제조 공장은 기후 변화에 따른 에너지 사용 절감 문제에 직면해 있다. 에너지 소비 절감은 생산 비용 절감 및 효율 개선과 같이 가장 중요한 문제 중 하나로 볼 수 있다. 제조 산업 군 중에서도 식품 에너지 소비 규모 증가는 식생활 수준 향상 및 인구 증가와 더불어 점차 높아지고 있다. 식품가공공장의 에너지 절감을 위해서는 에너지 다소비 공정에서의 에너지 소비 특성을 파악하고 분석하는 것이 중요하다. 이에 앞서 기존 에너지 소비량을 모니터링하고 분석하여 절감 방안을 도출하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 육가공류를 생산하는 중소기업 규모 식품가공공장을 사례 연구로 하여 batch식 가열 공정의 주기·단계 수준에서의 에너지 소비 구조를 파악하고 분석하고자 하였다. 이를 통해 개별 공정 작업 조건에서 얻을 수 있는 현실적이고 정량적인 목표를 수립하고자 하였다. 본 연구 결과는 향후 중소기업 식품 공장 공통 핵심 공정에 대한 확산 보급형 에너지 절감 FEMS 기술 개발의 기초 자료로 활용될 것이다.
계란 중에 잔류하는 6 종의 글루코코티코이드 약물을 극미량으로 분석하는 방법이 개발되었다. 동시분석을 위한 시료 추출방법과 정제방법을 확립하였으며 액체 크로마토그래프와 질량분석기의 최적화 조건을 확립하였으며, 글루코코티코이드를 분석하기 위해서는 5 g의 계란에 초산 완충용액을 사용하여 시료의 pH를 5.2로 조절한 후 효소 가수분해를 위해 Helilx pomatia를 사용하였다. 혼합물을 원심분리하여 20 mL n-헥산으로 두 번 추출하였다. 다시 HLB 카트리지에서 메탄올에 의한 추출이 이루어진 후 연속해서 실리카 카트리지에서 메탄올/에틸아세테이트를 사용하여 정제하였다. 분석물질은 역상 HPLC/ESI-MS/MS로 분석하였으며 ESI는 음이온 모드를 사용하였다. 검정곡선의 상관계수는 0.99 이상을 나타내었고 검출한계는 $0.09-0.17{\mu}g/kg$ 이었으며 회수율은 55.7-69.8%이었다. 바탕 계란 중에서 실험된 유효성 검증방법에 근거하여 확립된 분석법은 계란 중 글루코코티코이드를 수 ${\mu}g/kg$ 농도까지 검출하는데 사용될 수 있을 것이다.
도로시설은 교통을 위한 가장 기본적인 인프라 시설로, 원활한 교통흐름을 위해 다양한 정보를 노면에 포함하고 있다. 노면에 표시된 다양한 정보는 차량 소통으로 인한 부분 파손 및 노화에 의해 제거되고 다시 표시되어야 하는 경우가 발생하며, 해당 도로의 교통정보의 변화에 따른 노면표시 정보를 새로 표시하기 위해 기존의 것을 제거해야 한다. 종래의 노면표시 제거방법은 그라인더와 토치를 이용하여 인력작업으로 작업장비의 위험성과 함께 작업자가 운행 중인 차량에 직접 노출 되는 점과 아스팔트에 손상을 입히는 문제점을 갖고 있었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 새로운 기술을 도입하여 초 고압수를 이용한 워터젯 시스템은 노면표시 제거작업에 활용되고 있으나 물탱크에 따른 작업의 제약 및 작업 후 도로표면에 남은 수분의 결빙 및 한정된 도료의 제거 등과 같은 문제점을 내포하고 있다. 이에 본 연구는 노면표시 제거 작업공정 분석 선행연구에 따른 드라이아이스 블래스터 도입의 자동화 차선제거 시스템 개발을 위해 프로토타입 개발을 수행하였다. 또한 환경과 작업성을 고려한 새로운 노면표시 제거 자동화 장비의 제안을 위한 드라이아이스 블래스터 장비 도입의 가능성을 테스트를 통해 파악하였으며, 실험 결과를 바탕으로 노면표시 중 차선 제거를 하는데 소요되는 작업 비용을 새로운 방법과 비교 분석 하였다.
최근 코로나 팬데믹 확산, 소비재 수요의 일시적 급증 등으로 항만물동량이 증가하고 이로 인한 항만적체가 인력부족과 맞물리면서 글로벌 공급망 혼란이 가중되었다. 공급망 혼란은 물류비 상승을 야기하고 궁극적으로는 글로벌 인플레이션 압력이 커질 수 밖에 없다. 이러한 상황에서 육상물류와 해상물류의 결절점인 항만의 역할은 점차 중요성이 점차 중요해 지고 있으며, 특히 무인으로 운영되는 완전자동화항만은 코로나19와 같은 상황에서 운영리스크를 줄여 안정적이고 탄력적으로 대응이 가능하다고 평가되고 있다. 따라서 본연구에서는 동일 항만 내의 완전자동화터미널과 비완전자동화터미널의 코로나 발생 전후의 운영성과를 비교하여 완전자동화터미널이 실제 운영에 있어 안정적인 운영이 이루어졌는지를 분석하였다. 이를 위해 완전자동화터미널을 선도적으로 도입하여 운영 중에 있는 LA/LB항, 로테르담항, 상하이항, 칭다오항 등 4개 항만을 선정하여 터미널별 처리물동량, 선박의 접안시간 및 기항횟수 등을 비교·분석하였다. 분석 결과 완전자동화터미널은 코로나19로 인한 심각한 항만적체 상황에서도 비완전자동화터미널 대비 모든 운영성과 측면에서 안정적인 운영효율을 보인 것으로 나타났다.
청정 연료인 수소를 생산하기 위해 현재 가장 널리 사용되는 기술인 증기 개질이다. 이 방법으로 생산된 수소는 일산화탄소와 같은 불순물을 함유하고 있어, 이를 연료전지와 같은 응용분야에 사용하기 위해서는 적절한 정제 과정을 반드시 거쳐야 한다. 최근 효과적인 정제 방법으로 분리막 기술이 각광받고 있다. 본 연구에서는 수소와 일산화탄소 혼합가스에서 수소 분리 및 회수를 위해 바이오가스 고질화용(biogas upgrading) 상용 폴리설폰(polysulfone) 고분자막의 활용 가능성에 대해서 평가하였다. 먼저, 사용한 상용막의 물리화학적 특성에 대해서 평가하였고, H2/CO를 이용하여 stage-cut, 운전압력과 같은 다양한 조건에서의 상용막 모듈의 성능 평가를 진행하였다. 마지막으로, 평가 결과를 바탕으로 공정설계를 위한 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구에서의 상용 분리막 공정의 최대 H2 투과도와 H2/CO 분리계수는 각각 361 GPU와 20.6을 기록하였다. 또한, CO 제거 효율은 최대 94%를 나타내었으며, 생산 수소 농도는 최대 99.1%를 달성하였다.
선박이 안전한 항해를 하기 위해 도움을 주는 수단으로서 해상환경에서 운용 중인 항로표지는 주기적인 관리가 필요하며 환경 특성상 정확한 상태를 육안으로 확인하기는 어려움이 존재한다. 이에 따라 항로 안전 및 운항 효율성을 향상시키는 스마트 항로표지 시스템은 일반적인 항로표지와 다르게 센서, 통신 및 정보 기술을 포함한 전문적인 기술을 활용한다. 선박 안전과 선박을 운항하는 항해자들의 안전을 지키는 것이 목적인 스마트 항로표지 시스템의 통신 환경은 해상환경에 맞게 무선 통신 네트워크를 사용하게 된다. 선박은 육상에서 해상환경에 필요한 정보들을 수집하며 운항을 하게 되는데 이 과정에서 무선 통신 보안 지침에 대한 부분도 고려해야할 필요가 존재한다. 기본적으로 데이터 교환을 용이하게 하기 위한 표준 IHO S-100과 안전한 통신을 할 수 있는 인터페이스를 제공하는 SECOM을 기반으로 본 논문에서는 해상환경에서 안전한 통신을 위한 보안체계를 연구하였다. 문서에 기반한 기본적인 보안 체계를 제시하였으며 해상환경의 무선 통신 특성상 데이터 교환에 대한 취약점도 다소 존재하였으며 비인가된 사용자가 서비스에 접근할 수 있는 취약점을 고려하여 사용자 인증에 대한 부분을 추가하였다.
본 연구는 개선된 '다중센서 기반 무인 서리관측시스템(MFOS, Multiple-sensor based Frost Observation System)'을 소개하였다. 개선된 시스템인 MFOS v2는 엽면습윤센서를 기반으로 서리 감지는 물론, 서리 발생 주요 인자인 표면온도 예측을 위한 기능도 겸한다. 기존 관측 시스템은 1) 엽면습윤센서 표면이 대부분의 가시광선을 반사하기 때문에 RGB 카메라로 엽면습윤센서 촬영 시 표면에 발생한 얼음(서리) 관측이 어려움, 2) 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영 결과가 어두움, 3) 열적외선 카메라가 온도의 상대적인 고저만을 보여주는 단점들이 존재하였다. 엽면습윤센서 표면에 발생한 얼음(서리) 파악을 위해 검정색으로 표면 도색된 엽면습윤센서를 추가 설치하였고, 동일한 높이에 유리판들을 설치하여 얼음(서리) 발생 확인을 위한 보조 도구로 활용하였다. 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영을 위해 카메라 촬영 시간에 맞춰 전원이 On/Off 되도록 LED 조명을 연동시켜 설치하였다. 상대적인 온도의 높고 낮음 판단만 가능했던 기존의 열적외선 카메라도 픽셀당 온도 값 추출이 가능하도록 개선하였다. 이러한 개선 사항들을 반영한 MFOS v2는 실제 농경지에 설치하여 운영 중이며, 서리예측 모델에 들어갈 입력자료를 생산하는 진보된 서리 관측시스템으로서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
산업혁명의 발달로 인해 급격하게 증가된 온실가스 배출량을 저감하기 위해 배기 배출물 규제가 계속해서 강화되고 있다. 이를 만족시키기 위해선 친환경 연료의 사용은 필수적이다. 미래의 친환경 연료로서 수소가 주목받고 있지만, 물질적 특성으로 인해 취급과 보관에 큰 어려움을 겪고 있어, 이에 대안으로 암모니아가 제안되었다. 암모니아는 수소 대비 상온 조건에서 쉽게 액화가 가능하며, 에너지밀도가 높다. 이에 엔진의 연료로서 암모니아의 적용성을 검토하기 위해 직접분사식 암모니아 전소 엔진에서 연소제어인자의 변경에 따른 실험을 진행하였다. 본 실험은 점화시기(Spark Timing)와 공기과잉률(Excess Air Ratio) 두 개의 변수를 변경하여 실험을 진행하였다.엔진 속도 1,500 RPM 및 중부하 이상(제동 토크 200 Nm)의 조건에서 암모니아 전소를 하였을 때, 연소 안정성과 질소산화물, 미연 암모니아 등의 배기 배출물의 경향을 관찰하였다. 연소제어인자의 최적화를 통해 암모니아만을 연료로 사용한 경우에도 안정적인 연소가 가능한 조건을 찾을 수 있었고, 향후 운전영역 확장을 위한 전략을 적용할 계획이다.
최근 온실가스 배출량에 대한 규제가 높아지면서 IMO는 온실가스 배출량을 2050년까지 순 배출량 '0'을 목표로 하며 온실가스 규제를 강화하고 있다. 또한 조선/해양 분야에서는 추진 효율 향상, 구조 경량화와 같이 운항비 절감이 중요하다. 현재 이와 관련하여 구조 경량화와 고강성을 만족하기 위하여 3D 프린트 복합재료를 이용한 위상 최적화에 대한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 3D 프린트 복합재료를 활용하여 선박 구조물인 방향타의 내부에 3가지 위상 형상(육각형, 사각형, 삼각형)을 적용하였다. 방향타에 위상 형상을 적용하였을 때 적합한 형상을 알아보기 위해 구조해석을 수행했다. 선속 8 knots의 조건에서 타 각 0°에서 30°까지 10° 간격으로 CFD 해석을 수행하였으며, CFD 해석 결과를 바탕으로 하중조건을 설정하였다. 방향타 내부 위상 형상을 고려한 구조 해석 결과 삼각형, 사각형, 육각형 위상 형상 순으로 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다. 사각형 위상 형상을 가지는 방향타가 삼각형 위상 형상을 가지는 방향타 대비 78.5%의 무게를 가지며 경량화 측면을 고려하였을 때 사각형 위상 형상이 우수하다고 판단된다.
Jeong Hoon Lee;Ki Hwan Kim;Eun Hye Lee;Jong Seok Ahn;Jung Kyu Ryu;Young Mi Park;Gi Won Shin;Young Joong Kim;Hye Young Choi
Korean Journal of Radiology
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제23권5호
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pp.505-516
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2022
Objective: To evaluate whether artificial intelligence (AI) for detecting breast cancer on mammography can improve the performance and time efficiency of radiologists reading mammograms. Materials and Methods: A commercial deep learning-based software for mammography was validated using external data collected from 200 patients, 100 each with and without breast cancer (40 with benign lesions and 60 without lesions) from one hospital. Ten readers, including five breast specialist radiologists (BSRs) and five general radiologists (GRs), assessed all mammography images using a seven-point scale to rate the likelihood of malignancy in two sessions, with and without the aid of the AI-based software, and the reading time was automatically recorded using a web-based reporting system. Two reading sessions were conducted with a two-month washout period in between. Differences in the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), sensitivity, specificity, and reading time between reading with and without AI were analyzed, accounting for data clustering by readers when indicated. Results: The AUROC of the AI alone, BSR (average across five readers), and GR (average across five readers) groups was 0.915 (95% confidence interval, 0.876-0.954), 0.813 (0.756-0.870), and 0.684 (0.616-0.752), respectively. With AI assistance, the AUROC significantly increased to 0.884 (0.840-0.928) and 0.833 (0.779-0.887) in the BSR and GR groups, respectively (p = 0.007 and p < 0.001, respectively). Sensitivity was improved by AI assistance in both groups (74.6% vs. 88.6% in BSR, p < 0.001; 52.1% vs. 79.4% in GR, p < 0.001), but the specificity did not differ significantly (66.6% vs. 66.4% in BSR, p = 0.238; 70.8% vs. 70.0% in GR, p = 0.689). The average reading time pooled across readers was significantly decreased by AI assistance for BSRs (82.73 vs. 73.04 seconds, p < 0.001) but increased in GRs (35.44 vs. 42.52 seconds, p < 0.001). Conclusion: AI-based software improved the performance of radiologists regardless of their experience and affected the reading time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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