디젤엔진 시스템은 미세먼지 배출의 엄격해진 저감/제어 기준을 충족하기 위해서 산화촉매는 매우 중요한 기술 중에 하나이다. 본 연구에서는 효율적인 soot산화의 촉매로 Ag 나노입자가 loading된 $La_{0.6}Sr_{0.4}Co_{0.2}Fe_{0.8}O_3$ 섬유상 web 촉매를 제시하였다. 제조된 촉매는 FE-SEM, EDS mapping, XRD, XPS 분석을 통해 특성을 평가하였다. Soot 산화성능측정결과 Ag의 효율적인 촉매특성과 증가된 soot입자와 표면의 접촉면적으로 인하여 50% 산화온도 평가($T_{50}=490^{\circ}C$)에서 자연적인 산화보다 $151^{\circ}C$ 가속화된 것을 확인하였다. 따라서 Ag가 loading된 촉매와 3차원적인 web 구조는 soot 산화에 효율적인 촉매후보군으로 확인하였다.
에너지의 생산 효율성을 증가시키기 위해 최근 스마트그리드 기술 중 지능형 검침 시스템(AMI, advanced metering infrastructure)의 개발이 활발히 진행되고 있다. 전력 소비 데이터를 분석하고 소비 패턴을 예측하는 일은 AMI에서 핵심적인 부분이다. 본 논문에서는 수집된 전력 소비 데이터를 분석하고 발생할 수 있는 오류들을 정리하였으며 소비 패턴을 월별로 k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 또한 deep neural network를 이용하여 소비 패턴을 예측하였는데, 가구별 하루 전력 사용량 예측의 어려움을 극복하기 위하여 전력 사용량을 100개의 군집으로 분류하여 이 군집의 하루 평균으로 다음날 군집의 평균을 예측하였다. 실제 AMI에서의 전력 데이터를 사용하여 오류들을 분석하였으며 군집화 방법을 도입하여 성공적으로 전력 소비 예측이 가능하였다.
본 논문은 Matlab/simulink 기반 휠로더 시뮬레이션 모델의 개발과 검증에 대한 논문이다. 휠로더 시뮬레이션 모델의 개발 및 검증은 실제 휠로더의 생산단계에 앞서 휠로더의 성능을 평가하고 개선하기 위한 목적을 두고 있다. 휠로더 시뮬레이션 모델은 전체적으로 주행부/유압부 동력전달계 모델, 주행부/작업장부 동역학 모델을 포함한 4 가지 모델로 나뉘어져 있다. 휠로더의 주행 및 작업성능을 평가하고 개선하기 위해서는 언급된 4 가지 모델의 통합 시뮬레이션이 필요하며 통합된 시뮬레이션 모델은 성능평가 외의 연료효율의 최적화, 하이브리드 시스템 및 지능형 휠로더 모델의 개발로써 작업효율 향상에 기여할 수 있을 것이다. 본 논문에 제안된 시뮬레이션 모델은 주행부와 작업부 실험 데이터와의 비교를 통해 검증 되었다.
최근 다양한 애플리케이션 도메인을 위한 IoT 솔루션이 개발되고 있으며, 농업분야에서도 IoT 기술을 적용하여 농작물 생산량은 늘리는 반면에 손실은 줄임으로써 농업 생산성을 향상시키기 위한 데이터기반 정밀농업 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문은 미기상 데이터를 수집하여 서리 및 병해충 등 농업예측서비스를 제공하기 위한 스마트팜 플랫폼을 제안하고자 한다. 제안된 플랫폼에서는 실시간으로 수집한 미기상 데이터를 기반으로 서리 및 병해충을 예측하여, 농민들에게 서리 가능성과 병해충 예보 서비스를 제공한다. 실험을 통해 확인한 결과, 미기상기반 예측 플랫폼은 지역기상기반 데이터를 이용한 서리예측보다 더 높은 정밀도(Precision)값을 보임을 알 수 있었다. 정확한 실험을 위하여 시스템 설치 현장에서 실제 관측한 병해충 예찰 데이터를 수집 중에 있다. 본 플랫폼을 활용하여 서리와 병해충 발생 예측정보를 사전에 효과적으로 제공함으로써, 농민들이 작물 피해 및 불필요한 농약 사용을 줄일 수 있도록 하는 정밀농업 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장환경 모델을 분석할 수 있다.
ICT는 제조기반 산업사회에서 가치사슬의 효율성/효과성의 지원을 목적으로 도입되었으나 정보기반 산업사회에서는 ICT가 시장 가치 창출의 주체가 되어 다중 가치사슬의 형성 가능성을 기대하게 하였다. 즉, ICT의 발전은 공급 및 수요의 다변화와 다양성의 동인이 되면서 가치를 창출하기 시작했고, 이를 중심으로 하는 신 가치 사슬의 등장은 구 가치사슬과의 충돌의 문제를 야기하였다. 즉, 다중 가치사슬이 존재 가능한 플랫폼에서는 가치사슬 간의 충돌, 중첩, 생성, 상실 등의 동적 상황 등에 따른 신/구 가치의 창출과 소멸 등이 발생하게 된다. 예를 들어, ICT에 기반을 둔 우버택시 서비스는 신 가치사슬을 형성하여 택시서비스 시장에서 신/구 가치사슬간의 충돌을 야기했다. 제조기반 산업사회에서는 단일 가치사슬의 시장 선점이 중요하였으나, ICT 기반 융합 제품/서비스/정보가 유통되는 플랫폼에서는 시장 상황 변수의 동적 변화에 따라 다중의 가치사슬이 존재하면서 서로 충돌과 공존을 야기하게 되었다. 따라서 ICT에 기반을 둔 지능형 정보사회의 발전과 함께 시장가치 최대화를 위해 다중 가치사슬 간 충돌 최소화와 공존의 최대 가능성을 높일 수 있는 모형의 제시가 중요하다. 본 연구에서는 먼저 의료서비스 시장을 중심으로 하는 다중 가치사슬의 동적 플랫폼 형성에 대해 논의한다. 즉, 의료서비스 시장에 ICT 기반 원격 및 지능형 의료서비스 등이 구 시장에 진입함으로써 발생하는 가치사슬 간의 충돌을 최소화하고 공존 가능성을 높이기 위한 공존 요인 변수에 대해 논의 한다. 이를 위해 다중의 공급과 소비 및 서비스가 존재 가능한 다중 가치사슬이 충돌 및 중첩하는 과정에서 공존 요인 변수 등에 기반하여 가치 사슬들을 동적으로 생성/변화/소멸 및 공존하기까지 의료서비스 플랫폼에 대해 논의한다. 또한 플랫폼 내의 각 가치사슬의 생산가치의 증가와 가치사슬 간의 상호 작용에 의한 부가가치의 창출 등에 의해 플랫폼의 총 가치가 증가 될 수 있음을 논의한다. 마지막으로 공존 모형을 제안하고 실험을 통해 가치사슬 간의 공존 가능성을 제시한다.
자동차산업과 ICT 기술의 융합 분야는 크게 상용서비스 분야와 Cooperative-ITS (C-ITS) 서비스 분야로 나뉠 수 있다. C-ITS 서비스 분야는 더 안전한 운송, 더 친환경적이고 효율적인 교통, 및 더 예측가능하고 생산적인 이동성을 제공하는 것을 목표로 하는 분야로서 V2X 통신기술이 사용되고 있다. 최근 이슈가 되고 있는 자율주행자동차와 커넥티드 카의 융합을 위해서는 높은 데이터 전송율과 낮은 전송 지연, 그리고, 낮은 전송 오류율을 요구한다. 이를 위하여 최근의 WAVE와 C-V2X (LTE-V2X, 5G-V2X) 성능 비교에 관심이 증폭되고 있으며, 통신 기술별 응용서비스들이 연구되고 있다. 본 논문에서 하이브리드 V2X 통신시스템의 응용서비스 성능평가 방법에 대해 설계하였고, 패킷에러율(PER) 성능의 감소는 차량속도가 아닌 통신 거리의 증가에 의해 발생하는 것으로 보이는 결과 등을 확인하였다.
스마트팩토리는 제조생산 전 과정이 디지털 자동화 솔루션으로 결합돼 생산성 및 품질, 그리고 고객만족도를 향상시키는 지능형 공장으로 스스로 제어할 수 있는 공장을 말한다. 독일, 유럽, 미국 등을 중심으로 전세계 제조 산업에서 급속도로 변화하고 있다. 우리 정부도 이러한 변화에 대응하기 위해 중소중견기업을 위한 스마트팩토리 보급확산 정책을 펼치고 있으며 산업자원통상부, 중소벤처기업부, 중소기업기술정보진흥원, 각 지역 테크노파크 등 관계부처 및 기관들과 삼성, SK, LG 등 대기업들이 스마트팩토리 지원 사업에 적극적인 투자를 하며 제조 스마트화에 나서고 있다[1]. 공장자동화(Factory Automation, FA) 구축에는 이기종 장비의 연결에 대해 많은 이슈들이 있다. 다양한 장비로부터의 다양한 통신 구성이 가장 힘든 측면이 그 이유이다. 같은 회사 제품들로만 구성되거나 표준안이 존재하면 모르겠지만, 오래된 장비와 최신의 장비, 사용 환경도 제각각인 장비들이 일련의 통신을 통해 통합 구축을 하려니 구축하기가 쉽지 않다. 이런 문제점을 해결하기위한 방법으로 전 세계적으로 널리 보급되어 있는 자동화 프로토콜의 하나이고, 대표적인 설비 제어시스템인 PLC의 수많은 공업 기기에서 통신표준으로 사용하고 있는 FieldBus중 하나인 Modbus를 이용하여 통신 하는 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 일정계획을 위한 간트 차트(Gantt Chart) 생성과정을 세로로 세우면 일자형만 존재하는 테트리스(Tetris) 게임과 유사하다는 아이디어에서 출발하였다. 테트리스 게임에서 X축은 M개의 설비(Machine)들이 되고 Y축은 시간이 된다. 모든 설비에서 모든 종류(Type)의 주문은 분리 없이 작업 가능하나 작업물 종류가 다를 경우에는 시간지체 없이 작업 준비비용(SetupCost)이 발생한다는 가정이다. 본 연구에서는 앞에서 설명한 게임을 간트리스(Gantris)라 명명하고 게임환경을 구현 하였으며, 심층 강화학습을 통해서 학습한 인공지능이 실시간 스케줄링한 일정계획과 인간이 실시간으로 게임을 통해 수립한 일정계획을 비교하였다. 비교연구에서 학습환경은 단일 주문목록 학습환경과 임의 주문목록 학습환경에서 학습하였다. 본 연구에서 수행한 비교대상 시스템은 두 가지로 4개의 머신(Machine)-2개의 주문 종류(Type)가 있는 시스템(4M2T)과 10개의 머신-6개의 주문종류가 있는 시스템(10M6T)이다. 생성된 일정계획의 성능지표로는 100개의 주문을 처리하는데 발생하는 Setup Cost, 총 소요 생산시간(makespan)과 유휴가공시간(idle time)의 가중합이 활용되었다. 비교연구 결과 4M2T 시스템에서는 학습환경에 관계없이 학습된 시스템이 실험자보다 성능지표가 우수한 일정계획을 생성하였다. 10M6T 시스템의 경우 제안한 시스템이 단일 학습환경에서는 실험자보다 우수한 성능 지표의 일정계획을 생성하였으나 임의 학습환경에서는 실험자보다 부진한 성능지표를 보였다. 그러나 job Change 횟수 비교에서는 학습시스템이 4M2T, 10M6T 모두 사람보다 적은 결과를 나타내어 우수한 스케줄링 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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