• Composites Research
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• 제31권6호
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• pp.421-428
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• 2018

프리프레그 압축 성형(PCM, Prepreg Compression Molding) 공정을 최적화 하기 위해서 성형 해석을 통해 공정 시 나타날 문제를 사전에 예측할 필요가 있다. 해석 정확도를 높이기 위해서는 성형 물성을 구할 때 정확한 물성 측정이 필요하다. 그러나 대부분의 연구는 프리프레그의 압축 물성을 따로 구하지 않고 인장 물성과 동일하다고 가정하여 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 성형 해석의 정확성을 높이기 위해 섬유의 면내 압축 물성 실험법을 제시했으며 측정 결과, 섬유의 압축 강성은 인장 강성에 비해 약 $10^{-2}$배 낮게 측정되었다. 실제 프리프레그의 성형성을 모사하기 위해 경사면($110^{\circ}$)을 갖는 정사각형 컵 금형을 설계 및 제작하였고 이를 이용한 프리프레그 고온 압축 성형성 평가를 수행하였다. 압축 물성 영향성 확인을 위해 금형 내 취약 지점으로 예상되는 각 코너 부근에서의 전단각을 측정하였으며 동일한 위치에서의 해석 결과와 실험 데이터를 비교하였다. 비교 결과 섬유의 압축 물성이 반영된 해석 결과에서 실험값과 유사한 패턴이 관찰되었으며 면내 압축 물성 반영이 성형 해석결과의 정확도를 향상시키는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권2호
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• pp.61-66
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• 2019

증강현실은 카메라로 촬영하고 있는 영상에 가상의 객체를 실시간으로 합성하여 가상의 객체가 현실에 존재하는 것처럼 보이게 하는 기술이다. 증강현실에서 현실에 존재하는 물체에 가상의 물체를 증강하기 위해서는 현실에 존재하는 물체의 위치와 방향을 정확하게 추정해야 하는데, 이 때 활용되는 기술이 영상의 호모그래피(Homography) 이다. 이러한 호모그래피는 영상의 특징점 좌표에 RANSAC 알고리즘을 적용하여 추정할 수 있는데, RANSAC 알고리즘을 이용한 호모그래피 추정 방식은 호모그래피를 추정하고자하는 물체 이외의 배경에 특징점이 많을 경우 정확한 호모그래피를 추정할 수 없다는 문제점이 존재했다. 본 논문에서는 호모그래피를 추정하고자하는 물체가 가까이에 있고 배경이 상대적으로 멀리 위치해있을 때 영상 각 픽셀의 거리 값을 알 수 있는 깊이 영상을 활용하면 물체와 배경을 쉽게 분리할 수 있다는 점을 이용하여 배경의 특징점을 필터링하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 흑백조 영상인 깊이 영상을 Otsu 알고리즘을 이용하여 사용자와 거리가 가까운 영역과 거리가 먼 영역으로 이진화하고, RGB 영상에서 추출된 특징점 중에서 거리가 먼 영역에 위치한 특징점을 제거함으로써 특징점을 활용한 호모그래피 추정 결과를 향상시킨다. 이러한 방법을 기존의 호모그래피 추정 방법에 적용한 결과 수행시간이 71.7% 단축되었으며, RANSAC 알고리즘의 반복 횟수가 69.4% 줄어들었고, 참정보 비율이 16.9% 증가하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.5-15
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• 2019

본 연구에서는 제주도 북동부 육 해상 및 북서부 육상에 위치한 현무암반에 대한 공내재하시험으로부터 계측된 변형계수와 RQD 및 RMR의 관계를 각각 살펴보았으며, 기존의 경험식들로부터 추정된 변형계수 값과 비교 분석하였다. 뿐만 아니라, 속도검층시험을 통하여 산정된 탄성파 속도비 및 동적 포아송 비와 변형계수의 관계에 대해서도 각각 살펴보았다. 그 결과, 다공성 구조 및 층상 구조가 특징인 제주도 현무암반의 경우, RQD 값만을 이용한 암반등급의 결정, 변형계수 계측방법의 선정 및 변형계수의 추정은 부적절하며, 최소한 RMR을 통하여 암반등급을 결정하고, 변형계수를 추정하는 것이 바람직하다는 것을 알 수 있었다. RMR을 이용한 기존의 변형계수 추정식은 제주도 현무암반의 변형계수에 비해 큰 값을 예측하는 경향을 보였으며, 탄성파 속도비 및 동적 포아송 비와 변형계수는 서로 정성적인 특성이 일치하는 관계에 있었다. 그리고, 적절한 제주도 현무암반의 변형계수를 추정하기 위한 RMR과 탄성파 속도비를 이용한 변형계수 추정식을 각각 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.17-24
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• 2019

2016년 세계경제포럼(WEF)에서 4차산업혁명이 소개된 이래 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터, 5G, 클라우드 컴퓨팅, 3D/4D 프린팅, 로보틱스, 나노기술, 바이오 공학 등 다양한 분야에서 이런 기술을 활용한 제품과 비즈니스가 빠르게 확대되어 왔다. 사물인터넷 중에서는 웨어러블 디바이스가 최종고객을 대상으로 활용되는 선도적 적용분야로 인식되고 있다. 본 연구의주요 목적은 활동량 측정기에 대해서 고객의 욕구를 파악하고, 이를 마케팅 믹스와 연계시킨 제1차 연구에 기반하여 제2차 연구를 수행하고 이 결과를 제1차 연구결과와 비교하는 종단연구이다. 더불어서 미래 활동령 측정기 개발을 위한 잠재욕구를 파악하는 것이다. 이를 위해서 2018년 5월 대학생들을 대상으로 서베이가 수행되었으며 이용특성에 관한 주요변수에 대해서 ANOVA 등 실증연구가 이루어졌다. 또한 제1차 연구와는 달리 잠재욕구에 대한 분석결과를 단어구름기법을 사용하여 시각화하였다. 제품 가격 유통 촉진 등의 마케팅 믹스에 기반을 둔 종단연구결과에 따르면 현재 활동량 측정기는 도입기에서 성장기로 이전하고 있으며, 마케팅 믹스 각각에 대한 변화를 발견할 수 있었다. 연구결과는 학계뿐 아니라 사물인터넷 기반의 디바이스를 개발하려는 개발자에게 고객의 욕구에 기반 개발과 관련하여 시사점을 제공한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.13-19
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• 2019

후쿠시마 원전사고 이후 비상 배터리 시설에 대한 안전성 강화가 요구되면서 리튬 폴리머 배터리를 적용한 새로운 전원 공급장치가 국내에서 세계 최초로 제안되었다. 그러나 제안된 기술을 현장에 적용하기 위해서는 배터리 장치가 설치되는 랙 시스템의 내진 안전성이 요구된다. 본 연구에서는 세계 최초로 72시간 용량 확보를 위해 개발 된 리튬폴리머 배터리 장치를 대상으로 지진 발생 시 전원장치의 안전성을 확보하기 위해 설계 된 전원장치 스트링 및 랙 프레임에 대한 내진성능을 평가하고자 하였다. 실험 결과 1) 단위 랙 시스템의 공진대역은 9 Hz로서 지진하중 전 후의 고유진동수가 변하지 않음에 따라 설계지진하중에 대한 부재 및 부재간의 연결부에 대한 안전성을 확인할 수 있었다. 원전 설계기준 OBE와 SSE에서의 가속도 응답 결과 2) 스트링 제작에 의한 진동 저감 효과가 약 20%정도 보였으며, 3) OBE, SSE 조건에서의 내진시험 결과 랙 프레임 시스템은 설계지진에 대해 안전한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 랙 시스템은 요구 지진력에 대한 구조적 건전성이 입증되었으므로 원전 시설에 적용이 가능한 것으로 나타났다.

• 자원리싸이클링
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• 제28권3호
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• pp.35-44
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• 2019

본 연구에서는 제지슬러지소각재(PSA)와 세 가지 킬레이트제(fumarate, IDA, EDTA)를 가지고 간접탄산화에 의해 이산화탄소를 저장하고 탄산칼슘을 생성하는 실험을 진행하였다. Fumarate와 IDA를 용제로 사용하면 간접탄산화반응이 촉진되어 물을 사용했을 때보다 더 많은 양의 이산화탄소를 저장하였다. 0.1 M 농도의 fumarate와 IDA를 사용했을 때, 이산화탄소 저장량은 각각 63, $89kg-CO_2/ton-PSA$이었고, 탄산칼슘 생성량은 각각 144, $202kg-CaCO_3/ton-PSA$이었다. 그러나 EDTA를 용제로 사용한 경우에는 탄산화반응이 거의 진행되지 않았다. PSA로부터 칼슘용출효율은 킬레이트제의 농도가 높고 Ca-ligand 안정화상수가 클수록 증가하였다. 또한 탄산화효율도 Ca-ligand 안정화상수의 영향을 받았다. Ca-ligand 안정화상수가 클수록 P SA로부터 더 많은 칼슘이 용출되었지만, 이 값이 탄산칼슘의 안정화상수($10^{8.35}$)보다 크면 탄산화반응이 진행되기 어려웠다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.477-484
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• 2019

차량에 거주하는 시간이 증가하면서 탑승자는 차량의 높은 주행성능과 더불어 쾌적하고 안정성 높은 승차 환경을 원하고 있다. 자동차 전면유리 제상성능은 운전자의 안전운전을 위해 필수적으로 요구되는 성능 중 하나이다. 자동차의 전면유리의 성에 제거 성능을 향상시키기 위해서는 제상 노즐의 형상과 같은 관련 요소들을 적절하게 설계하여야 한다. 본 논문에서는 소형 전기자동차의 제상성능 개선을 위하여 CFD 기반의 전산수치해석을 수행하였다. 자동차 전면유리에 뜨거운 공기를 분사하는 제상 노즐과 가이드 베인의 각도를 변경하면서 제상 성능해석을 수행하였다. 전산수치해석 결과, 제상노즐 각도 $70^{\circ}$ 및 가이드 베인 설치 각도 $60^{\circ}$인 경우가 가장 우수한 제상성능을 보이는 것으로 분석되었다. 해석결과를 바탕으로 제상노즐과 가이드 베인을 제작하여 제상실험을 수행하였으며, 해석결과와 실험결과가 매우 유사함을 확인할 수 있었다. 또한 실험결과, 자동차 전면유리의 성에가 20분 이내 80% 제거됨을 확인 할 수 있어, FVMSS 103 규정을 만족하는 제상성능을 확보한 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.310-316
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• 2019

자동차 편의 장치에 대하여 고객들은 높은 효율과 많은 기능을 요구하고 있으며, 이러한 자동차 어플리케이션에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 자동차 편의 사양으로 개발된 무선충전기의 PCB(printed circuit board) 발열 성능 향상을 위한 열 유동해석에 관한 연구를 진행하였다. 무선충전기는 PCB의 전력 손실 및 열 저항의 특성 발열에 따라 충전의 성능이 급격히 저하된다. 따라서 열 유동해석 시뮬레이션을 통해 최적의 PCB 설계 및 부품의 실장 위치를 제안하고, 각 설계 단계에서 해석을 통해 디자인을 결정한다. 이후, 실제 환경 조건에서 해석결과 정합성 검증을 위해 시험을 수행하고 결과를 비교 분석한다. 본 논문에서는 HyperLynx Thermal와 FloTHERM 프로그램을 사용하여 PCB 모델링 및 과도 응답 열 유동해석을 수행하였다. 또한, 해석 및 측정 결과의 정합성 검증을 위해 적외선 열화상 카메라를 사용하여 시험을 진행하였다. 최종 결과 비교에서 해석과 시험의 오차는 10 % 이내로 확인되었고, PCB의 발열 성능도 향상되었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제19권2호
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• pp.113-121
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• 2019

SWCNT는 매우 뛰어난 역학적 성능을 가지고 있고. 이로 인해 각종 첨단 소재의 보강재료로서 각광받고 있다. 그러나 완전한 형태의 SWCNT는 소수성을 가지고 있고. 서로간에 Van der Waals 인력으로 결합되어 물에 분산이 어렵다. 본 연구에서는 SWCNT를 시멘트 복합체에 활용하기 위하여, 분산된 용액 형태로 제조하여 시멘트 복합체에 활용하고자 하였고, 이를 위한 계면활성제로 DOC 및 SDS를 선정하였다. 초음파 처리 및 초원심분리를 통해 제조된 SWCNT 수용액을 이용하여 시멘트 페이스트를 제조하여 이의 전단응력 vs. 전단변형률 관계를 확인하고, 이를 통해 소성점도 및 항복응력을 도출하였다. 본 연구의 결과에 따르면 SWCNT를 혼입하지 않은 DOC 및 SDS는 공기연행제와 유사한 유변학적 효과를 발휘하는 것으로 나타났다. DOC 2wt%를 이용해서 제조된 SWCNT 수용액으로 배합된 시멘트 페이스트는 플레인 시멘트 페이스트와 거의 유사한 유변학적 거동을 하는 것으로 나타났으나, SDS 1%를 이용해서 제조된 SWCNT 수용액으로 배합된 시멘트 페이스트는 플레인 시멘트 페이스트와 상이한 유변학적 거동을 하는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.193-204
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• 2019

센서 기술과 컴퓨팅 성능의 향상으로 인한 데이터의 폭증은 산업 현장의 상황을 분석하기 위한 토대가 되었으며, 이와 같은 데이터를 기반으로 현장에서 발생하는 다양한 이벤트를 탐지 및 분류하려는 시도들이 최근 증가하고 있다. 특히 음향 센서는 상대적으로 저가의 가격으로 현장 정보를 왜곡 없이 음향 신호를 수집할 수 있다는 큰 장점을 기반으로 다양한 분야에 설치되고 있다. 그러나 소리 취득 시 발생하는 잡음을 효과적으로 제어하지 못한다면 산업 현장의 이벤트를 안정적으로 분류할 수 없으며, 분류하지 못한 이벤트가 이상 상황이라면 이로 인한 피해는 막대해질 수 있다. 본 연구에서는 잡음 상황에서도 강인한 시스템을 보장하기 위하여, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 잡음의 영향을 개선 시킨 음향 신호를 생성한 후, 해당 음향 이벤트를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히, GAN을 기반으로 VAE 기술을 적용한 SEGAN을 활용하여 아날로그 음향 신호 자체에서 잡음이 제거된 신호를 생성하였으며, 향상된 음향 신호를 데이터 변환과정 없이 CNN 구조의 입력 데이터로 활용한 후 음향 이벤트에 대한 식별까지도 가능하도록 end-to-end 기반의 음향 이벤트 분류 시스템을 설계하였다. 산업 현장에서 취득한 음향 데이터를 활용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 99.29%(철도산업)와 97.80%(축산업)의 안정적인 분류 성능을 확인하였다.