• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제35권5호
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• pp.439-444
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• 2022

Laser-induced plasmonic sintering of metal nanoparticles (NPs) is a promising technology to fabricate flexible conducting electrodes, since it provides instantaneous, simple, and scalable manufacturing strategies without requiring costly facilities and complex processes. However, the metal NPs are quite expensive because complicated synthesis procedures are needed to achieve long-term reliability with regard to chemical deterioration and NP aggregation. Herein, we report laser-induced Ag NP self-generation and sequential sintering process based on low-cost Ag organometallic material for demonstrating high-quality microelectrodes. Upon the irradiation of laser with 532 nm wavelength, pre-baked Ag organometallic film coated on a transparent polyimide substrate was transformed into a high-performance Ag conductor (resistivity of 2.2 × 10^-4 Ω·cm). To verify the practical usefulness of the technology, we successfully demonstrated a wearable transparent heater by using Ag-mesh transparent electrodes, which exhibited a high transmittance of 80% and low sheet resistance of 7 Ω/square.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제18권2호
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• pp.108-116
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• 2022

Accurately predicting wartime resources requirements and preparing war supplies in peacetime is an important task that can determine the outcome of the war by guaranteeing the duration of the operation. The wartime warship damage rate is a measure of estimating the battle damage of our warships in the process of performing battles to achieve the war goal. In the previously studied wartime warship damage rate estimation method, when damage occurs, long-term repair is required due to the complexity and specificity of the ship structure. Only the case of a complete defeat at the level of sinking was defined as a damage, and even if it was impossible to perform a maritime operation mission, it was not estimated as a damage if the level of sinking was not reached. Therefore, in order to improve the reliability of the wartime warship damage rate, the equipment damage assessment level can be estimated based on the warhead weight of the threat weapon system, the vulnerability rate of the warship's equipment, and the warship's hull. In the future, it is expected that the estimation methodology proposed in this study will be used as a simulation logic when developing a model for analyzing the wartime resources requirements for the warship's equipment and hull.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제18권2호
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• pp.94-107
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• 2022

Accidents prevention and mitigation is the highest priority of nuclear power plant (NPP) operation, particularly in the aftermath of the Fukushima Daiichi accident, which has reignited public anxieties and skepticism regarding nuclear energy usage. To deal with accident scenarios more effectively, operators must have ample and precise information about key safety parameters as well as their future trajectories. This work investigates the potential of machine learning in forecasting NPP response in real-time to provide an additional validation method and help reduce human error, especially in accident situations where operators are under a lot of stress. First, a base-case SGTR simulation is carried out by the best-estimate code RELAP5/MOD3.4 to confirm the validity of the model against results reported in the APR1400 Design Control Document (DCD). Then, uncertainty quantification is performed by coupling RELAP5/MOD3.4 and the statistical tool DAKOTA to generate a large enough dataset for the construction and training of neural-based machine learning (ML) models, namely LSTM, GRU, and hybrid CNN-LSTM. Finally, the accuracy and reliability of these models in forecasting system response are tested by their performance on fresh data. To facilitate and oversee the process of developing the ML models, a Systems Engineering (SE) methodology is used to ensure that the work is consistently in line with the originating mission statement and that the findings obtained at each subsequent phase are valid.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.42-52
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• 2022

BIS(Bus Information System) 서비스는 대도시를 포함하여 중소도시까지 전국적으로 확대운영되는 추세이며, 이용자의 만족도는 지속적으로 향상되고 있다. 이와 함께 버스도착시간 신뢰성 향상 관련 기술개발, 오차 최소화를 위한 개선 연구가 지속되고 있으며 무엇보다 정보 정확도의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 방법인 LSTM을 이용하여 정확도 성능을 평가하였으며 기존 칼만필터, 뉴럴 네트워크 등 방법론과 비교하였다. 실제 여행시간과 예측값에 대해 표준오차를 분석한 결과 LSTM 기계학습 방법이 기존 알고리즘에 비해 정확도는 약 1% 높고, 표준오차는 약 10초 낮은 것으로 분석되었다. 반면 총 162개 구간 중 109개 구간(67.3%) 우수한 것으로 분석되어 LSTM 방법이 전적으로 우수한 것은 아닌 것으로 나타났다. 구간 특성 분석을 통한 알고리즘 융합시 더욱 향상된 정확도 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.341-346
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• 2022

최근 '지속가능경영'으로 패러다임이 전환되면서 기업의 사회적 책임은 기업의 지속적이고 장기적인 성장을 위한 중요한 요소로 인식되고 있다. 본 연구는 CRM을 수행하는 기업에 대한 인식과 NGO에 대한 인식이 기부에 대한 태도에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 또한 기부에 대한 인식이 SNS구전의도에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 실증적으로 검증해보았다. 본 연구에서는 총 180부의 설문응답이 분석에 활용되었으며, 연구의 타당성 및 가설 검증을 위해 SPSS와 AMOS 26.0을 사용하였다. 연구 결과 타당성과 신뢰성을 확보한 것으로 나타났다. 가설 검증 결과 모든 가설이 지지되었으나, CRM을 수행하는 기업에 대한 인식이 기부태도에 미치는 영향은 매우 약하게 지지되었다. 본 연구는 CRM을 수행하는 기업과 해당 기업과 협업하는 NGO에 대한 긍정적인 인식을 높이는 것이 기부태도와 CRM에 대한 SNS구전의도를 증대시킬 수 있는 효과적인 전략으로 제시하고 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.77-87
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• 2023

재생 에너지 생성에서 중요한 역할을 하는 풍력 터빈은 작동 상태를 정확하게 평가하는 것이 에너지 생산을 극대화하고 가동 중지 시간을 최소화하는 데 매우 중요하다. 이 연구는 풍력 터빈 상태 진단을 위한 다양한 신경망 모델의 비교 분석을 수행하고 센서 측정 및 과거 터빈 데이터가 포함된 데이터 세트를 사용하여 효율성을 평가하였다. 분석을 위해 2MW 이중 여자 유도 발전기 기반 풍력 터빈 시스템(모델 HQ2000)에서 수집된 감시 제어 및 데이터 수집 데이터를 활용했다. 활성화함수, 은닉층 등을 고려하여 인공신경망, 장단기기억, 순환신경망 등 다양한 신경망 모델을 구축하였다. 대칭 평균 절대 백분율 오류는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되었다. 평가를 바탕으로 풍력 터빈 상태 진단을 위한 신경망 모델의 상대적 효율성에 관한 결론이 도출되었다. 본 연구결과는 풍력발전기의 상태진단을 위한 모델선정의 길잡이가 되며, 고도의 신경망 기반 기법을 통한 신뢰성 및 효율성 향상에 기여하고, 향후 관련연구의 방향을 제시하는데 기여한다.

• 센서학회지
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• 제32권5호
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• pp.290-294
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• 2023

Among various types of harmful gases, hydrogen sulfide is a strong toxic gas that is mainly generated during spillage and wastewater treatment at industrial sites. Hydrogen sulfide can irritate the conjunctiva even at low concentrations of less than 10 ppm, cause coughing, paralysis of smell and respiratory failure at a concentration of 100 ppm, and coma and permanent brain loss at concentrations above 1000 ppm. Therefore, rapid detection of hydrogen sulfide among harmful gases is extremely important for our safety, health, and comfortable living environment. Most hydrogen sulfide gas sensors that have been reported are electrical resistive metal oxide-based semiconductor gas sensors that are easy to manufacture and mass-produce and have the advantage of high sensitivity; however, they have low gas selectivity. In contrast, the electrochemical sensor measures the concentration of hydrogen sulfide using an electrochemical reaction between hydrogen sulfide, an electrode, and an electrolyte. Electrochemical sensors have various advantages, including sensitivity, selectivity, fast response time, and the ability to measure room temperature. However, most electrochemical hydrogen sulfide gas sensors depend on imports. Although domestic technologies and products exist, more research is required on their long-term stability and reliability. Therefore, this study includes the processes from electrode material synthesis to sensor fabrication and characteristic evaluation, and introduces the sensor structure design and material selection to improve the sensitivity and selectivity of the sensor. A sensor case was fabricated using a 3D printer, and an Ag reference electrode, and a Pt counter electrode were deposited and applied to a Polytetrafluoroethylene (PTFE) filter using PVD. The working electrode was also deposited on a PTFE filter using vacuum filtration, and an electrochemical hydrogen sulfide gas sensor capable of measuring concentrations as low as 0.6 ppm was developed.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권2호
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• pp.223-229
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• 2024

Laser-induced plasmonic sintering of metal nanoparticles (NPs) holds significant promise as a technology for producing flexible conducting electrodes. This method offers immediate, straightforward, and scalable manufacturing approaches, eliminating the need for expensive facilities and intricate processes. Nevertheless, the metal NPs come at a high cost due to the intricate synthesis procedures required to ensure long-term reliability in terms of chemical stability and the prevention of NP aggregation. Herein, we induced the self-generation of metal nanoparticles from Ag organometallic ink, and fabricated highly conductive electrodes on flexible substrates through laser-assisted plasmonic annealing. To demonstrate the practicality of the fabricated flexible electrode, it was configured in a mesh pattern, realizing multi-touchable flexible touch screen panel.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권6호
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• pp.2220-2238
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• 2024

As a typical active equipment, pump machinery is widely used in nuclear power plants. Although the mechanism of pump machinery in nuclear power plants is similar to that of conventional pumps, the safety and reliability requirements of nuclear pumps are higher in complex operating environments. Once there is significant performance degradation or failure, it may cause huge security risks and economic losses. There are many pumps mechanical parameters, and it is very important to explore the correlation between multi-dimensional variables and condition. Therefore, a condition monitoring model based on Deep Denoising Autoencoder (DDAE) is constructed in this paper. This model not only ensures low false positive rate, but also realizes early abnormal monitoring and location. In order to alleviate the influence of parameter time-varying effect on the model in long-term monitoring, this paper combined equidistant sampling strategy and DDAE model to enhance the monitoring efficiency. By using the simulation data of reactor coolant pump and the actual centrifugal pump data, the monitoring and positioning capabilities of the proposed scheme under normal and abnormal conditions were verified. This paper has important reference significance for improving the intelligent operation and maintenance efficiency of nuclear power plants.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.999-1009
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• 2022

춘천 물로리 지역은 지방상수도가 보급되지 않은 물복지 소외지역으로 복류수 및 지하수를 수원으로 하는 소규모 급수시설로 마을에 물을 공급하고 있다. 가뭄시 물부족 문제를 해결하고 증가하는 물수요에 대비하기 위해 계곡에 연하여 샌드댐을 설치하였으며, 2022년 5월부터 이 시설을 운영하고 있다. 본 연구에서는 과거 가뭄시 샌드댐이 있을 경우의 물공급 신뢰도를 평가하기 위해 MODFLOW모형을 이용한 지하수유출량 모의결과를 활용하여 미계측 기간인 2011년부터 2020년까지의 유입량 자료를 생성하였다. 기존 취수원과 샌드댐이 위치한 곳의 상류부 유역에 대해 SWAT-K 유역수문모델링을 수행하여 지하수유출량을 산정하고, 2021년 월별 지하수유출량에 대한 그 이전 10년 동안의 각 월별 지하수유출량의 상대적 비율을 구한 후 2021년 유입량 시계열 자료에 이 비율을 적용하여 2011년부터 2020년까지의 과거 유입량 자료를 생성하였다. 수요량 20 m³/일, 50 m³/일, 100 m³/일 세 가지 경우에 대해 과거 극한 가뭄시의 물공급 가능여부를 분석한 결과, 샌드댐 설치로 물공급 신뢰도가 증가하는 것을 확인 할 수 있으며, 수요량 100 m³/일인 경우에는 기존 취수원과 샌드댐을 연계 운영해야만 신뢰도 90%를 넘는 것으로 분석되었다. 세 가지 운영조건 모두 물공급 신뢰도 95%를 기준으로는 수요량 50 m³/일 이상, 신뢰도 99%를 기준으로는 수요량 30 m³/일 이상을 만족하는 것으로 평가되었다.