Kim, Song-Yi;Oh, Hye-Ryeong;Lee, A-Young;Jang, Haneul;Lee, Seok-Jae;Kim, Hwi-Jun;Lee, Min-Ha
한국주조공학회지
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제41권3호
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pp.235-240
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2021
진공 가스분사법으로 제조된 Fe75B13P5Nb2Hf1C4 합금의 응고중 액상의 크기와 이에 따른 냉각속도의 변화가 정출상의 형성에 미치는 영향에 대한 고찰을 하였다. 고온 액상에서 동일한 조건으로 응고된 서로 다른 크기의 액상이 구형의 분말형태로 응고될 때 크기에 따른 임계냉각속도의 차이를 계산하였으며, 액상의 평균 반지름이 3배정도 크기 차이가 날 경우 고상으로 변태할 때 임계냉각속도가 13.5배까지 차이가 나는 것을 알 수 있었다. 이러한 임계냉각 속도의 차이에 따른 정출상의 형성과 정출상의 형태와 크기에 따른 탄화물의 형성 거동을 조사하여 열역학 계산으로 예측된 결과와 비교 분석하였으며, 분말입자의 크기가 20~45 마이크론일 경우 Hf과 Nb이 포함된 MC타입의 탄화물이 초정으로 형성 되는 것을 알 수 있었으며 이때 Hf과 Nb의 비율은 합금의 조성 및 냉각속도에 따라 변화됨을 관찰 할 수 있었다.
본 연구에서는 레이저 접합 공정을 이용하여 flame retardant-4 (FR-4) 인쇄회로기판 (printed circuit board, PCB)의 organic solderability preservative (OSP) 표면처리 된 Cu pad와 전자부품을 Sn-57Bi-1Ag 저온 솔더 페이스트로 접합을 한 후 접합부의 계면 특성과 기계적 특성에 대하여 보고 하였다. 레이저 접합 공정은 레이저 파워 및 시간 등을 다르게 진행하여 접합 공정 조건이 접합부의 계면 및 기계적 특성에 미치는 영향을 살펴보았다. 레이저 접합 공정의 산업적 적용을 위하여 산업적으로 많이 이용되고 있는 리플로우 접합 공정을 이용한 접합부의 특성과도 비교 하였다. 레이저 접합 공정 적용 결과 2, 3 s의 짧은 공정 시간에도 계면에 Cu6Sn5 금속간화합물 (intermetallic compound, IMC)를 생성하여 접합부를 안정적으로 형성함을 확인 하였다. 또한, 리플로우 공정과 비교해 보았을 때 레이저 접합 공정을 적용할 경우 접합부의 보이드 형성이 억제됨을 확인할 수 있었으며 접합부의 전단강도도 리플로우 공정 접합부보다 높은 기계적 강도를 나타냈다. 따라서, 레이저 접합 공정을 적용할 경우 짧은 접합 공정 시간에도 불구하고 안정적인 접합부 형성 및 높은 기계적 강도를 확보할 수 있는 것으로 기대된다.
산업응용에서 정확한 속도 및 전류 제어를 위해 SRM (Switched Reluctance Motor)은 특성상 드라이브에서 고정자의 상 여자와 회전자의 위치를 동기화시키는 것이 매우 중요하다. 따라서 적절한 스위칭 동작을 위해 정확한 회전자 위치정보는 필수적이기에 위치 센서가 필요하다. 회전자 위치에 따라 적정 고정자 권선을 여자 시켜 회전력을 발생시키기고 속도와 위치정보를 이용하여 전동기를 제어하기 위해서 일반적으로 엔코더 (Encoder), 레졸버 (Resolver) 같은 위치센서를 사용한다. 그러나 이러한 센서들은 1) 가격적 측면에서 센서들의 가격이 상당히 크기 때문에 전체 시스템 비용에서 전동기 시스템이 차지하는 비율이 높다. 또한 2) 기계적 측면에서 엔코더나 레졸버와 같은 위치센서들을 고정자측에 부착하여 크기 및 무게를 증가시키고 있다. 결론적으로 SRM을 구동하기 위해서는 회전자 위치정보에 따른 제어가 기본적으로 이루어져야 하며 적용 분야를 고려해서 환경에 따른 SRM 구동 시스템을 설계하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 엔코더 (Encoder), 레졸버 (Resolver)를 사용하는 일반적인 제어시스템에서 벗어나서 저가형 아날로그 구동장치를 설계하여 스위칭 Duty 가변 제어를 통한 SRM의 구동 및 제어 특성을 연구하고자 한다.
본 연구는 오존화 올리브오일이 피부 질환에 우수한 치료효과를 가진다는 연구 결과가 알려지면서 오존을 피부 질환치료에 사용하려는 다양한 시도가 있어 왔지만, 적절한 계측 절차가 수립되지 않아 국내에서는 임상적으로 가치가 있는 양질의 데이터를 확보할 수 없었다. 일반적으로 화장품의 성능확인을 위한 목적으로 동물실험을 통해 실측 데이터 계측을 진행하는 경우는 많지 않지 않으나, 독성실험의 경우 피부의 반응을 정확히 계측하는 것이 반드시 필요한 사항으로 권고되고 있어 본 실험이 실시되었다. 본 실험에서는 실험 Rabbit에 대한 오존화오일(고농도)에 대한 피부자극 평가를 위하여 오존화오일(고농도)을 털을 제거하여 피부가 노출된 Rabbit의 등 부위에 도포한 후 24시간 동안 영상처리장치와 육안 검사를 통해 피부 반응을 관찰하여 피부자극 평가를 위한 데이터를 확보하고자 하였고 오존화오일(고농도)의 의한 일반적인 반응, 사망과 같은 반응을 함께 측정하는 과정을 진행하였다. 총 24시간 이내의 결과에서 실험에 사용된 동물들 모두에서 시험물질 처치 부위의 육안관찰, 영상촬영을 통한 이상 반응은 관찰되지 않았고 사망과 같은 돌발적인 이상반응 역시 확인되지 않아 오존화오일(고농도)의 생체 안전성을 확인할 수 있었다.
휴대용기기에 대한 경박단소 및 빠른 속도에 대한 요구는 반도체 패키징 기술에도 변화를 가져왔다. 이에 대한 대응의 하나로 stacked chip scale package(SCSP)가 업계에서 사용되고 있다. SCSP를 구현하기 위한 핵심소재 중의 하나가 die attach film(DAF)이다. 특히, 다이와 기판을 접착하거나 다이와 다이를 접착하는 경우, DAF의 접착필름은 기판의 단차나 본딩 와이어 사이를 기공의 발생 없이 채우기 위해 우수한 고온 유동성이 요구된다. 그러나 이 경우 경화 크랙의 발생을 최소화하기 위해 2단계 경화가 종종 요구되나, 공정시간 단축을 위해서는 1단계 경화가 바람직하다. 본 연구에서는 DAF 접착필름의 조성물을 경화 성분(에폭시 수지), 유연 성분(고무성분), 딱딱한 성분(페녹시수지, 실리카), 3개 군으로 분류하고, 조성물의 변화에 따른 1단계 경화시 경화 크랙, 고온 유동성, die attach (DA) 기공발생에 대한 영향을 혼합물 실험 설계법를 통해 살펴보았다. 경화 크랙은 딱딱한 성분 함량에 가장 크게 영향을 받았으며, 함량이 증가할수록 경화 크랙이 감소하였다. DA 기공의 발생은 딱딱한 성분의 함량이 감소할수록 감소하였으며, 특히, 딱딱한 성분의 함량이 적은 경우는 경화 성분의 함량이 감소할수록, 기공의 발생이 억제되었다. 고온 유동성은 100℃ 저장탄성 계수와 120℃에서의 블리드 아웃(BL-120)으로 평가되었다. 100℃의 고온 저장탄성률은 딱딱한 성분의 감소가 중요하였고, 유동성 지표인 BL-120의 경우는 경화 성분의 함량의 증가와 딱딱한 성분의 감소가 동시에 중요하였다.
세계보건기구에 따르면 대기오염은 건강에 대한 주요 위험원으로 대기오염으로 인해 매년 약 700만 명의 조기 사망이 발생하고 있다. 이산화황(SO2)은 대표적인 대기오염물질로 황 성분이 포함된 연료의 연소에서 다량 발생한다. SO2 발생량을 감소시키기 위해서는 대형 연소 환경에서 이를 실시간으로 정밀하게 측정하고 측정 값을 바탕으로 저감 설비를 최적화하는 과정이 필요하다. 이 논문에서는 미세먼지 전구물질인 SO2의 농도를 측정하기 위해 파장 가변형 다이오드 레이저 흡수 분광법 중 파장 변조 분광법을 이용하였다. 광원으로는 7.6 ㎛ 양자 폭포 레이저를 사용하였고 7623.7 ~ 7626.0 nm 사이의 64개 다중 광흡수선으로 SO2 농도 측정이 가능함을 증명하였다. 실험은 1 atm, 296 K에서 28, 76 m multi-pass cell을 사용하여 수행되었다. SO2 농도는 고농도(1000 ~ 5000 ppm)와 저농도(10 ppm 이하)로 두 종류로 실험 하였다. 추가적으로 가스 셀 외에 레이저가 지나가는 경로에 질소를 채워 대기 중의 H2O가 SO2 측정에 미치는 영향을 확인하였다. SO2는 3 ppm까지 측정하였고 측정된 SO2 농도는 전기 화학식 센서와 NDIR 센서 측정 결과와 비교되었다.
'이동'이란 사람들이 매 순간 행동하고, 타인과 교류하며 특정 목적을 달성하는 '장소'의 확장 개념으로 이동에 불편함을 느끼는 사회적 교통약자에게 있어 이동보조수단인 휠체어는 신체적·정신적 삶의 질을 향상하는데 아주 큰 영향을 발휘한다. 이러한 휠체어는 수동식 휠체어와 전동식 휠체어로 구분되는데, 수동식 휠체어는 이용자의 팔과 손의 힘으로 앞으로 추진하게 된다. 하지만 전동식 휠체어는 배터리를 통해 모터에 전기에너지를 공급 해 주고, 모터의 회전에 의해 앞으로 추진하게 된다. 전동휠체어는 주로 실외활동을 중점으로 개발되고 있으나 최근에는 일상생활의 주 공간인 실내용 이동보조수단에 대한 개발 요구가 증가하게됨에 따라 실내용 전동휠체어 개발 또한 활발하게 이루어지고 있다. 실내용 이동보조수단의 경우 공간의 특성상 단거리를 반복 주행하므로 본 연구에서는 전동휠체어의 단거리 주행에 따른 리튬이온배터리의 주행특성을 확인하고, 연속주행의 리튬이온배터리 주행특성을 비교분석하였다. 단거리 주행의 경우 리튬이온배터리의 방전종지전압 도달 시 까지 5초 주행 1초 정지를 반복수행하였다. 리튬이온 배터리를 적용한 실내용 전동휠체어의 주행특성을 분석한 결과 실내 이동을 고려한 단거리 주행시험의 경우 연속주행보다 주행시간이 2.8% 짧아진 것을 확인하였다. 실내용 전동휠체어의 회전모터에 인가 된 전류의 경우 실내 이동을 고려한 단거리 주행이 연속주행 보다 15.4% 높게 나타난 것을 확인하였다.
영상의 히스토그램을 시프트 시켜 영상에 기밀 데이터를 은닉하는 가역 데이터 은닉기법들이 개발되었다. 이러한 기법들은 은닉된 기밀 데이터의 보안이 취약한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 픽셀값 정보를 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화한 후 커버 이미지에 은닉하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉하여 스테고 이미지를 생성하면, 픽셀 정보에 기반한 암호화가 삼중으로 수행되었으므로 삼중으로 암호화되어 은닉된 기밀 데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법의 성능을 측정하기 위한 실험에서, 스테고 이미지로부터 삼중으로 암호화된 기밀 데이터를 추출하여도 암호화 키 없이는 원본 기밀 데이터를 추출할 수 없었다. 그리고 스테고 이미지(stego-image)의 화질이 48.39dB 이상인 매우 우수한 영상이기 때문에 스테고 이미지에 기밀데이터가 은닉되어있는지 인지할 수 없었으며, 스테고 이미지에 30,487비트 이상의 기밀 데이터가 은닉되었다. 제안된 기법은 스테고 이미지에 은닉되어있는 삼중으로 암호화된 기밀 데이터로부터 원본 기밀 데이터를 손실 없이 추출할 수 있으며, 스테고 이미지로부터 원본 커버 이미지를 왜곡 없이 복원할 수 있다. 따라서 제안된 기법은 보안이 중요하고 원본 커버 이미지를 완벽하게 복원하는 것이 필요한 군사, 의료, 디지털 라이브러리 등의 응용 분야에 효과적으로 활용될 수 있다.
현재 Collective Control 알고리즘은 가장 대중화되어있는 엘리베이터 알고리즘이다. Collective Control 알고리즘은 엘리베이터의 움직임 방향과 사용자의 도착지 방향이 같을 때 사용자가 엘리베이터를 이용할 수 있다. 하지만, 해당 알고리즘은 사용자의 엘리베이터의 대기시간과 여러 대의 엘리베이터를 사용할 경우, 주로 한 엘리베이터만 사용자들의 호출에 반응하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 HRN (Highest Response Ratio Next) 알고리즘에서 착안한 새로운 Hybrid HRN 알고리즘을 제안하고자 한다. 일반적으로 HRN 알고리즘은 사용자의 탑승 시간과 하차 시간이 필요하지만 엘리베이터 특성상 사용자의 호출이 언제 발생할지 예측이 어렵다. 따라서 이러한 한계를 극복하고자 본 논문에서는 사용자의 호출 위치와 도착 위치의 거리를 고려하는 Hybrid HRN 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 Hybrid HRN 알고리즘이, 임의의 100명에 대한 사용자의 평균대기 시간은 23.34초, 표준 편차는 11.86, 엘리베이터의 총 움직인 거리는 535.2m, 총 운행 시간 84sec, 두 엘리베이터 사이의 운행 Balance는 92m의 성능을 나타냄으로써, 사용자 탑승대기 시간을 고려했을 때 기존에 제시된 Collective Control, Zoning, 3-Passage 알고리즘보다 보다 우수함을 보여준다.
본 논문에서 챗봇에서 사용하는 AI알고리즘과 자연어처리 방법을 분류하고 제시하고 챗봇 구현에 사용할 수 있는 프레임워크에 대해서도 기술한다. 챗봇은 사용자 인터페이스를 대화방식으로 구성하여 입력된 문자열을 해석하고 입력된 문자열에 적절한 답을 학습된 데이터에서 선택하여 출력하는 구조의 시스템이다. 최근 콜센터와 주문 업무에 적용하여 인건비를 감소하고 정확한 업무를 할 수 있는 장점이 있다. 하지만 질문에 대한 적정한 답변 집합을 생성하기 위해 학습이 필요하며 이를 위해 상당한 계산 기능을 갖는 하드웨어가 필요하다. 개발을 하는 업체는 물론 AI분야 개발을 학습하는 학생들의 실습은 한계가 있다. 현재 챗봇은 기존의 전통적인 업무를 대체하고 있으며 시스템을 이해하고 구현하는 실습과정이 필요한 실정이다. 정형화되어 있는 데이터에 대해서만 응답을 하는 수준을 넘어 딥러닝 등의 기술을 적용하여 비정형 데이터를 학습시켜 질문에 대한 응답의 정확성을 높이기 위해 RNN과 Char-CNN 등을 사용해야한다. 챗봇을 구현하기 위해서는 이와 같은 이론을 이해하고 있어야한다. 본 논문에서는 단기간에 챗봇 코딩교육에 활용할 수 있는 방안과 기존 개발자, 학생들이 챗봇 구현을 할 수 있는 플랫폼을 활용하여 학생들이 전체시스템을 구현 예를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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