동계 한반도의 기후에 큰 영향을 미치는 한랭 건조한 대륙성고기압이 서해를 거쳐 한반도의 확장해 올 때 서해 연안지역의 적설량과 서해의 해황이 어떻게 상호 영향을 미치는가를 알아보았다. 서해 연안지역의 적설량은 인천은 1월, 2월과 12월, 군산과 목포는 1월, 12월과 2월 순으로 적설량이 많다. 한랭 건조한 대륙기단의 중심이 서해를 통과하는 경우가, 서해를 통과하지 않는 경우보다 인천지역에서는 약 3.4배, 군산에서는 약 2.3배 정도를 해양으로부터 많은 열을 흡수한다. 또한, 서해 연안지역에서 1일 10 cm 이상의 대설이 발생한 기간에는 잠열속과 현열속에 의한 방출열량이 약 $100W/m^2$ 이상이다. 대설이 발생한 시기의 기압배치는 중국 북부 지방이나 중부 지방에 고기압이 위치하고, 동해상이나 일본 열도상에 저기압이 존재하여 서해 또는 한반도에서 전선이 형성되는 서고동저형의 특징을 보인다. 한편, 대설이 발생한 기간동안 서해 연안지역의 풍향은 북풍 또는 북서풍이 우세하고, 풍속은 $4\sim8m/sec$ 정도이다.
본 논문에서는 선박 수중방사소음 저감을 위한 에어마스커의 기포크기 추정 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 Rayleigh의 제트 불안정 모델과 연속 조건을 이용하여 유도된 기존 모델에 공기의 제트유속을 도입함으로써 저속유동 조건에서 발산하는 단점을 보완 하였다. 공기의 제트유속은 유동이 없는 경우 기포의 크기를 이용하여 추정하였다. 유동이 없는 매질에서 기포의 크기는 분사된 공기의 레이놀즈수를 기반으로 층류구간, 천이구간, 그리고 난류구간으로 나누어 경험적 방법으로 추정 하였다. 제시된 기포크기 추정 모델은 Computational Fluid Dynamics(CFD) 해석결과 그리고 기존 문헌의 실험결과와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다. 끝으로, 음향 역산법을 활용하여 대형터널에서 수행된 에어마스커 공기분사 실험의 계측된 삽입손실로부터 기포의 분포를 추정하였다. 역산된 기포분포와 기포크기 추정 모델의 추정 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜을 제안한다. 제안하는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜은 OPC UA Server/Client, TSN 실시간 통신 기술, NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜, 필드버스(Field Bus) 프로토콜 및 컨버젼 모듈, 데이터 전송지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜로 구성된다. OPC UA Server/Client 는 산업용 하드웨어 디바이스와 인터페이스 하기 위한 시스템 통합 프로토콜로써 플랫폼에 의존적이지 않고 다방면에서 사용할 수 있는 표준을 지원한다. TSN 실시간 통신 기술은 고속 네트워크 환경에서 디바이스들 간 정확한 시간을 공유함으로써 생산라인 등의 정밀한 시간관리 및 제어기술을 제공한다. NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜은 IEEE1588 표준화 기술을 제공한다. 필드버스 프로토콜 및 컨버젼 모듈은 산업에서 주로 사용하는 프로토콜을 OPC로 변환하여 연결의 확장성을 제공한다. 데이터 전송 지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜은 데이터 전송 지연과 데이터의 손실에 대한 해결 기능을 제공한다. 제안된 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜의 성능을 평가하기 위하여 시험기관에서 실험한 결과 응답시간은 0.1367ms, 동기시간은 0.404ms, 동시접속 수는 100개, 프로토콜의 연동개수 5개, 데이터 저장 및 동기화는 1,000노드로 세계최고 수준과 동일한 결과를 산출하였다.
비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.
Spirulina platensis NIES 39의 최적 배양 조건을 확립하고자 본 연구에서는 여러 광원에 따른 균체의 생장양상을 확인하여 보았다. 이를 기반으로 형광등 및 LED 광생물반응기를 개발하여 균체농도 증가, 이산화탄소 고정화속도 및 효율, 클로로필 생산에 대한 연구를 수행하였다. 배양에 공급되는 이산화탄소 농도 및 유속은 명 조건에서 약 4 h 주기로 10 min간 5% $CO_2$, 0.1 vvm임이 확인되었다. 내부조사형 형광등 광원 및 저전력형 SMD 타입 적색광 LED 광생물반응기는 최대 배양 건조 균체량이 1.411 g/L를 넘지 못하였지만, 조도를 높인 파워형 적색광 LED (색온도 12000 K)에서는 최대 건조 균체량이 1.758 g/L가 되었다. 이 경우 이산화탄소 고정화 속도 및 효율 또한 증가되었다. 총 클로로필 생산량은 균체량 증가에 비례하여 증가하였지만, 건조균체질량당 생산량은 청색광 LED조건(색온도 7500 K)에서 더 높은 수치를 보여주었다. 그리고 최대 균체생장조건(DCW)에서 이산화탄소 농도는 주입량(5% $CO_2/Air$, v/v) 대비 유실률은 0.15% 이내로 확인되었다.
흉부 X선 영상의 폐렴을 신속하고 정확하게 진단하기 위하여 동일한 Xception 딥러닝 모델에 배치 사이즈를 4, 8, 16, 32로 다르게 적용하여 각각 3회의 모델링을 실시하였다. 그리고 성능평가 및 metric 평가에 대한 결과값을 3회 평균값으로 산출하여 배치 사이즈별 흉부 X선 영상의 폐렴 특징 추출과 분류의 정확도 및 신속성을 비교 평가하였다. 딥러닝 모델링의 성능평가 결과 배치 사이즈 32를 적용한 모델링의 경우 정확도, 손실함수 값, 평균제곱오차, 1 epoch 당 학습 소요 시간의 결과가 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 Test Metric의 정확도 평가는 배치 사이즈 8을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, 정밀도 평가는 모든 배치 사이즈에서 우수한 결과를 나타내었다. 재현율 평가는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, F1-score는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 AUC score 평가는 모든 배치 사이즈의 결과가 동일하였다. 이러한 결과를 바탕으로 배치 사이즈 32를 적용한 딥러닝 모델링이 높은 정확도, 안정적인 인공신경망 학습 및 우수한 신속성의 결과를 나타내었다. 향후 딥러닝을 이용한 흉부 X선 영상의 폐렴에 대한 특징 추출 및 분류에 관하여 자동진단 연구 시 배치 사이즈를 32로 적용한다면 정확하면서도 신속한 병변 검출이 가능할 것이라고 사료된다.
프리캐스트 콘크리트는 제작조건을 최적화하고 유사하게 함으로써 시공품질과 시공속도를 높일 수 있는 효과적인 방법이다. 본 연구에서는 좀 더 효과적으로 내화재 일체형 프리캐스트 슬래브 제품을 제작하기 위해, 경화촉진제를 사용하여 양생속도를 증가시키는 방법을 사용할 경우 내화재의 화재저항성능이 유지되는지를 파악하고자 하였다. 경화촉진제 포함 여부에 따라 구분된 시험체에 대해 화재저항성능시험을 수행한 결과, 경화촉진제를 사용한 시험체에서 시험체 내부의 온도증가가 높게 나타났으며, 화재가열면에서 내화재의 단면손실이 국부적으로 발생하였다. 결론적으로 본 연구에서 사용한 조건과 같이 경화촉진제를 사용하여 재령 3일 강도를 재령 1일에 발현시킨 경우의 내화재는 RWS화재시나리오 하에서 충분한 화재저항성능을 보장하지 못하는 것으로 판단된다.
본 연구에서는 전장이 400m인 24,000TEU급 컨테이너선박을 대상으로 선박 내 빌지펌핑의 성능에 대한 케이스 스터디를 수행하였다. 본 연구의 대상인 24,000TEU급 컨테이너선박의 빌지시스템의 경우 선급의 규칙에 맞게 설계되었지만, 선박 내 설치되어 있는 빌지펌프의 정격유량 및 최대유량 조건에서도 SOLAS Reg.II-1/35-1의 2 m/s 요건을 만족시키지 못하였다. 특히 1번 ~ 4번 화물창에 대해, 해수로 가득차 있다고 가정한 상태에서 해수를 모두 배출하는 동안에 빌지 주관에서의 평균유속을 계산할 결과, 2번 화물창, 3번 화물창 및 4번 화물창은 평균유속이 2 m/s 미만으로 기준에 적합하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 2번, 3번 및 4번 화물창의 150A 빌지 지관을 200A 배관으로 교체하여 계산을 수행하였으며, 그 결과 화물창 내의 해수를 모두 배출하는 동안의 빌지 주관에서의 해수평균유속이 각각 2.479m/s, 2.476,m/s 및 2.459m/s 로 기준을 만족시키는 것을 알 수 있었다.
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.
이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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