• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.209-214
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• 2017

현재 철도 차량에 쓰이고 있는 대부분의 계기용 변압기는 장치 내부에 절연유가 충진되어 있는 유입식 계기용 변압기 방식으로서, 내구 연한 도래와 더불어 차량 운행 중 내부 압력 상승에 의해 폭발의 위험성이 있다. 이에 대한 해결책으로 절연 수지를 사용하여 방압 기능이 탁월한 몰드형 건식 계기용 변압기 개발이 필요하다. 이에 제품의 국산화가 가능하도록 한국철도기술연구원에서는 몰드형 건식 계기용 변압기를 개발 진행 중에 있다. 그 연구의 일환으로 개발 제품의 진동 특성 분석과 함께, 진동 환경하에서 변압기의 성능 유지 여부를 확인하여야 한다. 이번 연구에서는 철도 차량 부품의 진동 시험 방법 규격인 KS R 9144 및 IEC 61373 에 따라서 개발 제품의 공진시험과 모의 장기 수명 시험을 진행하였다. 고유 진동수는 해석을 통한 모달 분석과 공진 시험을 병행하여 결과를 비교 분석하였으며 규격 조건을 만족함을 확인하였다. 또한 모의 장기 수명 시험 후 성능 시험을 통해 오랜 시간 진동 환경 하에서도 개발 변압기의 기능에 문제가 없음을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권8호
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• pp.711-719
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• 2016

본 연구에서는 철도차량의 대형사고의 주요원인 되는 타고오름 충돌에 대해 이론 모델을 정립하여 선두차량의 타고오름 거동에 대한 이론식을 도출하였다. 이론식을 검증하기 위하여 상용 소프트웨어인 LS-DYNA를 사용하여 이론모델과 동일한 단순 2차원 모델과 실제 동력대차 모델이 적용된 단순 3차원 모델을 만들어 시뮬레이션으로 비교하였다. 타고오름 현상에서 가장 중요한 전두 완충기 수직변위에 대해 시뮬레이션과 이론식을 비교한 결과 최대 편차율은 0.5 [%]과 3.9 [%] 발생하여 이론식이 실제 모델에도 잘 적용될 수 있음을 확인하였다. 또한, 고무 완충기와 유압 버퍼 2가지를 적용한 여러 가지 충돌조건에 대해 이론식을 적용하여 선두 차량 간 타고오름 량을 분석하고, 사고 후 재현 시뮬레이션이나 전두부 충돌완충 설계 시 활용할 수 있는 이론적 방법을 제시하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.139-148
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• 2015

자갈궤도에서 레일과 침목을 연결하는 체결장치의 레일패드 강성이 증가함에 따라 윤중이 증가하고 궤도틀림진전이 증가되어 궤도유지보수비가 증가하게 된다. 반면에 레일패드강성이 감소하면 차량운행에 따른 전력소모비가 증가하게 된다. 따라서 자갈궤도 설계 시에 차량과 궤도 및 운영조건을 고려하여 궤도유지보수비와 전력소모비를 가급적 작게 할 수 있는 적정 레일패드강성을 결정하는 것은 철도 경제성 확보차원에서 중요한 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 L$\acute{o}$pez Pita 등이 제시한 자갈궤도에서의 최적레일패드 강성을 평가하는 프로세서를 기초로 적정 레일패드강성 범위를 구하였다. 연구결과에 중요한 영향을 주는 레일패드강성에 따른 윤중변화를 보다 정확하게 평가하기 위하여 궤도구성품의 거동특성을 보다 상세하게 고려할 수 있는 고도화된 수치해석적 기법을 사용하여 평가하였다. 또한 국내에서의 차량, 궤도 운영조건을 고려함으로써 국내에서 궤도설계에 적용할 수 있는 적정 레일패드강성 범위를 도출하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.159-165
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• 2023

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.

• 대한화학회지
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• 제47권3호
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• pp.220-228
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• 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
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• 제17권1호
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• pp.19-32
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• 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
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• 제34권5호
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• pp.1559-1569
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• 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
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• 제19권3호
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• pp.314-323
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• 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
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• 제12권1호
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• pp.19-25
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• 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
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• 제18권7호
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• pp.282-290
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• 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.