용접 비드의 불량유무를 판단하기 위하여 다양한 방법들이 제안되어왔으며, 최근에는 센서 자료 검사와 영상 자료 검사가 꾸준히 발표되고 있다. 센서 자료 검사는 정확도가 높고, 2차원 기반의 영상 자료 검사는 용접된 비드의 위치를 파악할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 센서 자료만으로 분석 할 경우 정확한 위치에 용접이 되었는지 파악하기가 어렵다. 반면 영상 자료 방법은 잡음과 측정오차가 발생하여 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 평균 전압, 평균 전류, 혼합가스인 센서 자료 검사와 영상 검사 방법을 융합함으로써 각 검사 방법들의 단점을 보완하고 장점을 높여서 정확도를 향상시키고 검사 속도를 높일 수 있는 방법과 이를 소프트웨어로 구현하였다. 그리고 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface; GUI)를 이용하여 분석을 수행하고 검사에 사용된 자료와 검사 결과를 확인할 수 있도록 하여 사용자가 편리하고 직관적으로 분석을 수행하고 결과를 파악할 수 있도록 하고자 한다. 이 때 각 센서 자료의 특성을 이용하여 센서 검사가 수행되고, 모폴로지 축지적 활성화 윤곽선을 적용하여 영상 자료가 검사된다. 실험 결과를 통하여 98%의 정확도를 보였으며, 네 개의 용접 영상과 센서 자료 검사를 모두 수행할 경우 검사 시간은 약 1.9초로서 용접공정에서 실시간 검사기로 사용 가능한 소프트웨어의 성능을 보였다.
최근 드론 산업은 다양한 분야에 활용될 가능성이 제시되면서 급속히 확장되고 있다. 드론 시장 규모가 성장함에 따라 드론 관련 자격증에 관한 관심도 증가하는 추세이다. 하지만 현재 드론 관련 자격제도 및 교육체계가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 드론 교육 훈련의 현실적인 어려움을 해결하고자 관련 기술 연구를 통해 드론 교육의 필요성과 기능성 게임의 특징, AR을 활용한 교육 훈련 효과성을 분석하였다. 이후 AR을 활용한 드론 교육 훈련 게임 콘텐츠를 드론 국가 자격과정 실기시험을 기반으로 연습모드와 시험모드로 구분하고 교육과정이 끝날 때마다 결과화면이 나타나도록 하여 플레이어가 수준별 학습과 스스로 결과에 대해 평가를 할 수 있도록 설계하였다. 또한, 인식률 및 응답속도 대응을 위한 하이브리드 처리 시스템과 네트워크 및 AR 운용 시스템을 구축하였으며, 설계 내용을 토대로 AR을 활용한 드론 교육 훈련 게임 콘텐츠를 구현하였다. 본 논문에서 제시한 AR을 활용한 게임 콘텐츠를 드론 교육 훈련에 활용하는 것으로 환경적인 어려움이 보다 완화되고 플레이의 몰입감을 향상시켜 좀 더 효과적인 드론 교육 훈련을 경험할 수 있을 것으로 기대한다.
테라노바 만 폴리냐(Terra Nova Bay polynya, TNBP)는 강한 활강풍에 의해 형성되는 동남극의 대표적인 연안 폴리냐이다. TNBP는 동남극의 주요 해빙 생산지 중 하나이며 지역적 해류 순환과 주변 해양 생태계에 큰 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 면적의 변화와 발달 특성을 분석하는 것이 매우 중요하다. 이 연구에서는 2007년 4월부터 2022년 4월까지 획득된 인공위성 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 및 광학영상으로부터 연안 폴리냐의 대표적 특징인 Langmuir circulation에 의한 줄무늬와 폴리냐와 주변 해빙 사이의 경계를 탐지하여 TNBP의 영역을 정의하고 면적과 발달 특성을 분석하였다. TNBP는 강한 활강풍이 부는 남극의 겨울철(4-7월)에 빈번하지만 작은 면적으로 발생하는 반면, 해빙의 두께가 상대적으로 얇은 3월과 11월에는 큰 면적으로 발달하는 것이 확인되었다. 위성 관측 시각 이전의 12시간 평균 풍속은 TNBP 면적과 0.577의 상관계수를 보였으며, 이는 바람이 TNBP의 형성에 상당한 영향을 미치며 발달 과정에는 바람 이외의 다른 환경 요인들도 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다. TNBP의 발달 방향은 풍향에 지배적인 영향을 받으며, 국지적인 해류 순환이 일부 영향을 주는 것으로 파악되었다. 이 연구의 결과는 TNBP 발달 특성의 명확한 규명을 위해 바람 외에도 해빙, 해양, 대기 관련 환경 요인들의 영향도가 복합적으로 분석되어야 함을 제시한다.
최근 인간의 뇌를 모방한 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)의 뉴로모픽(Neuromorphic) 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 기술은 인지 응용과 처리 과정에서 속도가 빠르고 전력 소모가 적다는 장점이 있다. SNNs 기반의 저항성 랜덤 엑세스 메모리(RRAM) 은 병렬 연산을 위한 가장 효율적인 구조이며 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP)의 점진적인 스위칭 동작을 수행한다. 시냅스 소자 동작으로서의 RRAM은 저 전력 프로세싱과 다양한 메모리 상태를 표현한다. 하지만, RRAM 소자의 통합은 높은 스위칭 전압 및 전류를 유발하여 높은 전력 소비를 초래한다. RRAM의 동작 전압을 낮추기 위해서는 스위칭 레이어와 금속 전극의 신소재를 개발하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 스위칭 전압을 낮추기 위해 전기적, 기계적 특성이 우수한 단일 벽 탄소나노튜브(SWCNTs)를 갖는 (Metal/Al2O3/HfOx/SWCNTs/N+silicon, MOCS)라는 최적화된 새로운 구조를 제안하였다. 따라서 SWCNTs 기반 멤리스터의 점진적인 스위칭 동작 및 저 전력 I/V 곡선의 향상을 보여준다.
Background: The purpose of this study was to investigate the effects of differences in the tension of Kinesio tape applied to the tibialis anterior muscle on muscle strength, joint range of motion and balance of ankle joint in young adults. Design: Randomized Controlled Trial. Methods: 41 young college students participated in this study. And the subjects were allocated randomly to two group. The experimental group had a tension difference (10%G, n=20). And there was no difference in tension in the control group (0%G, n=21). Jtech power track II, goniometer, and Biorescue were used to measure muscle strength, joint range of motion and balance. The paired t-test was performed to examine the differences within the groups before and after taping, and the independent t-test was performed to examine the differences between the groups. Result: 1) As a result of measuring muscle strength of each group, all measurements except 0%G of plantar flexion showed insignificant results. 2) Measurement of joint range of motion each group showed that neither 0%G nor 10%G was significant. 3) As a result of measuring the baladncing ability of each group there was a significant decrease in length, and average speed of the balancing capability (p<.05). 4) Comparisons between groups showed significant differences in the area among balance capability (p<.05). Conclusions: Based on these findings, the tension difference of Kinesio tape applied to the tibialis anterior muscle shows little effect on the muscle strength, range of motion, and balance of ankle joints. Given the current lack of research on the tension of kinesio tapes many studies are needed in the future to establish clear theories.
전 세계적으로 전기차 시장이 확대됨에 따라 성능 및 안전성의 문제를 보완한 친환경적인 전기차가 계속 출시되고 시장이 더욱 커지고 있다. 하지만 전기차의 경우 충전의 불편함, 감전과 같은 안전 문제, 여러 전장부품들의 연동으로 인한 EMI(Electromagnetic interference) 문제는 전기차에서 해결해야 하는 문제이다. 무선전력전송 기술을 이용하면 전기차 충전에 대한 불편함 해소와 고전류, 고전압을 직접 다루지 않아 안전성의 문제를 해결할 수 있으나 EMI 저감을 위한 설계가 이루어지지 않는다면 오작동을 일으켜 더 큰 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문은 전기차 무선전력전송 핵심 전장 부품인 무선충전컨트롤모듈에서 발생할 수 있는 EMI를 저감시키기 위한 전원무결성과 신호무결성을 갖는 전기차 무선전력전송 무선충전컨트롤모듈 EMI 저감 설계하였다. 전원부분에서 발생할 수 있는 공진, 임피던스 등의 문제와 신호 부분에서 발생할 수 있는 고속통신간의 신호왜곡의 문제를 시뮬레이션을 통해 EMI 저감 설계하였다.따라서 전원무결성과 신호무결성을 갖는 EMI 저감 설계를 통해 전기차 무선전력전송 무선충전컨트롤모듈 800 MHz ~ 1 GHz 대역과 1.5 GHz에서 각각 10 dBu V/m, 15 dBu V/m이 저감되는 것을 확인하였다.
TBM을 이용한 전력구 공사에서 수직구는 TBM 장비 및 전력선의 진출입을 위해 필수적인 구조물이다. 수직구는 지반을 수직으로 관통하여 굴착하기 때문에 암반을 굴착하는 경우가 많다. 암반 지반은 대부분 발파나 할암 공법을 적용하여 굴착하므로 이때 발생하는 소음 및 진동, 도로 점유로 인해 민원이 발생하고 있다. 따라서 기존 공법의 대안으로 기계식 굴착장비를 이용한 수직구 굴착을 고려하였다. 다만, 현 기술 수준에서 수직구 굴착장비는 암반의 압축강도 약 120 MPa 이상에서는 굴착성능이 현저히 저하되어 고강도 암반 지반 적용에 한계가 있다. 본 연구에서는 암반에서 기계식 굴착 성능 개선을 위해 연마재 워터젯 기술을 굴착 보조공법으로 활용하는 방안에 대해 검토하였다. 연마재 워터젯 절삭성능에 대한 검증을 위해 암석 절삭실험을 수행하고, 실험결과로부터 이격거리, 이송속도, 수압 조절을 통해 지반조건 변화에 대응하여 굴착성능을 확보하는 것이 적절할 것으로 판단하였다. 또한, 일축압축강도와 RQD, 굴진율의 관계를 이용하여 연마재 워터젯을 이용한 인위적인 절리생성을 통해 굴착성능을 향상시키는 방안을 제시하였다. 본 연구결과는 향후 수직구 기계식 굴착장비 도입을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
바이오 폐기물의 활용도를 높이기 위해 오일 추출 및 KOH 활성화를 통해 제조된 커피 찌꺼기 기반 활성탄소를 이용하여 슈퍼커패시터 성능을 고찰하였다. 커피 찌꺼기에 오일 추출은 노말헥산 및 아이소프로필 알코올 용매를 사용한 용매 추출로 수행되었다. 오일 추출 후 KOH 활성화를 통해 제조된 AC_CG-Hexane/IPA는 오일 추출 없이 KOH 활성화로만 제조된 AC_CG보다 비표면적은 최대 16% 및 평균 기공 크기는 최대 2.54 nm로 증가되었다. 또한, 커피 찌꺼기의 오일 추출함에 따라 제조된 활성탄소의 pyrrolic/pyridinic N 작용기는 증가되었다. 순환전압전류법 측정 실험으로부터, 10 mV/s의 전압 주사 속도에서 AC_CG-Hexane/IPA의 비정전용량은 133 F/g으로, AC_CG (100 F/g)의 비정전용량에 비해 33% 향상된 값을 나타냈다. 그 결과 커피 찌꺼기의 오일 추출을 통한 성분 제거를 통하여 활성탄소의 메조기공의 크기 및 비표면적의 부피 향상과 pyrrolic/pyridinic N 작용기가 전기화학적 활성으로 전기전도도를 증가로 인한 시너지 효과로 향상된 전기화학적 특성을 나타낸다. 본 연구에서는 바이오 폐기물인 커피 찌꺼기의 재활용 방법 및 적용에 대해 제시하였으며, 고성능 슈퍼커패시터의 전극 재료로 활용할 수 있는 효율적인 방법 중 하나라고 판단된다.
현재 국내에서는 자율주행차량의 상용화를 목표로 다양한 노력을 기울이고 있으며 자율주행차량이 운영 가이드라인에 따라 안전하고 신속하게 주행할 수 있는 연구들이 대두되고 있다. 본 연구는 자율주행차량의 경로탐색을 미시적인 관점으로 바라보며 Deep Q-Learning을 통해 자율주행차량의 차로변경을 학습시켜 효율성을 입증하고자 한다. 이를 위해 SUMO를 사용하였으며, 시나리오는 출발지에서 랜덤 차로로 출발하여 목적지의 3차로까지 차로변경을 통해 우회전하는 것으로 설정하였다. 연구 결과 시뮬레이션 기반의 차로변경과 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션 기반의 차로변경으로 구분하여 분석하였다. 평균 통행 속도는 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션의 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 약 40% 향상되었으며 평균 대기 시간은 약 2초, 평균 대기 행렬 길이는 약 2.3대 감소하였다.
2019년도의 세계기상기구(WMO)의 자료에 따르면, 2015~2019년의 전 지구 평균기온은 산업화 이전 시기(1850~1900년)보다 1.1℃ 상승하였다. 평균기온이 1.5℃가 상승할 경우 극한 고온, 호우 및 가뭄 등 자연재해의 발생이 증가할 것이며 이러한 변화가 온난화 속도와 규모에 따라 더욱 심화할 것으로 전망하였다. 이러한 지구온난화의 영향으로 인해 지구 지표면 기온이 점차 상승하게 되면서 열대지방에서나 재배할 수 있었던 과일을 우리나라에서도 열대과일이 재배되어 수확하는 현상을 볼 수 있게 되었다. 유엔 산하 기후변화에 관한 정부 간 협의체 IPCC가 발표한 5차 보고서에 따르면 지금 추세대로라면 21세기 말(2081~2100년) 세계 평균기온 현재보다 3.7도가 상승할 것으로 전망했다. 점진적으로 기온이 상승하면 우리나라의 현재 좋은 품질의 과일을 생산할 수 있는 재배지역이 미래에는 불리한 지역으로 바뀔 수 있다는 위기에 직면하게 되었다고 판단된다. 본 논문에서는 아두이노를 활용하여 재배자가 원하는 식물의 성장을 위해 맞춤 환경을 제공하는 식물재배 시스템을 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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