건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 스마트시티, 정밀도로지도 구축 등과 같은 고품질의 3차원 공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 이를 보다 손쉽고, 간편하게 취득하기 위하여 MMS, UAV와 같은 관측기술이 활발히 활용되고 있다. 하지만 두 자료를 통합하여 3차원 모델링을 수행하기 위해서는, 두 관측기술 적용 시 발생하는 원시자료 취득센서, 점군 자료생성 방식 및 관측정확도 간의 차이를 효율적으로 보정할 수 있는 최적의 정합방법이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 3차원 모델의 자동정합에 사용되는 ICP(Iterative Closet Point) 기법을 통한 MMS와 UAV 점군 데이터 간 자동정합 성능을 판단하기 위하여, 여의도 지역을 연구대상지역으로 설정하고 UAV 영상을 취득 후 점군 자료로 변환하였다. 그 후 대상지역을 총 4개의 구역으로 구분하여 MMS 관측을 수행하였으며, UAV 점군 자료를 기반으로 각 구역에서 관측된 MMS 점군 자료와 수동정합하고 이를 ICP 기반으로 자동정합한 결과와 비교하였다. 보다 엄밀하게 ICP 기반의 자동정합 성능을 판단하기 위하여 각 구역별로 데이터 중첩률, 노이즈 레벨 등의 변수를 다르게 하여 비교를 수행하였다. 결론적으로 ICP 기반의 자동정합 시 데이터 중첩률이 높고, 노이즈 레벨이 낮을수록 더 높은 정확도로 정합될 수 있다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 국립공원 탐방 성수기와 비수기에 따른 빛공해 특성 차이 분석을 목적으로 하였다. 우리나라 21개 국립공원 중 북한산과 무등산국립공원을 제외한 19개 국립공원의 빛공해는 2012년 10월(성수기)과 2013년 1월(비수기)에 촬영된 VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) 센서의 DNB(Day and Night Band) 영상 중 구름과 달빛이 없는 시기에 촬영된 영상을 이용하여 추정하였고, bootstrapping 회귀 분석을 이용하여 각 시기별로 어떠한 사회경제적, 정책적 요인이 국립공원 빛공해 수준에 영향을 미치는지 분석하였다. 국립공원 빛공해 특성은 탐방 성수기와 비수기에 따라 다르게 나타났다. 탐방 성수기에는 국립공원 내부의 야간 조명보다 공원 인근 조명이 국립공원 내부의 빛공해 수준에 더 큰 영향을 주었고 비수기에는 공원 인근보다 공원 내부에 의한 영향이 더 큰 것으로 분석되었다. 탐방 성수기에 국립공원 인근 야간 조명 영향이 더 크게 나타난 원인은 공원 인근의 숙박 및 레크리에이션 시설의 야간 조명이 대기 중에서 산란되어 국립공원 내부로 침입하는 스카이글로우현상(sky glow effect)으로 판단된다. 이 결과는 국립공원 빛공해의 피해를 줄이기 위해서는 국립공원 내부 뿐 아니라 특별히 탐방 성수기 동안 인근 지역의 야간 조명을 규제하여야 한다는 것을 시사해준다.
절화장미의 새로운 수경재배 방식으로 용기재배를 제시하기 위하여 배수구의 높이와 적정 배지를 설정하는 두가지 시험을 수행하였다. 용기재배 시 적정한 배수구 높이를 설정하기 위하여 규격이 $30{\times}30{\times}25cm$인 사각용기에 배수구를 0, 3, 6, 9cm 높이로 처리하였을 때 수량은 3cm 배수구 처리가 많았으나 절화품질은 처리간 차이가 발생하지 않았다. 정식후 생존율은 각각 100, 100, 92, 92%였다. 배수구 높이와 배지조성의 관계를 구명하기 위하여 배수구 높아가 0, 3cm인 용기에 배지을 코이어와 펄라이트 단용 및 혼용하여 7가지 배지를 조성하였다. 수분센서를 이용하여 수분함량이 -5kPa에 도달했을 때 급액을 했을 때 코이어 혼합비율이 높은 배지와 3cm 배수구 높이 처리가 급액횟수가 감소하였다. 화중을 제외한 절화의 상품성과 2차 수확까지의 절화 수량은 배수구의 높이에 따른 차이는 인정되지 않았고 3차 수확이후의 수량은 3cm 배수구 처리가 많았다. 배지별로는 코이어의 혼합 비율이 높은 처리에서 수량과 상품성이 우수하였다. 수량은 배수구를 높인 처리구가 절화품질과 수량이 많았으며, 펄라이트의 혼합비율이 높은 배지에서 수량이 감소하는 경향을 나타내었다.
Objectives : The purpose of this study was to confirm that the pulse analyzer is useful for analyzing characteristics of variables of pulse waves in age categories, evaluating pulse waves of the metabolic syndrome group, compared with those of the non-metabolic syndrome group in Korean adults. Methods : The pulse wave variables were measured in Guan of all 1,056 subjects by the pulse analyzer, using a pen-type piezoresistive sensor. The physical measurement, blood test and survey were also performed by each subject. Results : In the age categories, height of pre-incisura (h2), height of tidal wave (h3), area of percussion wave (Aw), and width of percussion wave (w) increased in accordance with increase in age. While ratio of systolic period area (As) went up according to the increase of age, ratio of diastolic period area (Ad) went down. Radial augmentation index (R-AI), h2/h1, h3/h1, w/t and angle of percussion wave went up by aging, generally. Aw rate (Aw/At) also increased. Among the metabolic syndrome group, in the ages of 19 and 44, ratio of systolic period area (As) was higher and ratio of diastolic period area (Ad) was lower than in the non-metabolic group. w/t, Aw/At, and angle of percussion wave were higher than in the non-metabolic syndrome group. Among the metabolic syndrome group over the age of 60, height of pre-incisura (h2), height of tidal wave (h3), total area (At), area of percussion wave (Aw), radial augmentation index (R-AI), h2/h1 and h3/h1 were higher than in the non-metabolic syndrome group. Conclusions : The pulse analyzer is useful to analyze arterial stiffness in the age categories and in the metabolic syndrome group by some measures.
본 연구는 도심지 공원 내 식재된 버즘나무와 느릅나무를 대상으로 수관 내부의 온도, 풍량, 풍속 등 미기후 인자간의 상호관계를 규명하는데 그 목적이 있다. 현장조사는 여름철, 8월 한 달간 오전 09시부터 오후 06시까지 1시간 간격으로 측정하였다. 미기후 인자 측정 항목은 광량자센서(PAR Quantum Sensor SKP215), 정밀온도계측기(Pt1000-Sensor), 풍량풍속계(1467 G4 & HG4)를 이용하여 온도, 광량, 풍량 및 풍속 데이터를 수집하였다. 분석 결과, 버즘나무와 느릅나무는 두 종 모두 외부 온도에 비해 수관 내부에서 냉각효과가 있음이 입증되었다. 수관 내부의 냉각효과는 대기 중의 풍량과 풍속이 있을 때 더 효과적이었다. 바람이 있을 때, 버즘나무는 풍량에 의해 수관 내부의 온도가 더 낮아지며, 느릅나무는 풍속에 의해 수관 내부의 온도가 더 낮아지는 것으로 확인되었다. 바람이 없을 때, 두 종간 수관 내 평균온도 변화는 평균적으로 느릅나무가 $-0.9^{\circ}C$, 버즘나무가 $-0.958^{\circ}C$로 버즘나무가 느릅나무보다 식재 공간 내 온도를 낮추는데 비교적 더 효과적이었다. 본 연구는 도심 내 수목이 종별로 미기후에 미치는 영향에 차이가 있으며 또한, 수목의 미기후 형성에 영향을 미치는 인자들이 수종별로 다를 수 있음을 밝혔다는데서 의의가 있다. 향후 활엽교목 이외에 상록수, 관목류 등 다양한 수종 등에 대한 후속 연구가 필요하며, 이를 통해 도시 녹지 공간 내 미기후 조절에 효과적인 조경수를 보급하는데 기여할 것으로 사료된다.
본 연구는 미기압파 해석에 필요한 각종계수의 도출 및 해석결과의 신뢰성을 검증하기 위한 목적이 있다. 본 실험에 사용된 터널 주행 열차모형 실험 장치는 1/60축척으로 제작 되었으며, 열차는 KTX 차량 모델의 제원에 맞추어 10량 1편성으로 제작된 모형을 사용하였다. 터널의 다면적은 $107.9m^3$ 와 $95.1m^3$를 적용하고, 터널연장은 1km, 0.78km, 0.5km를 적용하였고, 열차속도는 275, 300, 325, 350km/h로 변화시켜 실험 하였다. 실험 장치는 유압발사 시스템으로 열차모델 유압 발사기터널모델 제동장치로 구성된다. 모형열차의 속도는 터널입구 전방 및 출구 부 갱구에서 각각 1.2m지점에서 설치한 속도 감지기에 의해서 측정되며, 터널 내부의 압력변동은 압력센서를 터널의 입구, 중앙, 출구부에 설치하여 연속적으로 측정 하였다. 측정결과 터널입구에서 발생한 압력파의 압력기울기는 터널을 전파하면서 비선형효과에 의해서 증가하거나 확산작용에 의해서 압력기울기가 감소하는 것을 알 수 있었고, 미기압파 저감 대책을 위해 터널입구에 종류별 각각 설치하여 출구부에서 발생되는 미기압파를 비교분석하여보았다.
정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.
부레를 가진 어류의 산란 강도를 조사하기 위하여 길이가 다른 참돔 (red seabream, pagrus major)을 이용한 음향 실험을 실시하였다. 대상 어류를 살아 있는 상태로 - (1) 망 내에 각각 넣은 후, (2) 자유 유영 상태로 놓은후 - 3개의 음향센서 (38, 120, 200kHz)를 이용하여 길이에 따른 산란강도를 측정하였다. 실험 결과 길이에 따른 참돔의 산란 강도는 각 주파수별로 TS/sub 38㎑/=20 log/sub 10(l)/ -66.41, TS/sub 120㎑/=20 log/sub lo(1)/ -71.80, TS/sub 200㎑/=20 log/sub 10(1)/ -73.94로 나타났다. 실험 결과와 이론 모델을 비교하기 위하여 어류의 형태를 근거로 한 Helmholtz-Kirchhoff 음선 근사법을 사용한 결과, 산란강도는 어류 몸체보다는 부레에 의한 효과가 95%이상으로 나타났다. 한편, 수신된 산란강도 자료를 이용한 확률밀도 함수로부터 어류의 행태에 따른 산란강도 변위는 망 내의 산란체에서는 가우스 확률밀도함수 (Gaussian PDF)로, 자유 유영 상태에서는 레일리 확률밀도함수 (Rayleigh PDF) 특성을 나타냈다.
과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.
본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내 단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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