A 30-kV plasma immersion ion implantation setup (P $I^3$) has been equipped with a self-developed 6'-magnetron to perform hard coatings with enhanced adhesion by P $I^3$D(P $I^3$ assisted deposition) process. Using ICP source with immersed Ti antenna and reactive magnetron sputtering of Ti target in $N_2$/Ar ambient gas mixture, the TiN films were prepared on Si substrates at different pulse bias and ion-to-atom arrival ratio ( $J_{i}$$J_{Me}$ ). Prior to TiN film formation the nitrogen implantation was performed followed by deposition of Ti buffer layer under A $r^{+}$ irradiation. Films grown at $J_{i}$$J_{Me}$ =0.003 and $V_{pulse}$=-20kV showed columnar grain morphology and (200) preferred orientation while those prepared at $J_{i}$$J_{Me}$ =0.08 and $V_{pulse}$=-5 kV had dense and eqiaxed structure with (111) and (220) main peaks. X-ray diffraction patterns revealed some amount of $Ti_{x}$$N_{y}$ in the films. The maximum microhardness of $H_{v}$ =35 GN/ $M^2$ was at the pulse bias of -5 kV. The P $I^3$D technique was applied to enhance wear properties of commercial tools of HSS (SKH51) and WC-Co alloy (P30). The specimens were 25-kV PII nitrogen implanted to the dose 4.10$^{17}$ c $m^{-2}$ and then coated with 4-$\mu\textrm{m}$ TiN film on $Ti_{x}$$N_{y}$ buffer layer. Wear resistance was compared by measuring weight loss under sliding test (6-mm $Al_2$$O_3$ counter ball, 500-gf applied load). After 30000 cycles at 500 rpm the untreated P30 specimen lost 3.10$^{-4}$ g, and HSS specimens lost 9.10$^{-4}$ g after 40000 cycles while quite zero losses were demonstrated by TiN coated specimens.s.
여주군 여주읍 상거리 내의 임지, 초지, 밭으로 구성되어 있는 소규모 농업유역에서 (35ha) 유출 및 퇴사 탱크를 시설하고 $90^{\circ}V$노치를 설치하여 토양 유실 및 물 수지(收支)를 측정한 결과는 다음과 같다. 유역내 토양 유실량은 $152.2Mg\;35ha^{-1}$으로 유사량은 $78.6Mg\;35ha^{-1}$, 퇴사량 $73.6Mg\;35ha^{-1}$이였다. 유역내 물 유출량은 $65,018Mg\;35ha^{-1}$로 강우량 1,037.9 mm의 17.9 %가 유출되었다 토지 이용별 토양 유실량은 밭 $16.02Mg\;ha^{-1}$, 상전 $2.69Mg\;ha^{-1}$, 초지 $0.58Mg\;ha^{-1}$, 임지 $0.55Mg\;ha^{-1}$ 유실되었다. 토양유실 예측공식에 의한 토양 유실량의 예측치는 실측치보다 임지, 초지 및 밭은 약 20 %정도 과소 추정, 상전은 32% 정도 과소 추정되었다.
발전소의 발전기에서 생산된 전기를 외부 단자로 공급하기 위하여 유일하게 사용되는 수단은 6 kV CV 단심 cable이다. 발전소에서 발생하는 여러 종류의 사고들 중에서 cable의 열화로 인한 화재 사고는 막대한 사회 경제적 손실을 초래한다. 설계부터 시공 및 관리를 더욱 철저히 해야 한다. 설치환경 및 사용 조건 부하량 등에 따라 차이가 있겠지만, 증설과정, 부적절한 설계 등으로 인하여 cable의 단면적이 부족할 경우가 발생하며, 운전 전류에 의하여 초과된 허용온도는 cable의 열화 상태를 초래한다. 우리는 cable의 사고를 체계적으로 감시 및 예방하기 위한 측정 장비를 개발, 한국서부발전 주식회사(Korea Western Power Co., Ltd.)에 설치하여 활선 cable을 진단하였다. 이 논문에서 우리는 cable이 설치되어 있는 주위환경 특히, 주위 온도에 따라 변동하는 cable의 피복표면의 온도를 측정하고 이에 따른 부하 전류를 검토한 결과를 제시한다. 실제 예로서 주위 온도가 $40^{\circ}C{\sim}10^{\circ}C$의 경우에 피복의 표면 온도와 부하전류의 특성을 연구한 결과를 제시한다.
최근 무선 기술과 측위 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위 이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다. SLDS와 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 GALIS 프로토타입에 모니터링 기법을 적용하여 각 노드가 관리하는 이동 객체수의 변동에 따른 위치 정보관리 및 시공간 질의 처리시 각 노드에 걸리는 부하를 모니터링 함으로써 각 노드의 역할을 동적으로 조정할 수 있게 각 노드별 이동 객체 처리상황 및 부하를 관리한다. 또, GALIS 질의 처리 서브시스템 성능 향상을 위해 질의 처리 결과를 버퍼링하여 연속된 질의 처리시 발생할 수 있는 중첩된 질의 영역을 관리하는 버퍼링 기법을 제안한다. 버퍼링 기법을 통해 수행되는 질의는 중첩된 질의 영역을 제외한 부분으로 나누어 수행하기 때문에 시스템으로부터 구해야 하는 결과 세트의 크기를 줄여주는 역할을 하여 질의 처리 수행시간이 감소하도록 질의 처리 과정을 개선한다.
최근 기상이변으로 인한 겨울철 폭설로 농가 시설물 중의 하나인 비닐하우스의 붕괴사고가 빈번히 발생하여 농가의 피해가 증가되고 있다. 하지만 이에 대한 정부의 대책이 미약하여 매년 붕괴사고가 일어난다. 프레임 붕괴의 주된 이유는 폭설시 저항할 수 있는 휨내력이 부족하기 때문이다. 본 연구에서는 현재 이용되는 비닐하우스에 인장타이로 보강한 실험연구를 수행하였다. 비닐하우스의 스팬은 6.5m이고, 단면은 두 가지 종류(${\phi}25.4{\times}1.5$, ${\phi}31.8{\times}1.5$)를 사용하였다. 비닐하우스의 곡선 보와 직선 기둥 연결부에 임시적인 인장타이로 스틸와이어와 로프를 이용하여 보강하였다. 프리텐션을 인장타이에 적용시켰고, 적설하중을 등가의 수직하중으로 파괴할 때까지 적용하였다. 무보강과 로프 보강을 비교한 결과 로프 보강의 붕괴하중이 10∼45% 증가하였고 무보강과 스틸와이어 보강을 비교한 결과 스틸와이어 보강의 붕괴하중이 58~73% 증가하였다. 강도와 관련해서는 비교적으로 스틸와이어가 효과적이나, 연결부 및 프리텐션 적용이 로프보다 복잡하고 어려우므로 로프가 더 효율적인 것으로 판단된다.
멀티캐스트 트래픽의 특징은 한 노드에서 특정 다수노드로 셀을 전송하는 방법으로써 ATM 스위치의 중요한 기능으로 부각되고 있다. 그러나, 기존에 나와 있는 point-to-point 스위치로 멀티캐스트 기능을 수행할 경우 멀티캐스트 셀 뿐만 아니라 유니캐스트 셀도 복사망을 통과하게 되어 복사망에서 추가적인 부하가 발생된다. 이 추가적인 부하로 인하여 멀티캐스트 셀이 다른 셀과의 충돌로 셀이 손실되는 데드락 현상이 발생하여 전체 스위치 성능을 현저히 감소시킨다. 또한 입력 저장 스위치 (Input queued switch)구조는 전체 스위치의 성능을 저하시키는 HOL 블록킹(blocking)의 단점을 가지고 있다. 제안한 스위치 구조는 HOL 블록킹 및 데드락 현상을 줄이기 위하여 공유 메모리 스위치를 이용하였다. 스위치의 복잡도와 셀 처리 시간을 줄이고 처리율(throughput)의 향상을 위해 셀 형태에 따라 분리해서 경로 배정하는 방식과 제어부에서 최대 2N개의 셀들을 동시에 처리하는 스케줄링 기법을 이용하였다. 또한 특정 포트로 트래픽이 밀집되었을 때 발생하는 손실률을 줄이기 위하여 출력 메모리를 이용하였으며 메모리 효율성 향상을 위하여 입력 셀의 ?'?형태에 따라 셀들을 분리 저장하는 방식과출력 메모리에서 일정 시간이 지난 셀을 폐기하는 방식을 이용하였다. 제안한 스위치의 분석을 위하여 마코흐(Markov) 체인을 이용한 성능 해석을 실시하였고 버스트(burst) 트래픽 조건에서의 모의 실험을 통하여 제안한 방식과 기존의 방식간의 성능을 비교, 분석하였다.
선박에서 배출되는 환경오염물질 저감 및 연료 소비를 줄이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 기존의 전력망과 신재생에너지를 연계 시킬 수 있는 직류배전시스템의 한 부분인 전력변환시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 전력변환장치로 주로 사용되고 있는 다이오드 정류기는 부하의 입력전류에 많은 저차고조파가 포함되어 공급전압의 왜곡을 초래하고 전체시스템의 전력품질을 저하시킨다. 일정하지 않은 출력 전압파형은 발전기, 부하기기 등에 오작동 유발 및 인버터 단의 스위칭 소자에 영향을 미치며 스위칭 손실을 증가 시킨다. 본 논문에서는 AFE(Active Front End) 방식 PWM(Pulse Width Modulation) 정류기의 직류출력, 입력 전원의 역률 및 총고조파왜형률(Total Harmonic Distortion)을 개선하기 위해서 PLL회로를 사용한 제어기를 설계하였고, 시뮬레이션 결과 직류 출력전압 파형과 입력전원의 역률이 기존 보다 개선되었으며 총고조파왜형률 또한 IEEE Std514-2014 규정에 적합한 결과를 얻을 수 있었다.
적재설비는 지진으로 인한 막대한 손실이 발생한 사례가 있으나, 현재까지 관련 연구 및 규정이 구조요소에 비하여 상대적으로 미비한 대표적인 비구조 요소이다. 본 연구에서는 적재설비의 기둥-기초 연결부의 고정조건에 따른 외력으로 인한 적재설비의 거동특성을 실험적으로 분석하고자 하였다. 일반적으로 적재설비의 기둥-기초 연결부는 설치 기준 및 규정 없이 사용자의 편의에 따라 설치되고 있다. 이러한 이유에서 본 연구에서는 대표적인 4가지 적재설비의 기둥-기초 연결부 조건을 적용한 4가지 full-scale 적재설비를 대상으로 거동특성 분석 실험을 수행하였다. 거동특성 분석 실험은 El-Centro 지진파로 진동대를 2방향 동시 가진하며 수행하였으며, 지진하중의 크기에 따른 거동특성을 확인하기 위하여 지진파의 50% ~ 150% 까지 각 실험 별 50%씩 증가하며 진행하였다. 추가로 각 적재설비의 기초 고정조건별 고유진동수를 확인하기 위하여 공진 탐색실험을 진행하였다. 실험을 통하여 획득한 데이터 중 최상층의 변위와 실험 후 발생한 영구 변위를 각 조건별로 비교하여 적재설비의 기둥-기초 고정조건에 따른 거동특성을 분석하였다. 그 결과, 적재설비는 기초 조건의 변화에 따른 고유진동수의 변화가 미소하였으며, 입력 하중의 고유진동수의 영향보다는 적재설비 기초 고정조건의 변화로 인한 복원력 차이로 인한 영향으로 인하여 거동특성이 변화되는 것을 확인하였다.
본 논문은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델과 다항 회귀모델을 이용하여 사과나무에 열린 사과의 개수를 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 사과나무에 열린 사과의 개수를 측정하면 사과 생산량을 예측할 수 있고, 농산물 재해 보험금 산정을 위한 손실을 평가하는 데에도 활용할 수 있다. 사과 착과량 측정을 위해 사과나무의 앞면과 뒷면을 촬영하였다. 촬영된 사진에서 사과를 식별하여 라벨링한 데이터 세트를 구축하였고, 이 데이터 세트를 활용하여 1단계 객체 탐지 방식의 CNN 모델을 학습시켰다. 그런데 사과나무에서 사과가 나뭇잎, 가지 등으로 가려진 경우 영상에 포착되지 않아 영상 인식 기반의 딥러닝 모델이 해당 사과를 인식하거나 추론하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 두 단계로 이루어진 추론 과정을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상 기반 딥러닝 모델을 사용하여 사과나무의 양쪽에서 촬영한 사진에서 각각의 사과 개수를 측정한다. 두 번째 단계에서는 딥러닝 모델로 측정한 사과 개수의 합을 독립변수로, 사람이 실제로 과수원을 방문하여 카운트한 사과 개수를 종속변수로 설정하여 다항 회귀 분석을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 추론 시스템의 성능 평가 결과, 각 사과나무에서 사과 개수를 측정하는 평균 정확도가 90.98%로 나타났다. 따라서 제안된 방법은 수작업으로 사과의 개수를 측정하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 이 방법은 딥러닝 기반 착과량 예측의 새로운 기반 기술로 관련 분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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