The mecllanical properties of AI/TiCp composite fabrication by liquid mixing was investigat ed. The composites, containing 10 wt% Tic. were producwi using induction furnace with mechanical stirring. The amounts of' 1.5wt% Mg were, added to wetting agents. Thr presence of aluminum in TiC composites showed rnhanced strengrh without loss of ductility at room and clrvated temperatures. Espe cially, wear resistance was found to dramatically irnprovc. I3ul excess stirring d~terrninrd the mect~ani~ cal properties. Approximate values at present work were 500 rpm. There was no inrerfacial reaction of any kind and the interface remains clearly deineated.
용탕단조법에 의해 제조된 Mg-9AI-2Zn 합금을 미세조직관찰, 미소경도측정, 인장시험 등을 행하여 시효거동과 기계적 성질을 조사하였다. 용탕에 가압을 한 결과 주조결함이 제거된 미세한 주조조직을 얻었으며 미세조직은 초정 $\alpha$(Mg 고용체), 과포화고용체 $\alpha$상 및 $\beta$(Mg$_{17}$AI$_{12}$)화합물의 3가지 상으로 구성되어 있었다. 16$0^{\circ}C$및 20$0^{\circ}C$에서 시효열처리한 결과 $\beta$석출물에 의한 피크 경도값이 나타났으며 피크경도에서의 석출물의 형태는 lamella 형태의 불연속 석출물이 대부분이었고 과시효에 따라 불연속석출물의 조대화와 함께 연속석출물의 분율이 증가하였다. 용탕단조방법에 의해 제조된 Mg-9AI-2Zn 합금의 인장특성은 인장강도 261.4MPa, 연산율 7.6%로서 상용 AZ 92 합금보다 인장강도 및 연신율에서 우수한 기계적 성질을 가졌는데 이는 Zn의 고용강화 및 용탕의 가압에 의한 효과였다.다.
This study is to investigate, using AHP, what technologies should be applied first to Korean SMEs in order to respond to the 4th industrial revolution and change to a smart enterprise. To this end, technologies related to the 4th industrial revolution and smart factory are synthesized, and the classification criteria of Dae-Hoon Kim et al. (2019) are applied, but additional opinions of experts are collected and related technologies are converted to artificial intelligence (AI), Big Data, and Cloud Computing. As a base technology, mobile, Internet of Things (IoT), block chain as hyper-connected technology, unmanned transportation (autonomous driving), robot, 3D printing, drone as a convergence technology, smart manufacturing and logistics, smart healthcare, smart transportation and smart finance were classified as smart industrial technologies. As a result of confirming the priorities for technical use by AHP analysis and calculating the total weight, manufacturing companies have a high ranking in mobile, artificial intelligence (AI), big data, and robots, while service companies are in big data and robots, artificial intelligence (AI), and smart healthcare are ranked high, and in all companies, it is in the order of big data, artificial intelligence (AI), robot, and mobile. Through this study, it was clearly identified which technologies should be applied first in order to respond to the 4th industrial revolution and change to a smart company.
The objective of this study is to prepare bead-type and pellet-type Pt (1 wt%)/Kieselguhr catalysts as hydrogenation catalysts for the polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) included in pyrolysis fuel oil (PFO). The optimal reaction temperature to maximize the yield of saturated cyclic hydrocarbons during the PFO-cut hydrogenation reaction in a trickle bed reactor was determined to be 250 ℃. A hydrogen/PFO-cut flow rate ratio of 1800 was found to maximize 1-ring saturated cyclic compounds. The yield of saturated cyclic compound increased as the space velocity (LHSV) of PFO-cut decreased. The difference in hydrogenation reaction performance between the pellet catalyst and the bead catalyst was negligible. However, the catalyst impregnated by Pt after molding the Kieselguhr support (AI catalyst) showed higher hydrogenation activity than the catalyst molded after Pt impregnation on the Kieselguhr powder (BI catalyst), which was a common phenomenon in both the pellet catalysts and bead catalysts. This may be due to a higher number of active sites over the AI catalyst compared to the BI catalyst. It was confirmed that the pellet catalyst prepared by the AI method had the best reaction activity of the prepared catalysts in this study. The majority of the PFO-cut hydrogenation products were cyclic hydrocarbons ranging from C8 to C15, and C11 cyclic hydrocarbons had the highest distribution. It was confirmed that both a cracking reaction and hydrogenation occurred, which shifted the carbon number distribution towards light hydrocarbons.
Smart manufacturing in Industry 4.0 is developing toward autonomous manufacturing as a last-mile technology. We investigate development trends in manufacturing innovation technologies, review major industrial intelligence projects currently carried out at ETRI, and infer directions of future technology developments.
Ai-8wt.5(Ti+Zr)합금을 기계적합금화와 열간압출로 제조하여 Ti에 대한 Zr 첨가비와 등온열처리가 고온인장강도 및 변형거동에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. Ti에 대한 Zr 첨가량의 비가 증가함에 따라 열간압출 시편의 상온 및 고온강도가 증가하였고, 40$0^{\circ}C$ 및 51$0^{\circ}C$에서 등온열처리에 따른 강도의 감소도 작게 나타났다. 이는 Zr 첨가량이 증가함에 따라 AI 기지와 AI3Ti에 비해 작은 격자간불일치도를 갖는 AI3(Ti+Zr)금속간화합물이 생성되고 고온열처리에 따른 조대화가 억제되었기 때문으로 판단되었다. 합금의 연성은 Zr 첨가량과 등온열처리에 관계없이 10% 이하로 낮게 나타났으며 인장 시험 온도가 고온일수록 취성파괴인 입계파괴가 지배적으로 일어났다. AI-Ti-Zr 합금의 변형에 필요한 활성화에너지는 순수한 AI 기지의 자기확산에 필요한 활성화에너지 142KJ/mol에 비해 573-783K 온도범위에서 1.5-1.8배 높은 값을 보였으며, Ti에 대한 Zr의 첨가량의 비가 증가할수록 보다 높은 값을 나타내었다.
The expansion of the scope of product liability is necessary because the industrial environment has changed following the enactment of the Product Liability Act. Unlike human-coded algorithms, artificial intelligence is black-boxed according to machine learning, and even developers cannot explain the results. In particular, since the cause of the problem by artificial intelligence is unknown, the responsibility is unclear, and compensation for victims is not easy. This is because software or artificial intelligence is a non-object, and its productivity is not recognized under the Product Liability Act, which is limited to movable property. As a desperate measure, productivity may be recognized if it is stored or embedded in the medium. However, it is not reasonable to apply differently depending on the medium. The EU revise the product liability guidelines that recognize product liability when artificial intelligence is included. Although compensation for victims is the value pursued by the Product Liability Act, the essence has been overlooked by focusing on productivity. Even if an accident occurs using an artificial intelligence-adopted service, however, it is desirable to present standards according to practical risks instead of unconditionally holding product responsibility.
Globally, there is a collaborative effort to achieve global carbon neutrality in response to climate change. In the case of South Korea, greenhouse gas emissions are rapidly increasing, presenting an urgent situation that requires resolution. In this context, this study developed a thermal energy collection device named a 'steam trap' and created an AI model capable of predicting future electricity usage by collecting energy usage data through steam traps. The average accuracy of electricity usage prediction with this AI model was 96.7%, demonstrating high precision. Consequently, the AI model enables the prediction and management of days with high electricity consumption and identifies which facilities contribute to elevated power usage. Future research aims to optimize energy consumption efficiency through efficient equipment operation using anomaly detection in steam traps and standardizing energy management systems, with the ultimate goal of reducing greenhouse gas emissions.
Artificial-intelligence (AI) semiconductors are crucial for securing national core competitiveness, including dominating the AI and data ecosystem and succeeding in the Digital New Deal. When examining the macroenvironment, the global division of labor in the semiconductor industry has weakened owing to the technological competition between the United States and China. Major countries are aiming to build the entire semiconductor ecosystem around their territories. As a result, these countries are formulating policy goals tailored to their realities and actively pursuing key policies such as research and development, securing manufacturing bases, workforce development, and financial support. These policies also focus on intercountry cooperation and bold government policy support, which is deemed essential. To secure core competitiveness in AI semiconductors, South Korea needs to examine the policy directions of major countries and actively formulate and implement policies for this semiconductor industry.
This study was conducted to determine the characteristics of chungkukjang with added isoflavone extracted from arrowroot and to determine its utility as a functional food substance. Crude isoflavone was prepared from arrowroot by the ethanol extraction method and frozen dried (AI). Samples of chungkukjang each had different amounts of isoflavone extracts added to them: 0 (control), 1.76 (AC1-chungkukjang), 3.52 (AC2-chungkukjang), and 7.11 (AC3-chungkukjang) g/kg. The pH, color, slime material content, calcium, and isoflavone of each sample were measured to investigate the quality and changes in isoflavone content. As AI increased, the pH of chungkukjang decreased to 7.46~7.53 compared to the pH of control (7.63). The slime material content range increased to 4.46~6.16%. However, there was no significant difference in the general components of chungkukjang between each of the groups (Con, AC1, AC2, AC3). In colors of chungkukjang, values for $L^*$, $a^*$, and $b^*$ decreased as AI increased. Meanwhile, the calcium content of AC1, AC2 and AC3 tended to increase by 11.18~12.82% compared to the control. This may be due to the influence of Ca in the arrowroot extract powder. There was a remarkable increase in total isoflavone content, by 30.81~130.66%, with an order of AC3>AC2>AC1. In all of the groups, the content of genistein and daidzein, aglycone form, increased dramatically, by 65.00~128.34%, and 89.38~142.91%, respectively, compared to the control. In AC3, in particular the genistin and daidzin content increased by 103.47% and 188.13%. These results showed that AI can be used as a source of isoflavone supplementation in chungkukjang.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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