별도의 점화원 없이 스스로 점화가 가능한 접촉점화 추진제는 부식성과 독성으로 인하여 취급의 어려움이 있다. 따라서 독성이 적거나 없는 친환경 접촉점화 추진제의 개발이 필요하며, 본 연구에는 친환경 접촉점화 추진제의 기초 연구를 수행하였다. 산화제로 95%의 과산화수소, 연료로 CNU_HGFv1를 사용하였으며 액적 낙하 시험, 점화 시험 및 연소 시험을 통하여 추진제의 점화 및 연소 특성을 확인하였다. 액적 낙하 시험 결과 점화지연 시간은 9.7ms 이며, 점화시험에서는 약 27ms로 추진제로 사용하기에 충분히 빠른 것을 확인하였다. 연소시험 결과 약 11.7bar에서 연소 효율 95.4~98.1%를 달성하였으며, 하드스타트 및 연소 불안정 없이 빠르고 안정적인 연소가 가능함을 확인하였다.
Changwon City has the second highest accident rate with 79.6 according to the city bus accident rate. In fact, 250,000 people use the city bus a day in Changwon, The number of accidents is increasing gradually. In addition, a recent fire accident occurred in the engine room of a city bus (CNG) in Changwon, which has gradually expanded the public's anxiety. In the case of business vehicles, the government conducts inspections with a short inspection cycle for the purpose of periodic safety inspections, etc., but it is not in the monitoring stage. In the case of city buses, the operation records are monitored using Digital Tacho Graph (DTG). As such, driving records, methods, etc. are continuously monitored, but inspections are conducted every six months to ascertain the safety and performance of automobiles. It is difficult to identify real-time information on automobile safety. Therefore, in this study, individual automobile management solutions are presented through machine learning techniques of inspection results based on driving records or habits by linking DTG data and Vehicle Inspection Management System (VIMS) data for city buses in Changwon from 2019 to 2020.
최근 이산화탄소배출 감축과 환경오염 물질 저감이 세계적인 이슈가 됨에 따라 규제를 강화하고 있다. 수송 부분에서는 사용 연료를 기존 화석 연료에서 수소 등 친환경 연료로 에너지 전환이 이루어지고 있다. 국내에서는 에너지 전환에 발맞춰 2040년까지 1,200기의 수소 충전소 구축을 목표로 하고 있어, 넓은 인화 범위를 가지는 고압 수소를 공급하는 충전소의 안전성 확보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 충전소 사고 발생 시 충전소 내 근로자의 안전확보를 위해 국내 기준과 일본, 유럽 등의 수소 충전소 안전거리 기준 현황을 분석하여 안전거리 설정 가이드 라인을 제시하였다. 안전거리 설정 절차는 유럽의 EIGA 기준에 따라 설비별 사고 발생빈도와 TNO의 EFFECTS 소프트웨어를 활용한 피해 영향 분석을 통해 사망 확률이 3.5E-05 이하가 되는 안전거리를 산출하였다.
생산 초기의 초음속 항공기는 블리드 에어 덕트에 존재하는 생산용 자재의 부가 물질이 가열될 경우 조종실에 타는 냄새와 유사한 비정상적인 냄새가 조종실로 유입된다. 조종사가 이와 같은 냄새를 엔진의 화재와 같은 비상 상황으로 오인하는 것을 방지하기 위해 비정상적인 냄새의 원인 물질은 시험 비행 전에 burn-in test를 통해 제거되어야 한다. 그러나, 현재의 절차의 최고 온도보다 고고도 비행의 최고 온도가 더 높기 때문에 냄새를 완벽히 제거 할 수 없다. 본 논문은 고고도 비행의 열적 상황을 분석하여 개선된 burn-in test 절차를 제시한다. 비연속적인 유량 조절, 단위 시간당 높은 온도 변화율, 응축기와 터빈의 한계 온도 차이 때문에 현재의 절차로는 고고도 조건을 모사하지 못하는 것이 확인되었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 램에어 입구 제어를 통해 연속적 유량 조절이 가능한 burn-in test 절차를 제시하였다. 제시된 방법을 통해 블리드 에어 온도가 지상에서 고고도 비행 조건 이상임을 확인하였으며, 비행 시험을 통해 비정상적인 냄새를 제거할 수 있음을 검증했다.
최근 전기기기로 인한 화재발생이 급증함에 따라 기기에 대한 안전진단의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구는 지능형의 Fuzzy기술을 이용한 전기기기의 안전진단에 관한 것으로 기기의 사용전류특성, 누적사용시간, 열화특성 및 Arc특성 등의 복합적인 전기안전 요인을 검출하여 진단한다. 이들 안전요인을 실시간으로 추출하기 위하여 각종 Sensor회로, DSP(Digital Signal Processor) 신호처리회로, 무선통신회로 등으로 구성된 Board를 설계하였고, 추출된 4가지 진단정보를 이용하여, 기기의 안전정도를 퍼지수치 값으로 표시하기 위하여 각 정보마다 Gaussian function을 사용한 퍼지 알고리즘을 설계하고 DSP에 실장 하였다. 지능적인 퍼지알고리즘은 4가지의 진단정보를 입력받아 퍼지엔진으로 추론하고 해당기기의 종합적인 안전 상태를 사람의 감성에 익숙한 100단계의 아날로그 퍼지 값으로 출력한다. 본 연구에서 구현된 DSP 하드웨어와 퍼지 알고리즘을 융합한 보드의 실험을 통하여, 전기기기의 운전 중 실시간 안전 상태를 복합적으로 검출하고, 사람에게 친화적인 감성적 퍼지 값으로 진단결과를 출력하는 기능을 소형의 DSP Board에서 구현할 수 있음을 입증하였다. 향후 인공지능 전용 Micom이 출시된다면 지능을 바탕으로 보다 진보된 진단 시스템을 연구할 수 있을 것으로 기대한다.
선박 기술 발전에 따라 다양한 장비가 개발되고 있지만 인적요인에 의한 해양사고는 여전히 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 상황에서 인적요인에 의한 사고 감소를 위하여 선교 내 항해장비의 인간공학적 설계가 많은 관심의 대상이 되고 있다. 선교에는 항해 및 통신장비로부터 나오는 음향 신호 등 항해사에게 정보를 전달하기 위한 다양한 청각 신호들이 존재한다. 하지만 이러한 청각 신호, 청각 경고음에 대한 인간의 인지능력에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 청각 경고음은 크게 음성(speech), 함축적 소리(abstract sound), 청각 아이콘(auditory icon)으로 구분 할 수 있다. 본 연구에서는 청각 경고음 중 청각아이콘을 활용하여 5가지의 경보상황(엔진, 화재, 조타, 전기, 충돌)에서 청각아이콘에 대한 감성평가를 통해 각 상황에 적합한 청각아이콘을 선별하였다. 5가지 경보상황 중 뚜렷한 경향이 나타난 2가지 경보상황(엔진, 충돌)에 대하여 분석을 하였다. 본 연구 결과는 선교 내 청각표시장치와 통합선교알람관리시스템을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현대 사회는 갈수록 대형화되는 자연재해와 잦은 재난사고에 의한 인적·사회적 피해가 해마다 증가하고 있다. 난접근 지역이거나 접근 불능의 위험한 재난 현장을 인공위성이나 드론, 조사로봇과 같은 첨단 조사장비를 활용하여 신속하게 접근하고 유의미한 재난 정보를 적시적으로 수집·분석함으로써, 사전 예방·대비 대책 마련뿐만 아니라 적절한 재난 현장 대응 및 중장기적 복구 계획 수립 등 재난관리 전주기에 걸쳐 국민의 재산과 생명을 지킬 수 있는 중차대한 역할을 수행할 수 있다. 본 특별호에서는 지구 원격 관측 수단인 인공위성 기술뿐만 아니라 근거리 재난현장 관측센서가 탑재된 이동형 조사차량, 드론, 조사로봇 등 다양한 조사 플랫폼을 활용한 연구원의 재난관리 현업화 기술을 소개하고 있다. 주요 연구 성과로 구글어스 엔진을 활용한 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 인공지능을 활용한 저수지 수체 탐지, 산불 재난시 주민 이동 패턴 분석과 재난안전 연구 데이터의 효율적인 통합 관리와 활용방안 연구성과를 소개하였다. 아울러, 접근 불능의 위험한 재난현장 조사시 드론, 조사로봇을 활용한 재난원인 과학조사 연구성과를 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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