본 연구에서는 “S”자 다리우스 형 블레이드는 입체적 곡선의 형상으로 미적인면을 고려하여 독창적으로 고안 하였다. 실험용 모형제작을 위하여 4가지 단면 블레이드모형을 K-표준 모델을 기초로 한 CFD 시뮬레이션을 통해 그 성능을 상대적으로 평가하였다. 수치해석은 풍향을 0°, 90°, 180°, 270°로 그 주위의 유동장과 압력장을 해석하였으며, 각 블레이드에 작용하는 Torque와 Power 값을 확인하였다. 블레이드의 효율은 전체적으로 풍향이 0°일 때 높게 나타났으며, Type D에 비해 Type A, B, C는 높은 것으로 나타났다.

In this paper, a novel non-vacuum technique is described for the fabrication of a CuInSe2 (CIS) absorber layer for thin film solar cells using a low-cost precursor solution. A solution containing Cu- and Inrelated chemicals was coated onto a Mo/glass substrate using the Doctor blade method and the precursor layer was then selenized in an evaporation chamber. The precursor layer was found to be composed of CuCl crystals and amorphous In compound, which were completely converted to chalcopyrite CIS phase by the selenization process. Morphological, crystallographic and compositional analyses were performed at each step of the fabrication process by SEM, XRD and EDS, respectively.

본 연구에서는 풍력발전에 적용되는 이론 분석을 통해 공력해석 프로그램을 개발하였으며, 풍동실험 결과와 비교 분석을 통해 정확성을 검증하였다. 그 결과로 개발한 계산 프로그램의 정확성과 유용성이 입증되어, 앞으로 새로운 풍차 익형 개발에 활용하고자 한다.

가스터빈용 단결정 주조 블레이드는 기포 및 Freckle등과 같은 주조결함이 없어야 하며, 수지상, γ'크기와 모양에 따라 화학조성이 다르며, 기지와 공정조직을 각각 2영역 및 3영역으로 분류할 수 있었다. 또한, Ti는 첨가원소호서 조직제어에 매우 중요한 역할을 하였다.

경제적이고 단순성의 공정특성을 갖는 닥터 블레이드법을 이용하여 평판형 고체산화물 연료전지의 고체전해질용 이트리아 안정화 지르코니아 박막을 제조하였다. 슬러리의 최적 제조조건과 그린 필름의 최적 소성조건을 얻었으며, 이 제조 조건에서 제조된 전해질의 결정구조, 미세구조 그리고 전기적 성질을 각각 X-선 회절, 주사전자현미경 그리고 교류 임피던스 분석기를 이용하여 조사하였다. 동량의 8mol% 이트리아를 첨가한 경우, 닥터 블레이드법에 의해 제조된 이트리아 안정화 지르크니아 박막은 금형가압성형법에 의해 제조된 이트리아 안정화 지르코니아 펠렛과 거의 비슷한 전기전도도를 나타내었다. 닥터 블레이드법에 의해 제조된 이트리아 안정화 지르크니아 박막의 경우, 8mol%이트리아를 첨가한 경우의 전도도가 3mol%이트리아를 첨가한 경우 보다 993K 이상과 523K 8mol% 이트리아를 첨가한 경우의 전도도가 3mol%이트리아를 첨가한 경우의 전도도가 3mol%이트리아를 첨가한 경우 보다 993K이상과 523K이하의 온도에서는 더 높고, 523-933K사이의 온도구간에서는 낮게 나타났다. 게다가, 모든 시편에 있어서 전체 전도도에 대한 벌크 전도도의 기여도에 대한 기여도보다 더 크게 나타났다.

딥러닝(Deep Learning) 기술은 이미지 데이터를 비롯하여 텍스트 데이터, 음성 데이터 등을 학습시켜 특성을 추출하고 인식하기 위한 여러 분야에 적용하고 연구되고 있다. 내부에 존재하는 블레이드는 본체와 분리가 불가능하고, 내부의 매우 불리한 환경속에서 검출이 이루어져야 한다. 기존의 영상 검출 방법은 상당한 시간이 요구되며, 기술자들의 개인적 능력과 경험에 의존하고 있다. 본 연구에서는 내부 블레이드의 표면 결함을 효율적으로 검출하고 자동화하기 위하여 Faster R-CNN 알고리즘을 학습시켜 검출 모델을 구축하였다.

The damage detection method of blade systems largely depends on the personal ability of an inspector using a camera. Thus, this paper proposes a deep learning-based detection method that can rapidly and reliably identify and evaluate the damages on the blades.

본 연구는 기존에 사용되어 지고 있는 타설 노즐 내부에 블레이드를 설치함으로써 타설 시 시멘트 복합체에 혼입된 섬유의 방향성을 제어하고 동시에 분포도를 향상시키고자 하였다. 블레이드 변수 최적화를 위하여 시멘트계 매트릭스 재료의 유동과 혼입된 섬유의 운동, 노즐간의 상호작용을 고려한 다중물리계 유한요소해석을 수행하였다. 사용되는 섬유길이를 변수로 하여 블레이드의 간격, 길이, 위치를 결정하였다. 내부 블레이드 간격이 섬유길이의 약 1.2~2.4배, 블레이드 길이는 섬유길이의 약 4~8배, 설치 위치는 시멘트 복합체가 도출되는 입구에서부터 섬유길이의 14배 이하일 때 섬유 방향각이 약 15°이하로 제어되었다. 또한, 본 연구에서 제시된 블레이드형 노즐은 기존의 섬유보강 시멘트 복합체 타설장비와 타설관을 그대로 사용하면서, 탈·부착식으로 제작될 수 있어 사용성과 편의성을 동시에 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

Numerical analysis using commercial CFD code was carried out to develop the drag force type vertical axis hydraulic turbine for the improvement of the production efficiency of small hydro energy at low flow velocity condition. Blade pressure changes and internal flows were analyzed according to the presence or absence of the hydraulic turbine blade holes at flow velocity of less than 1.0~3.0 m/s. According to the numerical results, the pressure and flow velocity is severly affected by the flow velocity in turbine blade with no holes, while the influence of flow velocity is comparatively decreased in turbine blade with holes. It is also found that the pressure and flow velocity on the blade surface with holes are evenly distributed with no singular location and it is believed that forming a hole in the blade may be helpful in terms of structural safety.

본 논문은 MMORPG에 나타나는 서사 양식 전환과 그에 따른 사용자 정체성의 차이를 <블 레이드 앤 소울>과 <다크폴>을 중심으로 분석한다. 그 결과 <블레이드 앤 소울>과 <다크폴> 이 각각 이상적 서사를 중심으로 한 로망스 양식과 기반 서사가 부재하는 아이러니 양식을 지 니고 있음을 알 수 있었다. 이러한 서사 양식의 전환은 사용자로 하여금 서사적 동기로 구성된 허구적 페르소나가 아닌 사용자의 사적 동기가 개입한 수행적 페르소나를 형성하도록 한다.

Blades of wind farm structures should be designed to maximize the capacity generating lift force in the specific range of wind velocity. Although many studies related to wind farm efficiency have been performed but it is few to secure safety in the environment of high wind velocity. This study uses Computational Fluid Dynamics to analyze wind load on the blade and member force transferred to footing. And it is analyze wind load property variation related to the turbulence intensity because the wind property variation can be affected to generate the unstable motion on the blade, tower and footing. The maximum force loaded on the footing can be affected to the response of structure. The load variation by turbulence intensity can be considered when design the wind farm structures.

본 연구에서는 효과적인 풍력발전기 블레이드의 상태 모니터링을 위하여 대표적 손상형태 중 하나인 로터의 질량 불균형으로 인한 이상상태를 감지할 수 있는 기법을 제안하였다. 이를 위하여 수평축 3-블레이드 풍력발전기를 대상으로, 블레이드 1개의 질량을 증가시키면서 로터의 질량 불균형 조건을 구현한 후 전체 풍력발전기에 대한 동력학 시뮬레이션을 수행하였다. 질량불균형이 발생하면 부가질량에 의한 원심력에 의하여 나셀의 로터 회전축에 대한 횡방향 진동이 발생하고, 부가 질량의 크기가커질수록 나셀 횡방향 진동의 진폭이 거의 선형적으로 증가함을 알 수 있었다.