• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.215-222
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• 2018

최근 다양한 전동 침대의 개발과 보급이 활발하게 이루어지고 있다. 전동침대는 높이조절, 등판상승, 무릅상승, 틸트기능 및 좌우회전의 기능을 가지고 있으며 리모콘을 통해 편리하게 환자가 스스로 또는 보호자가 환자를 움직일 수 있다. 그러나 이미 나와 있는 의료용 전동침대에는 욕창방지, 시트교환, 환자의 이송기능이 없으므로 욕창 방지를 위해서는 욕창 방지 매트릭스를 사용하여 체압을 분산하고, 시트 교환이나 환자의 이송시에는 간병 인력이 붙어 일을 하게 된다. 하지만 이러한 일은 근력과 중노동을 수반함으로서 간호사들이 힘든 간호를 기피하는 현상이 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 간호 업무를 수월하게 보조하기 위해 욕창방지, 시트교환 및 환자이송을 자동으로 행하는 다기능 병상을 개발하는 것을 목표로 하여 세계 최초의 시제품을 개발하고 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다. 앞으로 제안된 자동화된 다기능 전동 침상은 스마트 헬쓰케어를 위한 의료용 로봇의 한 모델이 될 수 있을 것으로 기대 된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1665-1673
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• 2013

최근 건설 산업에서는 기능과 조형미를 갖춘 비정형 구조물에 대한 관심과 수요가 증가하고 있는 추세이다. 거푸집 기반의 시멘트 구조물은 구조물의 강도, 시공의 용이성, 치수 정확도, 표면 거칠기 등의 측면에서 장점들을 가지고 있지만, 다양한 비정형 구조물을 건설하는 데 있어서는 공사비용과 공사 기간을 증가시키는 한계점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 미국과 영국에서는 이미 쾌속 조형 기술을 건설 분야에 적용시킨 Contour Crafting이나 Concrete Printing과 같은 적층 시공 시스템이 산 학 간의 공동연구를 통해 개발되었다. 국내에서는 이에 관련된 연구가 전무하여, 본 기술로부터 융합 및 파생될 수 있는 가능성이 가로막힌 실정이다. 본 논문에서는 거푸집 없이 자유 곡면 형태의 구조물을 시공할 수 있는 자동화 적층 시공 시스템의 프로토타입 개발에 관련된 기계, 제어 시스템을 포함한 설계 요소들에 관하여 기술하였다. 적층형 시공에 적합한 재료는 섬유보강모르타르를 압축강도, 유동성 및 점도, 경화시간 실험을 통하여 선정하였다. 선정한 모르타르 배합비로 자동화 적층 시공 시스템에서 이송 및 압출 실험을 수행함으로써 적층 시공 시스템의 성공적 개발 가능성을 입증하였다. 본 연구의 결과를 기초로 향후 자동화 적층 시공 시스템을 보완한다면 토목 및 건축의 다양한 응용 분야에 확대하여 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권2호
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• pp.89-96
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• 2009

최근 항공기에 탑재되는 디지털 제어장치들의 수와 트래픽양이 증가함에 따라 이들을 신뢰성 있게 고속으로 연결하는 다양한 디지털 데이터버스가 도입되고 있다. 이러한 항공용 데이터버스의 성능은 항공기의 안전과 직결되는 민감한 사항이기 때문에 데이터의 손실을 최소화하거나 없애기 위한 다양한 고장 감내 기술이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 데이터의 손실과 지연시간을 최소화하기 위해 채널별로 대역을 보장하는 ARINC 664표준의 Avionics Full Duplex Switched Ethernet(AFD핀) 시스템에서 채널별 대역제어용으로 사용되는 트래픽조절기의 성능을 분석한 후, 데이터 손실률을 보다 감소시키기 위하여 2중의 트래픽조절기를 사용하는 방법을 제시하였다. NS-2시뮬레이션에 의해 기존 방법에 비하여 제안된 방법의 성능이 우수함을 보였다. 제안된 방법은 항공기 뿐 아니라 데이터의 손실에 민감한 로봇제어 및 산업용 통신망에도 적용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.415-424
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• 2019

최근 고령인구의 증가로 인해 실내 외에서 고령자들이 편리하게 생활할 수 있는 다양한 재활복지기기에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 거동이 불편한 노인 또는 장애인들 스스로가 좁은 실내에서 안전하고 편리하게 이동과 이승이 가능하도록 최소 회전반경과 문턱 극복을 포함하여 설계 제작하였다. 좌식문화가 발전한 실내 환경에서 골절질환, 노인질환 및 기타 무릎, 허리질환을 가진 사용자의 이승 편의성을 제공하고자 하였다. 먼저 실내에서 이 승강이 가능하도록 프레임에 기본적으로 링크, 시트, 암레스트, 커버, 모터, 감속기, 배터리, 충전기, 센서, 컨트롤러 기구물 등을 부착하였다. 사용자의 환경과 신체적 특징을 고려하여 제품 디자인과 구조물을 설계하였으며, 고령자 또는 장애인이 실내에서 일상생활을 지원할 수 있도록 IoT 기능을 추가하였다. 제작된 실내 이 승강 휠체어의 동작성능을 확인하기 위해 구동실험을 수행하였다. 연속 주행시간, 회전반경, 액추에이터 최대부하, 최대 승강 높이, 음압레벨, 운행 보조센서 센싱 최소거리, 서버 및 앱 프로그램 상호 연동과 기기호환성, 듀티 사이클 오차율 시험성능 테스트를 수행하였다. 시험결과, 제작된 휠체어는 각 항목의 성능시험 목표 값을 달성하였으며, 성공적으로 작동하는 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권2호
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• pp.103-108
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• 2019

본 논문에서는 비평형 분자동역학 시뮬레이션 기법을 사용하여 알루미늄 박막과 실리콘 웨이퍼 간 열경계저항을 예측하였다. 실리콘의 끝 단 고온부에 열을 공급하고, 같은 양의 열을 알루미늄 끝 단 저온부에서 제거하여 경계면을 통한 열전달이 일어나도록 하였으며, 실리콘 내부와 알루미늄 내부의 선형 온도 변화를 계산함으로써 경계면에서의 온도 차이에 따른 열저항 값을 구하였다. 300K 온도에서 $5.13{\pm}0.17m^2{\cdot}K/GW$의 결과를 얻었으며, 이는 열유속 조건의 변화와 무관함을 확인하였다. 아울러, 펨토초 레이저 기반의 시간영역 열반사율 기법을 사용하여 열경계저항 값을 실험적으로 구하였으며, 시뮬레이션 결과와 비교 검증하였다. 전자빔 증착기를 사용하여 90nm 두께의 알루미늄 박막을 실리콘(100) 웨이퍼 표면에 증착하였으며, 유한차분법을 이용한 수치해석을 통해 열전도 방정식의 해를 구해 실험결과와 곡선맞춤 함으로써 열경계저항을 정량적으로 평가하고 나노스케일에서의 열전달 현상에 관한 특징을 살펴보았다.

• 자원리싸이클링
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• 제31권4호
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• pp.3-11
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• 2022

전기차 수요의 증가로 향후 폐차 혹은 배터리 노후화로 인한 폐배터리 배출량 급증이 예상됨에 따라 이에 대한 적정 관리가 시급한 실정이다. 기술개발 측면에서는 데이터 기반 진단 등 다양한 폐배터리 진단 및 관리 기술이 주목을 받고 있다. 또한 로봇기반 자동 해체 기술은 산업 현장에서의 Test 검증 및 향후 배터리 관련 데이터베이스와의 연동이 필요한 것으로 보인다. 특히 향후 폐배터리 순환과정에서의 효율화와 동시에 안전성/친환경성 제고를 위한 다양하고 선진적인 배터리 진단 및 평가기법 개발 및 보급이 중요하다. 또한 리튬 관련 화학물질 배출이동에 대한 데이터베이스화와 배터리 연소시 가스유출위험 및 소방안전에 관한 평가 및 대처가 중요할 것으로 보인다. 더 나아가 데이터 기반 진단/분류/해체 과정을 재활용/최종폐기와 연계된 다양한 관점에서의 폐배터리 전주기 관리 최적화 등에 향후 더 많은 연구개발이 필요하다고 판단된다. 그리고 일련의 데이터는 차후 배터리 생산 시 환경적 부담을 감소시키고 재이용/재활용이 원활하도록 청정설계 및 제조에 기여해야 한다. 또한 이러한 최적화는 전기차 배터리의 향후 기술 및 시장 변동을 감안하여 추진되어야 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.343-350
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• 2022

서로 다른 특징을 가지는 이미지를 통합하여 작물의 병충해 분류를 위한 심층신경망을 훈련하는 것이 학습 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하고, 심층신경망의 학습 결과를 개선할 수 있는 이미지 통합방법에 대해 실험하였다. 실험을 위해 두 종류의 작물 이미지 공개 데이터가 사용되었다. 하나는 인도의 실제 농장 환경에서 촬영된 작물 이미지이고 다른 하나는 한국의 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지였다. 작물 잎 이미지는 정상인 경우와 4종류의 병충해를 포함하여 5개의 하위 범주로 구성되었다. 심층신경망은 전이학습을 통해 사전 훈련된 VGG16이 특징 추출부에 사용되었고 분류기에는 다층퍼셉트론 구조를 사용하였다. 두 공개 데이터는 세 가지 방법으로 통합되어 심층신경망의 지도학습에 사용되었다. 훈련된 심층신경망은 평가 데이터를 이용해 평가되었다. 실험 결과에 따르면 심층신경망을 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지로 학습한 이후에 실제 농장 환경에서 촬영한 작물 이미지로 재학습하는 경우에 가장 좋은 성능을 보였다. 서로 다른 배경의 두 공공데이터를 혼용하여 사용하면 심층신경망의 학습 결과가 좋지 않았다. 심층신경망의 학습 과정에서 여러 종류의 데이터를 사용하는 방법에 따라 심층신경망의 성능이 달라질 수 있음을 확인하였다.