• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.461-467
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• 2021

열경화성 소재를 이용하여 열경화방식의 웨이퍼 레벨 렌즈를 성형할 때 발생될 수 있는 불량요인 중 이형과정에서 성형 렌즈의 금형 고착문제는 웨이퍼 레벨에서 성형된 기판의 파손 및 기판의 변형으로 성형된 웨이퍼 기판의 적층시 웨이퍼 양면의 렌즈 형상 및 센터 정렬 오차에 영향을 미친다. 본 연구에서는 웨이퍼 레벨 렌즈 성형 공정에서 이형력에 영향을 미치는 인자를 검토하기 위한 실험을 수행하였다. 먼저 상·하 금형의 코팅 재질에 따른 이형력을 검토하기 위하여 금형 표면을 ITO 및 Ti로 표면처리 후 O2분위기에서 플라즈마 처리하였고, 또한 DLC 코팅도 진행하였으며 경화 및 이형성을 검토하였다. 그 결과를 바탕으로 pull-off 실험을 위한 코팅방법을 선정하였다. 또한 경화공정조건에 따른 이형력을 측정하기 위하여 압력을 유지하면서 경화시키는 방법과 일정한 간격을 유지하면서 경화시키는 방법을 실험적으로 적용하였다. 그 결과 Ti 코팅 후 O2 플라즈마 표면처리 방법이 이형력을 감소시키고 위치를 제어하면서 경화시킬 경우 경화수축에 의해 경화 중 계면의 접착에너지를 감소시켜 보다 나은 이형이 될 수 있음을 확인하였다.

• 청정기술
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• 제26권4호
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• pp.293-303
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• 2020

세계보건기구에 따르면 대기오염은 건강에 대한 주요 위험원으로 대기오염으로 인해 매년 약 700만 명의 조기 사망이 발생하고 있다. 이산화황(SO2)은 대표적인 대기오염물질로 황 성분이 포함된 연료의 연소에서 다량 발생한다. SO2 발생량을 감소시키기 위해서는 대형 연소 환경에서 이를 실시간으로 정밀하게 측정하고 측정 값을 바탕으로 저감 설비를 최적화하는 과정이 필요하다. 이 논문에서는 미세먼지 전구물질인 SO2의 농도를 측정하기 위해 파장 가변형 다이오드 레이저 흡수 분광법 중 파장 변조 분광법을 이용하였다. 광원으로는 7.6 ㎛ 양자 폭포 레이저를 사용하였고 7623.7 ~ 7626.0 nm 사이의 64개 다중 광흡수선으로 SO2 농도 측정이 가능함을 증명하였다. 실험은 1 atm, 296 K에서 28, 76 m multi-pass cell을 사용하여 수행되었다. SO2 농도는 고농도(1000 ~ 5000 ppm)와 저농도(10 ppm 이하)로 두 종류로 실험 하였다. 추가적으로 가스 셀 외에 레이저가 지나가는 경로에 질소를 채워 대기 중의 H2O가 SO2 측정에 미치는 영향을 확인하였다. SO2는 3 ppm까지 측정하였고 측정된 SO2 농도는 전기 화학식 센서와 NDIR 센서 측정 결과와 비교되었다.

• 한국가스학회지
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• 제24권6호
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• pp.47-54
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• 2020

취성파괴는 구조물 손상의 원인 중 하나로 대형사고로 발생할 가능성이 있다. -162℃의 초저온 LNG를 저장하는 저장탱크의 내조는 취성파괴가 발생하지 않도록 반드시 이를 확인 할 수 있도록 성능검사를 하여 건설된다. 파괴역학 관점에서는 구조물의 파괴특성을 균열생성과 균열정지로 구분하고 있다. 취성균열이 발생되지 않도록 설계하고 취성 파괴가 발생하여도 취성 파괴가 정지하는 기능이 확인되는 소재가 사용되어야 한다. 본 논문에서는 LNG저장탱크의 내조 소재로 널리 사용되는 9% Ni강 33mm, 37mm, 40mm 두께로 준비하여 취성균열정지 특성을 분석하였다. 기본적인 취성 충격 시험특성을 파악하기 위하여 샤르피 충격시험을 상온, -162℃, -196℃ 조건에서 수행하였다. 또한 -196℃ 환경에서 Duplex ESSO 시험을 수행하여 취성균열정지 파괴인성을 평가하고 그 결과를 분석하였다. 이러한 시험결과를 바탕으로 9% Ni강이 LNG저장탱크 내조소재로 적용되기에 충분한 균열정지 파괴인성을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국가스학회지
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• 제25권1호
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• pp.14-19
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• 2021

열교환기 관군에서 덕트 입구의 속도가 일정한 경우와 정현파로 변하는 경우에 대하여 시간에 따라 배관 주위에서 유동 특성과 열전달 특성 규명을 위해 와류 분포와 온도 분포 변화를 비교 분석하였다. 입구 속도가 정현파 변동이 있는 경우에 열교환기 관군에서 대표적인 원관에서 양력과 항력의 power spectral density를 도출하여 유동 변화에 따른 주파수 특성을 살펴보았다. 입구 유속이 일정한 경우는 열교환기 관군의 입구쪽 관군 부근에서 원관 주위 유동에서 관찰 할 수 있는 칼만 와류를 관찰할 수 있었다. 정현파 입구 속도 변동의 경우에서도 입구쪽 관군에서 칼만 와류가 형성되는 것을 관찰할 수 있었고 정현파 입구 속도 변동에 따른 유동 와류 변화를 관찰할 수 있었다. 온도 분포 변화는 일정한 입구 속도 변화의 경우와 정현파 입구 속도변화의 경우 모두 유동 와류 분포에서 관찰한 것과 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 유동 주파수는 일정한 입구 속도의 경우는 37.25 Hz이며 정현파 입구 속도의 경우는 정현파 주파수와 동일하게 18.63 Hz으로 나타났다. 열교환기 배관 전체의 평균 Nu수는 일정한 입구 속도의 경우에는 1051이며 정현파 입구 속도 변동의 경우는 1117로 나타나서 정현파로 입구 속도가 변하는 경우의 열전달이 6.3% 증가하는 것을 알 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.22-28
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• 2021

본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.442-454
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• 2021

The porous transport layer (PTL) is essential to effectively remove oxygen and hydrogen gas from the electrode surface at high current density operation conditions. In this study, the effect of PTL with different characteristics such as pore size, pore gradient, interfacial coating was investigated by multi-layered sintered mesh. A water electrolysis single cell of active area of the 34.56 cm² was constructed, and IV performance and impedance analysis were conducted in the range of 0 to 2.0 A/cm². It was confirmed that the multi-layered sintered mesh PTL, which have an average pore size of 25 to 57 ㎛ and a larger pore gradient, removed bubbles effectively and thus seemed to improve IV performance. Also, it was confirmed that the catalytic metals such as Ni, NiMo coating on the PTL reduced activation overpotential, but increased mass transport overpotential.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.1-7
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• 2022

타이밍벨트는 동력전달 요소로서 V벨트와 기어의 장점을 살린 톱니붙이 전동 벨트로서 미끄러지지 않고 소음도 적어 기구에서 회전축이나 직선 운동에서 동력을 전달할 때 동력 전달 장치로 사용되고 있다. 기어처럼 등간격의 홈을 가진 벨트 풀리와 홈에 정확히 맞물리도록 동일한 간격의 홈을 가진 타이밍 벨트를 통해 회전을 정확하게 전달할 수가 있다. 특히 출력축에 타이밍벨트가 사용된 메커니즘에서 타이밍벨트의 강성을 포함한 동적 특성이 시스템 전달 특성을 결정하게 되므로 그 중요성이 커진다. 본 논문에서는 제한된 범위의 움직임을 갖는 타이밍 벨트에 적용하여 강성을 증가시킬 수 있는 강성 강화 벨트를 제안하였다. 강성 강화 벨트의 동특성을 연구하기 위하여 강성 강화 벨트에 대한 운동방정식을 수립하고, 강성 강화 벨트에 대한 시뮬레이션 모델을 만들어 분석을 수행하였다. 운동 방정식과 시뮬레이션 모델의 분석 결과를 확인하기 위하여 강성 강화 벨트를 사용한 1축 회전 실험 장치를 제작하고 실험을 수행하였다. 운동 방정식, 시뮬레이션 모델, 실험을 통하여 제안한 강성 강화 벨트를 적용하면 타이밍벨트의 강성과 동특성을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.67-72
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• 2022

콘크리트는 강알칼리성으로 인해 철근의 부식을 방지하는 장점이 있으나, 해중에 침지되면 해수의 평균 pH 8~9 보다 높은 pH 12~13의 강알칼리 성분을 용출하여 주변의 미생물 및 해양생물의 생태환경 및 성장에 악영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 3D 프린터로 제작되는 인공어초용 저알칼리 모르타르 배합을 도출하기 위하여 저알칼리 모르타르의 역학적 특성 및 내구성능을 평가하였다. 강도 특성 평가결과 결합재로 실리카퓸, 플라이애시, 알파형반수석고 모두 혼입한 α-35배합에서 Plain 을 제외하고 가장 우수한 특성을 나타내었으며, 인공어초 품질기준인 27MPa를 확보할 수 있는 것으로 나타났다. pH는 알파형반수석고 혼입시 수산화칼슘 생성 억제와 황산칼슘 생성으로 인해 pH저감 효과가 우수한 것으로 나타났다. 염소이온침투저항성 실험결과, 실리카퓸 및 플라이애시 혼입시 일부 내염성이 개선되었으며, 알파형반수석고 와 혼합사용한 α-35 배합에서 3844C의 가장 우수한 염소이온침투저항성을 확인하였다. 길이변화율 측정결과, 알파형반수석고 35%대체시 OPC배합조건보다 33.5% 개선된 수축저항성을 나타내었다.

• 터널과지하공간
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• 제32권1호
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• pp.59-77
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• 2022

현재 고준위방사성폐기물 처분을 위한 완충재의 설계 기준 온도는 100 ℃ 미만이기에 완충재의 열 분산 능력이 개선된다면 처분장의 처분 터널과 처분 공의 간격을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 완충재의 열-수리-역학 성능 기준을 분석하고자 하였으며, 완충재의 열전도도를 개선할 수 있는 고기능 완충재의 연구 현황에 대해 알아보고자 하였다. 우선, 열전도도는 가능한 높아야 하며 완충재의 열전도도 값은 건조밀도, 함수비, 온도, 광물조성, 벤토나이트 유형에 영향을 받는다. 또한 완충재에 함유된 유기물은 처분용기의 부식 성능에 큰 영향을 미칠 수 있기에 완충재의 유기물 함량은 매우 낮아야 한다. 수리전도도는 근계암반보다 더 낮게 설정해야 하며, 완충재가 제 기능을 하기 위해 팽윤성이 적정해야 한다. 고기능 완충재 개발을 위해 대표적으로 모래, 흑연, 산화 흑연 등의 첨가제를 사용하며 흑연의 경우 모래보다 아주 적은 첨가량으로 열전도도를 크게 향상시킬 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2022

최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.