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실제로 독수리의 경우 진공에서의 브라키스토크론 문제의 해인 사이클로이드 곡선을 따라 강하한다. 이러한 물리적 분석방법이 어류인 경우에도 비슷하게 존재할 것인가라는 생각에 착안하여 본 연구를 진행하였다. 연구에서는 실제로 관상용 물고기인 시클리드의 운동 경향성을 트래킹을 통해 확인하고, 수치해석을 통해 수중 브라키스토크론 문제의 근사적 해를 탐색하여 실제 시클리드의 운동 예측 경로와 비교하고, 그 의미를 해석한다. 주제어: 브라키스토크론, 사이클로이드, 최적화, 수치해석, 시클리드
본 연구는 화재가 발생한 소방 현장에서 신속하고 효율적인 대응을 위한 새로운 구형 형태의 소방 보조 구형 로봇을 개발하고, 프로토타입의 제작 및 구동을 통하여 화재 발생 시 인명을 구조하는 방안을 마련하는 데 목적이 있다. 본 연구에서 개발된 구형 로봇은 잔불 및 생존자 파악을 위한 역할을 담당하며 전복 위험이 없다. 또한 원격 이동 조작 및 카메라 모듈을 이용한 실시간 화면 송수신이 가능하여 다급한 상황에서 빠른 판단이 가능케 한다. 구형 구조가 감싸고 있는 형태로 설계되어 있어 폭발이나 낙하로 인한 충격을 흡수하여 안정성을 높였고, 밀폐된 내부 구조로 인해 수륙양용 구동이 가능하며 다양한 환경에서 작업할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 제작한 프로토타입의 로봇을 바탕으로 성능 향상을 위한 표면 재질 및 다양한 센서의 작동을 연구하였고, 개선점을 거듭 해결하며 소방 보조 로봇을 개발하는 연구를 진행하였다. 주제어: 자이로스피어, 소방 로봇, 소형 로봇, 화재 감식, 인명 구조
차선에서 재귀반사의 목적을 지니고 도포되지만, 경제성과 지속성 측면에서 문제를 지닌 고휘도 유리 알을 대체할 방법을 찾고자 한다. 이를 위하여 반사율이 높지만, 매년 막대한 양이 버려져 환경적인 문제를 지닌 패각과, 고휘도 유리알 이외의 재귀반사 방법인 역반사 패턴을 이용하고자 한다. 또한 돌출형 차선, 솜멘트 등을 이용하여 차선을 보완하고, 투명 페인트를 사용해 홈을 메우는 작업을 통해 역반사 패턴의 문제점을 해결함으로써 결과적으로, 실제 차선에 적용 가능한 차선을 제작할 것이다.
본 연구는 달걀 껍질에서 친환경적으로 추출한 Protoporphyrin IX(PPIX)를 이용해 광촉매 효율성을 향상시키는 방법을 탐구하였다. TiO에 PPIX를 결합하여 광환원 효율에 미치는 영향을 비교하고, 중심 금속 원소의 종류에 따라 PPIX의 전자기파 흡수 파장 변화를 분석하였다. 이를 통해 TiOPPIX 및 TiO MPPIX 광촉매의 CO 환원 효율을 측정한 결과, 특정 금속(Zn, Mn)이 결합된 TiOPPIX에서 더 높은 광환원 효율이 나타났다. 본 연구는 친환경적인 방법으로 얻은 PPIX가 광촉매로서의 활용 가능성을 제시하며, 에너지 생산의 친환경적 접근을 기대할 수 있다. 주제어: TiO, PPIX, CO 광반응
이미다졸계 이온성 액체를 활용하여 생물 유래 셀룰로오스를 새로운 방식으로 합성하고 그 응용 가능성을 탐색하기 위해, 본 연구에서는 멍게 껍질(HRT)과 미더덕 껍질(SCT)로부터 셀룰로오스를 추출하고 이온성 액체 [Amim]Cl, [Emim]Cl과의 반응을 통해 필름을 제작하였다. 특히 피부질환 치료용 필름 소재로서의 성능을 검토하고, 셀룰로오스의 종류에 따른 물성 변화를 분석하여 동물 성 셀룰로오스의 필름 활용 가능성을 확인하였다. 멍게 및 미더덕에서 추출한 셀룰로오스 필름은 높은 흡수성을 보여 피부 질환 치료용 필름 소재로 유망하였으며, 본 연구 결과는 폐기 생물자원 의 재활용을 통해 의약 기술 발전 및 필름 제조 비용 절감에 기여할 수 있음을 시사한다. 주제어: 셀룰로오스, HRT, SCT, 이온성 액체, 필름
농업기술의 발달로 인해 관개용수의 수질은 작물 생산에 있어서 매우 중요한 요소가 되었다. 관개용수 수질 결정 요인에는 pH, 금속이온, 용존산소등이 있다. 본 연구에서는 커큐민과 카르복시메틸키틴의 관개용수 수질 개선능에 대해 확인해보고자 하였다 .커큐민은 주로 생물학적 수준의 연구에 제한되었지만, 본 연구를 통해 농업 및 공업 분야에서의 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 pH 감지, 용존 산소 증가, 급속 흡착이 검증된 친환경 소재인 커큐민과 카르복시메틸키틴을 통한 수질 개선 기술은 농업분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 주제어: 커큐민, 카르복시메틸키틴, 관개용수, 금속 흡착, 용존산소 증가
이 연구는 안개 속 교통사고 위험을 줄이기 위해 기존 안개등의 한계를 극복하고 개선된 안개등을 개발하고자 수행되었다. 실험 결과, 가시광선 영역의 빛은 안개에 의해 대부분 소광되며, 운전자의 가시거리가 크게 감소함을 확인했다. 700nm 이상의 적외선과 전파는 상대적으로 낮은 소광률을 보여, 이들을 활용한 새로운 안개등과 장애물 감지 센서의 필요성을 제안하였다. 특히, 2.4GHz 전파는 소광 계수가 가장 낮아 안개 속에서 최적의 파장대임을 확인하였다.
지진 관련 종사자가 아닌 일반인은 지진 자료를 분석할 때 어려움을 겪는다. 본 연구는 교과서에 기재된 누구나 할 수 있는 중등 수준 기하학적 방법으로 국내 발생 지진의 패턴 및 특성을 분석한다. 이벤트 파형을 분석해서 구한 PS시를 통해서 진앙, 진원 그리고 규모를 구한다. 연구 과정에서 데이터 처리는 python으로 프로그램을 제작하여 효율적으로 수행한다. 본 연구를 통해서 일반인들의 지진 자료에 대한 접근성과 이해도가 높아질 것이다. 주제어: 지진, 진앙, 진원, PS시, python
본 연 구는 회절격자를 두 개 이용하여 에셸분광기를 구현하고 고분산 스펙트럼을 얻어내는 것이다. UVEX 분광기를 기준으로 하여 한 개의 회절격자를 추가하였고 이에 따라 생기는 문제점들을 수정하기 위한 장치들과 광경로들을 추가적으로 계산하였다. 이렇게 제작된 분광기는 다른 분광기보다 저렴한 가격으로 높은 분해능을 가지고 있어 천문대에서만 사용하는 것이 아니라 여러 학교나 연구에서 이용할 수 있도록 보편화 되어 사용될 것이다. 주제어: 회절격자, 고분산 스펙트럼, 에셸분광기
본 연구는 2023년 2024년 발생한 지진과 그 이전의 규모가 큰 지진의 매커니즘을 분석하여 한반도 단층의 분포 특성을 확인하고자 진행되었다. 본 연구에서는 Seismic Analysis Code(SAC)과 Shell script를 활용하여 지진파형을 분석, p파 초동분석법을 기반으로 단층면해를 결정하였다. 2023~2024년 발생한 지진과 2016년 경주지진에 대하여 14개의 단층면해를 구한 결과 한반도 내륙에는 주로 북동-남서 방향의 주향이동성 단층이 분포하는 반면 동해 해역에는 역단층의 분포를 확인할 수 있었다. 이는 내륙과 해역의 지체구조 차이를 시사하며 동해 해역의 역단층 분포의 확인은 해일 발생 가능성을 제기할 수 있다. 2024년 난카이 대지진의 발생에 대한 우려가 나온 시점에서 이러한 단층 분포의 확인은 난카이 대지진으로 인해 야기될 수 있는 한반도 지반의 약화와 그에 따른 지진발생의 피해를 예측하고 경고하는 일에 귀중한 자료로서 사용될 수 있다. 주제어: 지진, 한반도, 단층면해
본 연구는 놀이터 안전사고로부터 아이들의 안전을 보장하고, 부모가 아동을 주시하고 있지 않을 때에도 안전사고를 유발할 수 있는 동작을 감지해 경고함으로써 놀이터에서 일어나는 안전사고를 예방하는 것을 목적으로 하고 있다. 본 연구에서는 놀이터에서의 부주의 행동 및 사고 유발 행동을 탐지하기 위한 모델을 만들기 위해 미끄럼틀과 그네를 중심으로 사고 위험 동작을 분류했고, 인근 놀이터에서 사고 위험이 있는 행동을 하는 모습을 영상으로 찍어 모델을 학습시키기 위한 데이터로 활용하였다. 또한, 행동 탐지 프로그램을 통해 얻은 골격 정보와 LSTM 알고리즘을 이용하여 딥러닝 모델을 구성하였으며, 모델 내 여러 변수에 차이점을 둔 4가지 모델을 구현한 뒤 제작한 데이터셋으로 학습을 진행하였다. 그 결과, 정확도와 손실도 등을 기준으로 선별한 최적의 모델이 놀이터에서의 위험 행동 탐지에 높은 정확도를 보였으며, 분류 결과에 따른 안전사고 경고 문자 및 푸시 알림 앱을 개발하는 데 성공하였다. 주제어: LSTM, 행동 탐지 및 분류, 딥러닝, 안전사고 예방
게임에서 자동 조종 프로그램인 봇의 사용은 경쟁의 공정성을 해치고 게임 수익에 악영향을 미친다. 기존의 감지 프로그램은 비정상적인 점수나 움직임을 분석하지만, 봇과 사람의 행동을 정확히 구분하기 어렵다. 본 연구는 인공지능의 발전에 대응하기 위해 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용하여 이 문제를 해결하고자 한다. 마인크래프트 플러그인과 PyTorch를 연동하여, 소켓 통신을 통해 데이터를 실시간으로 수집하고 분석한다. 생성자는 LSTM 기반의 Seq2Seq 모델을 사용해 실제 사용자처럼 행동하는 bot을 생성하며, 판별자는 LSTM을 통해 사용자와 봇의 행동을 평가하여 정확한 판단을 수행한다. 이 방법은 비지도 학습을 통해 봇 탐지를 더욱 정교화한다. 주제어: GAN, 게임, 실시간 학습, 소켓 통신