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LNG냉열발전시스템에 있어서 직접팽창 및 유기랭킨사이클의 운전성능평가
조은비,정문,황인주,강춘형,Cho, Eun-Bi,Jeong, Moon,Hwang, In-Ju,Kang, Choon-Hyoung 대한기계학회 2015 대한기계학회 논문집. Transactions of the KSME. C, 산업기술과 혁신 Vol.3 No.1
The liquefaction to produce LNG (liquefied natural gas) is the only practical way for mass transportation of natural gas across oceans, which accompanies considerable energy consumption in LNG plants. Power generation is one of the effective utilization ways of LNG cold energy which evolves during the vaporization process of LNG with sea water. In this work, performance analysis of two cold energy generation processes, direct expansion and organic Rankine cycles, were carried out by using Aspen HYSYS simulation. The results show that the performance of the organic Rankine cycle is superior to the direct expansion. 국내에서는 천연가스 공급국가와 수입국가의 거리, 공급시설 투자, 국가 간 협력 등 여러 가지 제약에 따라 액화천연가스를 수입하고 있다. 수입한 액화천연가스를 수요처로 공급하기 위해 해수를 이용한 기화과정에서 냉열이 낭비되고 있다. 본 연구에서는 이러한 냉열을 효율적으로 활용하는 냉열발전시스템에서 직접팽창과 유기랭킨사이클 방식의 운전성능을 비교 연구하였다. 시뮬레이션은 Aspen HYSYS를 이용하여 수행하였으며, 운전성능 분석은 T-S 선도 및 시스템 성능 해석을 토대로 비교분석하였다. 시뮬레이션 결과로부터 발전시스템의 운전 측면에서는 유기랭킨사이클 방식이 유리한 것을 확인하였다.
나프록센이 각인된 생분해성 고분자 기반 다층 바이오소재의 제조 및 약물 방출 특성
조은비,김한성,황민진,윤순도,Eun-Bi Cho,Han-Seong Kim,Min‑Jin Hwang,Soon-Do Yoon 한국공업화학회 2023 공업화학 Vol.34 No.2
본 연구는 allbanggae starch (ABS), polyvinyl alcohol (PVA), alginic acid (SA)를 이용하여 naproxen (NP) 각인 starch 기반 다층 바이오소재를 제조하고, 물리화학적 특성과 약물 방출 제어 효과를 조사하였다. 또한, FE-SEM과 FT-IR 분석에 의해 제조한 다층 바이오소재의 특성을 조사하였다. 약물 방출 제어 효과와 경피 약물 전달 시스템의 적용 가능성을 확인하기 위해 NP 각인 다층 바이오소재로부터 NP 방출 특성을 사람의 체온인 36.5 ℃에서 다양한 pH buffer solution과 인공 피부를 이용하여 확인하였다. NP는 낮은 pH보다 높은 pH에서 1.3배 더 빠른 방출을 나타냈고, single-layer 바이오소재에서보다 multi-layer 바이오소재에서 약 4.0배 느린 방출이 일어남을 확인하였다. 인공 피부 방출에서도 동일하게 single-layer 바이오소재보다 multi-layer 바이오소재에서 약 4.0배 더 느린 약물 방출 결과를 나타내었다. 또한, double-layer와 triple-layer 바이오소재 모두 12시간 동안 지속적으로 NP가 방출되었음을 확인 하였다. NP 방출 mechanism을 규명하기 위해 수학적 모델링에 적용하여 비교했을 때, pH buffer solution에서의 방출은 Fickian diffusion mechanism, 인공 피부 방출은 empirical mechanism에 적합한 것을 확인하였다.
대심도 습식산화반응기의 특성평가를 위한 시뮬레이션 모델에 관한 연구
조은비(Eun-bi Cho),정문(Moon Jeong),황인주(In-Ju Hwang) 융복합지식학회 2017 융복합지식학회논문지 Vol.5 No.2
다양한 산업활동에서 발생하는 유기 폐수나 폐기물의 처리에 있어서 습식산화반응을 이용하는 경우가 많다. 습식산화반응은 고압과 고온을 필요로 하는데, 이러한 반응에 필요한 압력을 관 내부의 수두압을 이용하는 대심도 습식 산화반응기에 관한 연구가 다시 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 대심도 습식산화 반응특성을 평가할 수 있는 시뮬레이션 모델을 수립하였으며, 이의 활용 가능성을 선행연구와 비교를 통하여 검증하고 영향인자를 평가하였다. 시뮬레이션 모델은 선행연구의 반응기 내 밀도와 압력 프로파일 결과와 비교시, 햐향 흐름에서 경향은 대체로 유사한 결과를 보였다. 그러나 하단부와 상향흐름에서 밀도변화에 의한 압력분포는 상이한 결과를 보였고, 이는 공기 주입과 습식산화반응에 따른 유동특성 변화에 기인하는 것으로 분석되며, 압력예측모델의 개선 필요성을 확인하였다. Wet oxidation reactions are mostly used to treat organic wastewater or wastes from various industrial activities. Generally, wet oxidation reaction requires high temperature and pressure. Recently, the research on the deep-well reactor using natural hydraulic pressure for wet oxidation is being re-watched with interest. In this study, a simulation model was established to evaluate the characteristics of the deep-well reactor for wet oxidation, and its applicability was verified through comparison with previous studies and the influence factors were evaluated. The simulation model showed similar trends with the previous studies which pressure increased in the downstream of reactor. However the bottom and upstream pressure showed different results due to change of flow characteristics by air supply and wet oxidation. So hereafter it is necessary to improve the pressure prediction model in upstream.
고숙련자 공장작업지식 자산화를 위한 CCTV-동영상 객체능동 화의 개념적 아키텍처와 실험적 검증
조은비 ( Eun-bi Cho ),팜딘람 ( Dinh-lam Pham ),선경희 ( Kyung-hee Sun ),김광훈 ( Kwanghoon Pio Kim ) 한국인터넷정보학회 2024 인터넷정보학회논문지 Vol.25 No.2
본 논문에서는 스마트공장의 대표적인 비정형데이터인 CCTV-동영상의 물리적 구성요소인 비디오-프레임을 묘사할 수 있는 기본요소인 객체(Objects), 행위(Motions), 물리적환경(Physical Environment) 특성들을 중에서 인공지능-딥러닝 모델들을 적용하여 탐지할 수 있는 영상-객체를 텍스트데이터유형의 XML-능동데이터로 수집·저장·관리할 수 있는 소위 CCTV-동영상 객체능동화(Object Activitization) 1) 개념을 실현할 수 있는 개념적 아키텍처와 그의 구현을 위한 접근방법을 제안한다. 결과적으로, 본 논문에서 제안한 접근방법의 궁극적 목표는 다양한 산업의 작업 및 공정현장에서 수집되는 정형·비정형 데이터로부터 고숙련 작업자 중심의 현장지식을 체계적으로 수집·저장·관리하는 고숙련작업자 중심 현장작업지식 자산화를 위한 스마트공장 현장지식 공유 플랫폼을 구현하는데 있다. In this paper, we propose a concpetual architecture and its implementation approach for contextualizing unstructured CCTV-video frame data into structured XML-video textual data by using the deep-learning neural network models and frameworks. Conclusively, through the conceptual architecture and the implementation approach proposed in this paper, we can eventually realize and implement the so-called sharable working and experiencing knowledge management platforms to be adopted to smart factories in various industries.
Open STT API와 머신러닝을 이용한 AI 보이스피싱 예방 솔루션
모시은 ( Shi-eun Mo ),양혜인 ( Hye-in Yang ),조은비 ( Eun-bi Cho ),윤종호 ( Jong-ho Yoon ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
본 논문은 보이스피싱에 취약한 VoIP와 일반 유선전화 상의 보안을 위해 유선전화의 대화내용을 Google STT API 및 텍스트 자연어 처리를 통해 실시간으로 보이스피싱 위험도를 알 수 있는 모델을 제안했다. 보이스피싱 데이터를 Data Augmentation와 BERT 모델을 활용해 보이스피싱을 예방하는 솔루션을 구상했다.
제한공간에서 케이블 화재의 다중 감지특성의 정형화에 관한 연구
이홍철(Hong-cheol Lee),조은비(Eun-bi Cho),노고섭(Go-seop Roh),황인주(In-Ju Hwang) 융복합지식학회 2018 융복합지식학회논문지 Vol.6 No.1
제한된 공간에 밀집한 설비의 경우에 화재에 취약한 부분은 케이블이나 전기적인 접촉을 가지는 스위치류 등이다. 본 연구는 제한된 공간에서 케이블에 화재가 발생하는 공간에서 온도, 농도, 이온 변화 특성을 고찰하여 화재 판별과 경보에 활용 가능성을 평가하였다. 방법론은 열, 연기, 이온 등 화재 감지를 위한 다종의 센서로부터 실시간 획득되는 데이터에 대한 실시간 유사도 평가기법을 도입하였다. 제한공간에서 케이블에 의한 급속화재와 훈소화재의 경우에 실시간 유사도 패턴을 분석하여 조기에 화재경보를 판단할 수 있음을 보였다. 본 연구의 경우에 실제 화재 시점보다 30~40% 이른 시간에 화재경보 여부를 판단할 수 있었다. In the confined space with dense facilities, the vulnerable parts to fire are cables or switches that make electrical contact. This study reviewed the characteristics of temperature, concentration, ion concentration changes in a confined space where cable fire occurred to evaluate the applicability to fire decision and alarm. The methodology introduced real-time similarity evaluation on data from multi-sensors for fire detection such as heat, smoke, and ions. It was shown that fire alarm can be decided early by analyzing real-time similarity pattern of fast fire and smouldering fire by cable in confined space. In this study, fire alarm was judged 30%~40% earlier than actual fire point.
플랜트 설비의 케이블 화재 시 다중 감지기를 이용한 실시간 경보기법에 관한 연구
이홍철(Hong-cheol Lee),조은비(Eun-bi Cho),노고섭(Go-seop Roh),황인주(In-ju Hwang) 융복합지식학회 2018 융복합지식학회논문지 Vol.6 No.2
본 논문에서는 제한된 공간에서 플랜트 설비의 케이블에 화재가 발생할 경우에 변화되는 온도, 농도, 이온 데이터를 획득하여 화재정보를 실시간으로 판별하는 기법을 평가하였다. 이를 위하여 규칙 및 사례 기반 알고리즘을 설계하고, 실험실 화재 데이터를 이용하여 시간에 따른 유사도 패턴을 분석하였다. 기본적인 개념은 열, 연기, 이온 등 다중 감지기를 이용하여 신뢰성을 높이고, 데이터 융합을 통한 화재 판별 시나리오를 전개하고 유용한 정보를 생성하는 방법이다. 본 연구를 통하여 제한적인 조건에서 유형별 화재판별기준을 제시하고, 적용기법 및 시나리오의 신뢰성을 평가하였다. 기존 감지방식으로는 화재정보의 생성이 불가능한 초기 단계에서 화재감지 정보를 제공할 수 있음을 파악하였다. 또한 정형화된 화재신호 데이터 및 사례기반 추론알고리즘을 적용하여 최대 38%의 화재감지 반응시간이 감소하는 것으로 평가되었다. This paper deals with a technique to detect fire information in real time by acquiring temperature, concentration, and ion data when a cable in a plant facility is exposed to fire in a confined space. To do this, we designed rules and case - based algorithms and analyzed similarity patterns over time using laboratory fire data. The basic concept is to improve reliability by using multiple sensors such as heat, smoke, and ions, to develop fire detection scenarios through data fusion, and to generate useful information. Through this study, it was possible to propose the fire discrimination criteria for each type under limited conditions, and to secure the reliability of application techniques and scenarios. In the conventional detection method, fire detection information can be provided at an early stage when fire information can not be generated. In addition, it was evaluated that up to 38% of fire detection response time is reduced by applying formalized fire signal data and case based reasoning algorithm.