정을 통해 최종 선재의 크기(특히 두께 측면에서)에 가깝게 공정을 시작할 수 있고 높은 충진 밀도를 유지할 수 있으므로 초전도 선재의 특성 향상과 더불어 생산 비용, 생산속도 측면에서도 매우 유리한 방법이 될 것이다. 또한 자기장하 $MgB_2$ 초전도 특성 향상을 위해 자속 고정점 역할을 할 다양한 도핑 물질(분말 형태 또는 액체 형태 등)을 첨가하는 공정에 있어서 도 본 분말압연 공정을 쉽게 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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