nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 논문에서는 UWB 센서에 응용 가능한 다층기판을 이용한 광대역 특성을 가지는 보우타이 안테나를 설계하였다. 제안된 소형 보우타이 안테나는 2층의 기판으로 설계 및 제작되었으며 전체 안테나의 두께는 4.5mm이다. 제안된 안테나는 보우타이 모양의 방사체와 평면형 발룬으로 구성된다. 설계된 방사체와 발룬의 간단한 연결로 안테나가 설계되도록 하여 다양한 구조로 쉽게 구현 가능하도록 하였다. 제작된 안테나는 6.8~10 GHz의 주파수 범위에서 3~6dBi의 이득을 가졌다.

In this paper, a low-profile and broadband bowtie antenna using multi-layer substrate for UWB sensor application is presented. A compact bowtie antenna is designed and implemented on two multi-layered substrate with total thickness of 4.5 mm. The antenna consists of bowtie radiator and planar-type balun. The designed radiator and balun are connected to each other so that it can be easily implemented in various structures. The implemented antenna provides 3 to 6 dBi of gain for whole frequency range from 6.8 to 10 GHz.

(게재일: 2021.03.31)
본 논문은 사용자의 개인키로써 생체 지문을 사용하는 새로운 개인키 교환 암호화 방법을 제안한다. 각각의 사용자의 지문은 광학적 위상천이 간섭 원리에 의해 암호화되어 두 개의 암호문으로 변환되고, 이것은 비밀키 공유를 위해 공중 통신망을 통하여 상대방 사용자와 교환된다. 전송된 암호문은 복소 홀로그램을 생성하고, 이는 각각의 사용자에게 공유비밀키를 계산하는데 사용된다. 제안한 방법은 비밀키 공유 암호화 시스템에 적용하였을 때 매우 높은 보안을 제공할 것이다.

A novel key exchange cryptographic method utilizing biometric finger print as a user's private key is proposed. Each unknown users' finger print is encrypted by optical phase-shifting interferometry principle and is changed into two ciphers, which are exchanged with the other party over a public communication network for secret key sharing. The transmitted ciphers generate a complex hologram, which is used to calculate a shared secret key for each user. The proposed method provides high security when applied to a secret key sharing encryption system.

(게재일: 2021.03.31)
이미지 아웃페인팅은 이미지의 맥락을 고려하여 주어진 이미지의 외부를 지속적으로 채울 수 있다는 점에서 매우 흥미로운 문제이다. 이 작업에는 두 가지 주요 과제가 있다. 첫 번째는 생성된 영역의 내용과 원래 입력의 공간적 일관성을 유지하는 것이다. 두 번째는 적은 양의 인접 정보로 고품질의 큰 이미지를 생성하는 것이다. 기존의 이미지 아웃페인팅 방법은 일관되지 않고 흐릿하며 반복되는 픽셀을 생성하는 등 어려움을 겪고 있다. 하지만 최근 딥러닝 기술의 발달에 힘입어 기존의 전통적인 기법들에 비해 높은 성능을 보여주고 있는 알고리즘들이 소개되었다. 딥러닝 기반 아웃 페인팅은 현재까지도 다양한 네트워크가 제안되며 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 아웃 페인팅 분야의 최신 기술 현황 및 동향을 소개하고자 한다. 딥러닝 기반의 아웃페인팅 알고리즘 중 대표적인 네트워크들을 분석하고 다양한 데이터 셋과 비교 방법을 통한 실험 결과를 보여줌으로써 최근 기법들을 비교하고자 한다.

Image outpainting is a very interesting problem in that it can continuously fill the outside of a given image by considering the context of the image. There are two main challenges in this work. The first is to maintain the spatial consistency of the content of the generated area and the original input. The second is to generate high quality large image with a small amount of adjacent information. Existing image outpainting methods have difficulties such as generating inconsistent, blurry, and repetitive pixels. However, thanks to the recent development of deep learning technology, deep learning-based algorithms that show high performance compared to existing traditional techniques have been introduced. Deep learning-based image outpainting has been actively researched with various networks proposed until now. In this paper, we would like to introduce the latest technology and trends in the field of outpainting. This study compared recent techniques by analyzing representative networks among deep learning-based outpainting algorithms and showed experimental results through various data sets and comparison methods.

(게재일: 2021.01.30)
CCTV를 사용하여 저조도와 같은 열악한 환경에서도 범죄 예방 및 특정 대상을 정확히 확인하는 것이 최근 더욱 중요해지고 있다. 저조도 환경하의 CCTV 응용에서는 눈에 거슬리지 않는 근적외선 조명을 이용하여 영상을 획득하는데, 이 경우, 비록 사람 눈에는 어두운 저조도 환경이지만 근적외선 조명을 사용하기 때문에 영상의 상세 텍스처 정보를 얻을 수 있는 장점은 있지만, CCTV 영상내의 물체 판별이나 인물 확인을 위하여 매우 요긴한 정보인 색상 정보는 얻기 힘들다는 단점이 있다. 본 논문에서는 저조도 환경에서 근적외선 조명을 사용하여 얻은 CCTV 영상으로부터 DCGAN을 사용하여 색상정보를 획득하는 방법과 이때 재구성된 색상 영상에 생기는 색상 잡음을 제거하는 방법을 제시한다.

Recently, the crime prevention and culprit identification even in a low illuminated environment by CCTV is becoming ever more important. In a low lighting situation, CCTV applications capture images under infrared lighting since it is unobtrusive to human eye. Although the infrared lighting leads to advantage of capturing an image with abundant fine texture information, it is hard to capture the color information which is very essential in identifying certain objects or persons in CCTV images. In this paper, we propose a method to acquire color information through DCGAN from an image captured by CCTV in a low lighting environment with infrared lighting and a method to remove color noise in the acquired color image.

(게재일: 2021.01.30)
본 논문에서는 소량의 레이블 데이터로 딥러닝 기반 분류 모델을 훈련할 때 적용되는 준 지도 학습 기법 (semi-supervised learning: SSL)에 대해서 분석한다. 기존의 준 지도 학습 기법은 크게 일관성 정규화 (consistency regularization), 엔트로피 기반 (entropybased), 의사 레이블링 (pseudo labeling)으로 구분할 수 있다. 우선, 각 준 지도 학습 기법의 알고리즘에 대해서 서술한다. 실험에서는 준 지도학습 기법을 레이블 데이터의 수를 변화시키면서 훈련 후 분류 정확도를 평가한다. 최종적으로 실험 결과를 바탕으로 기존 준 지도 학습 기법의 한계에 대해서 서술하고, 분류 성능을 향상하기 위한 연구 방향을 제시한다.

In this paper, we analysis the semi-supervised learning (SSL), which is adopted in order to train a deep learning-based classification model using the small number of labeled data. The conventional SSL techniques can be categorized into consistency regularization, entropy-based, and pseudo labeling. First, we describe the algorithm of each SSL technique. In the experimental results, we evaluate the classification accuracy of each SSL technique varying the number of labeled data. Finally, based on the experimental results, we describe the limitations of SSL technique, and suggest the research direction to improve the classification performance of SSL.

(게재일: 2021.01.30)
딥러닝 분야 중 생성과 관련된 연구는 주로 GAN 이후에 많은 알고리즘이 있는데 생성이라는 측면에서 볼 때 미술과는 다른 점이 있다. 공학적 측면에서의 생성이 주로 정량적 지표나 정답과 오답의 유무를 판단하는 것이라면 미술적 측면에서의 생성이란 다양한 관점에서 정답과 오답을 교차검증하고 의심하여 세상과 인간의 삶을 해석하는 생성을 만들어낸다. 본 논문은 딥러닝의 비디오 생성능력을 콜라주적 관점에서 해석하고 미술작가가 만든 결과물과 비교하였다. 실험의 특징은 콜라주 기법으로 만든 창작자의 결과물을 GAN이 얼마만큼 재현하는지와 창작적인 부분과의 차이점을 비교분석하는 것이고, GAN의 재현력에 대한 성능 평가항목을 만들어 그 만족도를 조사하였다. 창작자의 스테이트먼트와 표현목적을 얼마나 재현했는지에 관한 실험을 위해서는 스테이트먼트 키워드에 해당하는 딥러닝 알고리즘을 찾아 그 유사성을 비교하였으며, 실험결과 GAN은 콜라주 기법을 표현하기에는 기대에 많이 못 미쳤다. 그럼에도 불구하고 이미지 연상에서는 인간의 능력보다 높은 만족도를 보여주었는데 이것은 GAN의 추상화 생성 측면에서 인간과 비견할만한 능력을 보일 수 있다는 긍정적인 발견이라고 하겠다.

In the field of deep learning, there are many algorithms mainly after GAN in research related to generation, but in terms of generation, there are similarities and differences with art. If the generation in the engineering aspect is mainly to judge the presence or absence of a quantitative indicator or the correct answer and the incorrect answer, the creation in the artistic aspect creates a creation that interprets the world and human life by cross-validating and doubting the correct answer and incorrect answer from various perspectives. In this paper, the video generation ability of deep learning was interpreted from the perspective of collage and compared with the results made by the artist. The characteristic of the experiment is to compare and analyze how much GAN reproduces the result of the creator made with the collage technique and the difference between the creative part, and investigate the satisfaction level by making performance evaluation items for the reproducibility of GAN. In order to experiment on how much the creator's statement and purpose of expression were reproduced, a deep learning algorithm corresponding to the statement keyword was found and its similarity was compared. As a result of the experiment, GAN did not meet much expectations to express the collage technique. Nevertheless, the image association showed higher satisfaction than human ability, which is a positive discovery that GAN can show comparable ability to humans in terms of abstract creation.

(게재일: 2021.01.30)
본 논문은 다중 도메인 학습을 이용하여 화면 촬영 영상 내 모아레 무늬를 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 화소값 영역과 주파수 영역에서 입력 영상의 모아레 무늬를 각각 제거한다. 다음으로 모아레 영상에서 clean edge map을 추정하고, 추정된 clean edge map을 가이드 정보로 사용하여 화소값 영역과 주파수 영역에서 얻은 결과 영상의 품질을 향상시킨다. 마지막으로, 독립적으로 향상된 두 결과 영상을 적응적으로 결합하며 모아레 무늬가 제거된 최종 결과 영상을 생성한다. 컴퓨터 모의 실험결과를 통해 제안하는 기법이 기존의 알고리즘보다 모아레 무늬를 더욱 효과적으로 제거할 수 있음을 확인한다.

We propose a moire artifacts removal algorithm for screen-shot images using multiple domain learning. First, we estimate clean preliminary images by exploiting complementary information of the moire artifacts in pixel value and frequency domains. Next, we estimate a clean edge map of the input moire image by developing a clean edge predictor. Then, we refine the pixel and frequency domain outputs to further improve the quality of the results using the estimated edge map as the guide information. Finally, the proposed algorithm obtains the final result by merging the two refined results. Experimental results on a public dataset demonstrate that the proposed algorithm outperforms conventional algorithms in quantitative and qualitative comparison.

(게재일: 2021.01.30)
본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.

This is a basic study on the development of deep learning-based algorithms to detect smoke before the smoke detector operates in the event of a ship fire, analyze and utilize the detected data, and support fire suppression and evacuation activities by predicting the spread of smoke before it spreads to remote areas. Proposed algorithms were reviewed in accordance with the following procedures. As a first step, smoke images obtained through fire simulation were applied to the YOLO (You Only Look Once) model, which is a deep learning-based object detection algorithm. The mean average precision (mAP) of the trained YOLO model was measured to be 98.71%, and smoke was detected at a processing speed of 9 frames per second (FPS). The second step was to estimate the spread of smoke using the coordinates of the boundary box, from which was utilized to extract the smoke geometry from YOLO. This smoke geometry was then applied to the time series prediction algorithm, long short-term memory (LSTM). As a result, smoke spread data obtained from the coordinates of the boundary box between the estimated fire occurrence and 30 s were entered into the LSTM learning model to predict smoke spread data from 31 s to 90 s in the smoke image of a fast fire obtained from fire simulation. The average square root error between the estimated spread of smoke and its predicted value was 2.74.

(게재일: 2021.02.28)
제주해역은 많은 상선 및 어선들이 항해를 하고, 자망, 트롤 등 다양한 어구를 활용하여 어로활동을 하고 있다. 그 동안 해양폐기물 수집은 주로 제주도 해안 및 연안해역에서 시행되고 있으나, 연근해 해역에서 발생되는 해양폐기물 발생에 대한 수집 및 연구가 미미하였다. 이에 본 연구는 제주대학교 실습선을 이용하여 제주도 북서해역에 침전한 해양폐기물을 수거하고 각 폐기물별로 관련 선박의 항적을 분석하였다. 또한 일정 구역 및 선박 체류시간별로 얼마나 많은 해양폐기물을 투기하고 있는지 분석하기 위해 선박자동식별장치 항적데이터를 활용하여 대상해역에 선박이 체류한 시간을 추출하여, 어선업종별로 1 ㎢ 단위구역에서 시간당 해양폐기물 발생양을 분석하였다. 분석 결과 연근해 해역은 어선기인 폐어구가 대다수였으며, 그중 자망 및 통발 어구가 많은 비율을 차지하고 있었다. 본 연구에서 단위구역에서 시간당 해양폐기물 발생량은 자망어업이 평균 0.94 kg, 통발어업이 3.49 kg, 저인망어업이 0.10 kg, 연승어업이 0.11 kg, 기타어업이 0.02 kg으로 산출되었다. 이 결과를 활용하여 향후 연근해 수중환경 정화시 해양폐기물 발생이 높은 해역위주로 해양폐기물 수거가 가능할 것이다.

Many merchant ships sail in the waters surrounding Jeju Island and many fishing vessels catch fish using gill nets, trolling lines, and so on. Meanwhile, marine waste has collected in the coastal waters of Jeju Island. However, there has been little research on the collection of marine waste in coastal waters. In this study, marine waste deposited in Jeju Island's northwest sea was collected using Jeju National University's training ship, and related vessels were analyzed for each gear type. According to the results, most coastal waters had abandoned fishing grounds, which were from fishing vessels, and a large proportion of them was gill net and trap fishing gear. To analyze how much marine waste is accumulating in a certain area and ship's stay time, we use automatic identification system (AIS) data to extract the time spent in the target sea, and the amount of marine waste per hour was analyzed in a unit distance of 1 ㎢. The average amount of marine waste generated per hour in the unit area was found to be 0.94 kg for gillnet fishing gear, 3.49 kg for trap fishing gear, 0.10 kg for trawl fishing gear, 0.11 kg for longline fishing gear, and 0.02 kg for other fishing gear.

(게재일: 2021.02.28)
본 연구는 절탄기 튜브의 저온부식 손상을 방지하기 위해 Inconel 625 용사재료를 활용하여 아크 열용사 코팅기술 적용 후 실링처리를 실시하였다. 용사코팅(TSC) 층의 내식성 분석을 위해 0.5 wt% 황산 수용액에서 다양한 전기화학적 실험을 진행하였다. 양극분극 실험 후에는 주사전자현미경과 EDS 성분분석을 통해 부식 손상 정도를 파악하였다. 자연전위 계측 시 TSC+실링처리(TSC+Sealing)의 안정적인 전위 형성을 통해 실링처리 효과를 확인하였다. 양극분극 실험 결과 TSC와 TSC+Sealing에서 부동태 영역이 확인되었으며, 부식 손상 역시 관찰되지 않아 내식성이 개선되었다. 더불어 타펠분석에 의해 산출된 부식전위와 부식전류밀도 분석 결과 TSC+Sealing의 내식성이 가장 우수하게 나타났다.

In this study, Inconel 625 was used as a thermal spray material to prevent dew point corrosion damage to the economizer tube, and sealing treatment was performed after applying the arc thermal spray coating technology. Various electrochemical experiments were conducted in the 0.5 wt% sulfuric acid solution to analyze the corrosion resistance of the thermal spray coating (TSC) layer. After the anodic polarization experiment, the degree of corrosion damage was determined through a scanning electron microscope and EDS component analysis. When measuring the open circuit potential, the effect of the sealing treatment was confirmed through stable potential formation of the TSC+sealing treatment (TSC+Sealing). As a result of the anodic polarization experiment, the passivation region was confirmed in TSC and TSC+Sealing, and corrosion resistance was improved as no corrosion damage was observed. In addition, the corrosion resistance of TSC+Sealing was the best when analyzing the corrosion potential and corrosion current density calculated by Tafel analysis.

(게재일: 2021.02.28)
해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.

The marine transport industry generally applies new technologies later than other transport industries, such as airways and railways. Vessels require efficient operation, and their performance and lifespan depend on the level of maintenance and management. Many studies have shown that corrective maintenance (CM) and time-based maintenance (TBM) have restrictions with respect to enabling efficient maintenance of workload and cost to improve operational efficiency. Predictive maintenance (PdM) is an advanced technology that allows monitoring the condition and performance of a target machine to predict its time of failure and helps maintain the key machinery in optimal working conditions at all times. This study presents the development of a marine predictive maintenance (MPdM; maritime predictive maintenance) method based on applying PdM to the marine environment. The MPdM scheme is designed by considering the special environment of the marine transport industry and the extreme marine conditions. Further, results of the study elaborates upon the concept of MPdM and its necessity to advancing marine transportation in the future.

(게재일: 2021.02.28)
본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.

The purpose of this study is to develop the ship valuation model by utilizing the neural network model. The target of the valuation was secondhand VLCC. The variables were set as major factors inducing changes in the value of ship through prior research, and the corresponding data were collected on a monthly basis from January 2000 to August 2020. To determine the stability of subsequent variables, a multi-collinearity test was carried out and finally the research structure was designed by selecting six independent variables and one dependent variable. Based on this structure, a total of nine simulation models were designed using linear regression, neural network regression, and random forest algorithm. In addition, the accuracy of the evaluation results are improved through comparative verification between each model. As a result of the evaluation, it was found that the most accurate when the neural network regression model, which consist of a hidden layer composed of two layers, was simulated through comparison with actual VLCC values. The possible implications of this study first, creative research in terms of applying neural network model to ship valuation; this deviates from the existing formalized evaluation techniques. Second, the objectivity of research results was enhanced from a dynamic perspective by analyzing and predicting the factors of changes in the shipping. market.

(게재일: 2021.02.28)
부두가 항로와 인접한 위치에 건설되었을 경우 계류선박은 항행 선박에 의해 발생되는 항주파의 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 Portable 계측시스템을 제작하여 실제 선박의 Roll 동요량을 계측하고, 그 결과를 프로그램 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 분석 결과 시뮬레이션 수행에 따른 Roll 동요량은 하역안전성 기준을 만족하는 것으로 분석되었지만, 실제 선박의 계측 결과에서는 기준을 만족하지 못하는 시간대가 분석되었다. 하역안전성 기준을 만족하지 못하는 Roll 동요량은 총 18회 분석되었으며, 이 중 다른 시간대의 영향을 받은 3회를 제외한 15회의 상황 중 11회(73.3%)의 상황이 목포-제주간을 운항하는 총톤수 10,000톤 이상의 여객선이 입항하는 시간대와 일치함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 하역안전성 평가 시 해상교통특성 반영을 제안하는 기초 연구로 활용될 수 있으며, 이는 선박의 하역안전성 평가 결과의 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

When a berth is built close to a fairway, a moored vessel will be affected by the ship waves generated by navigating vessels. In this study, a portable measurement system was developed to measure the roll motion of an actual vessel, and the results were compared with simulation results. The simulation results showed that the roll motion satisfies the loading safety criteria. However, the actual results of the vessel, did not satisfy the criteria in some cases. In this study, 18 cases that did not satisfy the loading safety criteria were analyzed. Among these cases, three cases were affected by a different time zone of the remaining 15 cases, 11 cases (73.3%) were observed to be consistent with arrival times of passenger ships of more than 10,000GT sailing between in Mokpo and Jeju. The results of this study can be used to reflect marine traffic characteristics in the assessment of loading safety, which can increase the reliability of results of the loading safety assessment of ships.

(게재일: 2021.02.28)
본 연구에서는 선박용 디젤 엔진에서 발생되는 크랭크케이스 수트(soot)의 재활용 가능성을 검토하기 위하여, 수트를 배기관에서 발생하는 수트와 크랭크케이스에서 발생한 수트로 분류하고, 열처리에 따른 수트의 구조적 특성을 분석하였다. 열처리는 아르곤 가스 분위기에서 2,000℃와 2,700℃로 열처리를 수행하였고, 샘플의 구조적 특성 분석을 위해 라만분광법(Raman spectroscopy)과 고분해능 전자현미경(HRTEM)을 활용하였다. 또한, 취득한 HRTEM 이미지를 정량적으로 분석하기 위해 디지털 이미지 처리(Digital Image Processing) 기법을 활용하였다. 라만 분석 결과, 배기 수트와 2,700℃로 열처리한 수트에서 상대적으로 높은 G/D ratio가 나타났다. HRTEM 이미지에서는 두 수트 모두 유사한 형태의 흑연화된 나노 구조를 확인할 수 있었으나, 수트의 종류와 열처리 온도차에 따른 흑연화 정도의 차이를 정량적으로 도출할 수 없는 한계가 있었다. 이에 Digital Image Processing을 통해 HRTEM 이미지의 fringe의 길이와 곡률을 정량적으로 분석하였으며, 라만 분석과 일치하는 결과를 도출할 수 있었다. 이는 배기 수트가 크랭크케이스 수트에 비해 더 흑연화 된 구조를 가지는 것을 의미하며, 더 높은 온도에서 열처리 할 경우 흑연의 구조로 더 잘 발달함을 의미한다. 본 연구의 결과로 크랭크케이스 수트 역시 배기 수트와 마찬가지로 흑연계 재료로 재활용이 가능함을 확인하였다.

In this study, we attempted to comparatively analyze the structural characteristics of soot generated from marine engines to review the possibility of recycling crankcase soot by classifying it as exhaust soot and crankcase soot. The annealing procedure was performed in an argon gas atmosphere at 2,000℃ and 2,700℃, and Raman spectroscopy and High-Resolution Transmission Electron Microscopy(HRTEM) were used to analyze the structural properties of the samples. Furthermore, digital image processing techniques were utilized to quantitatively analyze the acquired HRTEM images. The Raman analysis demonstrated a relatively high G/D ratio in the exhaust soot and annealing conditions at 2,700℃. In the HRTEM images, both soot were able to identify similar forms of graphite nanostructures, but there were limitations in that they could not quantitatively derive differences in the degree of graphite depending on the type of soot and annealing temperature. Thus, digital image processing quantitatively analyzed the length and tortuosity of the fringe of the HRTEM image, which is consistent with the Raman analysis. This meant that the exhaust soot had a more graphite structure than the crankcase soot, and that annealing at a higher temperature improved the graphite structure. This study confirmed that both the crankcase soot and exhaust soot can be recycled as a graphite materials.

(게재일: 2021.02.28)
본 논문에서는 LNG 추진선박에서 발생하는 BOG(boil-off gas)를 이용하여 수소를 생산하고 수소 연료전지 시스템을 보조엔진으로 적용한 개질공정의 특성에 대한 연구를 수행했다. 연구를 위해 BOG 수증기 개질공정을 UniSim R410 프로그램을 이용해 공정설계하고, 개질기의 출구온도와 압력, SCR(steam carbon ratio)에 따른 생성물의 분율과 반응물의 소모량을 산출하였다. 연구 결과 개질온도가 890℃일때 메탄의 반응률이 100 %였으며, 최대 수소 생산량을 보였다. 또한 개질압력이 낮을수록 반응 활성도가 높았다. 하지만 그 이상의 온도가 되면 역반응의 우세로 인해 수소의 생산량은 감소하게 되고, 물과 이산화탄소의 양은 증가했다. 또한 SCR이 증가할수록 수소 생산량도 증가했으나 요구되는 에너지 소비량도 비례하여 증가했다. SCR이 1.8일 때 수소분율이 가장 높았으나 코킹방지를 위해 SCR이 3에서 운전하는 것이 최적 운전범위임을 확인했다. 그리고 개질압력이 낮을수록 발생되는 이산화탄소의 양은 증가했으며, 냉각 및 액화를 위해서는 이산화탄소 발생량을 기준으로 42.5 %의 LNG 냉열이 요구됨을 알 수 있었다.

In this study, we investigated the characteristics of the process of hydrogen production using boil-of gas (BOG) generated from an LNG-fueled ship and the application of hydrogen fuel cell systems as auxiliary engines. In this study, the BOG steam reformer process was designed using the UniSim R410 program, and the reformer outlet temperature, pressure, and the fraction and consumption of the product according to the steam/carbon ratio (SCR) were calculated. According to the study, the conversion rate of methane was 100 % when the temperature of the reformer was 890 ℃, and maximum hydrogen production was observed. In addition, the lower the pressure, the higher is the reaction activity. However, higher temperatures have led to a decrease in hydrogen production owing to the preponderance of adverse reactions and increased amounts of water and carbon dioxide. As SCR increased, hydrogen production increased, but the required energy consumption also increased proportionally. Although the hydrogen fraction was the highest when the SCR was 1.8, it was confirmed that the optimal operation range was for SCR to operate at 3 to prevent cocking. In addition, the lower the pressure, the higher is the amount of carbon dioxide generated. Furthermore, 42.5 % of the LNG cold energy based on carbon dioxide generation was required for cooling and liquefaction.

(게재일: 2021.02.28)