본 논문에서는 프리스트레스 콘크리트(PSC) 거더교의 긴장력 손실을 예측하기 위한 진동기반 모니터링 체계를 제안하였다. 제안한 체계는 긴장력 손실 경보 단계와 긴장력 손실 정도를 평가하는 단계로 구성하였다. 먼저, 긴장력 손실 경보를 위해 두 위치에서 취득된 주파수 응답의 변화를 사용하여 긴장력 손실의 발생을 모니터링하는 새로운 전역적 손상경보기법을 제안하였다. 제안된 기법은 응답신호의 파워스펙트럼만을 이용하기 때문에 별도의 모드해석과정 없이 실시간으로 손상경보가 가능하다. 다음으로, 긴장력 손실 정도를 평가하기 위하여 고유진동수의 변화로부터 긴장력의 상대적인 손실 정도를 평가할 수 있는 긴장력 손실 예측 기법을 선정하였다. 제안된 체계의 유용성을 축소 모형 PSC 거더에 대한 실험을 통해 평가하였다.
본 논문에서는 촬영과 동시에 유통되는 생방송 영상의 실시간 지적재산권 보호를 위한 Convolutional Neural Network를 기반으로 하는 워터마킹 프로세서의 구조를 제안한다. 제안하는 워터마킹 프로세서는 전처리 네트워크와 삽입 네트워크를 최적화하여 ASIC 칩으로 제작한다. 이는 영상을 입력으로 하는 딥 러닝 분야에서 많이 사용되는 CNN을 기반으로 하기 때문에 일반적인 딥 러닝 가속기 설계로 간주된다.
컴퓨터에 의해 작동되는 선형가속기의 경우 모든 기기가 적절히 작동되는가를 확인하는 정도관리가 오작동으로 인한 환자 피해를 방지하기 위해 절대적으로 필요하다. 따라서 컴퓨터로직 및 마이크로 프로세서에 의해 작동되는 시스템의 안전을 고려하는 많은 보고서들이 발표되었다. 그 보고서에는 소프트웨어 및 하드웨어 고장으로 인해 발생하는 문제점들을 개선하기 위한 방법들이 제시하고 있다. 이와 관련하여 국내의 경우도 컴퓨터에 의해 작동되는 선형가속기의 수가 점차 적으로 증가하고 있는데 비해 체계적이고 일원화된 정도관리서가 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 국내의 실정에 맞는 선형가속기 정도관리 기술을 개발하기 위한 기반으로 사용하기 위해 미국, 일본, 및 유럽에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 정도관리서를 수집 및 요약하였다. 또한 각 나라간의 공통점 및 차이점이 비교분석 하였다. 국가별 정도관리를 비교한 결과 유럽의 경우 미국의 AAPM TG40을 참고자료로 주로 사용하였으며 중요한 정도관리의 항목은 점검주기에는 약간의 차이가 있으나 점검항목들은 거의 동일하다.
본 논문은 유도형 활공 탄약의 운용 개념을 소개하고, 이를 위한 항법 알고리듬을 제안하였다. 유도형 활공 탄약은 기존의 유도형 탄약과는 다르게 사거리 증가를 위한 날개를 장착하고 활공하며, 이를 위해 날개 전개 전 탄체의 회전은 제거된다. 따라서 일정한 회전속도를 고려한 기존 유도형 탄약 항법 알고리듬은 활공 중에는 사용할 수 없다. 또한 탄체의 회전이 제거되면 회전 관성이 작아져 횡축이 불안정해져 횡축 가속도를 제어해야 하고, 이로 인해 롤 자세에 의한 횡축 중력 가속도 성분을 알 수 없다. 따라서 횡축 중력 가속도 성분을 기반으로 롤 자세를 추정하는 등속 수평 비행 상태를 가정한 기존 항법 알고리듬은 사용할 수 없다. 본 논문에서는 유도형 활공 탄약의 회전 중 상태 추정을 위해서는 Lucia가 제안한 알고리듬을 사용하였고, 활공 중 상태 추정을 위해서는 새로운 항법 알고리듬을 제안하였다.
본 논문에서는 비선형 기동표적의 추적에 대한 새로운 접근 방식을 소개한다. 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치 값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 기법을 이용한다. 알 수 없는 가속도는 표적의 기동모델에 있어서 추가적인 프로세스 잡음으로 간주되고, 알고리즘 내의 하부 모델들은 각각의 가속도 수준에 따라 구해지는 전체적인 프로세스 잡음에 따라 특성화 된다. 칼만필터 기법이 비선형 기동에 있어 성능이 저하되는 점을 보완하기 위하여 상황에 따라 제안된 기법과 칼만필터를 적응적으로 이용할 수 있는 선택적 알고리즘을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성은 몇 가지수치 예를 통하여 증명한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 여러 응용 서비스에서 가장 핵심적인 요소 기술 중의 하나인 사용자의 상황인식시스템에 대하여 기술한다. 제안하는 시스템은 실험 대상자의 우측 상완에 착용하는 $SenseWear(R)PRO_2R$ Armband (BodyMedia사)에 내장된 2차원 가속도센서를 이용하여, 센서에서 출력되는 가속도 변화량의 절대치의 평균치인 MAD(mean of absolute difference)를 계산하여 활동량을 정량화 하였으며, PC 기반의 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기 4단계 동작의 인체동작상태 구분과 한정된 응급상활을 인지하는 퍼지추론 시스템으로 구현하였다. 본 시스템으로 측정한 수직방향의 MAD는 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기에서 각각 0.204 g/s, 0.373 g/s, 2.808 g/s, 16.243 g/s이었다. 이들을 이용하여 분석한 인체동작 인식률은 눕기, 앉기, 걷기 뛰기에 대하여 각각 96.7 %, 93.0 %, 95.2 %, 98.4 %로 나타났으며, 제한된 상황에서의 응급상황인식률은 100 %이었다.
전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CMS(Condition Monitoring System)는 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기의 너셀에 부착된 가속도 센서로부터의 신호에 대한 FFT 분석을 통해 풍력발전기에서 발생될 수 있는 블레이드의 질량 불평형 및 공력 비대칭의 검출을 가능케 하는 진단기법을 제안하고자 하며 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 3W급 소형 풍력발전기에의 적용을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.
분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용한 가속 운동파모형을 개발하고 정확성과 연산속도에 대한 성능을 검토하였다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형 개발을 위해 CUDA fortran을 이용하였다. 개발된 모형을 이용하여 이상적인 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 다른 모형 및 실험결과와의 비교를 통하여 개발된 GPU 가속 운동파모형이 비교적 정확하게 유출량을 계산할 수 있음을 확인하였다. 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교할 경우, GPU 가속모형의 연산시간 단축비율은 격자의 수가 증가할수록 높아졌으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 450배 정도 단축됨을 확인하였다.
본 논문에서는 DACS(Divert and Attitude Control System)를 장착한 KV(kill vehicle)의 비선형 가속도 조종루프 설계에 대해서 다룬다. ACS(Attitude Control System)는 받음각을 0으로 유지시키는 추력을 유발시키며, 받음각 제어를 위해 ACS를 제어명령으로 사용하는 궤환선형화 기반 비선형 받음각 조종루프를 제안한다. 받음각이 0인 조건에서는 비행경로각과 자세각이 일치하기 때문에 DCS(Divert Control System)는 유도루프에서 요구하는 측방향 가속도를 직접 생성하도록 제어한다. 이러한 방식에서는 추력에 의한 공력간섭 효과를 최소화 시킬 수 있으며, DCS와 ACS의 운용로직을 단순화 시킬 수 있다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 성능을 검증한다.
도심용 무인항공기의 사용범위가 넓어지면서 다양한 미션을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리를 합리적으로 운용해야 한다. 배터리를 합리적으로 운용하기 위해서는 실제 비행 미션을 수행하기 전에 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 도출할 수 있다. 이를 위해서는 배터리의 전력 소모 및 에너지 잔량을 예측 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 도심용 무인항공기의 비행 중 속도 및 가속도에 따른 소비전력 간의 관계성을 분석하고 이를 이용해 빠르게 소비전력을 도출 할 수 있는 선형 전력 소모 모델을 도출하였다. 또한, 정확한 전력 소모를 예측하기 위해서 딥러닝에 기반한 전력 소모 모델을 도출하였다. 이때 정확하며 효율적인 전력소모 모델을 얻기 위해 모델링 입력 값으로 1) GPS 3축 속도 및 가속도, 2) IMU 3축 속도, 3) IMU 3축 속도 및 가속도 데이터를 사용한 모델들을 도출하여 비교하였다. 최종적으로 얻은 모델은 전력소모 오차율 5.86%을 얻었으며, 누적 에너지 오차율 1.50%를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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