최근 드론의 역할은 농업∙건설∙물류등의 다양한 영역으로 확대되고 있으며 특히 농업인구가 고령화되는 현 상황에 따라 드론은 노동력 부족 문제를 해결할 효과적인 대안으로 떠오르고 있다. 이에 본 논문에서는 농업 현장에서의 부족한 노동력을 보완하고 높은 위치의 과일도 안전하게 수확할 수 있는 드론 탑재형 과일수확 시스템을 제안한다. 과일수확 시스템은 과일인식 알고리즘과 과일수확 메커니즘으로 구성되어 있다. 과일인식 알고리즘은 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘인 You Only Look Once를 사용하였고, 가상 시뮬레이션 환경을 구축하여 가능성을 검증하였다. 또한, 하나의 모터로 구동이 가능한 과일수확 메커니즘을 제안하였다. 모터의 회전운동을 기반으로 Scotch yoke을 구동시켜 선형운동으로 변환하여 gripper가 전개된 상태에서 과실에 접근 후 과실을 잡고 돌려 수확하는 메커니즘이다. 제안된 메커니즘에 대한 다물체동역학 해석을 수행하여 구동 가능성을 검증하였다.
본 논문은 중국인 학습자들이 많은 오류를 나타내는 한국어 /ㄹ/발음을 중심으로 중국인 학습자들의 음성 신호 파라미터들을 한국인의 것과 비교하였다. 설측음 혹은 탄설음의 변이음으로 나타나는 한국어의 /ㄹ/ 발음에 대한 중국어의 유사 발음과의 관계를 언어학적 관점에서 알아봄으로 많은 오류를 보이는 이유를 확인해 보았다. 본 논문에서는 신호의 에너지, 시간 영역에서의 파형, 주파수 성분 분석이 가능한 스펙트로그램, 자기 상관 함수를 이용해 구한 피치 (F0), 포먼트 주파수 (f1, f2, f3, 그리고 f4) 등을 사용하여서 음성학적 측면에서 비교 분석 하였다. 본 논문에서 사용한 데이터는 국어학적 분석을 통한 제시어로 구성한 것을 사용하였고 이를 시뮬레이션 하였다. 에너지와 spectrogram 분석의 결과를 보면, 중국인 학습자는 한국어 /ㄹ/ 발음에서 한국인 화자들과 많은 차이를 보인다. 이외의 다른 음성 신호 파라미터들에서도 차이가 나는 것을 알 수 있다. 본 논문이 비교한 파라미터들을 이용하여서 중국인 화자가 한국어 학습시 나타나는 오류들을 상당히 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
최근 정전시에 엘리베이터에 탑승한 승객들을 안전하게 대피시킬 수 있는 비상전원장치가 법제화됨에 따라서 이 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 대용량 커패시터에 필요 전력을 직류로 저장한 상태에서 정전시 교류 380V를 발생시켜 엘리베이터가 일정시간 동안 동작할 수 있는 비상전원장치(PCS : Power Conditioning System) 설계에 대한 내용을 다룬다. PCS에 사용되는 전력변환장치의 제어시스템은 원하는 응답 특성을 얻기 위한 전류제어기로 구성되어져 있다. 전류제어기의 설계 방법에는 일반적으로 빠른 응답 특성을 보여주는 데는 비트 제어기 설계를 사용하고 있지만, 복잡한 계산과정을 요구하기 때문에 고성능의 제어기를 필요로 하게 된다. 본 연구에서는 average 전류 제어기법을 사용한 전류제어기의 설계 방법에 대해서 서술하였다. 먼저 단상 시스템의 전류 제어 기법을 통해 제안된 방법의 적합성을 입증한 후 3상 시스템으로 확장시켜서 시스템에 적용하였다. 모델링을 통한 수학적 해석과 PSIM을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 검증방법을 통해 본 연구에서 제안한 제어방법의 성능과 효과를 입증하였다.
천연가스복합발전 공정은 일반 석탄 화력발전 공정에 비해 이산화탄소 배출량이 낮아 최근에 발전 플랜트로서 많은 관심을 받고 있다. 그럼에도 불구하고 이산화탄소 배출을 완전히 억제하기는 어려우므로 이산화탄소 포집공정이 필요하며 본 연구에서는 천연가스복합발전 플랜트에서 발생하는 배기가스 내 낮은 이산화탄소 농도를 고려해 포집공정을 구성하고 운전조건을 최적화하는 연구를 수행하였다. 최적화 연구를 위해 상용 시뮬레이션 프로그램으로 천연가스복합발전 공정과 습식 이산화탄소 포집공정이 결합된 전체 공정을 모델링 하였으며, 이를 이용해 다양한 조건에서 이산화탄소 흡수율, 흡수제 재생율, 천연가스복합발전 공정 내 전력 손실율을 종합적으로 고려한 최적 운전조건을 도출하였다. 특히 본 연구에서는 기존에 이산화탄소 포집공정에서 포집된 이산화탄소 톤당 에너지 소모량만을 주요 지표로 검토하던 것과 달리, 천연가스복합발전 공정 내 스팀 사용으로 인한 발전효율 저감, 운전조건 변화에 따른 이산화탄소 흡수율 및 흡수제 재생율 변화의 측면도 함께 고려하여 공정 전반의 성능을 종합적으로 고려할 수 있도록 하였다. 결론적으로 재생탑 재비기 온도가 120 ℃가 되었을 때 가장 좋은 결과를 보이는 것으로 나타났으며, 그 원인을 분석하였다.
최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
최근 산림청이 기후 변화 대응 대책으로써 지자체 바람길숲 조성 사업을 시행함에 따라 다양한 바람길에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 바람길숲 조성을 위해서는 바람길 기능에 대한 평가가 선행되어야 한다. 하지만, 현재 바람길을 직접적으로 평가하고, 바람길의 유형에 따라 공간을 구분할 평가 지표가 없어 간접적인 지표를 기준으로 분석을 수행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 냉각에너지 분석을 찬공기 생성에 대한 평가 지표로 활용함으로써 바람길을 평가 및 분류하는 방법을 제안하였다. Kaltluftabflussmodell_21(KLAM_21)이라는 찬공기 분석 모형을 활용하여 냉각에너지 분석을 하였다. 그리고 시뮬레이션 분석 결과에 따라 바람길을 찬공기 생성지역, 찬공기 취약지역, 찬공기 유동지역으로 분류하였다. 냉각에너지량을 기준으로 상위 5퍼센트를 찬공기 생성지역, 하위 5퍼센트를 찬공기 취약지역으로 분류하였다. 또한 찬공기 유동지역은 찬공기 생성지역에서 이동하는 찬공기의 흐름을 파악하여 분류하였다. 분석 결과, 대구광역시의 바람길 6개의 바람 생성지역이 존재하며, 찬공기 취약지역은 시가지 내부에 집중되어 있었고, 찬공기 유동지역은 대구광역시의 주요 하천과 도로를 따라 형성되어 있었다. 본 연구의 방법론을 통해 바람길의 효과를 정량적 평가 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 바람길숲 조성 사업지 선정에 제시할 수 있는 평가 지표로 활용될 것으로 판단된다.
미세 섬광 픽셀을 사용하여 섬광체 블록을 구성할 경우 섬광체 블록 가장 자리에 위치한 섬광 픽셀들에서 중첩되어 영상화되는 결과가 나타난다. 이를 해결하기 위해서 섬광체 블록과 광센서 사이에 광가이드를 삽입하여 모든 섬광 픽셀들의 영상을 분리하여 획득하였다. 그러나 광가이드를 통해 빛의 손실이 발생할 수 있으며, 이는 에너지 분해능의 감소로 결국 영상의 질에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 광가이드의 옆면에 반사체를 사용하여 더욱 우수한 섬광 픽셀의 분리가 가능하며, 빛 손실을 최소화해 우수한 에너지 분해능을 확보할 수 있는 검출기를 설계하였다. 이전 연구와 비교 평가를 위해 빛 시뮬레이션이 가능한 DETECT2000을 통해 평면 영상을 획득하여, 분리 정도 및 빛 수집율을 평가하였다. 광가이드의 옆면에 반사체를 사용할 경우, 광가이드의 물질에 상관없이 모든 물질에서 매우 우수한 분리 정도를 나타내었으며, 이는 이전 연구에 비해 더욱 우수한 분리 결과를 나타내었다. 또한 빛 수집율은 반사체 적용하였을 경우, 그렇지 않은 경우에 비해 5배 이상 우수한 수집율을 보였다. 본 검출기를 소동물용 양정자방출단층 촬영기기에 적용할 경우 우수한 공간분해능 및 에너지 분해능을 통해 우수한 영상의 질을 확보할 수 있을 것이다.
미세구조 특성의 불확실성은 재료 특성에 많은 영향을 준다. 시멘트 기반 재료의 공극 분포 특성은 재료의 역학적 특성에 큰 영향을 미치며, 재료에 랜덤하게 분포되어 있는 많은 공극은 재료의 물성 예측을 어렵게 한다. 공극의 특성 분석과 재료 응답 간의 상관관계 규명에 대한 기존 연구는 통계적 관계 분석에 국한되어 있으며, 그 상관관계가 아직 명확히 규명되어 있지 않다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network)을 활용한 이미지 기반 데이터 접근법을 통해 시멘트 기반 재료의 역학적 응답을 예측하고, 공극분포와 재료 응답의 상관관계를 분석하였다. 머신러닝을 위한 데이터는 고해상도 마이크로-CT 이미지와 시멘트 기반 재료의 물성(인장강도)로 구성하였다. 재료의 메시 구조 특성을 분석하였으며, 재료의 응답은 상장균열모델(phase-field fracture model)에 기반을 둔 2D 직접 인장(direct tension) 유한요소해석 시뮬레이션을 활용하여 평가하였다. 입력 이미지 영역의 기여도를 분석하여 시편에서 재료 응답 예측에 가장 큰 영향을 미치는 영역을 CNN을 통하여 식별하였다. CNN 과정 중 활성 영역과 공극분포를 비교 분석하여 공극분포특성과 재료 응답의 상관관계를 분석하여 제시하였다.
함정의 전투관리체계나 민간의 스마트 시티와 같은 많은 센서와 동작기기가 연결된 체계에서는 주로 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)를 사용하여 대규모의 데이터를 전송하고 향후 센서나 장비 증가에 대해 효과적으로 대응하고 있다. 선박에서 함정의 전투관리체계(Combat Management System, CMS)와 같은 역할을 하는 중요한 제어체계인 통합기관감시제어체계(Engineering Control System, ECS)는 여전히 Server-Client 모델을 기반으로 산업용 프로토콜(Modbus, CAN(Controller Area Network) bus 등)을 사용하여 데이터를 전송하고 있어 확장성 측면에서 불리하다. 따라서 향후 자동화나 무인화가 진행될 경우에 많은 센서류가 추가될 것이며 이는 많은 프로그램 수정소요가 발생하게 되며, DDS는 이러한 상황에서 좋은 해결책이 될 수 있다. 본 연구에서는 전투관리체계에서 사용 중인 미들웨어인 DDS 중에서 OMG(Object Management Group) 표준을 따르는 OpenDDS를 활용하여 선박의 통합기관감시제어체계의 개발 가능성을 확인하였다. 이를 위해 필드장비 시뮬레이터 및 ECS 서버를 구성하여 DDS를 이용한 필드장비 데이터 입출력 시뮬레이션을 수행하였다. 개발한 ECS 축소모형은 데이터를 발간-구독하는데 문제가 없으며, DDS가 선박 ECS의 미들웨어로 충분히 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 미앤더라인 배열 구조를 이용한 이중 다이폴 준-야기 안테나의 이득 향상에 대하여 연구하였다. 미앤더라인 도체 모양의 단위 셀로 구성된 4×1 미앤더라인 배열 구조를 이중 다이폴 준-야기 안테나의 두 번째 다이폴 안테나 위에 배치하였다. 기존의 스트립 도파기를 사용하였을 때와 성능을 비교하기 위해 1.70 -2.70 GHz 대역에서 이득이 7 dBi 이상을 가지도록 설계하였다. 비교 결과, 제안한 미앤더라인 배열 구조를 사용하였을 때가 평균 이득이 더 크게 나타났다. 제안된 미앤더라인 배열 구조를 이용한 이중 다이폴 준-야기 안테나를 FR4 기판 상에 제작하여 특성을 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 실험 결과, 전압 정재파비(voltage standing wave ratio; VSWR)가 2 이하인 대역은 1.55-2.82 GHz이고, 이득이 7 dBi 이상인 주파수 대역은 1.54-2.83 GHz으로 측정되었다. 기존 스트립 도파기를 사용하였을 때 보다 이득이 7 dBi 이상인 주파수 대역폭이 증가하고 평균 이득도 조금 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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