세계 해양산업은 자율운항선박 기술의 등장으로 급속도로 발전하고 있으며, 해양 데이터에서 파생된 인공지능 활용에 관한 관 심이 높아지고 있다. 다양한 기술 발전 중에서 선박 항로 군집화는 자율운항선박 상용화를 위한 중요한 기술로 부각되고 있다. 항로 군집 화를 통해 해상에서 선박 항로 패턴을 추출하여 가장 빠르고 안전한 항로를 최적화하고 충돌 방지 시스템의 개발에 기반이 된다. 항로 군 집화 알고리즘의 정확성과 효율성을 보장하기 위해 고품질의 잘 처리된 데이터가 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 항로 군집화 방법 중 항로의 실제 형태와 특성을 정확히 반영할 수 있는 선박 항로 유사도 기반 군집화 방식에 주목하였다. 이러한 방식의 효율을 극대화하 기 위해 최적의 데이터 전처리 기술 조합을 구성하고자 한다. 구체적으로, 4가지의 선박 항로 간 유사도 측정법과 3가지의 차원 축소 방 법을 조합하여 연구를 진행하였다. 각 조합에 대해 k-means 군집 분석을 수행하고, 그 결과를 Silhouette Index를 통해 정량적으로 평가하여 최고 성능을 보이는 전처리 기법 조합을 도출하였다. 본 연구는 단순히 최적의 전처리 기법을 찾는 것에 그치지 않고, 광범위한 해양 데 이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 과정의 중요성을 강조한다. 이는 4차 산업혁명 시대의 해양 및 해운 산업이 직면한 디지털 전환에 효과적으로 대응하기 위한 기초 연구로서 의의를 갖는다.

PURPOSES : In this study, a preliminary study on the optimal clustering techniques for the preprocessing of pavement management system (PMS) data was conducted using K-means and mean-shift techniques to improve the correlation between the dependent and independent variables of the pavement performance model. METHODS : The PMS data of Jeju Island was preprocessed using the K-means and mean-shift algorithms. In the case of the K-means method, the elbow method and silhouette score were used to determine the optimal number of clusters (K). Moreover, in the case of the mean-shift method, Scott’s rule of thumb and Silverman’s rule of thumb were used to determine the optimal cluster bandwidth. RESULTS : The optimal cluster sets were selected for the rut depth (RD), annual average daily traffic (AADT), and annual maximum temperature (AMT) for each clustering technique, and their similarities with the original data were investigated. Additionally, the correlation improvement between the dependent and independent variables were investigated by calculating the clustering score (CS). Consequently, the K-means method was selected as the optimal clustering technique for the preprocessing of PMS data. The K-means method improved the correlations of more variables with the dependent variable compared to the mean-shift method. The correlations of the variables related to high temperature—such as the annual temperature change, summer days, and heat wave days—were improved in the case wherein the AMT, a climate factor, was used as an independent variable in the K-means clustering method. CONCLUSIONS : The applicability of the clustering methods to preprocessing of PMS data was identified in this study. Improvements in the pavement performance prediction model developed using traditional statistical methods may be identified by developing a model using clustering techniques in a future study.

In this study, various pre-treatment methods were evaluated for microalgae separation. These methods aimed to facilitate safe, rapid, and cost-effective online imaging for real-time observation and cell counting. As pre-treatment techniques, heating, chemical hydrolysis, heating combined with chemical hydrolysis, and sonication were employed. The effectiveness of these methods was evaluated in the context of online imaging quality through experimentation on cultivated microalgae (Chlorella vulgaris and Scenedesmus quadricauda). The chemical treatment method was found to be inappropriate for improving image acquisition. The heating pre-treatment method exhibited a drawback of prolonged cell dispersion time. Additionally, the heating combined with chemical hydrolysis method was confirmed to have the lowest dispersion effect for Chlorella vulgaris. Conversely, ultrasonication emerged as a promising technique for microalgae separation in terms of repeatability and reproducibility. This study suggests the potential for selecting optimal pre-treatment methods to effectively operate real-time online monitoring devices, paving the way for future research and applications in microalgae cultivation and imaging.

본 연구에서는 개발된 자주식 무 수확기의 인발성능 평가와 그 향상을 위한 전처리부 설계에 관한 내용을 제시하였다. 무 수확기는 주행부, 주수확부, 동력전달부, 적재부 등으로 구성되었으며, 무 줄기를 협지한 후 인발하여 수확하는 인발식 차륜형 무 수확기이다. 구체적으로는 주수확부 설계요인에 따른 시작기의 인발성능평가, 우리나라 무 품종에 따른 재배작형과 물리적 특성 분석 및 시작기의 인발성능 향상을 위한 전처리부 설계를 수행하였다. 수확기 설계를 위한 기초 자료로 활용하기 위해서 우리나라 계절별 품종들(여름무: 청황무, 가을무: 청두무, 토광무)에 대해 수확시기의 물리적 특성을 조사하였다. 무의 크기를 품종별 평균값으로 나타냈을 때 3가지 품종에 있어서 줄기 너비는 43㎝ ~ 82㎝, 뿌리의 최소 지름은 5.5㎝ ~ 8.5㎝, 최대 지름은 8㎝ ~ 13㎝ 범위로 나타났으며, 수직인발력은 평균 77.8N ~ 122.3N으로 다양하게 나타났다. 인발각도, 속도비를 인발성능 요인으로 고려한 인발성능 평가에서는 인발각도 30°, 수확기 주행 속도 0.25㎧, 걷어올림장치 속도 1.56㎧일 때의 속도비 6.24에서 인발률 82.0%, 이송률 90.0%, 손상율 0.6%로 인발성능이 가장 높게 나타났으나, 보다 향상된 무 인발성능을 확보하기 위해 국내 무의 형태적 특성을 고려하여 걷어올림장치, 도복유인장치 그리고 진입유도장치로 구성된 전처리부를 전장 39㎝, 전폭 42㎝, 전고 17㎝의 치수로 제시하였다.

거대억새의 수확물은 물리적 특성상 밀도가 낮아 바로 운송하기에 경제적으로 적합하지 않다. 그러므로 현장에서 바로 전처리 작업을 통하여 거대억새 수확물의 밀도를 높여줄 수 있는 기계 개발이 필요하다. 본 연구에서는 현장에서 절단, 분쇄, 압축 성능을 극대화하여 거대억새 분쇄물의 압축밀도를 높여줄 수 있는 두 가지 형태의 기계를 개발하였다. 필드에서 사용할 수 있도록 두 가지 형태의 기계는 동력원으로 전기 혹은 트랙터 동력취출장치인 PTO로 작동되도록 하였다. 결과적으로 개발된 절단 및 분쇄 통합시스템은 분쇄 및 절단을 동시에 처리하여 시간당 1 ton 이상 처리가 가능하였다. 또한, 개발된 압착기는 압축된 분쇄물이 240 g/L 이상 밀도로 압축할 수 있었다. 개발된 거대억새 전처리 가공 기계들은 유통상 경제적 이점을 증가시킴으로써 다양하게 활용할 수 있다.

Recently, a study of prognosis and health management (PHM) was conducted to diagnose failure and predict the life of air craft engine parts using sensor data. PHM is a framework that provides individualized solutions for managing system health. This study predicted the remaining useful life (RUL) of aeroengine using degradation data collected by sensors provided by the IEEE 2008 PHM Conference Challenge. There are 218 engine sensor data that has initial wear and production deviations. It was difficult to determine the characteristics of the engine parts since the system and domain-specific information was not provided. Each engine has a different cycle, making it difficult to use time series models. Therefore, this analysis was performed using machine learning algorithms rather than statistical time series models. The machine learning algorithms used were a random forest, gradient boost tree analysis and XG boost. A sliding window was applied to develop RUL predictions. We compared model performance before and after applying the sliding window, and proposed a data preprocessing method to develop RUL predictions. The model was evaluated by R-square scores and root mean squares error (RMSE). It was shown that the XG boost model of the random split method using the sliding window preprocessing approach has the best predictive performance.

본 연구에서는 주행부, 주반송부, 동력전달부 등으로 구성된 배추를 인발하여 수확할 수 있는 궤도형의 자주식 인발형 배추수확기 개발, 인발기능과 이송기능을 갖는 주이송부의 설계 요인에 따른 포장 수확 성능 평가, 우리나라 품종별 재배작형에 따른 배추 물리적 특성 분석 및 시작기의 인발 및 반송 성능 향상을 위한 전처리부 설계를 수행하였다. 수확기 설계를 위한 기초 자료로 활용하기 위해서 우리나라 계절별 대표 품종(봄배추: 대통배추, 가을배추: 노랑배추, 월동배추: 겨울왕국)에 대해 수확시기의 물리적 특성을 조사하였다. 겉잎을 제거하지 않은 상태에서 크기를 품종별 평균값으로 나타냈을 때 3가지 품종에 있어서 폭은 22.7 ~ 30.6 cm, 높이 29.9 ~ 33.8 cm 범위로 나타났으며, 수직인발력은 평균 90.8~159.5 N으로 다양하게 나타났다. 인발각도, 속도비를 인발성능 요인으로 고려한 인발성능 평가에서 인발각도 35°, 수확기 주행 속도가 0.4 m/s 이고 인발벨트 속도 0.61 m/s 일 때의 속도비 1 : 1.22에서 인발률 80%로 인발정도가 가장 높게 나타났으나, 보다 향상된 배추 인발성능을 확보하기 위해서는 인발 시 배추를 안정적으로 전달할 수 있는 메카니즘이 추가로 요구되어 배추수확기 주이송부의 전방에 부착할 수 있는 유인부와 보조반송부로 구성된 전처리부를 전장 88 cm, 전폭 60 cm, 전고 15 cm의 치수로 설계･제시하였다.

This study is aimed to design the mechanical gascyclone precipitator with an outstanding collection efficiency as one of ways to reduce exhaust gas of small-scale vessels. It estimated fine particles generated from diesel engines which has become one of the biggest environmental issues currently. Specifically, it quantitatively analyzed the flowing process from the cyclone gas exit; a duct via part to the collecting part of Cylindrical lower using DPIV (Digital Particle Image Velocimetry). Since the gas inlet height part became wider the previous theoretical dimensions, internal fluid characteristics of cyclone where the speed of internal swirl had been slow were investigated by temporary streamline of fine particles at 14-20 ㎛. The results showed that collecting efficiency was three times higher than the conical type utilized previously. In addition, this study supplemented imprecision problems from the previous theoretical equation and CFD interpretation with an experimental method. It also provided a basic data to design the cyclone precipitator by size of diesel engines for vessels.

Recently, measurement monitoring is actively used for safety management of facilities. However, since the field measurement data contains many outliers, a preprocessing process is required for reliable behavior analysis of the data. In this paper, we present a detection method of time series outliers and its applications. And we propose the precaution for the preprocessing process.

Recently, measurement monitoring is actively used for safety management of facilities. However, since the field measurement data contains many outliers, a preprocessing process is required for reliable behavior analysis of the data. In this paper, we present a detection method of time series outliers and its applications. And we propose precautions for the preprocessing process.

This study focused on enhancing the mechanical properties and thermal stability of bio-composites with natural agricultural residues and improving the interfacial adhesion between polymer and biodegradable agricultural residual waste fibers. To achieve this purpose, we proposed superheated steam (SHS) treatment method as a novel pre-treatment of fiber for improved of compatibility in polymer matrix. The use of SHS-treatment was investigated as a method for improving interfacial adhesion between agricultural residual waste fibers and polymer and with the goal of enhancing mechanical properties. We selected wheat straw fibers for agricultural waste fibers to improve the surface modification. Wheat Straw Fibers (WSF) was treated with SHS in order to modify its characteristics for bio-composite applications. Treatment was conducted at temperatures 200oC and 230oC for each 1 h. SHS-treated WSF was evaluated for its chemical composition, thermal stability, morphology and crystallinity. Thermal stability of the fibers was investigated using thermogravimetric analysis and found that the degradation temperature of the fibers is increased after of the SHS treatment. In addition, SHS treatment contained in the WSF reduce the rate of hemicellulose components. The WSF is polar nature of lignocellulose due to the presence of hydroxyl and carboxyl groups in cellulose and hemicellulose causes it to be incompatible with non-polar thermoplastics. SHS-treatment was found to be able to remove hemicellulose, which is the most hydrophilic and most thermally unstable component in WSF, since it has the lowest thermal resistance. Removal of hemicellulose makes the fiber less hydrophilic and this will potentially increase the compatibility of treated WSF and polymers and improves the mechanical properties and water resistance of composites.

컨테이너 터미널의 수출 컨테이너 처리 과정은 장치장에 반입하는 작업과 선박에 적하하는 작업으로 이루어진다. 선박에 적하할 때는 선박의 안전성을 고려하여 무거운 컨테이너를 선박의 아래쪽에 배치하는 것을 원칙으로 한다. 이 때문에 적하를 위하여 장치장에서 컨테이너를 반출할 때 재취급이 발생하게 되며, 재취급 횟수는 전체 작업의 성능에 중요한 영향을 미치게 된다. 재취급을 줄이기 위한 방안으로 컨테이너가 장치장에 반입이 완료된 뒤의 유휴시간을 이용하는 방안이 많이 연구되었으나 본 논문에서는 컨테이너가 장치장에 반입되는 시점에 컨테이너의 무게 정보를 이용하여 선처리를 실행하여 재취급을 줄이는 방안들을 제안한다. 이 방안들은 적하를 위한 반출시 발생할 수 있는 재취급을 반입시에 줄이는 선처리 방법들로서, 시뮬레이션을 통한 실험 결과 선처리를 실행하지 않은 경우에 비하여 효과가 있음이 확인되었다.

An advanced extraction method by ultrasonic extraction with applied solid phase extraction (SPE) has been developed for the determination of simultaneous eight major ginsenosides, namely ginsenosides Rg1, Re, Rf, Rb1, Rg2, Rc, Rb2, and Rd in the root of Panax ginseng. Four extraction methods including n-BuOH reflux extraction (Method A), 70% EtOH reflux extraction (Method B), 50% MeOH reflux extraction with SPE (Method C), and 50% MeOH ultrasonication with SPE clean-up process (Method D) were investigated for the determination of eight major ginsenosides. Total contents of ginsenosides were highest by extraction of Method C as 2.408±0.011%. However, Method D was evaluated as relatively simpler and more efficient method due to short extraction time, small solvent consumption and less expensive, compared to conservative reflux method. Ginsenosides were also satisfactorily separated with good resolution and the accuracy range was between 1.05 and 4.06% as relative standard deviation (RSD) by Method D. SPE condition and HPLC condition were further optimized for determination of eight major ginsenosides by the ultrasonic extraction method. Conclusively, ultrasonic extraction of 2 g sample of ginseng using ultrasonic bath and 1 loading for SPE was evaluated as proper condition for extraction of ginseng.