극한지에서 LNG 저장구조물을 건설할 때 현장 타설 방식으로 제작 및 시공되는 경우, 열악한 작업 환경 및 조건으로 의해 공사금액 및 공사기간이 증가되는 문제점이 발생할 수 있어 모듈형 에너지 저장탱크에 대한 요구가 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 LNG 연료 저장탱크의 경량화를 위해 SCP 모듈의 사용을 대안으로 제시하고자 하였다. 이에 SCP 모듈을 두께별로 제작하고 그에 따른 휨성능을 평가함으로써 SCP 구조의 LNG 연료 저장탱크에 대한 현장적용 가능성을 평가하고자 하였다. 실험 결과 두께 100mm 실험체는 설계상 극한하중인 413 kN까지는 선형을 유지하면서 증가하다가 기울기가 급격하게 변하면서 파괴되었다. 두께 200mm 실험체 또한 설계상 극한하중인 약 822 kN까지 선형을 유지하다가 파괴양상을 보였다. 두 조건 모두 SCP의 휨 시험에서 INCA guidance의 기준대로 철판이 항복에 도달할 때까지 선형 거동을 나타내었다가 극한하중이후에는 급격한 철판 항복을 동반하는 거동을 하였다. 또한, 목표로 제시한 설계 휨강도를 만족하여 SCP 모듈을 활용하여 LNG 저장탱크 외조구조물에 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 추후 압축, 전단 시험 등을 추가로 진행하여 SCP의 구조성능에 대한 평가가 필요할 것으로 판단된다.
광양항만배후단지의 단기-중기-장기 벤치마킹 군집경로에 청도항만배후단지가 포함되어 있어 벤치마킹의 양적인 수준을 제시하였다. 그러나 구체적인 경쟁요인을 도출하고 우선순위를 파악에는 한계점이 있었다. 따라서 본 연구의 목적에서는 "광양과 칭다오 항만배후단지의 경쟁요인에 관한 비교분석"을 통해 광양항만배후단지와 칭다오 항만배후단지 경쟁요인의 우선순위를 파악하고자 한다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 요인분석 결과, 공통성의 적재치가 0.6이상인 20개의 경쟁요인을 산출하였고 회전된 성분행렬 분석을 통해 '운영요인', '서비스요인', '비용요인', '항만인프라 요인', '배후지여건 요인' 등 5개 상위요인으로 그룹핑하였다. 둘째, 상위경쟁요인의 중요도를 분석한 결과 배후지여건요인(0.256)이 가장 중요한 요인으로 분석되었고, 복합가중치를 이용한 종합중요도에서는'배후인프라 시설', '배후지의 경제규모', '직배후도시와의 접근성' 등 요인의 중요도가 높게 분석되었다. 셋째, 최종대안에 대한 세부 속성별 중요도를 비교분석한 결과 광양항만배후단지는 '항만정보시스템', '다양한 행정서비스 지원', '국제항만과의 접근성', '세관의 효율성', '조세혜택' 등 5가지 요인이 칭다오항만배후단지보다 경쟁력이 높은 것으로 평가되었다.
본 연구는 NFC와 WPC복합기능의 삽입형 안테나 구조체를 개발하기 위한 것이며, 안정성이 확보된 재료를 선택하여 폴리머시트의 최적의 성분비를 도출하였고 기존 FPCB 대비 저가의 임베디드 권선방법을 고안하여 폴리머시트에 직접권선을 하는 과정에서 특성평가 및 공정기술을 개발하였다. 또한 페라이트 금형을 제작하여 WPC홈을 가공하고 WPC안테나의 최적화를 위한 공정기술개발을 배양하였으며 다음과 같은 결론을 얻었다. (1) 폴리머시트의 원재료는 Fe-Si-Al로 구성되어 있으며 NFC와 WPC복합기능의 폴리머시트로 적용하기 위한 최적의 성분비를 Fe 87.5%, Si 7%, Al 5.5%로 도출하여 최종재료로 선택하였다. (2) 최적화된 시트와 기존 양산되는 FPCB와의 조합테스트를 통해서 실험평가방법 및 실험계획법에 의한 최적의 시트조건을 도출하였다. (3) 코일의 선경 및 내경의 크기에 따라서 Q값 변동과 저항값 및 효율변동이 되므로 가장 적합한 코일의 조건을 선정하여 Rx매칭을 할 수 있었으며 코일의 선경을 선택하는 실험과정에서 공정개발능력을 배양하였다.(4) 최적화된 시트와 임베디드와의 최적화 도출 및 평가를 위해서 폴리머시트와 페라이트시트의 EMV load modulation test 및 인지거리 테스트 결과 1k 및 4K에서 폴리머시트의 인식거리가 32-33mm가 형성되었고 동일조건의 페라이트시트의 인식거리는 30-31mm가 형성되었다.
본 연구는 화재 발생 시 대응과 대비의 단계에서 건물 상주자가 별도의 도움이 없이 효과적으로 골든 타임 내에 건물에서 자가 맞춤형으로 대피 할 수 있도록 하기 위한 최적의 서비스 시나리오를 개발하는 것이 최종 목적이었다. 그리고 제공하는 서비스를 생활 밀착형으로 더욱 친숙하게 활용이 가능하고 평소 화재 발생 시 항상 대비 할 수 있는 방안에 대한 방법을 모색하기 위하여 더불다이어몬드 방법을 적용하여 화재 대응과 대비 단계로 구분하여 연구를 진행 하였다. 그리고 건물 상주객들과 관리자들에게 화재 동선대피에 대한 서비스뿐만 아니라 일상생활에서 화재구현기술과 연관성 있는 생활형 서비스 기능까지 포함하여 총 14가지 아이디어를 1차적으로 제안하였다. 제안한 14가지 항목을 서비스수혜자의 관점에서 서비스품질평가 및 계층별 종합평가(AHP)를 진행하였고 최종적으로 서비스제공자의 관점에서 비용적 측면과 현실성을 고려하여 14개 문항을 우선순위를 결정하였다. 본 연구를 진행 한 결과 이해관계자들이 고려하는 화재 단계별 중요성 및 평소 화재에 대한 인식의 차이가 상당히 상이하다는 것을 알 수 있었다.
물유리 기반 실리카 에어로겔은 실리카 알콕사이드 기반 실리카 에어로겔에 비해 단가가 싸지만 기공률 및 비표면적과 같은 기공 특성이 상대적으로 열악하여 수요가 감소되고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 졸 상태에서 건조 제어 화학 첨가제(drying control chemical additive)인 아세토니트릴(acetonitrile)을 첨가하여 물성을 향상시키고자 하였다. 상압 건조 물유리 기반 실리카 에어로겔은 졸-겔 공정을 통해 제조되었으며, 졸 상태에서 물유리와 0, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2의 몰 비율로 아세토니트릴을 첨가하여 실험을 수행하였다. 최종 생성물의 물성은 퓨리에 분광기(Fourier transform infrared), 접촉각측정기(contact angle measurement), Brunauer-Emmett-Teller 및 Barrett-Joyner-Halenda 분석기와 전계방사형 주사전자현미경(field emission scanning electron microscopy)를 이용하여 분석하였다. 졸 상태에서 물유리와의 몰 비율이 0.15인 아세토니트릴을 첨가한 샘플의 경우, 높은 비표면적 ($577m^2/g$), 높은 기공 부피 (3.29 cc/g), 높은 기공률 (93%)을 보유하여 실리카 알콕사이드 기반 실리카 에어로겔과 유사한 기공구조를 나타낼 수 있음을 확인하였다.
자율주행 시스템은 빅데이타를 기반으로 하여 딥러닝 시스템을 기반으로 하고 있으며, 사용되는 데이타는 다양한 센서를 이용하여 수집된다. 그런 센서에 있어서 소형화와 고성능화는 자율주행 시스템 뿐만 아니라 IoT 기반의 다양한 제품에서도 요구되고 있다. 특히, 소형화는 센서의 소형화 뿐만 아니라 센서를 설치하기 위한 기구의 소형화도 동시에 요구하고 있다. 그런 점에서 금속 기구는 센서를 고정하기 위한 가장 좋은 방법을 제시해 주고 있다. 하지만, 소형 센서를 위한 금속 기구 형상을 가공하는 것이 어렵거나, 제작 비용이 높아질 수 있다. 이를 위한 대안으로 본 연구에서는 금속 필라멘트를 기반으로 한 FDM (Fused deposition modeling) 공정을 제시하고, 금속 FDM의 기초가 되는 공정에 대한 연구를 진행하였다. 금속 FDM 공정을 통해서 얻어지는 금속 부품은 탈지-소결의 후 과정을 통해서 만들어진다. 본 연구에서는 출력 시 설정 변수인 내부 채움 비율(Infill rate) 과 소결 공정 후 밀도 사이에 관계를 조사하였다. 이는 내부 채움 비율과 후 처리 이후 얻어지는 시편의 밀도가 다를 수 있음을 기반으로 하고 있으며, 금속 FDM 공정 이후 얻어지는 출력물의 밀도를 높이기 위한 기초 연구로 의미가 크다고 할 수 있다.
Naval weapons systems of the Republic of Korea are acquired through the Defense Planning Management System. Recently, acquisition of some naval ships have been delayed, and the causes of the delays have been recognized as inappropriate project management at the Execution Phase. However, we argue that the delay problem in naval ships acquisition should be approached, with due regard for the entire Defense Planning Management System. That is, We should try to investigate from Planning Phase to those of Programming, Budgeting and Execution Phases. Therefore, in this study, we investigated the actual cases of the delay in naval acquisition at all phases of the Defense Planning Management System. Based on the investigation, we tried to identify the naval ship Acquisition Delay Factors and find out the Weights of those factors. As the next step, we calculated the Influence Measures on the naval missions, including the Cost of Naval Capability Gap derived from the delays in acquisition of naval ships. As a final step, we calculated the Acquisition Delay Measures based on the interrelationship between the Acquisition Delay Factors and the Influence Measures. Then we evaluated and analyzed what the results stand for. Finally, we made suggestions for future improvement. The improvement suggestions we made for preventing delay in acquisition of naval ships in this study are as follows. First, we need a shift in perception. It is necessary to measure the Acquisition Delay Factors in acquiring naval ships and manage them from the Planning Phase. Second, resolution must be concerted efforts. All relevant agencies, not just a few, should work together to resolve the problems of acquisition delay. Third, analysis must be based on the accumulation of data. This allows the elaborating of naval ship Acquisition Delay Factors and Delay Measures. If this research method is applied to other military weapons systems in the future, we may be able to not just identify the Acquisition Delay Factors in acquisition of other military weapons systems, but also pursue improvement in those cases.
본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.
토공사에서 다짐품질관리를 위해 일반적으로 평판재하시험 및 현장밀도시험 등이 실시되며, 다짐확인을 위한 추가 분석이 동반된다. 최근 IoT(Internet of Things) 기반의 디지털 환경이 조성되면서 스마트 다짐품질관리가 가능한 DCPT(Dynamic Cone Penetration Test) 장비가 개발되었고, 이러한 디지털 DCPT 시스템은 실시간 다짐에 대한 위치·시간정보와 작업자의 이력관리가 가능하게 되었다. IoT 기반의 DCPT 시스템은 기존의 다짐품질시험의 시간적·비용적 단점을 개선하고 현장에서 유연하게 적용가능하게 되었으며, 현장다짐 지표인 DPI(Dynamic Cone Penetration Index)의 기록과 저장이 자동화 되었다. 본 연구에서는 이러한 DCPT 장비를 현장 적용하여, 현장 적용 데이터인 DPI를 통해 다짐강도의 경향을 확인하였다. 그 결과 최종다짐에서 초기다짐의 DPI보다 1.4배 감소하여 지표에서 10~14cm 깊이인 노상 다짐층의 다짐강도 증가를 확인할 수 있었으며, 다짐결과비교를 위한 평판재하시험의 지지력 계수의 경향과 동일하게 최종 다짐시 다짐강도 증가경향을 확인할 수 있었다. 또한 기존 아날로그 DCPT의 경우가 아닌 IoT DCPT장비를 사용하므로 인원 및 시간을 저감한 시험수행이 가능하였으며 측정데이터의 스마트기기 전송을 통해 다짐정보의 실시간 확인이 가능하게 되었다. 이러한 스마트 기능이 추가된 IoT 기반 DCPT장비를 통해 DPI로 실시간 다짐관리 가능성을 확인할 수 있었으며, DPI에 대한 국내 다짐 재료 및 실내시험조건에 대한 추가연구와 평판재하시험과의 상관성에 대한 연구가 지속적으로 이루어진다면 다짐관리 및 확인 용도로 IoT 기반 DCPT장비가 폭넓게 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
사지와 몸통의 연부조직 종양은 정형외과 의사가 직면할 수 있는 흔한 문제이다. 비록 연부조직 종양은 대부분 양성이지만 정형외과 의사는 양성과 악성 종양을 구별할 수 있는 특징을 알고 있어야 한다. 연부조직 종양의 임상적 특징 및 역학을 이해하게 되면 올바른 진단 및 수술적인 치료를 할 수 있게 된다. 종양의 크기와 깊이는 종양의 진단을 위해 가장 중요한 요소이다. 종양의 감별 진단을 하기 위해서 우선적으로 상세한 병력청취와 자세한 신체 검사가 필요하며, 이후 단순 방사선 촬영, 초음파, 자기공명영상(magnetic resonance imaging), 양전자 방출 단층촬영술(positron emission tomography), 컴퓨터 단층촬영(computed tomography), 뼈 스캔, 혈관 조영술 등의 다양한 영상 촬영법을 사용하여 종양을 진단하고 진단된 종양의 특성을 확인하여야 한다. 특히 초음파 검사는 외래에서도 쉽게 수행할 수 있어 유용하다. 그러나 검사자의 숙련도에 따라 검사 정확도의 차이가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 종양의 생검을 통한 조직검사는 종양에 대한 모든 영상 검사를 시행한 후 최종적으로 시행하는 것이 원칙이다. 조직 검사를 시행할 때는 세심한 주의를 기울여야 하며, 최종적인 진단 후에는 치료를 위해 다각적인 접근을 시행하여야 하며 필요한 경우에는 경험 있는 근골격계 종양전문의사에게 의뢰하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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