The car seat head restraint is used for neck injury(whiplash injury) prevention in rear end impacts. The purpose of this study was to evaluate the seat head restraints for the total number of 34 domestic cars. H-POINT machine and HRMD(head restraint measuring device) were applied to measure backset(the distance between head and seat head restraint) and height(height gap between head and seat head restraint). For tendency study of driver's head position, we took the 320 driver's pictures in the street. As results, There were only five percent drivers in good and acceptable zone. For car seat head restraint system, the results was 9 cars for good zone, 10 cars for acceptable zone, 9 cars for marginal zone and 6 cars for poor zone were evaluated. For a precise evaluation the of whiplash injury, detailed FE neck model will be developed and the clinical database should be constructed for model validation.
양돈 업계에서 돼지의 무게는 생산성 측면에서 매우 중요한 요인 중 하나이다. 탑뷰 카메라를 통해 획득된 이미지에서 돼지의 무게를 추정할 때 오차가 적고 신뢰도 있는 결과를 보이기 위해, 오차의 주요 원인인 돼지의 머리를 제거하여야 한다. 우선, 돼지의 머리를 제거하기 위해서는 귀를 탐지하여야 한다. 그러나 돼지의 자세가 바르지 못한 경우 겹침으로 인해 돼지의 귀와 머리가 구분되지 않는 경우가 발생하고, 귀 탐지 과정에서 고려해야 할 변수가 많아지므로 연산량과 수행 시간이 증가한다. 따라서 돼지의 무게 추정을 위해서 돼지의 머리를 제거할 때 돼지의 자세 판정은 필수적이다. 본 논문에서는 돼지의 중점으로부터 돼지의 경계선을 연결한 선분의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하였다. 이를 통해 자세가 바른 돼지의 머리를 제거하여 돼지의 무게를 측정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 7.8 ms의 수행 시간과 0.97 이상의 정확도로 돼지머리 제거를 위한 자세를 결정할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 가상화 기술을 이용하여 PSTR에 기반한 고장감내 설계에 관련한 연구이다. 고장감내 PSTR 모델을 가상화 기술에 기반하여 구현하게 되면 프라이머리와 쉐도우 간의 통신성능이 향상되고 각 프라이머리와 쉐도우 내의 동작에 대한 모니터링이 용이하게 된다. 기존의 PSTR 모델은 프라이머리 하드웨어와 쉐도우 하드웨어 구성을 전제로 하여 프라이머리에서 본 임무를 수행하고 쉐도우에서는 프라이머리에서 고장이 발생했을 경우 취해야 할 동작을 준비하게 된다. 쉐도우에서 이러한 동작을 준비하므로 임무에 차질이 없도록 프라이머리는 다시 주 임무를 수행할 수 있게 된다. 본 논문에서는 임베디드 환경에서 고장감내 PSTR 모델을 가상화 기술을 이용하여 구현한다.
본 논문에서는 복잡한 배경에서의 사람의 머리 추적에 있어서 효과적인 Adaptive Boosting에 의한 방법을 제안한다. 하나의 특징 추출 방법은 사람의 머리를 모델링하기에는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 여러 가지 특징 추출 방법을 병행하여 정확한 머리 검출을 시도하였다. 머리 영상의 특징 추출은 sub-region과 Haar 웨이블릿 변환(Haar wavelet transform)을 이용하였다. Sub-region은 머리의 지역적인 특징을 나타내고, Haar 웨이블릿 변환은 얼굴의 주파수 특성을 나타내기 때문에 이들을 이용하여 특징을 추출하면 효과적인 모델링이 가능해 진다. 실시간으로 입력되는 영상에서 사람의 머리를 추적하기 위하여 제안하는 방법에서는 3가지 형태의 Harr-wavelet 특징을 AdaBoosting 알고리즘으로 학습한 후 결과를 이용하였다. 원래 AdaBoosting 알고리즘은 학습시간이 매우 길며 학습데이터가 변하면 다시 학습을 수행해야 하는 단점이 존재한다. 이 단점을 극복하기 위하여 제안하는 방법에서는 캐스케이드를 이용한 AdaBoosting의 효율적인 학습방법을 제안한다. 이 방법은 머리 영상에 대한 학습시간은 감소시키며, 학습데이터의 변화에도 효율적으로 대처할 수 있다. 이 방법은 학습과정을 레벨별로 분리한 후 중요도가 높은 학습데이터를 다음 단계에 반복적으로 적용시킨다. 제안하는 방법이 적은 학습 시간과 학습 데이터를 사용해서 우수한 성능을 가지는 분류기를 생성하였다. 또한, 이 방법은 다양한 머리데이터를 가진 실시간 영상데이터에 적용한 결과 다양한 머리를 정확하게 검출 및 추적하였다.
본 연구는 한국에 서식하는 장지뱀과 3종인 표범장지뱀(Eremias argus), 아무르장지뱀(T. amurensis), 줄장지뱀(T. wolteri)의 외부 형질에 대한 성적 크기 차이(SSD)를 알아보기 위하여 수행되었다. 외부 형질 중 주둥이-항문 길이, 꼬리 길이, 머리 길이, 머리 폭, 앞다리 길이, 뒷다리 길이와 같은 6개 부위를 중심으로 수컷과 암컷을 비교하였다. 머리-항문 길이는 student's t 검정을, 나머지 부위는 머리-항문 길이를 공변량으로 이용하여 공분산 검정을 수행하였다. 머리 길이와 꼬리길이는 일반적인 장지뱀과의 특성과 마찬가지로 한국산 장지뱀과 3종 모두 수컷이 암컷보다 긴 것으로 나타났다. 추가적으로 표범장지뱀은 머리 넓이, 앞다리 길이, 뒷다리 길이, 줄장지뱀은 머리 넓이에서 수컷이 암컷보다 길었다. 머리-항문 길이는 한국산 장지뱀과 3종 모두 암 수 사이에서 유의한 차이가 없었다. 머리-항문 길이의 SSD의 원인을 파악하기 위해서는 수컷간의 싸움과 암컷 머리-항문 길이와 한 배 산란수의 관계와 같은 생태학적 정보가 필요하다. 한국산 장지뱀과 3종에 대한 생태학적 연구가 계속 진행된다면 SVL에서 SSD가 일어나지 않은 이유를 설명할 수 있을 것이다.
목적: 머리위치와 사위의 관련성, 습관적인 머리위치 평가의 유용성을 평가하고자 하였다. 방법: 무작위 참여자 중 사위가 있는 22명(남자 20명, 여자 2명, 평균나이 $23.6{\pm}2.7$세)을 대상으로 하였다. 모든 대상자는 문진, 차폐검사, 굴절검사, 사위 및 융합여력검사를 실시하였다. 습관적인 머리위치(머리기울임과 얼굴돌림)는 Impression IST에 의한 타각적 측정과 검사자에 의한 주관적 관찰로 평가하였다. 결과: 사위가 있는 대상자에서 습관적인 머리위치가 드러날 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 프리즘 처방이 필요한 15명의 대상자에서 원거리 사위도와 얼굴돌림에서 유의한 Spearman 상관관계를 보였다($\rho$ = 0.524, p = 0.045). 사위 이상 대상자에서 머리위치와 사위도의 상관성은 없었다. 타각적 측정과 자각적 관찰의 상관성은 없었으나 타각적 측정은 정밀하고 자각적 관찰은 판별력이 있는 방법으로 평가되었다. 결론: 사위에서 이상두위 현상이 나타났으며, 이러한 결과들은 사위에서 모든 주 주시방향에서 습관적인 머리위치를 관찰할 필요가 있음을 암시한다.
원자력 발전소에는 No.36(D36)이상의 대구경 철근이 사용되는데 이러한 대구경 철근으로 갈고리 정착을 할 경우, 기준에서 요구하는 구부림 및 갈고리 길이로 인해 설계 및 배근에 있어 큰 어려움을 겪을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 확대머리 철근을 사용할 수 있다. 2008년 개정된 ACI 318에서는 확대머리철근의 정착길이식을 도입하였으며, 제정 배경 연구를 근거로 하여 횡보강근의 영향력을 무시하고 있다. 그러나 확대머리 철근이 겹침이음이나 컷오프 구간에서 사용될 경우, 인장재에 의해 피복 콘크리트를 밀어내는 힘이 발생하여 횡보강근에 작용하는 인장력이 크게 증가한다. 본 연구의 목적은 휨을 받는 부재 내에 정착된 확대머리 철근의 정착성능에 대한 횡보강근의 영향력을 평가하는 것으로, 이를 위해 횡보강근의 간격을 변수로 한 대구경 확대머리 철근의 정착실험을 수행하였다. 실험방법으로는 컷오프 구간을 모사한 실험을 수행하였으며, 확대머리 철근으로는 D43의 대구경 철근을 사용하였다. 실험 결과, 횡보강근이 없는 실험체의 경우 정착구간의 쪼갬파괴에 이어 단부의 하중이 확대머리 부근의 콘크리트에 직접적으로 작용하면서 상부 피복 콘크리트가 부재에서 탈락하는 취성적인 파괴형태가 나타났다. 또한 확대머리 철근의 발현강도가 항복강도의 절반밖에 못 미치는 매우 낮은 내력을 보였다. 이에 반해 횡보강근이 배근된 실험체의 경우 경우 횡보강근이 실험체 단부의 하중에 직접적으로 저항함에 따라 실험체 내력이 큰 폭으로 상승하였다.
본 연구는 고강도 철근을 확대머리 이형철근으로 사용하는 경우 정착길이 효과에 관한 실험 연구이다. 현행 기준에서는 확대머리 이형철근의 정착길이를 산정하는 식에서 철근의 설계기준강도를 400 MPa로 한정하고 있다. 고강도 철근에 대한 연구결과가 충분하지 않기 때문에 이러한 규정이 명시된 것이다. 따라서 본 연구에서는 설계기준 항목강도 600 MPa의 철근으로 확대머리 이형철근을 제작하여, 변수별 실험연구를 수행하였다. 실험은 철근의 정착길이, 철근의 개수, 그리고 확대머리의 형상 등의 변수로 계획하였다. 실험체는 정착길이가 긴 L형과 정착길이가 짧은 S형으로 분류하고, 확대머리의 형상은 원판형(A형)과 원뿔형(B형)으로 구분하였다. L형 실험체는 원판형 확대머리를 대상으로 철근 개수가 1~3으로 변하는 3개의 실험체와 S형 실험체는 원판과 원뿔형 확대머리 형상에 대하여 정착길이를 L형의 50%, 45%, 40%, 35%로 변화한 실험체를 계획하였다. L형(LA형) 3개, SA형 4개, SB형 4개 등 총 11개의 실험체를 인발실험을 하였다. 실험결과는 콘크리트구조기준(부록 II)의 정착길이 산정 규정에 따라 평가하였으며, 그 결과 항복강도 600 MPa의 철근을 사용한 확대머리 이형철근은 현행기준의 설계식을 적용하여 설계할 수 있음을 보였다.
본 논문은 SD700 확대머리철근의 겹침이음을 이용한 단차가 있는 보의 접합상세를 개발하기 위하여 실시한 구조성능평가 실험결과를 나타낸다. 실험변수는 주철근의 겹침이음길이, 철근 항복강도, 단부정착상세 등이다. 모든 실험체에 대하여 춤이 작은 보(B2)의 하부 주철근은 확대머리철근을 적용하였으며, 춤이 큰 보(B1)의 하부 주철근은 일자형 확대머리철근, 90° 갈고리형 확대머리철근 등 두 가지 상세로 이음방법을 적용하였다. 실험결과, SD500과 SD600을 적용한 실험체들은 겹침이음부에서 모두 휨파괴되었으며, 이로 인하여 최대내력은 유사하게 나타났다. SD500을 적용한 실험체들에 대하여, B1의 주철근을 90°갈고리형 확대머리철근으로 적용한 상세가 확대머리철근에 비하여 겹침이음부의 수평균열을 억제하였다. SD700의 확대머리철근을 사용한 실험체는 취성적인 정착파괴가 나타났으며, 겹침이음길이의 증가에 따라 최대내력이 증가하였다. SD700의 확대머리철근을 사용한 실험체들은 실험체정착길이/이론정착길이에 대한 실험내력/이론내력이 ACI 318-19 식은 1.30~1.48로 나타났으며, KDS-2021 식은 1.14~1.30로 평가되었다. 이를 볼 때, ACI 318-19 산정식이 보다 보수적으로 정착길이를 평가함으로써 더 큰 안전율을 가지고 있었다.
입체음향을 구현하는 방법은 두 가지가 있으며, 5.1 채널과 같은 서라운드 시스템(surround system)을 이용하는 방법과 2 채널의 바이노럴 시스템(binaural system)을 이용하는 방법이 있다. 바이노럴 시스템은 사람이 두 귀를 이용하여 음상을 정위하는 원리를 이용하는 방법이다. 일반적으로 라우더 스피커 시스템에서 각 채널사이에 발생하는 크로스토크(crosstalk)는 본래의 입체음향을 재생하기 위해서는 제거되어야만 한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 머리의 움직임을 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 청취자의 머리 움직임을 제대로 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴과 눈의 영역 검출을 기본으로 한다. 얼굴 검출은 이미지의 밝기 값을 이용하고 눈 검출은 수학적 형태학(mathematical morphology)을 이용한다. 청취자의 머리가 움직일 때 얼굴 영역과 눈 사이의 경계선의 길이가 변한다. 이 정보를 이용하여 머리 움직임을 추정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 +10오차 범위 내에서 머리의 움직임을 효율적으로 추정하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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