Engineering of Corynebacterium glutamicum for the utilization of methanol via linear pathway

최우성 Korea Advanced Institute of Science and Technology 2019 국내석사

荷電모델 클서스터에 의한 非金屬 置換 高溫 YBCO 超前導體의 電子構造와 性質에 대한 이론적 硏究

최우성 圓光大學校 1990 국내석사

AFM과 有限要素法을 이용한 터빈 블레이드의 破損解析에 관한 硏究

최우성 東亞大學校 大學院 2000 국내석사

99년 현재 국내 전력 생산량의 43%를 담당하고 있는 원자력 발전소는 해마다 노후화 되고 있다. 국내 발전소 중 가압경수로형(Pressurized water reactor : PWR)의 경우 저압 터빈에 비틀림 마운트형 블레이드를 사용하고 있으나 계획예방정비를 하는 동안 저압 터빈 1단과 2단 및 3단 블레이드에 대한 초음파 검사를 실시한 결과, 전방(Uneven side)과 후방(Even side) 루트(Root) 부근에서 1991년에 29개, 1998년에 24개의 블레이드가 파손되어졌다. 한편, 피로파손된 부품은 스트라이에이션이 파단면에 형성되지만 재료의 종류와 균열성장속도범위에 따라 파손 해석이 용이한 영역과 용이하지 않는 영역이 존재하게 된다. 이러한 경우 파손기구를 규명하기 위해서는 피로 균열의 생성과 성장과정을 공간적으로 고배율로 관찰하는 프랙토그래피(Fractography)가 필요하다. SEM등에 의한 2차원 정량해석을 수행할 경우 파면 높이 방향에 관한 정보를 얻을 수 없으므로 파면 손상 평가가 대부분 불충분하다. 따라서 최근 원자크기의 해상도를 가지면서 표면의 3차원 측정이 가능한 주사형 탐침 현미경(SPM)이 재료강도평가 분야에 폭넓게 이용되고 있다. 복잡한 형상을 가진 부품의 피로한도를 실험적으로 평가하는 것은 표준 피로 시험편을 이용한 것에 비하여 실험 장치가 복잡해지기 때문에 매우 어렵다. 서등2)은 서스펜션 너클에 대한 피로수명평가를 유한요소법으로 수행하여 최대주변형률과 표준 피로 시험편을 이용한 저사이클 피로시험에서 구한 피로수명선도로 부품의 안전성을 평가하였으며 대체적으로 높은 신뢰성을 보이고 있다. 본 연구에서는 가압경수로형 터빈에서 사용하는 비틀림 마운트형 터빈 블레이드의 파손원인을 구명하고자 응력확대계수범위와 원자간력 현미경으로 측정한 최대높이거칠기의 관계에서 터빈 블레이드에 부하된 응력을 추정하고 CATIA Ver. 5.4를 이용한 터빈 블레이드에 대한 응력해석을 수행함으로서 파손 원인을 밝혔다. (1) 취성 스트라이에이션은 주사형 전자 현미경으로는 관찰하기 어려웠으나 원자간력 현미경을 이용하면 작은 반복슬립대에 의한 미세한 스트라이에이션을 관찰할 수 있다. (2) 원자간력 현미경으로 추정한 취성스트라이에이션 간격과 응력확대계수범위 사이에는 선형적 관계가 성립하지 않고 있다. (3) 원자간력 현미경을 이용하여 측정한 자승평균평방근거칠기는 응력확대계수범위와 좋은 선형 관계를 가지고 있으므로 파손된 터빈 블레이드의 하중조건을 예측할 수 있다. (4) 터빈 블레이드에서 발생되는 원심력과 비틀림 변위 및 증기압력은 피로 한도선도내의 응력을 발생시키므로 터빈 블레이드의 직접적 파손 원인이 되지 못한다. (5) 터빈 블레이드의 핀 구멍 내면의 가공표면거칠기가 설계표면거칠기보다 훨씬 큼으로서 피로한도를 상당히 저하시켜 터빈 블레이드의 파손에 직접적으로 관계하고 있다. Turbine blade converts thermal energy of steam into mechanical energy of rotor. But if it has fatigue damage, it deeply hurt nuclear reactor. Specially, Case of a country plant with pressurized water reactor, Torsion-mounted blade is used in low pressure turbine, it was broken the number of 29 in 1991, 24 in 1998. Turbine blade has complicated load types - torsional load caused by torsion-mount, centrifugal force caused by rotation of rotor, cyclic bending load caused by steam pressure. Among load types, Cyclic bending load is operating time dependent load and causes fatigue failure. Fatigue fractured component has striation of constant width, and SEM can estimate type of fracture and value of applied load. Striation has benefit to failure analysis but it can be observed according to the kind of material and crack growth rate range, and can't. To clear out failure mechanism, Nanofractography is needed on 3-dimensional crack initiation and crack growth with high magnification. Existing fracture analysis is composed of quality analysis with naked eye and two-dimensional quantity analysis. Case of two-dimensional quantity analysis, we don't get information of fracture surface's height. Then it is insufficient for quantitative estimation. Therefore, to clear out micro-deformation mechanism, it needs SPM(Scanning Probe Microscope) that can measure 3-dimensional surface profile with resolution of atomic size. Estimation of fatigue limit on component with complicated shape is difficult than that of standard fatigue specimen, because of complex test equipment. So, we substitute maximum principle strain from stress analysis for fatigue limit diagram made by standard fatigue specimen. then we can estimate endurance safety of component with high trust. In this study, To find fracture reason of torsion-mounted blade in nuclear plant, we estimate relation between stress intensity factor range and surface roughness in 12% Cr steel using AFM, then perform finite element analysis on torsion-mounted blade with CATIA Ver.5.4 and predict service loading condition and fracture reason. (1) It is difficult to observe brittle striation width with SEM, but it is able to observe with AFM. (2) It hasn't relation of linear between brittle striation width and stress intensity factor range using AFM. (3) Root mean square roughness can be estimated load condition of fractured turbine blade, because it has relation of linear with stress intensity factor range using AFM. (4) Centrifugal force, torsional displacement and steam pressure occur stress within fatigue limit diagram. it is not direct fracture reason. (5) Manufacturing surface roughness inside the turbine blade pin hole is vary rougher than design surface roughness. it fairly drops fatigue limit, then occurs failure of turbine blade.

산업별 도산예측을 위한 인공신경망과 다변량 판별분석의 사용 : 건설, 제조, 도소매 산업의 분석

최우성 세종대학교 2010 국내석사

기업의 도산은 국가적인 생산력 약화나 관련 기업의 연쇄도산, 국가신용도 하락 등을 초래하고 다수의 이해관계자에게 경제적 손실을 발생시키는 등 중요한 사회문제를 야기한다. 이러한 기업의 도산을 조기에 예측할 수 있다면 이해관계자들은 적기에 필요한 조치를 취할 수 있으며 또한 손실을 최소화할 수 있을 것이다. 기업의 도산에 대한 예측은 해당 기업의 위험도를 평가하여 미래의 도산 여부를 판단하는 방법으로, ‘변수 선정’ 측면과 ‘기법 활용’ 측면으로 집약할 수 있다. 변수 선정은 기업의 위험도 평가를 위해서 미래 부실의 징후를 잘 대변하는 변수를 선택하는 것이고, 기법활용은 예측 정확도를 높이기 위해 특별한 기법을 활용하는 것이다. 변수 선정 및 예측기법으로 전통적으로는 통계기법이 많이 이용되었고, 최근에는 인공지능 기법을 이용하여 기업의 부실을 예측하고자 하는 연구가 많이 진행되어 오고 있다. 여러 연구자들에 의해 다양한 기법이 연구되었으나 최근에는 각 방법론이 장단점을 가지고 있기에 이를 보완하고자 하는 결합 기법에 대한 연구도 꾸준하게 발표되고 있다. 이에 본 연구는 도산예측에 있어 전통적으로 이루어진 통계적 분석기법과 최근 활발히 진행되고 있는 인공지능 기법의 연구내용과 특징을 정리하였다. 이를 바탕으로 통계적기법과 인공지능기법 중에서 가장 많이 사용된 도산 예측 연구 방법인 판별분석모형과 인공신경망 모형의 예측력을 비교 평가하고 이를 산업별로 초점을 맞추어 분석하는 것을 주요 목적으로 하여 도산예측에 있어서의 정확성에 기여하고자 하였다. 본 연구의 결과로서 첫째, 도산을 예측 하는 데에 있어서 변수의 선정은 산업별 특성을 고려하여 선정해야 하는 것으로 나타났다. 둘째, 도산예측 기법 측면을 보면 전통적으로 사용되어진 통계적 기법인 판별분석 보다 최근 각광받고 있는 인공지능 기법중 인공신경망 분석이 도산을 예측하는데 있어서 더 유용한 도구로 판명되었으며 세부적으로 산업별로 분야를 나누어 분석한 경우에도 인공신경망분석이 예측력이 더 우수한 것으로 판명 되었다. 셋째, 도산을 예측 하는 데에 있어서 산업별 도산예측모형이 산업을 구분하지 않고 예측한 경우보다 예측력이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용되어진 데이터를 산업별 구분 없이 예측한 경우 인공신경망이 81.43%, 판별분석의 경우 74.82%로 산업별로 분석했을 경우의 예측율과 약 6%~12%정도 차이가 남을 볼 수 있다. 이는 같은 데이터를 사용하더라도 산업별로 분석을 실시하는 것이 더 정확하고 의미 있는 결과가 나올 수 있음을 시사한다. 이와 같이 본 논문은 기업의 도산을 예측하는 데에 있어서 산업별로 변수 선정 및 예측기법을 적용하여 산업별 분석의 필요성을 논의 하였고 이를 바탕으로 현실적으로 적용 가능한 결과를 이끌어 냈다는 데에 의의를 둘 수 있다. Bankruptcy prediction techniques, which has been a hot issue for a long period among investing companies, is getting more sophisticated and approached in various ways. From late 1960s - when researchers started to test their bankruptcy prediction models - to 1970, the main stream of prediction technique was multiple discriminant analysis and from early 1980s to late 1980s, the major used tool was logistic regression. Currently, artificial neural network is introduced and widely used for default prediction in the industry. Therefore, many different methods have been introduced and their effectiveness has been tested by the researchers; however, optimal model selection is difficult, as the used data, processes and definitions of bankruptcy vary. The purpose of this paper investigates inter-industry in the prediction of bankruptcy. We analyzed listed firms which were included in the database developed by Korea Information Service(KIS). We estimated bankruptcy prediction model for the period 2000-2009 using the data of one-years before the year of bankruptcy. The major results of this paper can be summarized as follow. First, To predict bankruptcy, the selection of variables considered industry-specific characteristics is necessary. Second, two different techniques were used.(1) Multvariate discriminant analysis, (2) neural network to predict Korean bankrupt and non-bankrupt firms. As result, Neural network performs better than discriminant analysis. Third, each industry bankruptcy prediction models have a high predictive power than do not distinguish industries. Significance of this paper is that bankruptcy prediction should be discussed by applying variable selection and prediction techniques on each industry. thereby, the outcome led the applicable results based on reality.

반복 수렴 공간 모멘트기반 눈동자 인식 및 시선 추적

최우성 대전대학교 일반대학원 2010 국내석사

Abstract In this paper, an eye tracking algorithm is presented by using on iterated spatial moment adapting weighted gray level that can accurately detect and track user's eyes under the complicated background. The algorithm automatically detects the region of face and eye from an image sequence in a complicated background captured with the general web cam. Haar-like feature of the Adaptive Boosting (AdaBoost) learning algorithm is used to detect the region of face. And the eigeneye based on the eigenface of Principal component analysis is exploited to detect region of eyes. eyes are tracked first with by using spatial moment from region of eye in the minimized region of interest. Pupils of eyes are tracked repeatedly until the history coordinate of eye trace from previous stage coincide with the pixel coordinate value of the eye tracking by using spatial moment adapting weighted gray level. And then feature points of eyes are detected from darkest part in the region of eyes. The tracking of eyes is achieved correctly by using iterated spatial moment adapting weighted gray level. The proposed algorithm shows relatively high tracking rate than other eye tracking algorithms(A-Tracking of eyes based on the spatial moment, B-Tracking of eyes based on template matching, C-Tracking of eyes based on hough transform) from experimented results in 250~350 lux in the standard indoor intensity of illumination. It can be used for the embeded vehicle control, mouse control system, application system for the handicapped person.

쟁의행위의 민사책임에 관한 연구

최우성 성균관대학교 일반대학원 2010 국내석사

영어교육 매체로서의 홈페이지의 활용

최우성 부산대학교 1999 국내석사

(광양)고로 노열 자동제어시스템 적용방안 연구 : A Study on Development of Automatic Temperature Control System in Blast Furnace

최우성 포항공과대학교 2007 국내석사

Glycine Nitrate Process로 제조한 ZnO의 분말특성과 형광특성 및 전기적 성질에 관한 연구

崔祐誠 명지대학교 1999 국내석사

저 전압용 형광체는 최근에 활발히 연구가 진행되고 있으며 가장 대표적인 형광채가 ZnO : Zn 녹색 형광체이다. ZnO:Zn 형광체는 자체발광형 형광체로써 ZnO을 환원분위기 하에서 열처리를 함으로써 얻을 수 있다. 본 연구에서는 자발착화 연소 반응법(Glycine Nitrate Process)을 이용하여 ZnO:Zn 분말을 합성하여 분말특성을 알아보고 광학적 특성 및 전기적 성질을 관찰해 보았다. 출발물질로는 Zn Nitrate와 Glycine을 이용하였고 자발연소 반응이 발생하는데 적절한 글리신의 양을 확인하기 위해서 글리신과 양이온의 비를 변화시키며 ZnO를 합성하고 BET로 가장 이상적인 합성 조건을 관찰하였다. 그리고 분위기에 따른 Zn Excess의 발생 양을 관찰하기 위해 O₂와 Air 및 N₂ 분위기에서 TG를 측정하고 N₂ 분위기에서 각기 500℃, 750℃, 950℃의 온도에서 열처리를 행하였다. 제조된 ZnO 분말의 입자형태와 결정상태는 SEM과 XRD를 이용하여 분석하였고 Particle size analyzer로 분말의 크기를 알아보았으며 형광체로써의 발광특성을 살펴보기 위해 PL을 이용하여 발광피크를 관찰하였다. 그리고 온도와 Zn excess 양에 따른 전기전도도의 관계를 4-point법으로 측정, 관찰하였다. Typical phosphor with low voltage is ZnO:Zn green phosphor has been intensively studied in recent years. ZnO:Zn phosphor luminescent itself and can be obtained through ZnO is been heating at deoxidation atmosphere. In this study, ZnO:Zn powders were prepared by one of the self sustaining combustion method, glycine nitrate process, and it was observed their optical, electrical and powder properties. Starting materials are Zn-nitrate and glycine and the most synthesis condition was detected by BET measurement through reacted glycine and cation mole% were variously adjusted. And then amounts of Zn excess are measured by thermal gravity in various conditions of 0₂, air and N₂ atmosphere and heat treatment was being at various temperature of 500℃, 750℃ and 950℃ in N₂ atmosphere. Particle and crystal shapes of prepared ZnO powders are measured by SEM and TEM and particle size of powders is detected by particle size analyzer. To confirm their luminous characteristic, luminous peaks are observed by PL measurement. Electric conductivity is measured by 4-point prove method to obtain relationship between temperature and amount of Zn excess.

골밀도 변화 및 척추경 나사못 형태 변화에 따른 고정력 평가

최우성 가톨릭대학교 대학원 2006 국내박사