• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.279-280
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• 2009

최근 경세성장과 함께 생활수준의 향상으로 인하여 에너지 수요는 매년 증가하고 있으며 그 중에서 하나인 전력수요도 역시 급격히 늘어나고 있는 추세이다. 이와 더불어 투자자원 및 입지확보의 어려움, 환경제약의 문제로 전력 공급의 어려움은 날로 증가되고 있다. 따라서 수요증가를 전력공급 능력의 증진뿐만 아니라 수요관리 측면에서도 필요성이 대두되고 있다. 전력선 통신은 전력선을 매체로 하기 때문에 신규선로의 포설 없이 가전기기 및 정보화 서비스 모뎀들의 네트워크화에 용이할 뿐만 아니라 커버리지 확장에도 뛰어나서 디지털 가전, 원격검침, 전력설비 감시제어, 국가 재난 감시 시스템 등의 기본 통신 방식으로 가장 유력한 기술로써 디지털 가전을 포함한 유비쿼터스 전기설비 네트워크 구성에서 필수적 기술로 채택되고 있기 때문에 지능형 홈 네트워크, 전력IT 부가서비스, 설비감시 네트워크, 유비쿼터스 네트워크 관련 기술에 대한 파급 효과가 매우 크며, 디지털 가전의 기본 통신 방식으로 가장 유력한 기술로써 디지털 가전 구성에서 필수적 기술로 채택되고 있기 때문에 지능형 홈 네트워크 관련 기술에 대한 파급 효과가 매우 크다. 본 연구에서는 전력선통신모뎀을 이용하여 가전기기의 전력 소비를 감지할 수 있는 센서를 내장한 전력선 통신기반의 전력 감시 모듈을 개발하여 실시간 원격 모니터링을 통해 소비전력 패턴을 작성한다. 그리고 전력감시 모듈에 연결된 가전기기의 소비전력 패턴 분석을 통해 전력소비 이상 유무를 감지할 수 있는 알고리즘을 개발, 탑재하여 이상유무를 판단하고 전력소비가 급증할 시 자동으로 전력을 차단하여 화재나 누전의 위험을 방지한다. 이에 본 연구는 전력선통신을 이용하여 전력소비감시 및 이상전력차단에 관한 연구에 관한 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.131-137
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• 2017

네트워크 기반의 휴대용 전자 제품의 시장 성장으로 전기기기들은 더욱 소형화 되고 있는 추세이고 내부 부품간의 거리가 가까워져 회로 단락의 위험이 높아지고 있다. 회로의 단락 상황에서 유입되는 높은 과전류로 부터 폭발이나 화재 없이 전자기기를 안전하게 보호하기 위해서는 차단용량이 높은 밀폐형 카트리지 퓨즈를 적용해야 하지만 제품의 소형화 추세에 따른 공간의 문제로 해당 퓨즈의 적용이 불가능한 실정이다. 이를 해결하기 위해서 화학적 결합으로 퓨즈 가용체를 보호하는 밀폐형 퓨즈보다 공기의 유입이 자유로울 뿐만 아니라 물리적 결합으로 퓨즈링크를 보호하는 반밀폐형 초소형 퓨즈가 적용되는 것이 적합하지만 높은 차단용량 특성을 구현하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 상대적으로 공간을 적게 차지하면서 높은 차단용량을 갖는 반밀폐형 초소형 퓨즈를 위한 퓨즈 가용체 합금과 퓨즈링크의 설계 기술을 통하여 회로의 단락 상황에서 안전성을 확보하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.991-997
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• 2009

세계 각국에서 개인 및 공공의 안전을 위하여 보다 강화된 국토안보 기술의 개발에 많은 투자를 하고 있으며, 우리의 경우 북한의 핵무기 개발을 둘러싼 국제적 긴장과 이로 인한 안보위협뿐만 아니라 최근 들어 문화재에 대한 화재 및 강력범죄의 증가 등으로 인해 국토안보의 중요성이 강화되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 강화되는 추세인 안전을 위한 국토안보 구현을 위해 관련 기술의 개발동향을 분석하고 연구하였다. 국토안보에 활용되는 과학기술 중 주요 기술로는 집적기술, 통합기술, 협력기술, 분류기술, 지능기술, 마이닝기술로 분류할 수 있으며, 테러 위협이 존재하는 한 관련 산업의 성장 잠재력은 높은 편이다. 따라서 국내 관련 업체들이 모든 분야에서 단시간 내에 관련 기술의 경쟁력을 갖추기 위해서는 안보관련 기술의 적극적인 개발과 인력확보 및 지원이 요구된다.

• 한국가스학회지
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• 제27권4호
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• pp.1-11
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• 2023

OLED 소재 시장의 규모는 2019년 11억 달러에서 2023년 23억 달러로 연평균 19% 이상 지속적인 성장이 예상된다. OLED 소재 제조사에서 주로 사용하고 있는 설비 중 여과 설비는 사용 시 화재, 폭발, 누출 등의 사고들이 빈번히 발생하고 있어, 이에 대한 여과 설비사용 시의 위험성 개선이 요구된다. 해당 연구에서는 여과 설비사용에 따른 위험성을 도출하기 위해 주요공정 즉 조립 및 분해공정, 여과공정, wet cake 회수공정, 세척공정의 4가지로 나누어 사고사례조사, 사전인터뷰, 설문조사 등을 실시하여 유해 위험 요인을 도출하였다. 설문 결과의 분석은 SPSS 21을 이용하여 빈도분석, Pearson 카이제곱 검정 분석을 수행하여 분석된 결과를 활용하여 위험성 개선 방안들을 제시하였다. 이 연구가 OLED 시장 규모가 확대됨에 따라 발생할 수 있는 안전 및 위험 요인들을 다루는데 기초자료가 될 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.59-68
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• 2021

최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.

• 공업화학
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• 제29권6호
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• pp.670-676
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• 2018

붕산, 5붕산암모늄, 붕산/5붕산암모늄 첨가제로 처리한 편백목재 시험편의 연소가스 발생에 관한 시험을 하였다. 15 wt%의 붕소 화합물 수용액으로 각각 편백목재 시험편에 붓으로 3회 칠하였다. 실온에서 건조시킨 후, 콘칼로리미터(ISO 5660-1)를 이용하여 연소가스를 분석하였다. 그 결과, 붕소화합물로 처리한 시험편의 연기성능지수(SPI)는 공시편 보다 1.37~2.68배 증가하였고, 연기성장지수(SGI)는 29.4~52.9% 감소하였다. 그리고 붕소화합물로 처리된 시험편의 연기강도(SI)는 공시편보다 1.16~3.92배 감소되어 연기 및 화재 위험성이 낮아지는 것으로 예상된다. 또한 붕소화합물로 처리한 시험편의 최대일산화탄소($CO_{peak}$) 농도는 공시편보다 12.7~30.9% 감소되었다. 그러나 미국직업안전위생관리국(OSHA) 허용기준(PEL)보다 1.52~1.92배 높은 치명적인 독성을 발생하는 것으로 측정되었다. 붕소화합물은 일산화탄소를 감소시키는 역할을 하였으나 편백목재 자체의 일산화탄소의 생성 농도가 높기 때문에 감소효과에 대한 기대에 미치지 못하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.419-432
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• 2019

대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.

• 공업화학
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• 제33권4호
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• pp.373-380
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• 2022

본 연구에서는 화재 시 연기안전 등급 평가를 표준화하기 위해 Chung's equations 1, 2와 3을 확장하여 Chung's equations-V인 연기성능지수-V와 연기성장지수-V를 산정하였다. 5종류의 목재를 선별하여 ISO 5660-1의 규격에 의한 콘칼로리미터(cone calorimeter)법으로 연기지수들을 측정하였다. Chung's equation-VI에 따라 연기위험성지수-VI에 의한 연기위험성을 등급화 하였다. 연기위험성지수-VI는 PMMA(1) ≈ 단풍나무(1.01) < 물푸레나무(1.57) < 전나무(4.98) < 오동나무(46.15) < 적삼목(106.26)의 순서로 증가하였다. 단풍나무, 물푸레나무의 연기위험성이 가장 낮고, 오동나무, 적삼목이 가장 높은 것으로 예측되었다. 시험편 5종의 일산화탄소 평균생성속도는 0.0009~0.0024 g/s으로 나타났으며, 이들 목재는 기준 물질인 polymethyl methacrylate보다 불완전연소 물질임을 나타내었다. 선정된 목재들의 연기특성은 체적밀도가 높을수록 연기성능지수-V (SPI-V)이 증가하였고, 연기위험성지수-VI (SRI-VI)가 감소하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제9권4호
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• pp.63-73
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• 2009

최근 건설생산현장에서는 경제가 성장함과 동시에 사회적으로 급격하게 증가하는 건축물의 수요를 충족시키기 위해서 표준화, 대량 생산화가 가능한 건식 공법이 각광을 받고 있다. 이러한 현실에 부응하여 에너지 절감효과 및 공사기간 단축, 다양한 형태로 적용이 가능하고 경제성을 가지는 샌드위치 패널이 많이 사용되고 있다. 샌드위치 패널의 형태는 양면 도장 강판 사이에 유기계 및 무기계 단열재를 합성한 복합 자재이다. 유기계 단열재는 PUR(Poly-uretane foam) 및 EPS(Expanded poly-stylene foam) 등이 사용되며, 무기계 단열재는 Glass wool 및 Mineral wool 등이 사용된다. 유기계 단열재는 화재 시 불이 잘 붙어 대피할 수 있는 시간 부족과 유독가스의 발생으로 인명피해가 크게 발생할 수 있지만, 무기계보다 가격이 싸서 유기계 재료를 사용한 샌드위치 패널이 많이 사용되고 있다. 반면, 무기계 단열재 중 경량기포콘크리트는 단열성과 내화성, 경량성 등이 뛰어나기 때문에 샌드위치 패널에 적용하여 유기계의 단점을 해결하기 위한 많은 연구가 수행되어져 왔다. 단열성 및 내화성, 경량성이 뛰어난 경량기포콘크리트는 기포제를 활용하여 시멘트 경화체 내에 다량의 공극을 발생시켜 제조한 것으로서 역학적 특성은 사용되는 기포제와 발포제의 종류에 따라 많은 영향을 받게 된다. 기포제는 계면활성작용에 의해 물리적으로 기포를 도입하는 것으로써 공기량은 최고 85%까지 생성될 수 있으며, 크게 계면활성제계, 가수분해 단백질계로 구분될 수 있다. 계면활성제계 기포제는 수용액 상에서 기포시키면 안정되고, 점성이 높은 기포가 생기지만 시멘트 슬러리와 혼합 시 안정성이 저하되어 서로 연속된 형태의 기포를 형성한다. 가수분해 단백질계 기포제는 계면활성제계 기포제와는 달리 시멘트 슬러리와 혼합 시 안정되고 서로 독립적인 형태의 기포를 형성하게 된다. 발포제는 금속분말이 알칼리 용액과 접촉하여 수소가스를 발생시키는 원리를 이용하는 것으로써 현재 Autoclaved Light-Weight Concrete(ALC)의 제조에 사용되고 있다. 이와 같이 경량기포콘크리트 제조에 사용되는 기포제 및 발포제는 특성이 각기 다르기 때문에 내부 공극이 변화되고 이에 따라 경량기포콘크리트의 물리적, 단열특성이 변화될 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 기포제와 발포제를 사용한 경량기포콘크리트를 샌드위치 패널의 내부 단열재로 활용하는 기초적자료를 제공하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 즉, 경량기포콘크리트를 제조하는데 가장 일반적으로 사용하고 있는 기포제 및 발포제를 대상으로 하여 각각의 첨가량에 따른 경량기포콘크리트의 기포구조 및 열적특성을 검토함으로써 경량기포콘크리트의 높은 단열성능을 확보하기 위한 최적조건을 제시하기 위한 실험 실증적 연구를 수행하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2024

경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.