이 연구의 목적은 글라스 아이오노머 시멘트의 표면 보호가 미세경도와 마모저항성에 미치는 효과를 알아보고자 하는 것이다. 글라스 아이오노머와 레진강화형 글라스 아이오노머를 사용하려 각각 60개의 시편을 제작하였다. 각 시편을 표면 보호를 시행하지 않은 경우, 나노필러가 함유된 표면 보호재, 필러가 함유되어 있지 않은 표면 보호재에 따라 20개씩 나누었다. $37^{\circ}C$ 증류수에 24시간 보관한 후 각 군당 10개의 시편은 비커스 미세경도를 측정하였고, 10개의 시편은 마모 시험을 시행한 후 마모된 깊이를 측정하였다. 표면보호를 시행한 군들보다 표면 보호를 시행하지 않은 군들이 높은 표면경도를 보였다. 글라스아이오노머와 레진강화형 글라스아이오노머 모두에서 표면 보호를 시행한 경우에 마모저항성이 더 증가하였지만 유의한 차이는 아니었다. 나노필러의 유무는 마모도에 유의한 영향을 미치지 못하였다.
본 논문에서는 도시환경과 모래가 많은 토양 아래에 구 형태의 빈 공간이 있을 경우를 가정하고, 해당 목표물의 고유 pole과 고유 공진주파수를 활용하여 목표물을 식별 및 위치를 추정하는 방안을 제시하였으며 가능성을 분석하였다. EM(Electromagnetic) 시뮬레이터를 활용하여 다양한 형태와 크기를 가진 완전도체(PEC: Perfect Electric Conductor)들을 모델링하였고, 이를 통해 획득한 EM 산란응답에 Cauchy 방법을 적용하여 물체의 고유 특성에 해당하는 고유 pole을 축적하여 pole 라이브러리를 생성하였다. 생성된 pole 라이브러리는 목표물에서 추출한 고유 pole과의 비교를 통해 목표물을 식별할 수 있는 가능성을 제공해 준다. 도시환경과 모래가 많은 토양 아래에 구 형태의 빈 공간이 있음을 가정하고 EM 시뮬레이션 모델링을 통해 얻은 전자파 산란 데이터로부터 관심 목표물의 응답을 추출하였으며, 시간영역에서 임펄스 응답의 시간 지연을 이용하여 목표물의 위치를 추정할 수 있었다. 또한 MP(Matrix Pencil) 방법을 적용하여 목표물의 고유 pole을 추출하였다. 최종적으로 계산된 고유 pole과 고유 공진주파수를 pole 라이브러리와 비교하여 탐지된 목표물을 구 형태의 빈 공간(직경 0.2m)으로 추정할 수 있었으며, 계산된 목표물의 위치(깊이)는 약 84 ~ 93%의 정확도를 보였다.
군집주행은 여러 대의 자율 주행 차량이 통신을 사용하여 서로 정보를 교환하며 하나의 군집을 이루어 주행하는 것이다. 이러한 군집주행 기술은 더 좁은 차량 간 간격을 유지하며 주행함으로써 도로의 통행량 증대, 에너지 소비 및 오염물질 배출 감소 등의 다양한 장점을 가진다. 그러나 군집주행의 좁은 차량 간 간격은 긴급한 사고 발생 시 대처를 더 어렵게 만들며, 이에 따라 필수적으로 확보되어야 할 군집주행의 안전성을 보장하는데 어려움을 주고 있다. 특히 주행 중 나타날 수 있는 가변성은 군집주행의 안전에 악영향을 미칠 수 있다. 이러한 가변성은 발생 예측이 어렵고, 재현이 어려운 특성으로 인해 가변성으로부터 발생하는 위험 요소를 방지하는 안전대책 마련에 어려움이 있다. 본 논문에서는 군집주행 중에 생겨날 수 있는 가변성에 따른 위험을 회피하기 위한 시뮬레이션 방법을 연구하였다. 이를 위해 가변성을 고려하는 다양한 시나리오를 개발하고, 가변성을 핸들링할 수 있는 안전 대책을 고안, 적용하였으며, 또한 오픈소스 군집주행 시뮬레이터인 VENTOS를 확장하여 시나리오 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 가변성으로 인한 군집주행의 위험성을 제거하여 안전한 군집주행이 가능함을 확인하였다. 제시하는 가변성 대응 시나리오 시뮬레이션은 군집주행에서의 안전성을 확보하기 위한 연구 개발에 기여할 것으로 판단한다.
크레인 훈련 프로그램은 실제 항만과 동일한 환경의 훈련 시스템을 구축하고 이를 활용하는 것이 가장 바람직하지만 시공간의 제약과 비용 등의 문제를 가지고 있다. 이런 제약점을 극복하고자 AR/VR을 기반으로 한 차세대 훈련 프로그램이 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 가상현실을 기반으로 하는 항만 크레인 훈련 시스템의 프로토타입을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 아두이노를 기반으로 한 IoT 조작 단말기와 유니티 응용프로그램을 탑재한 HMD 2가지 요소로 구성된다. IoT 조작 단말기는 2개의 컨트롤러와 2개의 토클 스위치 및 8개의버튼 스위치로 이루어져 사용자의 조작에 따라 발생하는 데이터를 처리한다. HMD는 Oculus Quest2를 사용하며IoT 단말기와 무선통신으로 연결되어 사용자의 편의성을 제공한다. 본 논문에서 구현한 훈련 시스템은 가상현실을 통해 훈련자에게 시간과 장소에 구애받지 않는 훈련 환경을 제공하고 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
가상 현실 시뮬레이션은 다양한 분야에서의 교육과 훈련에 활용이 되며, 특히 최근에는 의료 분야에서 많이 사용되고 있다. 교육/훈련용 시뮬레이터는 의사가 실제 수술 도구를 이용하여 실제 환자에 대해 처치를 하는 것과 같은 느낌이 나게 하는 촉감/역감 생성 및 영상/음향 출력 하드웨어와 여기에 실감 나는 영상과 촉감을 생성해주는 소프트웨어로 이루어진다. 기존의 시뮬레이터들은 수술 시에 사용되는 다양한 수술 도구들을 모사하기 위해 다양한 형태의 하드웨어들을 사용해야 하므로 복잡하고 비용이 많이 소요되는 문제가 있다. 이 논문에서는 포스 피드백 장치와 변형 가능한 햅틱 컨트롤러를 이용한 치과 수술 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 햅틱 하드웨어들은 수술 도구와 수술 부위의 충돌 여부를 파악하고 그에 따른 저항감과 진동감을 제공한다. 특히 길이 변화, 굽힘과 같은 변형이 가능한 햅틱 컨트롤러는 여러 수술 도구들의 형태에 따라 느껴지는 다양한 감각을 표현할 수 있다. 사용자가 햅틱 피드백 장치를 조작하면 햅틱 피드백 장치의 움직임이나 버튼 클릭 등의 이벤트가 시뮬레이션 시스템에 전달되어 치과용 수술 도구와 구강 내부 모델들 사이의 상호작용이 발생하고 이에 따른 햅틱 피드백이 햅틱 피드백 장치로 전달된다. 이러한 기반 기술들을 활용하여 정교한 3차원 모델로 표현된 가상 환경에서 대표적인 치과 수술기법인 매복 사랑니 발치 수술의 현실적인 훈련 경험을 제공한다.
최근 인공지능 (Artificial Intelligence: AI) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서에 AI 기술을 도입하여 특정 돌발상황을 검지하고 있으나 대부분 고정식 장비 기반으로 돌발상황 검지가 진행되어왔다. 따라서 모든 도로 공간에 대한 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 그러나 영상 센서와 edge-computing 기술 등의 발전으로 이동식 영상정보수집 및 분석 기술이 확산되고 있다. 본 연구는 이러한 이동식 영상 수집 및 분석 장비(커넥티드 차량)의 도입 수준에 따른 돌발상황 검지시간 감소효과를 추정하는 것이 목적이다. 이를 위해 2021년 경부고속도로 수원지사에서 수집된 돌발상황 발생 건수 자료를 활용하였다. 분석 결과 편도 2차로 고속도로는 커넥티드 차량의 보급률(Market Penetration Rate: MPR)이 4% 이상, 편도 3차로 고속도로는 3% 이상이면 돌발상황 검지 시간이 1분 이하로 나타났고, 편도 2차로와 편도 3차로 고속도로에서 MPR이 각각 0.4% 이상, 0.2% 이상이면 한국도로공사에서 발표한 평균 돌발상황 검지시간 보다 감소하는 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1951-1975
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2023
Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.
Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
벤토나이트 완충재에서의 열-수리-역학적 복합거동을 예측하기 위해 TOUGH2-MP/FLAC3D 시뮬레이터를 기반으로 개발된 Barcelona basic 모델(BBM) 해석모듈의 현장 적용성을 검토하고자 국제공동연구 DECOVALEX-2019 Task D에 참여하여 스위스 Grimsel Test Site의 현장시험(full-scale engineered barriers experiment, FEBEX) 모델링을 수행하고 현장시험에서 계측된 히터 파워, 온도, 상대습도, 응력, 포화도, 함수율 그리고 건조밀도를 계산 값과 비교하였다. 수치해석을 이용하여 시간에 따른 히터 파워와 온도 변화는 전반적으로 잘 재현되었지만, 히터 1과 히터 2에서의 파워 차이를 계산할 수는 없었으며 이를 개선하기 위해서는 FEBEX 터널 주변에 분포하는 황반암과 시험장치 및 벤토나이트 블록의 설치 공정을 반영할 필요가 있을 것으로 판단된다. 상대습도 변화와 분포 역시 전반적으로 잘 모사되었으나, 수치해석에서 히터 부근에서의 재포화과정이 상대적으로 빠르게 진행된 것으로 보아 수리모델에 대한 일부 수정이 필요할 것으로 보인다. 현장시험에서는 벤토나이트 완충재와 암반 사이에 틈이 존재하지만 수치해석에서는 완벽하게 접촉하고 있는 것으로 가정하였기 때문에 운영 초기의 응력 변화는 다소 차이를 보였지만, 전반적으로 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 해체 이후 측정한 포화도, 함수율, 그리고 건조밀도의 분포 역시 전반적으로 잘 재현되었지만, 건조밀도가 터널 중심과 히터부근에서 조금 크게 계산되어 벤토나이트 블록의 투수계수가 상대적으로 작은 값으로 반영되어 포화도와 함수율이 작게 계산된 것으로 보이며, 이를 개선하기 위해서는 건조밀도에 따른 투수계수 모델에 일부 수정이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과를 토대로 수치모델을 수정하고 추가적인 연구를 수행한다면, 보다 나은 해석 결과와 벤토나이트 완충재에서의 THM 복합거동을 좀 더 현실적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 상용모사기를 이용하여 분할유동층 가스화기에서 로토석탄의 가스화 특성 모사를 수행하였다. 분할 유동층 가스화기는 가스화영역에서 일어나는 연소반응과 가스화반응(발열반응과 흡열반응)을 각각 다른 영역에서 일어날 수 있도록 반응기 내부를 분할한 가스화기이다. 분할유동층 가스화기의 주요 개념은 가스화에 요구되는 열을 연소영역에서 생성된 열을 이용하여 공급하는 것으로 가스화기 내부에서의 부분 연소를 억제하고, 격벽을 통한 열전달과 열매체의 이동을 통해 공급하는 것이다. 분할유동층 가스화기 모델은 열분해, 촤 가스화, 타르/오일 가스화, 촤 연소반응으로 4개의 영역을 가지도록 구현하였다. 열분해의 경우, 대상 석탄을 반응온도, 반응가스, 석탄주입량을 변화시켜 실험을 수행하여 실험데이터로부터 correlation 모델을 작성하였다. 가스화는 Gibbs free energy를 최소화하는 모델을 이용하고 촤 연소영역은 combustion 모델을 이용하였다. 분할유동층 가스화기 모사결과를 비교하기 위해 우선 단일영역 가스화기 모사를 수행하였다. 단일영역 가스화기의 경우 석탄열분해 반응기와 석탄가스화 반응기 두 개로 구성되며 반응모델은 분할유동층 가스화기와 일치한다. 분할유동층 가스화기 모사 결과, 냉가스효율은 84.4%로 단일영역 가스화기와 유사한 결과를 얻었으며 합성가스의 조성은 $H_2$와 $CH_4$이 다소 증가하고 CO와 $CO_2$가 다소 감소한 것을 확인하였다. 모델 검증을 위해 10건의 단일영역 가스화 실험에 대하여 모사를 수행하였다. 모사를 통해 얻어진 합성가스의 조성은 CO, $CO_2$, $CH_4$의 경우 실험결과와 모사결과가 거의 일치하는 반면 $H_2$의 경우 모사결과가 실험값과 비교하여 다소 높은 값을 갖는 것을 확인하였으나 경향은 실험값과 유사함을 확인하였다. 탄소전환율의 경우, 모델결과가 실험값과 비교하여 높은 전환율을 보이는 것을 알 수 있으며 이는 모사에 사용된 가스화 모델이 평형반응기로 반응기에서의 체류시간과 접촉시간이 실제 실험과 차이가 있기 때문으로 파악된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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