• Radiation Oncology Journal
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• 제7권2호
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• pp.313-320
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• 1989

고주파유전가열 장치는 심부까지도 효과적인 가온이 가능하여 각족 심부암의 치료에 응용되고 있다. 그러나 한쌍의 전극을 평행으로 대칭 배열하는 현재의 방법은 신체의 일측으로 편재되어 있는 병소에는 배열 자체가 불안정할 뿐만 아니라, 노출된 동측 피부표면이 과열되며 종양의 가온 양상도 만족스럽지 못한 경우가 많아서 임상 적응에 난점으로 지적되고 있는 실정이다. 저자들은 상기와 같은 병소를 보다 안전하고_도 효과적으로 가온하기 위하여 두 전극간에 일정한 각도를 이루는 새로운 전극 배열을 시도하였다. 즉, 임상 적용 가능성을 고려한 $60^[\circ},\;90^{\circ}\;및\;120^{\circ}$로 전극을 배열하고 모형 (phantom)에서 가온 실험을 행하여 이같은 각도 배열에서의 온도 분포의 특성을 평가할 수 있었고, 일측에 편재된 병소를 가진 3예의 환자에게 각도 배열로 온열치료를 시행한 결과 환자의 수용성, 부작용 및 온도분포에 있어서 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 저자들이 시도한 전극의 각도배열은 일측에 편재된 병소를 유전 가열 장치로 가온 할 때 평행 배열이라는 한계점을 극복할 수 있는 새로운 방법으로서 매우 고무적으로 생각된다.

• 한국가스학회지
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• 제25권4호
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• pp.27-35
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• 2021

최근 "전력 예비율" 급감에 대한 해결책으로 양방향 송배전이 가능한 마이크로 그리드로 전환되고 있다. 마이크로 그리드는 소규모 분산전원과 부하로 구성되는데, 분산전원의 대표적인 기술로 가정·건물에 적용하는 소형 열병합 발전시스템이 있다. 본 연구에서 가스 소비량 232.6kW(20만 kcal/h) 이내의 소형 가스엔진 발전시스템의 안전기준을 도출하고 발전 시스템, 냉각시스템, 윤활 시스템, 배기 시스템으로 구분하여 안전기준(안)을 개발하였다. 발전시스템의 경우 필터를 설치하고 가스 누출 및 엔진 회전수나 출력에 이상이 발생할 경우 이를 감지하여 시스템이 정지하도록 하였고, 냉각시스템은 냉각수 부족이나 과열이 발생할 경우 시스템이 정지하도록 규정하였다. 윤활 시스템은 윤활유의 압력과 온도를 모니터링 하고 이상이 발생할 경우 시스템을 정지하도록 하고, 배기 시스템은 국내·외 기준과 부합하여 배기가스 배출 농도 규제 값을 지정하였다. 본 연구 결과를 통해 가스엔진 발전시스템의 안전성을 향상시키고 제품 확산·보급에 이바지할 수 있다고 판단한다.

• 한국가스학회지
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• 제26권1호
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• pp.1-6
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• 2022

이 논문은 LPG 자동차 엔진의 시동불량현상을 조사하고 분석한 연구이다. 첫 번째 사례는 긴급차단 밸브를 점검한 결과 밸브의 기상측에 미세한 이물질에 의해 필터 막힘으로 인해 연료공급이 안 되는 현상을 확인하였다. 두 번째 사례는 액·기상 솔레노이드 밸브의 초기 작동시 연료의 누설에 영향이 없었으나, 시간이 지나면서 솔레노이드 조립부의 손상부가 내구성이 떨어져 LPG 가스의 누설이 진행되어 연소실로 공급되는 연료의 공급이 제대로 되지 않아 자동차의 시동꺼짐 현상이 발생된 것을 확인하였다. 세 번째 사례는 EGR 10A 퓨즈와 LPG 스위치 사이의 커넥터 핀이 장력불량에 의한 접촉불량으로 과열이 발생되어 소손된 것을 확인하였다. 따라서, 자동차의 시동성에 대단히 예민한 전기적인 문제가 발생하지 않도록 자동차의 관련시스템을 사전에 철저하게 점검하고 이를 관리하여야 할 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.7-15
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• 2022

지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.

• 지역연구
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• 제38권4호
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• pp.45-58
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• 2022

본 연구는 10여 년의 역사를 지니고 국제학교의 계기가 된 인천 송도국제학교를 대상으로 국제학교 입지가 아파트 매매 및 전월세 가격에 미치는 영향요인 비교·분석이다. 개교 후 10년이 경과한 최근 시점에서 국제학교 인근지역 아파트를 매매시장과 전월세시장으로 구분하여 분석을 실시한다. 계획도시로 설계된 송도국제도시를 공간적 범위로, 코로나 이후의 부동산 과열시기를 피해 상대적으로 부동산 안정기에 해당하는 2018-19년도를 시간적 분석기간으로 설정하였다. 국제학교 주변에 형성된 학원가와 국내외 대학의 송도캠퍼스 개교 등 '신 교육특구' 의 도시이미지를 고려하여 교육요인 변수를 추가하여 전통적 헤도닉 가격모형을 바탕으로 다중회귀모형을 적용하였다. 실증분석 결과, 첫째, 매매와 전월세의 가격결정요인에서 차이점이 확인되었다. 둘째, 국제학교 가격영향력이 다른 변수보다 매우 높게 나왔다. 셋째, 국제학교 영향력은 매매시장보다 전월세 시장에서 두드러지게 나타났다.

• Composites Research
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• 제36권3호
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• pp.186-192
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• 2023

최근, 철도차량 분야에서는 경량화 및 운송 효율화를 위해 복합재 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 다양한 차량 부품에 복합재를 적용하고자 하는 연구 및 상용화 개발이 활발히 이루어지고 있으며, 복합재 적용에 대한 품질 검증을 위해 완성품의 기계적 성능 평가와 같은 사후 측정을 중심으로 평가가 이루어지고 있다. 하지만, 제작 품질에 큰 영향을 미치는 요소인 복합재 성형 과정에서 발생하는 열과 응력에 대한 분석은 미비한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 철도차량용 복합재 부품의 성형 품질을 검증하기 위하여 가장 활발히 사용되는 복합재 내장재 패널 2종(라미네이트 패널, 샌드위치 패널)에 대한 성형 품질 분석을 진행하였다. 이를 위해 복합재 내부 적용에 용이한 FBG 광섬유 센서를 이용하여 성형 과정 동안 온도 및 변형률 변화를 모니터링 하고, 성형 완료 후 발생하는 잔류 변형률 값을 측정하였다. 결과적으로, 과열 현상과 과도 잔류응력이 발생하지 않은 것을 확인함으로써 철도차량용 복합재 내장재 패널의 우수한 성형 품질을 검증하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.542-549
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• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.

• 한국식품과학회지
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• 제9권2호
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• pp.123-130
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• 1977

동방유량(東邦流糧)에서 공급(供給)받은 저변성(低變成) 탈지대두박(脫脂大豆粕)을 0.02N NaOH액(液)으로 추출(抽出)하여 Soy Protein Isolate (SPI)의 수율(收率)을 증류수나 염용액(鹽溶液)으로 추출(抽出)할때 보다 높이는 과정(過程)(84 % 수율(收率))을 확립(確立)하였으며 제조(製造)된 SPI는 92.1 %의 단백질(蛋白質)을 함유(含有)하였다. SPI를 $70^{\circ}C$에서 moisture heat를 하면 80분간(分間)에 5 %의 변성(變性)이 일어났으나 $95^{\circ}C$에서는 20분(分) 처리(處理)에 의(依)하여 95 %의 변성(變性)이 일어났다. SPI의 alkali 현탄액 (dope solution)은 SPI의 농도(濃度) 15 %, NaOH 농도(濃度) 0.6 %일때 7분(分)만에 60 poises를 나타내고 계속 안정(安定)된 점도(粘度)를 유지하였다. NaOH의 농도(濃度)가 0.9 %일 때는 시간(時間)이 경과(經過)함에 따라 점도(粘度)는 증가(增加)하였다가 감소(減少)하는 경향(傾向)을 보였다. syringe needle (dia. 0.3 mm)로서 모의(模擬) 실험(實驗) 결과(結果) 점도(粘度)가 $28^{\circ}C$에서 60 Poises일때 가장 적합한 단백질섬유(蛋白質纖維)의 texture를 보여주었다. 가열(加熱)에 의(依)한 SPI의 gelation은 8 %이상(以上)의 SPI농도(濃度)일 때 gel이 형성(形成)되기 시작하였으며 $100^{\circ}C$까지 안정(安定)한 gel을 형성(形成)하였고 SPI의 농도(濃度)가 12 %일때 $120^{\circ}C$에서 30분(分) 가열(加熱)에 의(依)하여 20,000 Poises의 좋은 점도(粘度)를 가졌으나 $120^{\circ}C$이상에서는 gel의 continuity가 떨어져 과립상(果粒上)의 gel이 생성(生成)되었다. SPI의 유화력(乳化力)은 pH가 8.7, NaCl의 농도(濃度)가 2 %일때 가장 큰 유화력(乳化力)을 나타냈다. milk casein과 비교(比較) 실험(實驗) 결과(結果) 유화력(乳化力)은 약간 낮았으나 염(鹽)이 존재(存在)하는 경우는 근사한 유화력(乳化力)을 보였다. 그러나 SPI의 foaming capacity는 foaming stability 면(面)에서 egg albumin이나 milk casein과 비교(比較)하여 양호(良好)한 결과(結果)를 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.