자동차 운전석의 따뜻하고 쾌적한 요구가 증가하고 있기 때문에 난방 시트의 연구 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 세 가지의 난방 시트 모델 A, B, C를 가지고 열응력해석과 구조해석을 시행하였다. 똑같은 재질로 열해석을 함으로서, 연구 결과에서는 모델 A가 모델 B나 모델 C보다 더 좋은 열전달을 가짐을 보여주었다. 이로써 모델들이 제품의 형상에 따라 같은 재질을 가졌다고 하더라도 열전달들이 서로 다른 것을 알 수 있었다. 더 안정적인 난방을 기대하기 위해 열선을 추가하는 것은 더 좋은 난방이 될 수 있지만 제품의 가격대비 성능을 고려한 측면에서 한계가 있다. 전반적으로 모든 면에서 모델 B가 모델 A나 모델 C보다 열적으로 가장 안전하다고 사료된다. 본 연구결과에 의하여 취득한 내구성과 안정성 있는 자동차 난방 시트 제품의 설계데이터를 사용하여 자동차 운전석에 융합하여 그 예술적인 분위기를 조성할 수 있다.
전투복, 군용 천막 등에 사용되는 위장무늬는 군 작전 수행 시 주변 환경의 색상, 패턴을 모사하여 개인병사 및 무기체계의 위장 기능을 극대화하고, 이를 통해 아군의 생명과 시설피해를 최소화하기 위한 목적으로 사용된다. 특히 최근 들어 군의 작전환경과 임무가 복잡하고 다양해짐에 따라, 작전환경에 대한 데이터의 취득 및 정량적 분석을 통해 전장 환경에 최적화된 위장무늬 패턴 및 색상 추출에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 한반도 자연환경 영상에 대한 자기 조직화 지도(SOM, Self-organizing Map) 기반의 한반도 자연환경 대표 색상 군집화 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 한반도 내 위도를 고려한 장소에서 시간별, 계절별 자연환경 영상 수집을 진행하며, 수집된 영상 내 다수의 화소의 군집화를 위해 2차원 SOM을 활용한다. 영상 내 각 화소의 색상 값에 대한 SOM의 학습 시, RGB공간상의 색차/색상 인지 왜곡을 피하기 위하여 CIEDE2000 색차 식을 통해 군집화를 진행한다. 실험결과에서는 온라인상으로 수집한 여름 및 가을철 대표 색상 군집화 결과와, 현재까지 수집된 계절별 자연환경 사진 내 6억 7648개 화소에 대한 대표 색상 군집화 결과를 보여준다.
기존의 도저 생산성 연산 모델은 각각 서로 다른 입력변수, 공식, 생산산성 보정 요인 및 실험 데이터를 사용한다. 본 논문은 PLS모델과 Caterpillar 모델로 부터 취득한 생산성 결과를 구체적으로 서술함으로써 산업표준으로 인정 될 수 있는 방법론을 제시한다. 본 방법론은 현장으로부터 수집한 입력 변수, 성능차트, 그리고 각 수식들을 확인하고 이들을 단일 계산도구로써 구현한다. 본 연구는 그래픽 추정에 대한 의존도를 제거함으로써 PLS모델이 Caterpillar 모델에서 사용되고 있는 수계산 프로세스를 대체 할 수 있음을 검증하였다. Caterfillar 모델을 PLS 모델로 대체하고 각 과정들을 함수로 대체하는 것은 현장정보를 실시간으로 수집하고 적시에 도저의 생산성을 평가할 수 있도록 기여한다. 본 연구를 통해 연구원과 실무자들은 현장의 생산성 보정요인들을 효과적으로 처리하고 이로부터 생산성을 제어할 수 있도록 한다. 본 방법론은 프로젝트 적용 사례를 통해 실용성과 유효성을 검증하였다.
동해안 남항진 해변에서 1.6 km 떨어진 수심 30.5 m 해역에서 초음파식 파고 파향계를 이용하여 2013년 2월부터 2018년 11월까지 연속 관측을 실시하여 취득된 파랑자료를 분석하였다. 파별분석법과 스펙트럼법에 의해 파고와 주기를 분석하고 두 방법에 의해 산정되는 파라메터 사이의 관계식을 선형 회귀분석에 의해 도출하였다. 또한 유의파고, 유의파주기, 첨두파향의 월별 및 연별 변동성을 분석하였다. 이에 더하여 유의파고와 유의파주기의 상관관계식을 새롭게 제시하고 유의파고에 대한 유의파주기의 변동성 및 확률분포 특성을 고찰하였다.
연구목적: 본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 신뢰성 있게 점검을 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 바탕으로 다양한 방식의 딥러닝 기반 자동 손상 분석기술을 검토하였다. 연구방법: 취득된 이미지를 바탕으로 손상항목을 정의하고 학습데이터로 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하였다. 그리고 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 학습한 모델을 적용하여 자동 손상 분석 결과로 테스트하였다. 연구결과: 분석 결과 평균 95%이상 검측 재현율을 도출하는 분석 기법을 검토할 수 있었다. 이와 같은 분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하다. 결론: 본 연구를 통해 개발된 기술을 통해 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 정기점검 시 자동손상분석을 통한 객관적인 결과도출과 기존 대비 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 인구이동의 이론에 따라 혁신도시 이전기관 종사자 구성세대의 이동 요인을 추출하고 요인들의 상대적 영향을 설명하고자 하였다. 개인 및 가구변수와 거리와 인구의 중력모델, 네트워크변수, 지방재정·지역경제·교육·문화·주택 등 전입지와 전출지의 상대적 유용성판단의 지역변수를 선정하였다. 종속변수의 이산성과 데이터의 구조를 감안하여 다층로짓모형 구축하였고 최종모형은 확률절편모델을 선택하였다. 실증분석 결과 개인·가구변수에서는 남성보다 여성이, 30대 미만보다는 30-40대가, 대졸이하보다는 박사학위취득자가, 취업한 배우자보다는 미취업배우자의 이전종사자가 주민등록을 더하였다. 지역변수에서는 중력모델과 관련하여 기관까지 거리가 멀수록 주민등록을 더 한 반면, 이전 시기(t-1)의 일반 유입이 클수록 주민등록 이전을 덜 하였다. 지역간 상대적 유용성과 관련하여 전입지의 지역경제, 교육환경, 주거환경이 클수록 이전을 더하였고 지방재정의 경우는 반대였다.
본 연구는 임도 설계자가 보다 간편하고 정확하게 임도 배수시설을 설계하는 데에 기여할 수 있는 임도 배수시설 규격 산정 프로그램을 개발하는 데에 목적이 있다. 본 프로그램의 특징은 임도설계자가 현장 측량을 하기에 앞서 실내에서 임도의 예측을 실시할 때 현장 측량을 통해 취득해야 하는 데이터가 없이도 간편하게 강우강도를 이용하여 유역 내 유출량을 산출할 수 있도록 하였다. 그리고 이를 통해 배수구조물의 최소 규격을 산출해 줌으로써 과도한 설계를 억제할 수 있게 하였다. 또한 임도가 시설되는 지역의 각 유역별 유출량을 산출함으로써 배수구조물의 적절한 배치에 기여코자 하였다. 특히 배수관의 설치에 따른 전과정을 보고서로 작성하여 파일 및 출력물 형태로 제공함으로써 합리적인 설계과정을 보여줄 뿐만 아니라 오류 발생시 즉각적인 수정이 가능케 함으로써 임도 설계기술의 상향평준화에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
상수도 배관은 땅속에 매설되어 있어서 배관의 노후화에 따른 누수를 맨눈으로 탐지하기가 불가능하며, 누수음을 감지함으로써 배관의 누수를 탐지하는 기술이 주로 사용된다. 본 논문에서는 상수도 배관의 양단에 두 개의 가속도계를 부착·취득한 데이터 간의 도달 시간 차이를 계산하여 누수 지점을 탐지하는 알고리즘을 개발하였다. 배관의 누수 시험은 17.2m의 배관에 4.3m, 8.6m, 12.9m 지점에 밸브를 설치하고, 밸브의 개도율을 30%, 70%로 변경해 가면서 누수 지점을 분석하였으며, 밸브가 30%, 70%씩 개방된 정도의 배관 내 압력 강하에 대해서는 누수를 탐지할 수 있는 것으로 확인되었다. 초기 단계의 누수를 탐지하는 것이 매우 중요하며, 본 연구에서 적용한 알고리즘으로부터 초기의 누수 지점의 탐지가 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 다양한 임목 정보를 측정하고 효과적으로 관리하기 위해 스마트폰 애플리케이션과 웹 애플리케이션 서버(Web Application Server, WAS)를 개발하였다. 수고, 방위, 고도, 경사, 위치 좌표는 스마트폰에 내장된 동작센서를 통해 취득된 각도를 삼각법에 적용하여 측정하였으며, 흉고직경 및 거리는 Google AR Core에서 제공하는 AR API(Application Programming Interface)를 응용하여 측정할 수 있도록 하였다. 웹 애플리케이션 서버는 스마트폰이 측정한 데이터를 수신하여 저장, 조회, 출력하고 수목의 위치를 카카오 맵에 표시할 수 있도록 개발하였다. 또한, 개발된 애플리케이션의 정확성을 평가하기 위해 인공 침엽수림에서 잣나무 90본, 천연 혼효림에서 무작위로 90본을 선정하여 버텍스 및 윤척과 비교하였다. 비교 결과, 흉고직경과 수고 모두 95% 수준에서 유의한 결과를 나타내었으며, 흉고직경의 경우 인공 침엽수림이 평균 0.6745 cm, 천연 혼효림에서는 평균 1.0139 cm의 오차를 보였다. 수고는 인공 침엽수림이 평균 0.6714 cm, 천연 혼효림은 평균 1.3297 m의 오차를 보였다.
최근 IoT 기술과 통신매체의 발전에 따라 다양한 영상 장비가 산업 현장에서 사용되고 있다. 카메라와 센서에서 취득된 영상 데이터는 송수신 과정에서 잡음의 영향을 받기 쉬우며, 시스템의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 잡음 제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 AWGN에 훼손된 영상을 복원하는 과정에서 디테일을 보존하기 위해 화소값 분포패턴에 기반한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 화소값 분포패턴에 따라 가중치를 계산하였으며, 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음 제거 성능을 분석하기 위해 기존 방법과 비교하여 확대영상 및 PSNR을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 중요 특성을 보존하며 기존 방법에 비해 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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