당사의 초고압 전력케이블은 1978년 국내 최초로 154KV O.F케이블을 실용화한 이래, 해외로부터의 기술 도입과 이를 계량발전시킴으로써 현재는 초고압 케이블의 전 분야에 걸쳐 세계적, 최선진 기술수준에 이르게 되었다. 본 내용에서는 초고압 전력케이블의 주류인 O.F 케이블에 대하여 당사의 개발현황 및 향후 O.F 케이블 관련기술전망에 대하여 기술하고자 한다.
본 연구는 우리나라에서 85세 이상(초고령 노인) 비율이 65세 이상(노인인구) 비율 가운데 가장 높은 장수지역이라 할 수 있는 전라도 4군의 남녀 각각 60명 총 120명을 직접 방문하여 면접 조사한 것이다. 본 조사연구는 전반적으로 초고령 노인의 특성을 발견하는 것과 더불어 성별간 차이 및 장수요인을 규명하는 것을 목적으로 시행되었다. 조사분석에서 발견된 초고령 노인의 주요특성과 성별차이 및 장수요인은 다음과 같다. (중략)
심각한 환경문제인 적조 피해를 줄이기 위해서 효과적인 모니터링 기술이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 초고주파 라디오미터 센서를 이용한 효과적인 적조 모니터링에 대한 가능성을 조사하였다. 초고주파 라디오미터를 이용해 관측되는 밝기 온도의 차이로 적조 해수를 모니터링 할 수 있다는 아이디어에 기반하여 연구를 수행하였다. 본문에서는 이론적인 배경과 가능성 확인을 위한 실험과정, 결과가 서술되어 있다 실제 해양에서의 측정 실험에서 적조지역의 밝기 온도가 청정지역의 밝기 온도보다 높게 측정되었다. 결론으로, 본 연구를 통하여 초고주파 라디오미터를 이용한 적조 모니터링이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 계측을 통한 초고층 무량판 구조물의 횡강성 산정식의 유효성을 검정하였다. 초고층 건축물의 풍진동은 건축물의 사용성 평가에 중요한 구조설계요인 중 하나이다. 신뢰성 있는 풍하중 및 풍진동을 얻기위해서는 정확한 고유주기의 예측이 중요하며 고유주기 예측에 오차가 있을 경우 하중을 지나치게 과대평가하게 되는 문제를 유발하게 된다. 본 논문에서는 최근들어 국내에서 본격적으로 증가하고 있는 초고층 무량판 구조시스템의 건축물에 대한 해석 모델링과 실측을 통하여 추정된 무량판 초고층 건물의 동적특성을 바탕으로 구조해석과 동적거동의 계측을 통하여 내풍설계를 위한 횡강성 및 주기를 산정하는 연구를 수행하였다.
포항가속기연구소 PLS-II 저장링에 설치 운용을 위한 타원편광 언듈레이터(EPU114)용 초고진공 진공 챔버는 전체를 기계가공 후 용접하여 제작하는 기존의 방식을 바꾸어 알루미늄 압출 공법을 적용한 진공 챔버의 개발과 본제품 제작을 완료하였다. 압출 공법을 이용한 초고진공용 진공 챔버 제작은 기계가공 및 용접비용의 절감과 동일 형상의 진공 챔버를 상대적으로 쉽게 대량 생산을 할 수 있는 장점이 있다. 알루미늄 압출형 초고진공 진공 챔버의 기계, 진공 특성을 달성하기 위하여 정밀금형 제작기술, 특수압출기술, 표면처리기술 등이 필수적이다. 본 발표에서는 초고진공 진공 챔버 개발을 위하여 적용된 압출 공법의 소개와 함께 압출 공법이 적용된 타원편광 언듈레이터(EPU114)진공 챔버의 제작, 초고진공 진공달성, 설치 등의 과정을 내용으로 한다.
본 연구의 목적은 실제 규모의 초고층 건물을 고려하여 강우-유출 과정을 해석하고, 초고층 건물이 강우-유출 과정에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 초고층 건물을 고려하기 위해 건물의 지붕과 벽면을 각각 독립적인 소유역이라 가정하여 분석을 수행하였다. 특히, 건물의 벽면 소유역에는 바람의 영향을 받아 비스듬하게 내리는 강우를 입력자료로 적용하였다. 각 소유역에서 발생하는 유출은 shot noise process 기반 강우 유출-모형으로 모의되었다. Shot noise process 기반 강우-유출 모형을 이용하여 초고층 건물의 벽면과 지붕에서 발생하는 유출을 독립적으로 모의할 수 있었다. 실험실 환경에서 건물 모형이 존재할 때의 강우-유출 과정을 관측하였으며, shot noise process 모형으로 모의한 유출수문곡선과 관측 유출수문곡선이 유사한 특성을 보이는 것을 알 수 있었다. 서울시 강남구에 위치한 실제 규모의 초고층 건물을 고려하여 유출수문곡선을 유도해본 결과, 첨두유출량이 기존 유출수문곡선과 최소 6.5%에서 최대 67.5%까지 차이나는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 초고층 건물이 다수 존재하는 도시유역의 강우-유출 해석 결과의 정확성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
초고층 건축물은 층수의 증가에 비해서 공기의 증가가 작기 때문에 공기초과가 발생하기 쉽다. 최근 초고층 프로젝트의 증가에 따라 공정계획의 중요성이 증대되고 있으며 공정관리를 개선하기 위해서 공정계획 소프트웨어의 도입과 교육이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 공정계획의 많은 부분은 아직도 계획자의 경험에 크게 의존하고 있다. 따라서 새로운 자재, 장비 및 공법이 도입되는 초고층 프로젝트는 공정 계획자의 경험이 부족할 경우, 경험 미숙으로 인한 공기초과가 발생하기 쉽다. 공정 계획자의 경험 미숙으로 인한 공정계획의 편차를 줄이기 위한 방안으로 본 연구에서는 전문가의 경험적 지식을 초고층 공정계획 작성에 활용하는 방안을 제안하였다. 사례연구에서는 초고층 골조공종을 대상으로 하여 본 연구에서 제안한 초고층 공정계획 지원시스템의 지식획득과 지식활용방안을 고찰하였다. 본 연구에서 제안한 지식획득과 지식활용을 토대로 초고층 공정계획 지원시스템을 구축하여 활용한다면 초고층 공정계획의 정확성을 높일 수 있으며 공기초과를 예방할 수 있을 것이다.
도시가 복합화, 대형화되면서 도시의 수직적 확장에 대한 요구가 제기되었고 이에 따라 1930년대 이후 초고층 건물이 현저하게 증가하였다. 선진국인 미국에서는 뉴욕, 시카고를 중심으로 100층 이상의 초고층 건물이 건설되었고 1980년대부터 홍콩, 중국, 대만, 일본 등 아시아 지역에서도 초고층 빌딩이 건설되기 시작하였다. 국내에서도 초고층 건물에 대한 요구가 증가하면서 초고층 건물과 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 그러나 초고층 건물에서 원가에 관한 연구는 다른 연구에 비해 많이 다뤄지지 않고 있다. 초고층 건축시공처럼 대규모 프로젝트일수록 원가를 관리하기 위한 체계적인 기술과 방법이 필요함에도 불구하고 이에 대한 연구가 미흡한 것이 아쉬운 점이다. 이에 본 연구에서는 초고층 건축시공에서의 원가관리를 합리적이고 체계적으로 수행하기 위한 방법의 하나로써 FMEA를 이용하여 원가증가에 영향을 미치는 여러 요인들을 평가하고 측정하는 방법을 제시하고자 한다. 이를 통해 초고층 건축시공에서 중점적으로 관리해야 할 원가증가에 영향을 미치는 요소를 도출하여 이들을 중점관리하기 위한 발판을 마련하고자 한다.
본 논문에서는 웨이블릿 기저를 적용하여 영상을 주파수 대역이 각각 다른 영상으로 분리하고 이들과 원본 영상을 조합 후 웨이블릿 역변환을 적용하여 고해상도의 영상을 획득하는 초고해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상을 이용한 초고해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 기반의 여러 다양한 방법이 제시되었으나 연산 복잡도 증가로 인해 처리시간 증가 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 기저 함수를 이용한 다양한 초고해상도 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 웨이블릿 기저 함수를 이용하여 주파수 대역 별로 영상을 먼저 생성하고, 원본 영상과 주파수 대역 별로 분리된 영상을 조합한 후 웨이블릿 역변환을 적용하여 해상도를 증가시키는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 웨이블릿 기반의 초고해상도 기법이 기존의 해상도 향상을 위한 다양한 보간법에 비해 향상된 효율을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문은 모바일 단말에서 실시간으로 동작하는 딥러닝 기반 경량 초고해상화 기술에 관한 내용이다. 대용량 3차원 메쉬 모델의 비실시간 압축은 실시간 스트리밍 응용 시나리오에서 제약점으로 작용하고 있고, 본 논문에서는 두 입력 텐서의 차원을 일치시켜야 하는 element-wise 덧셈 대신 concatenation을 활용해 연산량을 개선하고, float-to-int8 양자화 과정에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 weight clipping 및 regularization 기법을 활용해 초고해상화 화질 성능을 개선하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 모바일 초고해상화 기술을 화질 측면에서 0.12dB, 처리 속도 측면에서 13.6ms 개선하였고, Mobile AI & AIM 2022 실시간 이미지 초고해상화 대회에서 1등을 수상하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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