에너지 자원의 안정적 확보 어려움, 화석연료 이용에 따른 온실가스 방출로 지구 온난화 현상 등의 문제가 대두됨에 따라 재생에너지 개발에 대한 관심이 증가하고 있다. 조석현상은 일정한 주기를 가지고 정기적으로 발생하는 규칙성이 존재하므로 사전에 정확한 예측이 가능하여 에너지 회수 측면에서 이점이 있다. 따라서 조석을 에너지원으로 활용하기 위한 다양한 방법이 고안되어왔다. 방조제를 활용한 조력발전은 많이 운영되는 대표적인 방식이지만, 조지내 조차 감소, 수질 변화, 생태계 변화 등으로 조력발전 사업 추진이 지연되거나 중단되고 있다. 본 연구에서는 방조제가 이미 설치되어 있는 해역에 적용가능한 조력발전 장치의 개발 및 성능 검증을 위하여 현장실험을 실시하였다. 2개의 수조 및 관수로, 개수로, 웨어 그리고 수차 및 발전기를 이용하여 4종류의 실험을 수행한 결과, 10 kW 이상의 출력과 효율 60% 이상이 가능한 발전시스템 개발 가능성을 확인하였다. 이러한 연구결과는 기존 방조제를 활용한 소규모 조력발전에 활용할 수 있다.
본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.
3차원 필름 영상을 양품 또는 불량품으로 분류하기 위해서는 필름의 영상 내 무늬를 검출해야 한다. 하지만 만약 필름 내 화소의 명암이 낮다면 영상 내 무늬가 선명하지 않아서 분류하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 3D 필름 영상들의 히스토그램을 구한 후, 각 히스토그램의 특정 빈도에서의 폭을 비교하여 정품과 불량품으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 정품과 불량품의 히스토그램이 뚜렷하게 다르다는 것을 보였으며, 이러한 특징을 반영한 제안 알고리즘을 이용하여 히스토그램의 특정 빈도에서 모든 3D 필름 영상들이 정확하게 분류되는 것을 보였다. 기존에 연구된 방법들인 차영상, 오츠의 이진화 알고리즘, 캐니 엣지, 모폴로지 지오데식 엑티브 컨투어, 그리고 서포트 벡터 머신과의 성능 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능이 가장 우수함을 검증하였으며, 영상 내 무늬를 검출할 필요 없이도 우수한 분류 정확도를 얻을 수 있다는 것을 보였다.
인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.
연구목적: 본 연구는 미생물의 비열 멸균 기술로서 실내 공간 내 유전체 장벽 방전 플라즈마 모듈의 방전시간에 따른 오존 발생 농도변화의 값을 통한 실내 공간 내 부유세균 살균 성능을 분석하였다. 연구방법: 76m3체적 공간의 공조장치의 공기배출 부분에 DBD 플라즈마 모듈을 설치하고 2m 떨어진 거리에서 DBD 플라즈마 처리 시간에 따라 공기 시료를 포집하여 미처리 대조군과 비교하여 부유세균 저감 효과를 분석하였다. 또한 DBD 플라즈마 방전에 따른 오존발생농도를 확인하였다. 연구결과: 대조군의 총 세균수는 1.83~2.00 logCFU/m3의 결과가 나왔으며, 시험군이 대조군에 비해 실내공기 중 부유세균의 최소 92.057%에서 최대 99.999%의 저감 효과를 보였다. 또한 평균 오존발생농도 0.04ppm으로 오존 발생농도 기준인 0.05ppm보다 낮은 결과를 확인하였다. 결론: 인체에 무해한 오존량과 DBD방전 플라즈마량을 조절함으로써 공기 중 부유세균, 바이러스등의 감염병 전파 방지의 수단으로 플라즈마 방전을 사용함에 기준이 될 것으로 사료된다.
본 연구는 연어(Oncorhynchus keta) 치어의 성장, 생존 및 혈액 성상에 미치는 사육수온(8, 11, 14 및 17℃)의 영향을 연구하기 위해 수행되었다. 실험 종료 시 연어의 체중(body weight, BW)은 14℃ 실험구에서 가장 높았을 뿐 아니라, 특이성장률(specific growth rate, SGR), 사료전환 효율(feed conversion ratio, FCR), 사료효율(feed efficiency, FE), 증중률(weight gain, WG) 및 비만도(condition factor, CF)와 같은 성장지표에서도 14℃ 실험구가 가장 높은 경향을 나타내었다. 생존율(survival rate)은 8℃와 11℃ 실험구에서 100%를 보였고, 14℃ 실험구에서는 96% 및 17℃ 실험구에서는 98%를 각각 나타내었다. 혈장 성분 중 알라닌 아미노전이효소(alanine aminotransferase, ALT)는 17℃ 실험구에서 유의한 감소를 보였으나, 알부민(albumin), 총단백질(total protein, TP), 나트륨(sodium, Na+), 칼륨(potassium, K+) 및 염소(chloride, Cl-)는 유의한 변화를 보이지 않았다. 실험 종료 시 연어의 체성분 조사를 실시한 결과, 수분(moisture), 단백질(crude protein) 및 회분량(crude ash)은 수온에 따른 유의한 변화는 보이지 않았으나, 지질(crude lipid)은 다른 실험구에 비해 8℃ 실험구에서 유의하게 높은 경향을 보였다. 결론적으로 연어 치어가 성장하는데 필요한 최적의 사육 수온은 14℃로 보이나, 혈액 성상 등 생리적인 영향은 향후 추가적인 연구가 필요한 것으로 판단된다.
본 연구는 건축시 발생되는 폐기물의 자동분류를 위해 딥러닝 알고리즘을 활용해 건출 폐기물 데이터를 각각 목재 폐기물, 플라스틱 폐기물, 콘크리트 폐기물로 분류하는 두 모델들을 통해서 성능 비교를 한다. 건축 폐기물의 분류를 위해 사용된 딥러닝 알고리즘은 합성곱 신경망 이미지 분류 알고리즘 VGG-16과 NLP를 기반으로 이미지를 시퀀스화 시킨ViT, Vision Transformer 모델을 사용했다. 건축 폐기물 데이터 수집을 위해 이미지 데이터를 전 세계 검색엔진에서 크롤링 하였고, 육안으로도 명확히 구분하기 어렵거나, 중복되는 등 실험에 방해되는 이미지는 전부 제외하여 각 분류당 1천장씩 총 3천장의 이미지를 확보했다. 또한, 데이터 학습시에 모델의 정확도 향상에 도움을 주기 위해 데이터 확대 작업을 진행해 총 3만장의 이미지로 실험을 진행 하였다. 수집된 이미 데이터가 정형화 되어있지 않은 데이터 임에도 불구하고 실험 결과는 정확도가 VGG-16는 91.5%, ViT 는 92.7%의 결과가 나타났다. 이는 실제 건축폐기물 데이터 관리 작업에 실전 활용 가능성을 제시한 것으로 보인다. 본 연구를 바탕으로 추후에 객체 탐지 기법이나 의미론적 분할 기법까지 활용한다면, 하나의 이미지 안에서도 여러 세밀한 분류가 가능해 더욱 완벽한 분류가 가능할 것이다.
본 논문에서는 스크린도어가 설치되어 있는 지하역사 승강장에서 화재가 발생시 승강장 환기실에 설치된 송풍기의 작동에 따른 연기거동을 실험적인 방법으로 측정하였다. 스크린도어가 닫힌 승강장에서 모의화재 발생시 승강장의 제연설비가 작동하지 않은 경우와 작동하는 경우에 제연 특성을 비교하였다. 화재연기를 모사하기 위하여 연기발생기에서 발생한 연기를 열풍기를 이용하여 가열하였다. 화재연기를 정량적으로 측정하기 위하여 연기농도계를 이용한 광투과도를 측정하였다. 스크린도어가 닫혀져있고 지하역사의 제연설비가 작동되지 않는 경우 승강장에 화재가 발생하면 연기가 승강장 내부에 축적되어 승객의 피난이 매우 어려우며, 매우 위험한 상황으로 연결될 수 있음을 확인할 수 있었다. 반면에 역사의 제연설비를 가동한 조건에서는 승강장 화재에 의해 발생한 연기가 역사의 제연설비를 통하여 외부로 빠져나가며, 대합실에서 승강장 방향으로 기류가 형성되어 승강장 승객이 대합실 방향으로 대피하는 것이 가능함을 확인할 수 있었다. 후속 논문에서는 승강장 인접부에 위치한 터널환기구를 통한 터널 제연의 병행효과에 대하여 다룰 예정이다.
다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.
최근 신체활동에 대해 인식하는 센서와 그 제품군에 대한 관심 및 수요가 증가하고 있다. 특히 유연하고 연신이 가능하며 사용자의 생체신호를 감지할 수 있는 웨어러블 소재에 대한 개발이 주목받고 있다. 본 연구에서는 소수성 소재에 Micro Needle을 통해 미세 구멍을 형성한 후 SWCNT 분산용액에 대한 함침 효율을 향상시키는 실험을 수행하였다. 본 연구에서는 구멍을 뚫지 않은 소재를 대조(control) 군으로 함침을 진행, 비교 분석하였다. 센서의 전기전도도를 평가하기 위해 Strain UTM (Universal Testing Machine, UTM, Dacell)과 저항을 측정하는 멀티미터(Keysight)를 이용해 센서를 인장했을 때의 센서의 전기전도도를 측정하였다. 또한 센서의 내구성을 평가하기 위해 시료별로 500회 인장을 진행한 후에 센서의 전기전도도를 평가하였다. 그 결과 Needling을 한 센서의 전기전도성이 Needling을 하지 않은 센서에 비해 최소 16배 이상 뛰어남을 알 수 있었다. 또한 센서의 초기 저항에 비해 게이지 팩터도 우수해 센서로서 좋은 성능을 확인할 수 있었다. 이를 통해 친수성 소재에 비해 물성이 뛰어나지만, 높은 표면장력 때문에 함침 효율이 좋지 않았던 소수성 소재의 함침 효율을 높여 신체의 움직임을 더 효과적으로 감지하고 내구성과 활용 가능성이 뛰어난 센서를 제작했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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