• 한국안광학회지
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• 제18권3호
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• pp.271-277
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• 2013

목적: 본 연구는 역방향(Everted) 실리콘 하이드로겔 렌즈 착용 후 각막 굴절력의 변화에 대하여 연구하였다. 방법: 각막 굴절력의 변화를 알아보기 위해 corneal topographer(CT-1000, Shin-nippon Co., Japan)를 이용하여 주경선 굴절력과 각막난시를 측정하였고, 굴절이상도 변화는 자동굴절검사기(Natural vision-K 5001, Shin-nippon Co., Japan)를 이용하여 타각적 굴절검사를 실시하였다. 렌즈 착용 전과 착용 1주일 후의 변화를 알아보았다. 결과: 각막 굴절력의 변화를 본 결과 경도 근시에서 보다 효과적으로 각막 굴절력을 교정할 수 있었고, 각막의 강주경선의 굴절력이 클수록, 각막난시가 많을수록 각막 눌림이 많았다. 대상자의 73%가 1 D이하의 타각적 굴절이상도 감소를 보였고, 17%가 굴절이상도가 증가하는 역효과가 나타났다. 타각적 굴절이상도의 감소는 각막 굴절력이 크고 각막난시가 많을 때 효과적이었다. 결론: 역방향 하이드로겔 렌즈에 의해 각막눌림이 야기될 수 있고, 이는 각막 굴절력과 각막난시, 타각적 굴절이상도에 따라 정도의 차이가 발생하였다. 렌즈의 파라미터를 변경하기 힘든 점을 고려하여 적정한 대상자의 선정이 중요할 것으로 사료된다.

• 한국가스학회지
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• 제21권2호
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• pp.41-49
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• 2017

최근 화학물질을 사용하는 시설이 증가하면서 취급양도 급속하게 증가하고 있다. 그러나 화학물질 누출사고는 꾸준히 발생되고 있으며 때에 따라 다량의 화학물질이 누출되는 경우에는 큰 피해로 이어질 가능성이 크다. 이러한 산업단지에는 수많은 센서로부터 얻는 정보를 이용해 누출 발생지역을 감지 감시하고 있으며, 기존의 고정식 센서를 로봇이나 드론에 적용하여 산업현장에 이용되고 있다. 이에 따라 화학물질을 취급하는 공정의 누출조건, 환경조건을 반영한 다양한 누출 시나리오를 토대로 빠른 감지와 대응을 위해 경계면의 센서 배치 방안을 제시할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 화학물질이 누출되는 경우에 대해 COMSOL을 사용하여 주요 파라미터를 적용, 실질적인 사고 시나리오를 해석하였다. 그리고 사고 시나리오를 바탕으로 센서의 감지 확률, 감지시간과 감지시나리오 수의 각 항목마다 중요도를 부여하여 이동식 센서의 위치별 속도가 산출되도록 목적함수를 선정하였다. 또한 예상치 못한 누출사고에 대해 신뢰성 분석을 통해 제안방법의 타당성을 확인하였다. 이상의 결과로부터 추후 적용될 이동식 센서의 농도 데이터를 기반으로 누출원의 역추적에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.224-233
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• 2016

무가선 트램 궤도구조는 도심지 가로망 내에 구축되는 관계로, 포장면 레벨 및 평탄성 확보를 위하여 기존 도로포장면과 동일하게 아스팔트 포장 덧씌우기 형태로 콘크리트 슬래브 상에 포설하게 된다. 그러나, 이들의 거동특성이 분명하게 파악된 바 없다. 본 연구에서는 무가선 트램용 매립형궤도 기초구조를 구성하는 아스팔트 포장층의 복합포장단면 내 거동특성을 분석하기 위하여 이들 이질 궤도 구성층재료 사이의 인장부착강도와 전단부착강도 파악을 위한 실내시험을 실시하였다. 이러한 실내부착강도 시험을 위하여 콘크리트 슬래브와 상단 아스팔트 포장층 사이에 사용할 부착재료를 선정하고 이에 따른 부착방식을 결정하였다. 트램용 매립형궤도 구성층 사이의 인장부착강도와 전단저항 실내시험결과로부터 공용성 및 내구성 확보를 위한 가장 핵심적인 설계 파라미터를 추출할 수 있었다. 또한 복합단면에 대한 유한요소해석으로부터 층간경계부에서의 인장변형률 특성을 분석하였다.

• 디자인학연구
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• 제17권1호
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• pp.383-392
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• 2004

본 연구의 목적은 우리나라에 유통되는 전동공구를 중심으로 사양과 디자인에 대한 비교를 통하여 각 제조사 디자인속성과 디자인 전략을 파악하는 것이다. 연구범위는 이 분야의 대표적인 3개 생산업체와 이들의 발전과정과 출시제품이며 연구방법은 각 제조업체의 제품 출시 수준(제품라인: product line)과 제품군별 다양화 수준(제품믹스: product mix)의 조사 비교, 그리고 이를 이미지 맵(image map)에 배치하여 디자인의 속성을 비교하는 것으로 했다. 전동공구는 동력원인 모터를 이용하여 각종 구조물을 제조ㆍ가공하는데 사용되는 공구로 구조적으로는 조립제품의 특징을 갖고 있고, 일반 사양은 소형, 경량인데다 견고한 제품속성과 함께 각 사양별로 규격과 종류가 다양한 것이 일반 소비재와 다른 점이다. 제품의 가장 중요한 요구조건이 사용 간편성과 우수성능이다. 이 때문에 장착 모터의 성능, 기어(gear)부의 정밀성, 내마모성 등이 전동공구의 품질을 좌우한다. 전동공구는 가정에서부터 중공업에 이르기까지 폭넓게 사용되고 있으며 기계, 자동차, 조선, 항공, 전자 공업 등 첨단 산업의 핵심 분야이다. 전동공구는 종류에 따라 전기 드릴 류, 전기 그라인더, 전기 톱, 전기샌더 등으로 구분할 수 있으며 사용자에 따라 산업용과 가정용으로 구분할 수 있다. 또한 작업용도별로 천공 작업용, 연삭 작업용, 연마 작업용, 체결 작업용, 절단 작업용으로 분류할 수 있다. 보슈(BOSCH), 블랙앤데커(BLACK&DECKER), 계양전기의 전동공구들을 제품라인과 제품믹스로 분류하여 각 업체의 제품특성을 비교하는 방법으로 이미지 스케일을 적용하였으며 이를 통하여 각 기업의 디자인개발 전략에 대하여 기초적 수준의 특성을 파악할 수 있었다. 이미지 맵의 파라미터는 각 업체별 제품의 컬러, 형태 및 하우징에 사용된 재료로 하였고 이를 통하여 디자인의 지향성을 비교분석할 수 있었다. 이에 부가적으로 동급제품을 각각 선정하여 이들의 성능에 대한 수평비교와 심층 분석을 통해 기술력, 품질, 성능 등의 차이점도 알아보았다. 비록 기초적 수준의 조사지만 이 과정을 통하여 전동공구의 시장의 일반 특성, 각 기업의 제품특성과 시장목표, 제품전략 등을 비교해 봄으로써 향후 전동공구 시장의 방향 예측과 디자인에 대한 개발전략의 기초 마련에 기여하고자 했다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권2호
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• pp.274-282
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• 2019

최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권2호
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• pp.287-301
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• 2022

본 연구는 기계화 목재 생산 작업에 가장 많이 활용되는 크레인 작업의 효율성을 높이기 위하여 엔드이펙터를 직관적으로 수직 또는 수평 제어할 수 있는 크레인 팁 제어방법을 제안하고 제어성능을 확인하기 위해 수행되었다. 실험 변수에 따른 제어성능을 검증하고자 전동실린더를 이용하여 실험실 규모의 크레인을 제작하고, 크레인에 대한 순기구학/역기구학 분석을 통하여 현재 크레인 팁의 위치좌표와 각 목표점에서의 조인트 각도를 출력할 수 있도록 구성하였다. 경로점을 생성하여 제어하는 방법을 이용하였고, LBO(Lateral Boundary Offset)을 이용한 불감대 영역을 설정하도록 하였다. 뱅뱅제어(Bang-bang control)을 이용하여 적정 파라미터를 선정하였고, 경로점의 개수와 LBO 반경은 평균오차와 관계가 있었으며, 실린더의 속도는 소요시간과 관계가 있는 것으로 확인되었다. 경로점의 개수가 증가, LBO 반경이 감소함에 따라 평균오차는 감소하였고, 실린더의 속도가 감소함에 따라 소요시간은 감소하였다. 비례제어를 이용하여 실린더의 속도가 매 제어주기마다 변경될 때에는 소요시간은 큰 폭으로 감소하였지만 실제 제어의 형상은 큰 범위에서 오버슈트와 언더슈트를 반복하며 제어가 이루어졌다. 따라서, 추가적으로 각각의 실린더의 속도를 상대적으로 변경할 수 있는 속도 게인을 적용하여 비례제어를 수행하였고, 10 mm 이내의 범위에서 제어가 이루어짐에 따라 20 ms의 제어주기에서 속도 게인이 적용된 비례제어만을 이용하여 크레인 팁 제어가 가능한 것으로 검증되었다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.502-517
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• 2022

TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내외에서 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 굴진 시 획득되는 기계 데이터와 지반 데이터를 기반으로 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 회귀 모델을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 디스크 커터 마모 예측을 하였다. 디스크 커터 마모 예측을 위해서 Training과 Test 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 그레디언트 부스팅 모델이 결정계수가 0.852, 평균 제곱근 오차가 3.111로 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보여주었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 슬러리 쉴드 TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 디스크 커터 마모 예측 모델의 적합성은 높다고 보인다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 디스크 마모 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권2호
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• pp.209-216
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• 2023

본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 피나무림의 임지생산력지수와 수확예측모델을 도출하기 위하여 수행되었다. 피나무의 임지생산력을 알 수 있는 지위지수는 Schumacher 모델로서 파라미터를 도출하였으며, 이 결과로서 지위지수분류곡선도를 작성하였다. 국내 피나무림 지위지수 분포는 8~16 범위에 있는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로하여 흉고직경과 수고를 추정하는 생장모델은 Chapman-Richards 모델과 Weibull 모델을 이용하여 각각 도출하였다. 추정 모델의 적합도는 각각 0.32, 0.11로 나타나 일반적으로 볼 때 낮은 값이었으나, 추정식의 잔차가 "0"을 중심으로 고르게 분포하여 식을 적용하는데는 문제가 없을 것으로 판단되었다. 피나무림의 임분축적 변화에는 흉고단면적과 지위지수가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 두 가지 인자를 적용시켜 피나무림의 수확모델을 도출하였으며, 모델에 대한 설명력은 약 94%로 높게 나타났다. 그리고 이들 수확모델의 잔차에 대한 정규성 및 자기상관 등에 대해서도 검증한 결과 문제가 없는 것으로 나타났다. 최종적으로 피나무림의 생장모델과 수확모델을 이용하여 임시로 활용할 수 있는 임분수확표를 제작하였으며, 이 자료에 의하면 피나무림이 70년생이 될 때, ha당 축적은 약 208 m³ 이 될 것으로 예측되었다. 본 연구의 결과가 밀원자원 및 목재로서 활용가치가 높은 피나무림에 대한 경영의사결정에 도움이 되기를 기대한다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.547-560
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• 2023

최근 국내외에서 기계학습 기법으로 TBM 굴진 데이터와 지반데이터를 분석하는 지반 분류예측 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 의사결정트리 기반 랜덤포레스트 모델을 3곳의 이수식 TBM 현장에서 획득한 기계 데이터와 지반 데이터에 적용하여 일축압축강도에 대한 다중 분류예측 연구를 하였다. 일축압축강도의 다중 분류 예측을 위해서 학습과 테스트 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 의사 결정 트리를 기반으로 한 랜덤 포레스트를 사용하여 일축압축강도 분류 학습을 수행한 결과, 다중 분류 예측 모델의 정확도는 학습 세트와 테스트 세트에서 각각 0.983 및 0.982로 모두 높게 나타났다. 다만, 클래스 간 데이터 분포의 불균형으로 인하여 클래스 4에서는 재현율이 낮게 평가되었다. 다양한 현장에서 획득한 일축압축강도의 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제23권8호
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• pp.759-769
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• 2013

기동중인 헬리콥터는 공기역학적인 현상에 의하여 발생하는 불규칙 진동과 회전날개의 작동으로 인한 정현파 진동이 합성되어 발생하는 진동, 작업 및 착륙 시 발생하는 충격, 그리고 갑작스런 기동 시 발생하는 가속도와 같은 동적 하중에 노출 된다. 이때 발생하는 진동과 같은 동적 하중은 기체내부로 전달되어 헬리콥터운용에 필요한 전자장비를 가진 한다. 과거에 이러한 현상을 최소화하기 위하여 진동크기 감쇠시키기 위한 완충기를 전자장비의 장착대에 적용하여 왔다. 그러나 헬리콥터의 경우, 저주파에서 정현파 가진이 발생하므로 완충기 적용은 오히려 장착 플레이트 및 전자장비 부품의 파손을 발생시킬 수 있다. 이 연구에서는 완충기를 제거한 장착대를 동적 하중에 강건하며 전자장비에 전달되는 진동크기를 최소화 하도록 설계하였다. 완충기를 제거한 장착 대를 적용 시, 무게와 부피를 획기적으로 줄일 수 있으며 전자장비를 기체에 체결하는 나사 수가 적어짐에 따라 체결작업에 필요한 시간이 감소되는 장점을 갖는다. 최적화 해석에 적용되는 동적 하중을 선정하기 위하여 진동, 충격, 가속도하중을 비교 분석하여 가장 결정적인 동적 하중인 진동에 의한 하중을 선정하였다. 전체모델 유한요소 해석을 통하여 전자장비의 동적 거동을 분석하고 최적화 해석에 필요한 단순화 모델을 구축하였으며, 모달 테스트를 통해서 동특성을 검증하였다. 위상 최적화를 적용하여 강성대비 체적비가 큰 장착대의 형상을 도출한 후 고유진동수, 응력을 제약조건으로 무게가 최소화 되도록 하는 파라미터 최적화를 수행하여 장착대의 최종 형상 및 치수를 결정하였다. 개선모델은 체적 및 질량이 약 13 % 감소하였으며 사용시간은 규격대비 9.2배 증가하였다. 마지막으로 최적화된 장착대를 운용중인 실제 장비에 적용하여 진동환경에 대한 안정성을 평가하였다.