• 대한토목학회논문집
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• 제28권2D호
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• pp.243-248
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• 2008

아스팔트 포장에서 발생하는 수분손상은 우수 등에 의한 수분 침투로 아스팔트 혼합물 내의 접착력과 점착력이 손상되면서 발생하는 현상으로서, 아스팔트 포장의 주요 파손에 영향을 미치는 원인의 하나로 알려져 있다. 본 연구에서는 아스팔트 포장에서 발생하는 수분손상을 아스팔트 혼합물의 실내 물성 특성으로 규명하고자, 기존의 간접인장시험과 수정 라트만 시험 방법을 이용하여 국내의 일반 및 SBS 개질 아스팔트 혼합물에 대해 반복 수침 및 다양한 온도 영역에서 아스팔트 혼합물의 물성 변화와 수분 저항성 특성을 평가하였다. 이를 통해 아스팔트 혼합물의 물성(회복탄성계수, 간접인장강도, 파괴에너지, 크리프 변형에너지) 변화가 반복적인 수침에 따른 수분손상과는 높은 상관성을 나타내었으며, 수침 횟수별로 다른 감소 경향을 나타내는 결과를 도출하였다. 그리고 재료 종류별로는 반복 수침에 따른 시험 물성값의 손실률은 모든 온도 영역에서 SBS 개질 아스팔트 혼합물이 일반 아스팔트 혼합물에 비해 낮은 경향을 나타내는 것으로 분석되었다. 결론적으로, 현행 아스팔트 혼합물의 수분손상 특성을 평가하는 방법은 단기적인 수침 조건과 단일 시험 물성에 의해 평가됨으로서 변별력 있는 기준으로 사용하는데 한계가 있는 것으로 판단된다. 이에 아스팔트 혼합물의 장기적인 수분손상 특성 및 변별력 있는 재료 물성의 평가를 위해서는 반복적인 수침 조건과 함께 다양한 물성 기준의 적용이 고려되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국주조공학회지
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• 제43권6호
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• pp.271-278
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• 2023

본 연구에서는 임펠러 회전속도와 불활성 가스 유량을 바꾸어가며 A356 용탕 탈가스 실험을 수행하여 탈가스 시간에 따른 용탕 온도, 성분 및 밀도 변화를 측정하였다. 용탕 온도의 경우 탈가스 처리가 진행됨에 따라 서서히 감소하였으나 임펠러 회전속도 혹은 불활성 가스 유량과 용탕 열손실 간의 뚜렷한 상관관계는 확인할 수 없었다. 임펠러 회전속도와 불활성 가수 유량에 상관없이, A356 용탕 내 Mg 및 Ti 함량은 600초 이상 탈가스 처리 후에도 그 함량이 거의 변하지 않았으며, Sr의 경우 최대 70 ppm정도 그 함량이 낮아지는 것을 확인하였다. 측정된 용탕 밀도로부터 도출한 용탕 내 수소 농도와 탈가스 모델 식을 활용하여 실험 조건 별 탈가스 속도를 정량적으로 비교 분석해본 결과, 본 연구에서 다룬 탈가스 조업 환경에서는 임펠러 회전속도 보다는 불활성 가스 유량이 탈가스 속도에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.345-354
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• 2024

본 논문에서는 WLAN 시스템에 활용 할수 있도록 DGS를 적용하여 삼중대역 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 두 개의 스트립 선로와 접지면에 세 개의 영역을 삽입하여 요구하는 주파수 대역과 반사손실 특성을 얻었다. 제안된 안테나는 22.0 mm(W) × 54.9 mm(L1)의 크기와 두께(h) 1.6 mm, 그리고 비유전율이 4.4인 FR-4 기판 위에 22 mm(W₆+W₄+W₅) × 43 mm(L₁+L₂+L₃+L₅)의 크기로 설계되었다. 제작 및 측정결과로부터, -10dB 기준으로 900 MHz 900 MHz 대역에서 108 MHz (0.908~1.016 GHz), 2.4 GHz 대역에서 360 MHz (2.276~2.636 GHz), 그리고 5.0/6.0 GHz 대역에서 2,484 MHz (4.904~7.388 GHz)의 대역폭을 얻었다. 또한 요구되는 주파수 삼중대역에서 이득과 방사패턴 특성을 측정하여 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.109-121
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• 2024

섬유, 자동차와 같은 여러 제조 공정에서 설비가 고장이 나 멈추게 되면 기계가 작동하지 않게 되고 이는 기업의 시간적, 금전적 손실로 이어진다. 따라서 설비의 고장이 발생하기 전, 고장을 예측하여 정비할 수 있도록 설비의 이상을 사전에 탐지하는 것이 중요하다. 대부분의 설비 고장 원인은 설비의 필수 부품인 베어링의 고장으로, 베어링의 고장을 진단하는 것은 설비예지보전 연구의 핵심이기도 하다. 본 논문에서는 베어링의 진동 신호를 분석하여 SWT-SVD 전처리 알고리즘을 제안하고 이를 시계열 이상탐지 모델 네트워크 중 하나인 어노멀리 트랜스포머에 적용하여 베어링 이상탐지 모델을 구현한다. 제조공정의 베어링 진동신호는 실시간으로 센서값들의 이력이 작성되어 노이즈가 존재하므로, 이를 줄이기 위해 본 연구에서는 정상 웨이블릿 변환(Stationary Wavelet Transform)을 사용하여 주파수 성분을 추출하고, 특이값 분해(Singular Value Decomposition) 알고리즘을 통해 유의미한 특징들을 추출하는 전처리를 진행한다. 제안하는 SWT-SVD 전처리 방법을 적용한 베어링 이상탐지 모델 실험을 위해 IEEE PHM학회에서 제공하는 PHM-2012-Challenge 데이터 세트를 활용하였으며, 실험 결과는 0.98의 정확도와 0.97의 F1-Score로 우수한 성능을 보였다. 추가로, 성능 향상을 입증하기 위해 선행 연구들과 성능 비교를 진행한다. 비교 실험을 통해 제안한 전처리 방법이 기존의 전처리보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• 산업진흥연구
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• 제9권2호
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• pp.95-102
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• 2024

본 연구는 코로나19 바이러스라는 사회적 위험 상황 속에서 미국과 한국의 의료보장 체계 공공 부분의 역할을 비교하고 대처 방안에 관하여 연구하고자 한다. 코로나19 팬데믹은 단기간 내 국경을 초월하여 전 세계로 확산되었고, 2020년 한 해 동안 연간 사망자 수를 약 4% 증가시켜 심각한 사회복지 손실을 유발한 전형적인 '재난'사례였다. 사회 질서 변화, 종식 예측 불가, 일상 통제 장기화, 불평등 심화 등 건강안보의 위협은 경제, 정치, 환경 등 전반에 영향을 미쳤고, 정신적·육체적 스트레스로 불안과 혼란을 경험해야 했다. 나아가 선진국들은 세계적 재난 앞에서 저소득국가들의 어려움에 도움을 제공하지 못하였다. 이러한 상황에서는 위해를 최소화하고 회복성을 확보하는 국가의 재난관리 역량, 특히 보건 의료분야의 재난 대응 역량이 매우 중요할 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 국민의 생명권을 보장하기 위한 제도인 건강보험제도가 자유주의적 의료보장 국가인 미국과 어떻게 차이가 있는지 비교해 보고 공공 부분의 역할 강화의 필요성에 대해 제기하고자 한다.

• 식물병연구
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• 제30권2호
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• pp.124-130
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• 2024

Stemphylium vesicarium에 의해 발병하는 잎마름병은 마늘재배에 있어 전 세계적으로 가장 중요한 곰팡이 병 중 하나이며, 종자의 품질과 수확량을 감소시킨다. 병 저항성 품종의 재배는 화학 농약의 사용을 감소시키고, 작물 손실을 최소화하는 데 효율적인 방법이다. 본 연구는 잎마름병 저항성 마늘 유전자원을 발굴하기 위하여, 20점의 마늘 유전자원의 잎마름병에 대한 저항성을 조사하기 위하여 실험하였다. 온실에서 재배한 4엽기 유묘의 잎을, 접종 직전에 탈지하지 않은 비흡수성 재질의 솜으로 문지른 후에 멸균한 1/2 농도의 PDB 용액으로 수확한 S. vesicarium KACC 44530 균주의 포자현탁액(3.0×10⁵ spores/ml)을 분무하여 접종하였다. 그리고 접종 3-7일 후에 잎에 발생한 잎마름병의 병반면적률(%)을 조사하였다. 이때 저항성 및 감수성 대조 품종으로 '남도'와 '대서' 마늘이 사용되었다. 실험한 유전자원 중에서, IT245512, IT245528 및 IT244068은 잎마름병에 가장 높은 저항성을 보였으며, 유전자원 IT257134와 IT253043은 잎마름병에 대하여 가장 높은 감수성을 나타내었다. 본 연구에서 선발한 저항성 유전자원은 잎마름병 저항성 육종 시스템에 유용한 자원으로 이용될 수 있을 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.150-157
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• 2024

본 논문은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델과 다항 회귀모델을 이용하여 사과나무에 열린 사과의 개수를 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 사과나무에 열린 사과의 개수를 측정하면 사과 생산량을 예측할 수 있고, 농산물 재해 보험금 산정을 위한 손실을 평가하는 데에도 활용할 수 있다. 사과 착과량 측정을 위해 사과나무의 앞면과 뒷면을 촬영하였다. 촬영된 사진에서 사과를 식별하여 라벨링한 데이터 세트를 구축하였고, 이 데이터 세트를 활용하여 1단계 객체 탐지 방식의 CNN 모델을 학습시켰다. 그런데 사과나무에서 사과가 나뭇잎, 가지 등으로 가려진 경우 영상에 포착되지 않아 영상 인식 기반의 딥러닝 모델이 해당 사과를 인식하거나 추론하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 두 단계로 이루어진 추론 과정을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상 기반 딥러닝 모델을 사용하여 사과나무의 양쪽에서 촬영한 사진에서 각각의 사과 개수를 측정한다. 두 번째 단계에서는 딥러닝 모델로 측정한 사과 개수의 합을 독립변수로, 사람이 실제로 과수원을 방문하여 카운트한 사과 개수를 종속변수로 설정하여 다항 회귀 분석을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 추론 시스템의 성능 평가 결과, 각 사과나무에서 사과 개수를 측정하는 평균 정확도가 90.98%로 나타났다. 따라서 제안된 방법은 수작업으로 사과의 개수를 측정하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 이 방법은 딥러닝 기반 착과량 예측의 새로운 기반 기술로 관련 분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.

• 공업화학
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• 제35권1호
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• pp.16-22
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• 2024

고분자전해질막 연료전지는 작동온도가 낮아, 다른 종류의 연료전지에 비해 빠른 시동과 응답 특성을 가진다는 장점이 있다. 시뮬레이션 연구는 비용과 시간 측면에서 이점이 있어 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 기존의 수식에 단위전지의 기체확산층에 잔류하는 물의 저항을 추가하여 실제 데이터와 모델데이터를 비교했다. 실험은 25 cm² 단위 전지로 진행됐으며, 1차 임피던스 측정, 활성화, 분극곡선 데이터 획득 후 정지 시간을 0, 10, 60분으로 가지는 샘플로 나눠 실험했다. 이는 기체확산층 내부의 잔류 중인 물이 증발할 시간을 0분, 10분, 60분 부여했다고 볼 수 있다. 휴식기간을 가지지 않는 경우, 같은 전위 및 같은 유량에서 성능 향상의 폭은 큰 차이를 보이지 않았으나, 휴식기간을 가진 막전극 접합체의 경우 임피던스 측정 시 성능 향상이 확인되었다. 저항 감소크기를 과전압으로 바꿔, 연료전지모델에 잔류수가 존재할 경우와 존재하지 않을 경우의 전압 차이를 비교했으며 그 결과로 농도손실이 주를 이루는 고전류밀도 영역의 오차율이 줄어든 것을 확인하였다.

• 토지주택연구
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• 제15권2호
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• pp.39-56
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• 2024

최근 우리 사회의 전 영역에 걸쳐 청년 세대의 문제가 대두되고 있다. 이들은 생애 주기 과정상 독립, 취업, 혼인 등 다양한 이행기에 있어 다차원적이며 중첩된 문제에 놓여 있으며 특히, 가장 체감할 수 있는 주거분야에서 주거독립의 관점에서 살펴보았다. 사회적 자본이 충분하지 않은 상태에서의 독립은 주거독립 중단의 가능성이 높고 불안정한 독립일 가능성이 높다. 그럼에도 많은 청년들은 자의든 타의든 주거독립으로 인해 어려운 환경에 놓여 있다. 이에 청년가구와 같은 취약계층의 자립 용이성 측면에서 자신에 대한 이해와 지지체계의 중요성을 감안하여 분석을 하였다. 분석 결과, 청년의 일반적 특성에 국한하기보다 내재적 다양성 및 이질성을 고려한 정책이 요구된다. 또한 일시적 주거비 부담 완화와 같은 단편적 정책보다 실질적으로 자립을 이행할 수 있는 장기적 정책이 필요하며 이와 더불어 청년 일자리, 고용 안정 등의 복합적 지원도 필요하다. 청년가구의 주거독립에 미치는 주요 영향요인으로 대중교통 이용과 문화시설 등에 대한 생활 인프라의 요구를 확인할 수 있었다. 한정된 재원인 정책자금의 효율성 및 효과성을 동시에 고려하기 위해서는 입지 선정을 세심하게 고려해야 한다. 또한 주거독립을 위한 다양한 주택유형 및 점유형태를 제공하여 청년의 이행기 및 생애 주기 관점에서의 선택권을 확대할 필요가 있다. 청년의 이행기 지연은 개인의 생애 주기 단절, 만혼, 저출생 등 사회 전체적인 측면에서의 손실로 이어질 수밖에 없다. 이러한 점에 비추어 가장 체감할 수 있는 주거상황에 대해 보다 포괄적인 차원에서 통합적인 노력이 필요하다. 나아가 미래세대의 주요 구성원으로써 자립할 수 있도록 전향적인 사회적 공감대와 지지가 필요하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.135-140
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• 2024

태양광발전시스템은 다른 재생에너지원과 비교해서 내구수명이 길어 유지점검이 거의 필요 없다고 하지만, 실제 태양광 모듈의 음영 발생, 온도상승, 미스매치, 오염·열화, 태양광 인버터의 고장, 누설전류 및 아크 발생으로 인하여 초기 설계 시에 기대했던 성능이 나오지 않는 경우가 발생한다. 따라서 이러한 시스템의 문제점 해결을 위해 단지 발전량 및 운전 현황에 대한 조사를 통하여 정성적으로 파악하거나 태양광발전시스템의 성능지수인 성능계수(PR, Performance Ratio)로부터 성능을 비교분석하고 있다. 그러나 큰 손실을 포함하고 있으므로 단지 성능계수만으로 태양광발전시스템의 성능 저하, 고장 혹은 결한 등의 이상 유무를 정확하게 판단하기가 어렵다. 본 논문에서는 주변 환경의 변화에 따른 태양광발전시스템 발전량 최적화를 위해 태양광 모듈의 음영 발생, 인버터 고장, 누설 및 아크에 대한 상태 진단 알고리즘을 연구하였다. 또한 연구된 알고리즘을 이용하여 영역별 상태진단과 이에 따른 발전량 최적화 운전에 대한 실증시험을 통한 결과를 고찰하였다.