소총 사격 중 발생하는 고온의 열은 총기의 성능을 저하시킬 뿐 아니라 사용자의 원활한 운용에 제한을 가져온다. 본 연구에서는 인간공학 설계 기준을 참조하여 사격에 따른 총열덮개의 온도변화를 측정하고 재질에 따른 운용성을 검토하였다. 인간공학 설계 기준은 피부에 직접적으로 닿을 경우 단열재를 필요로 하는 것을 명시하고 있다. 이에 따라 사격시험을 위하여 총열덮개의 재질별로 대한민국 제식소총 3종과 해외 모델 1종을 선정하였으며, 접촉식 온도 측정기를 이용하여 사격시험을 실시하였다. 시험결과 열전도도가 낮은 플라스틱 총열덮개를 사용하는 소총과 열전도도가 높은 알루미늄 총열덮개를 사용하는 소총 모두 낮은 온도에서 100발 이상 사격에도 맨손으로 운용이 가능하였다. 그러나 평균 대기온도에서 약 60발 이상 사격 시 알루미늄 총열덮개는 맨손으로 운용이 제한되며, 다량으로 빠른 시간에 사격이 이뤄질 경우 덮개 재질에 관계없이 총열덮개의 운용이 제한되었다. 소총의 발열에 의한 운용제한 해소를 위해서는 장갑 또는 손잡이, 덮개 등을 활용하여 피부와 직접적인 접촉 차단이 필요하다. 본 연구를 통해 소총의 열 위험에 대한 운용성을 파악할 수 있었으며, 타 소총 및 군수품의 인간공학적 설계를 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 화이버 단면 요소를 이용하여 강재 보강된 숏크리트 합성부재의 하중지지력과 거동을 수치해석적으로 평가하였다. 강재 보강된 숏크리트 합성단면은 여러 개의 화이버로 분할되고, 각 화이버에 정의된 비선형 응력-변형률 관계에 의해 내력을 결정하게 된다. 사용된 유한요소모델의 검증을 위해 수치해석에 의한 숏크리트 라이닝의 하중-변위 변화를 기존 실험연구결과와 비교하였고, 이를 수치해석에 의한 강재와 숏크리트의 응력분포를 이용하여 함께 분석하였다. 그 결과 제안된 해석방법이 강지보와 숏크리트의 재료 비선형성을 고려하여 전체 거동과 강재 및 숏크리트 각각의 하중 저항력을 실질적으로 평가할 수 있음을 보였다. 또한, 단면 내 응력분포로부터 중립축 변화와 강재 및 숏크리트 각각의 휨 하중 분담률을 도출하였다. 하중 변화에 따른 강재의 휨 하중 분담률 변화를 확인하였고, 이를 통해 숏크리트 라이닝 설계에 강재의 휨 저항성능을 고려하는 것이 필요하다고 판단하였다.
최근 IoT 기술이 발달함에 따라 헬스케어 서비스를 제공하는 많은 의료기관에서는 IoT 기술을 이용한 의료 서비스가 점점 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 사용자 신체에 부착된 IoT 센서의 갯수가 증가하면서 서버에 전달되는 헬스케어 정보는 점점 복잡해져서 서버에서 사용자의 헬스케어 정보를 분석하는 시간이 증가하는 문제점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 사용자에 부착된 IoT 장치를 통해 전달되는 다량의 헬스케어 정보를 서버에서 의료 목적에 맞게 헬스케어 정보를 수집 및 처리하기 위한 딥 러닝 기반의 헬스케어 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 서버에 전달된 헬스케어 정보에 속성값을 부여하여 속성값에 따른 서브넷을 구축한 후 서브넷간 연계 정보를 시드로 추출하여 계층적 구조로 그룹화 한다. 제안 기법은 서버에서 그룹화된 헬스케어 정보를 딥 러닝에 적용하여 사용자의 치료 및 처방에 대한 관찰 속도 및 정확도를 향상시킬 수 있어 최적화된 정보를 추출할 수 있는 특징이 있다. 성능평가 결과, 제안기법은 헬스케어 서비스 모델에서 동작되는 의료 서비스의 처리속도가 기존기법에 비해 평균 14.1% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 기법보다 평균 6.7% 낮았다. 헬스케어 정보 추출에 대한 정확도는 기존 기법보다 평균 10.1% 높은 결과를 얻었다.
비화산지대에서도 적용 가능한 인공저류층 생성방식의 지열발전기술의 등장으로 막대한 비용이 소요되는 대심도 시추공사를 효율적이고 경제적으로 수행하기 위한 연구개발의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 시추공사는 수행과정에서 수많은 불확실한 사건이 발생하여 공기와 비용을 신뢰적으로 예측하기가 매우 어렵기 때문에 계획적이고 효율적으로 공사를 관리하기가 어려운 실정이다. 특히, 비트의 마모로 인해 이산적으로 발생하는 시추장비의 라운드 트립(round trip)은 심도가 깊어질수록 소요시간이 증가하여 공사 성능에 영향을 많이 끼치는 요소로서 발생시점과 깊이를 사전에 평가하여 최적화할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 비트의 마모상태를 총 8단계로 구분하여 마모단계별 라운드 트립이 발생되는 깊이와 시점을 분석할 수 있는 예측 알고리즘(TOSA)을 개발하였다. 시뮬레이션을 위한 단위구간을 분할할 수 있는 방법론을 제시하였으며, 구간별 시추속도 및 비트의 마모도 예측을 위한 방법으로 Bourgoyne and Young의 모델을 활용하였다. 마지막으로 사용자 편의성을 고려하여 개발된 알고리즘을 시스템화 하였다.
폼블럭은 셀프 인테리어 용품으로 새롭게 유행하고 있는 건축마감재로 폴리에틸렌을 주성분으로 하여 제조되고 있어 화재에 취약할 것으로 판단된다. 시중에 판매되고 있는 폼블럭 2종(일반, 난연)을 KS F ISO 5660-1(연소성능시험)의 기준에 따라 화재시 발생되는 연소특성을 파악하였다. 또한 적외선분광계(FTIR)를 이용하여 시편의 연소로 발생하는 가스중 대표적 독성가스를 측정한 후 기존의 독성모델에 적용하였다. 콘칼로리미터 시험 결과 2종의 시편 모두 복사열 차단장치를 제거하자마자 인화 및 불꽃연소가 시작되어, 화재시 화염의 급속한 전파 요인이 될 수 있음을 확인하였으며, 적외선분광계를 통한 연소가스 분석 결과, 일반적인 연소가스인 이산화탄소와 일산화탄소뿐만 아니라 인체에 심각한 위해를 주는 아크롤레인, 암모니아 및 시안화수소 등이 다량 검출되었다. 본 연구를 통해 폼블럭 제품은 착화성과 발열량이 높으며 유해가스가 다량 방출될 수 있음을 실험을 통해 확인하였다. 따라서 폼불럭 사용에 따른 재료의 연소특성, 즉 착화성 저감, 최대 열방출률 제한 및 주요 유해가스의 농도를 제한하는 기준마련도 시급히 요구된다.
본 연구는 전산실험을 통해 중규모 건물에 설치한 수동형 TMD의 매개변수에 대한 가중 다목적 최적화 설계를 다루고 있다. MATLAB으로 수치 시뮬레이션 코드를 작성함으로써 지진하중에 대한 동적응답을 파악하였으며 중심합성계획법과 반응표면법으로 구성한 전산실험을 기반으로 하는 가중 다목적 최적화 기법을 적용하여 TMD의 최적 동조 매개변수를 찾고자 하였다. 본 연구에서는 10층 건물을 대상으로 El Centro를 벤치마크 지진으로 가진하여 반응모델을 생성하고, AHP를 이용하여 반응변수 사이의 상대적 중요도를 산출한 후 가중다목적최적화 설계를 실시하였다. 본 연구의 방법으로 최적화된 매개변수를 가진 TMD는 지진 응답을 효과적으로 저감하였다. El Centro 지진이 작용하는 경우 RSM 기반 가중 다목적 최적설계방법으로 최적화한 TMD의 진동수 응답과 최상층 평균제곱변위는 비제진시보다 각각 31.6%와 82.3% 향상되었고, 모든 적용 지진에서 기존 설계법보다 동등 또는 이상의 성능을 가진 것으로 확인되었다.
현재 우리나라에서 운영 중인 교량 중 30년 이상 된 교량이 전체의 약 11%를 차지할 정도로 노후교량의 수가 증가하고 있다. 따라서 교량의 노후화에 따른 영향을 고려한 내진성능 평가방법의 개발이 필요하다고 볼 수 있다. 예제 교량으로는 포트받침, 탄성고무받침과 납-고무받침을 가진 3가지의 강합성 상자형 거더교를 선정하고, opensees 프로그램을 사용하여 구조해석모델을 작성하였다. 본 연구에서는 교량의 노후도를 교각의 주철근과 띠철근의 부식에 의한 면적의 감소로 반영하였다. 교각의 노후화 정도로는 5%, 10%, 25%, 50%의 4가지 조건을 사용하였다. 입력지진으로는 근거리 지진과 원거리 지진을 각각 40개씩 사용하였으며, 노후화 정도에 따른 예제교량의 교각에 대한 최대변위와 최대 전단력 응답을 구하여 비교하였다. 노후도가 증가할수록 힘-변위 관계에서 교각의 강도 저하가 발생함을 알 수 있으며, 이로 인하여 교각의 변위응답이 증가함을 알 수 있다. 교각의 노후도에 따른 변위응답과 전단저항능력의 영향을 분석하기 위하여 변위비(Dratio)와 전단력비(Fratio)를 정의하여 평가하였다. 예제교량의 고유주기가 길어질수록 노후도에 따른 변위비(Dratio)의 증가가 크게 나타남을 알 수 있으며, 전단력비(Fratio)의 감소 경향은 작게 나타남을 알 수 있다.
본 연구는 폴리머 기반 보수모르타르에 미분쇄된 플라이애시 치환율의 영향을 평가하였다. 주요변수는 양생온도와 미분쇄된 플라이애시의 치환율이다. 양생온도는 $40^{\circ}C$, $20^{\circ}C$ 및 $5^{\circ}C$로, 미분쇄된 플라이애시 치환율은 결합재 대비 0~35%로 변화하였다. 굳지 않은 모르타르에서는 플로우를, 굳은 모르타르에서는 재령별 압축강도, 응력-변형률 관계 및 탄성계수, 파괴계수를 측정하고, 주사전자현미경 및 엑스선회절기 분석을 수행하였다. 실험결과 보수모르타르의 플로우, 탄성계수 및 파괴계수는 미분쇄된 플라이애시 치환율 20~30%에서 가장 높은 성능을 발휘하였다. 또한 재령별 압축강도는 미분쇄된 플라이애시 치환율과 양생온도에 현저한 영향을 받았는데, 미분쇄된 플라이애시 치환율 20%에서 초기강도 발현율이 가장 높았다. ACI 209에서 제시하고 있는 콘크리트 재령별 압축강도예측모델에서 초기 및 장기재령 강도발현 계수는 미분쇄된 플라이애시 치환율과 양생온도의 함수로 일반화할 수 있었다. 미분쇄된 플라이애시가 첨가된 페이스트는 수화생성물을 나타내는 피크(peak)의 수와 강도(intensity)가 증가되고 플라이애시 입자주변에 CSH 겔이 형성되었다.
사람의 빈번한 자세 변화, 그리고 background clutter과 occlusion으로 인해 Person Re-identificatio는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어려운 부분이다. 비겹침 카메라의 이미지는 어떤 사람을 다른 사람과 구별하기 어렵게 한다. 더욱 나은 성능 일치를 달성하기 위해 대부분의 방법은 특징 선택과 거리 메트릭을 개별적으로 사용한다. 그렇게 차별화된 표현과 적절한 거리를 얻을 수 있고, 사람과 중요한 특징의 무시 사이의 유사성을 설명할 수 있다. 이러한 상황은 우리가 이 문제를 다루는 새로운 방법을 고려하도록 한다. 본 논문에서는 Person Re-identification를 위한 3단 계층네트워크를 갖는 향상되고 반복적인 신경 회로망을 제안하였다. 특히 RNN(Revurrent Neural Network) 모델은 반복적인 EM(Expectation Maximum) 알고리즘과 3단 계층 네트워크를 포함하고, 차별적 특징과 지표 거리를 공동으로 학습한다. 반복적인 EM 알고리즘은 RNN 이전에 연속해 있는 CNN(Convoutional Neural Network)의 특징 추출 능력을 충분히 사용할 수 있다. 자율 학습을 통해 EM 프레임 워크는 패치의 레이블을 변경하고 더 큰 데이터 세트를 훈련할 수 있다. 네트워크를 더 잘 훈련시키기 위해 3단 계층 네트워크를 통해 CNN, RNN 및 풀링 계층이 공동으로 특징 추출을 할 수 있다. 실험 결과에 따르면 비전처리 분야에서 다른 연구자의 접근 방식과 비교할 때 이 방법은 경쟁력 있는 정확도를 얻을 수 있다. 이 방법에 대한 다른 요소의 영향은 향후 연구에서 분석되고 평가될 것이다.
본 논문에서는 4세대 이동 통신 시스템에서 요구되는 사양을 위해, 해상도, 동작속도, 칩 면적 및 소모 전력을 최적화한 14b 100MS/s 0.18um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 동작 모델 시뮬레이션을 통해 최적화된 구조를 분석 및 검증하여 3단 파이프라인 구조로 설계하였으며, Nyquist 입력에서도 14 비트 수준의 유효비트 수를 가지는 광대역 저잡음 SHA 회로를 기반으로 하고, MDAC에 사용되는 커패시터의 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위하여 3차원 완전 대칭 구조를 갖는 레이아웃 기법을 적용하였다. 또한, 100MS/s의 동작 속도에서 6 비트의 해상도와 소면적을 필요로 하는 최종단의 flash ADC는 오픈 루프 오프셋 샘플링 및 인터폴레이션 기법을 사용하였다. 제안하는 시제품 ADC는 SMIC 0.18um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL과 INL은 14비트 해상도에서 각각 1.03LSB, 5.47LSB 수준을 보이며, 100MS/s의 샘플링 속도에서 SNDR 및 SFDR이 각각 59dB, 72dB의 동적 성능을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $3.4mm^2$이며 소모 전력은 1.8V 전원전압에서 145mW이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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