• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.141-149
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• 2021

20세기 후반에 등장한 3D 프린터는 21세기에 들어와 4차 산업혁명의 핵심 분야로 자리매김하고 있다. 메이커 운동의 핵심 장비이자 21세기 새로운 가내수공업의 시발점인 3D 프린터는 여전히 낮은 출력 속도와 한정된 필라멘트 재료로 대량생산의 한계를 드러내고 있지만, 최근 도자 공예가들의 3D 프린터 사용은 기하급수적으로 늘고 있다. 하지만 과거 공예사에서 지난하게 반복되어 온 공예의 경전과 새로운 기술과의 불협화음을 타계하는 방법의 일환으로 본 연구는 3D 프린터를 이용하는 '석고 캐스팅' 기법에 주목했다. 이에 세계 도자 공예분야에서 활발히 석고 기법을 개발해 작가만의 디자인에 적용하고 있는 도예가 토니 한센, 위베 반 간스베크, 제이드 크롬프톤, 류희도의 캐스팅 기법을 분석한 후 효과적인 3D 모델링 방법과 3D 프린터를 이용하는 최적의 슬립 캐스팅 방법의 사례를 제시함으로써 3D 프린터와 공예의 융합을 위한 접점을 찾고자 했다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.668-673
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• 2021

4차산업혁명이 본격화됨에 따라 관련 기술들이 화두가 되고 있다. 고속 무선통신과 같은 기술을 최대한으로 활용하기 위한 하드웨어 개발이 가속화되고 있으며, 관련 기업들이 급격히 성장하고 있다. 인공지능의 경우 관련 연구를 위해서 일반적으로 데스크톱을 사용하는 경우가 많지만, 주로 딥러닝의 학습 과정을 위해 사용되고 있으며 생성된 모델을 프로그램 등에 포함하여 사용할 기기에 이식하는 경우가 많다. 하지만, 학습량이 과도하거나 데스크톱의 성능만큼 제작된 모델을 사용하게 되어 전원공급이 따로 이루어지지 않는 기기의 경우 전력이 부족하거나 성능이 충분하지 못하기 때문에 제 결과를 내기 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝의 성능을 임베디드 보드에 맞추어 개발하기 전에 판매되고 있는 몇 가지 Neural Process Unit을 탑재한 보드와 USB로 딥러닝 수행 성능을 높일 수 있는 딥러닝 액셀러레이터를 사용하여 효율성을 비교하여 임베디드 보드로 가능한 개발 방향을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1330-1336
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• 2019

4차 혁명시대가 시작됨에 따라 다양한 장비들이 클라우드 기반으로 동작하고 있다. 이와 기기들은 다양한 형태의 데이터 또는 대용량의 멀티미디어 데이터를 계속 생성하고 있다. 이런 상황을 처리하기 위해서는 대용량의 저장장치가 필요하며 또한 저장된 데이터를 처리하고 정확한 정보를 얻기 위해서 빅데이터 기술이 필요하다. 일반적으로 네트워크 환경에서 대용량의 저장장치를 구축하기 위해서는 SAN 또는 NAS 기술이 사용된다. 본 논문에서는 DAS(Direct Attached Storage)의 확장기술인 Network-DAS를 사용하여 대용량 저장장치를 구성하는 방안을 제시한다. 논문에서 제시하는 스토리지 시스템의 확장성과 성능을 검증하기 위해 76개의 하드 디스크를 이용하여 벤치마크 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 고성능 대용량 스토리지 시스템의 확장성과 신뢰성을 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제40권6호
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• pp.571-577
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• 2021

본 연구는 기존의 엔진 없이 전기로 운행되는 자동차에 가상의 엔진소리를 구현해주는 반도체 에 관한 연구로, 운전자의 욕구 및 보행자의 안전을 지키기 위해 Adaptive Difference PCM(ADPCM) 방식과 Frequency modulation 방식을 조합하여 생생한 엔진음을 구현하였다. 또한 미디를 응용하는 전자음 합성 알고리즘을 제안하여 엔진음 합성방법, 엔진음 발생 시스템의 구성 모델을 제시한다. 본 연구는 운전자와 보행자를 모두 만족시키기 위해 캔 통신을 이용하여 운전자의 운전 습관에 따라 전해지는 엔진회전량, 차량 속도, 가속 페달 눌림 량, 토크 등의 정보를 받은 후, 미리 설정된 적절한 파라미터에 따라 주파수 변조를 위한 인터폴레이션, 정보량 축소를 위하 ADPCM 알고리즘, 엔진음을 쉽게 만들기 위한 미디 포맷을 이용하여 시스템과 운전자의 의도를 정확히 반영할 수 있는 인터렉션 알고리즘을 구현하였다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제25권3호
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• pp.151-157
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• 2022

Various approaches have been applied to transform aquaculture from a manual, labour-intensive industry to one dependent on automation technologies in the era of the fourth industrial revolution. Technologies associated with the monitoring of physical condition have successfully been applied in most aquafarm facilities; however, real-time biological monitoring systems that can observe fish condition and behaviour are still required. In this study, we used a video recorder placed on top of a fish tank to observe the swimming patterns of rock bream (Oplegnathus fasciatus), first one fish alone and then a group of five fish. Rock bream in the video samples were successfully identified using the you-only-look-once v3 algorithm, which is based on the Darknet-53 convolutional neural network. In addition to recordings of swimming behaviour under normal conditions, the swimming patterns of fish under abnormal conditions were recorded on adding an anaesthetic or lowering the salinity. The abnormal conditions led to changes in the velocity of movement (3.8 ± 0.6 cm/s) involving an initial rapid increase in speed (up to 16.5 ± 3.0 cm/s, upon 2-phenoxyethanol treatment) before the fish stopped moving, as well as changing from swimming upright to dying lying on their sides. Machine learning was applied to datasets consisting of normal or abnormal behaviour patterns, to evaluate the fish behaviour. The proposed algorithm showed a high accuracy (98.1%) in discriminating normal and abnormal rock bream behaviour. We conclude that artificial intelligence-based detection of abnormal behaviour can be applied to develop an automatic bio-management system for use in the aquaculture industry.

• 공학교육연구
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• 제26권4호
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• pp.22-35
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• 2023

As information and communication technology has developed remarkably, it has become possible to analyze various types of large-volume data generated at a speed close to real time, and based on this, reliable value creation has become possible. Such big data analysis is becoming an important means of supporting decision-making based on scientific figures. The purpose of this study is to develop a big data analysis tool that can analyze large amounts of data generated through engineering education. The tasks of this study are as follows. First, a database is designed to store the information of entries in the National Creative Capstone Design Contest. Second, the pre-processing process is checked for analysis with big data analysis tools. Finally, analyze the data using the developed big data analysis tool. In this study, 1,784 works submitted to the National Creative Comprehensive Design Contest from 2014 to 2019 were analyzed. As a result of selecting the top 10 words through topic analysis, 'robot' ranked first from 2014 to 2019, and energy, drones, ultrasound, solar energy, and IoT appeared with high frequency. This result seems to reflect the current core topics and technology trends of the 4th Industrial Revolution. In addition, it seems that due to the nature of the Capstone Design Contest, students majoring in electrical/electronic, computer/information and communication engineering, mechanical engineering, and chemical/new materials engineering who can submit complete products for problem solving were selected. The significance of this study is that the results of this study can be used in the field of engineering education as basic data for the development of educational contents and teaching methods that reflect industry and technology trends. Furthermore, it is expected that the results of big data analysis related to engineering education can be used as a means of preparing preemptive countermeasures in establishing education policies that reflect social changes.

• 농업생명과학연구
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• 제50권2호
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• pp.187-194
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• 2016

본 연구는 무창돈사에서 최적 환경조절이 가능한 시스템을 구축하고자 환경조절이 가능한 모형돈사를 제작하여 온도분포특성을 분석하고 ICT 융합기술을 활용한 온도센서 위치 최적화 및 컨트롤 일체형 환기팬을 개발하고자 하였다. 팬 상부에 부착된 센서에 의해 측정된 온도는 다른 측점온도보다 1℃ 내의 낮은 온도차를 나타내어 측정오차를 고려할 때 온도센서가 팬 상부에 위치하여도 문제가 없을 것으로 판단되었다. 환기팬 성능은 최대 출력일 때 회전수 1920rpm, 송풍량 125㎥/min로 나타났으며, 최대 효율은 개방면적비 약 70%를 고려할 경우 사용된 환기팬의 적정 송풍량은 75㎥/min에 60pa로 나타났다. 댐퍼의 개방면적비가 약 70%일 때 환기팬의 동력과 상관없이 최대효율을 나타내었다. 팬의 출력별 회전수는 출력 100%일 때 최대 1,920rpm으로 나타났으며, 컨트롤러의 펄스 듀티비를 변화시킴에 따라 AC 출력 위상이 지연 없이 변화하는 것으로 나타나 빠른 응답속도로 팬 속도조절이 가능한 것으로 판단되었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권3호
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• pp.275-281
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• 2023

In recent years, technological developments have rapidly increased the number of complex structures and equipment in the industrial. Accordingly, the prognostics and health monitoring (PHM) technology has become significant. The safety assessment of industrial sites requires data obtained by installing a number of sensors in the structure. Therefore, digital twin technology, which forms the core of the Fourth Industrial Revolution, is attracting attention in the safety field. The research on digital twin technology of structures subjected to seismic loads has been conducted recently. Hence, this study proposes a digital twin system that estimates the responses and arbitrary load in real time by utilizing the minimum sensor to a pipe that receives a seismic and arbitrary load. To construct the digital twin system, a finite-element model was created considering the dynamic characteristics of the pipe system, and then updating the finite-element model. In addition, the calculation speed was improved using a finite-element model that applied the reduced-order modeling (ROM) technology to achieve real-time performance. The constructed digital twin system successfully and rapidly estimated the load and the point where the sensor was not attached. The accuracy of the constructed digital twin system was verified by comparing the response of the digital twin model with that derived by using the load estimated from the digital twin model as input in the finite-element model.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권2호
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• pp.45-55
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• 2023

본 연구에서는 V-22 Osprey 틸트로터의 25% 축소 모델인 TRAM에 대하여 회전익기 통합 해석 코드인 CAMRAD II를 이용하여 프롭로터의 Aeromechanics 모델링과 블레이드 및 피치 링크에 대한 구조 하중 해석을 수행한 후, DNW 풍동 시험 및 선행 해석 연구 결과와 상호 비교하였다. 본 연구에서는 저속 전진 비행 시 블레이드 플랩 굽힘 모멘트의 구조 하중 및 진동 하중 변화를 풍동 시험 결과에 대하여 비교적 잘 예측하였다. 리드-래그 굽힘 및 비틀림 모멘트의 구조 하중 및 진동 하중 해석은 풍동 시험과 다소 다르게 얻어졌으나, 평균값을 제거하였을 때 로터 회전 한 바퀴당 구조 하중 해석 결과가 풍동 시험 및 선행 해석 연구와 비교적 유사하였다. 피치 링크의 구조 하중 및 진동 하중 해석은 전반적으로 선행 연구의 시험 및 해석 결과와 유사하게 얻어졌다. 마지막으로 블레이드 구조 진동 하중의 조화 성분 해석 및 비교를 통하여 블레이드 리드-래그 굽힘 및 비틀림 모멘트의 오차 발생 원인을 분석하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제60권5호
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• pp.367-374
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• 2023

As the Fourth Industrial Revolution accelerating, countries worldwide are developing technologies to digitize and automate various industrial sectors. Building smart factories not only reduces costs through improved process productivity but also allows for preemptive identification and removal of risk factors through the practice of Health, Safety, and Environment (HSE) management, thereby reducing industrial accident risks. In this study, we visualized pressure, temperature, power, and wind speed data measured in real-time via a monitoring GUI, enabling field managers and workers to easily access related information. Through the work environment monitoring system developed in this study, it is possible to conduct economic analysis on per-unit basis, based on the digitization of production management elements and the tracking of required resources. By implementing HSE in shipyards, potential risk factors can be improved, and gas and electrical leaks can be identified, which are expected to reduce production costs.