지진은 진원지 주변의 지반의 응력상태를 변화시키고, 암반의 단열계에 영향을 미칠 수 있다. 국내에서 2016년 9월 12일과 2017년 11월 15일에 각각 발생한 지진규모 5.8의 경주지진과 지진규모 5.4의 포항지진은 양산단층대와 관련되며, 양산단층대 및 인근 지역 암반의 단열계에 영향을 미쳤을 가능성이 있다. 본 연구에서는 동해안 지역에 위치하는 중 저준위 방사성폐기물 처분장 부지 내 암반의 단열계 특성(방향성, 주향에 따른 절리개수, 절리간격, 절리간극, 경사각, 심도 구간별 절리빈도, 상대 암반강도)이 경주지진 및 포항지진에 의해서 영향을 받았는지를 분석하기 위하여 부지내 감시공에서 2005년과 2018년에 실시한 초음파 주사검층자료를 비교 분석하였다. 초음파 주사검층 분석 결과, 주향에 따른 절리개수, 절리간극, 심도 구간별 절리빈도는 2005년보다 2018년에 대체로 증가하였다. 이러한 증가는 지진의 영향으로 인한 단열체계의 변화로 인한 영향이거나, 2005년 감시공 설치 이후 10년 이상의 오랜 기간 나공 상태에서 공벽의 풍화로 인한 것일 수도 있다. 또한 KB-14공에서 전체 절리의 방향성과 절리의 평균 간격이 2005년과 2018년 사이에 다소 차이를 보이고 있으나, 절리면 경사와 상대 암반강도는 전반적으로 2005년과 2018년이 유사하게 나타났다.
고 출력 전자기장(HPEM)의 영향은 시스템의 오작동, 고장 및 장비의 심각한 훼손을 야기시킬 수 있다. 따라서 업무 환경이 각종 전자 장비들로 대체 및 구성되어 가는 요즘, 인명과 재산을 보호하기 위해 고 출력 전자장에 대한 대책 연구가 필요하다. 이에 반해, 위상학적 해석 방법(topological analysis)은 해석 대상 구조에 대해 전자장의 이동 경로와 해석을 원하는 지점을 단순화시켜 해석하며, 대표적으로 Baum-Liu-Tesche(BLT) 방정식 기반의 해석법과 구역 설정(zoning)에 기반한 해석 방법 그리고 확률에 기초하고 있는 Power Balance Method(PWB)를 연동시킴으로써 효율적으로 해석할 수 있다. PWB 방법은 기존의 EM 시뮬레이션 방법의 비효율성을 극복하기 위한 하나의 대안으로 제시된 방법이다. 본 논문에서는 기존의 위상학적 해석 방법에 적용되는 기초기술을 바탕으로 대형 구조에 적용될 수 있는 전자파 해석 방법을 제안한다. 그리고 최종적으로 PWB 방법과 full wave analysis 방법을 비교함으로써 PWB 방법의 장점과 이 방법의 도입 필요성에 대해 제안한다.
[ $Alq_3$ ]-C545T 형광 시스템을 이용하여 녹색 발광 고성능 OLED를 제작하고 그 특성을 평가하였다. 소자 제작에서 ITO(Indium Tin Oxide)/glass 위에 정공 주입층으로 2-TNATA [4,4',4'-tris(2-naphthyl-phenyl-phenylamino)-triphenylamine]를, 정공수송층으로 NPB [N,N-bis(1-naphthyl)- N,N'-diphenyl-1,1'-biphenyl-4,4-diamine]를 진공 증착하였다. 녹색 발광층으로는 $Ahq_3$를 호스트로, 545T [10-(2-benzo-thiazolyl)-1,1,7,7-tetramethyl-2,3,6,7-tetrahydro-1H,5H,11H-[1]/benzopyrano[6,7,8-ij]-quinolizin-11-one]를 도펀트로 사용하였다. 또한, 전자 수송층으로는 $Alq_3$를 전자 주입층으로는 LiF를 사용하여 ITO/2-TNATA/NPB/$Alq_3$:C-545T/$Alq_3$/LiF/Al 구조의 저분자 OLED를 제작하였다. 본 실험에서 제작된 녹색 OLED는 521 nm의 중심 발광 파장을 가지며, CIE(0.29, 0.65)의 색순도, 그리고 12V의 동작전압에서 7.3 lm/W의 최대 전력효율을 나타내었다.
Resuspended dust from paved roads in Seoul and Incheon metropolitan areas is regarded as one of the major $PM_{10}$ sources in these areas, according to the recent emission estimates using the emission factors compiled in AP-42. It is well known that the AP-42 model for estimating $PM_{10}$ emissions from paved roads requires information on silt loadings of particular paved roads. The conventional AP-42 method (vacuum swept method) for road silt sampling, however, is expensive, time consuming, and dangerous. These drawbacks led us to develop a Mobile Dust Monitoring System (MDMS) capable of doing real time measurements of silt loading of paved roads, thereby we could get higher resolution silt loading data both in terms of time and space without too much human efforts and danger. In this study, for the real-time measurement of silt loading of paved roads, the principle used in the TRAKER method of U.S. Desert Research Institute was employed and the entire sampling systems including data acquisition system were designed for theses purpose and mounted on a SUV. The correlation between the silt loading measured by vacuum swept method and the speed corrected ${\Delta}Dust$ was derived for the vehicle-based silt loading measurements, and then the variations of silt loading on paved roads were surveyed using the MDMS in test routes of Seoul and Incheon. From the results of real-time measurements, temporal and spatial variations of silt loading data together with the existence of hot spots were observed for paved roads in Seoul and Incheon. The result of this study will be employed to estimate fugitive dust emissions from paved roads.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권6호
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pp.662-669
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2015
해저 석유생산시스템에서 빈번히 발생하는 왁스집적 문제는 안정적인 석유 생산을 방해하고 높은 비용을 발생시키므로 왁스집적 제어에 대한 관심이 증가하고 있다. 왁스집적 제어를 통한 석유의 유동안정성 확보를 위해서는 왁스집적거동을 신뢰성 있게 예측해야 한다. 이 연구에서는 왁스집적 거동에 큰 영향을 미치는 분자확산, 전단응력효과, 왁스경화 메커니즘을 시뮬레이션 기술에 적용하여 불확실도가 높은 변수인 전단응력계수, 왁스고형물의 공극률, 왁스 열전도도, 분자확산계수와 물과 가스 양이 왁스집적 거동에 미치는 영향에 대한 분석을 단상과 다상 유동 시 층류 유동 조건에서 수행하였다. 그 결과 왁스고형물의 공극률과 분자확산계수가 높아질수록, 전단응력계수가 낮아질수록 왁스집적 두께가 두꺼워지는 것을 확인할 수 있었고 석유의 온도가 왁스집적 위치에 주요하게 영향을 미치는 것으로 판단된다. 물의 양에 따른 왁스집적 시뮬레이션 결과 기존 연구에서 다소 다른 결과들이 존재하나 이 연구 조건에서는 물의 양 40%까지 왁스집적량이 증가하다 감소하는 것을 확인하였고 가스 양이 많아질수록 유체의 액상 내 가벼운 탄화수소 농도 감소로 인해 왁스집적량이 증가하는 것을 파악하였다. 이 연구결과는 향후 현장 또는 현장을 모사한 실험시스템에서의 결과와 시뮬레이션 결과를 매칭하여 해저 유동관에서 왁스집적 거동을 예측하는데 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
정보통신 시대에 정보 보안은 중요하며 특히 전자해도 등 수로데이터 분야에 있어서 매우 중요한 문제이다. 경제적 효과를 배제하고 해도정보의 불법적인 사용은 항해안전에 치명적인 오류를 발생시킬 수 있으므로, 전자해도 국제공급센터 및 해도공급기관은 정보보호를 위한 방안을 연구하였다. 국제수로기구인 IHO에서는 전자해도 보안에 대한 단일의 방안을 마련하여 S-63 표준으로 수립한 바 있다. 우리나라 전자해도 생산 및 공급을 담당하는 국립해양조사원은 이러한 전자해도 보안 적용이 요구되는 바, IHB 중심의 보안체계 가입용 위해서는 보안체계를 분석하고 이를 지원할 수 있는 보안시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 S-63 기반 보안체계를 분석하고 데이터 서버로서 역할을 하기 위한 지원시스템을 개발하였다.
본 논문은 유선으로 연결된 다양한 센서들의 제어와 센서들 간의 호환성을 보장하는 IEEE 1451.2 표준을 적용한 센서 네트워크 시스템 구현에 대한 연구이다. 제안된 시스템은 IEEE 1451.0에서 기술된 네트워크 수용 가능한 응용 프로세서(NCAP-Network Capable Application Processor)와 IEEE 1451.2에서 기술된 변환기 독립 인터페이스(TII-Transducer Independent Interface), 변환기 전자 데이터 시트(TEDS-Transducer Electronic Data Sheet)와 아날로그 디지털 변환기를 포함한 송수신기 부분으로 구성된다. 본 시스템은 추후 반도체 집적회로 설계에 용이할 수 있돌고 시스템의 소형화와 최적화를 목표로 구현되었다. 네트워크 수용 가능한 응용 프로세서는 개인용 컴퓨터상에서 C언어로 구현하였고 변환기 독립 인터페이스는 개인용 컴퓨터의 병렬포트와 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 응용보드의 확장포트를 이용하였고, 송수신기는 FPGA 응용보드를 이용하여 Verilog로 구현하였다. 표준에 근거한 실험을 수행하여 제안된 구조의 검증을 수행하였다.
본 연구에서는 $Cu/CeO_2$ 촉매의 함량과 소성온도를 제어함으로써 촉매의 구조적 특성이 CO 산화반응에 미치는 영향과, $100{\sim}300^{\circ}C$의 온도범위에서 촉매의 CO 전환율을 평가하였다. 촉매의 구조적 특성이 변화함에 따라 촉매의 화학적 특성에 미친 영향을 확인하기 위해 XRD, Raman, BET, $H_2-TPR$, XPS 분석을 수행하였다. 이때, Cu와 Ce의 치환 결합이 형성되는 것을 확인하였고, Cu를 5 wt.% 담지한 촉매를 $400^{\circ}C$로 소성하였을 때 Cu와 Ce의 결합을 많이 이루고 있는 것으로 판단하였다. Cu와 Ce의 결합은 Raman 분석 상에서 peak의 이동과, $H_2-TPR$에서 나타난 peak를 통해 확인하였다. 또한 산화상태 분석을 통하여 치환 결합을 쉽게 이룰 수 있다고 알려져 있는 $Ce^{3+}$종과 반응에 더욱 쉽게 기인할 수 있는 표면 산소종(surface labile oxygen)이 많이 형성되어 있는 것을 확인하였다. 이때, 본 연구에서 사용한 촉매의 CO 전환율은 $150^{\circ}C$에서 100%에 가까운 수치를 나타내는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 최근 가장 신뢰도 높은 인공지능 탐지 알고리즘인 YOLOv3와 EfficientDet을 이용한 화재 탐지 기술과 문자, 웹, 앱, 이메일 등 4종류의 알림을 동시에 전송하는 알림서비스 그리고 화재 탐지와 알림서비스를 연동하는 AWS 시스템을 제안한다. 우리의 정확도 높은 화재 탐지 알고리즘은 두 종류인데, 로컬에서 작동하는 YOLOv3 기반의 화재탐지 모델은 2000개 이상의 화재 데이터를 이용해 데이터 증강을 통해 학습하였고, 클라우드에서 작동하는 EfficientDet은 사전학습모델(Pretrained Model)에서 추가로 학습(Transfer Learning)을 진행하였다. 4종류의 알림서비스는 AWS 서비스와 FCM 서비스를 이용해 구축하였는데, 웹, 앱, 메일의 경우 알림 전송 직후 알림이 수신되며, 기지국을 거치는 문자시스템의 경우 지연시간이 1초 이내로 충분히 빨랐다. 화재 영상의 화재 탐지 실험을 통해 우리의 화재 탐지 기술의 정확성을 입증하였으며, 화재 탐지 시간과 알림서비스 시간을 측정해 화재 발생 후 알림 전송까지의 시간도 확인해보았다. 본 논문의 AI 화재 탐지 및 알림서비스 시스템은 과거의 화재탐지 시스템들보다 더 정확하고 빨라서 화재사고 시 골든타임 확보에 큰 도움을 줄 것이라고 기대된다.
X-ray 두개골 영상에서 주요 해부학적 부위들 간의 거리를 계측하는 것은 진단과 치료 등 임상적 의미에서 매우 중요하다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전을 바탕으로 랜드마크를 식별 및 검출하는 자동화 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 딥러닝 기반 모델을 과적합 없이 학습 시키기 위해서는 대량의 영상과 라벨링 데이터가 필요하다. 기존에는 숙련된 판독의가 환자의 영상에서 랜드마크를 수동으로 식별하여 라벨링하는 방식으로 계측이 이루어져 왔다. 그러나 이러한 계측 방식은 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라, 재현성이 떨어지기 때문에 자동화된 라벨링 방법에 대한 필요성이 제기되고 있다. 또한, X-ray 영상에는 광자가 통과하는 경로 상의 여러 인체조직들이 표시되기 때문에 랜드마크 식별이 일반 자연 이미지 또는 삼차원 모달리티 영상에 비해 어렵다. 본 연구에서는 X-ray 영상 내에 대량의 라벨링 데이터 생성을 가능하게 하는 기하학적 데이터 증강 기법을 제안하고 있다. 또한, 두개골 내 주요한 16개 랜드마크들의 검출 성능을 향상시키기 위해 다양한 어텐션 기법들의 구현 및 적용을 통해 랜드마크 검출을 위한 최적의 어텐션 메커니즘을 제시하였다. 마지막으로 주요 두개골 랜드마크들 중 안정적인 검출이 보장되는 마커들을 도출하였으며, 이러한 마커들은 임상적인 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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