본 연구는 K대학교 온라인평생교육원의 가상훈련 콘텐츠 활용을 높이는 방안을 파악하기 위해 운영기관 사례를 중심으로 활용경험, 콘텐츠 인식, 현장실습 대체, 요구사항 등을 살펴보았다. 이를 위해 2020년 K대학교 온라인평생교육원이 보급한 가상훈련 콘텐츠를 운영한 12개 기관을 선정하여 심층인터뷰를 실시하고, 최종 인터뷰한 11개 기관의 인터뷰 내용을 질적 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 가상훈련 운영기관의 콘텐츠 활용경험은 교육환경의 변화, 이론학습의 보완, 실무감각의 향상이 목적이었다. 둘째, 가상훈련 콘텐츠 인식을 조사한 결과, 콘텐츠의 중요도와 활용도가 높다고 인식한 경우에는 구비가 어려운 시설과 장비의 경험, 흥미유발 및 주의집중에 도움, 안전교육에 유용, 비대면 수업시 현장실습에 대체 가능한다고 응답했다. 셋째, 현장실습에 대체에 대한 인식은 다수의 경우, 현장실습의 사전 교육자료로 활용하기에는 무리가 없지만 현장실습을 대체하기에는 어렵다고 응답했다. 넷째, 콘텐츠 질 개선사항으로 콘텐츠 질 제고, 콘텐츠 접근 및 조작 개선, 전용 기기 개발, 교수자 대상 연수실시, 교육과정 체계화로 요약할 수 있다. 다섯째, 기관의 요구사항으로 가상훈련 콘텐츠 자체의 질 제고, 장비지원, 교육과정 체계화 및 특성화, 체계적인 교육과정 및 세부 콘텐츠 목적 공유 등이며, 홍보방안으로 교수자 대상으로 연수 진행하며 가상 훈련 콘텐츠 활용에 대한 자세한 안내, 가상훈련 콘텐츠 활용과 타 사업 연계, 콘텐츠 활용방법 소개 및 활용 강사모집 등이었다. 본 연구는 가상훈련 콘텐츠 운영기관의 인식을 바탕으로 가상훈련 콘텐츠 활용도 제고를 위한 방안을 모색했다는데 의의가 있다.
DRAM(Dynamic Random Access Memory) 스케일링 과정에서 발생하는 셀간 거리의 감소에 따라 STI(Shallow Trench Isolation)두께 감소는 문턱이하 누설이 증가되는 패싱워드라인 효과를 유발한다. 인접한 패싱워드라인에 인가된 전압으로 인한 문턱이하누설 전류의 증가는 데이터 보존시간에 영향을 주며, 리프레시의 동작 횟수가 증가되어 DRAM의 소비 전력을 증가시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 TCAD Simulation을 통해 패싱워드라인 효과에 대한 원인을 확인한다. 결과적으로, 패싱워드라인 효과가 발생하는 DRAM 동작상황을 확인하고, 이때 패싱워드라인 효과로 인해 전체 누설전류의 원인에 따른 비중이 달라지는 것을 확인하였다. 이를 통해, GIDL(Gate Induced Drain Leakage)에 의한 누설전류뿐만 아니라 문턱이하 누설전류를 고려의 필요성을 확인하며 이에 따른 DRAM 구조의 개선 방향의 지침이 될 수 있다.
본 논문에서는 FMCW 레이다 기반의 포인트 클라우드와 LSTM을 이용한 자동 핸드 제스처 영역 추출 및 인식 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 range-doppler 등의 2D 이미지를 입력 벡터로 하는 방식과 다르게 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터는 레이다 전방에서 발생하는 시간에 따른 움직임을 좌표계 형태로 인식할 수 있는 직관적인 입력 데이터이다. 두 번째, 입력 벡터의 크기가 작기 때문에 인식에 쓰이는 딥러닝 모델도 가볍게 설계할 수 있다. 제안하는 기법의 수행 과정은 다음과 같다. FMCW 레이다로 측정된 거리, 속도, 각도 정보를 활용해 x, y, z 좌표 형식과 도플러 속도 정보를 포함한 포인트 클라우드를 활용한다. 제스처 영역은 속도 정보를 통해 얻어진 도플러 포인트를 이용하여 제스처의 시작과 끝 지점을 파악해 자동으로 핸드 제스처 영역을 추출하게 된다. 추출된 제스처 영역의 시점에 해당하는 시계열 형태의 포인트 클라우드는 최종적으로 본 논문에서 사용한 LSTM 딥러닝 모델의 학습 및 인식에 활용되게 된다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 다른 딥러닝 모델들과 MAE를 산출하는 실험과 기존 기법들과 인식률을 산출하는 실험을 수행하여 비교하였다. 실험 결과, 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터 + LSTM 딥러닝 모델의 MAE 값이 0.262, 인식률이 97.5%로 산출되었다. MAE는 낮을수록, 인식률은 높을수록 우수한 결과를 나타내므로 본 논문에서 제안한 기법의 효율성이 입증되었다.
높은 전기전도도와 우수한 기계적 강도, 열안정성을 가진 2차원 전이금속탄화물 또는 질화물인 MXene은 최근 가볍고 유연한 전자파 차폐 소재로 많은 주목을 받고 있다. 특히, Ti 기반의 Ti3C2Tx와 Ti2CTx는 방대한 MXene 계열 시스템에서 전기 전도성과 전자파 차폐 특성이 가장 우수한 것으로 보고되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 Ti3AlC2와 Ti2AlC의 층간 금속 에칭과 원심 분리법을 통하여 합성된 Ti3C2Tx와 Ti2CTx 분산용액을 진공 여과법을 이용하여 수 마이크로 두께의 필름을 제작하였으며, 고온 열처리 후에 필름의 전기전도도 및 전자파 차폐 효율을 측정하였다. 그리고, X선 회절법과 광전자 분광법을 이용하여 열처리 후의 Ti3C2Tx와 Ti2CTx 필름의 구조적 변화와 전자파 차폐에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 소형 및 웨어러블 전자기기에 적용하기 위한 매우 얇고 가벼운 우수한 성능의 MXene 기반 전자파 차폐 필름을 위한 최적 구조를 제안하고자 한다.
Lithium-ion batteries are widely used in various applications, including electric vehicles and portable electronics, due to their high energy density and long cycle life. The performance of lithium-ion batteries can be improved by using solid electrolytes, in terms of higher safety, stability, and energy density. Li1.5Al0.5Ti1.5(PO4)3 (LATP) is a promising solid electrolyte for all-solid-state lithium batteries due to its high ionic conductivity and excellent stability. However, the ionic conductivity of LATP needs to be improved for commercializing all-solid-state lithium battery systems. In this study, we investigate the microstructures and ionic conductivities of LATP by incorporating B2O3 glass ceramics. The smaller grain size and narrow size distribution were obtained after the introduction of B2O3 in LATP, which is attributed to the B2O3 glass on grain boundaries of LATP. Moreover, higher ionic conductivity can be obtained after B2O3 incorporation, where the optimal composition is 0.1 wt% B2O3 incorporated LATP and the ionic conductivity reaches 8.8×10-5 S/cm, more than 3 times higher value than pristine LATP. More research could be followed for having higher ionic conductivity and density by optimizing the processing conditions. This facile approach for establishing higher ionic conductivity in LATP solid electrolytes could accelerate the commercialization of all-solid-state lithium batteries.
사람의 인지기능을 구성하는 중요한 요소인 주의력은 감각기관을 통한 다양한 자극에서 필요한 자극에만 의식을 집중하는 중요한 인지기능이다. 다양한 환경 요건이 주의력에 영향을 미친다는 다양한 연구 결과가 있으나 피부에 직접 냉각요법을 적용하는 것이 주의력에 영향을 미치는 바는 많이 연구되지 않았다. 36명의 피평가자를 대상으로 학습 및 휴식 활동 중 냉동요법 적용 시점 및 여부에 따른 주의력의 차이를 살펴보았다. 시각적 주의력 평가도구인 FAIR 주의력 검사를 실시하였으며 해당 평가도구의 주의력 지수인 능력지수, 통제지수, 지속성지수 결과에 대한 통계적 분석을 실시하였다. 휴식 활동을 수행한 피평가자 사이에서는 냉동요법의 적용이 모든 하위지수에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 학습 활동을 수행한 피평가자 사이에서는 사전 냉동요법을 적용한 집단(P=469.0, C=435.4))과 사후 냉동요법을 적용한 집단(P=457.4, C=425.4)이 냉동요법을 실시하지 않은 집단(P=335.8, C=301.7)에 비해 능력지수와 지속성지수가 높게 나타났다. 이러한 결과로부터 냉동요법이 제한적으로나마 주의력의 수준을 유지 시켜주고, 주의를 환기해 준다는 결론 도출할 수 있다.
등척성 팔굽 굽힘시 전완길이(florearm length)는 전완에 가해진 힘의 방향이 직각일 때 관절토크 뿐만 아니라 최대근지구력시간(maximum endurance time: MET)을 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구의 목표는 전완의 등척성 수축시 MET의 대표적인 두 가지 실증적 모델인 지수모델과 거듭제곱모델에 전완길이를 추가요소로 적용했을 때 미치는 영향을 검토하는 것이다. 30명의 자원자가 실험에 참여하였으며, 요소변수로 사용할 참여자의 상완 및 전완의 둘레 및 길이들과 최대자율수축강도의 백분율(percent of maximum voluntary contraction intensity: %MVC)에 따른 MET를 측정하였다. 실험과정에서 ln(MET)의 다중선형회귀모델에서 유의확률을 산츨한 결과 %MVC와 전완길이가 유의한 독립변수임을 확인하였다 (P<0.05). 또한, 측정 MET와 기존의 두 가지 실증적 모델들 사이의 평균절대편차는 19.4초 였으나 전완길이를 적용한 모델을 이용한 경우 16.2초로 감소하였으며, 상관계수과 급내상관계수는 모두 평균 0.87 이었으나 전완길이를 적용했을 때 평균 0.91로 모두 증가하였다. 실험결과로부터 전완의 길이가 실증적 모델에 유의한 추가 요소임을 확인하였다.
본 논문은 제조공정이 단순하고, 공정시간도 매우 짧아 제조원가를 절감할 수 있는 고분자 유기하드마스크를 합성하는데 목적을 두었다. 승화 정제 장치를 통한 잔류금속을 측정한 결과, 9-Naphthalen-1-ylcarbazole(9-NC)은 4th zone에서 101.75ppb, 2-Naphthol(2-NA)은 5th zone에서 306.98ppb, 9-Fluorenone(9-F)는 4th zone에서 5th zone 사이에서 129.05ppb로 측정되었다. 그리고 합성된 유기하드마스크를 필터 시스템을 거친 후 잔류금속을 측정한 결과 9 ~ 7ppb 측정되었다. 또 열분석 변화를 측정한 결과, 2.78%로 감소하였고 분자량은 942로 측정되었고 탄소 함량은 89.74%이고 수율은 72.4%로 나타났다. 에칭 속도는 평균 18.22Å/s로 측정되었고 코팅 두께 편차는 평균 1.19로 측정되었다. 유기하드마스크의 입자크기가 0.2㎛ 이하에서는 입자가 존재하지 않았다. 코팅 속도를 1,000, 1,500, 1,800rpm으로 변화를 주어 코팅 두께를 측정한 결과, 수축률은 17.9에서 20.8%까지 측정되었고 코팅 결과 SiON과 접착력이 우수하고 유기하드마스크가 균일하게 도포되었음을 알 수 있었다.
식품제조 중소기업들은 원물 투입부터 최종 팔렛타이징까지 대부분 노동집약적이고 수작업으로 구성되어 있다. 최근 로봇과 센서 데이터 기술요소 적용으로 스마트화 디지털화로 변화하는 추세이다. 본 연구에서는 식품제조기업에서 적용 설비 역량보다 작업자가 속도를 따라가지 못하는 반복작업 공정 2가지를 선정하였으며, 이를 3D 시뮬레이션을 활용하여 개선 효과성을 규명하고자 한다. 꼬치 조립 후 작업자들이 계량 후 포장하는 공정과 무작위로 공급되는 냉동식품류를 계량-내·외포장-팔렛타이징 일괄 수작업 공정 2개를 선정하였다. 가동률, 생산량, 투입 작업자 수를 검증 지표로 선정하였다. 3D 개선 공정 시뮬레이션 결과 생산량은 각각 기존보다 13.5%, 56.8% 증가했으며, 특히 팔렛타이징 로봇 적용 공정에서 높은 효과성을 보였다. 두 공정 모두 가동률과 투입인력 수는 감소함에 따라 작업자에게 피로도가 높은 공정을 로봇으로 대체 적용할 수 있어 작업 과부하를 개선할 수 있는 결과를 나타냈다. 본 연구 결과를 바탕으로 3D 시뮬레이션을 활용하여 식품계량 및 포정 공정에 로봇을 도입함으로써 개선된 공정의 성능을 정량적으로 사전 검증의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 UKF(unscented Kalman filter)와 연동된 입자필터를 이용한 단안시 카메라의 실시간 자세추정 기법을 제안한다. 단안시 카메라 자세 추정 기법에는 주로 카메라 영상과 자이로스코프, 가속도센서 데이터 등을 연동하는 방법이 많이 이용되고 있으나 본 논문에서 제안하는 방법은 별도의 센서 없이 카메라 영상에서 취득되는 2차원 시각 정보만을 이용하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법은 카메라 영상 이외의 부가적인 장비를 이용하지 않고 별도의 센싱 정보 없이 2차원 영상만으로 카메라 추적이 가능하며, 따라서 기존에 비해 하드웨어 구성이 단순해질수 있다는 장점을 갖고 있다. 제안된 방법은 UKF와 연동된 입자필터를 기반으로 한다. 입자필터의 각 입자마다 개별적으로 정의된 UKF로부터 카메라의 상태를 추정한 다음 입자필터의 전체 입자로부터 카메라 상태에 대한 통계데이터를 산출하고 이로부터 카메라의 실시간 자세정보를 계산한다. 기존의 방법과 달리 제안된 방법은 카메라의 급격한 흔들림이 발생하는 경우에도 카메라 추적이 가능함을 보여주며, 영상 내의 특징점 대다수가 가려지는 환경에서도 카메라 추적에 실패하지 않음을 실험을 통하여 확인하였다. 또한 입자의 개수가 35개인 경우 프레임 당 소요 시간이 약 25ms이며 이로부터 실시간 처리에 문제가 없음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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