• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.31-38
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• 2022

심전도(electrocardiogram)는 심장의 주기적인 활동을 전기적인 신호로 기록한 것으로 심근의 리듬을 측정하고 판단하여 개인건강을 진단할 수 있는 중요한 신체정보이다. 특성상 대용량의 정보를 발생하는데 특정 질병의 진단을 목표로 하는 경우 상당한 기간의 누적 신호를 필요로 한다. 따라서 의학적인 손실 없이 정보용량을 대폭 줄이기 위한 압축 및 저장 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 최근 일상생활에서 착용할 수 있고 신호를 실시간 전송할 수 있는 스마트한 측정기기의 개발로 심전도는 그 활용도가 더욱 높아지고 있다. 측정기기는 일반적으로 사용자의 편리성을 위해 성능과 전력소모가 제한적인데, 이런 환경에서 대용량의 신호를 수 초안에 처리하고 전송할 수 있는 기법의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 심전도의 단위 파형의 누적 평균(template)을 활용하여 효율적으로 신호를 압축 전송하는 기법을 제안한다. 압축은 템플릿 매칭을 활용하며 무손실(lossless)이 가능하다. 제안하는 기법은 기존의 대표적인 압축방식과 비교해서 고압축 환경에서 우수한 성능을 보여주며, 복잡도는 상대적으로 높지 않은 것으로 분석된다. 그리고 template 매칭 차이 값에 대한 기존의 압축 기술의 적용도 가능하다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권12호
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• pp.15-24
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• 2021

대부분이 산악지역인 국내에서는 터널 및 지하공간개발의 비중이 점점 높아지고 있다. 지하공간개발 시 지반 개량공법을 적용하여 지반을 보강하지만 국내에서는 여전히 사건 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 대표적인 지반 보강공법인 그라우팅 공법은 주입재의 총량과 실제 그라우팅 시공 시 사용한 주입재의 양을 비교하여 효과를 판정하였으며, 혹은 그라우팅 공법을 적용한 지반에 보링 후 시료의 일축압축강도 평가 혹은 현장 투수시험을 통하여 지반 보강여부를 판단하였다. 하지만, 시공 중 혹은 대상 지반 내에 지반 보강이 제대로 이루어졌는지는 판단하기는 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전도성 재료인 탄소섬유와 그라우트 재료인 마이크로시멘트를 혼합하여 그라우팅을 수행한 후 전기비저항 측정을 통해 시공 중이나 시공 후에 품질관리가 가능한 새로운 방법에 대해 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 이에 대한 기초연구로 전도성 재료인 탄소섬유가 혼합된 그라우트 재의 성능을 평가하기 위해 탄소섬유 0%, 3%, 5%, 7%로 혼합된 시멘트 공시체를 제작하였으며, 제작한 공시체에 대하여 3일, 7일, 28일 습도 99%의 조건으로 습윤양생 시킨 후 압축파 속도 및 전단파 속도 측정을 수행하였다. 압축파 속도 및 전단파 속도 측정 결과 탄소섬유의 배합비 및 재령일수 증가에 따라 증가하는 경향을 보였으며, 재료의 강성인 탄성계수 및 전단탄성계수도 증가하는 것을 확인하였다.

• 한국결정성장학회지
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• 제33권1호
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• pp.22-30
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• 2023

현재 주얼리 산업에서 신제품 개발은 대부분 3D 캐드와 3D 프린팅을 활용하고 있다. 이러한 상황에 전문대, 내일 배움 카드(국비), 과정평가형 자격 교육의 주얼리 3D CAD/3D 프린팅 관련 교과는 국가직무능력표준(NCS) 3D CAD 모델링과 3D 프린팅 능력단위에서 제시하는 훈련장비, 훈련시간, 훈련시설, 실습재료 기준에 기반하여 실시하고 있다. 본 연구는 국가직무능력표준(NCS)에서 제시한 귀금속 가공과 보석디자인 세 분류의 3D CAD 모델링과 3D프린팅 관련 능력단위 훈련기준이나 수행내용을 분석하여 이에 기반한 3D CAD/3D 프린팅 교육과정과 제반환경 등 교육과정 시스템 개발을 연구하였다. 이러한 3D CAD/3D 프린팅 교육과정과 시스템을 활용한 교육은 주얼리 산업뿐만 아니라 4차 산업의 한 축으로 불리는 3D CAD/3D 프린팅 제조 산업 분야 전반에 지속적으로 실무 능력을 갖춘 전문 인재를 공급할 수 있게 할 것이며 관련 교육을 받는 교육생들의 취업의 질적 향상과 취업 후 장기근속율 또한 높이는 긍정적 교육 효과를 가져올 수 있을 것이다. 또한 이러한 실적은 최근 신입생 모집이 어려운 주얼리 관련 학과나 3D프린터를 활용하는 제조 관련 일부 학과의 신입생 모집률 향상에도 도움이 될 수 있을 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권2호
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• pp.196-201
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• 2023

우리는 금속 산화물 CuO nanoparticles (CuO NPs)과 전도성 고분자 Polyaniline (PANI)가 접목된 CNT fiber 유연 전극(CuO NPs/PANI/CNT fiber 전극)을 개발하여 H₂O₂ 검출용 비효소적 전기화학센서에 적용하였다. CNT fiber 표면 위에 PANI와 CuO NPs을 전기화학적 합성/증착을 통해 제작된 CuO NPs/PANI/CNT fiber 전극은 주사전자 현미경(SEM)과 에너지분산형 분광분석법(EDS)을 통해 표면 분석이 수행되었으며, 순환전압 전류법(CV)과 전기화학 임피던스법(EIS), 시간대전류법(CA)을 이용하여 전기화학적 특성 및 H₂O₂ 센싱 성능이 분석되었다. CuO NPs/PANI/CNT fiber 전극은 대조군인 bare CNT fiber 전극과 비교하여 약 4.78배의 유효 표면적 증가를 보였으며, 약 8.33배의 전자 전달 저항(R_et) 감소로 인한 우수한 전기 전도성 및 효율적인 전자전달 등의 전기화학적 특성을 나타냈다. 이런 향상된 전극 특성은 CuO NPs와 PANI의 접목을 통한 시너지 효과에 기인한 것으로, 결과적으로 H₂O₂ 검출에 대한 센싱 성능이 개선되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.104-108
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• 2023

최근 전기 차 시장의 확대로 인해 성능 및 안정성 문제를 보완할 친환경적인 전기 차 시장이 매우 커지고 있다. 전기 차의 화재 등 여러 안전 문제를 일으키는 전장 부품의 연동으로 인한 EMI 문제는 매번 대두되어 지고 있다. 다양한 기술들을 결합하여 최적의 충전효율을 달성하고 무선 충전 컨트롤 모듈에서 발생하는 EMI 잡음을 줄이기 위해 노력하고 있다. 본 논문은 전기자동차의 중요한 부품 중 하나인 무선충전컨트롤 모듈의 EMI 잡음 중 방사성 잡음 저감 기술을 설계하여 실험을 하였다. 무선 충전 컨트롤 모듈에서 발생하는 EMI 문제를 분석하기 위해 Ansys 시뮬레이션 툴 내 Python 기반 스크립트 기능을 활용하여 치명적인 요인에 대한 축적된 시험 데이터를 학습시켜 강화 학습을 통한 최적화 설계 기술을 적용하여 최적화된 무선충전컨트롤 모듈은 일반적인 무선충전 컨트롤 모듈 대비 25dBu V/m의 EMI 잡음 개선 효과를 보였다. 이러한 결과는 전기 자동차에서 더 안정적이고 신뢰성 높은 무선 충전 기능의 개발에 기여할 뿐만 아니라, 이를 통해 전기자동차의 사용성과 효율성을 높이며 환경친환적인 대안으로 자리 잡을 수 있게 한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.709-718
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• 2017

최근 정전시에 엘리베이터에 탑승한 승객들을 안전하게 대피시킬 수 있는 비상전원장치가 법제화됨에 따라서 이 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 대용량 커패시터에 필요 전력을 직류로 저장한 상태에서 정전시 교류 380V를 발생시켜 엘리베이터가 일정시간 동안 동작할 수 있는 비상전원장치(PCS : Power Conditioning System) 설계에 대한 내용을 다룬다. PCS에 사용되는 전력변환장치의 제어시스템은 원하는 응답 특성을 얻기 위한 전류제어기로 구성되어져 있다. 전류제어기의 설계 방법에는 일반적으로 빠른 응답 특성을 보여주는 데는 비트 제어기 설계를 사용하고 있지만, 복잡한 계산과정을 요구하기 때문에 고성능의 제어기를 필요로 하게 된다. 본 연구에서는 average 전류 제어기법을 사용한 전류제어기의 설계 방법에 대해서 서술하였다. 먼저 단상 시스템의 전류 제어 기법을 통해 제안된 방법의 적합성을 입증한 후 3상 시스템으로 확장시켜서 시스템에 적용하였다. 모델링을 통한 수학적 해석과 PSIM을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 검증방법을 통해 본 연구에서 제안한 제어방법의 성능과 효과를 입증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.108-109
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• 2022

본 연구는 선박 내부의 기관실에서 금속체 표면파를 이용하여 통신할 때 기관 구동으로 발생하는 잡음 간섭에 대하여 실험을 통한 데이터를 수집, 분석하였다. 실험은 순톤수 265톤 예인 선박의 기관실의 임의의 7구역을 선정하여 기관 구동 전과 구동 중에 생기는 잡음 성분을 신호 분석기를 통해 측정하고 표면파 통신에 미치는 영향을 측정하였다. 잡음 성분의 분석을 토대로 실제의 통신망을 구성하여 금속 격벽으로 이루어진 구역에서의 표면파 통신의 특성을 확인하기 위하여 실제의 통신망은 3개의 금속 격벽 사이로 통신장비를 설치하여 무선통신과 비교 실험을 진행하여 그 차이점을 확인하였다. 그 결과 표면파 통신의 경우에는 격벽 3개의 환경에서 기관의 구동 전후에 송수신 rate는 기관 구동 전과 구동 중인 상태에서 유의미한 차이가 없었으나 무선을 사용하는 Wi-Fi의 경우 구동 중인 상태에서 현저한 성능 저하를 나타냄을 확인하였다. 실험 데이터를 분석한 결과 기관 구동으로 인한 잡음은 무선통신에는 영향을 주지만 표면파 통신에 영향을 주지 않음을 확인하였다. 따라서 선박 내의 전자파 잡음이 많은 구역에서도 선박의 금속 구조물을 이용하여 표면파 통신 시스템을 구성하였을 때 무선통신을 대체할 수 있고 나아가 선박 내 밀폐 공간 및 기관실에서의 표면파 통신의 적용이 가능할 것으로 생각한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.576-583
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• 2023

본 연구에서는 전극의 전기 전도도 증대와 젖산 산화반응의 부산물인 과산화수소 생성 완화가 젖산 산화효소 전극 성능에 미치는 영향을 조사하였다. 유연성 있는 탄소종이 표면을 단일벽 탄소나노튜브로 개질하여 전극의 전기 전도도를 향상시켰다. 카탈라아제를 도입하여 젖산 산화반응에서 발생하는 과산화수소를 제거하였다. 젖산 산화효소와 카탈라아제가 동시에 고정화된 탄소종이 전극은 젖산 산화효소만 고정화된 탄소종이 전극보다 1.7배 많은 전류를 생성하였다. 단일벽 탄소나노튜브로 개질된 탄소종이 표면에 젖산 산화효소와 카탈라아제가 동시에 고정화된 전극은 171 µA의 전류를 생산하였는데, 이는 탄소종이 표면에 젖산 산화효소만 고정화된 전극이 생산하는 전류보다 2배 높은 값이다. 최적화된 전극은 젖산 농도가 20 mM까지 선형반응을 보여 센서용 전극으로 사용 가능함을 확인하였다.

• 한국결정성장학회지
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• 제33권5호
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• pp.167-173
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• 2023

출발원료인 바나듐 산화물을 이용한 Li₃V₂(PO₄)₃를 제조하기 위해 N₂H₄·H₂O를 환원제로 사용하였고 낮은 전기 전도성을 개선하기 위하여 알긴산을 탄소원으로 사용하여 직접 공침법을 통해 단사정계 Li₃V₂(PO₄)₃/C 복합체의 양극 활물질을 합성하여 전기화학 특성을 비교하였다. 구형에 가까운 형상으로 대략 1~2 ㎛의 균일한 입자 크기와 좁은 입도분포를 가지는 Li₃V₂(PO₄)₃을 얻을 수 있었다. 또한 제조한 Li₃V₂(PO₄)₃/C 복합체의 양극 활물질은 Li₃V₂(PO₄)₃ 보다 초기 방전용량의 개선과 안정적으로 용량을 유지하는 사이클 특성이 우수하여 탄소 복합체 형성으로 인해 양극 활물질의 전기화학적 성능이 향상하는 것을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.