• 청정기술
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• 제28권4호
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• pp.316-322
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• 2022

선택적 촉매환원 시스템 내 촉매 층 입구의 흐름 패턴은 탈질 설비의 성능에 영향을 미치는 주요한 특성 중 하나이다. 암모니아 주입 그리드와 촉매 층 사이의 곡확산부에는 유동 균일성을 개선하기 위해 안내 깃이 설치된다. 본 연구에서는 대형 석탄 화력 발전소의 선택적 촉매환원 시스템을 적용 대상으로 하여 안내 깃의 기하학적 구성이 탈질 설비의 공기역학적 특성에 미치는 영향을 조사하기 위해 수치 해석을 수행하였다. 해석할 유동장은 암모니아 주입구의 출구부터 촉매 층 출구까지의 유동이 흐르는 전 영역을 포함한다. 3차원 정상상태, 점성 유동장을 해석하기 위해 상용 소프트웨어인 ANSYS-Fluent을 사용하여 유동 특성에 맞는 적절한 난류 모델을 적용하였다. 유동장 내부의 속도 및 압력 강하의 루트 평균 제곱을 주요 성능 매개변수로 선택했다. 현재 운용 중인 설비와 비교하여 흐름 품질을 개선하기 위해 4가지 유형의 안내 깃이 제안되었다. 해석 결과, 4번째 형상이 유동 균일성과 압력 등 관점에서 가장 좋은 공력 성능을 나타내었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권6호
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• pp.689-700
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• 2022

건축물 골조공사에서 먹매김 작업은 건축물 구조부재 요소를 정확한 위치에 시공하기 위해 높은 정밀도가 요구되나, 현재 인력에 의해서 진행되어 작업자의 숙련도에 따라 먹 위치 정확도 및 정밀도가 저하되고, 정보손실 및 오류 발생에 따른 생산성 저하 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위해 전반적인 먹매김 공정의 자동화 및 정보화 기술 도입이 요구되며, 건설로봇을 활용한 먹매김 자동화는 효과적인 수단이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 건축물 골조공사의 먹매김 시공자동화 로봇의 프로토타입을 개발하고 기초성능을 평가하였다. 개발된 로봇은 크게 주행부, 마킹부, 센싱부, 제어부로 구성되었으며, 골조공사 환경을 고려하여 다양한 주행방식과 마킹부 이동 및 회전이 가능하도록 설계되었다. 주행 및 마킹 성능 실험 결과, 주행거리 오차 및 마킹 품질측면에서는 만족할 만한 성능을 보였으나, 일부 주행방식과 마킹 정밀도 측면에서의 개선 필요성이 확인되었다. 본 연구결과를 토대로 개발 장비의 지속적인 개선 및 성능 보완, 전체 먹매김 공정의 자동화 시스템 구축을 진행하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.343-350
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• 2022

우리나라에 지하시설물 전산화사업이 본격적으로 추진된 것은 1994년 12월 서울 북아현동 도시가스 폭발 사고에 이어 1995년 4월 대구 지하철 폭발 사고 이후부터이며, 이와 같은 대형 가스 폭발 사고로 인해 인명 피해와 잠재적 편익을 포함한 막대한 경제적 손실이 발생함에 따라 지하시설물의 효율적인 관리를 위한 전산화 필요성이 사회적으로 크게 부각되었다. 우리나라는 국가지리정보체계 구축 기본계획에 따라 지하시설물에 대한 전산화를 수행하고 있지만 지하시설물 정보의 관리 및 활용 확산을 위해서는 지하시설물 데이터의 품질등급에 대한 제도적 개선이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지하시설물 정보 구축 및 관리 현황과 법령 및 규정 조사를 바탕으로 문제점을 파악하고, 지하시설물 정보의 품질등급 정립을 위한 방향을 제시하였다. 또한 실제 건설공사에 지하시설물 품질등급 정보가 연계 활용될 수 있도록 「공공측량 작업규정」과 설계기준, 표준시방서, 전문시방서 등 건설공사기준과 가스기술기준, 전기설비 및 정보통신공사의 설계기준 및 표준시방서의 연계성을 조사하여 지하시설물 품질등급 정보의 활용이 가능한 대상을 도출하고 건설기준 개정안을 제시하였다. 향후, 지하시설물의 품질등급이 확립된다면 건설 분야에서 지하시설물 품질등급 정보의 활용도를 높이고, 현장 적용에 있어서 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 셀메드
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• 제11권4호
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• pp.21.1-21.9
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• 2021

Background: Unani System of Medicine (USM) has its origin to Greece. To ensure and develop the quality, authenticity of Unani drugs, standardization on modern analytical parameter is essential requirement for drugs. Objectives: The aimed of the present study was to develop a standard profile of "Qurṣ-e-Mafasil" by systematic study through authenticated ingredients, pharmacognostic identification followed by physicochemical, TLC, HPTLC fingerprinting analysis as per standard protocol. Material and Methods: In this study three batches of "Qurṣ-e-Mafasil" QM were prepared by standard method as per UPI had been followed by organoleptic properties of formulation such as appearance, color, odor, taste. Powder Microscopy and physicochemical studies were carried out such as Uniformity of weight, Friability, Disintegration time, hardness, LOD, ash vales and extractive values in like aqueous, alcohol & hexane. Further qualitative tests such as Thin-Layer Chromatography (TLC), and High-Performance Thin Layer Chromatography (HPTLC) studies were also carried out to develop fingerprint pattern of the alcoholic solvent extract of QM. Phytochemical screening was carried out in different solvent extracts such as alcoholic, aqueous and chloroform extracts to detect the presence phytoconstituents in the formulation QM. Heavy metals, Microbial Load Contamination and pesticidal residues were also determined. Results: Qurṣ-e-Mafasil showed tablet-like appearance, light brown colour, mild pungent odour and acrid taste. Uniformity of weight (mg), friability (rpm), and hardness (kg/cm) and disintegration time was ranged between (500 to 503), (0.0340 to 0.038), (8.40 to 8.67) and (4-5 minutes) respectively for the three batches. Loss in weight on drying at 105℃ was ranged between (8.3425 to 8.7346). Extracted values were calculated in distilled water ranged between (30.9091 to 31.4358), hexane (1.1419 to 1.4281), and alcohol (3.3352 to 3.3962). The ash values recorded were ranged between (3.7336 to 3.8378), and acid insoluble ash (0.5859 to 0.6112).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.11-17
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• 2022

본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.48-55
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• 2022

The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.

• 생물정신의학
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• 제29권1호
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• pp.22-31
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• 2022

Objectives Recently, weight loss has emerged as a national concern in South Korea, and this has resulted in an increase in the frequency of use of central nervous system (CNS)-stimulating appetite suppressants. This study aimed to collect cases of psychotic disorders and bipolar disorders triggered by phentermine and phendimetrazine and explore the clinical features and courses. Methods In this retrospective study, we analyzed the electronic medical records of patients and selected eight patients who developed psychotic symptoms and manic symptoms for the first time after taking phentermine and phendimetrazine. All cases were reviewed, and their clinical features and course were summarized. Results All eight patients developed psychotic symptoms, and one had accompanying manic symptoms. The final diagnosis was appetite-suppressant-induced psychotic disorder in four patients, schizophrenia in three, and appetite-suppressant-induced bipolar disorder in one. In addition, three patients were diagnosed as having substance-use disorder. The key psychotic symptoms of these patients were hallucinations and paranoia. Conclusions These case findings suggest that phentermine and phendimetrazine can cause psychotic disorder, bipolar disorder, or substance use disorder and that medical professionals and the public should practice caution when prescribing and using these drugs.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.29-38
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• 2009

이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.73-82
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• 2019

부조리극의 풍자적 콘텐츠에 나타난 이근삼 희곡 <원고지>의 등장인물들은 가족애를 상실한 채 단지 의무만이 강조되는 현대 자본주의 사회의 가족상을 표상한다. 이들은 경제의 급속한 발전으로 인해 전통적인 인간관계나 가족 관계가 물질 관계로 변하면서 경제 논리에 종속되어 가고 있는 인간들의 모습을 보여준다. 해설자는 연기자와 해설자의 배역의 역할을 함께 표현한다. 그리고 서사극, 부조리극의 특징적 요소로써 줄거리를 제시하며, 연기자들에게 연출자의 콘 닥터의 역할을 하기도 한다. 또한 앞으로 일어날 사건을 예언하고 극중 인물의 내면 의식을 제시하고 사건과 시간을 축소·확장시키기도 한다. 갈등양상에서는 자식들에게 경제적인 책임을 다하기 위해서 교수는 기계처럼 번역을 하고 처는 그렇게 번 돈을 자식들이 요구하는 대로 나누어준다. 중년 교수와 처는 현실의 상황에 변화를 주려는 의지가 없기 때문에 구체적인 갈등이 드러나지 않는다. 그러므로 이 작품에는 플롯의 세부적 갈등이 형성되지 않는다. <원고지>의 플롯은 22개의 서사소들로 이루어져 저녁부터 그 다음 날 아침까지의 시간 구성으로 이루어졌다. 그리고 특별한 사건도 일어나지 않고 한 가족의 일상만을 보여준다. 또한 신문·밥·생일 등과 같은 일상의 단순한 반복을 보여주는 소재들이 반복적 구조를 통해 부조리극의 풍자적 특징을 효과적으로 드러내고 있다. 또한 부조리극의 언어적 특징은 불안, 절망, 환상과 대상의 목적이 사라진 상실감을 표현하는 데에 주목한다. 무대는 사실주의적인 구체적인 상징을 벗어나고 희곡의 주제에 부합되는 단순한 극적 분위기를 표출한다. 따라서 이를 통해 무대 장치역시 반사실주의 부조리극의 풍자성의 특징을 나타내는 중요한 요소라는 점이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.190-196
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• 2023

최근 들어, 라이다 기술의 발전에 따라 정확한 거리 측정이 가능해지면서 라이다 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존의 네트워크는 복셀화 및 다운샘플링 과정에서 공간적인 정보 손실이 발생해 부정확한 위치 추정 결과를 발생시킨다. 본 연구에서는 고수준 특징과 높은 위치 정확도를 동시에 획득하기 위해 어텐션 기반 융합 방식과 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 먼저, 그리드 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크인 Voxel-RCNN 구조에 어텐션 방식을 도입함으로써, 다중 스케일의 희소 3차원 합성곱 특징을 효과적으로 융합하여 3차원 객체 탐지의 성능을 높인다. 다음으로, 거짓 양성을 제거하기 위해 3차원 객체 탐지 네트워크의 탐지 결과와 이미지상의 2차원 객체 탐지 결과를 결합하는 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능평가를 위해 자율주행 분야의 KITTI 데이터 세트를 이용하여 기존 알고리즘과의 비교 실험을 수행한다. 결과적으로, 차량 클래스에 대해 BEV 상의 2차원 객체 탐지와 3차원 객체 탐지 부분에서 성능 향상을 보였으며 특히 Voxel-RCNN보다 차량 Moderate 클래스에 대하여 정확도가 약 0.47% 향상되었다.