• 유변학
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• 제10권4호
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• pp.185-194
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• 1998

수지이동 성형공정에서 섬유직조가 수지에 의해 함침될 때 발생하는 기공 또는 나쁜 젖음성은 최종 성형품의 물성 저하에 심각한 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 함침공정에서의 수지 유동특성을 파악하고 기공 형성기구를 규명하기 위하여, 빔 형태의 금형을 대상으로 실리콘 오일과 평직형태의 유리섬유를 사용하여 미시적인 유동가시화 실험을 수행하였다. 시간과 압력에 따른 수지의 침투길이를 측정함으로써 섬유직조의 기공률에 따른 비정상상태의 투과계수와 모세관압을 측정하였고, 낮은 조업압력과 낮은 기공률에서는 모세관압이 함침공정에서 중요한 가공변수임을 확인할 수 있었다. 비디오 카메라를 이용하여 유동전단면의 이동을 근접 확대 촬영하여 기공이 형성되는 과정을 미시적으로 관찰함으로써, 섬유와 수지의 표면에너지에 의해 발생되는 모세관압이 기공의 형성에 미치는 영향을 조사하였다. 그 결과, 수지충전을 유발하는 전체 구동압력에서 모세관압이 상대적으로 클수록 기공은 더욱 쉽게 생성되는 것으로 나타났다. 또한 수지의 점도와 섬유직조의 기공률이 각각 변화할 때, 모세관수에 따른 기공의 함량을 화상 해석 기법(image analysis technique)을 사용하여 정량적으로 측정하였다. 수지가 섬유직조 내로 함침될 때 임계모세관수(Ca~2.75$\times$$10^{-3})이상에서는 기공이 형성되지 않았으며, 그 이하에서는 모세관수가 감소함에 따라 기공의 함량이 지수적으로 증가하였다. 생성된 기공의 함량은 점도에 관계없이 유사한 변화 경향을 보였으며, 모세관수가 동일한 조건에서는, 기공률이 감소함에 따라 기공의 함량이 감소하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권1호
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• pp.16-26
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• 2015

연약지반의 평가를 위한 물리탐사기법의 적용성을 알아보기 위해 총 6개월간의 전기비저항 모니터링자료를 취득하였다. 추가적으로 다중채널 표면파 탐사(Multichannel Analysis Surface Wave; MASW)를 실시하여 전단파 속도와 연약지반의 강도분포를 파악하고자 하였다. 또한, 콘 관입시험(Cone Penetration Test; CPT)과 시추 시료의 실내시험을 이용하여 물리탐사 자료와의 상관성을 확인하고 탐사 자료의 신뢰성을 높이고자 하였다. 그 결과 장기간의 모니터링 자료로부터 연약지반의 거동양상을 파악할 수 있었고, 추가 탐사를 통해 얻은 전단파 속도와 실내 시험간의 유의미한 상관관계가 확인되어 연구 지역 연약지반의 강도를 평가하는데 있어 표면파 탐사의 유용성을 확인 할 수 있었다. 최종적으로 지구통계학적 방법을 이용하여 물리탐사 자료와 이종 자료에 대한 3차원적인 지반 분포 영상을 획득하였다. 본 연구를 통해 넓은 영역에서의 연약지반 평가를 위해서는 장기간의 전기비저항 모니터링으로 영역 전체의 특성을 파악해야 함을 알 수 있었다. 이를 보강할 수 있는 추가적인 탐사 자료와 시추 자료를 이용한다면 경제적이고, 신뢰성 있는 평가가 이루어 질 수 있을 것으로 판단된다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-10
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• 2020

공압제어회로는 4차 산업혁명 시대에 공장 자동화를 구성하는 중요한 기본 요소이며 대학 수준에서 공압제어회로를 설계하고 제작하는 능력을 기르는 것은 매우 중요한 교육과정 중의 하나이다. 본 연구에서는 공압제어회로의 설계 및 제작 과목에 캡스톤 디자인 방법을 적용하기 위해 모둠별 협동학습을 도입하였다. 또한, 학생들의 학습 성취도를 살펴봄으로써 향후 이 결과를 바탕으로 실천공학 교육의 혁신에 기여 하고자 하였다. 공압제어회로 설계 및 제작에서 실험집단에는 모둠별 협동학습을 적용하고 비교집단은 전통적 강의법을 적용하여 해석 능력의 차이를 검정하였다. 모둠별 협동학습을 수행한 실험집단이 전통적인 강의로만 진행된 비교집단보다 학업 능력이 높게 나타났고 유의수준 p<0.05의 t-검정 결과에서도 두 집단간에 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 실험집단에는 13개의 설문조사 문항을 4개의 모둠별로 응답하게 하고 그 결과를 분석하였는데, 전체 평균 4.731의 높은 만족도를 나타내었다. 본 연구를 통하여 공압제어회로의 설계 및 제작 교과목은 통상적인 과목으로 운영할 때 보다 캡스톤 디자인 기법을 적용했을 때 학생들의 학습 성취도 향상에 매우 효과적이라는 결론을 얻었으며 향후 캡스톤 디자인의 교육과정 개발에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.261-269
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• 2015

자갈궤도에서 레일과 침목을 연결하는 체결장치의 레일패드 강성이 증가함에 따라 윤중이 증가하고 궤도틀림진전이 증가되어 궤도유지보수비가 증가하게 된다. 반면에 레일패드강성이 감소하면 차량운행에 따른 전력소모비가 증가하게 된다. 따라서 자갈궤도 설계 시에 차량과 궤도 및 운영조건을 고려하여 궤도유지보수비와 전력소모비를 가급적 작게 할 수 있는 적정 레일패드강성을 결정하는 것은 철도 경제성 확보차원에서 중요한 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 $L{\acute{o}}pez$ Pita 등이 제시한 자갈궤도에서의 최적레일패드 강성을 평가하는 프로세서를 기초로 적정 레일패드강성 범위를 구하였다. 연구결과에 중요한 영향을 주는 레일패드강성에 따른 윤중변화를 보다 정확하게 평가하기 위하여 궤도구성품의 거동특성을 보다 상세하게 고려할 수 있는 고도화된 수치해석적 기법을 사용하여 평가하였다. 또한 국내에서의 차량, 궤도 운영조건을 고려함으로써 국내에서 궤도설계에 적용할 수 있는 적정 레일패드강성 범위를 도출하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제36권1호
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• pp.103-110
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• 2012

EV double cone 버너를 장착한 스월 예혼합 연소기를 대상으로 LES 수치기법을 적용하여 연소기내의 유동 현상과 연료/공기 혼합, 화염 거동에 대해 조사하였고, 공연비와 압력 변화에 따른 NOx, CO 농도 변화를 예측하였다. 버너에서 발생한 강한 스월로 인해 재순환 영역이 발생하였으며, 희박 예혼합 화염은 버너 출구부터 형성되어 0.2 m 이내에 존재하는 것으로 나타났다. 상압, 공연비 38.7인 해석 조건에서 NOx 발생량은 연소기 출구에서 0.59 ppm으로 예측되었고, CO는 화염면에서 다량 생성되나 출구로 갈수록 급격히 산화되어 출구에서 5.25 ppm으로 낮게 예측되었다. 또한, NOx 배출량은 공연비가 높아질수록, 압력이 감소할수록 줄어드는 것으로 나타났다. 설계 변경을 통해 다양한 연료 공급 형태에서의 NOx 배출 특성을 조사하였으며, 5 lance-hole 분사의 경우 가장 적은 NOx 배출 특성을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제8권2호
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• pp.94-99
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• 2004

목적 : 인체의 심근 및 간조직의 생체내 $^{31}P$ MRS에서 NOE 효과에 의한 분광신호 세기의 증가를 평가하고자 하였으며 또한 동일 장기에서 대사물질에 따른 NOE 효과의 차이를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 열명의 정상 성인군(남:여=8:2, 연령분포=24-32)을 대상으로 1.5T 자기공명영상/분광 장치에서 $^1H-^{31}P$ 이중 튜닝 표면 코일을 사용하여 생체내 $^{31}P$ MRS를 시행하였다. $^{31}P$ MRS 측정은 이차원 화학변위영상기법을 사용하였으며 동일한 파라미터에서 NOE 효과 없이 그리고 $^1H$ decoupling상태에서 NOE 효과에 의한 $^{31}P$ MRS 데이터를 획득하였다. $^{31}P$ MRS raw data의 postprocessing 후 얻어진 스펙트럼에서 주요 대사물질들의 신호증가를 비교하였다. 결과: 간조직의 $^{31}P$ HRS에서 NOE 효과에 의한 신호증가율은 $\alpha-ATP\;(7\%),\;\beta-ATP\;(9\%),\;\gamma-ATP\;(17\%),\;Pi\;(1\%),\;PDE\;(19\%),\;PME\;(31\%)$였다. 간조직의 경우 크리아틴 키나제가 없기 때문에 PCr 신호는 관찰되지 않았다. 심근의 $^{31}P$ MRS은 whole body 코일이 표면 코일보다 우수한 scout 영상을 제공하여 $^{31}P$ MRS의 localization에 유리하였다. $^{31}P$ 심근 다중 체적 스펙트럼에서 , 혈액의 DPG 신호는 심근으로부터 멀어질 수록 증가하는 양상을 나타내었고 NOE 효과에 의한 신호증가율은 $\alpha-ATP\;(12\%),\;\beta-ATP\;(19\%),\;\gamma-ATP\;(30\%),\;PCr\;(34\%),\;Pi\;(20\%),\;PDE\;(51\%),\;DPG\;(72\%)$ 였다. 결론: 간조직에 비해 심근의 경우 큰 신호증가를 보였고 이는 간조직 대사물질들의 $^{31}P$가 심근과는 다른 $^1H$ coupling을 나타냄을 의미한다고 해석할 수 있다.