• 한국가스학회지
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• 제19권4호
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• pp.22-28
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• 2015

LPG가 수송용 연료로서 경쟁력을 유지하기 위해서는 지속적인 기술개발을 통해 휘발유와의 연비격차를 감소시키고 후처리시스템 등에 의한 가격 부담을 낮추어야 한다. 이에 본 연구에서는 안정적인 희박연소 구현을 통한 연비개선을 얻기 위해 실린더 중앙에 점화플러그와 연료분사기가 인접해 있고, 연료가 분사된 후 바로 점화가 이루어지도록 하는 분무유도방식의 LPG 직접분사엔진을 개발의 일환으로 연소제어인자의 변화에 따른 연소 특성을 분석하였다. 안정적인 연소를 위해 국부적으로 농후한 혼합기를 형성하는 성층희박연소의 특성상 일정 수준이상의 질소산화물이 배출되는 문제점을 갖고 있다. 질소산화물 저감을 위해 EGR을 적용한 결과 연료소비율과 THC의 배출은 약간 증가하지만 $NO_x$배출은 약 15% 저감되었다. EGR 적용에 의한 연소속도의 감소는 초기 화염발달 시기에 집중되어 나타났으며 흡입공기의 희석효과에 의해 EGR율이 증가할수록 최대 열방출율 및 열방출율 증가 기울기가 감소하였다.

• 전기학회논문지
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• 제60권3호
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• pp.639-647
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• 2011

In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.97-104
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• 2015

This study is a part of the high pressure injection system development on the Turbo GDI engine in order to reduce smoke emission in case of using the low volatile(high DI) fuel which is used as normal gasoline fuel in the US market. Firstly, theoretical approach was done regarding gasoline fuel property, performance, definition of particle matters and its creation as well as problems of the high DI fuel. In this experimental study, 2L Turbo GDI engine was selected and optimized system parameter was inspected by changing fuel, fuel injection mode (single/multiple), fuel pressure, distance between injector tip and combustion chamber, start of injection, intake valve timing in engine dyno at all engine speed range with full load. In case of normal gasoline fuel, opacity was contained within 2% in all conditions. On the other hands, in case of low volatile fuel (high DI fuel), it was confirmed that the opacity was rapidly increased above 5,000 rpm at 14.5 ~ 20 MPa of fuel pressure and there were almost no differences on the opacity(smoke) between 17 MPa and 20 MPa fuel pressure. According to the SOI retard, smoke decrease tendency was observed but intake valve close timing change has almost no impact on the smoke level in this area. Consequently, smoke decrease was observed and 16% at 6000rpm respectively with injector washer ring installed. By removing injector washer to make injector tip closer to the combustion chamber, smoke decrease was observed by 46% at 5,500 rpm, 42% at 6,000 rpm. It is assumed that the fuel injection interaction with cylinder head, piston head, intake and exhaust valve is reduced so that impingement is reduced in local area.

• 방사성폐기물학회지
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• 제16권2호
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• pp.195-202
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• 2018

원칙적으로, 지층 처분은 고준위 방사성 폐기물의 최종 처분을 위한 안전한 방법으로 간주된다. 그러나 사용후핵연료에 함유된 $^{99}Tc$ 및 $^{129}I$와 같은 일부 장수명 핵분열 생성물은 지하 환경에서 흡수성이 적은 음이온 핵종으로 이동성이 매우 크며 수백 keV 범위의 베타선 방출로 생태계에 피폭선량을 야기시킬 수 있다. 따라서 이 두 핵종을 효율적으로 분리하여 방사능으로 유해하지 않은 핵종으로 전환할 수 있다면 처분 안정성에 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 이를 위한 하나의 방법은 이 두 가지 핵종을 원자로에서 수명이 짧은 핵종 또는 안정적인 핵종으로 변환하는 것이다. 이를 위해 두 핵종을 태우는 데 어느 원자로 유형이 더 효율적인지 평가하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 경수로(PWR), 중수로(CANDU) 및 고속로(SFR, MET-1000)의 $^{99}Tc$ 및 $^{129}I$의 핵 변환 시뮬레이션 결과를 비교하고 고찰하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.839-843
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• 2011

ZnO nanostructures were developed on a Si (100) substrate from powder mixture of ZnO and 5 mol% Pd (ZP-5) as reactants by ${\times}$ sccm oxygen pressures(x= 0, 10, 20, 40). DTA (differential thermal analysis) result shows the Pd(5 mol%)+ZnO mixtured powder(PZ-5) is easily evaporated than pure ZnO powder. The PZ-5 mixtured powder was characterized by DTA to determine the thermal decomposition which was found to be at $800^{\circ}C$, $1,100^{\circ}C$. Weight loss(%) and ICP (inductively coupled plasma) analysis reveal that Zn vaporization is decreased by increased oxygen pressures from the PZ-5 at $1,100^{\circ}C$ for 30 mins. Needle-like ZnO nanostructures array developed from 10 sccm oxygen pressure, was well aligned vertically on the Si substrate at $1,100^{\circ}C$ for 30 mins. The lengths of the Needle-like ZnO nanostructures is about 2 ${\mu}m$ with diameters of about 65 nm. The developed ZnO nanostructures exhibited growth direction along [001] with defect-free high crystallinity. It is considered that Zn vaporization is responsible for the growth of Needle-like ZnO nanostructures by controlling the oxygen pressures. The photoluminescence spectra of ZnO nanostructures exhibited stronger 376.7 nm NBE (near band-edge emission) peak and 529.3 nm DLE (deep level energy) peak.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1053-1065
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• 2019

신기후체제에 대응하여 정확한 탄소흡수 및 배출량을 산정하기 위해 토지이용 범주별 통계량 산출은 활동자료로서 매우 중요한 자료이다. 본 연구는 효과적인 토지이용 범주별 판독을 위하여 산림항공사진(이하 FAP)에 딥러닝모델을 적용하여 토지이용 범주별 자동화 판독 분류를 한 후 샘플링기법을 통해 국가단위 통계량을 산출하였다. 딥러닝모델에 적용한 데이터세트(이하, DS)는 국가산림자원조사 고정표본점 위치 기반 FAP의 이미지를 추출하여 훈련데이터세트(이하, 훈련DS)와 시험데이터세트(이하, 시험 DS)로 구분하였다. 훈련 DS는 토지이용 범주별 정의에 따라 이미지별 레이블을 부여하였으며, 딥러닝모델을 학습하고 검증하였다. 검증 시 모델의 학습정확도는 학습 횟수 1500회에서 정확도가 약 89%로 가장 높았다. 학습된 딥러닝모델을 시험DS에 적용한 결과, 이미지 레이블의 판독 분류정확도는 약 90%로 높았다. 샘플링기법을 통해 범주별 분류 결과에 대해 면적을 추정하여 국가통계와 비교한 결과 정합성 또한 높아 향후 LULUCF(Land Use, Land Use Change, Forestry)분야 국가 온실가스 인벤토리 보고서의 활동자료로 활용하기에 충분하다고 판단된다.

• 한국재료학회지
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• 제27권12호
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• pp.705-709
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• 2017

The electronic and optical characteristics of molybdenum disulphide ($MoS_2$) film significantly vary with its thickness, and thus a rapid and accurate estimation of the number of $MoS_2$ layers is critical in practical applications as well as in basic researches. Various existing methods are currently available for the thickness measurement, but each has drawbacks. Transmission electron microscopy allows actual counting of the $MoS_2$ layers, but is very complicated and requires destructive processing of the sample to the point where it will no longer be useable after characterization. Atomic force microscopy, particularly when operated in the tapping mode, is likewise time-consuming and suffers from certain anomalies caused by an improperly chosen set point, that is, free amplitude in air for the cantilever. Raman spectroscopy is a quick characterization method for identifying one to a few layers, but the laser irradiation causes structural degradation of the $MoS_2$. Optical microscopy works only when $MoS_2$ is on a silicon substrate covered with $SiO_2$ of 100~300 nm thickness. The last two optical methods are commonly limited in resolution to the micrometer range due to the diffraction limits of light. We report here a method of measuring the distribution of the number of $MoS_2$ layers using a low voltage field emission electron microscope with acceleration voltages no greater than 1 kV. We found a linear relationship between the FESEM contrast and the number of $MoS_2$ layers. This method can be used to characterize $MoS_2$ samples at nanometer-level spatial resolution, which is below the limits of other methods.

• 대한방사성의약품학회지
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• 제1권2호
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• pp.123-129
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• 2015

$^{64}Cu$-labeled diacetyl-bis($N^4$-methylthiosemicarbazone) is a promising agent for internal radiation therapy and imaging of hypoxic tissues. In the study, we confirmed hypoxia regions in VX2 tumor implanted rabbits with injection $^{64}Cu$-ATSM and $^{18}F$-FDG using positron emission tomography (PET)/computed tomography (CT). PET images with $^{18}F$-FDG and $^{64}Cu$-ATSM were obtained for 40 min by dynamic scan and additional delayed PET images of $^{64}Cu$-ATSM the acquired up to 48 hours. Correlation between intratumoral $O_2$ level and $^{64}Cu$-ATSM PET image was analyzed. $^{64}Cu$-ATSM and $^{18}F$-FDG were intravenously co-injected and the tumor was dissected and cut into slices for a dual-tracer autoradiographic analysis. In the PET imaging, $^{64}Cu$-ATSM in VX2 tumors displayed a specific uptake in hypoxic region for48 h. The uptake pattern of $^{64}Cu$-ATSM in VX2 tumor at 24 and 48 h did not match to the $^{18}F$-FDG. Through ROI analysis, in the early phase (dynamic scan), $^{18}F$-FDG has positive correlation with $^{64}Cu$-ATSM but late phase (24 and 48 h) of the $^{64}Cu$-ATSM showed negative correlation with $^{18}F$-FDG. High uptake of $^{64}Cu$-ATSM in hypoxic region was responded with significant decrease of oxygen pressure, which confirmed by $^{64}Cu$-ATSM PET imaging and autoradiographic analysis. In conclusion, $^{64}Cu$-ATSM can utilize for specific targeting of hypoxic region in tumor, and discrimination between necrotic- and viable hypoxic tissue.

• 터널과지하공간
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• 제17권2호
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• pp.128-138
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• 2007

상대적으로 저심도에 건설되는 암반구조물의 경우 단층이나 절리 등 암반 내 존재하는 불연속면이 굴착 후 생성된 경계면과의 교차에 의해 구조적인 형태의 파괴가 지배적으로 발생하나, 고심도에 건설되는 경우 높은 현지응력과 굴착에 따른 유도응력으로 인해 공동 경계면에서 스폴링이나 슬래빙과 같은 취성파괴가 발생할 수 있다. 취성파괴는 암반구조물의 안정성을 약화시키는 주된 원인으로, 고심도 영역에서 암반구조물의 안정성을 확보하기 위하여 응력조건에 따라 발생하는 취성파괴의 개시시점, 파괴수준 및 파괴범위 등과 같은 파괴특성이 규명되어야 한다. 본 연구에서는 고심도의 암반구조물에서 발생할 수 있는 취성파괴의 파괴수준 및 개시시점과 재하응력사이의 관계를 정량적으로 평가하고자 진삼축 응력조건을 구현할 수 있는 모형실험장치를 설계, 제작하여 여러 응력조건에서 모형실험을 수행하였다. 공동주변에서 발생한 파괴수준을 육안관찰과 미소파괴음 발생양상에 의해 3단계로 구분하고, 진삼축 응력조건에 따라 제시하였다. 그 결과 파괴수준은 공동단면에 작용하는 재하응력$(S_v,\;S_{H2})$ 뿐 아니라 공동 축에 평행한 재하응력 $S_{H1}$에 영향을 받으며, $S_{H1}$와 $S_{H2}$의 크기가 증가할수록 동일한 $S_v$에서 파괴수준은 감소하였다. 파괴개시점 역시 $S_{H1}$와 $S_{H2}$의 증가에 따라 파괴개시를 위한 응력수준은 증가하였으며, 다중회귀분석을 통해 파괴개시시점과 진삼축 응력조건의 관계식을 도출하였다.

• 한국임상수의학회지
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• 제31권6호
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• pp.502-506
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• 2014

최근들어 나노입자들을 활용한 다양한 연구들을 통해 생리활성 능력이 입증되고 있다. 본 연구에서는 어류 병원성 균주인 Edwardsiella tarda에 대해 키토산-실버 나노입자(CAgNCs)의 항박테리아 활성을 측정하였다. CAgNCs의 E. tarda에 대한 최소성장억제농도 및 최소살균농도를 확인한 결과 각각 $25{\mu}g/mL$와 $125{\mu}g/mL$임을 확인할 수 있었으며, 주사전자현미경으로 관찰결과 CAgNCs 처리구가 대조구에 비해 E. tarda의 세포벽 손상을 강하게 일으킨 것을 확인할 수 있었다. 더 나아가, CAgNCs는 E. tarda의 세포내 활성산소를 농도와 시간 의존적으로 증가시킴을 확인하였고, 이는 CAgNCs가 E. trada의 산화스트레스를 발생시켜 세포의 사멸을 유발시킨 것으로 예측된다. 또한, MTT assay 결과 CAgNCs를 E. tarda에 $100{\mu}g/mL$의 농도로 처리했을 때 최저 세포 생존능을 나타내었다. 이러한 결과들은 CAgNCs가 병원성 미생물 조절을 위한 항미생물제로서의 응용 가능성이 크다는 것을 보여주고 있다.