The paper presents the rotordynamic performance measurements and model predictions of a fuel cell electric vehicle (FCEV) air compressor supported on gas foil bearings (GFBs). The rotor has an impeller on one end and a thrust runner on the other end. The front (impeller side) and rear (thrust side) gas foil journal bearings (GFJBs) are located between the impeller and thrust runner to support the radial loads, and a pair of gas foil thrust bearings are located on both sides of the thrust runner to support the axial loads. The test GFJBs have a partial arc shim foil installed between the top foil and bump strip layers to enhance hydrodynamic pressure generation. During the rotordynamic performance tests, two sets of orthogonally installed eddy-current displacement sensors measure the rotor radial motions at the rotor impeller and thrust ends. A series of speed-up and coast-down tests to 100k rpm demonstrates the dominant synchronous (1X) rotor responses to imbalance masses without noticeable subsynchronous motions, which indicates a rotordynamically stable rotor-GFB system. Finite element analysis of the rotor determines the rotor free-free (bending) natural modes and frequencies well beyond the maximum rotating frequency. The predicted damped natural frequencies and damping ratios of the rotor-GFB system reveal rotordynamic stability over the speeds of interest. The imbalance response predictions show that the predicted critical speeds and rotor amplitudes strongly agree with the test measurements, thus validating the developed rotordynamic model.
신축성 기판은 신축성 전자소자의 신축성, 공정성, 내구성을 결정하는 매우 중요한 소재로서 신축성 전자소자를 개발함에 있어서 우선적으로 고려해야 된다. 특히 현재 사용되는 신축성 기판은 히스테리시스가 존재하여 센서 및 기타 응용에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 신축성 소재 기판으로 사용되는 PDMS와 Ecoflex를 혼합한 PDMS-Ecoflex 하이브리드 신축성 기판을 제작하여 신축성과 히스테리시스 특성을 향상하고자 하였다. 인장 시험을 통하여 신축성 하이브리드 기판의 기계적 거동을 관찰하였으며, 투과도 측정을 통하여 투과도를 평가하였다. Ecoflex의 함량이 증가할수록 하이브리드 신축성 기판은 더 유연해지며, 탄성계수는 감소한다. 또한 PDMS 기판은 270% 변형률에서 파단이 발생한 반면, PDMS-Ecoflex 하이브리드 기판은 500%의 변형률까지 파단되지 않으며 우수한 신축성을 갖는 것을 알 수 있었다. 반복 인장시험에서 PDMS와 Ecoflex의 혼합비를 2:1로 제작된 기판은 히스테리시스가 발생하였다. 반면 1:1의 혼합비로 제작된 기판의 경우 50%, 100%의 변형률에서는 히스테리시스가 발생하지 않았다. 결론적으로 500% 이상의 신축성을 갖으면서 히스테리시스가 없은 기판을 제작하였다. 기판의 혼합비에 따른 광투과도 측정 결과, Ecoflex 기판의 투과도는 68.6% 이였으나, PDMS-Ecoflex 함량이 2:1, 1:1인 하이브리드 기판의 경우, 각각 78.6%, 75.4%의 투과율을 보이며, 향후 투명 신축성 기판으로서 개발 가능성을 보여주었다.
최근 들어 늘어나고 있는 도시기상에 대한 미래수요 활용 방안을 위해 적합한 관측과 모델 분야의 고려요소와 기획연구 방향에 대해서 관측과 모델, 공간정보 활용 방안에 대해서 확인하였다. 도시기상 관측의 높은 공간해상도 요구사항을 기존 종관기상 관측망을 통해서 만족하기가 어려우며, 사용하고 있는 기존 측기의 유지 관리에 대해서 어려움이 높을 것으로 예상되기 때문에 기존측기보다 소형화된 간이 측정기를 통해 공간해상도를 보완함과 동시에 간이측기의 장기 검보정을 위한 도시규모별 유, 무인의 검보정 시스템이 필요할 것으로 보인다. 또한 UAM과 같은 차세대 교통체계의 실용화 등의 운용방안에 맞춘 기상정보 지원을 위해서 영공을 포함한 도시 지역 예보가 필요할 것으로 보인다. 이를 위해 복잡한 도시의 지면 효과를 반영하는 빌딩 규모 모델의 개발이 필요하며, 이에 대해서 중규모모델과 LES의 결합이 된 다중스케일 모델 개발 과 개선이 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 이러한 다중스케일 모델의 연산속도 향상과 성능 개선을 위해서 GPU 등을 이용하여 모델 계산속도를 높이는 노력이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 관측과 모델의 정보를 공간정보로 활용하기 위한 방안은 최종적으로 소규모 지역의 고해상도 실시간 기상정보를 제공하여 기상자원정보의 시너지 향상과 도시생활의 시너지 효과를 이루어낼 수 있는 정보 활용이 될 수 있을 것으로 예상된다. 스마트시티에 대한 기상자원의 활용과 융합에 대해서 국내 스마트시티 계획 지역인 부산과 세종의 현재 구축된 자료를 이용하여 그 융합을 사례 적용하였다. 특히 교통에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 안개에 대해서 실제 과거 발생일수의 분석을 통해 스마트시티 지역 내에서 발생할 수 있는 재난 상황을 판단하고, 지역별 지형 및 기상 특성을 고려하여 관측과 예보에 필수적인 기상 인자를 최적화하고, 도시계획 과정에서 관측소의 최적입지를 선정하여 기존 도시인프라와의 융합 활용을 통해 도시기상자료를 고해상도로 구축하는 방안이 필요할 것으로 보인다.
4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.
KOMPSAT-3A는 2015년 3월 발사하여 약 6개월의 기간 동안 초기 검보정을 수행한 이후 지난 8년 동안 성공적으로 KOMPSAT-3A 자료를 사용자들에게 배포하였으며, 수집된 영상 자료는 지도제작, GIS, 국토관리 등의 다양한 분야에서 정성적, 정량적 정보 추출의 기초 자료로 활용되고 있다. 한국항공우주연구원에서는 KOMPSAT-3A의 영상제품군에서 추출되는 정보의 정확도 및 신뢰도를 확보하기 위해 주기적으로 영상 품질과 인공위성 하드웨어 특성을 확인하고 있다. 또한 KOMPSAT-3A의 탑재체, 자세제어 센서들의 노후화에 따른 영상 품질 저하 현상을 최소화하기 위해 지속적인 영상 품질 개선 작업을 수행하고 있다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 개발 단계에서 정의된 발사 전후의 검보정 주요 과정 및 대표 영상 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 측정 방법을 설명하였다. 이를 바탕으로 발사 후 초기 LEOP Cal/Val이 완료된 이후 측정된 영상 품질 인자별 성능값과 최근 2016년부터 2020년 5월까지 KOMPSAT-3A호의 주요 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 현황과 특성을 기술하였다.
최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.
최근 수문 및 수자원 분야에서 위성영상의 활용성이 높아짐에 따라 관련 전용 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 이러한 위성을 기반으로 증발산량 및 토양수분량의 국내 연구현황과 그 산정 방법론을 조사하여 현재까지의 연구동향을 파악하고자 하였다. 국내 연구현황을 세부 방법론 별로 살펴본 결과 일반적으로 증발산량의 경우는 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL), Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration (METRIC)과 같은 에너지수지 기반 모형과 Penman-Monteith (PM) 및 Priestley-Taylor (PT) 산출식을 기반으로 산정되었으며, 토양수분량의 경우 능동형(AMSR-E, AMSR2, MIRAS, SMAP) 및 수동형(ASCAT, SAR)와 같은 마이크로파 센서를 통한 산정이 주를 이루었다. 통계적 측면에서는 증발산량 및 토양수분량 공통적으로 회귀식 및 인공지능을 이용한 산출사례를 찾을 수 있었다. 또한 위성기반 자료들을 이용한 Evaporative Stress Index (ESI), Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), Soil Moisture Deficit Index (SMDI) 등의 다양한 지표를 산정하여 가뭄 특성파악에 적용한 연구 사례도 다수 있었으며, 지표모형(Land Surface Model, LSM)을 기반으로 하여 위성 다중센서에서 얻을 수 있는 주요 자료들을 활용해 증발산량과 토양수분량의 수문순환인자를 산출하기도 하였다. 본 논문에서는 이렇게 기존 연구사례 조사 및 내용파악 과정을 통해 위성을 활용한 주요 세부 방법론을 비교·검토 제시함으로써 관련 연구분야 기준 참고자료로의 활용 및 향후 위성기반 관련 수문순환 자료 산출 고도화 연구의 초석을 다지고자 한다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.
토공은 건설공사의 시작이며 기초가 되기 때문에 가장 중요한 공정이다. 특히 토공의 다짐측정은 건설공사의 품질과 생산성에 직결되는 중요한 요소이다. 기존 다짐측정은 주로 들밀도 시험, 평판재하시험과 같은 아날로그 방식을 이용하여 수행되었다. 하지만 최근 4차 산업혁명의 고도화에 따라 스마트건설기술이 대두되면서 다짐측정 또한 기존 아날로그 시험의 단점을 보완한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. DCPT는 기존 시험법과 비교하여 간편하고 속도가 빨라 최근 관심이 증대되고 있지만 데이터를 수기로 측정하는 아날로그 방식으로 이력관리와 데이터 검증 등 여러 단점을 가지고 있다. 본 연구에서 개발한 IoT 기반 DCPT 시스템은 기존 DCPT에 디지털 와이어센서, 모바일 폰, 블루투스를 결합했다. 개발된 장비는 아날로그 DCPT 뿐만 아니라 다른 다짐시험법과 비교하여 빠른 시험시간, 1인 계측, 저비용, 모바일 기반 계측 이력 및 데이터 관리, 실시간 데이터 확인 등의 장점을 갖는 것이 특징이다. 추가로, 개발된 장비의 현장 적용성 검증을 위해 아날로그 DCPT와 함께 테스트베드를 구축하여 검증하였다. 테스트베드는 롤러장비를 통해 실제 토공현장과 유사한 조건으로 구축했다. DCPT 데이터는 322개 측점에서 총 3220개의 데이터를 획득했다. 분석결과로 IoT 기반 DCPT의 성능은 우수한 것으로 나타났으며 개발된 장비를 통해 구축된 테스트베드 또한 다짐이 수행됨에 따라 안정적인 결과를 보이는 것으로 나타났다.
현재 국내에서 발생하는 다수의 재난은 예측 불가능하고 복잡하다는 특징을 가지고 있으며 이로 인한 재산 및 인명피해가 증가하고 있다. 이러한 재난의 초기대응과정은 규모 및 피해확산에 직접적으로 연관 되어있어 최적의 의사결정이 필수적이며 적시에 적용가능한 센서를 통해 현장에 대한 정보 취득이 이루어져야 한다. 하지만 현재 운영되고 있는 재난안전상황실은 필요한 정보보다는 관련 부처와 링크된 정보만 수집되고 있어 적절한 의사결정을 하기에는 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 다양한 재난영상정보를 신속하게 수집하여 의사결정 지원에 요구되는 정보를 추출하고 이 결과를 활용할 수 있는 일련의 프레임워크를 제안하고자 하였다. 이를 위해 웹 기반 표출시스템과 스마트폰 애플리케이션을 제안하였으며 실시간에 가깝게 데이터를 수집하고 다양한 분석결과를 공유할 수 있도록 설계하였다. 제안한 표출시스템의 의사결정 지원에 대한 활용성을 검정하기 위하여 Closed-circuit Television (CCTV), 스마트폰, 무인기를 통해 취득한 실제 재난현장의 영상을 기반으로 검토하였다. 뿐만 아니라 재난 시 재난과 관련된 데이터의 유통 및 취득에 대한 제도적인 검토와 함께 해결된다면 효과적인 재난관리가 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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