일반적으로 큐브위성용 전개형 태양전지판을 수납 및 전개시키기 위해 사용되는 구속분리장치는 비폭발식 나일론선 절단방식이 적용된다. 그러나 상기 방식은 태양전지판 수납 상태에서 큐브위성의 배터리 충전, PCB 및 탑재체의 전기적 점검 및 시험 등을 위한 접근 포트 연결 시 분리장치의 구속해제 및 재채결 작업이 반복적으로 요구된다. 따라서, 기존의 구속분리장치는 위성체 내부 접근을 위해서는 작업자의 번거로움 및 일관된 나일론선 체결작업 공정 유지의 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 나일론 선 절단 없이 구속 핀 분리만으로 자유롭게 태양전지판 전개 및 수납이 가능한 Pin-puller형 태양전지판 구속분리장치를 제안하였으며, 기능 및 성능검증을 위한 분리장치의 전개시험 및 최대 분리하중 측정 시험을 통해 분리장치 설계의 유효성을 입증하였다.
컨포멀 코팅은 PCB(Printed Circuit Board)를 보호하는 기술로 PCB의 고장을 최소화한다. 코팅의 결함은 PCB의 고장과 연결되기 때문에 성공적인 컨포멀 코팅 조건을 만족하기 위해서 코팅면에 기포가 발생했는지 검사한다. 본 논문에서는 영상 신호 처리를 적용하여 고위험군의 문제성 기포를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 문제성 기포의 후보를 구하는 단계와 후보를 검증하는 단계로 구성된다. 기포는 가시광 영상에서 나타나지 않지만, UV(Ultra Violet) 광원에서는 육안으로 구별이 가능하다. 특히, 문제성 기포의 중심은 밝기가 어둡고 테두리는 높은 밝기를 가진다. 이러한 밝기 특성을 논문에서는 협곡과 산맥 특징이라 부르고 두 가지 특징이 동시에 나타나는 영역을 문제성 기포의 후보라 하였다. 그러나 후보 중에는 기포가 아닌 후보가 존재할 수 있기 때문에 후보를 검증하는 단계가 필요하다. 후보 검증 단계에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하였고, ResNet이 다른 모델과 비교하였을 때 성능이 가장 우수하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 정확률(Precision) 0.805, 재현율(Recall) 0.763, F1-점수(F1-score) 0.767의 성능을 보였고, 이러한 결과는 기포 검사 자동화에 대한 충분한 가능성을 보여준다.
본 연구는 부모의 긍정적·부정적 양육태도, 삶의 만족도, 학업무기력 사이의 구조적 관계를 알아보는 것이다. 이를 위하여 KCYPS 2018 패널자료 중 중학교 1학년 2590명(남학생 1405명, 여학생 1185명)의 자료를 사용하였다. 구조방정식 모형을 사용하여 모형을 검증하였으며, 삶의 만족도의 매개효과 검증은 부트스트랩으로 유의성 검증을 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 부모의 긍정적·부정적 양육태도는 삶의 만족감에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 부모의 양육태도가 어떠하냐에 따라서 청소년 자녀의 삶에 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다. 둘째, 부모의 긍정적·부정적 양육태도는 학업무기력에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 부모의 양육태도가 어떠하냐에 따라서 청소년 자녀의 학업무기력에 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다. 셋째, 삶의 만족감은 학업무기력에 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 청소년의 삶의 만족도에 따라 학업에 영향을 미치는 것으로, 삶의 만족도가 높으면 학업에 긍정적인 영향을, 삶의 만족도가 낮으면 학업에 부정적인 영향을 있음으로 해석할 수 있다. 넷째, 부모의 긍정적·부정적 양육태도와 학업무기력 관계에서 삶의 만족감은 매개하는 것으로 나타났다. 이 연구를 통하여 삶의 만족도가 부모의 양육태도에 따라 학업무기력에 미치는 과정에 대해 이해할 수 있도록 해 준다는 점에서 의의가 있다.
본 논문은 배관용으로 사용되고 있는 황색절연링형(yellow insulation ring type) 금속플렉시블호스(CSST)를 인위적으로 열화(deterioration)시켜 소손되었을 때의 특성을 분석하는데 있다. 배관용 CSST는 튜브, 보호피막, 너트, 황색절연링, 패킹(packing), 이음쇠(socket)로 구성되어 있다. 그리고 튜브와 이음쇠 접속은 기밀성과 절연성능 향상을 위해 황색절연링과 고무 패킹을 사용한 것으로 판단된다. 실험에서 얻은 데이터를 95% 신뢰 구간에서 검증한 결과 AD (Anderson-Darling)는 0.945, P값은 0.015로 해석되었다. 배관용 CSST의 실험 데이터는 신뢰성이 있다는 것이 확인되었다. 가스 토치에 의해서 소손된 CSST의 산술적 평균 절연저항은 $16.7k{\Omega}$으로 가장 컸으며, 전기적인 소손을 입은 CSST는 상대적으로 가장 낮은 $208{\Omega}$, 정상 제품은 $1.72k{\Omega}$으로 분석되었다. 그러므로 화재 현장에서 수거한 CSST의 절연저항 값을 분석하면 소손 원인 판정에 활용할 수 있을 것이다. 또한, 대전류공급장치(PCITS)로 CSST에 최대 전류 97 A를 약 5 s 동안 흘린 결과 보호피막 및 절연링은 정상 제품과 차이가 없었으나 금속 튜브의 일부에서 용융이 형성된 것을 확인할 수 있었다.
Planetary boundary layer height (PBLH), produced by the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), was verified using RawinSonde (RS) data obtained from observation at Daegwallyeong (DGW) and Sokcho (SCW) during the International Collaborative Experiments for Pyeongchang 2018 Olympic and Paralympic winter games (ICE-POP 2018). The PBLH was calculated using RS data by applying the bulk Richardson number and the parcel method. This calculated PBLH was then compared to the values produced by LDAPS. The PBLH simulations for DGW and SCW were generally underestimation. However, the PBLH was an overestimation from surface to 200 m and 450 m at DGW and SCW, respectively; this result of model's failure to correctly simulate the Surface Boundary Layer (SBL) and the Mixing Layer (ML) as the PBLH. When the accuracy of the PBLH simulation is low, large errors are seen in the mid- and low-level humidity. The highest frequencies of Planetary boundary layer (PBL) types, calculated by the LDAPS at DGW and SCW, were presented as types Ι and II, respectively. Analysis of meteorological factors according to the PBL types indicate that the PBLH of the existing stratocumulus were overestimated when the mid- and low-level humidity errors were large. If the instabilities of the surface and vertical mixing into clouds are considered important factors affecting the estimation of PBLH into model, then mid- and low-level humidity should also be considered important factors influencing PBLH simulation performance.
국제적으로 정부의 연구개발 성과분석 활동은 증거기반 데이터를 통해 혁신성을 파악하고, 또한 객관적인 정책이행의 타당성을 확보하는 방향으로 진화중이다. 유럽연합의 경우 4차산업혁명/첨단제조업 부흥을 지원하는 나노기술 기반의 KETs(Key Enabling Technologies) 정책을 추진하여 왔으며, KETs Observatory 프로젝트를 통해 KETs가 도출한 정량적 혁신성과들을 유럽연합 홈페이지를 통해 공개하였다. 유럽연합은 또한 FP7 및 Horizon2020이 지원한 혁신적 연구과제들을 데이터 분석을 통해 파악하는 Innovation Radar 시스템을 구축하였다. 미국 역시 Federal RePORTER 시스템을 통해 나노기술을 포함한 연방의 연구개발 투자/성과를 정량적으로 집계/분석 하는 체계를 고도화 중이다. 한국 나노기술 분야의 경우 NTIS(National Science & Technology Information Service) 정보를 분석한 기초통계 자료들이 정책 현장에서 활용되고 있다. 기초 통계자료 수준을 넘어선 혁신성 분석 방법론의 고도화는 미국 유럽을 포함한 세계 각국의 정책 이슈이며, 또한 정부의 장기적인 연구개발 투자 영역이다. 본 연구는 한국 NTIS의 나노기술 연구개발 투자 결과와 투입-산출 기반의 효율성 분석 모형을 활용하여, 정부 R&D 투자의 혁신 특성을 정량화 하는 연구를 시도하였다.
ICT기술이 발전함에 따라 산업 전분야에 걸쳐 이전보다 훨씬 많은 디지털 데이터들이 생성, 이동, 보관, 활용되고 있다. 산출되는 데이터의 규모가 커지고 이를 활용하는 기술들이 발전함에 따라 대규모 데이터 기반의 신 서비스들이 등장하여 우리의 생활을 편리하게 하고 있으나 반대로 이들 데이터를 위변조 하거나 생성 시간을 변경하는 사이버 범죄 또한 증가하고 있다. 이에 대한 보안을 위해서는 데이터에 대한 무결성 및 시간 검증 기술이 필요한데 대표적인 것이 공개키 기반의 서명 기술이다. 그러나 공개키 기반의 서명 기술의 사용은 인증서와 키 관리 등에 필요한 부가적인 시스템 자원과 인프라 소요가 많아 대규모 데이터 환경에서는 적합하지 않다. 본 연구에서는 해시 함수와 머클 트리를 기반으로 시스템 자원의 소모가 적고, 동시에 대규모 데이터에 대해 서명을 할 수 있는 데이터 서명 기법을 소개하고, 서버 고장 등 장애 상황에서도 보다 안정적인 서비스가 가능하도록 개선한 해시 트리 분산 처리 방법을 제안하였다. 또한, 이 기술을 구현한 시스템을 개발하고 성능분석을 실시하였다. 본 기술은 클라우드, 빅데이터, IoT, 핀테크 등 대량의 데이터가 산출되는 분야에서 데이터 보안을 담보하는 효과적인 기술로써 크게 활용될 수 있다.
중고선은 신조선과 달리 시장참여자에게 즉각적인 시장 진출입 기회를 제공하기 때문에 해운산업에서 중요한 시장이라 할 수 있다. 중고선 거래 시 정확한 선가 추정은 향후 장기적인 자본비용의 부담과 직접적인 관련이 있기 때문에 투자의사결정에서 상당히 중요한 요소가 된다. 기존의 중고선시장과 관련된 연구들은 시장의 효율성검증에 치우쳐 있어 정확한 중고선가 추정을 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중고선박 가치추정에 전통적인 계량모델보다 기존연구에서 시도되지 않았던 인공신경망모델을 새롭게 제안하였다. 문헌연구를 통해 중고선 가격에 영향을 미치는 6개 요인(운임, 신조선가격, 총 선복대비 발주량, 해체선 가격, 선령, 사이즈)을 선정하였고, 데이터는 2016년 1월부터 2018년 12월까지 Clarkson에 보고된 파나막스 중고선의 실거래 기록 366건을 이용하였다. 변수선정을 위하여 상관분석과 단계적 회귀분석 실시한 결과 최종적으로 운임, 선령, 사이즈 3개의 변수가 채택되었다. 모델의 설계는 10분할 교차검증으로 인공신경망모델의 파라미터들을 추정하여 진행되었다. 인공신경망 모델의 중고선 가치추정치를 단순 단계적 회귀모형과 비교한 결과 인공신경망모델의 성능이 우수함을 확인하였다. 이 연구는 중고선 선가추정에 미치는 요인들에 대한 통계적인 검증, 성능개선을 위한 기계학습기반의 인공신경망 모델활용이라는 측면에서 차별적 의미가 있다. 또한 정확한 선가 추정이 요구되는 실무에서 통계적인 합리성과 결과의 정확성이 동시에 만족되는 과학적 모델을 제시하여 실무적으로도 도움이 될 것으로 기대한다.
IT기술의 발달로 인해 생성되는 데이터의 양은 매년 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 대한 대안으로 분산시스템과 인-메모리 기반 빅데이터 처리 기법의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 빅데이터 처리 기법들의 처리 성능은 노드의 수와 메모리 용량이 증가될수록 보다 빠르게 빅데이터 처리한다. 그러나 노드의 수의 증가는 빅데이터 인프라 환경에서 장애발생 빈도가 높아지며, 인프라 관리 포인트 및 인프라 운영비용도 증가된다. 또한 메모리 용량의 증가는 노드 구성에 대한 인프라 비용이 증가된다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 처리율 향상을 위한 인-메모리 기반 하이브리드 빅데이터 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산시스템 처리기법에 Combiner 단계를 추가하고, 그 단계에서 인-메모리 기반 처리 기술을 적용하여 기존 분산시스템 기반 빅데이터 처리기법에 비해 빅데이터 처리시간을 약 22% 감소시켰다. 향후, 제안하는 기법의 실질적인 검증을 위해 더 많은 노드로 구성된 빅데이터 인프라 환경에서의 현실적 성능평가가 필요하다.
수요관리와 정전에 대한 비상전원 기능을 갖춘 하이브리드 전력저장시스템으로 비상발전설비가 필요한 빌딩 및 공장건축 시에 투자비를 최소화하고, 상시 전력비를 절감함으로서 경제성을 확보할 수 있 기술을 개발함으로써 새로운 비즈니스 모델을 제시한다. 평상시에 STS(Static Transfer Switch)를 통해 부하에 계통 전력을 공급하고 PCS는 계통에 병렬로 연계되어 수요관리를 수행한다. EMS는 수요예측을 통한 전력의 효율적 운용을 위해 ESS에 충방전 지령을 PMS(Power Management System)로 하달하고 PMS는 다시 PCS 제어기로 지령을 전달하여 시스템을 운용한다. 정전시에는 STS가 계통으로부터 빠르게 이탈되면서 PCS는 독립 전원이 되어 부하 측에 정전압/정주파수의 전력을 공급할수 있는 구조이다. 따라서 하이브리드 ESS에 대한 실 계통 연계 및 독립 운전 성능 검증을 통한 신뢰성을 확보할수 있고, 저탄소 녹색성장 기술의 효율적 전력망과 연계 운영이 가능하게 함으로써 ESS 연계를 통한 신재생에너지 발전에 의한 불규칙한 전력 품질개선, 피크부하 기여도 제고가 가능하다. 또한 현재 석탄 화력이 담당하고 있는 주파수추종 예비력을 ESS로 대체함에 따라 연료비가 높은 LNG 발전기 가동비용을 절감할 수 있는 기대효과가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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