연도별 연구과제 6 페이지첫페이지로 이동

이 연구는 태양광 패널의 효율이 입사하는 빛의 파장에 따라 어떻게 달라지는지를 확인하기 위해 수행되었다. 실험에서는 백색광에 붉은색, 노란색, 초록색, 파란색 셀로판지를 씌워 각각의 특정 파장대 빛을 구현하였으며, 아두이노 기반 센서를 활용해 태양광 패널에서 발생하는 전압과 조도를 정밀하게 측정하였다. 그 결과, 붉은색 셀로판지를 사용했을 때 가장 높은 에너지 전환 효율이 나타났고, 초록색에서는 가장 낮은 효율이 관찰되었다. 한편, 파란색 셀로판지는 예상과 달리 초록색보다 상대적으로 높은 효율을 보였는데, 이는 셀로판지의 투과 특성이나 태양광 패널의 밴드갭과의 불일치가 원인일 가능성이 있다. 이러한 결과는 태양광 패널의 효율이 단순히 빛의 파장만으로 결정되는 것이 아니라, 재료 고유의 특성과 실험 환경 등 다양한 요인이 복합적으로 작용함을 보여준다. 향후 연구에서는 파장 변환 형광체와 같은 소재를 적용하여 태양광 패널의 효율을 더욱 향상시키는 방향으로 연구를 발전시킬 수 있을 것이다.

주제어: 태양광 패널, 밴드갭, 스펙트럼, 파장변환

본 연구는 브라운 운동을 이용하여 밀리미터 단위 입자의 개수를 측정하는 새로운 방식을 개발하고 이를 강화학습을 통해 발전시키는 것을 목표로 한다. 이번 연구에서는 미시적 세계의 현상인 브라운 운동을 거시적 세계에서 관찰하고, 이를 초고속 카메라로 촬영했다. 그리고 이를 MATLAB을 이용해 분석하는 방법을 사용했다. 브라운 운동은 평균 제곱 변위(MSD)가 시간에 비례한다. 이를 통해 브라운 운동을 판별하고 분석할 수 있다. 또한 랑주뱅 방정식을 이용하여 측정한 값을 활용하여 입자의 개수를 알아낼 수 있다. 그리고 이 방법론을 AI와 강화학습을 활용하여 발전시킬 수 있다. 이를 통해 입자의 개수를 측정하는 새로운 방법론을 제시할 수 있다.

주제어: 브라운 운동, 랑주뱅 방정식, MATLAB, 강화학습, TensorFlow

본 연구는 차량 간 간격이 고속도로 정체와 평균 속도에 미치는 영향을 Python 기반 시뮬레이션으로 분석하였다. 4차선 고속도로에서 차량의 차선 변경과 간격 유지 행동을 구현하고, 다양한 목표 간격 조건에서 흐름 변화를 관찰하였다. 결과, 목표 간격이 넓을수록 평균 속도가 낮고 정체가 자주 발생하였으며, 좁은 간격에서는 흐름이 더 안정적이었다. 특히 차량 간 간격이 약 30m일 때 가장 안정적이었다. 이는 간격 유지 방식이 뒤차 중심으로 반응하도록 설계되어, 간격이 넓을수록 반응이 잦아 흐름이 느려지기 때문이며, 차량 상호작용과 차선 변경이 복합적으로 작용해 흐름의 비효율성이 커지는 경향도 확인되었다. 향후 연구에서는 톨게이트, 진입 차선, 차량 밀도 등 다양한 조건을 반영한 모델 개발이 필요하다.

주제어: 고속도로, 유령 정체, 최적 차량 간격

본 연구는 정성적 논의에 머물던 무임승차 문제를 확률적•수학적으로 모델링한 새로운 프레임워크를 제시한다. 협력 활동을 밴딧게임 구조로 해석하여, 상호작용을 정보공유•도움•피드백으로 단순화하고, 수식화로 신뢰도–정보량–비용의 동역학을 분석했다. 팀 문제해결 활동의 도식화 방법을 고안했고 플레이어의 전략을 추상화했으며, 입력 도식을 바탕으로 각 플레이어의 전략과 구조에 따른 결과를 분석하는 테스트 프로그램을 완성했다. 클럽 유인책의 비대칭 인센티브가 무임승차자의 효율을 억제하고 협력의 안정성을 높이는 것을 확인했고, 사용자가 직접 조정하여 유인책을 설계하고 테스트할 수 있도록 모델을 개발했다.

주제어: 밴딧게임, 무임승차, 테스트, 도식화

본 연구는 출퇴근 시간대 지하철 개찰구 앞에서 발생하는 대기열 문제를 해결하기 위해 대기행렬 이론과 Pathfinder 시뮬레이션을 활용하여 최적의 개찰구 수를 산출하고자 하였다. 우선 M/M/s 대기 행렬 모형을 기반으로 평균 체류 시간을 계산하되, 실제와 같이 정해진 인원이 한 번에 유입되는 상황을 반영하기 위해 혼잡도를 시간에 따라 갱신하는 새로운 모델을 고안하였다. 또한 Pathfinder 시뮬레이션을 통해 실제 군중 흐름을 재현하고, 승객 수와 개찰구 수의 비율에 따른 유출계수 식을 도출하여 일반화 가능한 수식 모델을 마련하였다. 마지막으로 서울 지하철 대치역 데이터를 적용한 결과, 대기행렬 모형과 시뮬레이션 모두 유사한 최적 개찰구 수를 산출함으로써 연구 모델의 신뢰성을 검증하였다.

주제어: 대기행렬이론, Pathfinder, 혼잡도, 유출계수, 시뮬레이션

본 연구는 실종자의 위치를 예측하고, 수색 구역과 골든타임을 도출하는 프로그램의 구축에 목적이 있다. 베이즈 정리의 접근 방식, 전이 확률, 몬테카를로 시뮬레이션, 보로노이 다이어그램 등 여러 수학적 원리를 응용하였으며, 이를 Python 언어를 통해 실종 위치와 실종자의 정보를 입력하면 결과가 나오도록 하였다. 연구 결과, 입력값을 바탕으로 실종자의 예상 확률 분포, 최고 확률 노드, 보로노이 다이어그램 분할, 골든 타임을 도출할 수 있었다. 또한, 시뮬레이션 시 경과 시간, 한 턴에서 실종자가 정지할 확률, 도로 유형별 가중치 등의 변수를 조정하여 변화하는 확률 분포를 관찰하였다. 이를 통해, 설정한 변수들이 의도대로 확률 분포에 영향을 미치는 것을 확인하였으며, 프로그램의 활용 가능성을 제시하였다.

주제어: 실종자, 보로노이 다이어그램, 전이 확률, 몬테카를로 시뮬레이션

스마트폰으로 촬영한 문서는 렌즈 자체의 곡률, 원근 차이로 인해 곡면의 왜곡이 일어난다. 기존의 단순 호모그래피를 기반으로 한 보정이 존재하지만, 실제와 완벽히 일치하지 않다. 본 연구는 리만 기하학적 도구인 메트릭 텐서, 크리스토펠 기호, 리만 곡률 텐서 등을 활용하여 문서를 3차원 곡면으로 모델링하고, 딥러닝을 활용해 이를 평탄화하는 개선된 방법을 제시하고자 진행했다. 공간 기하학적 성질과 물리적 곡률 정보를 실제 수치 해석적으로 복원함으로써, 2차원 이미지 처리 이상의 고차원 기하적 접근을 가능하도록 하는 것을 목표로 한다. 이를 통해, 곡면의 형태를 직관적으로 이해할 수 있으며 이는 3차원 공간의 성질 분석에도 활용될 수 있다.

주제어: 리만 곡률 텐서, 문서 평탄화, 메트릭 텐서, 크리스토펠 기호, 딥러닝

본 연구는 유탕처리 과자에 잔존하는 지방을 효과적으로 제거하기 위한 추출 기술을 비교하였다. 시판 과자를 대상으로 헥세인을 이용한 속슬렛 추출법과 초임계 이산화탄소 추출법을 적용하여 추출 수율과 지방 조성을 분석하였다. 속슬렛 추출로 회수한 지방은 FAME으로 전환한 뒤 GC-MS로 지방산을 정량하였으며, 내부표준법과 검량선을 활용해 분석 정확도를 확보하였다. 두 방법의 추출 효율을 비교한 결과, 속슬렛 추출은 회수율이 높았으나 용매 사용과 잔류 위험이 있는 반면, 초임계 추출은 친환경적이고 잔류 용매가 없어 식품 공정 적용 가능성이 높았다. 또한 지질 조성 데이터를 기반으로 초임계 추출 효율에 영향을 주는 공정 요인을 탐색하고 예비 모델을 제시하였다. 본 연구는 과자 탈지 공정의 최적화와 친환경 기술 도입 가능성을 탐구한다.

주제어: 지질 추출，초임계추출，기름제거，탈지공정，식품공학

최근 자율주행 기술은 다중 센서 융합을 통한 고도화가 이루어지고 있으나, 저비용 플랫폼에서는 단일 카메라 기반의 안정적인 차선 인식과 조향 제어가 여전히 중요한 과제로 남아 있다. 본 연구에서는 자율주행 RC카의 경로 복귀 성능 향상을 목표로, 단일 카메라 영상 기반의 조향 제어 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 '차선 방향각' 기반 조향과 '무게중심 오차' 기반 조향이라는 두 가지 제어 값을 융합하며, 이 두 값 사이의 가중치 최적화가 경로 복귀 성능에 미치는 영향을 중점적으로 분석하였다. 연구를 위해 카메라 입력 영상을 OpenCV로 처리하여 차선 중심 좌표와 기울기를 검출하였고, 알고리즘의 융합 가중치를 변화시켜가며 모터 속도, 차선 중심 편차, 차선 기울기, 스티어링 값 등의 데이터를 수집하였다. 실험 결과, 융합 가중치의 크기에 따라 차선 이탈 시 경로에 복귀하는 반응 패턴과 안정화 시간이 달라짐을 확인하였다. 이는 단일 영상 기반 시스템에서도 알고리즘의 파라미터 최적화를 통해 경로 복귀 성능을 향상시킬 수 있음을 입증한다. 본 연구는 저비용 자율주행 플랫폼이 단일 센서 환경에서도 돌발 상황에 효과적으로 대응할 수 있는 조향 제어 알고리즘의 개발 가능성을 제시하였다.

주제어: 자율주행, 주행 안정성, 라인트레이싱, 무게중심 오차 , 조향 가중치

본 연구는 외부 상부 카메라를 이용하여 RC카의 위치와 방향을 실시간으로 인식하고, 중앙 컴퓨터에서 최단 경로 및 장애물 회피를 계산하여 차량에 명령을 전송하는 중앙 관제형 자율주행 시스템을 구현하였다. 영상 좌표를 실제 거리 단위로 변환하기 위해 호모그래피 변환을 적용하였으며, 차량 상단의 두 개의 색상 마커를 통해 안정적인 위치와 방향을 추정하였다. 또한 일방통행 조건을 고려한 A* 알고리즘과 가짜 목적지(Fake Goal) 전략을 도입하여 주행 방향성을 보장하였고, 동적 장애물 감지를 통해 회피(Evasion) 및 우회(Re-planning) 로직을 수행하였다. 연구 결과, 제안된 시스템은 기존 차량 탑재형 센서 방식의 한계를 극복하며, 실시간 피드백 기반의 정밀한 주행 제어가 가능함을 확인하였다.

주제어: 자율주행, 위성 시점, 중앙 관제, A* 알고리즘, 동적 장애물 회피

본 연구는 interconnected 형 고체전해질인 Li7La₃Zr₂O₁₂ (LLZO)의 소결 온도 변화가 미세구조 및 조성에 미치는 영향을 분석하여, interconnected LLZO 제작의 최적 조건을 탐색하는 것을 목표로 하였다. 질산염 전구체를 이용해 LLZO를 합성한 후 750℃, 850℃, 900℃에서 각각 소결하였으며, 주사전자현미경(SEM)과 에너지 분산형 X선 분광기(EDS)를 이용해 시료의 입자 구조와 원소 조성을 비교하였다. 그 결과, 750℃에서는 결정화가 불완전하고 유기물 잔류가 확인되었으나, 850℃에서는 입자가 조밀하고 균질한 결정형을 나타내었다. 반면 900℃에서는 과도한 입자 성장으로 균질성이 저하되었다. 따라서 850℃ 조건이 interconnected LLZO의 구조적 안정성과 전도도 향상에 가장적 합한 온도로 판단된다.

주제어: 전고체 전지, 산화물계 고체 전해질, LLZO, 전해질 제작

최근 리튬 이차 전지는 여러 이점으로 휴대전화, 전기차 등 다양한 분야에 활용 되어지고 있다. 이렇게 리튬 이차전지의 수요가 증가함에 따라 리튬 전주기를 위한 기술 탐색이 중요시되고 있는 가운데, 본 연구는 합성 공정의 차이에 따른 리튬전지 전극의 구조 및 성능 상관관계를 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 고가의 실험 장비를 사용하지 않고 NCA 폐배터리 전극 내부 유가금속 침출 및 NCA 전극 제조 실험을 진행하였다. 이에 5개의 전극을 제조하였으며 대부분의 전극이 선행연구에서의 전극과 전기화학적 반응성이 유사함을 확인할 수 있었고, 열악한 환경에서 제조하였음에도 선행 연구와 일부 유사한 성능을 보였다는 점에서 본 연구는 큰 의의가 있다.

주제어: 리튬 이차 전지, 전극 제조, 전주기, 재활용