온도 성층화는 많은 저수지와 댐에서 흔히 발생하는 현상으로 호수나 저수지의 표면 온도가 바닥보다 상대적으로 높아 깊이에 따른 열 구배를 나타낸다. 이러한 온도 성층화 현상은 여름철과 같이 상부와 하부의 온도 차가 클수록 안정적이게 나타나며 이러한 층화 현상으로 수직 확산이 제어되어 수질에 영향을 미친다고 알려져 있다. 따라서 댐이나 호수 등 층화 현상이 심한 유체 내부 바닥에 물순환장치를 설치하여 외부로부터 공기를 끌어와 하부에서 공기를 분출하여 온도 성층을 약화시키기도 한다. 물순환 장치를 설비하면 수체의 혼합이 용이해지며 물질전달이 개선되어 수질이 향상된다. 국내의 경우 대청댐, 보령댐, 영주 댐 등 많은 국내 댐 내부에 물순환장치가 설비되어있다. 본 연구에서 댐의 물순환장치의 성능을 파악하기 위해 산기식 물순환 장비가 설치되어있는 영주댐을 연구 대상 지역으로 잡았다. 연구지역의 계절별 성층구조 및 특성을 조사하기 위해, 봄, 여름, 가을 영주댐에 방문하여 관측 자료를 취득하였으며 물순환 장치는 봄철의 경우만 가동하였다. 봄철의 물순환 장치 가동 전후 관측 데이터를 바탕으로 수치모형실험을 실행하여 관측 결과와 비교 및 검증하였다. 이를 바탕으로 여름, 가을에 물순환장치를 가동하였을 경우 댐 내부 수체의 혼합과정을 살펴보는 연구를 진행하였다. 본 연구는 CFD (Computational Fluid Dynamic) 시뮬레이션을 수행하기 위해 오픈 소스 소프트웨어 OpenFOAM(version 4.0)에서 열 전달이 포함되어있는 비압축성 VOF 솔버를 사용하였다. 본 솔버는 물과 공기를 동시에 나타낼 수 있으며 온도의 확산 방정식을 포함하고 있다. 또한 유동해석 수행 시 사용한 물순환장치의 효울은 실제 장치의 효율과 동일하다. 본 연구의 목표는 다음과 같다. (1) 관측만으로 파악하기 어려운 수체의 혼합거동을 유동해석 자료를 통해 면밀히 살펴보고 (2) 봄철 물순환 장치가 작동하기 전후 자료를 바탕으로 여름 및 가을철 물순환장치 가동 전후 데이터를 유동해석 자료로 취득한다. (3) 또한 물순환장치 가동 전후 데이터를 통해 계절별 혼합 효율을 취득한다.
고속으로 주행하는 열차의 주변 유동에 의해 발생하는 공력소음은 실외소음과 실내소음에 모두 영향을 미친다. 본 연구는 열차표면의 압력섭동데이터를 통해 공력소음을 측정하고 실내소음에 영향을 미치는 성분을 정량적으로 평가하기 위한 시험법을 개발하고 분석하는 것이다. 실내소음을 정확히 평가하기 위해서는 취득한 표면 압력섭동 데이터에서 혼재되어 있는 압축성 압력섭동과 비압축성 압력섭동을 각각 분리하여 평가하는 것이 중요하다. 이는 두 압력섭동의 소음 전달 특성이 다르기 때문이다. 먼저 마이크로폰의 설치 길이와 간격을 결정하여 표면 압력섭동 데이터를 취득하였고, 파수-주파수 분석을 수행하여 비압축성 압력섭동과 압축성 압력섭동을 분리하여 음압 스펙트럼을 취득하였다. 마지막으로 전두부와 후두부에서 측정한 시험 결과값을 비교한 결과 전두부 표면 압력섭동이 후두부 압력섭동보다 더 큼을 확인하였다.
최근 군사적 목적으로 제작된 드론의 활용이 일반적인 용도로 그 사용처가 확대되고 있다. 콘텐츠 제작에 있어 드론이 활발하게 사용되고 있는데 특히 영상 촬영 분야에서 가장 눈에 띄게 나타나고 있다. 본 논문에서는 드론에서 촬영된 2차원 영상 데이터를 이용하여 포인트 클라우드 및 3차원 모델을 생성하고 메쉬 데이터를 3차원 라이브러리로 모듈화한 플랫폼을 개발한다. 이를 위하여 먼저 드론을 이용하여 2차원 영상 데이터를 취득하고, 취득된 2차원 영상 데이터를 기반으로 하여 포인트 클라우드를 생성하고, 추출된 포인트 클라우드를 3차원 메쉬 데이터로 변환한 후 변환되어진 3차원 데이터를 다양한 분야에 활용될 수 있도록 서비스 라이브러리 플랫폼을 개발한다. 본 논문에서 개발된 플랫폼은 촬영된 데이터를 3차원 데이터로 변환하여 영화, 드라마, 다큐멘터리 등의 제작 시에 특수 영상을 위한 실제 세트 제작 비용 절감 및 시간을 단축 할 수 있고, 실감 미디어 및 특수 영상, 전시 영상 분야의 디지털 콘텐츠 제작 전문 인력 창출에 기여 할 수 있다.
센서네트워크(Sensor Network)기반의 웹 기반 기술과 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전으로 인해, 일반인은 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서 다양한 형태의 데이터와 정보를 생산, 제공 및 공유할 수 있게 되었다. 공간정보분야에서는 지오 센서네트워크(Geosensor Network)와 공간 비공간 데이터 융합처리기술이 결합된 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 공간정보 서비스를 제공하는 연구가 진행 중이다. 하지만, 방대한 양을 가지는 웹 데이터와 센서데이터를 GIS 데이터와 연계하여, 사용자 맞춤형 정보를 생성하기 위해서는 상황인지모델 기반의 정보제공이 필요하다. 상황인지 서비스는 사용자의 개입을 최소화하면서, 사용자 상황에 맞는 적절한 정보를 제공하는 것을 의미한다. 이를 위해 상황인지모델은 센서네트워크와 모바일 기기에서 취득된 데이터들의 특성과 연관성을 모델링하고, 사용자의 위치와 관심지역의 상황에 맞는 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 상황인지모델 기반의 GIS 플랫폼을 개발하였다. 개발된 시스템은 대기환경 데이터와 모바일 데이터를 취득하고 분석된 결과를 대기환경정책에 반영함으로써, 시민의 환경의식을 높이고 공동참여를 활성화하도록 설계되었다.
본 논문에서는 국내 GNSS 상시관측소의 올바른 구축과 운영을 위해 결정되어야 할 다양한 규격들의 표준화에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GNSS 상시관측소를 구성하는 구조와 장비 및 데이터 품질 등 다양한 부분에 대한 표준 규격을 제시하였다. 이와 더불어, 국내 GNSS 상시관측소의 표준화 항목 중 데이터 품질평가 기준을 경험적으로 결정하는 방법을 다루었다. 경험적이고 통계적인 접근방법을 통해 GNSS 상시관측소 데이터의 품질평가 기준값을 결정하기 위하여 전 지구상에 분포된 다수의 GNSS 상시관측소에서 취득한 데이터에 대한 품질평가를 수행하였으며, 이를 통계적으로 분석하여 GNSS 데이터가 갖추어야 하는 품질기준을 시범적으로 결정하였다. 이를 위해 각 품질평가 지수에 대한 방대한 크기의 표본을 형성하고, 각 표본의 분포를 고려하여 GNSS 상시관측소의 데이터 품질평가에 적용할 수 있는 일반기준과 권고기준을 결정하였다. 본 연구의 결과는 국내 GNSS 상시관측소의 표준적이고 정밀한 데이터의 취득과 서비스 운영을 위한 다양한 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다
본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 실시간 화재경보 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 화재경보를 위한 딥러닝 학습 이미지 데이터셋은 인터넷을 통하여 1500장을 취득하였다. 일상적인 환경에서 취득된 다양한 이미지를 그대로 학습하게 되면 학습 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 학습 정확도 향상을 위해 화재 이미지 데이터 확장 방법을 제안한다. 데이터증강 방법은 밝기 조절, 블러링, 불꽃사진 합성을 이용해 학습 데이터 600장을 추가해 총 2100장을 학습했다. 불꽃 이미지 합성방법을 이용하여 확장된 데이터는 정확도 향상에 큰 영향을 주었다. 실시간 화재탐지 시스템은 영상 데이터에 딥러닝을 적용하여 화재를 탐지하고 사용자에게 알림을 전송하는 시스템이다. Edge AI시스템에 적합한 YOLO V4 TINY 모델을 custom 학습한 모델을 이용해 실시간으로 영상을 분석해 화재를 탐지하고 그 결과를 사용자에게 알리는 웹을 개발하였다. 제안한 데이터를 사용하였을 때 기존 방법에 비하여 약 10%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.
본 연구에서는 리모델링 대상 백화점 건물의 내부를 지상레이져스캐너(z-f 레이저 장비)에 의해 3D 데이터를 취득하고 일련의 처리과정을 통하여 건물 내부의 리모델링 시공을 위한 단면자료 추출 과정 등에 대하여 제시하였다. 리모델링시공을 위해서는 건물내부에 대한 정확한 도면이 필요하며, 시공당시의 설계도면이 분실 또는 훼손되었든지 실제치수가 당초 설계와 다른 경우 복잡한 내부를 측량해야 하는데 이 경우 레이저 스캐닝 및 관련 소프트웨어에 의한 도면데이터 추출과정을 제시하였다.
운항하는 선박의 특성상 미래 상태를 반영한 예방정비는 선박의 안전한 운항과 운영비용 절감에 중요한 요인이다. 이에 본 논문에서는 선박 엔진의 세 가지 주요 베어링의 마모 상태를 모니터링하고 앞으로의 마모 정도를 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 현재의 실린더 하사점 레벨 데이터를 기반으로 앞으로의 실린더 하사점 레벨을 예측한다. 실험에 적용한 실린더 하사점 레벨 데이터는 테스트 지그를 제작하여 발생시켰고, 이 장치를 통해서 취득한 데이터를 이용하여 선박 엔진의 미래 상태를 예측하였다.
치매와 같은 노인성 정신질환 환자들에게 운동량과 일광량은 환자의 투약량과 조절과 진료에 있어 중요한 단서가 된다. 따라서 환자들의 안전과 건강한 삶을 위해 일상생활의 건강정보 모니터링이 필수적이다. 이러한 서비스를 제공하기 위해 환자에게는 휴대가 간편하고 항상 착용 가능한 센서 디바이스와 데이터를 모니터링할 서버의 구성이 필요하다. 본 논문에서는 치매환자의 건강정보를 실시간으로 모니터링하고 관리하기 위해 환자가 착욕하는 시계형 디바이스(스마트 시계)와 서버시스템을 개발했다. 본 논문에서 개발한 스마트시계는 GPS, 가속도센서, 조도센서를 포함하며 환자의 위치 추적, 운동량, 일광량을 측정해 환자의 실시간 건강정보를 취득 할 수 있다. 서버시스템은 스마트시계를 통해 취득한 센서 데이터를 통해 의사, 보호자가 모니터링 할 수 있는 웹 서버와 센서 데이터의 분석 알고리즘을 포함한다. 본 논문에서 제안한 데이터 분석 알고리즘은 가속도센서를 통해 취득한 환자의 움직임에서 걸음 수를 검출해 운동량 정보를 취득하며 이를 검증하기 위해 빠른 걸음, 느린 걸음, 보통 걸음에 해당하는 3가지 경우로 실험한 결과 96%의 정확도를 보였다. 본 논문을 통해 개발된 치매환자를 위한 u-Health Care 시스템을 적용한다면 치매환자들에게 더 질 높은 의료서비스를 제공할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 AHRS IMU 센서를 이용하여 동적 위치 결정을 위해 초기화 시험을 실시하여 회귀분석을 통해 시간에 대한 이동체의 자세 보정각에 대해 유도하였으며, 동체 방향(Heading)각의 경우 60sec를 지난 후 1°이내의 변동률로 안정되는 것을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 개할지와 준개할지로 구분하여 각 시스템 단독으로 동적 위치결정을 실험한 결과 개할지의 DGPS 단독 시스템인 경우 정확도 면에서는 우수하였지만 데이터 취득이 미비하여 이동간 거리가 12m 내외임을 알 수 있었으며, DGPS/IMU 결합 시스템의 경우 정확도와 데이터 취득 및 이동간 거리가 0.3m 내외임을 알 수 있었다. 준개할지에서 DGPS 단독 시스템의 경우 데이터 취득이 불가능한 곳을 제외하고 평균과 표준 오차를 구한 결과 DGPS〈 FIMU〈 DGPS/IMU 순으로 정확도가 우수한 것을 알 수 있었으며 이동간 거리는 개할지와 마찬가지였다. 그리고 DGPS의 경우 데이터 취득이 불가능한 곳을 여러 구간으로 비교하였을 때 DGPS 단독 시스템의 경우 최대 41.5m 가량 궤적에서 벗어나지만 결합 시스템의 경우 최대 2.2m 이내에 궤적을 구할 수 있었으며, 평균과 표준 오차를 크게 향상시킬 수 있었다. 이러한 항법 시스템을 결합하여 측량분야에 응용해 수치도화 작업내규의 지도에서 위치오차 0.2mm 오차와 비교하였을 때 축척 1 : 1,000 수치지도 작업까지도 가능한 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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