• 한국결정성장학회지
• /
• 제30권6호
• /
• pp.226-231
• /
• 2020

전기방사 공정을 이용하여 니켈, 아연, 철 전구체를 포함하는 Polyvinyl pyrrolidone 나노 섬유를 제조하였다. 이를 전자기파 차폐에 사용할 수 있는 Ni0.5Zn0.5Fe2O4 산화물 나노 섬유로 전환하기 위하여 열처리 조건을 제어하였다. 비정질 카본 블랙이나 의도치 않은 제2상 등을 배제하고 1차원 미세구조를 유지하면서 산화물 나노 섬유로 만들기 위하여 열처리 중 실시간으로 샘플을 채취해 공정 중 샘플 변화를 추적하였다. X-ray diffraction(XRD) 분석 결과 결정화된 Ni0.5Zn0.5Fe2O4의 회절 패턴은 300℃부터 나타나기 시작하였으나, energy dispersive spectroscopy(EDS) 결과 상 카본 블랙이 대부분 사라지기 위해서는 500℃ 이상의 열처리를 필요로 하였다. 650℃ 이상의 온도부터는 본격적으로 결정 핵 성장이 진행되어 섬유 표면 상태가 매끄럽지 않아지므로, 적용 분야에 따라 선택적으로 열처리 조건을 결정해야 함이 확인되었다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.507-518
• /
• 2021

자기공명영상(MRI)은 뇌의 구조적 및 기능적 연구에서 핵심 기술로 필요성이 증가하고 있다. Tractography 분석을 이용하는 뇌지도(Connectome)는 MRI를 통해 뇌의 구조적 연결성을 확인하고 연결성의 변동성을 이용해 질병 병리학에 대한 이해를 높이는 방법으로 인간을 대상으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 하지만 마우스 같은 작은 동물의 경우 분석 방법의 표준화가 부족하고 영상에 대한 정확한 전처리 전략 및 아틀라스 기반 신경 정보학에 대한 과학적 합의가 없다. 또한, 인간의 뇌에 비해 마우스의 뇌는 매우 작기 때문에 높은 해상도를 갖는 영상을 획득하는 것에도 어려움이 있다. 연구에서는 구조적 영상과 확산 텐서 영상을 이용해 구조 영역 세분화를 포함한 구조적 연결성 분석을 가능하게 하고 마우스 뇌 데이터를 처리하는 Allen Mouse Brain Atlas 기반 영상 데이터 분석 파이프라인을 제시한다. 각 분석 방법은 마우스 뇌 영상 데이터의 분석을 가능하게 하고 이미 인간 영상데이터로 검증된 소프트웨어를 이용해 신뢰성을 가질 수 있게 하였다. 또한, 연구에서 제시되는 파이프라인은 복잡한 분석 과정과 다양한 기능들 중 마우스 Tractography에 필요한 기능들을 정리하여 사용자가 효율적으로 데이터 처리를 하는데 최적화되었다.

• 한국분말재료학회지
• /
• 제28권6호
• /
• pp.491-496
• /
• 2021

The process optimization of directed energy deposition (DED) has become imperative in the manufacture of reliable products. However, an energy-density-based approach without a sufficient powder feed rate hinders the attainment of an appropriate processing window for DED-processed materials. Optimizing the processing of DED-processed Ti-6Al- 4V alloys using energy per unit area (E_eff) and powder deposition density (PDD_eff) as parameters helps overcome this problem in the present work. The experimental results show a lack of fusion, complete melting, and overmelting regions, which can be differentiated using energy per unit mass as a measure. Moreover, the optimized processing window (E_eff = 44~47 J/mm² and PDD_eff = 0.002~0.0025 g/mm²) is located within the complete melting region. This result shows that the Eeff and PDDeff-based processing optimization methodology is effective for estimating the properties of DED-processed materials.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제50권7호
• /
• pp.471-478
• /
• 2022

본 논문은 한국항공대학교에서 연구 및 개발한 태양광 무인기 KAU-SPUAV에 관한 내용으로, 2020년 6월 32시간 19분 장기체공 비행에 성공한 주익 4.2m 태양광 무인기의 설계 과정에 관하여 기술하였다. 태양광 무인기의 장기체공 능력을 향상시키기 위해 항력을 줄이기 위한 원형 단면의 동체를 설계하였고, 유리섬유 복합재를 사용한 모노코크 구조를 적용하여 가볍고 튼튼한 동체를 제작하였다. 또한 4.2m 태양광 무인기의 날개 형상에 최적화된 태양광 모듈을 구성하여 배열하였고, 23[in] × 23[in] 프로펠러를 적용한 추진시스템을 구성하여 충전 및 비행 효율을 향상시켰다. 개발된 태양광 무인기는 순항할 때 평균 55W를 소비하고, 주간에 최대 165W 에너지를 공급받을 수 있으며 비행실험을 통해 장기체공 성능을 검증하였다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제23권2호
• /
• pp.85-94
• /
• 2022

건설산업은 생산성, 인력, 산업재해 측면에서 어려운 과제에 직면해 있다. 4차 산업혁명과 함께 다양한 첨단기술이 대두되면서, 건설분야에서는 이런 문제들을 첨단기술을 활용해 해결하려 노력하고 있다. 그 일환으로 다수 및 다종의 건설장비가 투입되는 토공현장에서 생산성과 안전성을 높이기 위한 건설장비 관제시스템을 개발하고 있는 중이다. 건설장비 관제시스템은 건설장비의 이동경로를 최적화해 생산성을 높이는 기능이 필수이다. 트럭의 현장 내 이동경로를 최적화하려면, 가설도로 위치를 최적화해야만 한다. 하지만 현재 가설도로의 품질에 관한 사항만 규정되어 있을 뿐, 효율적인 방식으로 가설도로의 위치를 결정하는 정형화된 프로세스는 없는 상황이다. 이에 본 논문에서는 현장조사와 면담/설문조사를 통해 가설도로의 위치결정과 관련된 요소 및 그 중요도를 파악한 뒤 이를 기반으로 가설도로의 위치 결정을 위한 방법론을 제시하였다. 이후 사례연구를 통해 해당 방법론이 토공작업의 생산성 향상에 도움이 됨을 확인하였다.

• 보존과학회지
• /
• 제38권2호
• /
• pp.154-165
• /
• 2022

문화유산의 현색(顯色)은 제작기법 해석, 보존처리 활용, 상태 모니터링의 중요한 기초 자료이다. 이 연구에서는 권응수 초상을 대상으로 디지털 색관리시스템 기반 색재현 과정을 체계적으로 정립하고, 문화유산 기록 및 보존에 적합한 현색 활용방안을 제안하였다. 전체적인 색재현 과정은 촬영 환경 세팅, 색기준차트 측정, 디지털 사진 촬영, 색보정, 색공간 설정 순으로 진행되었다. 연구 결과, 사진기 제조사 프로파일이 적용된 디지털 이미지는 현색과 비교하여 평균 𝜟10.1의 색차를 보인 반면, 디지털 색재현 이미지는 평균 𝜟1.1의 색차를 보여 현색과 거의 유사한 것을 알 수 있다. 이 결과는 디지털 사진 촬영 환경과 조건을 최적화했더라도 디지털 사진기 제조사의 보정 알고리즘에 의존할 경우 대상 문화유산의 현색 기록에 어려움이 있는 것을 의미한다. 따라서 문화유산은 RAW 이미지 기반의 색보정 및 색공간 설정을 통해 디지털 색재현이 필요하며, 이는 현색 기록화를 위해 매우 중요한 과정이다. 또한 디지털 색재현을 통한 현색 기록은 문화유산의 보존상태 평가와 보존처리 및 복원의 중요한 기초자료가 될 수 있으며, 퇴색 및 변색 현상의 모니터링을 위한 기준 데이터로 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제35권4호
• /
• pp.243-248
• /
• 2022

본 논문에서는 1차원 오일러 보 요소(Euler-Bernoulli Beam Element)를 이용한 회전익기 축계에 대한 중량 최적설계를 수행하였다. 회전 축계의 특성을 고려해 비틀림(Torsion)과 베어링과 같은 축지지 강성 및 플랜지(Flange) 질량을 모두 고려하였고, 동적 안전성 확보를 위해 고유치 해석을 수행하여 임계속도(Critical Speed)와 기어박스로부터 오는 치 변형 가진을 회피할 수 있도록 하였다. 축의 길이는 고정된 상태에서 두께와 반경을 조절하여 중량 최적화를 수행하였으며, 최적화 과정은 2단계로 나누어 진행하였다. 1단계에서는 비틀림 강도를 제약조건으로 하여 중량을 최적화한 후 2단계에서는 축계 안정성 확보 기준(Headquarters, U.S. Army Material Command, 1974)에 따라 축의 비틀림 강도에 대한 제약조건을 만족시키며, 축의 1차 모드가 임계속도를 회피할 수 있도록 축 1차모드와 임계속도의 차이가 최대가 되도록 최적화를 진행하였다. 주어진 1차원 보 요소를 이용하여 최적설계를 한 결과를 3차원 유한요소 모델과 실제 제작된 축게의 시험결과와 비교하여 제안된 방법을 검증하였다.

• 한국포장학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.133-142
• /
• 2022

Korean enoki mushrooms are exported to Southeast Asia and the United States, where there are complaints due to quality deterioration during the distribution process. In this study, we evaluated the efficacy of vacuum film packaging on quality maintenance in Korean enoki mushrooms during simulated vessel export to Vietnam using selected film, which was developed with vacuum packaging machine and oxygen absorber. We selected two MA film, one was 2-layerd 30 ㎛ CPP film (control) and the other was 3-layered 30 ㎛ CPP film (treatment) which is optimized film of higher gas and moisture permeability. The Korean enoki mushrooms were packaged with these two films using PAC-2000 or PAC-3000 vacuum packaging machine which was improved vacuuming of higher speed. Packed mushrooms were stored at 1℃ for 2 weeks and distributed at 20℃ for 2 days or 8℃ for 6 days. The efficiency of the film packaging was analyzed by vacuum maintaining index, and overall the quality characteristics such as off odor, color, cap cleavage, stem elongations and sensory evaluation were evaluated during storage and distribution. Results suggest that postharvest loss of fresh enoki mushroom could be reduced by packaging mushroom with 3-layered 30 ㎛ CPP films packaged using PAC-3000 machine during simulated vessel export to Vietnam due to vacuum maintaining. Oxygen absorber promoted off-odor at 20℃ distribution temperature, and did not affect storability at 1℃ storage compared to treated group without oxygen absorber treatment.

• 한국전기전자재료학회논문지
• /
• 제35권1호
• /
• pp.44-49
• /
• 2022

In this paper, we investigated current (I)- and voltage (V)-sweeping properties in a double-stack structure, Ge₂Sb₂Te₅/Ti/W-doped Ge₈Sb₂Te₁₁, a candidate medium for applications to multilevel phase-change memory. 200-nm-thick and W-doped Ge₂Sb₂Te₅ and W-doped Ge₈Sb₂Te₁₁ films were deposited on p-type Si(100) substrate using magnetron sputtering system, and the sheet resistance was measured using 4 point-probe method. The sheet resistance of amorphous-phase W-doped Ge₈Sb₂Te₁₁ film was about 1 order larger than that of Ge₂Sb₂Te₅ film. The I- and V-sweeping properties were measured using sourcemeter, pulse generator, and digital multimeter. The speed of amorphous-to-multilevel crystallization was evaluated from a graph of resistance vs. pulse duration (t) at a fixed applied voltage (12 V). All the double-stack cells exhibited a two-step phase change process with the multilevel memory states of high-middle-low resistance (HR-MR-LR). In particular, the stable MR state is required to guarantee the reliability of the multilevel phase-change memory. For the Ge₂Sb₂Te₅ (150 nm)/Ti (20 nm)/W-Ge₈Sb₂Te₁₁ (50 nm), the phase transformations of HR→MR and MR→LR were observed at t<30ns and t<65ns, respectively. We believe that a high speed and stable multilevel phase-change memory can be optimized by the double-stack structure of proper Ge-Sb-Te films separated by a barrier metal (Ti).

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.107-119
• /
• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.