An electric initiator is a component that is located in the thermal battery or propulsion unit to transfer energy first. Initiator tests include X-ray test, non-destructive leak testing, circuit/insulation resistance test, and CBT (Closed Bomb Test). Among them, CBT is a key element in evaluating the performance of initiator, and the reliability of the test results is important for judgment of the required performance. This study conducted inter-laboratory comparative tests to secure the reliability and repeatability & reproducibility of the initiator CBT. A comparative test was conducted with a mass production acceptance test agency to verify whether the reliability was secured.

To efficiently develop an automatic assembly system that can enhance the quality and assembly productivity of the shaft assembly in EV relays, a DMU model was utilized. After modeling each component of the assembly system using the CAD software CATIA, a DMU model of the assembly cells and the entire assembly system was created using the assembly model. Additionally, the DMU Kinematics Workbench was employed to verify and validate the design of the automatic assembly system for the shaft assembly, a key component of the EV relay, before actual construction. This approach helped reduce time and costs by minimizing trial and error.

One of the efficient method for DPF(Diesel Particulate Filter) regeneration of diesel engines is using post fuel injection, which is injected into the combustion chamber during the expansion stroke. This method generates a heat for DPF regeneration by oxidation of HC with Pt coated on DOC(Diesel Oxidation Catalyst). This study investigates heat generation of DOC using post fuel injection.

Floating solar power generation is rapidly emerging as an alternative technology to land-based solar power generation around the world, and there are many advantages to developing and operation floating solar power, but it is a buoyant body that floats solar power modules and structures such as typhoons, tsunami, and wave heights. Research and development is actively underway, and in particular, as damage to buoyancy bodies, which is a vulnerability of floating solar power generation facilities, has been highlighted as a cause of eco-friendly(EVA) buoyancy bodies to improve buoyancy excellence was also achieved in various aspects such as resilience, environmental friendliness, maintenance, and durability.

In this paper, we developed a thermoelectric storage container that maintains whole blood temperature and studied its characteristics. Using a temperature sensor, we compared the internal temperature with the set temperature in real time and maintained the temperature between 1 and 6°C. In addition, we installed insulation inside the container and used a lithium-ion battery to power the system to ensure a stable whole blood temperature even during long-distance transportation. Instead of a blood pack, a 350-g water bottle was used and the experiment was conducted at an ambient temperature of 25°C. After cooling for 10 minutes, the internal temperature of the container reached 6°C and the battery operated for 60 minutes. In the future, if we improve the thickness and thermal conductivity of the insulation installed in the thermoelectric storage container and utilize phase change materials as a supplement, we will be able to transport more diverse blood products and special reagents stably.

This study investigates using Conditional Tabular Generative Adversarial Networks (CT-GAN) to generate synthetic data for turnover prediction in large employment datasets. The effectiveness of CT-GAN is compared with Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN), Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), and Random Oversampling (ROS) using Logistic Regression (LR), Linear Discriminant Analysis (LDA), Random Forest (RF), and Extreme Learning Machines (ELM), evaluated with AUC and F1-scores. Results show that GAN-based techniques, especially CT-GAN, outperform traditional methods in addressing data imbalance, highlighting the need for advanced oversampling methods to improve classification accuracy in imbalanced datasets.

Robots equipped with artificial intelligence technology include learning functions. Purely inductive learning methods formulate general hypotheses by finding empirical regularities over the trainning examples. Purely analytical methods use prior knowledge to derive general hypotheses deductively. Therefore, when the physical environment of a robot is complex, there is a problem of increased computational time required for information processing. In particular, when a large number of robots transmit information, more computational time is required for information processing. The distance-based topological method proposed in this paper first constructs the topology based on the distances between robots, and then generates information weights according to the stages of the topology. The technique proposed in this paper has been experimentally confirmed to have excellent performance in environments with a large number of robots and complex physical conditions.

This paper defines structural and dynamic analysis of a crane used for electric passenger vehicle fire scenarios. The crane model used in the study has a working radius of 9 meters, and under extreme conditions measured with real-world usage in mind, the load at the boom tip is 24.5kN. The boom is assumed to be made of ATOS80, and the pads are assumed to be made of Monomer Casting Nylon. Structural analysis was conducted based on the crane's materials and configuration, and dynamic analysis was performed by dividing the grab method into gripper and hinge types. In the structural analysis, the maximum stress increased as the telescopic boom faced upwards. In the dynamic analysis, the gripper type facing downward showed more stable stress. For the model with an added badge, the structural analysis showed an increase in maximum stress, but the value was negligible, and the maximum stress of the telescopic boom decreased in the dynamic analysis. Based on the analysis results, the suitable materials for the crane are ATOS80 for the lower articulated boom and the telescopic boom, and DOMEX1300 for the upper articulated boom. The gripper type grab method is more stable than the hinge type.

In this paper, we address the issue of temperature uniformity in high-power antenna systems by proposing and analyzing various design strategies. Specifically, when there is significant spatial freedom in the internal coolant pathways of the cooling plate, a counterflow approach is implemented to achieve temperature uniformity. Conversely, in scenarios where spatial constraints exist, a differential fin area design is proposed to effectively manage heat distribution. Additionally, in cases where the design of coolant pathways is restricted and fin design is not feasible, we suggest minimizing temperature variations by adjusting the thermal conductivity of the carriers located beneath the heat-generating components. This comprehensive approach aims to enhance the thermal management of high-power antenna systems, ensuring improved system stability and performance.

Detection and sizing of defects are very important for structure life management base on fracture mechanics. The non-destructive inspection techniques based on the induced current field measurement are newly developed. This paper describes the results obtained by these techniques for artificial surface defects. In the case of the RICFM technique, the potential drop distribution around a surface defects was measured as a smaller potential drop than that in a place without a defect. This potential drop showed a minimum value at the defect location, and the absolute value of this minimum value increases depending on the depth of the defect. In the case of the FEF technique, the potential difference distribution for surface defects was measured as a maximum at the location of the defect. This maximum value showed a difference depending on the depth of the defect.

This study integrates TabTransformer and CTGAN for predicting job satisfaction among South Korean college graduates. TabTransformer handles complex tabular data relationships with self-attention, while CTGAN generates high-quality synthetic samples. The combined approach achieves an accuracy of 0.85, precision of 0.83, recall of 0.82, F1-score of 0.82, and an AUC of 0.88. Cross-validation confirms the model's robustness and generalizability with a mean accuracy of 0.85 and a standard deviation of 0.008. The integration of TabTransformer and CTGAN enhances predictive accuracy and model generalizability, providing valuable insights for employment policy and research.

국제해사기구(IMO)의 규제강화로 인한 선박탄소집약도지수(CII)를 충족시키기 위하여 최근 친환경 기술인 로터세일(Rotor sail) 기술도입이 부각되고 있다. 1924년 첫 로터세일 장착선박이 개발된 이래로 다양한 연구개발이 진행되어져 왔고 이미 해외기업에 의 해 상용화 되어져 있다. 이러한 기존 원통형 로터(Rotor)는 로터의 속도비(Spin ratio) 증가 시 일정구간 이후부터 공기역학적 효율(CL/CD) 이 감소하는 현상이 발생된다. 이 점을 해결하기 위하여 2019년 한 차례 선행 연구된 새로운 원뿔형 로터를 이해하고 조건을 재설정하 여 최적의 공기역학적 효율 조건을 연구하였다. 원통형 로터와 원뿔형 로터에 속도비와 로터상부지름(Rotor top diameter, d) 대 끝단플레 이트지름 (End plate diameter, De) 비로 변수를 적용한 12가지 조건을 연구하였다. 그 결과 원뿔형 로터에서만 로터의 속도비 증가에 따 른 공기역학적 효율은 일정하거나 약간 증가하는 현상이 나타났으며 끝단플레이트의 지름 비율이 4배인 특정 조건에서 명확히 확인 할 수 있었다.

선박의 안전운항에서 충돌회피는 핵심적인 요소이며, 자율운항선박의 출현과 인공지능 기술의 발전에 따라 충돌회피 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 충돌회피 기준 설정에는 객관적인 기준이 없어 어려움이 있으며, 국제해상충돌예방규칙 17조에서도 유지 선박의 충돌회피협력 동작 시점이 명확히 정의되지 않아 실무적인 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 Lee and Furukawa(2022)는 새로 운 충돌평가 모델인 CDC(Computed Distance at Collision)를 제안하였으며, 이 모델은 두 선박 간의 충돌 위험을 정확하게 평가하는 데 기여 하였다. 본 연구는 기존 CDC의 한계를 보완하고 실용화를 목표로, 선박의 기준좌표를 GPS 안테나 위치로 개선하여 충돌평가의 실용성을 높이고자 한다. 시나리오로 부산 신항과 통영 입항 구간을 선택하여 개선된 CDC를 적용한 결과, 두 선박 간 충돌 회피의 구체적인 시점 을 정량적으로 도출하였다. 본 연구의 결과는 VTS의 선박 관제에 실질적인 도움을 제공할 수 있는 데이터로 활용될 수 있으며, 향후 선박 운항 안전성을 높이는 데 기여할 것이다.

해양 환경에서 발생하는 화재는 일반적인 화재 상황에 비해 빠르게 화염이 전파되기 때문에 초기 발견과 대응이 매우 중 요하다. 최근의 화재 감지 시스템은 카메라 센서와 딥러닝 검출 모델을 활용하여 개발되고 있지만, 해양 환경에 특화된 딥러닝 모델 을 학습하기 위해 해양 환경에서 화재 데이터를 실제로 수집하는 것은 기술적, 경제적 측면에서 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 언리얼 엔진 기반 가상 데이터 생성 도구를 활용하여 가상 환경에서 해양 환경을 구축하고 여러 상황 의 시나리오에서 데이터를 수집하여 해양 환경 화재 가상 데이터셋을 구축하였다. 가상 데이터셋으로 학습한 RT-DETR-L 모델은 실 제 해양 환경에서 발생한 화재 상황을 수집하여 제작한 테스트 데이터셋에서 mAP50:95 0.529를 달성하였다. 또한 가상 데이터로 학습 한 검출 모델은 일반적인 화재 상황이나 항만시설에서 연기만 발생하는 상황에서도 화재를 검출하는 것을 볼 수 있었다. 이를 통해 실제 데이터가 아닌 가상 데이터셋을 사용하여 데이터셋을 구축하여도 해양 환경 화재와 같은 특수한 상황에서의 검출 모델 성능 향 상에 도움을 줄 수 있다는 것을 확인하였다.

최근 정부는 중소기업 부담을 완화할 수 있도록 불편한 인증 폐지, 통합, 개선 등을 포함한 인증규제 개선방안을 마련하여 추 진하였다. 정부 방침에 맞춰 해양오염방제 자재․약제 검정 제도도 규제 완화를 위한 제도개선을 진행 중이다. 주요 내용은 제품 판매전 시행하는 검정을 폐지하고 형식승인을 받은 제품에 대하여 정기검사, 수거검사 등의 사후관리시스템을 도입하는 것이다. 본 연구는 해양 오염방제 자재․약제 검정제도의 역할을 대체하고 제품 품질을 지속적으로 유지할 수 있는 합리적 방안을 제시하는 것을 목표로 하고 있 다. 현재 제도의 문제점 고찰, 국내․외 주요 제품 인증제도를 조사 등을 통해 방제자재 및 약제에 적합한 사후관리제도의 방향을 연구하 였다.

기후 변화에 의해 해수면 온도 상승, 태풍의 최고 강도 북상, 태풍 강도 증가가 나타나고 있으며, 미래의 태풍 강도 변화가 더 심화될 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 기후 변화 시나리오에 의해서 발생할 수 있는 한반도 부근의 태풍 강도를 예측하기 위하여 딥러닝 기반 태풍 강도 예측 모델을 개발하였다. 기후 예측정보를 이용하여 미래 기후 변화 환경장 변화에 따른 태풍의 강도를 예측할 수 있도록 과거 환경장을 학습 자료로 사용하였다. 학습자료는 1980년에서 2022년까지의 태풍 발생 빈도가 높은 6~10월의 기상 및 해양 재분 석 월평균 자료와 Best Track 태풍 241개를 입력자료로 사용하였다. 환경장 변화에 따른 태풍 강도 예측을 위해 자료의 공간적인 특징과 시간적인 특징을 함께 고려하는 딥러닝 모델인 ConvLSTM 기반으로 모델을 개발하였다. 태풍 트랙 시퀀스의 각 이동 경로에 대한 월평균 환경장 자료를 모델에 학습하여 태풍의 중심 기압을 예측하였다. 태풍의 공간적 특성을 반영할 수 있도록 범위를 설정하여 입력자료로 학습하였으며, 5°⨉ 5°의 범위일 때 가장 좋은 결과를 보였다. 몬테카를로 방법을 이용한 민감도 실험을 통해 모델 예측에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 SST로 확인되었다.

인공번식을 통한 야생 재도입은 멸종 가능성이 높은 종을 보존하기 위한 최후의 수단으로 인식되고 있다. 우리나라에서 도 지역 절멸된 따오기를 복원하고자 2008년 중국으로부터 한 쌍을 도입하여 인공증식을 시작하였고, 2019년부터 2023년까지 8회에 걸쳐 290개체가 방사된 상태이다. 유전적인 문제를 제외하면 재도입이 성공하기 위해서는 자연서식처 와 유사한 환경에서 훈련하는 것이 필요하다. 이에 따오기의 생활사에서 휴식 및 교란 회피시 가장 많이 이용하는 횃대의 종류 및 규격을 제안하고자 본 연구를 진행하였다. 방사된 따오기는 자연서식처에서 높이 5m 내외, 가지 굵기 5∼15(9.17±4.94)㎝인 소나무, 곰솔, 상수리나무 등을 가장 많이 이용하고 있었다. 유사한 종류의 횃대를 번식케이지와 관람케이지에 설치하는 것이 야생 적응에 도움이 될 것으로 보인다. 다만, 횃대만으로 서식 환경의 유사성을 확보하기에는 한계가 있기 때문에 먹이터 구조, 둥지 짓는 수목 및 재료 등에 대한 추가적인 연구가 진행되어야 할 필요가 있다.

테트로도톡신(tetrodotoxin, TTX)은 강력한 해양생물 유 래 신경독소로, 수산물 내 TTX를 검출하기 위해 기존에 주로 사용되는 mouse bioassay (MBA)와 LC-MS/MS 기법 은 낮은 검출한계와 동물 윤리 문제 등의 한계가 있어 이 를 대체할 새로운 시험법 개발이 필요합니다. Neuro-2a assay는 대표적인 세포기반 대체 시험법으로, 이 방법은 마우스 신경모세포인 Neuro-2a 세포주에 ouabain (O)과 veratridine (V)을 처리하여 과도한 Na+ 유입으로 인한 세 포 사멸을 유도한 후, Na+ 채널 억제제인 TTX가 Na+ 유 입을 차단해 세포를 보호하는 원리를 이용해 TTX를 정량 합니다. 본 연구에서는 Neuro-2a assay를 국내 실험실 환경에 적용하기 위해 TTX 처리 조건과 O/V 농도 등의 매 개변수를 최적화하였습니다. 그 결과, 최적 O/V 농도로 600/60 μM를 설정하였으며, S자형 용량-반응 곡선이 도출 되는 8가지 농도(50-0.195 ng/mL)를 확인하였습니다. 또한, 24번의 반복 실험을 통해 데이터의 신뢰도를 평가할 수 있는 6가지 data criteria를 확립하였으며, 이 중 EC50 값 은 약 3.824-1.268 ng/mL로 나타났습니다. 실험실 간 변동 성 비교 결과, COV+와 Bottom OD값을 제외한 모든 품 질 관리 기준(quality control criteria)과 데이터 기준(data criteria)의 변동계수(CVs)는 1.31-14.92%로 도출되어, 실험 의 적정성과 재현성이 확인되었습니다. 본 연구는 국내에 서 활용 가능한 TTX 검출용 Neuro-2a assay의 최적 조 건과 신뢰성을 평가할 수 있는 quality control criteria와 data criteria를 제시하였습니다. 아울러, TTX뿐만 아니라 유사체인 4,9-anhydroTTX에 대한 TEF 값을 0.2098로 산 출하여, TTX뿐 아니라 다양한 유사체의 검출이 가능함 을 확인하였습니다. 향후, 본 시험법은 국내 수산물 내 TTX 검출을 위한 MBA 대체법으로 활용될 것으로 기대 됩니다.

기후 변화로 인한 해양 온도 상승으로 해양생물독소의 발생 빈도가 점점 증가하고 있으며, 이는 식품 안전과 공 중 보건에 중대한 위협을 가하고 있다. 해양생물독소를 검 출하기 위한 기존의 방법인 마우스 생체검사(MBA), 고성 능 액체 크로마토그래피(HPLC), 액체 크로마토그래피-질 량 분석법(LC-MS) 등은 절차가 오래 걸리고 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안 으로 바이오센서 기술이 유망한 해결책으로 부상하고 있 다. 이러한 바이오센서는 세포, 항체, 압타머, 펩타이드와 같은 바이오리셉터를 이용해 해양생물독소를 신속하고 정 확하게 검출한다. 본 리뷰에서는 다양한 종류의 바이오리 셉터를 논의하고, 해양생물독소 검출을 위한 바이오센서 기술의 최근 발전을 탐구한다. 또한, 이러한 바이오리셉터 의 장점을 강조하며, 해양생물독소 검출을 위한 바이오센 서 성능 향상을 위한 미래 연구 방향을 고려한다.

지진발생 시, 건물은 작게는 손상에서 크게는 붕괴까지 이어지므로 인명과 재산상의 피해가 생길 수 있다. 이러한 지진의 위험성에 대비하여 건물의 내진성능평가가 필요하다. 현재 내진성능평가 기법의 경우 개별 건물을 대상으로 하기에 많은 시간이 투자되어야 한다. 따라서, 지역규모의 건물들을 대상으로 하는 내진성능평가 기법의 개발이 필요한 실정이다. 본 연구는 RC 주거형 건물의 내진 성능을 평가하고 보강계획을 수립하기 위해 비선형 Shear Spring을 가진 단자유도모델을 구축하였다. 구조물의 비선형 응답을 모사 하기 위한 비선형 Shear Spring은 T-SR-μ를 매개변수로 정의된다. 해당모델에 100개의 PEER 지진을 적용하여, 최대층간변위비 응답 으로 건물의 내진성능을 평가하였다. 제안기법의 적용성을 확인하기 위하여 상세모델과 비교하였을 때, 두 모델 모두 건물의 내진성 능을 같은 수준으로 판단하였음을 확인하였다. 본 연구는 제안된 방식이 실제 건물의 내진성능을 예측할 수 있음을 보여주었다.