• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제61권3호
• /
• pp.426-438
• /
• 2023

차세대 전지로 주목받는 리튬-황 전지는 높은 에너지 밀도를 갖는 반면, 황의 절연 특성, 셔틀 현상 그리고 부피팽창으로 인하여 상용화에 어려움이 있다. 본 연구에서는 경제적이고 간단한 진공여과 방법으로 바인더와 집전체가 없는 프리스탠딩 전극을 제조하였고 탄소나노튜브(CNT)를 황의 전기전도도 향상을 위하여 사용하였다. 여기서 CNT는 집전체와 도전재 역할을 동시에 수행하였다. 추가로 리튬폴리설파이드의 흡착에 용이한 금속산화물(MO_x, M=Ni, Mg)을 CNT/S 전극에 첨가함으로써 리튬-황 전지의 셔틀반응을 억제하였다. MO_x@CNT/S 전극은 금속산화물을 도입하지 않은 CNT/S 전극에 비해 높은 용량 특성과 사이클 안정성을 나타내었으며, 이는 금속산화물의 우수한 리튬폴리설파이드 흡착 특성으로 인하여 황 활물질의 손실을 억제한 결과이다. MO_x@CNT/S 전극 중에서 NiO를 도입한 NiO@CNT/S 전극은 1 C에서 780 mAh g^-1의 높은 방전용량을 나타내었고 200 사이클 후 134 mAh g^-1으로 극심한 용량 감소가 나타났다. MgO@CNT/S 전극은 비록 초기 사이클에 544 mAh g^-1의 낮은 방전용량을 나타냈지만, 200 사이클까지 용량을 90% 유지하는 우수한 사이클 안정성을 나타내었다. 고용량과 사이클 안정성 확보를 위하여 Ni:Mg를 0.7:0.3의 비율로 혼합한 Ni_0.7Mg_0.3O@CNT/S 전극은 755 mAh g^-1 (1 C)의 초기 방전용량과 200 사이클 후에도 90% 이상의 용량 유지율을 나타내었다. 따라서 이원 금속산화물의 CNT/S 프리스탠딩으로의 적용은 고용량 특성뿐만 아니라 가장 큰 문제인 리튬폴리설파이드의 용출을 효과적으로 개선하여 경제적이고 고성능 리튬-황 전지의 개발이 가능함을 시사한다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.427-434
• /
• 2022

심방세동 치료는 3D장비를 이용한 고주파 절제술과 냉각 풍선을 이용한 냉각 풍선 절제술이 있다. 두 시술 모두 혈관 조영 장비를 이용해 심장의 구조를 파악한 뒤 진입하는 공통점이 있다. 따라서 시술 시간에 따른 피폭의 영향이 환자와 시술자 모두 위협이 될 수 있다는 단점이 존재하므로 본 연구를 통해 총 절제술 시간과 방사선 피폭 영향 등의 연관성을 확인하고자 한다. 2019년 03월부터 2022년 07월까지 관상 동맥 조영술과 부정맥 시술을 동시에 시행한 41명 환자의 후행적 데이터를 이용하였다. 총 절제술 시간에 대한 범위는 절제술 시작 시점부터 종료 시점까지의 기록된 데이터를 대상으로 하였다. 3D 고주파 절제술 종료 시점은 4곳의 폐정맥에 대해 절제술 시행을 완료한 시점으로 하였고 냉각 풍선 절제술의 경우 전기적 절연에 성공한 데이터를 대상으로 하였다. 총 절제술에 걸린 시간을 분석한 결과 냉각 풍선 절제술에 걸린 시간이 1037.29±103.66 s로 3D를 이용한 고주파 절제술 3485.9±405.71 s 보다 2448.61 s 더 빠른 시술 시간을 보였고 통계적으로 유의했다. (p<0.05) 총 투시 조영 시간을 분석한 결과 3D를 이용한 고주파 절제술 피폭 시간이 2573.75±239.08 s로 냉각 풍선 절제술 피폭 시간 4290.9±420.42 s 보다 1717.15 s만큼 덜 노출됐으며 통계적으로 유의했다. 총면적 선량의 경우 3D 고주파 절제술이 59.04±13.1 uGy/m²로 냉각 풍선 절제술 980.6±658.07 uGy/m²보다 921.56 uGy/m²만큼 저 선량을 나타냈으며 통계적으로 유의했다. 냉각 풍선 절제술의 절연 시간이 3D 고주파 절제술보다 짧은 것으로 보아 환자의 상태가 좋지 않아 빠른 시술이 필요한 경우 냉각 풍선 절제술을 이용하는 방법이 효과적일 것으로 판단된다. 그러나 심방세동이 오래된 환자일 경우 심장의 구조적 변화가 발생할 확률이 높으므로 조작이 어려운 냉각 풍선 절제술 보다 3D 고주파 절제술을 이용해 치료하는 방법이 좋을 것으로 사료된다.

• 산업식품공학
• /
• 제23권1호
• /
• pp.7-15
• /
• 2019

연화 및 기능성 강화를 위한 함침기술 개발의 일환으로 돈육을 소금 용액에 함침시키는 공정에서 물과 용질의 이동에 미치는 함침 용액 농도의 영향과 Fickian model을 이용하여 이동 현상을 수식화하였고, 함침 후 시료의 전단력과 물성을 측정하였다. 소금 농도 6%를 기점으로 2.5%와 5%에서는 팽윤에 따른 수분의 이동으로 수화가 일어났으며, 10%에서는 수축이 동반되어 수화가 줄어들다가 결국 15%에서는 수분 이동 방향이 전환된 탈수가 확인되었다. 이러한 사실을 분석한 결과, 물질이동 방향은 11-14% 사이에서 전환되는 것으로 예측되었다. 즉, 5%에서 6시간 함침 후 수분함량은 12.68 g/100 g으로 가장 높았다. 용질의 이동은 함침액 농도와 함침 시간에 따라 증가하였다. 확산에 관한 Fick's의 제 2 법칙의 해석해를 이용하여 물과 용질에 대한 유효확산계수를 산출한 결과, 소금의 유효확산계수는 함침액 농도에 따라 증가하며 그 값은 2.43×10^-9에서 3.53×10^-9 m²/s 이었다. 반면 수분의 유효확산계수는 1.22×10^-9에서 1.88×10^-9 m²/s이었으나 농도에 따른 정확한 상관관계를 예측할 수 없었다. 즉, 확산모델은 용질의 이동에 대하여는 R²이 0.91 이상으로 잘 일치하지만 수분 이동에 관하여는 적합하지 못함을 알 수 있었다. 따라서 농도구배에 의한 구동력에 bulk flow의 원인이 되는 구동력을 포함하는 이론식이나 경험식의 연구가 필요하다고 사료된다. 함침 공정에 의해 대조군에 비하여 모든 농도에서 낮은 경도, 씹힘성 및 전단력 값을 나타내었고, 수분 보유가 가장 큰 5% 용액으로 함침 하였을 경우에 가장 낮은 값을 나타내어 함침 공정에 의한 연화 효과를 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.464-471
• /
• 2023

본 논문에서는 StyleGAN Encoder를 활용한 표정 이미지 생성에서의 연령 왜곡을 감소시키는 방법을 제안한다. 표정 이미지 생성 과정은 StyleGAN Encoder를 사용하여 얼굴 이미지를 생성하고, SVM을 이용하여 학습된 boundary를 잠재 벡터에 적용하여 표정을 변화시킨다. 그러나 웃는 표정의 boundary를 학습할 때 표정 변화에 따른 연령 왜곡이 발생한다. 웃는 표정에 대한 SVM 학습에서 생성된 smile boundary는 표정 변화로 인해 생긴 주름이 학습 요소로 포함되어 있으며 연령에 대한 특성도 함께 학습된 것으로 판단한다. 이를 해결하기 위해, 제안된 방법에서는 smile boundary와 age boundary의 상관계수를 계산하고, 이를 이용하여 smile boundary에서 age boundary를 상관계수에 비례하여 조절하는 방식을 도입한다. 제안된 방법의 효과를 확인하기 위해 공개된 표준 얼굴 데이터셋인 FFHQ 데이터셋을 사용하고 FID score를 측정하여 실험한 결과는 다음과 같다. Smile 이미지에서는 기존 방법에 비하여, Ground Truth와 제안된 방법으로 생성된 smile 이미지의 FID score가 약 0.46 향상되었다. 또한, Smile 이미지에서 기존 방법에 비하여, StyleGAN Encoder로 생성된 이미지와 제안된 방법으로 생성된 smile 이미지의 FID score가 약 1.031 향상되었다. Non-smile 이미지에서는 기존 방법에 비하여, Ground Truth와 본 논문에서 제안된 방법으로 생성된 non-smile 이미지의 FID score가 약 2.25 향상되었다. 또한, Non-smile 이미지에서 기존 방법에 비하여, StyleGAN Encoder로 생성된 이미지와 제안된 방법으로 생성된 non-smile 이미지의 FID score가 약 약 1.908 향상됨을 확인하였다. 한편, 각 생성된 표정 이미지의 연령을 추정하여 StyleGAN Encoder로 생성된 이미지의 추정된 연령과 MSE를 측정한 결과, 기존방법 대비 제안하는 방법이 smile 이미지에서 약 1.5, non-smile 이미지에서 약 1.63의 성능 향상되어 제안한 방법에 대한 성능의 효율성이 입증되었다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제28권6호
• /
• pp.53-62
• /
• 2023

본 논문은 국내 조선산업의 요양 재해 현황에 나타난 미숙련 기술인력들의 높은 재해 발생률을 낮추기 위한 방안으로 XR(Extended reality) 기술을 활용한 훈련 콘텐츠 도입의 필요성을 윈치를 활용한 케이블 포설을 중심으로 제시하였다. 국내 조선산업의 요양재해율은 타 제조업에 비해 평균 97.4%(2017~2020)나 높았으며, 특히 조선산업요양 재해의 31.8% 이상이 근속 기간 6개월 미만의 근로자들에게 발생하여 이는 신규입사자들이 업무에 대한 정보 부족과 미숙련도 및 작업환경에 익숙하지 못한 것이 그 원인으로 보인다. 최근 조선산업은 경기 회복으로 많은 신규인력이 유입되고 있으며, 이로 인해 재해 발생률이 높아질 가능성이 있다. 이런 점은 단기간에 신규인력들을 작업환경에 익숙해지는 데 도움이 되는 훈련방법을 도입할 필요가 있음을 말해준다. 국내 조선소의 교육훈련은 용접, 도장, 기계설치, 전기설치 등 특정 기술의 숙련에 치우쳐 있으며 작업환경에 익숙해질 수 있는 훈련은 작업용 2D 도면을 이용하여 선박 건조방법 등을 설명하는 단편적인 교육에 머무르고 있다. 이러한 이유로 현장에서는 다시 OJT(On-the-Job Traning)를 반복 실시하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 XR 기술을 활용한 훈련의 도입을 제안하고 구체적인 예로 Unity로 선박에서 윈치를 활용한 케이블 포설(Pulling) 작업 과정을 XR 기반 훈련 콘텐츠로 구현하였다. 개발된 콘텐츠를 활용하면 신규작업자들이 가상공간에서 시뮬레이션을 통해 실제 작업 과정을 미리 경험하고, 이를 통해 신규인력이 작업환경에 익숙해지는 데 도움을 줄 수 있는 보다 효과적인 훈련 콘텐츠가 될 수 있음을 예증하였다.

• 청정기술
• /
• 제29권4호
• /
• pp.255-261
• /
• 2023

파워반도체는 전력의 변환, 변압, 분배 및 전력제어 등을 감당하는데 사용되는 반도체이다. 최근 세계적으로 고전압 파워반도체의 수요는 다양한 산업분야에 걸쳐 증가하고 있는 추세이며 해당 산업에서는 고전압 IGBT 부품의 최적화 연구가 절실한 상황이다. 고전압 IGBT개발을 위해서 wafer의 저항값 설정과 주요 단위공정의 최적화가 완성칩의 전기적특성에 큰 변수가 되며 높은 항복전압(breakdown voltage) 지지를 위한 공정 및 최적화 기술 확보가 중요하다. 식각공정은 포토리소그래피공정에서 마스크회로의 패턴을 wafer에 옮기고, 감광막의 하부에 있는 불필요한부분을 제거하는 공정이고, 이온주입공정은 반도체의 제조공정 중 열확산기술과 더불어 웨이퍼 기판내부로 불순물을 주입하여 일정한 전도성을 갖게 하는 과정이다. 본 연구에서는 IGBT의 3.3 kV 항복전압을 지지하는 ring 구조형성의 중요한 공정인 field ring 식각실험에서 건식식각과 습식식각을 조절해 4가지 조건으로 나누어 분석하고 항복전압확보를 위한 안정적인 바디junction 깊이형성을 최적화하기 위하여 TEG 설계를 기초로 field ring 이온주입공정을 4가지 조건으로 나누어 분석한 결과 식각공정에서 습식 식각 1스텝 방식이 공정 및 작업 효율성 측면에서 유리하며 링패턴 이온주입조건은 도핑농도 9.0E13과 에너지 120 keV로, p-이온주입 조건은 도핑농도 6.5E13과 에너지 80 keV로, p+ 이온주입 조건은 도핑농도 3.0E15와 에너지 160 keV로 최적화할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.99-107
• /
• 2024

경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.

• 한국작물학회지
• /
• 제68권4호
• /
• pp.402-412
• /
• 2023

기후변화에 대응하기 위해 재배지역 차이에 따른 쌀귀리(Avena sativa L.)의 품질을 비교하고자 재배지역이 다른 G1과 G2 그룹의 국내 농가에서 쌀귀리 조양 품종을 2020년부터 2022년까지 3년 동안 수집하여 외관 품질, 영양성분, 기능성 성분 등을 분석하였다. 외관 품질의 경우는 2020년에 G2지역에서 명도와 황색도에서 G1지역에 비해 유의하게 높게 나타나 차이가 있었지만 다른 연도에서는 재배지역간에 차이가 없었다. 쌀귀리 종자의 활력을 검정한 결과는 2022년에서만 G1지역에서 G2지역보다 전기전도도 값이 유의적으로 낮게 나타났다. 영양성분 중에서 수분 함량은 3개년 모두에서 G1지역보다 G2지역에서 더 높게 나타났으며 조단백질 함량 역시 모든 연도에서 G1지역보다 G2지역에서 유의적으로 높게 나타났다. 탄수화물 함량은 조단백질 함량과 반비례하게 3년간 모든 연도에서 G2지역보다 G1지역에서 유의미하게 높게 나타났다. 조지방 함량은 2022년을 제외하고 G2지역보다 G1지역에서 유의미하게 높게 나타난 경향을 보였다. 그리고 쌀귀리에 풍부하게 함유되어 있는 기능성 성분인 베타글루칸을 분석한 결과 3.4-4.2% 범위로 나타났으며 2020년을 제외하고 재배지역간의 유의적인 차이는 없었다. 또한 귀리에만 존재하는 대표적인 기능성 성분인 아베난쓰라마이드는 2021년과 2022년 2년에 걸쳐 함량을 분석한 결과, 아베난쓰라마이드 함량은 2.4-20.7 ㎍/g 범위로 나타났으며 2년 모두 G2지역에서 G1지역보다 유의적으로 아베난쓰라마이드 함량이 높게 나타나는 경향을 보였다. 본 연구가 진행되는 재배지역간의 기온을 파악하기 위해 2020년부터 2022년까지 쌀귀리 생육기의 평균기온과 최저기온 평균값을 조사한 결과, 재배 한계지로 설정된 G2지역과 주산지로 설정된 G1지역 해남의 1월 평균기온과 1월 최저기온 평균값이 유사하였다. 결론적으로 재배지역 차이에 따라 재배되고 있는 쌀귀리 품질에서 일부 영양성분과 기능성 성분에 차이를 확인하였기에 기후변화로 인해 쌀귀리의 재배면적이 확대되는 상황에서 품질에 영향을 미치는 성분들의 변화에 대한 지속적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제57권3호
• /
• pp.151-164
• /
• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 유기물자원화
• /
• 제32권1호
• /
• pp.5-11
• /
• 2024

유기질비료는 무기질비료와 달리 작물의 생산량뿐만 아니라 토양 비옥도 등을 향상시킨다고 알려져 있다. 그러나 유기질비료의 사용이 작물 생산성 및 토양특성뿐만 아니라 최근 이슈화 되고 있는 탄소 축적에 미치는 영향에 대해서는 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 배추 재배시 유기질비료를 밑거름으로 사용하고 이때 작물의 생산성 및 토양 화학성의 변화와 작물 재배 후 토양의 탄소축적량에 대해 평가하고자 하였다. 본 시험은 무처리, NPK처리구(N-P₂O₅-K₂O : 32-7.8-12.8 kg 10a^-1), 유기질비료 처리구로 설정하였으며, 유기질비료 처리구는 질소 밑거름 시비량(11 kg 10a^-1)을 기준으로 50, 100 및 150%로 설정하였다. 배추의 생산량은 무처리구를 제외하고는 유의적인 차이가 없었으며 밑거름 비율에 따라서도 차이가 없었다. 토양의 화학성은 토양 유기물함량, 전기전도도 및 질산성질소의 함량은 유기질비료 사용에 따라 증가하는 경향이었으나 그 외 항목은 차이가 나지 않는 것으로 확인되었다. 유기질비료 사용에 따른 토양 유기탄소축적은 무기질비료에 비해 유기질비료 처리구에서 증가하는 경향이었으며 밑거름 사용량에 따라서는 큰 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 농업에서 유기질비료의 밑거름 사용은 작물의 생산성뿐만 아니라 토양 유기탄소의 축적에 효과적이었으며 탄소중립을 위한 하나의 방법으로 판단된다.