본 연구에서는 연소 배기가스로부터 포집된 이산화탄소를 다시 일산화탄소 또는 탄소로 전환하여 산업에 다시 활용하고자 하는 탄소순환형 기술개발이 목적이다. 그러나 이산화탄소는 안정한 화합물로 쉽게 분해되지 않기 때문에 적합한 금속계 산화물(활성화제)이 필요하며, 가능한 낮은 온도에서 분해되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 Zn계 페라이트를 사용하여 $CO_2$를 $500^{\circ}C$의 온도에서 CO나 C로 전환할 수 있는 금속계 산화물을 수열합성과 고상법을 이용하여 제조하였다. 이산화탄소의 분해 특성을 실험하기 위해 TPR/TPO 장치와 TGA분석장비를 사용하였다. 수소에 의한 환원곡선 면적과 $CO_2$에 의한 흡착분해 곡선면적을 측정한 결과 ZnO가 5 wt% 포함되어 있는 Zn 페라이트가 가장 크게 나타났다. 또한 수소에 의한 흡착환원이 26.53 wt% 발생하였고, $CO_2$에 의한 산화량도 25.73 wt%로 가장 높게 나타났다. 이산화탄소의 흡착특성이 높지는 않았지만 분해효율이 96.98%로 우수한 산화 환원 특성을 나타내었다.
본고에서는 영남에서 인지도가 높았던 방산 허훈의 "방산집"을 중심으로 II장에서는 방산 허훈의 삶과 학문적 연원을 살펴보고, III장에서는 본격적으로 허훈의 산문 중에서 잡저(雜著)에 실려있는 작품 몇몇을 선정하여 그 내용을 분석하고 특징이 무엇인지를 알아보았다. II장에서는 방산의 삶과 학문적 연원을 살펴보았는데, 방산은 평생 정치에는 뜻을 두지 않고 학문에만 전념하는 처사적 삶을 살았다. 방산의 학문적 성향에 대해서는 근기와 영남학파, 두 진영을 아우르는 학문을 이룩하고자 노력하였다. 방산의 학문적 계보는 근기학파의 개산지조(開山之祖)인 미수(眉?) 허목의 학문이 곧 한강(寒岡) 정구에게서 나왔고 한강의 학문은 퇴계에게서 나온 것임을 밝히고 있다. 그리고 방산의 학문에 직접 영향을 준 성재(性齋) 허전(許傳)은 순암 안정복계의 인물이었다. 그리하여 방산은 성재를 통하여 순암계 우파를 퇴계학의 정통이라 생각하여 영남학파보다는 근기학파에 더 가까웠다고 할 수 있다. 그리하여 방산의 저술에는 실용적인 측면이 많다. III장에서는 방산의 한문산문 작품의 내용을 분석하여 근기학파의 학문 전통 고수와 자주국방의 인식으로 나누어 고찰하였다. 근기학파의 학문 전통 고수에서는 실증주의, 실용주의에 입각한 서술을 주로 하고 있는데 이는 사실을 가지고 대의 중심으로 한 글을 쓰고자 했기 때문이다. 그리고 세속에 하는 일이라 하더라도 정당하다고 보지 말고 예부터의 일을 상고하여 바로 잡고자 하였다. 이러한 방산의 사고에는 퇴계를 중심으로 하는 근기남인의 학문 성향이 짙게 베어 있다고 하겠다. 자주국방인식에서는 <포설>과 <거설>을 통해 병가들이 마땅히 알아야 할 일이 무엇인지 강조하고 있다. 방산이 여기에서 중요하게 생각하는 것은 바로 새로운 장비에 대한 정보와 이에 대한 교육과 구축이다. 그러면 조선은 군사력이 강력한 나라가 되었을 것이라 주장하고 있다.
본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
Wrist PA-grip view는 주변 인대들의 손상을 쉽게 진단할 수 있기 때문에 삼각섬유연골 파열 진단에 시행한다. 그러나 의료장비 기술의 발전에도 불구하고 기하학적 요소에 따른 영상의 왜곡은 아직까지도 많은 제한점이 있다. 본 논문에서는 정확한 Wrist PA-grip view 검사를 위해 현재 사용되고 있는 검사방법에서 발생되는 왜곡을 분석하여 영상의 왜곡을 최소한으로 감소시킬 수 있는 검사방법을 제시하고자 한다. Wrist PA-grip view를 재현하기 위하여 인체모형 팬텀을 사용하였고 source of image distance (SID)는 110 cm와 임의로 정해놓은 130 cm, 150 cm로 설정하였다. 각 SID에 따라서 손목 팬텀을 x축 방향 및 y축 방향으로 각각 0, 2, 4, 6, 8, 10 cm 이동하였다. 정량적 평가를 하기 위해 손목 팬텀의 이동 시 마다 자뼈와 노뼈의 먼쪽관절면의 거리의 차이를 picture archiving and communication system (PACS) system을 통해 측정하였다. 정성적 평가로는 방사선사 20명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. SID에 따라 나뉜 세 그룹 간의 x축과 y축 방향의 움직임에 따른 왜곡도를 비교하기 위해 Kruskal Wallis test 통계기법을 시행하였으며 사후검정으로 Tukey test를 시행하였다. 정량적 평가 결과에서 x축 방향으로 이동하여 얻은 측정값은 모든 그룹에서 유의한 차이를 보이지 않았다 (p>0.05). y축 방향으로 이동하여 얻은 측정값은 대부분의 그룹에서 유의한 차이를 보였다 (p<0.05). 영상에서 왜곡이 임상적 진단과 수술에 많은 영향을 미치는 검사의 경우, 보다 정확한 진단을 위해 영상 후처리로 영상의 질을 유지하는 한도 내에서 기존의 SID인 110 cm 보다는 150 cm에서 검사하여 왜곡을 감소시키기를 제안하는 바이다.
본 연구는 IOT 장비인 라즈베리파이를 마스터(master)로 이용하고 인버터를 슬레이브(slave)로 하여 모드버스 TCP 통신을 기반한 태양광 발전 모니터링 시스템을 제안하였다. 본 모델은 라즈베리파이에 다양한 센서를 추가하여 태양광 발전소의 모니터링에 필요한 정보를 추가하였으며, 실시간 발전량 예측을 통해 발전량 예측과 모니터링 정보를 스마트 폰으로 송신하였다. 또한, 서버에 태양광 발전소에서 지속해서 생성되는 정보를 빅데이터로 구축하였으며, 발전량 예측을 위한 딥러닝 모델을 학습하여 갱신하였다. 연구 결과로서 인버터에서 라즈베리파이로 모드버스 TCP 기반으로 안정적인 통신이 가능하였고, 라즈베리파이에서 학습된 딥러닝 모델로 실시간 예측이 가능하였다. 서버는 빅데이터로 다양한 딥러닝 모델 학습이 가능하였으며, LSTM이 학습 오차 0.0069, 테스트 오차 0.0075, RMSE 0.0866 등으로 가장 좋은 오차를 보임을 확인하였다. 본 모델은 다양한 제조사의 인버터에 대해서 보다 간단하고 편리하며 발전량을 예측할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 구현이 가능함을 제시하였다.
수술중신경계감시에서 혼입되는 artifact의 종류는 매우 다양하고 검사에 방해 되는 artifact의 제거 또한 필수적이다. 그리고 artifact를 제거해서 검사의 질을 향상시키는 것이 검사자의 역량이며 환자의 안전을 위한 최선의 방법이다. 하지만 경험이 부족해서 수술실의 장비나 마취에 관한 사항들에 대한 숙지가 미흡한 경우 상황에 맞는 적절한 방법으로 artifact를 제거할 수 없다. 만약 artifact가 구별 및 제거되지 않고 진행된 검사의 판독은 수술 진행에 혼선을 초래하며 이는 신속하고 정교함이 요구되는 신경외과 수술에 치명적인 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 수술 중에 발생하는 artifact의 원인을 전기적요인과 비전기적인 요인 그리고 기타 요인들로 분류하였고 상황에 맞게 artifact를 제거하는 방법과 검사법에 대해 언급하였다. 수술실의 환경이 동시에 여러가지 상황을 고려해야 하는 매우 민감한 조건이지만, 다양한 artifact의 형태와 원인을 숙지하여 안정적이고 원활한 수술중신경계감시가 되길 바란다.
해안분야 실험은 복잡하며, 여러 요소들을 고려해야 한다. 성공적인 수행에는 경험이 중요한 요소가 되기도 하며, 조파기 및 계측기의 성능향상 등으로 지속적으로 발달되어 왔다. 수리실험은 구조물의 안정성 및 해안수리학적 특성 검토 분야에서 수치실험에 비해 직관적인 관찰이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 모형축척, 실험시설 및 장비와 실험 수행자의 판단 등에 의해 서로 다른 결과가 도출될 수도 있다. 본 연구에서는 수리실험에 있어 가장 기본이면서 중요한 실험파(불규칙파) 설정을 위한 지침을 제안하기 위해 2차원 실험을 수행하였다. 실험을 통하여 주파수 스펙트럼을 활용한 불규칙파의 설정방법 및 입사파고의 범위[(HS)M/(HS)T = 1~1.05]에 대하여 제시하였다. 제안된 실험파 설정 지침은 실험결과의 신뢰도 향상에 기여할 수 있기를 기대한다.
본 연구에서는 초고온 환경에서 내화학성 및 열적 안정성이 우수한 지오폴리머 기반의 알루미노실리케이트 레진과 세라믹 섬유를 활용한, 목표주파수 X-band(8.2 GHz to 12.4 GHz)에서 전자파를 흡수하는 세라믹 복합재(Radar-absorbing ceramic composite, RACC)를 구현하였다. 주 성분이 FeSi인 판형 구조의 샌더스트 자성 입자를 분산시킨 알루미노실리케이트 레진은 목표 주파수 대역에서 자성 및 유전손실 특성을 발휘하였고, 입도와 무게분율별 유전특성을 Cole-Cole Plot으로 표현하였다. 샌더스트가 분산된 알루미노실리케이트 레진의 미세구조, 화학적 성분 및 결정, 자기 및 열적 특성 등을 분석하기 위해 SEM, EDS, VSM 및 TGA를 측정하였다. 샌더스트의 입도 크기 35 ㎛, 무게분율 40 wt.%를 분산시킨 레진의 유전손실 특성을 활용하여, X-band에서 약 1.51 GHz 대역폭에 대해 -10 dB 이하의 반사손실 성능을 발휘하는 단층형(t = 1.585 mm) RACC를 설계 및 제작하였다. 제작된 RACC의 초고온(25℃ to 1,000℃)에서 전자파 흡수 거동을 살피기 위해 개발된 초고온 환경 자유공간측정 장비를 활용하여 X-band 대역에서 그 성능을 검증하였다.
자기공명영상(MRI) 장비의 조영제로 흔히 사용되는 가돌리늄(Gd)은 매우 안정된 상태로 하수처리과정에서 거의 제거되지 않고 수환경으로 유입된다고 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 세 가지의 공법으로 하수처리를 하는 부산 수영 하수처리장에서 채취한 하수 시료의 공정별 용존 희토류 원소의 제거율 및 수환경으로 배출되는 인위적 기원 Gd(Gdanth)의 배출량을 평가하고자 하였다. 용존 희토류 원소는 공정별 처리 단계에 따라 무거운 희토류 원소(Tb-Lu)에 비해 가벼운 희토류 원소(La-Eu)에서 농도가 감소하는 경향을 보였다. 또한 일부 시료에서 나타난 음의(negative) Sm anomaly (<1)는 생물학적 제거 과정에서 Sm이 입자나 인산염과 흡착되어 함께 제거되었을 가능성을 시사한다. 모든 시료에서 양의(positive) Gd anomaly (149±50, n=9)를 보였으며, 공정별로 측정된 Gd의 총 농도 중 Gdanth은 약 97% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. 이는 하수처리과정에서 Gdanth 이 거의 제거되지 않고 수영강 하류로 배출된다는 것을 의미한다. 일별 처리용량을 고려하여 각 공정에서 배출되는 Gdanth의 배출량은 259 mmol/day로 추정할 수 있다. 본 연구의 결과는 하수처리장을 통해 수영만 연안으로 Gdanth이 지속적으로 배출될 것으로 예상되며, 향후 Gd의 중장기적인 관측이 필요함을 시사한다.
신재생에너지는 개발도상국의 농촌 지역의 지속가능한 개발을 위한 필수 요소이다. 나아가, 독립형 신재생에너지 발전 시스템을 의료 분야에 응용하여 삶의 질을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 개발도상국에서 백신을 안전하게 보관하고 보급하여, 콜드체인 영역을 확장하기 위해서 신재생에너지 기반 백신 공급 시스템을 구축하였다. 백신 공급 시스템은 신재생 에너지로 전기를 공급하는 보건소와 이를 연결하는 스마트 백신 캐리어로 구성되었다. 백신 캐리어는 펠티어 소자를 이용하여 냉각 시스템을 개선하였고, 위치 및 온도 모니터링 장비를 설치하였다. 또한, 네팔의 남부 마을에서 현장시험과 지형학적 분석으로 개발된 시스템의 성능 및 효과를 평가하였다. 신재생에너지 시스템은 보건소의 냉장고를 정상적으로 작동시켰으며, 백신 캐리어는 더욱 긴 냉장 시간과 안정적인 온도 조절 성능을 확보하였다. 지형학적 분석 결과, 본 시스템이 기존보다 넓은 지역으로 백신을 보급할 수 있을 것으로 추정하였다. 따라서, 신재생에너지와 스마트 기기의 도입이 콜드체인 영역을 확장하고 백신 공급율을 증가시켜, 결과적으로 개발도상국의 농촌 지역 의료 서비스를 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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