이 논문에서는 이런 내용들을 다루려고 한다. 1. 자동화 현황과 시장 변화 2. 가공 자동화와 FMS 3. FMS 시스템 구성요소 4. FMS simulation 5. 가공 시스템의 구성 예 6. 시스템 적용 M/C Pallet 7. 구성요소의 안전기능 예 8. Tool/Pallet ID system 9. 자동화라인 구축 예
전화를 거는 발신자의 전화번호를 통화 전에 수신자 전화기의 액정화면에 표시해주는 발신자표시(CID: Caller ID)서비스가 국내에서도 도래했다. 한국통신, 하나로통신 등 유선 전화사업자 및 SK텔레콤, 한통프리텔, LG텔레콤 등 이동전화 사업자들은 지난 4월 1일부터 일제히 발신번호표시 시범서비스를 개시했다. 사업자들은 시범서비스에 이어 5월부터 상용화에 돌입한다는 방침이다.
목적 : 본 연구는 3-[$^{131}I$]iodo-O-methyl-L-${\alpha}$-methyltyrosine ([$^{131}I$]OMIMT)의 종양영상용 방사성의 약품으로서의 유용성을 알고자 시행하였다. 대상 및 방법 : [$^{131}I$]OMIMT는 4-0-methyl-L-${\alpha}$-methyltyrosine (OMAMT)를 lodogen 방법으로 [$^{131}I$]를 표지하여 얻었다. 9 L gliosarcoma 세포주를 배양한 다음 in vitro에서 [$^{131}I$]OMIMT와 L-3-[$^{131}I$]iodo-${\alpha}$-methyltyrosine ([$^{131}I$]IMT)의 세포섭취율을 4시간까지 구하였다. 같은 세포주를 Fischer 백서의 우대퇴부에 이식하여 종괴를 형성한 다음 [$^{131}I$]OMIMT와 [$^{131}I$]IMT를 각각 주사하고 30분, 2시간, 24시간에 동물을 희생하여 종양내의 섭취와 체내분포를 조직gram당 주사량의 백분율(% ID/g)을 구하였다. 또한 종양이식 백서에 [$^{131}I$]OMIMT 1.11 MBq을 정맥주사하고 30분, 2시간, 24시간 후 감마카메라로 영상을 얻었다. 결과: 9 L glioma 세포의 [$^{131}I$]OMIMT 섭취는 30분에 최고점에 도달하고 이 후 4시간까지 감소하였으며, [$^{131}I$]IMT에 비하여 배양 후 30분에서 3.3배(6.7% vs 2.3% uptake) 높았으나 4시간에는 차이가 없었다. [$^{131}I$]OMIMT의 체내 종양내의 섭취를 [$^{131}I$]IMT와 비교하였을 때, 주사 후 30분과($3.74{\pm}0.48$ vs $0.38{\pm}0.17%$ ID/g, p<0.01), 2시간($2.40{\pm}0.17$ vs $0.24{\pm}0.03%$ ID/g, p<0.01)에 유의하게 높은 섭취를 보였고, 24시간($0.04{\pm}0.01%$ ID/g)까지 감소하였다. 종양이식백서에서 [$^{131}I$]OMIMT 주사 후 30분 영상에서 종양을 관찰할 수 있었다. 결론: [$^{131}I$] 또는 [$^{131}I$]OMIMT는 종양의 아미노산 대사 영상제제로 이용될 수 있으며 앞으로 이에 대한 임상연구가 필요할 것으로 생각되었다.
본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.
논에서 온실가스 배출에 영향을 주는 가장 큰 요인인 물관리를 통하여 온실가스 감축효과를 파악하고자, 춘천시 신북읍 천전리에 위치한 강원대학교 벼 시험포장에서 메탄과 아산화질소 배출 시험을 수행하였다. 벼 재배에서 상시담수, 간단관개 (중간낙수 1회 처리, 6월 11일~6월 20일) 그리고 SRI 물 관리 농법 처리 등을 조성하여 수량, 쌀의 품질, 온실가스 배출량 비교 및 온실가스 감축효과를 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 물 관리별 벼 수량은 SRI 처리에서 $6,341kg\;ha^{-1}$로 가장 수량이 높았으며, 상시담수 (CF)에 비해 간단관개(ID)와 SRI 처리에서 각각 13.8%와 11.3% 증수되었다. 2. 재배기간 중 시기별 용수 사용량은 상시담수 처리가 $46.6m^3$, 간단관개 $39.5m^3$, SRI 물 관리 $24.5m^3$로 나타나, 상시담수 대비 각각 15.2% (간단관개), 47.4% (SRI)의 농업용수를 절감한 것으로 나타났다. 3. 벼 재배기간 온실가스 총 배출량을 지구온난화잠재력(GWP)으로 환산한 결과, 상시담수에 비해 간단관개가 65.5%, 그리고 SRI 물 관리 농법은 71.8%의 온실가스 감축효과가 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 상수관망에서 개별적으로 노후도가 심하여 개량이 필요한 구간을 보다 정확하게 구분하기 위해 새로운 개별관로 정의 방법이 개발되었다. 적절한 관로 최소구성성분 길이를 결정하기 위하여 여러 가지 관로 최소구성성분 길이에 대한 평균 누적파손횟수경사선의 분산값을 비교하여 가장 큰 분산값을 나타내는 관로 최소구성성분 길이인 4 m 를 연구대상 지역의 상수관망에 적용하였으며 관로 ID는 39개로 구분되어졌다. 관로의 경제적 최적교체 시기는 한계파손율과 관로의 파손경향모형을 이용하여 결정되었는데, 각 관로 ID에 대하여 관로의 선형적 파손경향, 지수적 파손경향 또는 선형과 지수형 사이에 있는 파손경향 모두에 적용될 수 있는 General Pipe Break Prediction Model(Park and Loganathan, 2002)과 수정된 시간척도를 이용한 ROCOF(Park et al., 2007)를 적용하여 연구대상 상수관망의 최적교체시기를 산정 및 분석하였다. ROCOF 모형화 과정에서 대수-선형과 와이블 ROCOF를 적용 후 최대로그우도 추정값을 비교하여 최대로그우도가 큰 값을 가지는 ROCOF를 각 관로 ID의 ROCOF로 사용하였다. 관로파손으로 인한 사회적 비용이 관로의 최적교체시기에 미치는 영향도 분석되었다.
M2M(Machine-to-Machine Communication)은 한 기기가 비슷한 다른 기기와 유선 혹은 무선으로 통신하는 기술로서 환경의 특성 상 저전력, 소규모, 저렴한 가격, WAN, WLAN 등 네트워크를 통하여 사물간의 통신으로 정의하고 있다. 또한 사람의 개입이 없이도 운영이 가능할 수 있는 특징이 요구된다. 그러나 사물통신 기기들의 요구사항으로 인하여 무선 통신 등에 취약점은 가지게 되고, 각 기기를 관리 혹은 제어하는 것에 대한 어려움으로 인한 취약점이 있다. 본 논문은 M2M 환경에서 Device 및 Gateway와 Network Domain간의 안전한 인증 프로토콜 기법을 제안하였다. 제안 프로토콜은 ID-Based Encryption 기반으로 인증 하며, Network Domain안에 Access Server 및 Core Server 간의 세션키를 생성한다. 그리고 생성한 세션키를 활용하여 상호간에 데이터를 송 수신하고, 키 갱신 프로토콜을 추가하여 자동으로 식별값을 갱신한다.
동위원소희석 액체크로마토그래피-탄뎀질량분석법을 이용하여 차음료 중의 소르빈산을 정밀하게 측정하는 방법을 개발하였다. 소르빈산의 동위원소, $^{13}C_2$-소르빈산은 주문합성하여 구입하였다. 질량 분석기는 음이온 모드로 선택반응분석법 (Selected Reaction Monitoring mode)에서 수행하여, $[M-H]^-$ 이온이 $[M-CO_2H]^-$ 조각이온으로 가는 m/z 111 ${\rightarrow}$ 67와 $^{13}C_2$-소르빈산 m/z 113 ${\rightarrow}$ 68 채널을 선택하여 분석하였다. 분리는 C18 컬럼으로 수행되었으며, 암모니움 아세테이트용액(pH 4.5) 55%와 메탄올 45%로 이동상을 구성하였다. 반복성과 재현성을 포함한 방법의 유효성 검토를 위하여 본 연구원에서 차음료에 소르빈산을 강화하여 균질성있는 기준물질을 제조하였다. 반복성과 재현성 결과는 동위원소희석 액체크로마토그래피-탄뎀질량분석법에 의한 소르빈산의 분석이 신뢰할만 하며 재현성 있는 방법임을 보여주었고, 기준물질들의 소르빈산의 농도는 3.8%의 표준편차를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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