메탄, 프로판 등을 주성분으로 하는 연료가스는 폭발위험장소에서 사용될 수 있으며, 누출로 인한 공정조건의 영향으로 불균일한 혼합기를 형성할 수 있다. 균일한 혼합기를 대상으로 측정된 문헌 데이터를 이용한 화재 폭발 위험성 평가, 손상 예측은 가스 누출에 의한 실제 폭발 사고와 다른 결과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 가스 누출시 나타날 수 있는 농도 변화에 있어서 불균일성 혼합기의 폭발압력, 화염속도 등의 폭발특성을 조사하였다. 길이 0.82 m의 스테인리스 재질의 밀폐 배관에서 수행하였으며 컬러 초고속 카메라 및 압력 센서를 사용하여 관찰하였다. 또한 배관 내의 시간에 따른 농도차이 변화에 대해 회귀분석 모델을 사용하여 불균일 혼합물의 정량화 방법을 제안하였다. 본 연구의 농도 불균일성 조건에 있어서 메탄 폭발 시 전파화염은 불균일성 농도가 높아짐에 따라 화염 면적의 증가가 관찰되었고 이는 난류 화염의 주름진 화염 구조와 유사하였다. 메탄의 최대압력까지 걸리는 소요시간은 불균일성이 클수록 감소하였고, 폭발압력은 불균일성이 클수록 증가하였다. 농도가 불균일한 메탄의 KG(폭연지수)의 범위는 1.30~1.58 [MPa·m/s]으로서 메탄의 농도가 균일성에서 불균일성로 변화하면서 17.7% 증가하였다.
본 연구에서는 내열성, 화학적 안정성 등 다양한 특성으로 인해 산업 분야에서 자기감지, 균열 감지 등의 용도로 활용되고 있는 MWCNT를 활용하여 진행하였다. 하지만 MWCNT는 전기적 특성을 활용한 자기감지 및 스마트 센서에 대한 연구에 집중되어 있다. 또한, 연구자의 기술 및 장비의 차이로 인해 정량적 분산이 어렵고, 과도한 분산은 기계적 성능 저하로 이어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 일정 시간 초음파 분산과 분산 효과가 입증된 PCE 계면활성제를 활용하여 섬유보강 시멘트복합체 시험편을 제조하고, 각 시험편에 대해 강도 시험, 인발 시험, 직접 인장 시험을 수행하여 기계적 물성을 평가하였다. Micro-CT 촬영과 압축, 휨, 인장 강도 시험 결과 초음파 분산과 분산제를 사용한 시험체인 U-A0.5와 분산제만을 사용한 N-A0.5가 다른 시험체에 비해 높은 강도를 보이는 것을 확인하였으며 분산 방법에 따라 MWCNT의 분산 효율이 섬유보강 시멘트복합체의 기계적 성능 향상에 미치는 영향을 조사하였다.
농업에서 서리는 치명적인 피해를 가져오기 때문에 관측과 예측이 매우 중요하다. 기상청 서리관측자료를 분석한 최근 보고에 따르면 기후변화에 따른 지구온난화에도 불구하고 봄철 늦서리일이 빨라지지 않았고, 서리 빈도도 감소하지 않았다. 따라서 농업 서리피해에 대비하여 위험 예상 지역에서의 서리 관측 자동화와 지속적인 운영이 중요하다. 기존에 활용되고 있는 엽면습윤센서를 이용한 서리관측은 관측센서의 오염이나 주변 환경의 습도 변화에 따라 기준 전압값이 장기간에 걸쳐 변동하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 자동적으로 해결하도록 데이터로거 프로그램으로 구현하였다. 구축된 서리자동관측시스템은 안정적으로 장기간에 걸쳐 시간 고해상도 관측자료를 축적할 수 있다. 이 자료는 향후 기계학습 방법을 이용한 서리 진단모델의 개발과 주변 지역에 대한 서리발생 예측 정보 생산에 활용할 수 있을 것이다.
AR 디스플레이 가상기술이 대중 학습 생활에 광범위하게 들어오면서 현실과 가상이 연결을 하는 디자인 전달 방식도 변화하고 있다. 본 논문은 평면의 시각적방향 감각 정보 시각화 경험을 통하여 3D 연결 감각 정보 시각화 경험과 가상 현실적 증강 사이의 표현을 연구하는 데 목적이 있다. AR 디스플레이 대한 고찰과 평면 시각화 사례의 현재 적용과 비교하여 기본 설정하는 방법을 조사하여 분석된다. AR 디스플레이 연결 디자인에서 제스처 연결, 안구추적, 음성 연결 및 센서의 4가지 범주에서 안구 추적 기술을 중심으로 감각 시각화와의 관계를 통해 사용자가 더 나은 경험을 할 수 있도록 하는 것이 이 논문의 범위이다. AR 디스플레이 상호작용에 대한 고찰과 평면 시각화 사례의 현재 적용 및 비교 분석 과정을 통해 AR 디스플레이 상호작용을 통한 안구 추적 기술을 중심으로 감각 시각화의 요소 시각 도형의 기하학적 일관성, 빛과 색상의 일관성, 다감각 상호작용 방식의 조합, 합리적인 내용의 표시, 스마트 푸시는 가상현실에서의 감각 시각화를 보다 사실적이고 편리하게 표현하여 수용자에게 간단하고 편리한 감각 시각화 경험을 제공하였다.
Piezoelectric ceramics play an important role in various electronic applications. However, traditional ceramics are difficult to be used in some complicated structures, due to their low flexibility and high brittleness. To solve this problem, this study prepared and investigated ceramic/polymer composites that can utilize a good flexibility of polymers. Polyvinylidene fluoride-trifluoroethylene (PVDF-TrFE) and 0.77(Bi1/2Na1/2)TiO3-0.23SrTiO3 (BNST23) ceramics were selected to fabricate the composites. Ceramic/polymer composites were prepared using various volume fractions of BNST23 ceramics. The distribution of piezoceramic particles in BNST23/PVDF-TrFE composites was investigated using optical microscopy (OM) and scanning electron microscopy (SEM). The dielectric and piezoelectric properties of the composites were significantly influenced by the volume fraction of the piezoelectric ceramics. As a result, the highest piezoelectric constant (d33) of 56 pC/N was obtained in a composites with 70% volume fraction of BNST23 ceramics. Accordingly, it is expected that BNST23/PVDF-TrFE composites can be applied to various sensor applications.
폐광산의 갱도 입구를 통해 고속 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR) 장비가 탑재된 무인이동체를 투입하여 폐광의 갱도를 형상화하기 위한 기술이 제안되었다. 직경이 1.5 m 이상인 좁은 갱도에 바닥이 슬러지 형태로 미끄럽고 장애물이 있는 환경에서 무인 이동체를 운영할 때 고려할 사항을 검토하였다. 육상환경 이동을 위해 4족 보행 로봇을 활용하였으며 항공 환경 이동을 위해 쿼드콥터 드론이 활용되었다. 수중환경의 갱도에 투입하기 위해서 수중 드론이 사용되었다. 무인 이동체를 실제 광산 현장에 투입하여 폐광 현장용 이동체가 고려해야 할 변수들을 도출하였다. 폐광산 갱도 형상화용 센서로서 2차원 영상 기반의 solid-state 라이다가 사용되었다. 방사형으로 측정되는 라이다의 특성을 고려하여 고정 경사각을 두어 회전시켜 운영하여 갱도 형상화를 위한 효율성을 높이고 동시에 장애물 감지도 같이 수행할 수 있도록 제안하였다. Solid-state 라이다를 이용하여 측정데이터로부터 센서의 자세와 로봇의 자세를 반영하여 현실 좌표계 데이터로 변환하기 위한 계산기법이 도출되었다. 라이다 센서와 무인 비행체가 결합하여 실제 현장에 투입하여 갱도 형상을 추출하였다. 마지막으로 실제 현장에서 효용성을 높이기 위한 요소를 도출하였다.
양손 절단 환자들에게 미용적 목적과 함께 기능적 목적을 갖춘 의수가 필요하며 잔존 근육의 근전도를 이용한 인공 의수에 대한 연구가 활발하나 아직도 비싼 비용의 문제가 있다. 본 연구에서는 저비용의 부품과 소프트웨어인 표면 근전도 센서, 머신러닝 소프트웨어 Edge Impulse, Arduino Nano 33 BLE, 그리고 3D 프린팅을 이용하여 인공의수를 제작하고 성능을 평가하였다. 표면 근전도 센서로 획득하고 Edge Impulse에서 디지털 시그널 프로세싱 과정을 거친 신호들을 이용하여 머신러닝으로 손가락 운동의 종류를 판단하는 훈련을 통해 각 손가락의 굽힘 운동신호를 의수 모델의 손가락들에 전달하였다. 디지털 시그널 프로세싱 조건을 노치 필터 60 Hz, 대역필터 10-300 Hz, 그리고 샘플링 주파수 1,000 Hz로 했을 때, 머신 러닝의 정확도가 82.1%로 가장 높았다. 각 손가락 굴곡 운동간에 혼동될 수 있는 가능성은 약지가 가장 높아서 검지의 운동으로 혼동될 가능성이 44.7 %이었다. 저비용 인공의수의 성공적인 개발을 위해서는 더 많은 연구가 필요하다.
최근 4차 산업혁명 핵심 중 하나인 자율주행의 기술이 발전하고 있지만 예상하지 못한 상황에서 사고가 발생하는 등 센서 기반 자율주행에 한계를 보이고 있어, 이를 보완하기 위해 정밀도로지도는 자율주행의 핵심 인프라로 활용되고 있으며, 공공 및 민간에서 관심이 높아지면서 정밀도로지도의 최신성과 정확성 확보를 위한 다양한 연구와 기술개발이 이루어지고 있다. 현재 국토지리정보원은 자율주행차의 운행이 많을 것으로 예상되는 수도권 등 전국 도심지역 및 주요도로를 대상으로 확대 구축 중이며, 기 구축된 구간 중 도로변화가 발생한 지역의 신속갱신 체계를 마련하고, 품질검증을 통해 데이터 오류율 최소화를 위해 노력하고 있다. 이에 본 연구는 국토지리정보원에서 구축 중인 정밀도로지도의 신속, 정확한 갱신과 제작을 위해 속성 구조화 공정에서 참조객체의 공간관계를 분석하고, 오픈소스 기반 PyQGIS의 라이브러리를 활용하여 공간관계가 성립되는 참조객체의 속성입력 자동화 방법론을 적용하여, 고속국도·일반국도·C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)실증구간 등 도로유형별로 대상지를 선정하여 자동화를 실시하였다. 본 연구에서 개발한 속성자동화 도구를 활용하여 공간관계 참조객체의 속성을 자동으로 입력하는데 대상지별 약2~5분의 시간이 소요되었으며, 참조객체 속성입력 자동화 결과 고속국도 86.4%, 일반국도 79.7%, C-ITS의 경우 82.4%, 평균 82.8%의 속성입력 정확도를 확보하였다.
본 연구에서는 반도체 제조공정에서 발생한 실리콘 슬러지(SS)를 재활용하여 라이다 센서에 인식 가능한 검은색 소재(SS/bTiO2)로 제조하고, 두 종류의 라이다 센서(MEMS 및 Rotating LiDAR)를 활용하여 제조한 소재의 인식률을 확인하였다. 상세히는, SS 표면의 금속 불순물을 제거하여 이산화티타늄을 도입하고 화학적 환원을 통해 SS/bTiO2 소재를 제조하였다. SS/bTiO2는 투명 페인트와 혼합하여 친수성 검은색 도료로 제조하고 스프레이 건을 사용하여 유리 기판에 도포하였다. SS/bTiO2 기반의 도료는 상용화된 카본 블랙 기반의 도료와 유사한 명도(L*=15.7)를 가짐과 동시에 우수한 근적외선 반사율(26.5R%, 905nm)을 나타내었다. 더불어, MEMS 및 Rotating 라이다를 통해서도 성공적으로 인식이 되는 것을 확인하였다. 이는 프레넬 반사 원리에 의해 검은색 이산화티타늄과 실리콘 슬러지 간의 계면에서 높은 반사가 일어났기 때문이다. 본 연구를 통해, 반도체 제조공정에서 발생하는 실리콘 슬러지를 효과적으로 재활용할 수 있는 새로운 응용 방안에 대하여 제시하였다.
본 연구는 모세관 혈당의 혈당값을 대조군으로 연구 참가자의 혈액 포도당을 모니티링할 때 PPG 센서와 DNN 예측알고리즘이 융합된 혈당모니터링 시스템(PPG-BGMS)의 성능을 평가하는 것이다. 연구는 2023년 9월부터 2023년 11월까지 참가자를 대상으로 실시된 연구자 임상시험이다. PPG-BGMS는 1분간의 심박수, 심박변이도 정보와 DNN 예측알고리즘을 활용한 예측된 혈당수치와 개인용혈당관리시스템의 혈당측정기로 측정한 모세관혈당 수치와 비교했다. 총 100명의 참가자 중 제2형 당뇨(T2DM) 유병인은 50명이며, 평균연령은 67세(28세~89세)이다. PPG-BGMS의 예측혈당의 100%가 Clarke 오류그리드 및 Parker(Consensus) 오류그리드의 A+B 영역에 분포하는 것으로 나타났다. PPG-BGMS 예측 혈당의 MARD 값은 5.3 ± 4.0 %이다. 결과에 의하면 비채혈식 PPG-BGMS는 임상표준의 채혈식 개인용 혈당측정시스템의 순간 혈당수치와 비교하여 열등하지 않는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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