비행기록장치는 항공기 사고 조사를 위해 필요한 데이터를 저장하는 장비로 ED-112A 규격을 준수하여 개발되어야 한다. 비행기록장치는 일반 데이터 저장 장비와 달리 항공기 사고 후에도 데이터 복원이 가능해야 함으로 극한환경에서 데이터를 보호할 수 있는 하우징과 메모리 보드가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 극한환경시험의 충격, 전단/인장, 관통, 압박 시험의 물리적 환경을 분석하여 시험을 견딜 수 있는 하우징을 설계하였고 항공기 장착을 고려하여 기존 대비 크기 및 중량을 최소화하였다. 고온화재, 저온화재에 견딜 수 있도록 단열재와 상변환물질을 적용하여 260도, 10시간 환경에서도 150도 이상으로 내부 온도가 상승하지 않도록 설계하였다. 또한 메모리 보드도 크기를 최소화하고 Hoping Programming 방식을 고안하여 16초 이상의 연속 데이터 손실을 방지할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 ED-112A를 만족하는 충돌보호메모리모듈을 제작에서 시험까지 완료하였다.
본 연구는 다시마 추출물을 첨가한 모질 개선 제형제를 제조하여 손상된 모발에 도포하여 손상 모발의 개선 효과를 알아보고자 하였다. 실험재료는 다시마 추출물 함량을 0 g, 2 g 4 g, 6 g 으로 다르게 하여 펌베이스제에 첨가하여 제형제를 제조하였다. 제조한 제형제로 8레벨로 탈색한 시료 모발에 도포 전과 후를 측정하여 비교 분석하였다. 측정방법은 모질 개선 효과를 알기 위해 인장강도, 메틸렌블루를 이용한 흡광도, 광택을 측정하였다. 연구결과의 신뢰성을 위해 통계분석을 하였다. 연구결과로 인장강도 측정결과는 8레벨에 4 g 과 6 g 을 함유한 제형제로 도포한 시료의 인장강도가 증가함을 알 수 있었다. 메틸렌블루를 이용한 흡광도 분석결과 모든 시료의 도포 전, 후의 변화는 도포 후의 값이 감소함을 알 수 있었다. 광택 측정결과는 모든 시료에서 큰 차이가 없음을 알 수 있었다. 결론은 다시마 추출물이 손상된 모발에 개선 효과가 있는 것을 알 수 있었다. 차후 다양한 추출물의 종류와 연구방법으로 손상모발에 개선효과가 있는지 연구가 필요하다.
컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 유기성폐자원(가축분뇨, 음식물류폐기물, 음식물류폐수 등)의 바이오가스 이용에 대한 적정 설계 및 운전 기술지침서 마련하고자 현장조사와 정밀모니터링 등을 실시하였다. 정부의 중장기 바이오가스화 정책에 따라 폐자원의 자원화 시설 확충이 활발히 추진되고 있다. 하지만 생산된 바이오가스를 이용하여 도시가스 및 수송용으로 활용하는 시설은 효율이 아직은 저조하다. 전국 7개소 유기성폐자원 바이오가스화 시설을 대상으로 정밀모니터링을 실시하였다. 사계절 평균으로 정밀모니터링 결과를 정리하였을 때, 유기성폐자원 별 효율성 분석에서 유기성분해율은 VS기준 평균 66.3 %로 분석되었다. 전처리 전후 바이오가스 성상을 분석한 결과 철염 및 탈황(건식, 습식)을 이용하여 전체 시설의 $H_2S$ 평균은 949.7 ppm으로 측정되었으며, 고품질화 정제설비 전단 및 후단에서 29.0 ppm과 0.3 ppm으로 나타났다. 메탄 함량은 소화조 후단에서 65.6 %, 고품질화 정제설비 전단 및 후단에서 63.5 %와 97.5 %까지 감소하는 것을 확인하였다.
Cellular automata는 천체물리, 사회현상, 화재 확산 및 피난 등 많은 분야의 시뮬레이션에 활용되고 있다. 본 연구는 빈번히 발생하고 있는 화학사고에 대비한, 위험성평가 및 비상대응계획 작성시 요구되는 화학물질 확산 시뮬레이션을 위한 보급용 모델을 cellular automata를 기반으로 개발하였다. 상세한 플랜트 안전설계용과는 달리, 실시간 사고대응을 위해선 빠른 계산과 더불어 피해영역 분포의 불확실성을 줄이기 위한 반복 계산이 요구된다. EPA ALOHA, 화학물질안전원 KORA 등이 있지만, 지속적인 모델과 코드의 보완이 가능하고, 중소기업용의 무료 S/W개발에 본 연구의 차별성이 있다. 계산시간이 많이 요구되는 full-scale CFD에 비해 상대적인 정확도의 손실은 감수하고, 특히 일반 사용자의 편리성을 도모하였다. 기상청 기상정보 연계를 비롯해, Python open-source 라이브러리들을 활용해, 기능 확장 및 지속적인 update가 가능하며, 사용자는 해당 플랜트의 지형도와 사용 물질의 입력만으로 쉽게 결과를 얻을 수 있다. Full-scale CFD 시뮬레이션과 대비해 정확도를 확인하였으며, 빠른 계산을 위해 GPU를 활용하는 open source software로 배포될 예정이다.
저심도 터널에서는 온도차에 의한 부력을 이용한 자연배기시스템이 많이 사용되고 있지만 이는 연기배출을 인위적으로 조절할 수 없다. 그러므로 자연배기시스템에서는 수직환기구에서 연기 배출량이 설계된 연기 배출량보다 적어지는 Plug-holing 현상을 고려한 설계가 필수적이다. Plug-holing 현상은 터널과 수직환기구의 형상 위치, 화원의 위치와 발열량 등에 영향을 받는다. 본 연구에서는 터널과 자연 환기구의 단면적 비와 화원의 열방출률이 자연배기시스템에서 발생하는 Plug-holing 현상에 미치는 영향에 대하여 실험적으로 분석하였다. 1/20 크기로 축소시킨 실험모델에서 터널과 수직환기구의 종횡비는 고정시키고 터널과 수직환기구의 단면적 비를 달리하여 Plug-holing 현상에 미치는 영향을 확인하였다. 화원의 열방출율은 0.55 kW, 0.98 kW, 1.67 kW로 고정시켰다. 실험결과, 연기 경계층온도와 수직환기구 내의 온도와의 비교를 통한 Plug-holing 발생을 판단하였고, 터널과 수직환기구의 단면적 비가 증가함에 따라서 수직환기구 하부의 유동과 온도분포 특성이 변함을 확인하였다. 터널 화재 시 Plug-holing 현상은 터널과 수직환기구의 단면적 비에 영향을 받으며 단면적 비가 클수록 Plug-holing 발생 가능성이 증가하였다.
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.
사이버 공간에서 이루어지는 전투 행위가 군의 주요 임무체계 및 무기체계에 어떠한 영향을 미치는지를 평가할 수 있어야 한다. 사이버공격에 의한 임무영향을 사이버 M&S로 분석하기 위해서는 대상이 되는 임무체계와 사이버전 요소를 모델로 구축하고, 시뮬레이션을 위한 시나리오를 저작하여야 한다. 사이버전에 의한 임무영향 분석 관련 연구는 미국을 중심으로 많은 연구가 수행되었으며, 기존의 연구에서는 물리전장과 사이버전장에 대해 별개로 시나리오를 저작하였다. 임무영향 분석의 정확도를 높이기 위해서는 물리전장 모델과 사이버전장 모델을 결합한 시뮬레이션 환경을 구축하고, 임무 시나리오와 사이버공격/방어 시나리오를 통합해서 저작할 수 있어야 한다. 또한 물리전장과 사이버전장은 업무영역이 상이함을 고려하여 시나리오를 효율적으로 저작할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 임무체계 정보를 이용하여 시나리오 저작에 필요한 자료를 사전에 작성하고, 선작업된 자료를 이용하여 통합시나리오를 저작하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 시나리오 저작도구의 설계에 반영하여 개발하고 있으며, 제안 방법을 입증하기 위해 대화력전 분야의 통합시나리오 저작을 수행하였다. 향후, 제안한 방법을 반영한 시나리오 저작도구를 활용하면 임무영향 분석을 위한 통합시나리오를 짧은 시간에 쉽게 저작할 수 있게 될 것이다.
수소사회 실현에 있어 수요자가 수소를 가장 쉽게 만날 수 있는 시설인 수소충전소의 안전 확보가 중요하다. 수소충전소는 고압의 수소를 저장하는 압축가스설비 등으로 구성되어 있으며, 시설 내 수소 누출로 인한 화재폭발 또는 주변 화재의 영향으로 고압의 압축가스설비가 파열될 위험이 있다. 이에, 한국가스안전공사는 설치단계부터 위험요인을 찾아내 설계에 반영하고 법정 검사를 통한 안전 확보에 만전을 다하고 있다. 본 연구에서는 수소충전소에 설치하는 방호벽의 안전성 효과를 확인하기 위해 방호벽을 이용한 TNT 폭발 실증시험을 실시하고, CFD 프로그램인 FLACS-CFD를 이용하여 실증시험 결과와 비교·검증하였다. 실증시험 및 CFD 해석 결과 방호벽 후단에서 폭발 과압의 감소 효과가 위치에 따라 50 %에서 최대 90 %까지 감소하는 것이 확인되나, 일정거리를 벗어나면 그 효과가 떨어지는 것을 확인하였다. 방호벽의 안전성 검증을 위한 실증시험 및 전산해석 결과는 향후 방호벽 기준 최적화를 위한 제안에 활용하고자 한다.
이 연구의 목적은 유해화학물질 중 하나인 염소를 운송하는 차량이 사고 등으로 전복되어 가스 누출 시 염소독성(ppm)에 의해 예상되는 피해를 예측하고 최소화를 위한 효율적 대응방안을 마련하는데 있다. 피해예측을 위해 염소차량 운행 중 운전자의 부주의 등으로 발생할 수 있는 염소 누출에 따른 독성(ppm) 피해거리를 ALOHA 프로그램을 적용하여 정량적으로 산정하였다. 독성가스 누출시 피해거리는 누출된 위험물의 양과 누출당시의 기상조건 등에 영향을 받는다. 따라서 위험물질의 누출량과 기상조건의 다양한 변화를 통해 피해거리를 다각적으로 분석하였다. 중간 이하의 조건(누출량:5ton, 풍속:3m/s, 대기안정도:D)으로 산정한 피해거리는 AEGL-2의 경우(LOC:2ppm) 9km로 나타났으며, 이는 염화수소의 독성과 유사하고 심각한 호흡장해 등 인명피해를 발생시킬 수 있는 농도이다. 특히, 도심지역에서의 누출은 대규모 인명피해로 연결될 수 있다. 이에 누출사고 발생 시 누출지점 및 누출량에 따른 적절한 대응을 통해 피해를 최소화 하는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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