기상이변으로 인하여 최근 10년 동안 해마다 홍수와 가뭄 피해가 극심하였고 그에 따른 경제적 손실 또한 증가하고 있다. 이에 우리나라에서는 4대강 살리기 사업으로 다기능보 건설 및 준설을 통하여 용수확보 및 홍수조절능력을 향상시키고자 하였다. 하지만 그로인해 하천환경이 많이 변하였으며, 그에 따른 하도의 안정성 확보 및 효율적인 유지관리가 요구되는 상황이다. 체계적인 하천관리를 위해서는 24시간/365일 하천상황 분석과 함께 실시간 수리학적 체류시간 분석 등을 통한 하천 및 하도내 수자원 관리 기초자료 필요성이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 변화된 하천을 정확히 반영하고, 보의 운영조건을 고려한 2차원 수리해석을 실시하여 하천관리를 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 다기능보의 지형조건과 운영조건을 반영할 수 있는 EFDC 모형을 이용하여 낙동강에 대해 2차원 수리모형을 구축하였다. 자료기반모형을 이용하여 지류 유입량을 예측하여 적용하였으며, 보 상류 및 하류부 수위를 상 하류단 경계조건으로 구성하였다. 이를 통해 보별 유입량 및 보 상류의 주요지점의 수위, 유량에 대한 다양한 조건을 확정론적 방법과 추계학적 방법으로 분석하여 주요지점에서의 유량 및 수위 수문곡선, 수위/유량 종단양상, 주요지점별 도달 시간 등을 제시하였다. 또한 확정론적 수위 및 유량의 홍수기 및 저 갈수기, 계절 및 분기, 일단위및 시단위 등의 시계열 결과를 도출하였으며, 유량규모별 전파 양상을 분석하여 강우-유량-도달 시간의 조건표를 제시하여 보의 운영에 직접적으로 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 낙동강에서의 하천관리를 위한 기초자료를 제공할 수 있으며, 다양한 조건에 대한 보 운영 및 하천 유지관리의 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
자동차 번호판 일련번호를 인식하는 과정에서 차량이미지는 예상치 못할 정도로 복합적인 문제를 많이 포함하고 있다. 번호판 주위환경에서의 다양한 조건에 따른 적응성을 가지고 빠근 추출을 성공적으로 수행하는 것은 이 분야에서 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결할 수 있는 자동차 번호판 일련번호 추출에 관한 연구로서, 레이블링기법과 적응성 신경망을 활성화시켜 일련번호를 추출하는 알고리즘을 제안하므로써 자동차 번호판 주위환경의 다양한 조건과 복합적 문제를 빠른 시간에 적응하여 해결을 할 수 있도록 하였다.
하천에서의 여가활동에 대한 수요가 증가함에 따라 각종 친수활동에 대한 안전도 평가가 사고예방을 위해 중요해지고 있다. 친수 활동의 안전은 수리 및 수질 인자에 크게 영향을 받지만 기존 친수지수는 수질 인자에만 집중되어 개발되어왔다. 하지만, 세일링, 패들링, 저동력보트 등 입수형 친수활동의 경우, 다양한 수리 현상에 큰 영향을 받기 때문에 유속, 흐름 방향, 수심 및 수면 폭 등의 수리인자를 친수지수에 반영할 필요가 있다. 또한, 친수활동에 위험이 되는 수리적 조건은 유량 조건과 하천의 평면적 공간에 따라 상이하게 발생하기에 이를 공간적으로 평가하는 것 역시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 수리학적 요소를 기반으로 하천 친수 활동에 대한 안전도를 평가하기 위해 공간적으로 친수활동의 안정성을 평가할 수 있는 SRRI (Spatial River Recreation Index)를 제안하였다. SRRI의 개발을 위해 1단계에서는 다양한 유량 조건에서 EFDC 동수역학모형을 이용하여 수리 인자들의 공간적 분포를 재현한 후, 2단계에서는 퍼지합성법 (FSE)를 적용하여 수리인자의 모든 소속도와 가중치를 종합하여 하천 지점별 하천친수지수를 산정하였다. 개발한 SRRI를 낙동강-금호강 합류부에 적용한 결과, 유량 및 지형 조건에 따라 각 수리인자가 친수활동 안전성에 미치는 영향이 공간적으로 매우 상이하게 나타났다. 유향(흐름 방향)은 합류지점 부근에서 친수활동의 위험성을 크게 증가시키는 반면, 사행구간에서는 수심이 중요한 요인으로 나타났다. 고유량 조건에서는 유속이 세일링 및 패들링에서 가장 큰 영향을 미치는 요소로 작용하였다. 특히 세일링은 유량 변화에 민감하여 고유량시에는 주흐름부와 합류부 부근을 제외하고 일부 공간에서만 안전하게 이용이 가능한 것으로 나타났다. 반면 무동력 및 저동력보트는 유량 변화에 덜 민감하여 고유량 조건에서도 부분적으로 허용될 수 있었지만 사행구간의 고수심부에서는 위험 등급으로 권고되었다. 이러한 결과를 바탕으로 SRRI는 다양한 수리학적 조건을 기반으로 공간적 안전정보를 제공함으로써 많은 이용자들이 하천에서 보다 안전한 친수활동을 즐기는 데에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
현재 국내에는 여러 가지 개량된 형태의 온실이 보급되어 온실산업의 생산성이 상당히 증가하고 있다. 그러나 현재 널리 보급되어 있는 온실의 형태가 구조적 안전성, 환경조건 및 경제성 등의 측면에서 현실적으로 완전한 조건을 갖추었다고는 보기 어렵다. 따라서 이들 형태들에 대한 다양한 질적 개선을 통하여 국내 환경에 보다 적합한 형태로 개선 발전시킬 필요가 있을 것으로 판단된다. (중략)
사무실 환경을 재현하는 챔버를 제작하고 사무 공간에서 발생 가능한 소음을 재현하는 음향시스템을 구축하였다. 소음원 확보를 위해 다양한 공간 조건하에서 발생하는 실제음을 녹취하였고, 이를 소음원 제시용 CD로 제작하였다. 사무실 환경 챔버 내의 다채널 스피커 음향 시스템을 구축한 후, 챔버의 공간 조건과 소음원의 컨벌루션을 통해 실제 사무실 발생음을 재현시켰다. 소음 환경 안에는 시간, 주파수 및 잔향 성분을 포함하였다.
방청유는 오래 전 부터 일시적 녹을 방지할 목적으로 각종 금속제품의 표면처리법으로 사용되어 왔다. 방청유의 특징은 0.5~100mm 정도의 엷은 도막(塗膜)에 의하여 일시적인 녹방지 역할을 함과 동시에, 한편 녹방기 기간 후 다시 도막을 제거하는 것으로 녹방지의 기간, 포장(包裝)의 조건, 보관환경(保管環境), 사용조건 및 후처리공정의 조건 등, 각기 다른 복잡한 요건이 수반되기 때문에 이에 대응하여 방청유의 종류도 다양하게 마련이다. 특히 근간에 이르러서는 포장재의 진보와 더불어 금속제품들의 보관 및 수송환경 개선 등의 위치와 병행하여 방청유에 대한 금속표면처리의 관심도 표면화되어지고 있다. 따라서 본 논고에서는 다양다종한 방청유에 관하여 일일이 설명하기는 매우 곤란하나, 한국 공업규격을 중심으로 한 표제에 대하여 간략하게 기술하기로 하겠다.
조명기술의 발전에 따라 현대의 박물관에서는 조명에 의한 다양한 연출 효과를 얻기 위해 같은 전시공간 내에서도 여러 종류의 광원들을 사용한다. 이는 역으로 각각의 유물들이 다양한 환경의 빛에 노출되어 전시되고 있다는 것을 말해준다. 유물의 전시를 위한 최적의 조명환경 조건과 보존을 위한 최적의 조명환경 조건이 서로 다른 측면이 있다. 본 연구에서는 신 국립중앙박물관의 전시실 및 진열장에 조사되는 광복사량, 복사분포 등을 측정하였으며, 측정 데이터를 바탕으로 국립중앙박물관의 조명환경을 비교, 분석하여 보았다.
금형가공에서 사용되는 밀링머신의 가공시 공구와 피삭재의 접합면에서는 절삭가공의 잔유물인버(Burr)가 생성되고, 이러한 버는 작업효?ㅘ 정밀도를 감소시키며 후처리과정(Deburring)을 야기시키는 원인이 된다. 그러므로 정밀도와 작업효율을 극대화하기 위해서는 이러한 버의 생성원리를 파악함과 동시에 Exit 버 판별을 하여 최적의 가공조건을 맞추어 주어야 하는데, 이에 밀링가공을 통해 생성되는 버의 형태와 Exit 각 등을 파악, 알고리즘으로 개발하여 좀 더 효율적인 가공조건을 제시하고자 한다. 본 연구는 이제까지 개발된 실제 가공에서 사용되는 임의형상의 데이터를 통해 점, 선, 원 및 원호(Arc)에 이르는 형상을 인식하는 Exit 버 판별시스템을 소개하고자 한다. 아울러 실제 가공과 더욱 유사한 환경을 만들기 위해 단일 경로에서부터 다중경로에 이르는 복합적인 환경 구현은 물론 점과 선으로 이루어진 도형과 원(구멍)형태의 피삭재 환경을 통합, 두 가지 다른 형태의 환경이 복합적으로 존재할 경우의 Data를 인식하고 아울러 다양한 방향성을 가진 선으로 이루어진 형상에 이르기까지의 다양한 피석재 Data를 구현하고, 입력된 절삭조건을 해석하여 임의형상을 가진 다양한피삭재에서의 단일 및 다중 가공 경로 상에서 발생될 버를 해석하고 최소화 및 최적 절삭가공공정을 찾아 작업 효율성을 극대화하는 목적의 해석 알고리즘을 Windows 프로그램으로 구현하고자 한다.
베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델이다. 베이지안 네트워크의 구조를 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이터를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 확인한 수 있었다.
본 논문에서는 무인항공기가 수명주기 동안 노출될 수 있는 운용 환경조건 입증을 위한 시험절차를 제안한다. 시험절차는 국방과학연구소 초대형 기후환경 챔버에서 시스템 요구조건을 입증할 수 있도록 수립되었다. 다양한 환경조건 중 비행체 단위에서 요구받는 강우, 습도 및 온도(저온 저장, 저온 운용, 고온 운용 및 일광(고온 저장)) 환경조건에 대하여 MIL-STD-810G w/Change 1을 기반으로 수립된 시험단계와 상세 프로파일에 대해 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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