다양한 응용에 적용될 수 있는 특성을 가진 무선 센서 네트워크는 적용되는 응용에 따라 데이터 리포팅 지연시간의 제한과 같이 요구사항이 다양하므로 각 응용별로 구분되는 알고리즘이나 프로토콜 설계 패러다임을 적용하여 에너지 효율을 최대화하고 네트워크의 생존기간을 최대화할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 2단계 클러스터링(Two Phase Clustering : TPC) 방식을 이용하여 에너지 효율 데이터 수집을 제공하기 위한 새로운 알고리즘으로 지연시간 적응형 센서 스케쥴링 방안을 제안한다. 이 논문의 궁극적인 목표는 센서들에게 응용 환경의 특성과 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 지연시간에 대한 요구사항에 대하여 높은 적응성을 제공하여 네트워크의 생존기간을 늘리는 것이다. TPC 방식은 센서들이 직접 링크와 릴레이 링크의 두 가지 링크를 구성하도록 한다. 직접 링크는 제어 메시지나 시간에 민감한 센서 데이터들을 포워딩하는 데 사용된다. 릴레이 링크는 사용자의 지연시간 제한에 따라 데이터를 포워딩하는데 사용되며 이를 이용하여 센서들이 에너지-절약효과를 갖는 릴레이를 사용할 기회가 증가하도록 멀티홉 경로를 구성할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 제안하는 CD-DGS 방식이 사용자의 지연시간 제한 요구사항에 잘 적응하여 센서 네트워크의 분포 밀도가 높은 경우에 상당한 비율의 에너지 효율을 보이는 것을 시뮬레이션 결과로 증명한다.
기존의 공정방식에 비해 효율성이나 환경적 면에서 많은 장점을 가진 플라즈마 공정은 반도체 제작에서 널리 사용되고 있다. Plasma Sheath란 플라즈마 bulk와 그 것을 둘러싸고 있는 챔버 벽면과 전극 사이에서 관찰되는 어두운 영역으로 양이온과 전자의 이동속도 차이로 인해 발생한다. Plasma Sheath Monitoring Sensor (PSMS)는 플라즈마와 전극 사이의 전압(Voltage) 차이와 전극에 걸리는 RF power 등을 실시간으로 측정하는 센서로서 플라즈마 챔버 내에서 플라즈마의 상태와 매우 상관도가 높을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 PSMS 데이터를 활용하여 플라즈마 챔버 내의 질소이온의 상태를 예측하는 모형을 딥러닝 기계학습 기법을 이용하여 구축하였다. 연구에 사용된 데이터는 파워와 압력을 달리 셋팅한 실험에서 측정된 PSMS 데이터를 학습데이터로 활용하고 플라즈마 bulk와 Si substrate에서 측정된 질소 이온의 비율, 플럭스, 밀도를 레이블로 활용하였다. 본 연구의 결과는 향후 플라즈마 공정의 최적화 및 실시간 정밀제어를 위한 인공지능 기술의 기초가 될 것으로 기대된다.
$CO_2$ 20세기 초 천연 냉매 $CO_2$는 광범위하게 사용되었지만 프레온계 냉매의 출현으로 1940년경부터 $CO_2$냉매는 사용이 제한되었다. 그러나 반 세기 동안 사라졌던 $CO_2$냉매는 1980년 후반에 노르웨이 과학 기술대학 (NTNU)과 북구 최대 민간연구소 (SINTEF)의 Lorentzen 교수에 의해 $CO_2$천연 냉매 사용을 재고하게 되었다. 프레온계 냉매의 환경적 논쟁이 쟁점이 되면서 천연 냉매 사용을 재고하게 되었다. 특히 비가연성과 비유독성으로 인한 $CO_2$냉매가 주목을 받고 있다. 초월임계 사이클레서의 고압 제어에 대한 새로운 개념은 Lorentzen 교수와 동료 연구원에 의해서 특허로 제안되었다. 이에 대한 상업적 권리를 Norsk Hydro사는 1990년에 얻었고,1990년대 초반에 NTNU/SINTEF의 공동 연구개발 프로그램을 통해 기술 경쟁력과 실현 가능성이 검증되었다. 현재 연구소에서는 최초로 초월임계 $CO_2$사이클을 이용한 상업용 온수 열펌프 시스템, 2003년 시작할 연료전지 전기 자동차에 대한 연구를 수행하고 있다. NTNU/SINTEF에서 개발된 $CO_2$기술은 Hydro-SINTEF 공동 벤처 기업인 Shecco기술회사를 통해 제조업자에게 허가된다. 본 고에서는 NTNU/SINTEF에서 수행하였거나 수 중인 과제들을 중심으로 유럽의 $CO_2$시스템의 결과와 주요 개발 범위를 정리하였으며, 특히 작동유체로서의 $CO_2$냉매의 특징을 간단히 설명하고, 온 수 열 펌프, 자동차용 공조기 및 열 펌프, 상업 냉동기 등이 기술되었다. 그 외 압축기 위주의 요소기술 개발에 관한 내용도 기술되었고, 차세대 기술 경향과 전망에 대해서도 제시되었다. 제시되었다.성균 350$\times$$10^4$ CFU균, 방선균 434$\times$$10^4$ CFU균, 진균 676$\times$$10^4$ CFU균으로 진균의 개체수가 비교적 높게 나타났으며, 비산불지역에서는 호기성균 328$\times$$10^4$ CFU균, 방선균 319$\times$$10^4$ CFU균, 진균 461$\times$$10^4$ CFU균으로 진균의 개체수가 높게 나타났다. 토양미생물은 호기성균, 방선균, 진균 모두 비산불지역 보다 산불지역에서 많이 나타났다. 본 조사지역에서 호기성균은 활엽수림보다 침엽수림에서 많게 나타났으며, 방선균과 진균은 침엽수림보다 활엽수림에서 많이 나타났다.효과와 이를 이용한 자기냉동의 방법 그리고 최근에 이루어진 새로운 진전에 대해 소개하고 공기조화 및 냉동분야에의 적용 가능성을 전망해 보고자 한다.및 도입 등 선주들에게 다양한 선박건조자금을 제공하여 내수기반 확충에도 노력해야 할 것 이다.있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어([$[W1]_{XO-}$$[W1]_{XO}$ ]$_{XO}$)로 그리고 [-wh] 의미의 겹의문사는 중복된 발은을 지닌 한 단어로 ([W]$_{XO}$ )
IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.
최근 건물부분에서의 조명에너지 증가로 인한 이를 해결하고자 하는 연구와 기술기발의 수요는 증가하고 있으며, 광선반은 이러한 문제에 대한 해결책 중 하나로 그 유효성을 인정받아서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 광선반에 관련한 연구는 단순 광선반의 변인에 초점에 맞추어져 광선반 설계시 적절한 설계기초자료가 될 수 없다. 이에 본 연구는 실내공간의 반사율에 따른 광선반 성능평가로 광선반 설계시 기초자료 구축을 목적으로 한다. 본 연구는 실스케일의 테스트베드를 통하여 실내조도 분포 및 조명에너지 사용량을 산출하여 성능평가를 진행하였으며, 이에 대한 결론은 다음과 같다. 1) 실내공간의 천장과 벽의 반사율 감소는 동지, 하지, 중간기시 모두 평균조도를 감소시켜 조명에너지 저감에 부적합하며, 실내공간의 반사율에 따른 균제도는 동지, 하지, 중간기시 상이한 경향을 보여 광선반 설계시 고려해야 할 요소로 판단된다. 2) 조명제어에 따른 전력사용량을 도출한 결과 실내 공간의 높은 반사율은 에너지 저감에 적합할 수 있으나 실내 공간의 반사율에 관련한 연구 및 적용의 효용성에 입각하여 천정 80%이상, 벽면 75%의 반사율이 적정할 것으로 도출된다. 본 연구는 실내 환경의 변인을 고려한 광선반 연구로 의미를 부여할 수 있으며, 향후 보다 다각적인 변인을 기반한 연구는 지속적으로 필요할 것으로 판단된다.
콘크리트의 염화물 확산계수의 제어는 염해에 노출된 콘크리트 구조물의 내구수명 확보에 필수적이며, 이를 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 목표 내구수명을 만족하는 목표확산계수를 도출하고 유전자 알고리즘을 통하여, 최적배합을 도출하는데 있다. 이를 위하여, 동일한 골재 및 혼화재를 사용한 30개의 배합과 그에 따른 염화물 확산계수를 분석하였으며, 27개를 대상으로 확산계수 예측식을 도출하였다. 확산계수 예측식의 변수로는 물-결합재비, 단위 혼화재량(슬래그, 플라이 애쉬, 실리카퓸), 단위 시멘트량, 단위 잔골재 및 굵은 골재량을 포함하도록 하였으며 나머지 3개의 배합에 대하여 검증을 수행하였다. 최적 함수식은 27개의 배합에 대하여 평균 18.7%의 오차와 16.0%의 변동계수를 보이고 있었다. 주어진 3개의 확산계수에 대하여, 유전자 알고리즘을 통하여 도출된 배합은 0.3%~12.2%의 오차범위를 가지며 각각의 배합인자를 도출하였다. 최종적으로 서로 다른 내구성 설계변수(목표내구수명, 피복두께, 표면염화물량, 혼화재량)와 노출환경(온도 및 습도)을 가정하여 목표 확산계수를 도출하였으며, 이에 만족하는 최적화된 콘크리트 배합을 제안하였다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여, 내구성 콘크리트 배합도출에 대한 적용성을 평가하였으며, 제안된 기법은 다양한 확산계수의 범위를 가지는 광범위한 자료구축을 통하여 개선될 것이다.
기존의 연구들은 댐퍼만에 의한 부가감쇠비의 Universal Curve만을 제공하였기 때문에 실무에서는 케이블의 구조감쇠 및 공기역학적감쇠와 같은 자체감쇠를 독립적으로 고려하곤 한다. 즉, 케이블에 발생하는 자체감쇠비와 댐퍼에 의해 부여되는 Universal Curve로부터 얻은 부가감쇠비를 산술적으로 합하여 케이블-댐퍼 시스템의 전체감쇠비를 결정해 왔다. 하지만 이러한 선형조합 접근법은 이론적인 근거가 미약하며 관련된 연구도 찾아볼 수 없는 실정이므로 이에 관한 유효성을 검증해 볼 필요가 있다. 이것을 위해 본 연구에서는 자체감쇠를 고려한 전체감쇠비 해석법을 개발하여 정해를 제시하고 이것을 기존의 선형조합 접근법에 의해 얻어진 전체감쇠비와 비교하여 선형조합 접근법의 유효성 여부를 검증하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 강성은 작고 최적감쇠계수와 비슷한 감쇠계수를 갖는 댐퍼가 지점에서 가깝게 설치되어 있으며, 케이블의 진동이 저차 모드 위주로 발생하고 케이블의 자체감쇠가 크지 않은 일반적인 풍환경에서는 기존의 연구그룹에서 제시하는 연구결과나 선형조합 접근법을 적용하는 것에 무리가 따르지 않는다. 하지만 외부댐퍼나 예기치 못한 고차 진동모드의 발생, 강성이 큰 댐퍼가 사용되는 경우에는 본 연구를 적용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 본 연구는 케이블의 자체감쇠를 고려한 전체감쇠비의 정해를 제시하고 이것을 토대로 선형조합 접근법에 대한 적용근거를 제시하였다는 점에서 의미를 찾을 수 있다. 차후 본 연구를 발전시켜 공기역학적감쇠에 대응하는 최적감쇠계수를 실시간으로 제시할 수 있게 된다면 MR(Magneto-rheological) 댐퍼와 같은 준능동 댐퍼의 케이블-댐퍼 시스템 제어의 중요한 알고리즘이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.
시판되고 있는 실험용 및 산업용 건조기는 일반 드라이오븐, 열풍 순환 건조기, 진공건조기, 동결건조기 등으로 구분되고 기능, 크기 및 용량 등에 따라 그 종류도 다양하다. 그러나 제품의 품질 제어 및 성능 개선을 위해 중요한 요소인 수분측정이 적용되지 않아 현재는 건조 종료 후 임의로 중량을 칭량하기 때문에 매우 수동적이다. 일반적으로 수분을 측정하기 위한 방법은 직접적인 측정법과 간접적인 측정법으로 구분되고 수분 분리 전.후의 질량 또는 부피 변화와 같은 직접적인 측정법이 주로 이용된다. 상대적으로 열전도도, 마이크로파 등과 같은 간접적인 측정법은 측정 장비를 활용하기 때문에 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 오픈소스 기반의 아두이노를 이용하여 비교적 손쉽게 수분측정 시스템을 설계하여 외부 환경요인에 영향 받지 않고 수분 변화량 및 무게 변화를 실시간으로 모니터링 하였다. 구체적으로 수분 민감도 물질 및 식품 건조에 적합한 60℃와 80℃에서 작동할 수 있는 온.습도 및 로드셀 측정 센서를 건조기 내부에 패키징하여 각종 변화량을 측정하였다. 또한 바나나, 배, 톱밥의 유기 시료를 이용한 반복적인 실험을 통해서도 건조시간 및 온도에 따른 증발율 변화와 로드셀 측정값에 있어 안정적인 응답특성을 나타냄으로써 성능 안전성을 확보할 수 있었다. 향후 온.습도 범위의 확대와 CFD(Computational Fluid Dynamics) 프로그램과의 비교 분석을 통해 신뢰도를 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
일반적으로 발전소 내 제어를 담당하는 대부분의 전기 설비는 자립식 캐비닛으로, 후설치 앵커를 사용하여 슬래브에 고정하는 정착 방식이 주로 사용된다. 정착부 앵커의 경우 외력이 작용될 시 모멘트 하중 등에 의한 전도의 위험성에 노출되지만 현행 앵커에 대한 성능 검토는 1축 재료 시험으로만 평가되고 있다. 따라서 본 연구는 현장 설치 조건이 반영된 후설치 앵커의 정적 성능 실험을 통하여 재료 시험과의 성능을 비교하고 앵커의 거동 특성을 분석하는 것이 주목적이다. 실제 캐비닛을 이용하여 실험을 진행하는 것이 타당하지만 경제적, 공간적 제약으로 수행하기에 어려움이 있어 강재 기둥과 받침으로 구성된 실험체로 대체하여 수행하였다. 결과적으로 현장 설치 조건을 반영한 앵커의 인발 성능이 재료 시험 대비 약 10 % 높게 측정되었으며, 앵커의 하중 감소 경향 및 최대 성능이 발현되는 시점도 상이한 것으로 나타났다. 한편, 실험적 연구의 신뢰성을 검증하기 위하여 3D FEM 해석을 수행하였으며, 이를 통해 향후 진동대를 이용한 전기 캐비닛의 구조 성능 평가 시 후설치 앵커에 전달되는 예측 가능한 하중 정보를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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