Rails are subjected to damage from rolling contact fatigue, which leads to defects such as cracks. Rolling contact fatigue damages on the surface of rail such as head check, squats are one of growing problems. Another form of rail surface damage, known as "Ballast imprint" has become apparent. This form of damage is associated with ballast particles becoming trapped between the wheel and the surface of rail. These defects are still one of the key reasons for rail maintenance and replacement. In this study, we have investigated whether the ballast imprint is an initiator of head check type cracks and effect of defect size using Finite element analysis. The FE analysis were used to investigate stresses and strains in subsurface of defects according to variation of defect size. Based on loading cycles obtained from FE analysis, fatigue analysis for each point was carried out.
대부분의 멀티미디어 시스템들의 환경은 수동적인 배경으로 이루어진다. 그러나 가상환경에서 실세계 시뮬레이션에 있어서 지형은 바람이나 비, 구름과 같은 많은 이벤트에 영향을 미친다. 그러므로 지형과 기상 현상 모델링은 현실적인 가상환경을 시뮬레이션 하기 위하여 필요하다. 이러한 모델링에서는 높이와 지역정보 뿐만 아니라 온도와 습도와 같은 환경적 요소도 중요하다. 하나의 이벤트는 전제조건, 절차, 결과로 이루어지며, 이벤트의 결과가 다른 이벤트의 전제조건을 만족하는 형식의 인과관계를 통하여 여러 가지 이벤트들이 발생하게 된다. 본 논문에서는 등고선을 이용하여 자연현상 시뮬레이션에서 환경이 되는 개체들의 범위와 속성들을 표현하고 이를 통해 자연현상 이벤트를 표현하는 방법을 제시한다.
토지이용의 변화는 수문순환의 변화를 초래한다. 이는 토지이용에 따른 지표 특성의 변화로 열수지가 변화함으로써 미규모 및 중규모 기상현상에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 최근 4대강 살리기 사업 등의 대규모 토목사업으로 인해 넓은 면적의 지표면 상태가 변화하고 이에 따른 수문순환 변화에 대한 관심과 함께 연구가 진행되고 있다. 또한 최근 수문학 분야에서의 가장 큰 관심은 최신 기법을 적용한 수문분석 및 정확한 수문인자를 추출하고자 하는 것으로 원격탐사나 GIS 기법을 이용할 경우 유역의 물리적인 요소를 고려할 수 있으며 넓은 지역에 대한 정보를 공간적으로 분석할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 길이 103.5km, 유역면적 $1,478km^2$, 한강의 제 1지류인 섬강유역을 대상으로 위성 영상을 이용하여 토지피복에 따른 열수지 변화 특성을 모니터링 하였다. 대상지역의 토지피복은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 수역, 도심지, 나지, 초지, 산림, 농경지, 구름 및 그림자 등으로 분류하였으며, 위성영상을 열수지 모델에 적용하여 인자별 격자기반의 공간분포도를 추출하였다. 또한 이를 이용하여 토지피복 종류에 따른 유역내 열환경 특성을 정량적으로 파악하고 열환경 관점에서 유리한 토지피복 조성을 도출하고자 한다.
불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로 도시화율 추정 및 유역의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 특히, 수문학적 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 불투수율이 증가할수록 침투량이 감소하여 첨두유출량은 증가하고 도달시간은 짧아진다. 최근에는 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수율의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재까지 위성영상을 이용한 불투수층의 추정은 고해상도 영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 즉, 분류된 토지피복에 근거하여 불투수율을 산술적으로 계산하거나 분광혼합기법 및 회귀 트리기법 등 다양한 방법에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 Sub-pixel 분류기법을 위성영상에 적용하여 섬강유역의 불투수율을 추정하고자 한다. Sub-pixel 분류는 기존 분류기법들이 다양한 토지피복이 혼합된 화소에 대해서도 가장 비중이 높은 토지피복 하나로 분류하던 것을 개선한 방법으로 fuzzy 이론을 적용하여 최소 20% 이상의 비율을 점유하는 항목 모두를 구분하여 분류하는 기법이다. 이를 위해 섬강유역의 Landsat TM 영상을 수집하고 환경부의 토지피복도와 지질도를 참조하여 트레이닝 자료를 수집하였다. 또한 결과에 영향을 미칠 수 있는 구름은 전처리를 통하여 제거하고 수집된 트레이닝 자료에 Sub-pixel 분류기법을 적용하여 섬강유역의 불투수율을 공간분포도로 작성하였다.
비행운은 차가운 대기환경에서 항공기가 운항할 때 엔진 배기의 수증기가 응축하여 발생하는 구름을 뜻한다. 비행운은 환경적, 군사적으로 악영향을 끼치는 요소로 지목되고 있으며, 이에 따라 비행운을 저감시키기 위한 다양한 연구가 선진국에서 진행되었다. 본 연구에서는 비행시험 없이 지상에서 진행할 수 있는 Lab-scale 비행운 발생 장치를 설계하고, 이를 활용하여 기존 연구에서 제시된 비행운 저감 기법을 실험적으로 검증하는 데 그 목적이 있다. 연구를 통해 과열증기와 저온풍동을 사용하는 비행운 발생 장치를 제작하였으며, 이를 통해 기존 문헌에 제시된 에탄올 및 유화제가 비행운 저감에 효과가 없음을 실험적으로 확인하였다.
In this study, the expansion, stress, and operating clearance of bearing elements during operation are observed using the inner/outer ring temperature test data of a 3.0×106 DN-class roller bearing. The operating clearance characteristics of inner-/outer-ring cooling (IORC) bearings are compared to those of inner-ring cooling (IRC) bearings. For IRC bearings, the thermal expansion of the outer ring is the most important factor in clearance variation. As a result, the operating clearance is less than the initial clearance of 61 ㎛, and the operating clearance decreases to 0.5 ㎛ at 25,500 rpm. Conversely, the temperature of the outer ring of IORC bearings is lower than that of IRC bearings, so the operating clearance is kept smaller. When the coolant flow rate to the outer ring is approximately 1.5 to 2.0 L/min, the temperature difference between the inner and outer rings is minimized and the operating clearance is maintained at a significantly lower level than IRC bearings. Small operating clearances are expected to be effective in reducing cage slip and skid damage in roller bearings. The results and analysis procedures of this study can be utilized to design of bearing clearance, lubricant flow rate, and assembled interference in the early design stage of aerospace roller bearings.
일조시간 및 일사량은 작물생육에 중요한 기상요소이지만 기상청 동네예보 항목에 없기 때문에 3시간 간격 '하늘상태'를 활용하여 일조시간 및 수평면 일사량을 추정하는 방법을 고안하였다. 기상청 동네예보의 3시간 간격 '하늘상태' 자료를 수집하고 전국 22개 일사관측 기상대의 동시간대 실측 운량과 비교하여 '하늘상태'의 4단계 격자값 '맑음(1)', '구름조금(2)', '구름많음(3)', '흐림(4)'을 0부터 10까지의 운량으로 변환하였다. 22개 일사관측 기상대의 일 평균운량 0인 날에 대하여 일조율을 비교하여 관측여건이 가장 좋은 3개 지점을 선정하였다. 선정된 지점의 3년치 운량과 일조시간 실측자료로부터 운량-일조시간 추정식을 도출하였으며, 이 식에 의해 추정된 일조시간값으로 Angstrom-Prescott 모형을 구동하여 수평면 일사량을 산출하였다. '하늘상태' 기반으로 추정된 일조시간 및 일사량을 3 지점에서 2년간 실측자료와 비교한 결과 RMSE 기준 일조시간 추정오차는 1.5~1.7 시간, 일사량 추정오차는 $2.5{\sim}3.0MJ\;m^{-2}\;day^{-1}$ 이었다.
지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있어 촬영된 위성영상에 반영된다. 촬영시기가 다른 영상을 통하여 변화에 대한 정보를 얻을 수 있다. 다중시기 영상을 무감독 방법으로 분류할 수 있다면 영상 분류의 정확도를 높여 주고, 여러 응용분야에 기여할 수 있다. 규칙기반 영상분류 알고리즘은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 처리 되도록 개발되었으나, 불완전 요소에 결과가 영향 받는지 확인되어야 한다. 이 연구에서는 제주도 지역의 Landsat 영상으로 규칙기반 영상분류를 수행하였다. 영상의 구름의 존재하고 촬영시기의 차이가 있는 경우, 대상지가 도시, 산지, 농지 등 복합적인 경우에 대하여 적용 결과를 확인하였다. 구름이 있는 부분의 경우, 계수에 영향을 주지 않았으며, 촬영시기의 차이에 따라 분류규칙이 적절이 반영되었다. 제주시 도시지역의 확장, 서귀포시의 비닐하우스 등의 시설물 개체 수 증가 등을 파악 할 수 있었다. 제주도 지역의 공간정보 변화 파악과 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 양질의 무감독 분류가 수행되는 것을 목표로 하여 방법의 일반화 및 개선방안을 모색하고자 하였다. 향후 도시개발, 환경변화 모니터링 등 영상 시계열 분석에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.
고해상도 위성 IRS-1C의 Panchromatic 영상 자료를 이용하여 한국 근해에서 선박의 수와 위치를 파악할 수 있는 가능성을 살펴보았다. Panchromatic 위성 영상에서 선박과 주변환경에 대한 위치, 크기, 모양, 그림자, 색조, 질감 및 모양의 공간배열, 높이와 깊이, 현황 및 연관성 등의 영상해석 요소를 활용하여 선박 모니터링의 논리적 접근기법을 연구하였다. 선박의 공간적 위치는 GCP가 없는 해상에서 영상의 중심위치 정보로부터 반경 35km내에서 지구좌표점으로 전환하였다. 선박의 크기는 선수에서 선미까지이나 선미에서 생기는 종파(following wave)와 추정 구분하여야 했다. 길이 100m를 기준으로 연근해 어선과 상선으로 구분하였다. 선박의 모양은 종파의 영향으로 영상에서 유선형이었다. 작은 구름의 경우 선박의 모양과 유사했으나, 해상에 반영된 구름의 그림자로 배와 구분할 수 있었다. 색조는 바다표면이 검은색을 띤 반면 소형선박은 밝은 흰색으로 나타났다. 바다의 거친 정도와 파도의 방향성 배열 등을 통해 파도와 선박을 구분하였다. 또한 쌍끌이 어선과 같은 조업방법이 어선의 어업별 종류를 영상에서 추정하는데 용이한 기초 연관 자료가 되었다.
운량은 천체 관측을 지속하는 데에 중요한 요소 중 하나이다. 과거에는 관측자가 날씨를 직접 판단할 수밖에 없었으나, 원격 및 자동 관측 시스템의 개발로 관측자의 역할이 상대적으로 줄어들었다. 또한 구름의 다양한 형태와 빠른 이동 때문에 자동으로 운량을 판단하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 기계학습 기반의 파이썬 모듈인 "cloudynight"을 밀양아리랑우주천문대의 전천 영상에 적용하여 운량을 모니터링하는 프로그램을 개발하였다. 전천 영상을 하위 영역으로 나누어 각 39,996개 영역의 16개의 특징을 학습하여 기계학습 모델을 생성하였다. 검증 표본에서 얻은 F1 점수는 0.97로, 기계학습 모델이 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 운량("Cloudiness")은 전체 하위 영역 개수 중 구름으로 식별 된 하위 영역 개수의 비율로 계산하며, 운량이 지난 30분 동안 0.6을 초과할 때 관측을 중단하도록 자동 관측 프로그램 규칙을 정하였다. 이 규칙을 따를 때, 기계학습 모델이 운량을 오판하여 관측에 영향을 미치는 경우는 거의 발생하지 않았다. 본 기계학습 모델을 통하여, 밀양아리랑우주천문대 0.7 m 망원경의 성공적인 자동 관측을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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