• 한국소음진동공학회논문집
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• 제23권8호
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• pp.759-769
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• 2013

기동중인 헬리콥터는 공기역학적인 현상에 의하여 발생하는 불규칙 진동과 회전날개의 작동으로 인한 정현파 진동이 합성되어 발생하는 진동, 작업 및 착륙 시 발생하는 충격, 그리고 갑작스런 기동 시 발생하는 가속도와 같은 동적 하중에 노출 된다. 이때 발생하는 진동과 같은 동적 하중은 기체내부로 전달되어 헬리콥터운용에 필요한 전자장비를 가진 한다. 과거에 이러한 현상을 최소화하기 위하여 진동크기 감쇠시키기 위한 완충기를 전자장비의 장착대에 적용하여 왔다. 그러나 헬리콥터의 경우, 저주파에서 정현파 가진이 발생하므로 완충기 적용은 오히려 장착 플레이트 및 전자장비 부품의 파손을 발생시킬 수 있다. 이 연구에서는 완충기를 제거한 장착대를 동적 하중에 강건하며 전자장비에 전달되는 진동크기를 최소화 하도록 설계하였다. 완충기를 제거한 장착 대를 적용 시, 무게와 부피를 획기적으로 줄일 수 있으며 전자장비를 기체에 체결하는 나사 수가 적어짐에 따라 체결작업에 필요한 시간이 감소되는 장점을 갖는다. 최적화 해석에 적용되는 동적 하중을 선정하기 위하여 진동, 충격, 가속도하중을 비교 분석하여 가장 결정적인 동적 하중인 진동에 의한 하중을 선정하였다. 전체모델 유한요소 해석을 통하여 전자장비의 동적 거동을 분석하고 최적화 해석에 필요한 단순화 모델을 구축하였으며, 모달 테스트를 통해서 동특성을 검증하였다. 위상 최적화를 적용하여 강성대비 체적비가 큰 장착대의 형상을 도출한 후 고유진동수, 응력을 제약조건으로 무게가 최소화 되도록 하는 파라미터 최적화를 수행하여 장착대의 최종 형상 및 치수를 결정하였다. 개선모델은 체적 및 질량이 약 13 % 감소하였으며 사용시간은 규격대비 9.2배 증가하였다. 마지막으로 최적화된 장착대를 운용중인 실제 장비에 적용하여 진동환경에 대한 안정성을 평가하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.678-688
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• 2021

본 연구는 소나무 모수작업에 따른 천연갱신 조성방안 및 산림시업지침을 마련할 수 있도록 2001년 실시된 소나무 천연하종갱신 시업지를 대상으로 작업 후 18년이 경과한 시기에 표준지조사를 실시하고 임분현황 및 치수생육상태를 분석하여 생장특성 및 임분자료를 제공하고자 하였다. 연구대상지는 강원도 춘천시 동산면 원창리 내 강원대학교 학술림에 위치하고 있으며, 설치된 모수시험림에서 2018년 11월 조사된 흉고직경, 수고, 수관급, 수간형질, 수령, 수고생장량 등의 자료를 활용하였다. 분석 시 흉고단면적, 재적, 형상비와 더불어 임분상대밀도, 임목축적도 등의 추가인자를 산출하여 시업지의 현황을 분석하였다. 잔존모수는 58본/ha으로 임목축적도 17.7%이었으며, 치수는 2,330본/ha으로 임목축적도 79.0%로 진단되었다. 치수의 수령은 2001~2007년에 발아분포를 보이고 있었는데 대부분은 15~16년생에 속하였다. 치수 생육상태는 흉고직경 10 cm, 수고 8 m로 파악되었다. 수관급이 우세할수록 흉고직경과 수고가 더 크게 나타났으며, 분산분석 및 Duncan 다중비교검정에서도 수관급별 차이는 통계적으로 매우 유의하였다(p<0.0001). 형상비는 80~90% 범위에 많이 분포하였으며, 95%이상 대부분 치수의 형질은 수간이 곧고 분지가 없으며, 초두부가 부러지지 않고 병해충의 피해가 없는 양질의 형태로 파악되었다. 치수의 평균 연년수고생장량은 1년생 21.9 cm, 5년생 43.3 cm, 10년생 54.3 cm, 15년생 64.3 cm이었으며, 전체적으로 수령증가에 따라 생장량이 우상향하는 것으로 나타났다. 공분산분석 결과, 수관급별 연년수고생장량에서도 유의적인 차이가 나타났으며, 회귀분석의 파라미터 추정치는 수령이 증가하거나 수관급이 우세할수록 연년수고생장량이 높은 것으로 분석되었다.

• 대한핵의학회지
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• 제39권6호
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• pp.413-420
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• 2005

목적: 수용체 결합능 정량화를 위해서는 방사성추적자의 동태를 충분히 관찰하기 위해서 보통 뇌 PET 영상을 60-120분 정도 얻어야 한다. 이처럼 장기간 PET 영상을 얻게 되는 경우 보통 피험자의 수의적/불수의적 움직임을 피할 수 없고 이러한 피험자의 머리 움직임은 재구성된 PET 영상의 공간해상도를 저하시키고 측정된 방사능 농도의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이 연구에서는 동적 영상 정보만을 이용하여 피험자의 머리 움직임을 보정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 피험자의 움직임이 불가항력적인 뇌활성화 도파민 D2 수용체 영상에 적용하여 움직임 보정이 리간드 결합능 및 외부 자극에 의한 도파민 유리(release) 정량화에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 및 방법: 4명의 정상인 자원자에서 비디오 게임에 의한 도파민 유리를 평가하기 위한 실험으로 순간+연속 주입법을 이용하여 얻은 $[^{11}C]raclopride$ PET 영상을 이용하였으며 실제로 도파민 유리를 계산하기 위해서 필요한 프레임들만을 선별해서 영상 정합 기법을 적용하였다. 즉, $[^{11}C]raclopride$을 투여한 후 선조체에서의 리간드의 특이적 결합이 항정상태(steady state)에 최초로 도달하는 과제 수행 전 (30-50 분) 영역과, 비디오 게임 과제에 의해 도파민이 유리된 후 다시 항정상태에 도달하는 70-90분, 비디오 게임을 멈춘 후 다시 항정상태에 도달하는 110-120 분 데이터에만 움직임 보정 기법을 적용하는 방식이다. 각 항정상태 구간은 보통 2-4개의 프레임으로 구성되므로 먼저 이들 프레임들간의 영상정합을 수행(intra-condition registration)하여 평균 영상을 만들고 이들 평균 영상들을 정합하여 최종적으로 움직임 보정(inter-condition registration)을 하였다. 게임 수행 전후의 도파민유리를 평가하기 위하여 머리 움직임 보정 전후의 게임 과제 수행 전후의 결합능 백분율 변화를 구하였으며 각 조건에 대한 결합능 파라미터 영상을 구하고 움직임 보정 전후의 결합능 영상의 화소별 차이를 SPM2를 이용한 t-test(쌍체 검정)로 알아보았다. 결과: 움직임 보정 전후의 영상을 비교하였을 때, 움직임 보정 전 영상에서, 게임 수행시 영상이 게임을 위한 스크린 위치에 따른 시야 변동으로 게임 수행전 영상에 비하여 앞쪽 아래로 기울어져 있음을 알 수 있었으며 이러한 경향은 대상 피험자 모두에서 관찰되었다. 보정 전 영상으로부터 측정된 비디오 게임에 의한 도파민 유리는 putamen에서 29%, caudate head에서 57%, ventral striatum에서 17% 였으나, 보정 후 영상으로부터 구한 도파민 유리는 이들 영역에서 각각 3.9%, 14,1%, 0.6%로 움직임 보정을 하지 않은 경우 선조체 모든 구소물에서 결합능 감소, 즉 게임에 의한 도파민 유리가 과대평가됨을 알 수 있다. SPM 분석결과에서도 움직임을 보정하지 않은 영상을 이용한 경우, 선조체 구조물에서의 결합능 감소와 움직임에 의한 영상강도 저하가 복합적으로 영향을 주어 결합능 차이가 매우 유의하게 평가되었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권1호
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• pp.35-44
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• 2015

산림은 많은 양의 탄소를 저장하고 있으며, 산림 탄소 동태는 기후변화에 따라 변화할 것으로 예상된다. 본 연구는 우리나라 산림에서 가장 우점하는 침엽수종과 활엽수종인 소나무림과 참나무림을 대상으로 최근 개발 및 개선된 한국형산림토양탄소모델(Korean Forest Soil Carbon model; KFSC model)을 이용하여 두 가지 기후변화 시나리오(2012년 기온이 2100년까지 유지되는 시나리오(CT), Representative Concentration Pathway(RCP) 8.5 시나리오) 하에서의 산림 탄소 동태를 예측하였다. 5차 국가산림자원조사 자료로부터 소나무림과 굴참나무림 조사구들을 추출한 뒤, 이를 행정구역(9개 도, 7개 특별 광역시) 및 영급(1-5영급, 6영급 이상)별로 분류하여 탄소 동태 모의 단위를 설정하였다. 탄소 저장고는 2012년을 기준으로 초기화하였으며, 모의 기간인 2012년부터 2100년까지 모든 교란은 고려하지 않았다. 모의 결과 산림 탄소 저장량은 시간이 경과함에 따라 전반적으로 증가하지만, CT 시나리오에 비하여 RCP 8.5 시나리오 하에서 산림 탄소 저장량이 낮게 나타났다. 소나무림의 탄소 저장량(Tg C)은 2012년에 260.4에서 2100년에는 각각 395.3(CT 시나리오) 및 384.1(RCP 8.5 시나리오)로 증가하였다. 굴참나무림의 탄소 저장량(Tg C)은 2012년에 124.4에서 2100년에는 219.5(CT 시나리오) 및 204.7(RCP 8.5 시나리오)로 각각 증가하였다. 5차 국가산림자원조사 자료와 비교한 결과, 고사유기물 탄소 저장량의 초기값은 타당한 것으로 나타났다. 모의 기간 동안 소나무림과 굴참나무림의 연간 탄소 흡수율($g\;C\;m^{-2}\;yr^{-1}$)은 CT 시나리오 하에서 각각 71.1과 193.5, RCP 8.5 시나리오 하에서 각각 65.8과 164.2로 추정된다. 따라서 우리나라 소나무림과 굴참나무림의 탄소 흡수잠재력은 지구 온난화에 의하여 감소할 것으로 예상된다. 비록 모델의 구조와 파라미터로부터 불확실성이 존재하지만 본 연구는 미래 산림 탄소 동태 파악에 기여할 것으로 기대된다.