IEEE 802.15.4는 다양한 모니터링과 제어 응용을 위한 보편적인 대안으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4를 이용하여 직류배전선로를 실시간으로 감시하고, 신속한 장애감지와 장애발생 선로를 차단하기 위한 직류배전선로 장애관리시스템을 설계하였다. 각 노드에 번호를 할당하였고, IEEE 802.15.4의 Unslotted CSMA-CA 방식을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 성능분석을 하였다. 이를 위해 전류 16비트, 진폭 16비트, 기타 상태정보 28비트로 총 60비트의 제어정보를 보냈고, 직류배전선로 장애관리시스템의 패킷전달율과 전송 지연시간을 측정하고 분석하였다. 트래픽 부하가 초당 330 패킷 이하일 때, 0.02초보다 짧은 평균 지연이 나타났으며, 트래픽 부하가 초당 260 패킷 이하일 때, 99.99% 이상의 패킷 전달률을 보여준다. 따라서 트래픽 부하가 초당 260 패킷 이하일 때, 미국 DOE(Department of Energy)의 엄격한 조건을 만족함을 확인할 수 있었다. 본 논문의 연구결과는 IEEE 802.15.4를 이용한 직류배전선로 장애관리시스템 구축을 위한 기본 자료로서 활용이 가능할 것이다.
대기로 방출된 방사성 물질의 대기 확산 형태를 파스킬의 대기안정도에 따른 모델인 타원형 근사화 모델로 가정하고 인체가 받을 수 있는 감마선에 의한 피폭선량률을 계산하였다. 이 결과를 대기 확산 기본 모델인 가우스플룸 모델을 적용하여 계산한 결과 및 이미 발표된 원형 근사화 모델에 의한 결과와 비교하여 보았다. 제시한 타원형 근사화 모델을 이용하여 피폭선량을 계산한 결과는 가우스플룸 모델의 결과와 비슷하고, 원형 근사화 모델의 경우보다 오차가 적었으며, 동시에 기본 모델인 가우스 플룸 모델과 비교할 때 1/40 정도의 계산 시간이 걸렸다.
본 논문에서는 열림부분에 기반을 둔 자동차 번호판의 숫자인식 기법을 제안한다. 제안된 인식기법에서 숫자를 상부와 하부로 나누고, 각각에 대해 열림부분을 판정하여 숫자를 인식한다. 제안된 기법에서, 상부와 하부의 분할은 정해진 절단선을 바탕으로 하며, 교점의 개수에 따라 절단선의 위치가 조절된다. 제안된 방법은 템플릿 매칭 방법에 비해 잡음이나 회전 등의 영향을 받지 않으며 강건하다. 모의실험에서 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 번호판에 사용되는 숫자들에 대해 처리를 하고, 그 결과를 제시하였다. 제안된 기법은 번호판의 숫자인식에서 매우 높은 인식률을 보인다.
본 논문에서는 광섬유 브래그 격자의 고온 어닐링 온도조건에 따른 감마방사선 영향을 분석하였다. 제작된 광섬유 브래그 격자는 $Co^{60}$ 감마선원을 이용하여 약 115 Gy/min의 선량률로 총선량 약 31 kGy 감마선을 조사하였다. 실험결과를 통하여, 각각 다른 온도로 안정화시킨 광섬유 브래그 격자들은 높은 온도에 노출될수록 방사선 민감도가 증가하는 것으로 나타났다.
안개 및 대기의 교란이 광무선 통신에 주는 영향을 해석하기 위해 가시광선영역의 LD(laser diode) 및 적외선 영역의 LD 사용하고, 카세그레인 광학계를 이용하여 광을 송수신하게 하였으며, 광 소신소자로는 APD(avalanch photo diode)를 사용함을 가정하여 대기 중의 안개의 정도에 따른 가시도 및 교란의 세기를 나타내는 굴절률 구조상수에 따른 광 수신 전력, 잡음 전력을 고려한 SNR(signal to noise ratio)을 계산해 보고 각각의 통신 상태에서 BER(bit error rate)이 $10^{-9}$이 가능한 통신 거리를 알아보았다.
본 논문에서는 광민감 광섬유와 일반 단일모드 광섬유로 제작된 광섬유 브래그 격자 센서의 감마방사선 영향을 분석하였다. 제작된 광섬유 브래그 격자 센서는 $Co^{60}$ 감마선원을 이용하여 300 Gy/min의 선량률로 총선량 17.8 kGy 감마선을 조사하였다. 실험결과를 통하여 수소로딩을 하지 않은 광민감 광섬유로 제작된 격자 센서가 가장 낮은 18 pm의 브래그 파장 이동을 보였다.
본 논문에서는 거동이 불편한 환자를 위하여 주변 환경에 놓여 있는 기기들에 대한 제어와 간호사를 호출하는 간단한 의사소통 등을 위한 몇 가지 사각형 형태의 마커를 제시하고 이 마커들을 카메라 영상으로부터 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 다중 임계값을 사용하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화한다. 근사화 된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 마커 영상을 정규화한 다음에는 주성분 분석을 통하여 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 마커의 종류를 인식한다. 본 논문의 시스템은 다중 임계값을 이용하여 조명에 견고하며 워핑 기법과 주성분 분석을 이용하여 촬영 각도에 견고하다. 총 21개의 마커를 설계하여 인식 실험한 결과 최대 100%의 인식률을 얻을 수 있었고 초당 12프레임의 수행속도로 조명과 각도 변화에 견고한 인식 결과를 얻을 수 있었다.
폴리카보실란에 탄소직물을 보강제로 이용하여 제조한 탄소/탄화규소 복합재는 좋은 내산화 특성과 열 충격에 강한 특성으로 인해 높은 온도의 구조체에 적용되고 있다. 본 연구에서는 고분자 함침 열분해법을 이용하여 탄소직물에 폴리카보실란 용액을 함침한 후, 전자선을 이용하여 가교하고, 열분해 과정을 통해 탄소/탄화규소 복합재로 제조하였다. 실험 결과 복합재 시료의 공극률과 밀도는 각각 13.5%와 $2.44\;g/cm^3$을 나타냈고, 내산화 특성은 지속적인 고온의 산화 분위기에서 95.9%의 잔류량을 나타내어 본 연구에서 제조한 탄소/탄화규소 복합재의 우수한 내산화 특성을 확인하였다.
최근 들어 외부 강선을 이용한 프리스트레스트 콘크리트구조물의 건설이 증가하고 있다. 그러나 극한거동 해석시 단면 적합조건을 이용하는 내부 부착 강선과는 다르게 외적 비부착 강선은 부재의 전체거동에 의해서 응력 증 가량이 결정된다. 또한 편향부에서의 미끌림 효과와 강선의 편심 변화 효과 등이 발생하게 된다. 따라서 본 연구는 외 부 강선을 가지는 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 보의 거동 특성을 평가하기 위하여 강선량, 긴장력 등을 변수로 하여 정적 휨실험을 수행하여 외부 강선 부재의 휨거동 특성을 얻었다. 실험 결과에 의하면 균열발생 이전의 외부 강선 PSC 부재는 부착 강선 PSC부재와 거동 차이가 크지 않음을 알 수 있었다. 그러나 균열이 발생한 이후의 거동에서는 철근의 항복하중, 극한하중, 강선 응력 등이 외부 강선 부재에서의 값이 부착 강선 부재에 비해서 작게 나타나고 있다. 하중-강 선 변형률 관계에서 보면, 외부 강선 부재들의 경우, 하중 증가에 따른 외부 강선 변형률의 증가량은 초기 긴장력의 크 기 순서와 거의 반대의 순서로 외부 강선의 변형률이 증가한 것으로 나타났으나, 다만 초기 긴장력이 크다할지라도 강 선의 유효응력이 작은 경우의 강선 변형률은 강선의 유효응력이 큰 부재들보다는 다소 작게 증가하고 있는 것으로 나 타났다. 외부 강선 부재의 콘크리트에 발생된 압축 변형률의 크기는 외부 강선의 유효응력 크기 순서와 일치하는 것으 로 나타나, 콘크리트의 압축변형률은 외부 강선의 유효응력에 비례함을 알 수 있다. 실험 결과와 기존의 설계식과 비교 해본 결과, ACI-318에 의한 결과는 긴장력 혹은 유효응력이 차이를 전혀 반영하지 못하고 있고 특히, 그 결과가 실험 결과보다 상당히 작게 나타나, 지나치게 보수적인 것으로 판단된다. 한편 AASHTO 1994는 ACI-318과는 다르게 강선량, 초 기 힘 및 유효응력 등의 변화에 적절하게 영향을 받고 있는 것으로 나타났지만 내부 비부착 강선의 실험 결과를 이용 하여 작성된 이유로 외부 강선 실험 결과보다 지나치게 큰 결과를 유발하고 있는 것으로 평가된다. 이러한 이유로 외 부 강선의 극한응력을 정확하게 예측할 수 있는 새로운 규정이 필요하다.
차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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