개방형 사이클의 액체로켓엔진에서는 추진제 중 일부를 연소시켜 터빈 구동용 가스를 생성시키는 가스발생기가 사용되며, 개방형 사이클 액체로켓엔진의 주요 구성품으로서 가스발생기 자체의 연소성능 및 특성을 파악하기 위한 연소시험이 요구된다. 하지만, 가스발생기에서 생성된 연소가스는 터빈 매니폴드의 터빈 노즐에서 질식이 이루어지기 때문에 가스발생기뿐만 아니라 터빈 매니폴드 내부 부피를 고려해야만 가스발생기의 연소 성능 및 특성, 그리고 음향 특성을 정확히 파악할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 터빈 매니폴드 모사장치를 이용한 가스발생기 연소시험 결과를 기술하고 가스발생기 단독 연소시험 결과를 이용한 특성 예측을 설명한다.
쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 터널 굴착 시 암반의 상태는 굴진 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 암석 강도는 지반조사 시 실내시험을 통해 얻을 수 있으나, 전체 TBM 굴진 구간에 대해 모두 알 수 없다. TBM 굴진 시 최적 Operation Parameter를 적용하기 위해서는 굴진 속도에 영향을 미치는 암석 강도를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 TBM 굴착 중 생성되는 기계 데이터와 머신러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 암석 강도를 예측하고자 한다. 암석 강도를 예측하기 위해 여러 머신러닝 기법을 사용하여 비교하였고, 가장 예측 성능이 좋은 스태킹 모델을 최종 모델로 선택하였다. 암반 구간 Slurry 쉴드 TBM 굴진 사례에서 지반조사 및 시공 중 조사한 암석 강도와 강도를 획득한 위치에서의 TBM 굴착 데이터를 사용하였다. TBM 굴착 데이터는 Training과 Test용으로 8:2로 분할하였으며, 변수 선택(feature selection), 표준화(scaling), 이상치(outlier) 제거 등 전처리 과정을 수행하였다. 하이퍼파라미터 튜닝까지 마친 후, 스태킹 모델에 대해 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)와 결정 계수(R2)로 모델을 평가한 결과 각각 5.556과 0.943로 나타났으며, TBM 굴착 데이터로 암석 강도를 예측하는 모델로 유용할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 직경 3.6 m의 국산 커터헤드를 설계 제작하고 이를 기존의 토압식 쉴드TBM에 적용하여 연장이 1,275 m인 전력구 터널의 굴착공사를 수행하였다. 특히, 본 연구에서는 TBM 커터헤드의 설계절차와 그에 따른 TBM 굴착성능을 예측하기 위한 방법들을 정리하였다. 제작된 국산 커터헤드 장착 토압식 쉴드TBM의 실제 굴진자료를 분석한 결과, 최대 굴진율은 14.4 m/day이었으며 암석의 일축압축강도가 가장 큰 조건에 대해 커터헤드의 설계단계에서 제시한 4 mm/rev 내외로 디스크커터의 관입깊이가 관리되었음을 확인하였다. 또한 TBM의 구동 추력과 디스크커터의 연직력은 각각 TBM의 최대 추력 용량과 디스크커터의 최대 허용 연직력이하로 나타났다. 현장에서 측정된 디스크커터의 작용력을 분석한 결과, 연암 조건에서 CSM모델의 예측 오차가 크게 나타남을 확인하였다. 마지막으로 암석의 일축압축강도와 디스크커터의 연직력 및 커터 관입깊이는 밀접한 상관관계를 나타내었다.
현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업 혁명의 핵심 동력으로 각광받고 있는 인공지능은 고성능 하드웨어와 빅데이터의 활용, 데이터 처리기술, 학습방법 및 알고리즘의 발전에 따라 단순한 학문적 지식 수준을 넘어 스마트 공장, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 활용되며 영역을 넓혀가고 있다. 국방 분야에서도 국방 예산 감축, 병역 자원 감소, 무인 전투체계의 보편화 등 안보 환경이 변화함에 따라 선진국을 중심으로 상황 인식, 결심 지원, 업무 프로세스 간소화, 효율적 자원 활용 등 인공지능을 국방 업무에 접목하기 위한 정책 및 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 이유에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술주도형 기획과 조사의 중요성 또한 증대되고 있다. 본 연구에서는 미래 국방기술 도출을 위해 진행되었던 연구 자료를 바탕으로 인공지능 분야 미래기술에 관한 특성 평가지표를 분석하고 실증연구를 수행하였다. 이를 통해 국방 인공지능 분야 미래기술에서는 무기체계 적용성, 경제적 파급효과가 유망도와 유의미한 관련성을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.
활성탄을 흡착제로 하여 2탑 6단계의 PSA(압력 순환식 흡착) 공정을 통하여 수소/메탄(부피비로 60%/40%)의 이성분 혼합기체에서 수소를 분리하는 연구를 수행하였다. PSA 공정에서 순도 및 회수율에 영향을 미치는 흡착압력, 공급 가스 유량, P/F 비를 변수로 하여 실험과 전산모사를 수행하였다. 본 공정에서 정상 상태는 15 cycle 이후에 도달하는 것을 알 수 있었다. P/F 비와 압력이 증가하고 공급 유량이 감소할 때 수소의 순도가 증가하였고, 반면에 회수율이 감소하는 것을 알 수 있었다. PSA 공정 전산 모사와 실험을 토대로 순도와 회수율이 최대일 때 최적의 PSA 운전 조건을 정하였다. 최적의 운전 조건은 공급가스의 유량이 22 LPM이고, 흡착 압력이 11 atm이며, P/F 비는 0.10으로 나타났고, 그 결과 수소의 회수율은 75% 이상 얻어졌으며, 순도는 99% 이상의 수소를 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 비등온 비단열 상태를 고려하였으며, LDF(linear driving force) 모델과 LRC(loading ratio correlation) 등온식을 고려하여 실험과 예상치를 비교하였다.
본 논문은 예측제어기를 이용하여 2휠 로봇의 실시간 균형을 유지할 수 있는 자세 제어에 대해 연구하였다. 또한 역방향 진자 제어는 로봇이 진행하는 동안 균형을 유지하기 위하여 도입되었다. 본 논문에서 구현에 사용한 프로세서는 dsPIC30F4013 임베디드 프로세서이며 자체 균형 알고리즘을 설계하고 구현 하는 것이다. 본 연구에서 ARS는 2축의 자이로 각(roll, pitch)과 3축의 가속도계 값(x, y, z)값으로 자세를 계산하도록 하였다. 따라서 본 연구에서는 외란에 대한 자세의 불균형을 극복하기 위한 예측제어기를 제안했으며 이를 원격 시스템의 제어문제에 도입하여 2바퀴 로봇의 선형 제어기와 예측제어기를 결합한 시스템의 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 강인한 특성을 실현하기 위해 목표 필터루프를 설계하고 강인도-안정성을 만족하는 제어기를 설계하므로 제어시스템의 안정성을 향상시키고 시스템의 성능의 저하를 최소화함을 확인하였다.
지구의 온난화로 인하여 기온이 상승하고 이에 대응하여 수온 증가가 감지되고 있다. 하천의 수온 변화는 수질과 생태계, 특히 용존산소변화와 생물체의 이동으로 이어진다. 기온 변화가 하천의 수질과 생태 환경에 미치는 영향을 추정하기 위해서 수온 상승의 시기와 하천 어종에 대한 이해가 필요한데 이를 위하여 미래의 수온을 예측할 필요가 있다. 환경부 산하 국립환경과학원에서 설치한 국가수질관측망 자료와 기상청 기상관측소의 기온 자료를 활용하여 기온-수온 비선형 상관관계모형을 구축하였다. 기온-수온 대표 관계인 비선형 로지스틱(Logistic) 함수에 포함된 4개의 매개변수를 결정하기 위하여 SCE최적화 기법을 이용하였다. 기온-수온 상관관계는 시간규모에 따른 최대 온도와 최소 온도에 차이가 있으나 수질 또는 생태 반응의 적당한 시간규모에 해당하는 주 평균 온도를 이용하여 분석하였다. 전반적으로 우리나라 하천의 기온-수온 관계는 선형보다는 비선형 모형에서 NSC와 RMSE가 더 우수하여 비선형 모형이 적합한 것으로 나타났다. 연구 결과는 미래의 기온 상승 변화에 반응하는 수질, 수문 및 생태반응에 대비하여 공학기술자 또는 정책입안자에게 적절한 기후변화 대책 방향을 설정하는 데 지침을 제공할 것이다.
본 논문에서는 마찰계수의 비접촉 추정을 위한 영상정보 활용방법을 제안한다. 마찰계수는 이동체의 도로주행 또는 장애물 극복에 있어 매우 중요한 요소이다. 이동체가 이동경로의 마찰계수를 미리 알 수 있다면 이동성향상을 기대할 수 있다. 본 논문의 마찰계수 추정방법은 영상정보를 활용하기 때문에 이동체가 지면과 접촉하기 전에 마찰계수를 추정 할 수 있다는 장점이 있다. 마찰계수의 비접촉 추정을 위한 영상정보 활용방법은 마찰계수측정실험과 물질그룹생성을 포함한 학습단계와 물질그룹 분류과정과 마찰계수 함수 활용을 포함한 마찰계수 추정단계로 구성되어 있으며 물질 조성비를 생성하는 영상처리는 두 단계에 모두 포함된다. 이 과정을 통해 얻은 마찰계수는 무인이동로봇이 이동경로 진입 전에 미끄러움을 판단하여 미끄럼지역을 회피 할 수 있도록 하며, 저속으로 이동이 가능한 경우 미끄럼이 발생하지 않는 적정속도를 계산하는데 확용 가능하다. 본 논문에서 사용한 지형의 마찰계수와 영상정보는 마찰계수 측정실험을 통해 취득하였다. 마찰계수 추정방법을 평가하기 위해 실험지형의 실제 마찰계수와 추정 마찰계수의 차이를 비교하였다.
본 논문에서는 DBS 수신용 이동체 탑재형 시스템에 이용하기 위한 빔 틸트형 슬롯 어레이 복사 도파관 안테나의 특성을 기술하고 있다. 슬롯 도파관 어레이의 기초연구로써, 도파관 광벽면 위에 놓인 16 슬롯 소자에 대하여 설계를 행하였다. 빔 틸트 특성을 가지는 안테나의 슬롯 길이, 슬롯사이의 거리 그리고 크로스 슬롯의 사이각과 같은 설계 파라미터들은 모멘트법에 의해 계산되었다. 이들 결과를 근거로 16소자x16열의 복사 도파관 안테나를 설계·제작하였다. 제작된 안테나의 측정된 주 빔의 지향각은 48°∼50° 사이로 다소 측정 주파수에 의존했으며, 측정치는 설계치와 잘 일치하였다. 측정된 앙각 지향성의 3 dB 빔폭은 약 13° 정도였고, DBS 대역에서의 축비는 약 2.8 dB 이하, 이득은 24 dBi 이상으로 관측되었다. 제작한 도파관 평면 안테나의 성능을 평가하기 위하여, 안테나를 위성 추적 제어시스템과 결합하여 차량을 이용하여 고속도로에서 필드 성능 시험을 행하였다. 측정을 하는 동안, 차안에서 연속적인 TV 시청이 가능하였고 제안된 안테나의 우수한 성능이 입증되었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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