• 한국축산시설환경학회지
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• 제12권1호
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• pp.21-28
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• 2006

국민의 소득 증대로 인해 육류 및 계란의 소비량이 점차적으로 증가하는 추세에 있다. 이로 인해 산란계사의 규모가 대형화됨에 따라 기계화되었고, 이 연구에서는 고단 직립식 케이지를 사용하는 무창계사에서 기계시설이 작동 시 발생되는 소음 및 진동이 산란계의 생산성에 미치는 영향을 구명하고자 산란계사내의 소음/진동 수준을 측정 분석하였다. 전국의 13개 산란계 농장을 대상으로 하여 평상시 및 기계시설(사료급이기, 사료분배기, 집란시스템, 환기장치, 계분벨트)의 작동시에 발생되는 소음/진동을 측정하였다. (1) 평상시 소음 최대 82dB, 진동 최대 0.2072 cm/s, (2) 사료급이기 작동 시 소음 최대 90dB, 최대 진동 2.8560cm/s, (3) 사료분배기 작동시 소음 최대 90dB, 최대 진동 2.022cm/s, (4) 집란시스템 작동 시 최대 소음 87dB, 최대 진동 0.1865cm/s, (5) 환기장치 작동 시 케이지에 미치는 최대 88dB, 계사 후면 벽면에 미치는 최대 진동 2.5364cm/s, (6) 계분벨트 작동 시 최대 소음 88dB, 최대 진동 0.2387cm/s 이었다. 따라서 산란계에게 직접적이고 가장 크게 영향을 미치는 장치는 급이 시스템이였다. 이 때의 소음은 최대 90dB로 가장 높게 발생하였으며, 진동은 최대 2.8560 cm/s 발생하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.353-361
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• 2012

본 논문에서는 트림 T형 용접너트의 생산 시스템 중 불량품을 자동으로 선별할 수 있는 자동 비전 선별기의 성능 개선에 관한 방법을 제안한다. 자동 비전 선별기는 용접너트의 영상 신호에 대해 히스토그램을 활용한 경계 판별 및 나사산 검출, 이진 모폴로지 연산(Binary morphology operation)을 활용한 얼룩 검출 등의 기법을 활용한 것이다. 이 비전 선별기 운영에 있어 주된 문제는 컨베이어 벨트 상의 오일 등에 의한 오염에 따른 획득 영상의 화질 저하에 따른 오동작이다. 이를 해결하기 위해 배경 영상과 너트 영상의 구분을 위한 마스킹 기법을 사용하여, 너트 영상 부분에만 히스토그램 평준화를 이용하여 너트 영상부분의 대비를 높이는 전처리 과정을 도입하였다. 이를 통해 배경 부분에서 장비의 오염에 의해 추출되는 특징들의 영향을 없애고 획득 영상의 화질 저하에도 불구하고 오동작의 비율을 10 % 에서 0.2 % 로 낮출 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권12호
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• pp.1265-1273
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• 2015

석탄하역기는 화력발전소의 주 원료인 석탄을 체인 버킷을 구동하여 선박으로부터 컨베이어 벨트로 하역하는 장비이다. 그러나 국내에서는 석탄하역기의 하역위치에 따라 붐 각도를 제어하는 유압시스템인 붐 호이스팅 실린더에 대한 연구가 이루어지지 않아, 전량 수입하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 두꺼운 실린더에서 접촉면압의 이론 값을 FEM 을 수행하여 얻은 결과 값과 비교하여 접촉면압 해석기법의 타당성을 확립하였고, 이를 통하여 브이 실을 갖는 붐 호이스팅 실린더에서 작동유의 누설 여부 판단과 접촉면압을 최대로 갖는 브이 실 형상을 설계하였다. 또한, 실린더의 스트로크에 따른 구동시뮬레이션을 수행하였고, 최대 출력 상태에서의 붐 호이스팅 실런더의 구조 안전성을 검증하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.63-73
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• 2008

P제철은 수심, 하역장비 및 야드와의 Belt Conveyer 연결 가능성 등에 따라 3만톤급이 접안 가능한 선석에서부터 25만 톤급 선박이 접안 가능한 선석을 각각 운영하고 있다. 또한 3만톤급에서 25만 톤급의 Bulk선을 운영하고 있는데, 해상운임을 줄이기 위해 15만톤 이상의 대형선 배선비율을 증가하여 왔다. 그리고 선형별 흘수 및 선폭에 따라 접안 가능한 선석이 제한되기 때문에 대형선의 배선비율 증가는 특정 선석의 선석점유율 증가 요인이 되고, 선석점유율이 증가하면 결과적으로 대형선의 대기시간이 증가하여 체선료가 증가한다. 일반적인 대기이론에서 선석점유율이 일정 수준이 이상이 되면 대기시간이 급격이 증가하지만, P제철 원료부두의 경우 부두운영 및 선석운영 계획을 직접 수행함으로써 선박도착 및 하역생산성의 변동성이 적고 선박도착이 정시성이 확보되어 선석점유율 증가에 따른 선박대기 시간이 일반 대기이론에서 언급하고 있는 것보다 증가율이 낮다.

• 대기
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• 제20권2호
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• pp.131-151
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• 2010

This study establishes a conceptual model to analyze heavy rainfall events in Korea using multi-functional transport satellite-1R satellite images. Three heavy rainfall episodes in two major synoptic types, such as synoptic low (SL) type and synoptic flow convergence (SC) type, are analyzed through a conceptual model procedure which proceeds on two steps: 1) conveyer belt model analysis to detect convective area, and 2) cloud top temperature analysis from black body temperature (TBB) data to distinguish convective cloud from stratiform cloud, and eventually estimate heavy rainfall area and intensity. Major synoptic patterns causing heavy rainfall are Changma, synoptic low approach, upper level low in the SL type, and upper level low, indirect effect of typhoon, convergence of tropical air in the SC type. The relationship between rainfall and TBBs in overall well resolved areas of heavy rainfall. The SC type tended to underestimate the intensity of heavy rainfall, but the analysis with the use of water vapor channel has improved the performance. The conceptual model improved a concrete utilization of images and data of satellite, as summarizing characteristics of major synoptic type causing heavy rainfall and composing an algorism to assess the area and intensity of heavy rainfall. The further assessment with various cases is required for the operational use.

• 한국해양학회지:바다
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• 제8권3호
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• pp.295-306
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• 2003

산업혁명 이후 인류가 과량으로 방출한 이산화탄소가 지구환경에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 해양이 흡수하는 탄소량의 크기가 얼마인지에 대한 연구들이 진행되고 있다. 대양과 비슷한 순환 특징을 가지고 있는 동해가 이산화탄소 증가와 지구온난화에 대해 어떻게 반응하는지를 알아보기 위한 연구계획의 일환으로 탄소순환에 중요하게 기여하는 생물펌프의 크기를 간단한 상자모형을 적용시켜 추정하였다. 매개변수로는 인산염을 사용하였는데, 동해에서 일어나고 있는 수층 구조의 변화를 고려해서 해수 수지와 용존산소 수지를 맞춘 다음에, 인산염의 과거 자료를 바탕으로 인의 순환 플럭스를 모사하였다. 1952년부터 2040년까지 모사해 본 결과, 동해에서 생물펌프는 점차 강화되고 있고, 현재 0.0156 Pg C yr$^{-1}$ 정도를 해양 내부로 내보내고 있는 것으로 추정된다. 한편 동해의 해수순환은 저층수를 만드는 것이 줄어드는 반면 중앙층으로 유입이 증가하는 추세이다. 산소가 풍부한 표층수가 중앙층으로 유입되면서 유광층에서 하강한 생물입자들의 분해가 이 층에서 활발해져서 영양염을 표층으로 되돌리는 것이 강화될 것으로 보인다. 이렇게 되면 생물에 의한 탄소제거가 늘어나게 될 깃이다. 지난 50년간의 생물펌프 변화로 블 때 산업혁명 이후 생물에 의한 동해의 인류기원 이산화탄소 흡수량은 0.025 Pg C 정도로 추정된다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제3권1호
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• pp.7-14
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• 2015

본 연구의 목적은 건식공정을 통해 생산된 바텀애시를 이용하여 친환경적이고 저렴한 경량콘크리트의 잔골재로 활용하는 것이다. 기존의 습식공정과 비교하여 건식공정은 물에 닿지 않고, 염분이 없으며, 다소 느린 공정으로 완전연소를 통해 미연소탄소성분이 거의 없다. 이러한 건식공정 바텀애시를 경량 모르터용 잔골재로서 타당성을 평가하기 위해 골재의 입형 개선 효과와 최적 입도분포의 두가지 단계로 나누어 실험을 실시하였다. 첫 번째 실험에서 추가적인 마쇄과정을 통해 얻어진 양호한 입형의 바텀애시는 유동성과 강도 측면에서 양호한 결과를 나타내었으며 다소간의 단위용적질량 증가를 보였다. 두 번째 실험에서 다양한 입도를 구성하여 실험을 실시하였고, 그 결과 표준입도에 맞추어진 입도에서 굳지 않은 상태 및 경화상태에서 양호한 성능을 나타내었다. 본 연구의 결과를 통해 차후 건식 공정을 통한 바텀애시의 활용방법이 확대되고, 바텀애시를 경량 잔골재로 활용함으로서 부가가치 상승에 기여할 것으로 예상된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제29권4호
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• pp.253-259
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• 2014

본 연구는 polyvinyl chlroride (PVC)와 stainless steel 표면에서 B. cereus의 온 습도에 따른 생존율을 조사하고, B. cereus이 오염된 작업대 표면에서 상추로의 교차오염도 조사를 통하여 B. cereus에 오염된 작업대가 상추의 미생물학적 안전성에 미치는 영향을 평가하고자 수행하였다. 작업대 재질별 B. cereus의 생존은 온도 $20^{\circ}C$, $30^{\circ}C$, 습도 43%, 69%, 100%에서 각각 노출 시켰을 때, 습도 43%, 69% 조건에서 24시간 이내에 전체 세포수는 약 3.53~4.00 log CFU/coupon이 감소한데 반해 포자수는 약 3.00 log CFU/coupon 수준을 일정하게 유지하였다. 한편 온도 $30^{\circ}C$, 상대습도 100%에서는 노출 12시간 후에 포자수가 2.29~2.59 log CFU/coupon정도 증가하였다. 유기물이 작업대 표면에 존재 시, B. cereus의 감소 속도가 느렸다. B. cereus에 오염된 작업대에 상추를 접촉시키고 상추의 오염도를 조사한 결과, 상추 표면에 수분이 존재할 때 B. cereus오염된 작업대 표면에서 B. cereus의 이동수준이 상추에 수분이 없을 때 보다 10배 이상 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 B. cereus에 오염된 작업대는 상추의 안전성에 직접적인 영향을 미칠 수 있어 작업 후에 세척, 소독을 통하여 작업대를 위생적으로 관리하는 것이 필요하다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.19-27
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• 2022

Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.