• 박물관보존과학
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• 제18권
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• pp.19-34
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• 2017

이징 묘 출토 목질류에 대한 수종 분석 및 복식 중에서 대표 직물류에 대한 재질 분석을 실시하였다. 조사 결과, 목질류로 분류된 외관, 내관, 칠성판, 삽은 모두 소나무류(Pinus densiflora)로 식별되었다. 직물류 분석 결과, 삽 부착 직물과 명정, 오낭은 견직물이었다. 적삼은 평직 면직물이었으며 버선의 경우 겉감은 면직물, 안감은 마직물이었다. 견직물 중에서 오낭의 우족·좌족은 수자직(繻子織) 문단이고 나머지는 평직 견직물인 주(紬)로 확인되었다. 적외선 분석 결과, 삽에는 구름무늬가 전체적으로 그려져 있었으며, 명정과 오낭에는 묵서가 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.672-682
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• 2020

최근 다양한 산업/제조 현장에서 운영 효율화를 위한 디지털 트윈(digital twin) 기술 연구가 활발하게 수행 중이고, 화석 연료의 점진적 고갈과 환경오염 문제는 파력발전소와 같은 신재생/친환경 발전방식을 요구한다. 하지만, 파도의 에너지에 의해서 전기를 생산하는 파력발전에서 변동성이 높은 파도에너지에 의해서 발전량과 고장 등의 운영효율화 요소가 밀접하게 관련되어 있어 이들 사이의 관계를 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서 첫 번째로 파고 데이터, 진동수주(OWC: Oscillating Water Column, 이하 OWC) 챔버의 센서 데이터 등과 같은 변동성이 높은 데이터 간에 의미 있는 상관관계 도출이 필요하다. 두 번째로 도출된 상관관계를 기반으로 추출된 데이터로 예측 상황을 학습함으로써 원하는 정보를 예측할 수 있는 방법론 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 파력발전 시스템의 디지털 트윈으로 스마트 운용 및 유지보수가 가능하도록 실제 파력발전소의 IoT 센서 데이터를 이용하여 OWC의 압력 예측을 위해 머신러닝 프레임워크를 활용한 워크플로우 기반의 학습모델을 설계하고, 검증 및 평가 데이터셋을 통한 압력 예측분석의 유효성을 확인한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권7호
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• pp.461-470
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• 2023

본 연구는 겨울철 적설 관측에 사용되는 전도형 강수량계 가열 시스템의 최적 온도, 위치, 제어 방식을 도출하기 위해 수행하였다. 수수구, 외부, 내부를 가변적으로 제어 가능한 전도형 강수량계를 제작하여 실내·외 실험을 수행하였다. 실내 실험은 강수량계 가열시스템의 성능비교와 적정온도를 도출하기 위해 항온항습챔버에서 수행되었다. 이후 다설지인 대관령에 위치한 구름물리선도센터에서 실외실험을 수행하여 실내실험 결과를 검증하였다. 분석 결과, 수수구의 가열 온도는 10~30℃, 내부 가열 온도는 70℃가 최적으로 확인되었다. 또한, 측정 지연을 최소화하기 위한 가열 장치의 최적 위치는 강수량계 외부, 수수구 테두리, 수수구 수직면으로 확인되었다. 본 연구 결과는 겨울철 고체 강수 측정을 위한 강수량계 가열 시스템의 운영 조건에 대한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.