In this study, author examined the effect of the concentration of the inorganic polyphosphate on the process of the bone regeneration by using the 6 weeks old rabbit with the weight of 2.0kg in average. we performed the experiment by using TR-eITFE membrane filled with collagen immersed with 1%, 2%, and 4% of inorganic polyphosphate, respectively, after removing the proper sized cort-ical bones from the calvaria of rabbit. The experimental results were compared with the one of the following four groups: The control group for membrane only, experimental group I for membrane filled with collagen im-mersed with 1% of inorganic polyphosphate, experimental group II for membrane filled with collagen immerse with 2% of inorganic polyphosphate, experimental group III for membrane filled with colla-gen immersed with 4% of inorganic polyphosphate. The fragments of the tissue with membrane were obtained from each group of the sacrificed rab-bits for 4 or 8 weeks sustained after surgery, were then prestained and coated. New bone formation was assessed by histomorphometric and statistical analysis. We may draw the conclusions from these experiments as following: 1. Collagen was an excellent carrier with a minimal inflammatory reaction and sustaining the form. 2. The sample of the 8th week group has shown the best bone regeneration compared with the cases of all groups including the control group. 3. The samples of collagen immersed with 2% and 4% of inorganic polyphosphate have shown more bone regeneration relative to the sample of the 1% inorganic polyphosphate. 4. The new bone regeneration was shown actively in the group for membrane filled with collagen immersed with 4% of inorganic polyphosphate. With above results, it is strongly suggested the use of inorganic polyphosphate with vehicle under TR-eITFE membrane.
수소전기차와 발전을 시작으로 수소연료전지 시장이 성장하면서 연료전지와 수소의 수요가 증가하고 있으므로, 조기 상용화와 시장 활성화를 위하여 연료전지의 내구성과 연료 이용효율에 관한 연구가 진행되어야 한다. 본 연구에서는 연료전지의 성능과 연료 이용효율을 최적화하기 위하여 양극 닫힌계의 운전조건에 대한 연구를 수행하였다. 부하 전류에 대한 배출 조건과 수소 공급 압력이 고분자전해질 연료전지의 성능에 미치는 영향에 대하여 평가하였고, 전해질막 두께에 대한 물의 역확산 영향을 분석하였다. 양극 닫힌계에서 수소극에 쌓인 물은 연료전지 전압이 3% 감소한 경우에 솔레노이드 밸브를 열어 배출하였다. 수소 공급 압력은 0.1~0.5 bar, 배출 시간은 0.1~1 s까지 변화시키면서 실험을 수행하였다. NR 211 (25.4 um) 전해질막의 경우 0.1 bar의 수소 공급 압력과 0.1 s 배출 시간 조건에서 수소 이용효율 98.9%의 가장 높은 연료 이용효율을 보였지만 잦은 flooding으로 인하여 장시간 운전 시 연료전지의 성능이 감소하였다. 이에 반해 NR 212 (50.8 um)의 전해질막에서 생성된 물과 질소의 역확산 속도를 늦추어 배출 간격을 늘리고 연료 이용효율을 높일 수 있었다.
교차로에서의 잘못된 신호운영은 신호위반이나 교통지체를 유발하며, 이러한 혼잡에 의한 지체는 대기에 $CO_2$를 증가시키는 원인이 된다. 회전교차로는 이러한 불필요한 지체를 최대한 줄일 수 있는 운영방법중 하나로 본 연구에서는 교차로 운영방법을 신호교차로에서 회전교차로로 전환하였을때 $CO_2$양의 변화를 측정하였다. Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC)는 차량으로 부터의 온실가스 측정을 위해서는 Tier 1 방법을 쓰도록 권유하고 있다. 그러나 이는 차량별 평균주행거리의 데이터를 구하기 힘들기 때문으로 국내에서는 AVI 카메라 등을 이용하여 이러한 데이터를 구할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 차량별 평균주행거리의 데이터를 고려한 Tier 3 방법을 이용하였다. 먼저, 본 연구에서는 두개의 신호교차로를 선택하여 현재의 운영상태와 회전교차로로 변환하였을 때의 지체를 VISSIM을 이용하여 결과값을 분석하였다. 분석결과 복수네거리는 28.6초에서 4.4초로, 한국생명공학연구원앞 삼거리는 156.4초에서 23.6초로 지체가 크게 줄어드는 것으로 나타났다. 또한 $CO_2$의 경우 두개의 교차로에서 총 646.5 톤/년의 양이 줄어드는 것으로 나타났다. 향후에는 한개의 교차로가 아닌 네트웍에서의 테스트와 다양한 교차로에서의 연구가 필요할 것으로 보인다.
본 논문에서는 차량 주변 환경의 변화에서도 번호판 영역을 검출하는 연구를 하였다. 그래서 주변 환경 변화에 적응하는 윤곽선 추출 기반의 자동차 번호판 검출 방법을 제안하였다 제안하는 방법은 윤곽선 추출 과정에서 불필요한 잡음 부분을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 윤곽선을 추출 하였다. 추출한 윤곽선 영상를 이진화하여 Mophology operation을 사용하여 문자부분 윤곽선을 강조시켰다. 그리고 문자의 종횡비를 판별하여 번호판의 문자와 유사한 비율의 윤곽선을 추출하였다. 그리고 윤곽이 가장 길게 이어진 경우를 차량 번호판으로 추정하여 검출 하였다. 본 연구에서는 차량 정면 뿐 아니라 기울어져 있는 차량의 번호판, 차량 주변 환경의 변화를 가지는 차량 번호판 등 다양한 130개의 차량 영상 데이터를 사용하였다. 그리고 번호판의 패턴이 다른 오토바이 영상에서도 실험 하였다. 실험 결과 기울어져 있는 영상은 93%, 다양한 배경 환경에서는 90% 오토바이영상에서는 70%의 검출률을 나타냈으나 정면의 영상에서 98%의 검출률을 나타내었다.
High cognitive workload decreases a driver's ability of judgement and response in traffic situation and could result in a traffic accident. Electrocardiography (ECG) has been used for evaluation of drivers' cognitive workload; however, individual differences in ECG response corresponding to cognitive workload have not been fully considered. The present study developed an evaluation method of individual driver's cognitive workload based on ECG data, and evaluated its usefulness through an experiment in a driving simulator. The evaluation method developed by the present study determined the optimal ECG evaluation condition for individual participant by analysis of area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for various conditions (total number of conditions = 144) in terms of four aspects (ECG measure, window span, update rate, and workload level). AUC analysis on the various conditions showed that the optimal ECG evaluation condition for each participant was significantly different. In addition, the optimal ECG evaluation condition could accurately detect changes in cognitive workload for 47% of the total participants (n = 15). The evaluation method proposed in the present study can be utilized in the evaluation of individual driver's cognitive workload for an intelligent vehicle.
차량의 정확한 위치 추정을 위하여 GPS (global positioning system)와 영상 센서, 관성 센서 등을 결합한 복합 측위에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합 측위에 있어 중요한 요소 중 하나인 각 센서 간의 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 시각 정보를 기준으로 시각동기화 된 영상 센서, 관성 센서와 OBD (on-board diagnostics) 측정치를 획득하는 기법이다. GPS로부터 시각 정보와 위치 정보를 획득하며, 관성 센서로부터 차량의 자세에 관련된 측정치와 OBD를 활용하여 차량의 속력을 획득한다. 영상 센서로부터 획득한 영상에 GPS 시각 정보와 위치 정보, 관성 센서와 OBD의 측정치를 색상으로 변환하여 영상 픽셀에 삽입하는 기법을 제안한다. 또한, 영상에 삽입된 시각동기화 된 센서 측정치들은 변환 과정을 통하여 추출할 수 있다. 각 센서들의 결합을 위하여 임베디드 리눅스 보드를 활용하였으며, 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 실제 차량 주행을 통한 실험을 수행하였다.
이 연구에서는 선행 연구에서 개발된 진동과 압력을 병합한 하이브리드 에너지하베스팅 블록의 성능을 개선하였다. 이와 같이 개선된 에너지블록의 발전 성능을 측정하고 앞서 개발된 제품들과의 에너지성능을 비교 분석하였다. 이전 모델에서는 중앙부에 압전체, 그리고 양측면에 진동인가형 전자기유도부를 배치했었다. 개선모델은 하나의 블록에 세 개의 단위모듈을 연속으로 배치하였다. 하나의 단위모듈의 상부에는 압전체를, 하부에는 세 개의 전자기부를 두는 방식으로 설계 변경하였다. 이와 같이 개선된 에너지블록에 대한 실험실 조건에서의 발전성능 평가결과, 1회 연속 가신 시에는 1.066W로 선행 대비 235%, 5회 연속 가진 시에는 1.830W로 선행대비 177%의 성능개선 효과를 얻을 수 있었다. 하이브리드 에너지블록의 개발목적은 주차장 출입부에 설치하여 차량이 에너지블록을 통과할 때 압력과 진동에 의해 전기를 생산하고자 하는 것이다. 이때 생산되는 전기는 주차장 출입구에 경광등과 LED 안내전광판 가동용으로 활용하고자 하는 것이다. 따라서 향후 실제 주차장에 설치를 통한 실험실조건과 실제조건에서의 발전성능을 검증할 필요가 있을 것으로 사료된다.
$C_9$-알데히드를 수소화하여 $C_9$-알콜을 제조하는 공정에 사용하기 위한 최적의 촉매를 선정하고, $C_9$-알콜의 수율을 극대화하기 위한 운전 조건을 확립하기 위한 실험을 수행하였다. 구리 전구체로 acetate를 사용하고 침전제로 $Na_2CO_3$를 사용하여 제조한 $CuO/ZnO/Al_2O_3$(60:30:10 wt%) 촉매의 표면적 및 구리 비표면적이 가장 우수하였으며 $C_9$-알데히드 수소화 반응에서도 가장 우수한 성능을 보였다. 최적화된 촉매를 장착한 trickle bed 반응기를 사용하여 $175^{\circ}C$, 800 psi, $WHSV=3hr^{-1}$의 조건에서 94.1 wt%의 $C_9$-알콜 수율을 얻었다. 알데히드의 수소화 반응에 사용되는 다른 촉매들과 비교한 결과 Ni/kieselghur 촉매와 유사한 성능을 보였으며 $Cu-Ni-Cr-Na/Al_2O_3$ 촉매 및 $Ni-Mo/Al_2O_3$ 촉매의 경우보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 장기 촉매 테스트를 통해서 촉매의 안정성을 확인한 결과 약 72시간 이후에는 고비점 부산물의 생성량 증가로 인하여 $C_9$-알콜의 수율이 약간씩 감소하였다.
공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.
조류발전용 다리우스 터빈의 변형된 형태인 헬리컬 터빈의 설계 인자 변화에 따른 성능을 수치해석으로 살펴보았다. 헬리컬 터빈은 수직축 다리우스 터빈을 회전축을 중심으로 상부와 하부를 비틀리게 함으로써 다리우스 터빈의 일반적인 취약점인 초기구동불량과 진동문제를 개선하기 위해 고안된 형태이다. 본 논문에서는 헬리컬 터빈의 비틀림각(Twisting Angle)과 직경대비 높이를 변화시키며 수치해석을 수행하였고, 결과를 바탕으로 최적의 구조를 제안하였다. 3차원 비정상 난류유동해석을 위하여 FLUENT의 RANS방정식과 k-${\omega}$ SST 난류모델을, 격자계 모델링을 위하여 GAMBIT을 이용하였다. 헬리컬 터빈은 적절한 비틀림각에서 양호한 발전효율을 보장하면서 진동을 유발하는 회전력 변화의 진폭을 최소화 할 수 있음을 확인하였고, 효율의 최대가 확보되는 터빈의 최소 높이를 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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