As information and communication technology has developed remarkably, it has become possible to analyze various types of large-volume data generated at a speed close to real time, and based on this, reliable value creation has become possible. Such big data analysis is becoming an important means of supporting decision-making based on scientific figures. The purpose of this study is to develop a big data analysis tool that can analyze large amounts of data generated through engineering education. The tasks of this study are as follows. First, a database is designed to store the information of entries in the National Creative Capstone Design Contest. Second, the pre-processing process is checked for analysis with big data analysis tools. Finally, analyze the data using the developed big data analysis tool. In this study, 1,784 works submitted to the National Creative Comprehensive Design Contest from 2014 to 2019 were analyzed. As a result of selecting the top 10 words through topic analysis, 'robot' ranked first from 2014 to 2019, and energy, drones, ultrasound, solar energy, and IoT appeared with high frequency. This result seems to reflect the current core topics and technology trends of the 4th Industrial Revolution. In addition, it seems that due to the nature of the Capstone Design Contest, students majoring in electrical/electronic, computer/information and communication engineering, mechanical engineering, and chemical/new materials engineering who can submit complete products for problem solving were selected. The significance of this study is that the results of this study can be used in the field of engineering education as basic data for the development of educational contents and teaching methods that reflect industry and technology trends. Furthermore, it is expected that the results of big data analysis related to engineering education can be used as a means of preparing preemptive countermeasures in establishing education policies that reflect social changes.
NdFeB magnets have been positioned as the core materials in advanced technologies such as MRI (magnetic resonance imaging), FA (factory automation system), robot, motors, and so on based on the highest magnetic properties. To effectively improve the refined microstructure, the plastic deformation has been known as the good alternatives by the recrystallization. However, it has been regarded as being impossible because of the few slip systems in the RE-Fe-B magnets at room temperature. The purpose of this study was to investigate the possibility of control of grain refinement and magnetic anisotropy of NdFeB alloy powder by the severe plastic deformation. The NdFeB magnet powder was fabricated by gas atomization process, and the powder was pre-compacted at high temperature. The pre-compacted billets were deformed by HPT (high pressure torsion), and then the deformed billets were observed microstructure and magnetic properties. After the HPT process at room temperature, the grain size decreased with increasing because of the melted Nd-rich phase, and the anisotropy of Nd2Fe14B phase was formed after the HPT process.
현재 다양한 정보통신기술들이 독거노인 돌봄과 치매노인 실종방지 등에서 폭넓게 활용되고 있으며, 향후 커뮤니티케어 정책을 통해 인공지능과 로봇활용 비대면 돌봄은 향후 더욱 다양한 영역에서 활용될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명에 관한 정부정책 방향에 기반하여 커뮤니티케어에 활용도가 점차 증가하고 있는 인공지능 기술 기반 돌봄서비스 현황과 활용 및 활성화 전망을 모색해보고자 하였다. 커뮤니티케어에 활용될 수 있는 서비스인 AI 스피커와 돌봄로봇은 노인층이 경험하고 있는 다양한 문제를 해결하는데 도움이 되며, 감성적인 기능을 추가하여 대화 부족이나 외로움을 해소하는데도 활용하고 있다. 향후 AI 기술을 활용한 커뮤니티케어 활성화를 위해서는 첫째, 커뮤니티케어 고령자의 AI기기 친밀화를 위한 지속적인 교육과 고령층을 위한 '사용자 경험(User Experience, UX) 디자인'이 필요하며, 둘째, 기능위주의 기술 활용보다는 상호보완적 관계를 가지고 감성적인 상호관계가 가능한 인간중심의 기술 활용이 필요하며. 셋째, 사용자의 자기결정권 보장, 사생활 보호 등의 윤리적 문제를 해결할 필요가 있다.
본 연구에서는 띠톱기계의 서로 다른 톱 절삭 상태에서, 최적의 톱 절삭력 및 최적의 컨트롤러 파라미터가 어떻게 설정 되는지에 대한 문제를 해결하기 위한 연구를 진행하였다. 이를 위해 띠톱 기계의 톱 절삭 시스템의 수학적 모형을 수립하고, 전통적인 PID 제어 방법과 톱 절삭력의 폐회로(closed-loop)제어에 대하여 병행하여 깊게 연구함으로써, 주 모터의 동력, 띠톱기계의 동적특성 및 톱날 강도 등의 컨트롤러 파라미터 및 톱 절삭 부하가 제어 성능에 대한 규칙을 발견하여, 톱 절삭 너비와 컨트롤러 파라미터(비례계수 Kp)의 관계, 톱 절삭력의 설정값의 관계를 얻어, 일종의 띠톱 기계의 스마트 톱 절삭 제어를 갖는 시스템 방안을 제기하였다. 연구 결과에 따르면 홈 절단면의 절삭 재료를 톱 절삭 시 스마트 톱 절삭 시스템의 톱 절삭 효율이 기존 톱 절삭 시스템보다 18.1㎠/min(48%) 향상 되였으며, 이 방안이 뛰어난 제어 효과를 가지고 있음을 보여 주었다.
최근 들어 글로벌 경제는 국가 간 경쟁에서 지역 기반 경쟁으로 변모하고 있다. 이 같은 변화 속에 지역공간에 기반한 지식생산과 활용이 강조되고 있다. 우리나라도 고급 과학기술인재를 양성하고 지역산업을 육성한다는 목적 하에 KAIST를 비롯한 5개 과학기술특성화대학을 대전, 대구, 광주, 포항, 울산 지역에 설립한 바 있다. 이들 과학기술특성화대학은 국내 최고 수준의 연구역량과 교육여건을 보유하고 있으며 일반대학과 비교해 우수한 연구성과를 창출하고 있다고 평가된다. 하지만 이들이 설립의 목적과는 달리 우수 연구거점으로서의 역할에 중점을 두었고, 지역혁신 거점으로서 역할은 미흡하다는 지적도 있다. 이 같은 문제의식을 바탕으로 본 연구에서는 과학기술특성화대학의 성과를 Mode 1 성과와 Mode 2 성과로 구분하고 일반대학과 비교함으로써 이들 특성화대학이 설립목적에 부합하며 동시에 지역혁신에 기여하고 있는지를 실증분석 하고자 하였다. 분석결과, 특성화대학은 Mode 1 성과에 있어 일반대학에 비해 높게 나타났으나 Mode 2 성과는 이들에 비해 오히려 낮은 것으로 나타났다. 또한 학과의 구성이나 연구 분야에 있어서도 대학별 차별성이 적고, 지역 특화산업과의 연계 정도도 낮음을 확인할 수 있었다. 결론적으로 Mode 2 관점의 지역과 연계성에 있어 분석의 대상으로 삼은 특성화대학이 일반대학에 오히려 못 미치는 성과를 보였고, 그 특성화 정도에 있어 차이점을 확인하기 어려웠다.
현대 제조 공업이 고효율, 고정밀도와 경제적인 방향으로 발전 하면서 금속을 절단하는 띠톱 기계는 이미 철강, 기계, 자동차, 조선, 석유, 광산, 항공 우주 등 다양한 영역에서 광범위 하게 활용 되고 있다. 하지만 기존의 띠톱 기계들은 경험적으로 설계 되어져 왔으며 따라서 낮은 수명, 톱질 동작 상태에서 낮은 정밀도 및 저효율을 문제와 높은 제조원가 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 띠톱의 역학적 해석을 통해 띠톱 톱대의 설계 파라미터를 개선하는 방법을 제시 하였다. 실제로 빈번하게 사용 되고 있는 띠톱 기계를 모델링 하여 응력 분석, 피로해석을 시행 하였으며 이에 따라 톱대의 상세한 설계 파라미터를 도출 하였다. 그 결과 피로 강도가 피로 요구 사항을 만족 시키고 띠톱 기계의 정밀도와 효율이 크게 향상 되는 것을 확인할 수 있었다.
압축 유동하에서 측정된 시멘트 페이스트의 수직 응력은 변형률의 증가에 따라 변형률이 0.0003에서 0.003 사이 구간인 탄성 고체 구간과 변형률이 0.003에서 0.8 사이 구간인 변형률 경화 구간으로 나누어진다. 두 구간 중 변형률 경화 영역에서 유변학적 특성을 분석하기 위해 모델링 식이 제안되었다. 첫째, 유체 거동의 관점에서, 지수법칙 일관성 지수 m=700 및 멱지수 n=0.2를 갖는 지수법칙 비뉴토니언 모델이 적용되었다. 적용 결과는 탄성 고체 구간을 제외하고는 실험 결과와 좋은 일치를 보여주었다. 둘째, 연성 고체 거동의 관점에서 힘 평형 모델이 적용되었으며, 하중을 측정하는 센서부와 시멘트 페이스트 표면 간의 마찰 계수가 실험데이터에 반구간탐색법을 적용하여 변형률의 다항식으로 도출되었다. 적용 결과는 변형률이 0.003에서 0.3 사이 구간인 중간 영역에서만 실험 결과와 좋은 일치를 보여주었다. 따라서, 압축 유동 하의 시멘트 페이스트의 유변학적 거동은 변형률 경화 구간에서 연성 고체 거동의 관점보다는 지수법칙 비뉴토니언 유체 거동의 관점에서 실험 결과와 더 일치함을 보여주었다.
대사 공학의 발전과 함께 생물체에 유전자 재조합기술과 관련 분자생물학 및 화학공학적 기술을 이용하여 새로운 대사회로를 도입하거나 기존의 대사회로를 제거 증폭 변경시켜 세포나 균주의 대사 특성을 조절하는(directed modification) 일련의 기술들이 가능해지고 있다. 하지만 이러한 대사회로를 조절하기 위해서는 많은 선행 연구에 대한 고찰이 필요하며, 일선 연구자들은 방대한 선행 자료를 검색하고 일일이 읽으면서 자신에게 필요한 정보를 수집하고 있다. 따라서 효율적으로 대사 모델을 구축하고, 방대한 대사관련 연구논문으로부터 대사흐름 관련 정보를 자동으로 추출하는 기술의 개발이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 대사경로 재구축을 위한 서열과 패턴 기반의 텍스트 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 로봇을 이용하여 최신의 논문을 반자동적으로 수집하고 이를 이용하여 최신의 논문을 로컬 데이터베이스로 구축한다. 또한 생물학 개체명의 인식율을 높이기 위해 유전자 온토로지를 이용하며, NCBI에서 제공하는 Tokenizer 라이브러리를 이용하여 개체명의 파괴 없이 인식할 수 있게 하였다. 본 연구에서 제안한 텍스트 마이닝 기법에서는 패턴을 이용하여 논문으로부터 대사경로 지식을 추출하게 되므로 올바른 패턴을 확보하는 것이 중요한 문제이다. 논문에서는 패턴의 수집을 위하여 대표적인 대사 경로 전문 사이트인 일본의 KEGG 경로 데이터베이스에서 추출한 Glycosphingolip건 종에 대한 20,000 여건의 논문에서 66개의 패턴을 추출하였다. 제안된 기법의 유효성을 입증하기 위하여 Glycosphingolipid종의 GLS 대사경로 19개 개체명을 이용하여 시스템을 평가하였다. 그 결과 논문 125,907건에 대하여 정확도 96.3%, 재현을 95.1%, 처리시간 15초의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 대사 경로 재구축에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 화학물질을 사용하는 시설이 증가하면서 취급양도 급속하게 증가하고 있다. 그러나 화학물질 누출사고는 꾸준히 발생되고 있으며 때에 따라 다량의 화학물질이 누출되는 경우에는 큰 피해로 이어질 가능성이 크다. 이러한 산업단지에는 수많은 센서로부터 얻는 정보를 이용해 누출 발생지역을 감지 감시하고 있으며, 기존의 고정식 센서를 로봇이나 드론에 적용하여 산업현장에 이용되고 있다. 이에 따라 화학물질을 취급하는 공정의 누출조건, 환경조건을 반영한 다양한 누출 시나리오를 토대로 빠른 감지와 대응을 위해 경계면의 센서 배치 방안을 제시할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 화학물질이 누출되는 경우에 대해 COMSOL을 사용하여 주요 파라미터를 적용, 실질적인 사고 시나리오를 해석하였다. 그리고 사고 시나리오를 바탕으로 센서의 감지 확률, 감지시간과 감지시나리오 수의 각 항목마다 중요도를 부여하여 이동식 센서의 위치별 속도가 산출되도록 목적함수를 선정하였다. 또한 예상치 못한 누출사고에 대해 신뢰성 분석을 통해 제안방법의 타당성을 확인하였다. 이상의 결과로부터 추후 적용될 이동식 센서의 농도 데이터를 기반으로 누출원의 역추적에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
산업용 로봇 제어는 버튼 기반의 TP(Teaching Pendant) 단말기를 통해 제조사가 제공하는 텍스트 기반의 프로그래밍 언어를 사용하여 이루어진다. 그러나 제조 현장에서 TP를 조작하는 사용자가 주로 언어의 배경지식이 없는 비전공자임을 고려할 때, 버튼 기반의 TP에서의 텍스트 기반의 프로그래밍 언어는 학습과 사용의 어려운 단점이 있다. 텍스트 기반의 프로그래밍 언어의 단점을 극복하기 위해 비숙련 사용자들도 쉽게 프로그래밍을 할 수 있는 그래픽 기반의 비주얼 프로그래밍 환경이 제안되었으며, 특히 명령 블록을 사용한 비주얼 프로그래밍 환경은 드래그 앤 드롭 기반으로 조립할 수 있는 블록 형태의 명령어를 지원해주므로 초보자가 쉽게 프로그래밍을 할 수 있다. 본 논문에서는 태블릿 PC를 로봇 제어를 위한 TP로 활용하고, 이를 기반으로 블록을 이용한 비주얼 프로그래밍 개발 환경을 제공하여 비숙련 사용자도 드래그 앤 드롭으로 쉽게 프로그래밍하는 환경을 제안한다. 또한, 사용 환경이 PC 환경 대신, 한정된 디스플레이 공간을 가지고 있는 태블릿PC 환경에 적용된 점을 고려하여 총 3가지의 서로 다른 명령어의 범위를 포함하고 있는 블록을 디자인하여 사용자 실험을 진행했다. 실험 결과를 바탕으로 한정된 디스플레이 공간인 태블릿 PC 환경에서의 효과적인 명령 블록들을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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