레저 활동 인구의 증가와 다양화로 이동용 전력 시스템에 대한 수요가 많고 친환경적인 전력 발전 시스템에 대한 요구가 늘어나고 있으며 이를 충족 시킬만한 발전 장비로 소형 풍력 발전시스템이 대안으로 떠오르고 있다. 이동용 소형 풍력발전기를 개발할 때 가장 중요한 사항으로는 발전기의 무게를 줄이고 효율을 증가시키는 것이다. 기존의 300W급 풍력 발전기의 무게는 10kg정도로 이를 4kg이하로 줄여서 휴대가 용이하게 하면서 고 효율의 풍력 발전기용 발전기를 설계 제작하였다. 또한, 돌풍이 발생하는 한국의 풍량과 지형의 특성상 미풍에서도 발전이 가능하고 도심 및 농어촌 등에서도 독립적으로 사용할 수 있는 소형 풍력발전기를 설계 제작하였다. 기초설계 및 최적화설계를 통해 가볍고 효율이 높은 발전기를 제작하였다. 본 논문에서는 중량을 줄인 300W급 풍력발전기를 설계하고 시제품으로 제작 하였다. 제작한 300W 풍력발전기는 무부하 시험 시 정격속도 900rpm에서 평균출력전압이 24.7V이었으며, 제작된 발전기의 부하시험시 평균 선간전압 : 36.8V, 평균 상전류 : 2.62A로 기계적 입력이 339.84W일 때 출력전력은 289.5W로 측정되었고 이때의 효율은 85.18%이었다. 제작된 발전기 무게는 3.84kg이었다.
국제해사기구는 최근의 황함유량 규제강화에 따라 선상의 배출가스 오염문제를 최근 선제적 대응방침을 제시하고 있다. 물론, 연료유 품질향상 및 배출가스 저감에 대한 논의 또한 지속적으로 진행되고 있는 상황이다. 국제적으로 가장 큰 관심사 중 하나인 연료유 품질정보는 황 함유량 기준이 현행 3.5%에서 2020년까지 0.5%로 한층 더 강화된 규정을 적용하게 되면서 그 관심이 증가되고 있다. 선사 및 수급자 측면에서 고려해보면, 연료유의 기본품질은 국내외적인 연료유 정보, 기본성상, 실선 및 함정의 적용을 위한 특성간의 상관성 정보까지 확대된 개념이라고 볼 수 있다. 이와 관련하여, 본 논문에서는 ISO 8217에 의한 기본 연료유 품질분석 결과를 제시하고, 연료의 점화성, 분산성, 기타특성에 대해서 분석하였다. 또한, 선박용 연료유 샘플과 희석율에 따라 점화성, 분산성을 분석하였고, 군용 연료유의 기본품질을 인용자료와 실험실 내 산출값 내에서 확인하고자 하였다. 물론, 현재의 연료유의 기본품질에 대한 규격이 일반적으로 통용되고 있으나, 연료유의 성상과 조성이 매우 복잡한 상황이다. 즉, 그 기본품질에 대한 해석이 매우 어려운 것은 기본규격의 범위를 벗어나는 사례가 다수 존재하고 있기 때문이다. 연료유의 기본품질과 선박에서의 운항최적화, 군용연료에서의 연료효율이라는 측면에서 연료유의 기본품질에 대해서 다양한 인자분석은 매우 핵심이라고 판단하고, 희석에 따른 그 기준의 적용 범위에 대해서 가능성을 제시하고자 하였다.
무형문화유산은 형태가 없는 문화유산을 말한다. 급격한 사회의 변화와 더불어 무형문화유산의 보존은 더욱 중요해졌다. 무형문화유산은 사람을 통해 전승된다. 그러나 온전히 사람의 기억에 의존하여 무형문화유산을 보존할 수는 없다. 무형문화유산은 끊임없이 변화하고 이를 기록에 담아 보존하고 전승해야 한다. 이에 현재 무형문화유산 기록화의 현황을 파악하고 한계를 분석하였다. 그리고 그 대안으로 전수교육관에서의 무형문화유산 기록화를 제안한다. 전수교육관에서의 무형문화유산 기록화는 첫 번째, 현재의 행정기관 위주의 하향식 기록화의 한계를 극복하고 두 번째, 전승자와 보유단체의 관점이 담긴 기록화를 가능하게 한다. 세 번째로 무형문화유산 공동체의 역사와 정체성이 반영된 깊이 있는 무형문화유산 기록화를 할 수 있다. 네 번째, 무형문화유산의 전승성, 변이성, 지역성을 살려 기록화할 수 있다. 다섯 번째, 이러한 전수교육관 기반의 무형문화유산 기록화는 전수교육관 활성화에 기여할 수 있다. 무형문화유산법 제정과 국립무형유산원의 개원 이후 무형문화유산에 관한 제도, 정책뿐만 아니라 무형문화유산 기록관리도 빠르게 고도화되었으며, 기록에 대한 인식 또한 높아졌다. 변화에 힘입어 무형문화유산의 전승과 교육이 이루어지고 있는 가장 생생한 현장인 전수교육관에 주목하여 무형문화유산 기록의 기반을 마련하는 방안을 제시하였다.
최근 들어 우리나라에서도 설치와 유지관리가 용이하며 경제성이 뛰어난 강재이력형 감쇠장치를 적용하여 내진성능을 확보하고자 하는 건물들이 다수 건설되고 있다. 하지만 이러한 강재이력형 감쇠장치가 철근콘크리트 건물에 적용되는 경우 감쇠장치를 설치하기 위한 연결구조물은 전체적인 시스템을 복잡하게 만들어 감쇠장치의 신뢰도를 저하시키는 요소가 되기도 한다. 이에 본 연구에서는 기존연구에서 개발된 카고메 감쇠장치를 대상으로 별도의 연결구조 없이 철근콘크리트 지지구조물에 감쇠장치를 직접 매립할 수 있는 시스템을 제안하고자 하며, 매립길이에 따른 내진거동을 확인하여 동 시스템의 정립을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 실험결과, $1.0l_d$ 매립길이 실험체의 경우 카고메 감쇠장치 매립부분에서 콘 파괴와 유사한 형태의 뽑힘이 발생하였다. 반면, $2.0l_d$ 매립길이를 확보한 실험체는 실험 종료 시까지 뽑힘 및 콘 파괴 없이 안정적인 이력거동을 나타내었고 $1.0l_d$ 매립길이 대비 $2.0l_d$ 매립길이가 약 1.3배의 향상된 에너지소산능력을 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 시스템을 적용할 경우, 기존 설치방법 변경에 따른 기타 철물 제작 비용을 줄일 수 있으며, 시공 시에도 부수적인 철물 시공을 줄여 공기를 단축할 수 있다.
Jang, Yeong Jae;Jo, Hyeon Jeong;Oh, Jae Hong;Lee, Chang No
한국측량학회지
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제39권2호
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pp.93-101
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2021
Recently, with the urban redevelopment and the spread of the planned cities, there is increasing interest in the wind environment, which is related not only to design of buildings and landscaping but also to the comfortability of pedestrians. Numerical analysis for wind environment prediction is underway in many fields, such as dense areas of high-rise building or composition of the apartment complexes, a precisive 3D building model is essentially required in this process. Many studies conducted for wind environment analysis have typically used the method of creating a 3D model by utilizing the building layer included in the GIS (Geographic Information System) data. These data can easily and quickly observe the flow of atmosphere in a wide urban environment, but cannot be suitable for observing precisive flow of atmosphere, and in particular, the effect of a complicated structure of a single building on the flow of atmosphere cannot be calculated. Recently, drone photogrammetry has shown the advantage of being able to automatically perform building modeling based on a large number of images. In this study, we applied photogrammetry technology using a drone to evaluate the flow of atmosphere around two buildings located close to each other. Two 3D models were made into an automatic modeling technique and manual modeling technique. Auto-modeling technique is using an automatically generates a point cloud through photogrammetry and generating models through interpolation, and manual-modeling technique is a manually operated technique that individually generates 3D models based on point clouds. And then the flow of atmosphere for the two models was compared and analyzed. As a result, the wind environment of the two models showed a clear difference, and the model created by auto-modeling showed faster flow of atmosphere than the model created by manual modeling. Also in the case of the 3D mesh generated by auto-modeling showed the limitation of not proceeding an accurate analysis because the precise 3D shape was not reproduced in the closed area such as the porch of the building or the bridge between buildings.
도심의 교통체증 문제를 해결하기 위해 eVTOL(Electric Vertical Take-Off and Landing) 항공기를 이용한 도심항공교통(UAM) 개념이 등장하여, 많은 국내외 기간들의 연구가 진행되고 있다. 하지만 도심 위를 필연적으로 비행하게 되는 eVTOL 기체가 차세대 교통수단으로 자리 잡기 위해서는 안전성의 확립이 필수적이다. 추락 시 위험도는 항공 안전과 관련된 대표적인 요소이며, 위험도 분석을 위해서는 돌발 상황으로 인한 기체의 추락 및 충돌 지점 예측이 필요하다. 고정익 모드로 운항하는 비행체의 경우 자세 혹은 방향을 결정하는 데 조종면이 큰 역할을 차지한다. 따라서 본 연구에서는 eVTOL 기체의 추락 시 위험도를 분석하기 위해 추진 시스템이 고장 난 기체의 조종면 각도에 따른 추락 지점의 분포를 추정하는 방법을 제시한다. 여기서, 성능과 형상이 공개된 eVTOL 기체를 대상으로 분석한 데이터를 사용하였다. 또한, 초기 조건에 따른 추락 지점의 분포와 확률을 계산하여 추락할 확률이 높은 구간을 도출하였으며, 추락 순간의 속도를 계산하였다.
최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
수소연료전지자동차를 비롯한 자동차 분야에서 성형 가공성과 기계적 특성이 우수한 고분자 복합수지에 대한 연구는 특정 기계적 특성을 갖춘 재료의 설계지원을 위한 Computer-Aided Engineering (CAE)으로 확대되고 있다. CAE 자동화는 소재의 기계적 특성 및 거동 예측이 선행되어야 하는데, 고분자 복합수지의 기계적 물성 예측은 단일물질과 달리, 바탕재와 보강재 간의 관계로만 설명하기에는 물성 거동이 복잡하기에, 수식으로 설명하기 어렵다. 본 연구에서는 큰 소성 구간과 조성에 예민하여 예측이 어려웠던 고분자 복합수지의 조성에 따른 응력-변형률 선도를 데이터의 기계학습을 기반으로 예측하였다. 개발모델은 바탕재, 보강재 종류 및 조성간의 복잡한 상관관계를 찾아, 학습한 시험 데이터가 없는 조건에서도 전체 응력-변형률 곡선을 의미있게 예측한다. 학습하지 않은 조성과 구성에 대해서도 고분자 복합수지의 기계적 특성을 예측하는 개발 모델을 기반으로 향후 소재 설계 AI 시스템을 완성할 수 있을 것으로 기대한다.
이 연구는 코로나19 팬데믹에 처한 사람들이 심리적 수준에서 어떻게 적응하고, 결과적으로 어떤 심리적 변화를 겪고 있는지를 이해하고 설명하는 구조적 틀을 도출하고자 하였다. 팬데믹 경험에 관한 선행 연구를 고찰하여 잠정적인 분석의 틀을 설정한 후, 이를 확인하고 수정하는 방향의 질적 연구를 수행하였다. 일반 성인 6명으로부터 인터뷰 자료를 구하였고, 근거이론의 절차를 부분적으로 차용한 내용분석 방법으로 자료를 해석하고 정리하였다. 최종적으로 코로나19 팬데믹에 대한 심리적 적응과 변화 과정의 패러다임 구조 모형을 확장, 도출하였다. 이 패러다임 구조 틀은 '원인적 조건 ⇨ 중심 현상 ⇨ 연쇄적 결과'로 이어지는 심리학적 인과 과정을 중심으로 하고, 개인의 심리적 특성 범주를 '중개 조건'으로 추가한 패러다임 형태로 묘사되었다. 팬데믹 위기와 사회적 거리두기 및 결정적 사건 등이 '원인적 조건' 범주에 해당되고, '중심 현상' 범주는 긍정/부정/복합적 심리 경험을 포함하고, '연쇄적 결과' 범주에는 가치관/행동양식 변화 등이 분류되었다. 중개조건 중 '맥락조건'으로서 직장과 가족관계 특성이 확인되었고, '조절적 중개 조건'으로서 공동체책임의식, 여가능력 및 긍정심리자본 등 다양한 심리적 특성이 확인되었다. 논의 및 결론에서는 분석 결과의 의미를 해석하고, 연구 결과의 이론적, 실무적 시사점과 향후 연구 과제 등을 제시하였다.
현행 5G 특화망 이용절차는 신청, 심사, 이용, 이용 점검의 단계를 거치며 주파수 할당 전 절차로 신청, 심사단계, 주파수 할당 후 절차로 이용, 이용점검 단계로 구분할 수 있다. 5G 특화망 신청을 위해서는 여러 종류의 서류 제출이 필요하며, 서류 심사 과정과 5G 특화망 주파수 이용을 위한 무선국 검사로 인해 5G 특화망 신청 사업자가 실질적으로 특화망을 사용하기까지의 절차가 복잡하고, 상당한 시간이 소요된다. 본 논문에서는 현행 프로세스보다 신속하고, 간소화된 5G 특화망 주파수 할당을 위해 블록체인 플랫폼을 사용한 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 제안하였다. 블록체인 플랫폼과 NFT(Non-Fungible Token) 활용을 통해 주파수 할당 과정에서 필요한 데이터의 신뢰성과 무결성을 확보하였고, 주파수 이용 정보의 보안 유지와 신뢰 가능한 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 구축하였다. 또한 사람의 개입을 최소화하는 RPA 시스템을 적용하여 5G 특화망 할당 과정에서의 공정성을 확보하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 이더리움 블록체인 기반의 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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