• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2011년도 제37회 추계학술대회논문집
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• pp.548-553
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• 2011

알루알루미늄 분말과 물의 연소 특성을 연구하기 위한 장치를 고안하였다. 알루미늄 분말의 점화를 포함한 연소특성은 초기온도, 압력, 당량비등에 의존하게 되므로 이러한 인자를 변화시켜 연소환경을 적응시킬 수 있는 장치를 설계하였다. 연소 시험 장치는 메탄 연소기, 물공급장치, 알루미늄 분말 정량 공급장치, 선형 형태의 연소기 및 제어장치로 구성되어 있다. 각각의 장치들은 필요한 물질을 정량적으로 공급할 수 있는 기능을 가지고 있으며, 정해진 시험 과정에 따라 자동으로 제어될 수 있도록 설계되었다. 제작된 장치를 시운전하여 각 구성품이 정상작동하였을 때, 알루미늄 분말이 연소되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2461-2468
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• 2015

시누어스 안테나는 초 광대역을 요구하는 방향 탐지 시스템과 같은 응용에서 사용되는데, 안테나의 입력 임피던스가 높기 때문에 높이가 낮은 안테나 및 바룬의 설계에 애로점이 있다. 본 연구에서는 낮은 입력 임피던스를 얻기 위하여, Babinet's 원리를 이용하여, 2-18[GHz] 주파수 대역의 시누어스 안테나를 기존의 지수형 2-암 스트립 시누어스 안테나 대신에, 가장 큰 반경 $R_1=31.83mm$ 과 가장 작은 반경 $R_p=1.7mm$ 사이를 6개의 시누어스 셀을 균등한 등 간격으로 배치하는, 선형 2-암 슬롯 시누어스 안테나를 제안하고, 안테나 급전점에 $188{\Omega}$ 대신에 $80{\Omega}$의 임피던스로 급전 할 경우의 -10dB 대역폭을 해석하였다. 스트립인 경우 전 주파수 범위에서 반사 손실이 -10dB 이상이지만, 슬롯인 경우는 약 4-18[GHz] 범위에서 -10dB 이하의 반사 손실을 얻었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.766-773
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• 2016

본 논문에서는 항공기 탑재 회전 방향탐지용 소형 옵셋 파라볼릭 반사판 안테나를 제안한다. 반사판 안테나의 급전부로는 초광대역 특성을 보유하며, $45^{\circ}$ slant 선형 편파를 갖는 LPDA 안테나를 적용하였다. 반사판은 고이득과 항공기 동체 배면 탑재를 위해 파라볼릭 형상을 기준으로 크기를 소형화시켰으며, 고각 기준으로 $5^{\circ}$ 기울어지게 설계되었다. S 대역에서 Ka 대역까지 20:1의 초광대역 구간에서 제안된 안테나의 평균 이득은 27.97 dBi, 평균 반전력 빔폭은 방위각 $4.55^{\circ}$, 고각 $4.3^{\circ}$로 측정되어 펜슬 빔(pencil beam)의 방사패턴을 가지며 시뮬레이션 결과와 유사함을 확인하였다. 설계된 안테나는 제한된 영역 내에 장착되는 소형의 옵셋 파라볼릭 반사판 안테나로서 원하는 초광대역과 고이득 특성을 확보하여 항공기에 탑재되는 회전 방향탐지 안테나 시스템에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.1109-1122
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• 2020

The aim of this study was to develop a marbling classification and prediction model using small parts of sirloin images based on a deep learning algorithm, namely, a convolutional neural network (CNN). Samples were purchased from a commercial slaughterhouse in Korea, images for each grade were acquired, and the total images (n = 500) were assigned according to their grade number: 1++, 1+, 1, and both 2 & 3. The image acquisition system consists of a DSLR camera with a polarization filter to remove diffusive reflectance and two light sources (55 W). To correct the distorted original images, a radial correction algorithm was implemented. Color images of sirloins of Hanwoo (mixed with feeder cattle, steer, and calf) were divided and sub-images with image sizes of 161 × 161 were made to train the marbling prediction model. In this study, the convolutional neural network (CNN) has four convolution layers and yields prediction results in accordance with marbling grades (1++, 1+, 1, and 2&3). Every single layer uses a rectified linear unit (ReLU) function as an activation function and max-pooling is used for extracting the edge between fat and muscle and reducing the variance of the data. Prediction accuracy was measured using an accuracy and kappa coefficient from a confusion matrix. We summed the prediction of sub-images and determined the total average prediction accuracy. Training accuracy was 100% and the test accuracy was 86%, indicating comparably good performance using the CNN. This study provides classification potential for predicting the marbling grade using color images and a convolutional neural network algorithm.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권3B호
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• pp.205-209
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• 2011

배수관로 내의 토사퇴적으로 인한 통수능 저하는 도시홍수의 주요 발생 원인으로 배수관로의 효율적 유지관리는 도시홍수 예방에 대단히 중요하다. 따라서 본 연구에서는 만관 원형관로에서의 토사이송 실험을 실시하고 배수관로 내에서 일어나는 유사이송 형태, 흐름의 저항 및 유사량 등 수리학적 특성을 분석함으로써 관로의 효율적 유지관리를 위한 기초 자료를 제시 하였다. 본 실험은 길이 8 m, 관경 60 mm의 수평 관로와 유사 공급장치로 구성된 모형장치을 통하여 실내실험을 수행하였다. 실험장치는 최대 $30m^3/hr$ 규모의 유량 순환시스템을 갖추고 있으며 관로 상류부에 5 g/s~19 g/s 규모의 유사 공급 장치와 함께 관로 끝부분에 유사 회수시스템을 갖추고 있다. 본 연구 수행 결과 통수단면의 평균유속(U), 점성계수(${\mu}$), 단위 폭당 소류사량($q_b$), 평균입경($d_{50}$), 수중유사단위중량(${\gamma}^{\prime}_s$)를 주요 인자로 하는 두 개의 무차원 변수를 이용하여 압력 원형관로 내 토사이송을 예측하는 공식을 제안하였으며 이들 무차원 변수 간에는 선형 상관관계가 있음을 확인하였다.