본 논문에서는 BM 활성수를 생산하는 BM 활성수 플랜트 공정 제어시스템 모델을 제안하고, 다음과 같은 기능을 가진 BM 활성수 플랜트 공정 제어기를 개발 하였다. 첫 번째 기능으로는 먼저 부로와가 과부하가 걸렸을 때, 과전류 감지기가 동작하여 일정시간 부로와를 정지시킨 후 재 기동 하도록 하였다. 두 번째는 정전시 유도조에서 퇴비투입조로의 순환을 막기 위해 전동밸브가 정전시 자동으로 닫히는 기능을 부가함으로서 볼밸브의 고장으로 인한 퇴비투입조의 누수를 막을 수 있다. 세 번째는 생산된 활성수를 농축조에서 4개의 저장조로 자동으로 이송할 수 있는 기능을 부가하여 활성수 생산량을 자동 관리 하였다. 그리고 BM 활성수 플랜트 공정제어기 신호측정 시험장치를 개발하여 제작한 BM 활성수 플랜트 공정 제어기가 설계한 사양대로 잘 동작하는지 확인 하였다. 본 연구는 BM 활성수 플랜트 공정제어기를 견실한 저가의 시퀀서 제어방식 기반의 공정 제어기를 개발하여 시스템의 안정성과 효율성의 향상 및 운전관리 비용의 절감을 꾀할 수 있으리라 기대된다.
최근 ERP 시스템이 Web 환경으로 변화하고 업무의 복잡도가 증가함에 따라 프로젝트의 실패위험이 증가되고 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로 로우코드 플랫폼 개발도구가 활용되고 있으나 UI 중심이라 한계점이 존재한다. 이를 극복하기 위하여 프론트개발 뿐만아니라 ERP 개발과정에서 생산되는 다양한 개발소스의 빅데이터를 활용하여 백엔드 비즈니스 서비스까지 쉽고 빠르게 개발이 가능한 백엔드 개발도구가 요구되고 있다. 또한 기존 ERP 제품 내에 포함된 개발도구는 초급개발자 및 중급개발자의 입장에서는 진입장벽이 높아서 많은 학습시간이 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 쿼 리 작성 시간 단축, 서비스 기반 단위테스트를 위한 테스트용 데이터 자동 바인딩, 소스 코드 품질 검사 등 ERP 개발도구에게 필요한 요구사항을 바탕으로 백엔드 개발도구를 구현하여 적용한 결과 개발자별 스킬과 역할에 맞는 ERP 개발을 위한 개발도구의 활용성을 높여 맞춤형 개발도구 기능을 제공함으로써 기존 ERP 내에 포함된 개발도구의 한계점을 극복하는 방안을 연구하고자 한다.
우리나라의 도시화 비율이 증가함에 따라 도시열섬으로 인한 도시 열 환경의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 2012년에 출범하여 급속도로 발전을 이룬 세종특별자치시의 도시 열 환경 분석을 위해 열섬포텐셜을 이용하였다. 우선 도심지의 비율 및 변화율을 분석하기 위해 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상을 기반으로 연구지역의 시계열 토지피복도(2013년~2015년, 2017년)를 생성하였다. 그리고 취득된 위성영상에서 제공하는 두 가지 열적외선 밴드에서 산출된 밝기온도와 자동기상관측망 자료와의 정확도 평가를 통해 연구에 활용할 밴드를 선정하였다. 선정된 밴드와 지표면 방사율을 고려하여 지표면온도를 산출하였으며, 이를 기반으로 산출된 열섬포텐셜 변화분석을 수행하였다. 분석결과, 연구지역의 행정구역별 도심지 변화율이 크게 관측되는 지역의 지표면온도는 주변지역 보다 $3^{\circ}C{\sim}4^{\circ}C$ 높고, 열섬포텐셜 또한 $4^{\circ}C{\sim}5^{\circ}C$ 높게 관측되었다. 하지만 도심지 변화율이 크고 녹지의 비율이 높은 지역에서는 열섬현상이 완화되는 경향을 보였다. 이를 통해 면적대비 도심지가 차지하는 비율이 높아지면 열섬을 유발할 가능성이 증가하지만 녹지를 통해 열섬을 완화 시킬 수 있다는 것을 알 수 있었다.
최근 북·러관계는 러시아-우크라이나 전쟁을 계기로 변곡점을 맞이하였으며, 향후 군사적·지정학적 차원에서 한반도와 동아시아 안보환경에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다. 2023년 9월 김정은 조선로동당 총비서의 러시아 방문과 2024년 6월 러시아의 푸틴 대통령의 방북을 계기로 '북·러 포괄적 전략 동반자 협정'이 체결되었다. 북·러 관계의 발전적 변화는 향후 한반도와 동아시아 지역의 안보환경에 큰 파장을 초래할 것으로 전망된다. 북한과 러시아가 자동군사개입으로 해석될 수 있는 조항을 명문화하며 준군사동맹을 형성함에 따라 현재 진행중인 우크라이나 전쟁에 대한 북한의 군수지원 정당성이 확보되었고, 향후 한반도 문제에 대해 러시아가 군사적으로 개입할 수 있는 실체적 근거가 마련되었다. 또한 양국 간 방위능력을 강화하기 위한 목적으로 공동조치를 실행하기 위한 제도적 장치가 마련됨으로써 러시아의 군사기술이 북한에 이전될 수 있는 가능성도 커졌다. 러시아가 유엔 안보리 상임이사국의 지위를 이용하여 국제사회의 대북제재를 무력화하고 대규모 경제지원을 단행할 경우 북한은 국제적 고립을 탈피함과 동시에 전략적 자율성을 강화하게 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 북·러 관계의 역사적 변화과정을 살펴보고, 2024년 6월 북·러 정상회담 이후 체결된 '포괄적 전략 동반자 협정'의 주요 내용과 함의를 고찰하였다.
본 논문은 영상 속 객체와 배경의 컬러 특징을 이용한 주요 객체의 자동 추출 방법에 관한 연구이다. 인간이 객체를 판단할 때에는 배경과 객체의 색상 차이를 이용하는데 이러한 요소를 객체 추출 방법에 적용시키기 위해서는 배경과 객체의 색차를 강조하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 원 RGB 영상을 인간의 시각 시스템과 유사한 HSV 색 공간으로 변환하고 각기 다른 분포도의 메디안 필터를 적용한 두 개의 영상을 생성한 뒤 두 개의 메디안 필터가 적용된 영상들을 합산하였고 데이터 군집화 방법인 Mean Shift 알고리즘을 적용하여 색상 특징을 그룹화 하였다. 마지막으로 이진화 작업을 위하여 영상의 채널 수를 3 채널에서 1 채널로 정규화 한 뒤 영상 내 픽셀들의 평균값을 임계값으로 이용하는 이진화 방법으로 객체 지도 영상을 생성하였고 주요 객체를 추출하였다.
본 연구의 목적은 청각장애인의 취업결정요인을 데이터마이닝 기법을 적용하여 분석 제공함으로서, 장애인의 취업 성공률을 높임과 동시에 직업재활 개입의 효율성을 극대화할 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 자료 분석을 위해 2013년 장애인고용패널조사의 제6차년도 자료를 이용하여, 전체 패널 데이터 중 청각장애인이면서 전체연령 20세 이상 65세 미만의 422명을 의사결정나무 기법의 하나인 Exhaustive CHAID 알고리즘을 적용하여 분석하였다. 본 연구를 통해서 얻어진 주요한 사실의 하나는 국민기초생활수급여부, 일상생활 도움필요 여부, 그리고 자격증 고용서비스 요인간의 상호작용(interaction)에 관한 패턴 분석이 청각장애인의 취업 예측에 주요한 역할을 할 수 있다는 것으로, 향후 직업재활 개입의 효과성을 높이기 위해 효과적인 취업결정요인, 즉 높은 학력 수준, 자격증 보유, 높은 일상생활 독립성을 가지고 있는 장애인을 적극적으로 발굴하여 집중적인 재활 서비스를 제공할 필요가 있을 것으로 사료된다.
As the development of autonomous vehicles becomes realistic, many automobile manufacturers and components producers aim to develop 'completely autonomous driving'. ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) which has been applied in automobile recently, supports the driver in controlling lane maintenance, speed and direction in a single lane based on limited road environment. Although technologies of obstacles avoidance on the obstacle environment have been developed, they concentrates on simple obstacle avoidances, not considering the control of the actual vehicle in the real situation which makes drivers feel unsafe from the sudden change of the wheel and the speed of the vehicle. In order to develop the 'completely autonomous driving' automobile which perceives the surrounding environment by itself and operates, ability of the vehicle should be enhanced in a way human driver does. In this sense, this paper intends to establish a strategy with which autonomous vehicles behave human-friendly based on vehicle dynamics through the reinforcement learning that is based on Q-learning, a type of machine learning. The obstacle avoidance reinforcement learning proceeded in 5 simulations. The reward rule has been set in the experiment so that the car can learn by itself with recurring events, allowing the experiment to have the similar environment to the one when humans drive. Driving Simulator has been used to verify results of the reinforcement learning. The ultimate goal of this study is to enable autonomous vehicles avoid obstacles in a human-friendly way when obstacles appear in their sight, using controlling methods that have previously been learned in various conditions through the reinforcement learning.
본 연구의 목적은 탱크모형의 매개변수를 시행착오범으로 산정할 경우, 불확실성을 개선하기 위해 Kalman filter로 매개변수를 실시간 예측하여 저수유출의 예측에 효과적인 알고리즘을 얻고자 하였다. 유역특성을 다양한 구조로 나타낼 수 있는 탱크모형은 각 단 탱크에 부착된 유출공으로부터 유출한 총 유출량이 관측유량에 유사하게 나타나야 하지만 유출환경의 영향으로 수렴성이 좋지 않았다. 이러한을 보완하기 위하여 탱크모형의 매개변수를 Kalman filter의 상태공간 모형에 의하여 실시간으로 추정한 결과, 시간 경과에 따라 추정치와 관측치의 수렴도가 높아 일정한 값을 유지하였으며, 이때의 유출환경을 나타내는 상태공간의 매개변수변화가 정적임을 알 수 있었다. 따라서 Kalman filter에 의한 탱크모형의 매개변수 추정기법은 저수유출 예측에 특히 효율성이 좋았으며 유량이 급변하는 곳에서도 어느 정도 적응하여 기존 탱크모형의 구조를 자동기법으로 정하는 예측시스템 보다 유출예측 시스템에 의한 탱크모형의 구조적 알고리즘이 적합한 모형임을 입증하였다.
This paper describes applications of cure monitoring techniques by using embedded fiber optic strain sensors, which are extrinsic Fabry-Perot interoferometric (EFPI) and/or fiber Bra99 grating (FBG) sensors, to three kinds of molding methods of autoclave, FW and RTM molding methods. In these applications, internal strain of high-temperature curing resin was monitored by EFPI sensors. From theme experimental results, it was shown that strain caused by thermal shrink at cooling stage could be measured well. In addition, several specific matters to these molding methods were considered. As thor an autoclave molding of unidirectional FRP laminates, it was confirmed that off-axis strain of unidirectional FRP could be monitored by EFPI sensors. As for FW molding using room-temperature (RT) cured resin, it was found that the strain outputs from EFPI sensors represented curing shrinkage as well as thermal strain and the convergence meant finish of cure reaction. It was also shown that this curing shrinkage should be evaluated with consideration on logarithmic change in stiffness of matrix resin. As for a RTM melding, both EFPI and FBC sensors were employed to measure strain. The results showed that FBG sensors hale also good potential for strain monitoring at cooling stage, while the non-uniform thermal residual strain of textile affected the FBG spectrum after molding. This study has proven that embedded fiber optic strain sensors hale practical ability of cure monitoring of FRP. However, development of automatic installation methods of sensors remains as a problem to be solved for applications to practical products.
본 논문에서는 전기이중층 커패시터(EDLC, Electrical Double Layer Capacitor)의 전극소재로 쓰이는 활성탄소의 안정화를 위해 산소함유관능기를 최소화하고 질소함유관능기의 도입을 통해 유기용액계의 전해질을 가지는 EDLC의 축전용량을 개선하는 연구를 하였다. 주사전자현미경(SEM, Scanning Electron Microscopy), 후리에 변환 적외선분광기(FTIR, Fourier Transform Infrared), 자동원소분석기(EA, Elemental Analysis), 보엠(Boehm) 적정법, 충 방전 테스트 등의 분석법을 이용하여 그 결과를 확인하였다. 산 처리를 통하여 산소함유관능기가 도입되고 요소처리를 통하여 질소함유관능기가 도입되었음을 확인하였다. 질소함유관능기 도입을 통하여 EDLC의 g 당 방전용량을 2 mA 상승시켰으며 빠른 속도로 최대 충 방전 성능을 달성하였다. 반면 산소함유관능기는 전해질 속의 전하가 탄소표면에 흡 탈착되는 것을 방해하기 때문에 낮은 방전용량을 보였고, 충 방전 횟수가 늘어남에 따라 방전용량의 큰 감소를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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