• 대한화학회지
• /
• 제47권3호
• /
• pp.220-228
• /
• 2003

본 연구는 섬유 교질-현탁액내 PAE 고분자 전해질의 흡착성향과 Lanumuir 및 Freundlich식 흡착 평형에 대한 열역학적 특성을 규명하기 위하여 수행되었다. 섬유의 계면동전위적 특성은 흐름-전기적 방법의 제타전위 측정에 의해 분석되었고, PAE 고분자 흡착량은 고분자 전해질용액의 PCD 적정을 통해 측정되었다. PAE 고분자 내첨은 지료의 제타전위에 크게 영향을 미쳤으며 내첨 초기에는 제타전위 상승 효과가 크게 나타났지만 시간의 경과와 함께 전하 감쇄현상을 나타내었다. PAE 고분자는 저온 또는 상온에서 준-Langmuir 흡착 거동을 보여주었으나 온도가 증가하면서 Freundlich 지수항(v)이 비례적으로 높아지는 결과를 나타내었다. PAE 고분자의 Gibbs 흡착 자유에너지로부터 산출한 트레인 수$(N_{seg})$는 상온에서 약 7~8의 범위로 나타났고 고분자 고리의 노출반경은 약 215 nm로서 $10^{\circ}C$ 온도상승에 대해 점차 9%씩 증가하였다. 지료 내 PAE 고분자의 흡착 엔탈피는 -27~-29 kJ/mol이며 저에너지 물리흡착임이 규명되었다.

• 방사선산업학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.19-32
• /
• 2023

The amount of radioactive waste is expected to dramatically increase with decommissioning of nuclear power plants such as Kori-1, the first nuclear power plant in South Korea. Accurate nuclide analysis is necessary to manage the radioactive wastes safely, but research on verification of radionuclide analysis has yet to be well established. This study aimed to develop the technology that can verify the results of radionuclide analysis based on artificial intelligence. In this study, we propose an anomaly detection algorithm for inspecting the analysis error of radionuclide. We used the data from 'Updated Scaling Factors in Low-Level Radwaste' (NP-5077) published by EPRI (Electric Power Research Institute), and resampling was performed using SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) algorithm to augment data. 149,676 augmented data with SMOTE algorithm was used to train the artificial neural networks (classification and anomaly detection networks). 324 NP-5077 report data verified the performance of networks. The anomaly detection algorithm of radionuclide analysis was divided into two modules that detect a case where radioactive waste was incorrectly classified or discriminate an abnormal data such as loss of data or incorrectly written data. The classification network was constructed using the fully connected layer, and the anomaly detection network was composed of the encoder and decoder. The latter was operated by loading the latent vector from the end layer of the classification network. This study conducted exploratory data analysis (i.e., statistics, histogram, correlation, covariance, PCA, k-mean clustering, DBSCAN). As a result of analyzing the data, it is complicated to distinguish the type of radioactive waste because data distribution overlapped each other. In spite of these complexities, our algorithm based on deep learning can distinguish abnormal data from normal data. Radionuclide analysis was verified using our anomaly detection algorithm, and meaningful results were obtained.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제34권5호
• /
• pp.1559-1569
• /
• 2014

본 연구는 우리나라 공공기관이 운영하는 대도시의 도시철도 노선에 대하여 비용 비효율성의 정도를 도출하고, 이러한 비효율성의 발생 원인을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 도시철도 노선을 노동, 동력, 유지보수의 세 가지 생산요소를 투입하여 열차-km의 산출물을 생산하는 형태로 상정하고, 확률적 비용변경 접근법을 이용한 초월대수 함수형태의 가변비용함수모형을 설정하였다. 확률적 비용변경 접근법을 적용한 도시철도 노선의 운영비용 비효율성 분석 결과, 노선 전체의 6년간 절감가능 비용은 약 6,672억원으로 추정되었으며, 비효율성이 높은 상위 5개 노선은 부산1호선, 대구1호선, 대전1호선, 광주1호선, 대구2호선으로 파악되었다. 비효율의 발생원인은 노동과 유지보수 요소에 기인하며, 본 연구의 결과를 활용하면, 도시철도 운영에 있어서의 인력 및 유지보수 비용 절감을 위한 대책의 우선순위와 구체적인 방안 모색에 있어 참고가 가능할 것이라 사료된다.

• 한국철도학회논문집
• /
• 제19권3호
• /
• pp.314-323
• /
• 2016

직류 전철변전소의 가선전압은 전동차들의 회생제동 및 역행가속패턴에 따라 급격히 상승 또는 하강하는 특성을 갖는다. 가선전압 순시 변동폭을 최소로 유지함으로써, 전철변전소와 전동차들의 에너지 효율을 개선시키기 위한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문은 직류전철 변전소의 가선전압의 급격한 변동특성을 모델링하고 선형인공 신경망 알고리즘을 이용한 가선전압 회로모델의 파라메터 추정 방법을 제안하며, 최소자승법을 이용한 추정방법과의 비교를 통해 이 방법의 타당성을 입증한다. 가선전압 및 피더전류들의 누적 측정값을 사용하여 일괄처리 최소자승법으로 RC 병렬회로의 파라메터들을 추정한 결과를 제시하며, 실시간 가선전압 및 피더전류 측정값을 이용하여 오차역 전파방식으로 학습되는 선형인공신경망 기법 추정 결과를 분석한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.19-25
• /
• 2011

최근의 차량 연비는 환경 규제 및 고가의 연료 가격으로 인하여 중요한 문제로 대두되었다. 연비 향상을 위한 기술 개발은 엔진, 파워트레인 등 차량의 많은 구성품들의 성능을 개선하였다. 따라서 연비는 많이 향상 되었으나 연비 측정은 현재도 주어진 모드(LA-4, FTP-75 등)에서 컴퓨터 모의시험 및 다이나모에서 수행한다. 본 논문에서는 실제 도로의 연비 향상 방안을 도출하기 위하여 약 213Km 영동고속도로를 제안하는 3가지 다른 알고리즘으로 모의 주행하였다. 이를 위해 GPS 수신 데이터 중에서 거리와 고도 데이터를 추출하여 각 구간의 경사도, 주행저항을 계산, 알고리즘에 따른 속도 프로파일을 약 213Km 전 구간에 대해서 완성하였다. 이 속도 프로파일로 컴퓨터를 이용한 AVL Cruise 프로그램으로 모의 주행하여 연비를 산출하고 Eco-driving 방안을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권7호
• /
• pp.282-290
• /
• 2018

본 연구는 Hobbs의 미디어교육 모형과 Vanhoozer의 미디어텍스트 분석모형에 기초하여 기독교대학 글쓰기 교육모형을 개발하여 제시하고자 하였다. 본 연구가 개발한 모형은 기독교 세계관 수립, 접근, 분석과 평가, 창작, 성찰, 사회적 실천의 6 단계로 구성되어 있으며 기독교대학의 교양과목인 "독서와 글쓰기" 과목에 적합하도록 개발되었다. 개발된 모형은 소리, 이미지, 글자 등의 복합텍스트의 비판적 '수용'을 토대로 대안적 '창작'을 주요 활동으로 하는 미디어텍스트 글쓰기 교육에 적합한 모형으로 기독교대학이 추구하는 교육 목적인 지성, 덕성, 영성이 조화된 인재형을 양성할 수 있도록 구안되었다. 이 모형은 새 시대에 맞도록 학생 친화적이면서도 융합적인 텍스트 쓰기를 지향하고 있으며 대학에서 강조되어야 할 다양한 유형의 문자 글쓰기 역량 역시 제고할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.370-378
• /
• 2015

데이터획득/처리장치는 수리온의 2차양산 항공기에 최초 적용하기 위해 개발한 항공기 구성품으로서 엔진, 동력전달, 유압 등 항공기의 주요 계통의 정보를 처리, 타 계통 및 조종사에게 제공한다. 그러나 항공기 생산시험비행 중 해당 구성품과 관련된 여러 결함이 발생하였으며, 장비의 중요성을 고려할 때 긴급하고 확실한 개선이 요구되었다. 본 논문에서는 항공기에서 발생한 결함을 유형별로 분석하고 그 결과를 바탕으로 동작회로와 소프트웨어 전반에 걸쳐 원인분석 및 개선형상을 검증한 결과를 기술하였다. 특히 결함주입기법 기반의 항공기 연동시험을 통해 구성품 장비단위 뿐 아니라 체계단위에서 효과적으로 개선형상을 검증하였으며 이를 통해 수리온 비행안전성 및 품질 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.161-170
• /
• 2017

발리스는 열차의 안전한 운행을 위하여 철도의 레일 사이에 설치하여 운영하는 장치로, 텔레그램이라 칭하는 정보(거리 구배 속도 임시 속도제한 등의 가변정보)를 무선으로 통과하는 열차에 전송하는 기능을 갖는다. 본 연구는 이에 필요한 DBPL 인코더의 설계에 대한 것이다. 일반적으로 발리스를 위한 DBPL 인코더는 전용 ASIC이나 FPGA를 통하여 구현하고 있으나, 본 연구에서는 범용의 저전력 마이크로컨트롤러(STM32L4 Series)를 활용하여 설계하였다. 본 연구의 DBPL인코더는 펌웨어 방식의 논리적 1차 처리 수단과 마이크로컨트롤러 내장 SPI Bus 등을 이용한 물리적 출력수단으로 구분하여 설계하였다. 본 연구의 DBPL 인코더는 유로발리스 표준에서 요구하는 564.48Kbps의 속도로 동작 가능함을 확인하였다.

• 농업과학연구
• /
• 제46권4호
• /
• pp.723-735
• /
• 2019

The power-train is the most important component of an agricultural tractor. In this study, the strength of the driving gear transmission of an 82 kW-class tractor was analyzed using equivalent torque during plow tillage. The load measurement system consisted of an engine revolution speed sensor, torque-meters, revolution speed sensors for four axles, and pressure sensors for two hydraulic pumps. The load data were measured during plow tillage for four speed stages: F2 (2.78 km/h), F5 (5.35 km/h), F7 (7.98 km/h), and F8 (9.75 km/h). Aspects of the gear-strength such as bending stress, contact stress, and safety factors were analyzed under two torque conditions: the equivalent torque at the highest plow load for the F8 speed stage and the maximum engine torque. The simulation results using KISSsoft showed that the maximum engine torque conditions had a lower safety factor than did the highest equivalent torque condition. The bending safety factors were > 1 at all gear stages, indicating that gear breakage did not occur under actual measured operating conditions, nor under the maximum torque conditions. However, the equivalent torque condition in the contact stress safety factor was > 1, and the maximum torque condition was < 1 at the first gear pair. The method of analysis using the equivalent torque showed lower stress and higher safety factor than did the method using maximum torque. Therefore, when designing a tractor by applying actual working torque, equivalent torque method would support more reliable product development.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.87-91
• /
• 2005

Fahlman과 Lebiere의 캐스케이드-상관 (CC) 학습 알고리즘은 신경망의 구성 알고리즘에서 가장 널리 사용되는 것 중의 하나이며, 망에서 은닉 뉴런을 캐스케이드 형태로 취함으로서 매우 강력한 비선형을 표현할 수 있다. 비록 이 멱승이 유용할지 몰라도 대체로 문제를 푸는데는 강력한 비선형성이 요구되지 않으며 단점이 될 수도 있다. CC 알고리즘의 캐스케이드 구조 및 출력 뉴런의 가중치 훈련에 대한 변형된 형태인 3개 모델이 제안되고 경험적으로 비교되었다. 실험결과 다음과 같은 결론을 얻었다: (1) 패턴분류에 있어서, 새로 추가되는 은닉 뉴런과 출력층간 연결강도만 훈련시키는 모델이 가장 좋은 예측력을 나타내었다; (2) 함수근사 문제에 있어서는 입력-출력 연결강도를 제거하고 시그모이드-선형 작동함수를 사용하는 모델이 CasCor 알고리즘보다 좋은 결과를 나타내었다.