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폐(廢) 냉장고(冷藏庫) 재활용(再活用) 현황(現況)과 기술(技術) 전망(展望)
양현석,김건홍,공만식,박기진,이광원,김보생,Yang, Hyunseok,Kim, Geon-Hong,Kong, Man-Sik,Park, Kiejin,Lee, Gwang Weon,Kim, Bo Saeng 한국자원리싸이클링학회 2013 資源 리싸이클링 Vol.22 No.4
냉장고는 폐 전기전자제품(WEEE)에서 가장 많은 양이 처리되고 있는 품목이며 또한 가장 재활용이 복잡한 공정이다. 이는 가전제품 중 부피와 중량이 가장 크며 철, 비철금속, 플라스틱(PP, PS, ABS)등으로 이루어진 다양한 부품과 소재를 사용하고 있기 때문이다. 특히 최근에는 대용량 양문형 냉장고나 스탠드형 김치냉장고 등의 새로운 모델 출시와 더불어 다양한 혼합 재질의 사용으로 인해 폐 냉장고 재활용 공정의 어려움이 더욱 증가되고 있다. 뿐만 아니라 국내외 WEEE 재활용 관련 입법의 도입으로 폐 냉장고의 재활용 및 재자원화는 필수이고 관련 자원순환기술개발은 국가 기술경쟁력의 강화 및 국제 환경규제 대응 측면에서도 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 현재 우리나라의 폐 냉장고 재활용 처리 및 기술개발 현황을 분석하고 선진국의 재활용 기술을 비교 분석하고자 한다. Waste refrigerator is the most large amount of item being recycled and the recycling process is the most complicated in WEEE (Waste Electrical and Electronic Equipment) because refrigerator is biggest product and consists of various parts and materials such as ferrous, non-ferrous, and plastics. Recently, recycling process of waste refrigerator has been being more complex since large capacity 2 door refrigerators and standing Kimchi refrigerators with various material are distributed on custom market. In addition, recycling of valuable resource from waste refrigerator is mandatory by WEEEs recycling legislation; therefore, high efficiency recycling enough for economic and environment-friendly recovery of valuable resource through present technical situation analysis and comparison of recycling technologies of waste refrigerator with advanced country.
6K21 알루미늄 판재의 레이저 겹치기 용접 시 발생하는 기공에 관한 연구
양현석(Hyunseok Yang),이경돈(Kyoung-Don Lee),김용(Yong Kim),박기영(Ki-Young Park) 한국레이저가공학회 2008 한국레이저가공학회지 Vol.11 No.3
The lap joint welding of 6k2l aluminum sheets by Nd: YAG laser were performed with an aluminum 5183 filler wire or without a filler wire. The porosity of laser welding beads were observed through an optical microscope and X-ray photography with various levels of welding speed and gap size. The porosity was observed in the gap between upper and lower sheet near a heat affected zone when autogenous welding. Decrease of welding speed and use of AA5183 filler wire reduced porosity significantly.
수소버스용 내압용기 복합재의 열적환경에 따른 기계적 물성 연구
양현석 ( Hyunseok Yang ),정우철 ( Woo-chul Jung ),신광복 ( Kwang Bok Shin ),공만식 ( Man-sik Kong ) 한국복합재료학회 2022 Composites research Vol.35 No.6
수소가스용 압력용기의 안전성 평가를 위해 다양한 내구성 시험이 요구된다. 고온 정압 시험은 고압(875 bar) 하에 고온(85oC 이상)에서 장시간(1,000시간) 유지하여 수소 용기의 내구성을 시험하는 방법이며 승용차용 용기에 한정되어 있다. 하지만 대용량 수소버스용 용기와 관련된 고온 정압 시험의 국제 기준은 논의 초기 단계이며, 시험의 효율성 및 신뢰성 측면에서 가속시험 기준 제시 등의 현실적 보완이 필요하다. 본 연구에서는 수소버스용 내압용기의 고온 정압 시험 기준을 정립하기 위해 열적환경에 노출된 내압용기 복합재의 기계적 물성평가를 진행하였다. 복합재의 인장강도는 수지의 유리전이온도에 가까워질수록 수지의 열화로 인해 강도가 감소한다. 또한 장시간 유지 시 수지의 후경화로 인해 인장강도의 재상승을 확인할 수 있었다. 따라서 대용량 수소버스용 압력용기의 고온 정압 시험은 탄소섬유 복합재의 에폭시 수지 물성을 바탕으로 시험 조건을 설정해야 한다. In this study, the mechanical properties of the pressure vessel composite exposed to the thermal environment were evaluated to establish the standard for high temperature static pressure test of the pressure vessel for hydrogen bus. As the tensile strength of the composite material approaches the glass transition temperature of the epoxy resin, the strength decreases due to the deterioration of the epoxy resin. In addition, it was confirmed that the tensile strength increased again due to the post-curing of the epoxy resin during long-term exposure. Therefore, the accelerated stress rupture test conditions of the pressure vessel for the hydrogen bus should be set based on the epoxy resin properties of the carbon fiber composite material.
정규화 흐름 잠재공간을 이용한 환경 특징 추출을 통한 딥러닝 기반 동작계획 알고리즘의 일반화 성능 개선
이은후(Eunhoo Lee),양현석(Hyunseok Yang) 대한기계학회 2023 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2023 No.11
In Robotics, fast and precise motion planning methods for the effective utilization of robots in complex environments stands as a core topic. To address this, previous research has proposed deep learning-based motion planning algorithms that leverage prior motion planning data and environmental information. However, these algorithms have shown limited generalization performance when applied to new environments. In this paper, we introduce a deep learning-based motion planning algorithm that is guided by environmental features extracted through an unsupervised learning approach and utilizes prior motion planning data. To effectively model the characteristics of point cloud data in environments, we employ diffusion probabilistic models and normalizing flows to model the latent space. Through experiments involving the motion planning of a point-mass robot in 3D, we validate that leveraging these extracted environmental features enhances the generalization performance of existing deep learning-based motion planning algorithms.
주조용 TiAl 합금의 조직 미세화를 위한 반복열처리 공정 조건에 관한 연구
공만식 ( Man-sik Kong ),양현석 ( Hyunseok Yang ) 한국열처리공학회 2019 熱處理工學會誌 Vol.32 No.5
For expanding the applications and workability of TiAl alloy, elongation is very important property. Fine microstructure is needed for elongation and physical properties of TiAl alloys. In this study, The effects of cyclic heat treatment process for fine microstructure of Ti-46Al-Nb-W-Cr-Si-C alloy, which was made by VAR (vacuum arc remelting) and VIM(vacuum induction melting) centrifugal casting process, was investigated. Cycle heat treatment process was very effective for recrystallization of this TiAl system, which has microstructure size of 50~100 μm through pre-heat treatment, cyclic heat treatment in α+γ phase region and solution heat treatment respectively. Refined grain size was finally confirmed by photos of optical microscope and scanning electron microscope.