인터넷을 비롯한 광대역 멀티미디어 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 스마트폰, IPTV, VoIP, VOD, 클라우드 등의 새로운 서비스의 등장으로 유발된 데이터 통신량의 폭주로 가입자망의 고도화가 통신 산업에서 가장 큰 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 파장분할다중방식(Wavelength Division Multiplexing, WDM) 수동형 광가입자망(Passive Optical Network, PON)의 국사 광역화와 광코어 절감을 위한 1기가급 Reach Extender(RE) 기술에 대한 개발을 시도하였다. 특히, 시장 경쟁력을 강화하기 위하여 광부품의 저가화와 소형화, 집적화, 소비 전력 폭주를 대처하기 위한 저전력화 등을 고려하였다. 또한, 기존 PON망에 RE 기술을 이용하여 전송 거리 확장 기술 개발 및 광선로의 용량 증가 기술 개발을 통한 신뢰성 기술, 원격관리 기술을 통합하여 일괄 시스템 개발을 완료하였다. 개발 시스템을 이용하여 기존 상용 1G PON 장비들과의 시스템 연동을 기반으로 개발 시스템을 이용한 국사 광역화와 광코어 절감을 이룬 것에 그 가치를 둘 수 있다. 본 연구를 기반으로 10G PON 기술 개발에 대한 연구를 진행 중이다.
선박에 파울링이 발생되면 운항 중 선박의 저항이 증가하게 되고 이로 인해 연료 소모량도 높아지게 된다. 또한 파울링의 제거에 많은 시간이 필요하게 되어 전체적으로 선박의 유지보수 비용이 증대되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하고 환경오염을 방지하기 위해 주석과 같은 독성 물질을 포함하지 않는 자기연마형 방오도료를 개발하고 있다. 이와 같은 종래기술은 해수와의 마찰이나 진동이 많이 발생하는 운항 중에는 연마기능이 촉진되어 방오성능이 증대되나, 정박 중과 같이 실제로 파울링이 심화되는 경우에는 해수의 흐름이 없어 연마기능이 저하되어 방오성능이 떨어지는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 선체의 진동 및 해수의 흐름이 없어서 연마 기능이 저하되는 정박 중에도 진동을 부여하여 연마 기능의 저하를 방지하는 제품을 개발하였다. 개발된 초음파 방오장비의 성능의 신뢰성을 위해 파형발생기의 반복성을 확인하였고 장치의 파울링 제거효율의 정성적인 경향은 시편을 통해 파악하였다. 실험 결과 주파수와 진폭의 반복성의 변동계수 값은 평균 0.2 %, 4.0 %를 나타냈고 시편의 파울링 발생량은 No.5 시편에서 73.3 g으로 가장 많았고 파울링 제거효율은 장치를 설치하지 않은 시편과 비교하여 평균 93.2 % 값을 확인할 수 있었다.
패션은 개인적인 물품으로 타인과 함께 협력 소비하는 것을 권장하기에는 한계점이 있으나, 패션 공유 서비스가 상품 구입과 관리에 소요되는 시간과 비용을 전문적으로 대체할 수 있다면 새로운 소비자 니즈로 이어질 수 있다. 본 연구의 목적은 통합기술수용이론(UTAUT) 기반으로 사용자 경험 구성요인들이 패션 공유경제 서비스 수용에 미치는 영향 요인을 실증적으로 밝히고, 공유 경제 활성화를 통한 자원의 선순환 및 지속가능성 추구에 대한 논의에 기여하는 것이다. 이에 본 연구는 패션 공유경제 어플리케이션 수용에 관한 연구 모형을 도식화하였으며, 국내 대표 패션 공유경제 서비스인 '프로젝트앤'의 어플리케이션 화면을 시각 자료로서 활용하여 20~49세 여성 300명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 통계분석을 위해 SPSS 23.0과 AMOS 22.0 통계 패키지를 이용하여 신뢰도 분석, 상관관계 분석, 확인적 요인분석, 구조방정식분석, 다중집단분석을 실시하였다. 분석 결과, 패션 공유경제 서비스의 사용효율성, 사회적영향은 이용의도에 긍정적인 영향을 주며, 연령의 조절효과는 유의한 것으로 확인되었다. 이는 패션 공유 서비스가 의생활의 편리에 기여하는 사용효율성 측면과 주변 사람들의 참여와 독려를 통한 사회적영향 측면의 마케팅 활동을 통해 활성화될 가능성을 제시하고 있으며, 기존 타겟층인 30~40대와 더불어 20대 소비자를 위한 상품 구성 및 가격 서비스 도입을 제안할 수 있겠다. 본 연구는 패션 공유의 소비자 수용에 관헌 실증적 연구를 위한 기초 자료를 제시함에 학술적 의의가 있으며, 향후 실제 사용자들을 대상으로 사용자경험 구성요소 사이의 영향 관계 분석 연구를 제안하는 바이다.
교량의 균열은 교량의 상태를 나타내는 중요한 요소이며 주기적인 모니터링 대상이다. 그러나 전문가가 육안으로 점검하는 것은 비용, 시간, 신뢰성 면에서 문제가 있다. 따라서 최근에는 이러한 문제를 극복하기 위해 자동화 가능한 딥러닝 모델을 적용하기 위한 연구가 시작되었다. 딥러닝 모델은 예측할 상황에 대한 충분한 데이터가 필요하지만 교량 균열 데이터는 상대적으로 얻기가 어렵다. 특히 교량의 설계, 위치, 공법에 따라 교량 균열의 형상이 달라질 수 있어 특정 상황에서 많은 양의 균열 데이터를 수집하기 어려움이 따른다. 본 연구에서는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 불충분한 균열 데이터를 생성하고 학습하는 균열 탐지 모델을 개발했다. 본 연구에서는 GAN을 이용하여 주어진 균열 데이터와 통계적으로 유사한 데이터를 성공적으로 생성했으며, 생성된 이미지를 사용하지 않을 때보다 생성된 이미지를 사용할 때 약 3% 더 높은 정확도로 균열 감지가 가능했다. 이러한 접근 방식은 교량의 균열 검출이 필요하지만 균열 데이터는 충분하지 않거나 하나의 클래스에 대한 데이터가 상대적으로 적을 때 감지 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 것으로 기대된다.
상용계통과 연계한 PV 시스템은 인버터의 특성과 더불어 소형, 고 역률, 낮은 고조파 출력, 고 신뢰성, 최대출력 운전, 저비용 등의 장점이 요구된다. 태양광발전시스템의 PV 에너지를 계통과 부하로 전달하기 위해 양방향의 PCS가 요구되어 진다. 본 논문에서는 태양광 발전의 ESS를 고려한 PCS를 제안하여 부하평준화를 통한 전력의 안정적인 공급을 확인하고자 한다. 이를 위해 일사량과 부하량에 따른 5단계의 동작 모드 알고리즘을 제안하고, 충/방전 제어를 위한 제어기를 설계 하였다. 양방향의 효율적인 에너지 전달을 위해 DC-link단에 양방향 컨버터 및 배터리를 연결하고, 연계형 인버터를 통해 DC-link 전압 및 인버터 출력전압을 제어하였다. 제안된 시스템의 타당성을 입증하기 위해 PSIM을 사용한 시뮬레이션을 수행하여 타당성과 안정성을 검토하였으며, 이를 확인하기 위해 3[kW] PCS를 제작하여 실험하였다. 실험결과를 통해 제안된 시스템에 요구되어지는 특성을 검증하였으며 기존 시스템에 비해 강인한 시스템을 구성하였다.
콘크리트 구조물의 균열은 장기간 지속 시 철근의 부식을 촉진시키므로 구조적 사용성을 보장하고 열화를 방지하기 위해 정기적인 현장 점검이 필수적이다. 대부분의 시설물 안전점검은 육안 검사에 의존하고 있어 비용과 시간 소모가 심하고 점검자에 따라 결과의 신뢰도 차이가 발생한다. 본 연구에서는 카메라로 촬영된 균열의 이미지 분석을 통해 콘크리트 균열의 폭과 길이를 측정하는 장치로서 안전진단 및 유지관리에 사용할 수 있는 휴대용 측정 장치를 개발하였다. 이 장치는 측정자가 육안으로 발견한 균열을 가까운 거리 (3m) 이내에서 촬영하고 레이저 거리측정으로 단위 픽셀크기를 정확히 산정하여, 본 연구에서 개발한 이미지 처리 알고리즘으로 균열 길이와 폭을 자동으로 산정할 수 있다. 측정결과 실험에 적용한 균열 이미지를 이용하여 3m 거리 이내에서 0.3mm 균열의 길이 측정은 약 10% 오차 범위에서 측정 가능하였다. 균열 폭의 경우 이진화 과정에서 진동 및 Blurring에 의한 주변픽셀을 검출해 과대평가되는 경향을 나타내었으나, 균열 폭 감소함수를 적용하여 효과적으로 보정할 수 있었다.
4차 산업혁명의 도래에 따라 주물공장에서도 사물인터넷(Internet of things, IoT) 기반의 공정 스마트화에 대한 관심이 높아지고 있다. 주물공장에서 자동 수집 되고 있는 공정데이터들도 일부 있으나 노후된 생산설비의 제한된 기능, 작업자 노하우 기반의 공정 설계 등의 이유로 여전히 많은 공정데이터가 수기로 관리되고 있다. 특히, 공정데이터의 빅데이터화에 대한 중요도를 인지함에도 불구하고 시스템 구축 비용 부담으로 인해 선뜻 도입을 어려워하는 기업들이 많다. 본 연구에서는 IoT 기반 디바이스를 제작하고 원심주조공정 현장에 직접 적용함으로써 제작 디바이스의 현장 활용성을 살펴보았다. 원심주조공정에 대해 취득하고자 하는 공정 인자로 작업현장의 온도 및 습도, 용탕 온도, 금형 회전속도를 선정하였다. 데이터 취득 인자별로 요구되는 상세 제품규격과 비용을 고려하여 센서를 선정하였으며, IoT 기반 디바이스 제작을 위해 무선통신이 가능한 NodeMCU 보드를 활용하여 회로를 구성하였다. 구성한 회로는 PCB 기판으로 제작하여 각 공정 인자별 디바이스의 설치 환경을 고려하여 작업 현장에 설치하였으며, 현장 실증을 통해 적용 가능성을 확인하였다. 현장 적용 이후, 작업자의 안전에 대한 만족도가 상승하였으며, 공정 관리 측면에서 효율성이 증가했음이 확인되었다. 더불어 지속적으로 데이터를 수집하면 추후 공정데이터-품질데이터의 연계가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서 제작한 IoT 디바이스는 데이터 수집에 대한 적절한 신뢰도를 확보하면서도 비용이 저렴하여, 주물공장별로 현장 상황을 고려하여 도입 여부를 검토해볼 수 있을 것으로 생각된다.
페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.
연구목적: 본 연구에서는 기존 소방 시설에 사용되고 있는 흔들림방지버팀대에 비하여 설치 면적을 효율적으로 감소시키고, 안정성과 내진 성능이 우수한 4방향 흔들림방지버팀대를 개발하였다. 개발된 4방향 흔들림방지버팀대의 성능 및 신뢰성을 인장 및 압축 시험과 내진 시험을 통하여 검증하였다. 연구방법: KFI 인증 기준에 따라 정적시험으로서 수평 및 수직 배관에 4방향 흔들림방지버팀태을 설치하여 인장 및 압축 시험을 수행하였으며, 정격 하중에 최대 움직임을 측정하였다. 또한 동적시험으로서 물이 채워진 배관에 4방향 흔들림방지버팀태를 설치하고 가속도센서를 통하여 입력 가진파에 대한 시험응답스펙트럼을 측정하였다. 또한 내진 시험 후 배관 및 흔들림방지버팀대의 이탈, 파손 및 국부변형을 관찰하였다. 연구결과: 인장 및 압축 실험을 수행한 결과, 인장 및 압축 시에 배관의 최대 움직임은 규정 기준 대비 50%~70% 이하로서 4방향 흔들림방지버팀태의 성능이 매우 우수함을 알 수 있었다. 4방향 흔들림방지버팀태의 내진 시험결과, 시험응답스펙트럼이 요구응답스펙트럼을 포괄하고 있음을 알 수 있었다. 시험 종료 후에 배관 및 흔들림방지버팀대의 이탈이나 파손 및 국부변형 등은 발생하지 않았으며, 시설물의 구조적 안정성이 유지됨을 확인할 수 있었다. 결론: 본 연구에서는 정적 실험 및 동적 실험을 통하여, 개발된 4방향 흔들림방지버팀대가 KFI 인중 기준을 만족하고 있음을 알 수 있었고, 기존 흔들림방지버팀대에 비하여 효율성과 경제성 및 안정성과 내진 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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