(주)포테이토밸리에서 개발한 감자 신품종인 구이밸리, 보라밸리, 고구밸리와 기존 품종인 수미의 영양성분과 이화학적 특성을 조사하였다. 일반성분의 경우 조단백은 수미가, 회분은 고구밸리가, 탄수화물은 보라밸리가 가장 높게 나타났으며, 지방산은 linoleic acid, linolenic acid와 같은 필수지방산의 비율이 높으면서 품종간 함량 차이는 거의 없었다. 무기질 함량은 고구밸리가 가장 높았으며, K와 P가 주요 무기질인 것으로 나타났다. 구이밸리는 전분 함량이 높고 환원당 함량은 낮아 가공용 감자로 이용하기에 적합한 품종이었고, 식이섬유와 vitamin C는 고구밸리가 기타 품종에 비해 월등히 높은 함량을 나타내었다. 페놀산의 경우 chlorogenic acid, caffeic acid 그리고 ${\rho}-coumoric$ acid 등이 정량되었고 chlorogenic acid와 caffeic acid가 주요 페놀산이었으며, 보라밸리가 가장 높은 페놀산 함량을 나타내었다. DSC 분석 결과 호화개시 온도는 수미에 비하여 밸리 품종이 비교적 높은 호화개시 온도를 나타내었고, 피크온도도 유사한 경향이었으며, 호화 엔탈피는 구이밸리가 가장 높은 값을 나타내었다. RVA 상의 페이스트 온도는 DSC 결과에서의 호화개시온도 경향과 유사하였으며, 구이밸리가 가장 높은 최고점도와 최종점도를 나타내었다.
초임계 유체 기술을 이용한 폴리락티드 스테레오 콤플렉스 제조는 폴리락티드의 열적 및 기계적 물성을 향상시키는 좋은 방법이다. 이 연구에서는 초임계 유체인 디메틸에테르를 이용하여 고분자량 폴리락티드를 높은 수율로 100% 스테레오 콤플렉스화를 시켰다. 폴리락티드에 대한 디메틸에테르의 높은 용해성은 이 공정의 핵심요소로 250 bar, $70^{\circ}C$, 1.5시간에 반응이 종료되었다. 폴리락티드의 스테레오 콤플렉스 연구는 압력, 온도, 시간, 농도 및 분자량을 변화시키며 진행하였다. 스테레오 콤플렉스화는 온도와 압력이 증가할 때 높아졌다. 분자량 20만 이상인 PLLA와 PDLA는 6%의 디메틸에테르에서 100% 스테레오 콤플렉스화가 이루어졌다. 스테레오 콤플렉스화 정도는 DSC 및 XRD를 통해 이루어졌다. 또한 DSC 및 TGA 분석을 통해 융점이 $50^{\circ}C$ 이상 높아진 폴리락티드가 얻어졌음을 확인하였다.
최근 대규모 재난 재해의 발생빈도가 증가하고 있으며 이로 인한 인명 재산 피해를 최소화하고 신속한 복구를 위하여 긴급 상황에 빠르게 대처해야 한다. 긴급 상황에 보다 효율적으로 대처하기 위하여 발생 지역의 공간정보를 신속 정확하게 취득하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서 신속하게 대상지역의 고해상도 공간정보를 취득할 수 있는 저고도 무인 항공기 기반의 근접 실시간 공중 모니터링 시스템을 개발하고 있다. 근접 실시간 공중 모니터링 시스템은 항공 플랫폼과 디지털카메라, 레이저스캐너, GPS/IMU와 같은 멀티센서, 센서의 지원모듈로 구성되는 항공부문과 지상 차량, 항공부분으로부터 실시간 센서 데이터를 수신하는 수신부와 고속으로 공간 정보를 생성하는 처리부로 구성되는 지상부문으로 이루어진다. 항공부문은 저고도 무인항공기를 플랫폼으로 하며 저가 경량의 센서들과 자체 개발된 지원시스템으로 이루어지는 구성의 독창성을 가지며 지상부문은 센서데이터를 실시간으로 수신 및 처리하여 대상지의 공간정보를 고속으로 제공한다는 차별성을 가진다. 현재 시스템의 하드웨어는 개발 완료된 상태이며 개별 소프트웨어 통합 및 시스템 검증을 수행하고 있다. 본 논문에서 개발 중의 시스템을 소개하고 현재까지의 연구 성과, 향후 기대되는 최종 성과를 제시하고자 한다.
미래 전쟁의 양상은 네트워크 중심전(network-centric warfare) 및 효과중심 작전(effects-based operations)으로 변화하고 있다. 전장에서 적을 먼저 발견하고 타격하기 위해서는 실시간 표적획득 및 첩보수집, 정확한 상황판단과 적시적인 지휘결심이 필요하다. 첨단 센서기술과 무선네트워크의 급속한 발전으로 인하여 전장감시의 운영개념에도 큰 변화가 요구된다. 특히, 자동화된 정보수집 자산이 부족한 지상군에게 있어서 전장감시 센서네트워크시스템의 도입은 필수 과제이다. 따라서 이 논문에서는 지상군 작전에서 적의 조기 발견과 전장가시화에 필요한 전장감시 센서네트워크시스템 구축을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크를 제안한다. 제안한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크의 성능을 상황정보시스템의 평가방법을 적용하여 기존 시스템과 비교 분석한 결과 양호하게 평가되었으며, 장비협업도를 활용한 구조적 평가방법으로도 만족한 결과를 입증하였다. 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크는 확장성과 재사용성의 측면에서 매우 장점이 많은 방식으로서, 향후 지상군 감시정찰체계에 폭 넓게 확대 적용할 수 있다. 또한, 온톨로지로 인한 데이터 량의 증가, 집중화로 인한 네트워크 대역폭 제한 및 처리시간 증가 문제들은 제대별 임무와 특성에 맞게 커스터마이징하거나, 차세대 통신 인프라의 구축으로 인하여 지능형 감시정찰 서비스를 촉진시키게 되므로 지상군의 정보능력 확충에 크게 기여할 것으로 기대된다.
마이크로파(2.45GHz) 에너지를 이용한 소결법으로 $1100^{\circ}C$~$1300^{\circ}C$의 온도범위에서 반도체 세라믹스인 $Mn_3O_4{\cdot}Co_3O_4{\cdot}3NiO$ 조성의 NTC 서미스터를 소결하였으며, 그 전기적 특성을 조사하였다. 소결온도가 높아질수록 소결밀도가 높은 치밀한 소결체를 얻을 수 있었으며, 25~$85^{\circ}C$ 범위의 온도변화에 따른 전기저항변화 특성으로부터 구한 비저항 $B_{25^{\circ/85^{\circ}}$ 정수는 3100~3200K이었다. 마이크로파 하이브리드, 소결법으로 소결된 시편과 일반소결법으로 소결된 시편을 비교하면 소결특성과 전기적물성에서 비슷한 결과를 얻을 수 있었다. 마이크로파 에너지를 이용한 소결공정은 20분 안에 완료되는 짧은 시간의 급속소결법으로 공정 시간과 에너지를 크게 절감할 수 있었다.
고속철도의 출현과 함께 철도는 국내외에서 자주 사용하는 교통수단 중 하나이다. 또한, 환경적인 측면에서도 다른 교통수단에 비해 이산화탄소 배출량도 적은 편이며 에너지 효율성은 높다. 철도에 관한 관심이 높아질 수록 철도의 안전과 관련된 문제는 중요한 관심사 중 하나이다. 그 중 시각적 이상현상은 철도 앞에 동물이나 사람 등 다양한 장애물이 갑자기 나타나 사고가 발생한다. 이러한 사고들을 예방하기 위해 철도 레일을 탐지하는 것은 기본적으로 탐지해야하는 영역 중 하나이다. 철도에 설치된 카메라를 통해 영상을 수집할 수 있으며 철도 레일 탐지 방법은 전통적인 방식과 딥러닝 알고리즘을 이용한 방식이 있다. 전통적인 방식은 레일 주변의 다양한 노이즈로 인해 정확한 탐지가 어려우며 딥러닝 알고리즘을 이용하면 정확도 높게 탐지할 수 있으며 두 알고리즘을 융합하여 정확한 철도 레일을 탐지한다. 제안하는 알고리즘은 수집한 데이터를 기반으로 철도 레일 탐지에 대한 정확도를 판단한다.
Yin, Yongyi;Sahu, B.B.;Lee, J.S.;Kim, H.R.;Han, Jeon G.
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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pp.341-341
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2016
The discovery of light emission in nanostructured silicon has opened up new avenues of research in nano-silicon based devices. One such pathway is the application of silicon quantum dots in advanced photovoltaic and light emitting devices. Recently, there is increasing interest on the silicon quantum dots (c-Si QDs) films embedded in amorphous hydrogenated silicon-nitride dielectric matrix (a-SiNx: H), which are familiar as c-Si/a-SiNx:H QDs thin films. However, due to the limitation of the requirement of a very high deposition temperature along with post annealing and a low growth rate, extensive research are being undertaken to elevate these issues, for the point of view of applications, using plasma assisted deposition methods by using different plasma concepts. This work addresses about rapid growth and single step development of c-Si/a-SiNx:H QDs thin films deposited by RF (13.56 MHz) and ultra-high frequency (UHF ~ 320 MHz) low-pressure plasma processing of a mixture of silane (SiH4) and ammonia (NH3) gases diluted in hydrogen (H2) at a low growth temperature ($230^{\circ}C$). In the films the c-Si QDs of varying size, with an overall crystallinity of 60-80 %, are embedded in an a-SiNx: H matrix. The important result includes the formation of the tunable QD size of ~ 5-20 nm, having a thermodynamically favorable <220> crystallographic orientation, along with distinct signatures of the growth of ${\alpha}$-Si3N4 and ${\beta}$-Si3N4 components. Also, the roles of different plasma characteristics on the film properties are investigated using various plasma diagnostics and film analysis tools.
현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.
원료 양송이의 수확시기 및 보관 기간에 따른 신선편이 가공적성을 비교키 위하여 계절별로 수확한 양송이를 각각2$^{\circ}C$ 에 보관하면서 주기적으로 일정량씩을 취하여 각각 절단한 후 5$^{\circ}C$ 에 방치하면서 표면의 갈변진행정도와 총 페놀화합물 함량 변화를 조사하였다. 원료 양송이의 호흡률은 여름철 및 가을철에 수확한 것이 9.55$\~$10.47 mLCO$_{2}$kg$\cdot$hr로 봄철 및 겨울철에 수확한 것에 비해 낮았고, 중량감소율은 봄에 수확한 양송이가 가장 낮았다. 원료상태로 보관한 양송이의 표면색은 여름철 양송이가 가장 빨리 변하였으며 봄, 가을 및 겨울철에 수확한 양송이는 비슷한 수준을 나타내었다. 절단 처리시 여름철 수확한 양송이가 다른 계절양송이에 비해 표면색 변화가 가장 심하였으며, 7일 이상 보관한 원형 양송이는 절단처리 전 표면색 열화 및 절단처리 후 빠른 갈변으로 인하여 가공적성이 낮았다.
본 연구의 목적은 유시티의 진화지도를 통하여 유시티 진화 특성을 분석하는데 있다. 유시티 진화 특성은 서비스, 기술, 인프라, 관리 등으로 구성된 STIM 모형의 관점에 따라 부문별 진화지도를 구축하여 분석하였다. 분석자료는 2002년부터 2013년까지 한국정보사회진흥원에서 발간한 국가정보화백서를 활용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 유시티 서비스는 행정 정보화 서비스, 기업 정보화 서비스, 행정 생활 정보화 서비스, 행정 공간 민간 정보화 서비스로 진화되었다. 둘째, 유시티 기술은 유선 네트워크, 센서 네트워크, 프로세싱 초고속 네트워크, 네트워크 및 보안, 융합기술 등으로 진화하였다. 셋째, 유시티 인프라는 유선 네트워크, 유 무선네트워크, 지능화시설(1990년대 후반), 지능형 시설 공간(2000년대 초반)으로 진화되었다. 넷째, 유시티 관리는 단위 네트워크 인프라 관리, 정보연계 및 운영 관리, 정보통합 및 참여운영 관리 등으로 진화 되었다. 따라서 유시티는 행정 중심의 정부 정보화, 기술 중심의 컴퓨터 지향 사회, 서비스 중심의 정보화 도시, 공간 중심의 유시티로 진화되었음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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