• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.346-353
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• 2016

일부 연구용 원자로의 설계조건상 사이펀 현상은 배관 파단 사고 시 수조수의 지속적인 방출을 유발할 수 있다. 사이펀 차단기는 이러한 현상을 효과적으로 제한하기 위한 안전장치로, 유체역학적인 특성상 사이펀 차단 현상 해석을 위해 고려해야 할 변수가 많고 계산이 복잡하다. 이에 사이펀 차단 현상을 쉽게 분석할 수 있는 프로그램을 개발하게 되었다. 윈도우8 운영체제에서 비쥬얼 스튜디오 2012를 이용하여 MFC프로그래밍으로 개발되었으며, 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 GUI형식으로 개발되었다. 개발된 프로그램은 사용자가 입력한 값으로부터 유체역학적 관계식을 통해 3단계의 연산과정을 거쳐 시뮬레이션을 진행한다. 베르누이 방정식으로부터 유속과 유량을 구하여 수위, 언더슈팅, 압력, 손실계수, 그리고 이상 유동과 관계된 값들을 연산한다. 프로그램에 적용된 이상유동 해석모델은 Chisholm 모델이며, 실제와 유사하게 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다. 시뮬레이션 결과는 그래프를 통해 나타나기 때문에 사용자는 전체적인 차단 현상을 쉽게 파악하는 것이 가능하며, 시뮬레이션 데이터의 저장 또한 가능하다. 따라서 사용자는 사이펀 차단기 시뮬레이션 프로그램의 사용을 통해 사이펀 차단 현상을 쉽게 확인할 수 있으며, 사이펀 차단기의 실제 설계에도 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.558-566
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• 2017

본 연구는 MOSFET을 이용하여 안정적인 구형파를 구현함과 동시에 순간적인 전류의 상승을 최대한 줄여 전체 회로의 안정성 이 확보된 폐수처리용 전자방사식 OH radical generator를 개발하고자 하였다. 이와 같은 문제를 해결하고 안정성이 확보된 전자방사식 고압 저전력 방전을 이용한 폐수처리용 전자방사식 OH radical generator를 개발하고 그 성능을 평가하고자 하였다. 실험은 2016년 11월부터 2017년 3월까지 실시하였다. 그 결과 AC 체배 변환기의 입력 단에 연결되는 Power MOSFET의 drain 전류는 CR-스너버 구조의 부궤환(negative feedback) 회로를 통해 안정적이고 일정한 펄스 파형을 제공할 수 있었으며 AC 체배 변환기의 여기 전류(excitation current) 감소 및 발진 회로의 안정성을 상승시킬 수 있었다. 또한 이와 같은 회로를 갖는 전자방사식 OH radical generator에서 OH radical을 안정정적으로 발생시킬 수 있었다. 또한 살균능을 평가한 결과, E. coli, S. aureus와 S. flexneri는 60분 후 최대 99.9%이상의 살균력을 보였다. 본 연구 결과를 기반으로, MOSFET을 이용하여 안정적인 구형파를 구현함과 동시에 순간적인 전류의 상승을 최대한 줄여 전체 회로의 안정성이 확보된 살균능이 우수한 폐수처리용 전자방사식 OH radical generator를 개발하였다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제14권2호
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• pp.159-172
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• 2021

이 연구는 온라인 과학 수업에서 실험 활동과 상호작용의 개선을 위한 수업 전략을 계획하고 그 결과를 바탕으로 개선 방안을 제시한 실행연구이다. 이를 위해 2020년 7월7일부터 9월 9일까지 G광역시에 위치한 초등학교 6학년 학생 20명을 대상으로 '지구와 달' 단원 수업을 실행하였다. 수업을 위해 실험 활동 범주에서 스마트 기기와 대체 실험, 상호작용 범주에서 온라인 대화방과 질의응답 전략을 계획하였다. 수집한 자료 중 수업 활동지, 과제물, 성찰 일지, 온라인 대화 내용, 질의응답 내용을 주요 자료로 하여 매트릭스에 입력하고 분석적 텍스트를 작성하여 그 의미를 분석하였다. 실행 결과 스마트 기기와 대체 실험은 탐구의 기회를 제공하였으나 오개념 형성에 대한 위험이 있었고 실험 활동을 방해하기도 하였다. 온라인 대화방과 질의응답은 소통의 기회와 과학 개념의 점검과 피드백 기회를 제공하였다. 본 실행연구를 통해 연구자는 수업 반성 노트를 작성하며 수업을 반성할 수 있었고, 과학 수업의 효과성과 효율성 측면에서 스마트 기기의 역할을 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.129-134
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• 2021

최근 급속한 산업 발달과 생활수준의 향상으로 인하여 전력 수요가 점차 증대되고 있고 이러한 전력수요 급증에 의해 화석연료 의존도가 높은 우리나라의 경우 국제환경 규제에 의한 온실가스 배출량의 감축 및 동결은 바로 산업 활동의 위축을 가져오게 된다. 이에 따라 환경을 국가의 산업생산 활동과 연계시키고자 하는 선진국과의 경쟁에서 많은 어려움이 발생하고 있고 이에 대한 대책으로 대체 에너지의 개발이 세계적으로 큰 관심거리가 되고 있다. 이러한 새로운 발전방식 중 비교적 용량이 작은 소규모의 발전설비는 태양광발전 (Photovoltaic generation), 풍력발전 (Wind power generation), 연료전지발전 (Fuel cell generation) 등이 있다. 그중 실용화에 있어서 중요한 요소인 연속운전 및 높은 발전효율, 장기적인 내구성을 고려할 때 가장 주목을 받는 것이 연료전지이다. 연료전지 기술은 화석연료 사용에 따른 공해요인의 제거 및 전력산업 구조조정에 따른 분산형 전원으로서 개발 및 보급 가능성이 큰 새로운 형태의 발전방식으로 주목받고 있다. 따라서 본 논문에서는 연료전지에서 발생하는 직류전원을 입력으로 하여 최종적으로 우리 일상생활에서 사용하는 교류전원을 얻는 데 필요한 전력변환 회로를 설계하여 연료전지 발전시스템을 연구 및 구성하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.565-568
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• 2014

본 논문에서는 열전에너지 하베스팅을 위한 안정화된 출력을 갖는 0.2V DC/DC 변환기를 설계하였다. 열전소자의 저전압을 이용하기 위해 native NMOS 트랜지스터와 저항으로 이루어진 시동회로가 0.2V의 입력전압을 내부 컨트롤 블록 회로가 동작할 수 있는 VDD까지 승압한다. VDD가 원하는 전압 값에 도달하면 전압감지기가 이를 감지하고 시동회로에 공급되는 전류를 차단하여 전류소모를 최소화 한다. 이후 비교기의 출력에 따라 VDD를 일정전압 이상으로 유지하기 위한 부스트 변환기와 VSTO를 승압하기 위한 부스트 변환기를 번갈아가며 동작시켜서 VSTO를 벅 변환기가 동작하는 전압까지 승압해준다. VSTO가 2.4V 이상이 되면 벅 변환기가 동작하여 안정화된 최종 출력 VOUT을 얻는다. 모의실험 결과 설계한 변환기는 0.2V의 입력으로부터 1.8V의 안정화된 전압을 출력하며, 최대 전력효율은 60%이다. $0.35{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 설계한 칩의 크기는 PAD를 포함하여 $1.1mm{\times}1.0mm$이다.

• 공업화학
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• 제22권3호
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• pp.301-307
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• 2011

Spirulina platensis NIES 39의 최적 배양 조건을 확립하고자 본 연구에서는 여러 광원에 따른 균체의 생장양상을 확인하여 보았다. 이를 기반으로 형광등 및 LED 광생물반응기를 개발하여 균체농도 증가, 이산화탄소 고정화속도 및 효율, 클로로필 생산에 대한 연구를 수행하였다. 배양에 공급되는 이산화탄소 농도 및 유속은 명 조건에서 약 4 h 주기로 10 min간 5% $CO_2$, 0.1 vvm임이 확인되었다. 내부조사형 형광등 광원 및 저전력형 SMD 타입 적색광 LED 광생물반응기는 최대 배양 건조 균체량이 1.411 g/L를 넘지 못하였지만, 조도를 높인 파워형 적색광 LED (색온도 12000 K)에서는 최대 건조 균체량이 1.758 g/L가 되었다. 이 경우 이산화탄소 고정화 속도 및 효율 또한 증가되었다. 총 클로로필 생산량은 균체량 증가에 비례하여 증가하였지만, 건조균체질량당 생산량은 청색광 LED조건(색온도 7500 K)에서 더 높은 수치를 보여주었다. 그리고 최대 균체생장조건(DCW)에서 이산화탄소 농도는 주입량(5% $CO_2/Air$, v/v) 대비 유실률은 0.15% 이내로 확인되었다.

• 한국운동역학회지
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• 제31권1호
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• pp.72-78
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• 2021

Objective: The purpose of this study was to investigate relations and effectiveness about mountain climbling exercise with different level of support surfaces by analyzing heart rate and EMG data. A total of 10 male college students with no musculoskeltal disorder were recruited for this study. Method: The biomechanical analysis was performed using heart rate monitor (Polar V800, Polar Electro Oy, Finland), step-box, exercise mat, and EMG device (QEMG8, Laxtha Inc. Korea, sampling frequency = 1,024 Hz, gain = 1,000, input impedance > 1012 Ω, CMRR > 100 dB). In this research, step-box were used to create different surface levels on the upper body (flat surface, 10% of subject's height, 20% of subject's height, and 30% of subject's hight). Based on these different conditions, data was collected by performing mountain climbing exercise during 30 seconds. Subjects were given 5 minutes of break to prevent muscular fatigue after each exercise. For each dependent variable, a one-way analysis of variance with repeated measures was conducted to find significant differences and Bonferroni post-hoc test was performed. Results: The results of this study showed that exercise intensity was reduced statistically as increased surface level on the upper body. Muscle activity of the upper rectus abdominis and biceps femoris for 30% of surface level was significantly higher than the corresponding values for flat surface. However, the opposite was found in the rectus femoris. In general, muscle activity of the lower rectus abdominis, erector spinae, external oblique abdominis, and gluteus maximus increased when surface level increased, but the differences were not significant. Conclusion: As a result, the increase in surface level of the body would change muscle activity of the upper body, indicating that different surface level of the upper body may cause significant effect on particular muscles to be more active during mountain climbing exercise. Based on results of this study, it is suggested to set up an appropriate surface level to target particular muscle to expect an effective training. It is also important to set adequate surface levels to create an effective training condition for preventing exercise injuries.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.45-54
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• 2022

본 논문은 화생방 정찰차-II(장갑형)용 모의훈련장비(시뮬레이터)를 설계하고 구현한 논문이다. 모의훈련장비(시뮬레이터)는 군에서 화생방 상황에 따라 다양한 화생방 장비를 이용하여 상황을 파악하고, 상급부대로 전문작성 보고를 할 수 있는 훈련장비로 가상의 환경에서 훈련을 할 수 있는 장비 이다. 통제관 또는 훈련교관은 발생할 수 있는 화생방 상황을 교관통제 시스템을 이용하여 시나리오를 구성하고, 상황을 전파 할 수 있으며, 전파된 상황을 훈련생이 적절히 수행 하는 과정을 관찰할 수 있다. 모든 과정은 시스템에 의해서 모니터링 및 분석이 가능하고, 녹화가 가능하여 사후검토에도 사용된다. 가상의 환경에서 화생방 상황 훈련을 구현하기 위해 교관통제(IOS), 호스트(HOS), 영상(IGS), 입출력장치(IOC), 음향(ACS)를 구현하였으며, 화생방 탐지 장비인 원거리 화학 자동 경보기(LCA), 화생겸용 자동 탐지기(CAD), 통제(MCC) 및 운용(OCC) 컴퓨터를 시뮬레이터로 개발 하였다. 본 논문에서는 화생방 정창차-II(장갑형)용 모의훈련장비 개발을 위한 설계와 개발을 하였으며, 통합시험 및 수락검사를 통해 성능을 검증 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.11-19
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• 2021

이상 객체란 일반적이고 평범한 행동을 취하는 객체가 아닌 비정상적이고 흔하지 않은 행동을 하여 관찰이나 감시·감독을 필요로 하는 사람, 물체, 기계 장치 등을 뜻한다. 이를 사람의 지속적인 개입 없이 인공지능 알고리즘을 통해 탐지하기 위해서 광학 흐름 기법을 활용한 시간적 특징의 특이도를 관찰하는 방법이 많이 활용되고 있으며, 이 기법은 정해진 표현 범위가 없는 수많은 이상 행동을 식별하기에 적합하다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)으로 입력 영상 프레임을 광학 흐름 영상으로 변환하는 알고리즘을 학습시켜 비정상적인 상황을 식별한다. 특히 생성적 적대 신경망 모델이 입력 영상에 대한 중요한 특징 정보를 학습하고, 그 외 불필요한 이상치를 제외시키기 위한 전처리 과정과 학습 후 테스트 데이터셋에서 식별 정확도를 높이기 위한 후처리 과정을 고도화하여 전체적인 모델의 이상 행동 식별 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 이상 행동을 탐지하기 위한 학습 데이터셋으로 UCSD Pedestrian, UMN Unusual Crowd Activity를 활용하였으며, UCSD Ped2 데이터셋에서 프레임 레벨 AUC 0.9450, EER 0.1317의 수치를 보이며 이전 연구에서 도출된 성능 지표 대비 성능 향상이 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.107-119
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• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.