광 패킷 스위칭 기술은 대용량 인터넷 트래픽을 패킷레벨에서 보다 유동적인 대역폭으로 전송해 줄 수 있으며, WDM 계층과 I P 계층을 유연하게 통합 해 줄 수 있기 때문에 차세대 광 인터넷을 위한 가장 강력한 스위칭 기술 중 하나이다. 광 패킷 스위칭 기술의 연구는 동기식 망 안에서의 연구와 비동기식 망 안에서의 연구로 나뉘며 본 논문에서는 인터넷 트래픽과 같은 비동기 가변길이 패킷들을 위한 광 패킷 스위치 내부에 경합해결 이슈에 초점이 맞추어져 있다. 하이브리드 버퍼는 광 지연 선로 버퍼와 전자 버퍼로 구성 되어 비동기 가변길이 패킷들의 경합 해결을 위한 하나의 대체 버퍼로서 패킷 손실 확률을 감소시키기 위해 소개된바 있다. 그런데 스위치 내부의 자원 중 튜닝 가능한 파장 변환기의 개수와 내부 파장 개수를 고려한 광 패킷 스위치의 디자인은 스위치 비용과 자원 이용 효율을 결정짓는 매우 중대한 이슈이다. 따라서 본 논문에서는 한정된 수의 튜닝 가능한 파장 변환기와 내부 파장 개수를 고려한 하이브리드 버퍼 구조형 광 패킷 스위치를 설계하고 그것의 스케쥴링 알고리즘을 소개하고자 한다. 제안한 스케쥴링 알고리즘은 광 지연 선로 버퍼만을 갖는 기존의 LAUC-VF 알고리즘과 비교하여 더 나은 패킷 손실 확률을 제공해 줄 수 있었다.
-Part I- As market needs become more various, the production of smaller quantities of a wider variety of products becomes increasingly important. In addition, in order to meet demands for more efficient production, long-term unmanned factory operation is prevailing at a remarkable pace. Within this context, laser machines are gaining increasing popularity for use in applications such as cutting and welding metallic and ceramic materials. FANUC supplies four models of $CO_2$ laser oscillators with laser power ranging from 1.5㎾ to 6㎾ on an OEM basis to machine tool builders. However, FANUC has been requested to produce laser oscillators that allow more compact and lower-cost laser machines to be built. To meet such demands, FANUC has developed six models of Slab type YAG laser oscillators with output power ranging from 150W to 2㎾. These oscillators are designed mainly fur cutting and welding sheet metals. The oscillator has an exceptionally superior laser beam quality compared to conventional YAG laser oscillators, thus providing significantly improved machining capability. In addition, the laser beam of the oscillator can be efficiently transmitted through quartz optical fibers, enabling laser machines to be simplified and made more compact. This paper introduces the features of FANUC’s developed Slab type YAG laser oscillators and their applications. - Part II - All-solid-state lasers employing laser diodes (LD) as a source of pumping solid-state laser feature high efficiency, compactness, and high reliability. Thus, they are expected to provide a new generation of processing tools in various fields, especially in automobile and aircraft industries where great hopes are being placed on laser welding technology for steel plates and aluminum materials for which a significant growth in demand is expected. Also, in power plants, it is hoped that reliability and safety will be improved by using the laser welding technology. As in the above, the advent of high-power all-solid-state lasers may not only bring a great technological innovation to existing industry, but also create new industry. This is the background for this project, which has set its sights on the development of high-power, all-solid-state lasers with an average output of over 10㎾, an oscillation efficiency of over 20%, and a laser head volume of below 0.05㎥. FANUC Ltd. is responsible for the research and development of slab type lasers, and TOSHIBA Corp. far rod type lasers. By pumping slab type Nd: YAG crystal and by using quasi-continuous wave (QCW) type LD stacks, FANUC has already obtained an average output power of 1.7㎾, an optical conversion efficiency of 42%, and an electro-optical conversion efficiency of 16%. These conversion efficiencies are the best results the world has ever seen in the field of high-power all-solid-state lasers. TOSHIBA Corp. has also obtained an output power of 1.2㎾, an optical conversion efficiency of 30%, and an electro-optical conversion efficiency of 12%, by pumping the rod type Nd: YAG crystal by continuous wave (CW) type LD stacks. The laser power achieved by TOSHIBA Corp. is also a new world record in the field of rod type all-solid-state lasers. This report provides details of the above results and some information on future development plans.
최근 재해방재 사업에 대한 인식이 고조화 되면서 중앙정부나 지자체에서는 일반 국민들에게 국가에서 시행하는 재해방재 서비스를 웹이라는 공간을 통해 제공함으로서 국민들의 재해방지에 대한 관심을 부각시키려는 노력을 하고 있다. 특히, 사용자 누구든지 접근할 수 있는 웹 환경하에서 대규모의 국가적 재해로 연결될 수 있는 산불의 당일 발생위험지수를 시각화하는 서비스를 제공한다면 산불방지에 대한 국민들의 관심과 인식을 불러 일으켜 산불피해를 조금이나마 최소화하는데 도움을 줄 것이다. 본 연구에서 개발한 산불위험지수 예보시스템은 우리나라의 당일 산불위험지수를 지도상에 시각적으로 표출하고 위험지수산출에 관계되는 자료들을 텍스트 형식으로 서비스하도록 한다. 시스템 개발에 있어서는 컴포넌트를 이용하여 소프트웨어를 생산하는 방식으로 패러다임이 변해 가는 현재의 추세를 반영하기 위하여 UML(Unified Modeling Language)을 이용한 컴포넌트 기반 개발 프로세스를 설계하고 이를 통해 시스템 개발을 체계화하고자 한다. 개발된 시스템은 향후 사용자 요구 사항변경이나 서비스 영역의 확대 시 시스템 유지보수 측면에서 탄력성을 가질 것으로 예상되며 아울러 본 시스템과 유사한 서비스를 제공하는 다른 웹 GIS(Geographic Information System) 애플리케이션 개발에 있어서도 컴포넌트 재사용을 통하여 개발에 소요되는 비용과 시간을 최소화시킬 수 있을 것이라 사료된다.
ERS-1/9 및 JERS-1 SAR 영상의 레이더 영상 간섭기법을 이용하여 대전지역의 수치고도모델 (DEM)을 제작하였다 도심지역에서는 GPS 측량으로부터 추출된 지상기준점(GCP)를 이용하여 생성된 DEM의 정밀도를 분석하였고, GCP가 없는 산악지 역에서는 1:25,000 수치지도로부터 추출된 DEM과의 상대적 고도차를 이용하여 정확도를 평가하였다 위성의 궤도오차 및 phase unwrapping에 의한 고도 오차를 최소화하기 위해 DEM생성에 이용되는 전통적인 InSAR기법 외에 DInSAR기법을 추가로 적용하였다. 또한 DInSAR기법 적용시 사용된 DEM의 해상도에 따른 결과의 정밀도를 분석하기 위해 GTOPO30, SRTM-3, 그리고 1:25,000 수치지도로부터 생성된 DEM을 사용하였다. 하나의 ERS tandem 간섭쌍과, 6개의 JERS-1 간섭쌍 분석 결과, 위상간섭기법 적용 시 평지 지역에서의 정밀도는 DEM 사용 여부 및 사용된 DEM의 해상도에 무관하게 약 5-6 m의 고도오차를 보인다 반면 산악지역에서는 SRTM-3 및 1:25,000 수치지도 DED을 이용한 DInSAR 기법이 phase unwrapping에 의한 오차를 줄이는데 매우 효과적이었다. 또한 6 개의 JERS-1 간섭쌍의 중첩을 통해 제작한 DEM의 경우 레이더 영상의 낮은 신호대잡음비 및 대기에 의한 오차를 줄일 수 있었다. 다수의 SAR 간섭쌍과 저해상도 DEM을 이용한 위상간섭기법은 저비용으로 빠른 시간 내에 DEM 해상도를 향상하는데 매우 효과적인 수단으로 사용될 수 있다.
슈퍼커패시터는 일반 커패시터(축전지, 콘덴서)에 비해 정전용량이 매우 큰 커패시터로 전기화학 커패시터 혹은 울트라 커패시터(ultracapacitor) 라고도 부르는데, 화학반응을 이용하는 배터리와 달리 전극과 전해질 계면의 단순한 이온 이동이나 표면화학반응에 의한 충전현상을 이용한다. 짧은 충전시간(~ 30초), 우수한 출력특성, 반영구적 수명(~ 100,000 cycle), 낮은 유지비용, 빠른 응답특성, 높은 안정성 등을 특징으로 하여, 백업용 전원, 무정전전원장치, 수송 기계 및 스마트 그리드의 고출력 보조 전원 등 급속 충방전이 필요한 전자기기 및 고출력이 요구되는 산업분야에서 활용되고 있다. 태양광과 풍력 같은 불규칙적인 전력원을 활용하는 발전에서 2차 배터리와 함께 에너지저장장치로 구성되어 상대적으로 느린 배터리의 충·방전 특성을 보상하고 배터리 수명연장에 기여하며 시스템의 전체 전력 품질을 향상시킬 수 있다. 본 고에서는 이처럼 에너지저장장치로 다양한 분야에서 활용되고 있는 슈퍼커패시터에 대해, 전극 재료에 따른 에너지 저장 원리 및 메커니즘, 분류를 간략하게 살펴보고, 국내외 제품 연구, 특허, 시장 및 제품 현황을 제시하여 활용성을 검토하고 향후 전망을 살펴보았다. 에너지 저장 소자로 슈퍼커패시터가 관련 산업 수요에 대응하기 위해서는, 고전압 모듈 기술, 고효율 충전, 안전성, 추가적인 성능개선 및 비용경쟁력 등 아직까지 해결해야 할 과제들이 많다.
화석연료로 인한 환경문제 및 기후변화 대응을 위해 신재생에너지 공급비중은 매년 증가하고 있으며 현재 폐기물 에너지는 신재생에너지 생산량의 60% 가량을 차지하고 있다. 그러나 폐기물은 화석연료에 비해 낮은 발열량을 가지고 여러 유해물질이 포함되어 있어 발전용 보일러에 적용 시 다양한 문제를 발생시킨다. 특히 연료 내 염소성분은 보일러 열교환부에 슬래깅 및 파울링을 증가시켜 열효율 감소와 고온부식의 주요 원인이 되며 설비 가동률을 낮추고 운전비용을 증가시킨다. 본 연구에서는 염화알칼리에 의한 과열기 소재의 부식특성 분석을 위해 과열기용 주요 금속소재(ASME SA213/ASTM A213 T2, T12 and T22 합금)를 대상으로 고온부식 실험을 수행하고 무게 감량법과 주사전자현미경 에너지분산분광기(SEM-EDS)를 활용해 다양한 조건에 따른 부식특성을 분석하였다. 실험 결과 온도 및 염화물 함량이 높을수록 부식이 증가하였으며 NaCl보다 KCl의 부식성이 더 높음을 확인하였다. 또한 소재의 크롬함량이 높을수록 염화알카리에 대한 내부식 특성이 우수하게 나타났다.
현재 리튬이온전지의 음극 소재 활물질로는 흑연이 주로 사용되고 있다. 그러나 흑연의 최대 이론 용량이 $372mA\;h\;g^{-1}$으로 제한되기 때문에 차세대 고용량 및 고에너지 밀도의 리튬이온전지 개발을 위해서는 새로운 음극 소재 활물질이 필요하다. 여러 음극 소재 활물질 중에서 Si의 최대 이론 용량은 $4200mA\;h\;g^{-1}$으로 흑연의 최대 이론 용량보다 약 10배 이상 높은 값을 나타내고 있지만 부피 팽창율이 거의 400%로 크기 때문에 사이클이 진행될수록 비가역 용량이 증가하여 충전 대비 방전 용량이 현저히 감소하는 현상을 나타내고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 Si 음극 소재 활물질의 입자 크기를 조절하여 기계적 응력 및 반응상의 체적 변화를 감소시켜 사이클 특성을 다소 향상시킬 수 있다. 따라서 Si 입자의 부피 팽창율에 따른 충전 및 방전 용량의 감소를 최소화하기 위해 공정 시간 및 원가 절감이 우수한 건식 방법으로 Si을 분쇄하여 사이클 특성 향상에 관한 연구를 진행 하였다. 본 논문에서는 진동밀을 이용하여 Si을 나노 크기로 제어하고 실험 변수에 따른 재료들의 물리화학적 특성과 전기화학적 특성을 측정하였다.
달 탐사에 필요한 모든 자원을 지구에서 이송하는 것은 천문학적인 비용이 들기 때문에 지속가능한 달 탐사를 위해서는 현지에서 필요한 자원을 조달해야 한다. 이것을 가능하게 하는 기술이 현지자원활용 기술이다. 지구에서는 개발된 현지자원활용 기술을 검증할 수 없기 때문에 기술검증을 위한 달 표면 환경 모사 시설이 요구된다. 달 표면은 대기가 없으며, 표면의 평균온도는 낮에는 $107^{\circ}C$, 밤에는 $-153^{\circ}C$에 달한다. 또한 달 지표는 미세하고 거친 토양으로 덮여 있으며, 태양복사와 태양풍으로 인해 정전기적으로 대전되어 있다. 본 연구는 월면토를 포함한 고진공 환경과 정전기적으로 충전된 토양 모사에 대한 내용을 다루었다. 진공챔버의 감압속도 조절 실험을 통해서 지반 교란없이 토양을 포함한 진공환경을 성공적으로 구축하였고, 달 먼지의 대전 현상 이론 고찰을 통해 달 토양 대전 환경 구현을 위한 실험 방향을 제안하였다.
본 연구에서는 3차원 기공구조를 지닌 금속 및 고분자 소재를 이용한 수직 마찰모드의 정전기반 나노발전기(triboelectric nanogenerator, TENG) 제조기술을 소개하고 이에 관한 응용 연구를 수행하였다. 다양한 장점을 지닌 3차원 기공구조를 활용하여 설계된 간단하며 효율적인 나노발전기로, 반복적인 접촉/분리를 통해, 120 V에 이르는 순간 전압특성과 최대 출력 $0.74mW/m^2$을 획득하였다. 실제적인 응용 연구로 48개의 발광소자 구동 실험을 실시하였으며, 저전력 소비 전자소자 장치로의 응용 확장성을 확인하기 위해 회로 구성을 통한 커패시터 축적기능을 확인하였다. 본 연구에서 소개하는 정전기반 에너지 하베스팅 기술은 매우 경제적으로 제조할 수 있는 실용적인 접근방식으로, 반복적으로 가해지는 마찰에 의한 정전력을 효율적으로 획득하여 가까운 미래에 자가발전(self-powered)형 소형 전기소자 구동, 휴대형 전자기기 및 대규모의 전자 발전 장치에 적용 가능할 것으로 기대된다.
Nam, Kyoung Hyup;Seo, Il;Kim, Dong Hwan;Lee, Jae Il;Choi, Byung Kwan;Han, In Ho
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제62권4호
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pp.442-449
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2019
Objective : Bone mineral density (BMD) is an important consideration during fusion surgery. Although dual X-ray absorptiometry is considered as the gold standard for assessing BMD, quantitative computed tomography (QCT) provides more accurate data in spine osteoporosis. However, QCT has the disadvantage of additional radiation hazard and cost. The present study was to demonstrate the utility of artificial intelligence and machine learning algorithm for assessing osteoporosis using Hounsfield units (HU) of preoperative lumbar CT coupling with data of QCT. Methods : We reviewed 70 patients undergoing both QCT and conventional lumbar CT for spine surgery. The T-scores of 198 lumbar vertebra was assessed in QCT and the HU of vertebral body at the same level were measured in conventional CT by the picture archiving and communication system (PACS) system. A multiple regression algorithm was applied to predict the T-score using three independent variables (age, sex, and HU of vertebral body on conventional CT) coupling with T-score of QCT. Next, a logistic regression algorithm was applied to predict osteoporotic or non-osteoporotic vertebra. The Tensor flow and Python were used as the machine learning tools. The Tensor flow user interface developed in our institute was used for easy code generation. Results : The predictive model with multiple regression algorithm estimated similar T-scores with data of QCT. HU demonstrates the similar results as QCT without the discordance in only one non-osteoporotic vertebra that indicated osteoporosis. From the training set, the predictive model classified the lumbar vertebra into two groups (osteoporotic vs. non-osteoporotic spine) with 88.0% accuracy. In a test set of 40 vertebrae, classification accuracy was 92.5% when the learning rate was 0.0001 (precision, 0.939; recall, 0.969; F1 score, 0.954; area under the curve, 0.900). Conclusion : This study is a simple machine learning model applicable in the spine research field. The machine learning model can predict the T-score and osteoporotic vertebrae solely by measuring the HU of conventional CT, and this would help spine surgeons not to under-estimate the osteoporotic spine preoperatively. If applied to a bigger data set, we believe the predictive accuracy of our model will further increase. We propose that machine learning is an important modality of the medical research field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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