본 논문은 GPU를 이용한 소프트웨어(SW) 디지털 필터의 성능개선에 대해 기술한다. 기존에 개발한 SW 디지털 필터는 CPU 기반에서 동작하여 속도가 느린 문제점이 있었는데, EAVN 관측데이터의 디지털 필터링을 위해 GPU를 도입하여 연산속도를 개선하였고, 필터링을 통하여 다른 관측국과의 데이터 처리가 가능하도록 하였다. SW 디지털 필터의 연산속도를 개선하기 위해 Tensor Core가 내장된 NVIDIA Titan V GPU 보드를 사용하였으며, 2Gbps (512 MHz BW, 1-IF)의 95초 관측데이터를 필터링하는데 관측시간의 약 1.1배, 1Gbps (16MHz BW, 16-IF)로 필터링하는데 약 0.78배 처리속도를 각각 달성하였다. 또한 KVN으로 1, 2Gbps 동시관측한 데이터에 대해 2Gbps 데이터를 디지털 필터링하여 기존 1Gbps와 비교한 결과, 교차전력스펙트럼, 위상, SNR 등이 유사한 값을 얻어 본 연구에서 개발한 SW 디지털 필터를 활용한 데이터 처리와 분석을 수행하는데 유효함을 확인하였다. 향후에는 여러 개의 GPU 보드를 사용하기 위한 소스 코드의 분산처리 최적화를 수행할 경우 실시간으로 관측데이터를 필터링할 수 있을 것으로 기대된다.
오버드라이버 허브클러치는 자동차 6단 자동 변속기 미션에 장착되어 엔진의 여유출력을 이용해 연료사용을 절감시켜주는 부품이다. 본 연구에서는 오버드라이버 허브클러치 제품에 대해 피어싱 공정 중 펀치에 가해지는 하중 및 소재 처짐량을 최소화 하고자 한다. 공정 중 펀치의 하중과 처짐량에 영향을 줄 수 있는 다이 클리어런스(die clearance)와 전단각도(shear angle) 그리고 마찰계수(friction coefficient)를 설계 변수로 설정했다. 또한 펀치의 하중과 소재 처짐량에 대해 각 설계 변수들의 영향도를 확인하기 위해 민감도 분석(sensitivity analysis)을 진행했다. 그 결과 전단 각도, 마찰 계수, 다이 클리어런스 순으로 하중 및 처짐량에 대해 민감한 것으로 조사되었다. 이를 통해 펀치의 하중과 소재 처짐량을 목적함수로 설정하고, 반응표면법(Response Surface Method)을 통해 각 설계 변수들과 목적함수의 방정식을 도출했다. 이를 통해 설정된 설계 변수들의 최적 값을 도출해 유한요소해석에 적용한 결과 펀치의 하중 및 소재의 처짐량이 기존대비 22.14% 개선됐다.
본 연구에서는 TCAD 시뮬레이션을 사용하여 산화갈륨 ($Ga_2O_3$) 기반 수직형 쇼트키 장벽 다이오드 고전압 스위칭 소자의 항복전압 특성을 개선하기 위한 가드링 구조를 이온 주입이 필요 없는 간단한 플로팅 금속 구조를 활용하여 제안하였다. 가드링 구조를 도입하여 양극 모서리에 집중되던 전계를 감소시켜 항복전압 성능 개선을 확인하였으며, 이때 금속 가드링의 폭과 간격 및 개수에 따른 항복전압 특성 분석을 전류-전압 특성과 내부 전계 및 포텐셜 분포를 함께 분석하여 최적화를 수행하였다. N형 전자 전송층의 도핑농도가 $5{\times}10^{16}cm^{-3}$이고 두께가 $5{\mu}m$인 구조에 대하여 $1.5{\mu}m$ 폭의 금속 가드링을 $0.2{\mu}m$로 5개 배치하였을 경우 항복전압 2000 V를 얻었으며 이는 가드링 없는 구조에서 얻은 940 V 대비 두 배 이상 향상된 결과이며 온저항 특성의 저하는 없는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 활용한 플로팅 금속 가드링 구조는 추가적인 공정단계 없이 소자의 특성을 향상시킬 수 있는 매우 활용도가 높은 기술로 기대된다.
태양에너지를 활용하여 전력을 생산하는 시스템인 Solar water battery는 광전기화학전지와 에너지저장시스템을 결합한 것으로 추가적인 외부 전압 없이 태양에너지의 전환과 저장을 동시에 할 수 있다. Solar water battery는 광전극, 저장전극 그리고 상대전극으로 구성되어 있고, 이들의 선택과 조합은 시스템의 성능과 효율에 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 Solar water battery의 구성요소들을 변화시켜 시스템에 미치는 영향을 알고자 하였다. 상대전극이 방전 시 미치는 영향, 광전극과 저장전극의 전극 재료, 전해질의 종류에 따른 태양에너지 전환 효율과 저장 용량에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 이들의 최적화된 구성(TiO2 : NaFe-PB : Pt foil)에서 15시간동안의 광조사 후의 방전 용량이 72.393 mAh g-1으로 시스템 구성 조건에 따라 광전환/저장 효율이 크게 영향을 받음을 확인 할 수 있었다. 또한, 유기 오염물질을 광전극 반응조내 전해질에 첨가하여 광전하를 효율적으로 분리시킴으로써 광전류 증가시켰으며, 이로 인해 저장용량이 향상되고, 동시에 오염물질도 분해시킬 수 있음을 확인하였다. 이처럼 Solar water battery는 추가적인 외부 전압이 필요없는 새로운 친환경 태양에너지 전환/저장 시스템이며, 나아가 수처리에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.
코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.
육·해상 풍력 프로젝트 성공여부는 사업의 경제성 확보에 중점을 두고 있으며, 이는 양질의 풍력자원 확보와 풍력단지 최적배치에 의해 좌우된다. 풍력단지를 배치하는 과정에서 주풍향을 고려한 풍력터빈들의 최적배치 방법이 중요하며, 이는 풍상측에 위치한 구조물을 통과하는 유체가 발생시키는 후류영향을 최소화시키는 것과 연관이 있다. 후류효과 예측성의 정확도는 이를 적절히 모의할 수 있는 후류모델과 모델링 기법에 의해 결정되어지며, 특히 산악 및 다도해지역과 같은 복잡지형에서는 고해상도 기반의 정확한 후류예측이 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 상용 CFD 모델인 WindSim을 활용하여 국내 산악 복잡지형에 위치한 육상풍력단지 예정지의 후류모델별 민감도 분석을 통해 후류확산 형태를 분석하고 향후 복잡지형 풍력발전 프로젝트의 기초연구 자료로 활용하고자 한다.
국방혁신4.0의 5대 추진전략 중에 군구조·운영 최적화 전략은 첨단과학기술 기반의 군구조로 혁신하고 교육훈련, 인적자원 개발 등 국방 운영분야에 첨단과학기술의 융합을 목표로 하고 있다. 또한, 미래 전장이 AI 기반의 무인·로봇전투체계, 우주, 사이버, 전자기 등으로 확장됨에 따라 이러한 전장에서 요구되는 역량을 갖춘 간부 양성이 필요하다. 특히, 미래 전장을 이끌어나갈 초급간부부터 4차 산업혁명 과학기술 기반의 핵심 첨단전력을 운영할 수 있는 역량 계발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 일반대학의 군사학과의 교육체계를 검토하고 국방혁신4.0과 부합되고 첨단과학기술기반의 기술집약형 간부 역량을 계발할 수 있는 교육체계 재설계 방안을 제안한다. 우선, 미래 전장에 요구되는 간부 역량을 도출하고 역량을 계발할 수 있도록 전공과 비교과 프로그램 운영 방안과 육군의 실무교육 지원 방안을 제시한다.
Recently, active research has been conducted to enhance the power characteristics and thermal stability of lithium-ion batteries (LiBs) by modifying separators using a ceramic coating method. However, since the thermal properties and surface features of the separator vary depending on the characteristics of the ceramic powders applied to the separator, it is crucial to manufacture ceramic powders optimized for the separator's performance. In this study, we evaluated the characteristics of three types of α-alumina (A-1, A-2, and A-3) produced with varying dispersant contents and milling times, in addition to commercial α-alumina (AES-11). Subsequently, the optimized powders (A-3) were coated onto the separator using an aqueous binder for comparison with the characteristics of an AES-11 coated separator and an uncoated PE separator. The A-3 coated separator improved electrolyte wettability with a low contact angle (44.69°) and increased puncture strength (538 gf). Furthermore, it exhibited excellent thermal stability, with a shrinkage value of 5.64% when exposed to 140℃ for 1 hour, compared to the AES11 coated separator (6.09%) and the bare PE separator (69.64%).
스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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