• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권2호
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• pp.243-248
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• 2022

휴대형, 착용형 전자기기의 활용범위가 넓어지면서, 무겁고 부피가 큰 고체 배터리의 한계점이 드러나고 있으며, 배터리의 역할을 일부 분담할 수 있는 소형 에너지 수확 장치의 개발이 시급한 가운데, 일상 생활 속에서 버려지는 에너지원에 대한 활용도가 중요해지고 있다. 정전발전 기술은 두 물질 표면의 접촉과 분리에 의해 발생되는 마찰대전 효과와 전하유도 현상에 기반해 전기를 생산할 수 있기 때문에, 주변환경에 존재하는 역학적, 기계적 에너지원을 복잡한 중간과정을 거치지 않고도 효과적으로 수확할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 인간의 주변환경에 존재하는 에너지원 중에서도 바람에너지는 자연환경에 존재하는 무한한 친환경 에너지원으로써, 그 수확과 활용에 대한 관심이 높은 신재생 에너지원이다. 본 연구에서는 정전발전 기술을 기반으로 하여 이러한 바람에너지의 효과적 수확을 위한 에너지 수확 장치의 최적화와 정전발전 기술의 활용도를 극대화할 수 있는 활용 방안에 대해 분석하였다. Fluttering film을 이용한 Natural wind based Fluttering TENG (NF-TENG)를 개발하였으며, 바람에너지의 효과적 수확을 위해 설계 최적화를 진행하였다. 또한 낮은 전류와 높은 전압을 발생시키는 TENG의 고유 특징을 부각하여 안전한 고전압 발생 시스템을 개발하여 고전압을 요구하는 분야에서의 활용 방안을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 도출한 연구 결과는 정전발전 기술을 기반으로 하는 소형 에너지 수확장치를 이용해 일상생활 속에서 버려지는 바람에너지를 수확하여 고전압이 필요한 분야에서 폭넓게 활용할 수 있는 방법으로써 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.47-73
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• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.