본 논문은 곡면형 압전 복합재료 작동기 LIPCA의 개발 및 성능 실험에 관한 것이다. LIPCA는 압전 세라믹을 중심으로 상층부는 탄성계수가 크면서 열팽창계수가 낮은 섬유강화 복합재료층이 위치하며, 하층부는 탄성계수가 작으면서 열팽창계수가 큰 섬유강화 복합재료층이 위치한다. 작동기의 성능 검증을 위해 작동지그 및 전압 공급 장치 그리고 비접촉 레이저 센서로 이루어진 실험 시스템을 구성하였다. 성능 실험은 양단 단순지지상태에서 압전 재료의 전극에 $100\sim400V_{pp}$의 교류 전압을 1Hz로 가하였을 경우 작동기 중앙부에서 발생하는 수직방향의 변위를 측정하는 것으로 수행하였다. LIPCA와 THUNDER의 성능 검증 결과 LIPCA-C2는 THUNDER에 비해 34% 경량화 되었으며, 작동변위는 13% 향상되었다.
자연하천에서 수자원의 원활하고 안전한 관리에 있어서 오염물의 혼합 거동에 대한 이해는 매우 중요하다. 대부분의 자연하천의 경우 만곡부 및 합류부와 같은 복잡한 지형을 갖고 있으며 이러한 경우 하천의 흐름이 복잡한 형태를 갖게 된다. 특히 수생태계에 많은 영향을 미치는 하폐수 처리장 처리수는 대부분 1차적으로 지류로 방류되어 이후 본류로 지속적으로 유입되게 된다. 이러한 오염물질이 지류로부터 본류로 혼합되는 합류부 구간의 경우 일반적인 1차원 혼합이 아닌 횡방향을 포함하는 2차원적인 혼합 거동에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 금호강과 진천천이 좌안으로부터 오염물질이 지속적으로 유입되는 낙동강 중류구간 합류부에서의 혼합 구간의 연구를 위하여 횡분산계수 산정을 위하여 전기전도도(electrical conductivity: EC)를 이용한 농도 추적 실험을 수행하였다. 낙동강 본류에서 정해진 측선을 따라 센서가 설치된 보트를 이용하여 실시간으로 농도, 수리량 데이터를 GPS 위치 데이터와 함께 취득하였다. 또한 실험으로부터 취득한 자료를 바탕으로 2차원 이송-확산 혼합 거동 모델인 CTM-2D 수치모형을 이용하여 모의하였다. 실험 수행 결과, 지류인 금호강과 진천천의 EC 농도가 합류 전 낙동강 본류의 EC 기저농도 보다 더 높은 값을 나타내었다. 지류의 유입으로 인하여 본류 좌안 쪽에서 전기전도도의 값의 상승을 확인할 수 있었으며 하류로 이동할수록 불균등했던 전기전도도의 분포가 횡방향 혼합을 통하여 점점 균등한 분포로 전환되는 것으로 나타났다. 또한 2차원 혼합 거동 분석에 필요한 횡 분산계수 산정을 위해 모멘트법, 해석해를 이용한 추적법, 수치모형을 통한 역산법을 통해 산정하여 결과를 비교하였다. 그 결과 모멘트법의 경우 다른 방법들에 비하여 전반적으로 과소 산정하는 경향을 나타내었다.
현재 전 지구적으로 일어나고 있는 극단적 기후현상과 이로 인한 자연재해의 원인은 복합적이다. 기후변화로 인한 영향과 동시에 도시화 또한 하나의 원인으로 작용하고 있다. 이러한 영향을 완화하기 위한 방안으로 도시의 그린인프라와 저영향개발은 최근 지속가능한 발전을 위해 꼭 필요한 요소로 자리잡고 있다. 그린인프라 유형 중 하나인 옥상녹화는 많은 이점을 제공한다. 도시에 위치한 건물의 상층부, 내부 및 주변 온도을 낮춤으로써 얻을 수 있는 에너지절감 효과와 강우 시 상당량의 빗물을 저류함으로써 기대되는 우수유출 저감효과, 그리고 도시 공간 내 식물의 적극적인 도입으로 인한 이산화탄소 배출 저감 효과 등을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 도시지역의 열섬현상완화와 유출저감의 방안 중 하나인 옥상녹화(Green roof)의 효과를 정량적으로 평가하기 위해 콘크리트로 이루어진 동일한 제원의 실험동을 구축하고, 실험동 내외부의 연직방향 온도, 습도, 강우, 풍속, 일사량 등의 기상자료를 측정할 수 있는 센서를 설치하였다. 각 실험동에서 측정된 기상자료를 Flux Profile Method를 적용하여 무강우기간과 강우발생기간 동안의 연직 방향의 현열속, 잠열속, 토양열속(H, LE, G) 을 산정하였다. 에너지 평형에 따라 산정된 각 실험동의 열속과 지표면 복사량 관측자료을 정량적으로 비교하여 적용성을 평가하였다. 실험의 대조군인 일반 코팅재로 마감된 콘크리트 지붕의 무강우 기간 중 최대 현열속 693.82 W/m2 잠열속은 330.15 W/m2 으로 나타났으며, 실험군인 옥상녹화가 조성된 지붕의 최대 현열속 436.27 W/m2, 잠열속 949.20 W/m2 으로 나타났으며, 산정치와 관측치 시계열의 NSE는 0.81 으로 Flux Profile Method를 통해 산정된 열속의 정확도는 비교적 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 방법으로 옥상녹화의 정량적 평가가 가능해짐으로써 향후 기후변화 대응방안 및 전략 수립 시 옥상녹화의 온도저감효과 분석에 적극 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.
유역에서의 강우사상에 따른 일련의 수문학적 과정의 규명과 수자원의 효율적 관리를 위한 토양함수량을 산정하는데 토양수분의 시공간적 분포특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 연구유역은 경기도 파주시 적성면 설마리의 설마천 유역 내에 위치한 소유역이다. 대상유역의 정밀측량을 하여 수치고도모형(DEM)을 획득 하였다. 이 수치고도모형에 사용하여 수치지형분석을 통해 총 21지점을 선정하였다. 토양수분의 연직방향 변화를 알아보기 위해 각 지점의 10, 30, 60cm 깊이에 센서를 설치하여 토양수분을 측정하는 TDR (Time Domain Reflectometry)방식인 MiniTRASE를 이용하여 총 50채널을 통해 매 2시간 간격으로 토양수분의 변동을 관측하였다. 토양수분의 시공간적 분포특성을 분석하기 위해 획득된 자료를 바탕으로 시계열의 공간 분석 및 통계분석을 수행하였다. 토양수분 시계열에 대한 공간분석은 토양수분의 사면에서의 공간적인 분포가 사면의 지형적인 형상에 의해서 영향을 받는다는 것을 보여주고 있다. 그리고 통계분석을 통해 평균치의 표준편차가 대상 기간 동안 일정한 것으로 나타났고, 이는 대상사면에서의 토양수분 분포 특성이 기후나 식생의 변동성에 영향을 받지 않고, 지형이나 토질 같은 정적인 인자에 주로 영향을 받는다는 가설을 뒷받침한다. 이 결과는 토양수분의 시공간적 분포양상의 파악과 국내 사면에서의 수문기작들을 규명하는데 기여를 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 외부표정요소(EOP)를 지상기준점을 이용하여 계산하는 기존의 방식과는 달리, 위성의 궤도자료와 영상촬영기하를 이용하여 EOP를 계산하고 지상기준점을 이용하여 모델오차를 보정하는 방식의 카메라모델링 기법을 제시하고 있다 제시한 기법은 영상보조파일로부터 궤도자료, 센서의 촬영각도 및 영상중심 촬영시간 등을 추출하여 위성의 영상획득당시의 실제 기하를 최대한 충실히 재구성하여 모델링을 수행하며 외부표정요소를 일차 또는 이차의 다항식으로 근사하지 않는다. 이와 같이 수립된 카메라모델을 통해 기존의 방법에 비해 적은 한 두개 정도의 지상기준점으로 영상화소 수준의 RMSE를 얻을 수 있었으며 모델오차 보정을 위한 지상기준점이 영상라인방향으로 고루 분포하지 않아도 된다. 이러한 장점은 대형프로젝트에서의 지상기준점 취득을 위한 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 뿐 아니라 비접근 지역에 대한 위치정보 획득에 대한 가능성을 제시하고 있다.
사물인터넷은 장애인들의 삶의 질을 높이기 좋은 도구로 활용될 수 있다. 특히 시각 장애인의 경우 목적지를 찾고, 진행 경로의 장애물을 발견하여 회피하거나, 목적지로의 진행 방향을 교정하는 등의 도움이 필요하다. 이러한 필요성을 바탕으로, 본 논문에서는 사물인터넷을 이용한 기초적인 장애물 회피 및 내비게이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 RFID 리더와 초음파 센서를 탑재한 스마트 지팡이, 스마트폰, 그리고 인터넷을 포함한다. 장애물 회피를 위해 초음파 센서로부터 취득된 데이터는 국제표준데이터 포맷(ISO/IEC 23005-5)으로 변환되어 스마트폰에 전달된다. 진행경로에 설치된 RFID 태그를 이용해 시각 장애인의 위치를 파악하고, 보이스 메시지를 통해 이동 경로에 대한 정보를 알려주며, 장애물을 피하기 위한 경보를 사용자에게 전해 준다. 제안된 시스템은 대학 캠퍼스 내에서 성공적으로 테스트 검증되었다.
딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.
RADARSAT 위성은 레이더센서를 가지고 있어 전천후 및 주야불문이라는 두 가지 주요 이점을 가지고 있기 때문에, 선박탐지를 포함하는 해상감시 분야에 있어서 중요한 역할을 할 수 있다 그러나, 합성개구레이더의 이미징 시에 대기의 영향은 무시될 수 없으며, 또한 다양한 형태로 기하 변형이 발생하게 된다. 본 연구에서는, 레벨 1의 georeferenced SGX 데이터를 사용해서 RADARSAT의 합성개구레이더에 대한 대기/기하 보정을 실시하였다. 동일 이미지 내에서도, near range와 far range 세션의 비교를 위해서도 이와 같은 보정이 필요하다. 대기 보정은 후방산란에 대한 국소 조사부분과 입사각의 효과를 보정하여 수행되었으며, DN값은 beta nought와 sigma nought로 변환시켰다. 마지막으로 위성자세정보에서 추정되는 4점의 위치정보를 이용하여 자동 기하보정을 실시하였으며, 그 결과를 실제 좌표 값과 비교하였다. 오차는 위도방향으로 300m, 경도방향으로 260m범위 내에 있는 것으로 확인되었다. 이것은 추가로 지상기준점을 통해 보정될 수 있으며, 외해의 경우에는 적용 가능한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 AHRS IMU 센서를 이용하여 동적 위치 결정을 위해 초기화 시험을 실시하여 회귀분석을 통해 시간에 대한 이동체의 자세 보정각에 대해 유도하였으며, 동체 방향(Heading)각의 경우 60sec를 지난 후 1°이내의 변동률로 안정되는 것을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 개할지와 준개할지로 구분하여 각 시스템 단독으로 동적 위치결정을 실험한 결과 개할지의 DGPS 단독 시스템인 경우 정확도 면에서는 우수하였지만 데이터 취득이 미비하여 이동간 거리가 12m 내외임을 알 수 있었으며, DGPS/IMU 결합 시스템의 경우 정확도와 데이터 취득 및 이동간 거리가 0.3m 내외임을 알 수 있었다. 준개할지에서 DGPS 단독 시스템의 경우 데이터 취득이 불가능한 곳을 제외하고 평균과 표준 오차를 구한 결과 DGPS〈 FIMU〈 DGPS/IMU 순으로 정확도가 우수한 것을 알 수 있었으며 이동간 거리는 개할지와 마찬가지였다. 그리고 DGPS의 경우 데이터 취득이 불가능한 곳을 여러 구간으로 비교하였을 때 DGPS 단독 시스템의 경우 최대 41.5m 가량 궤적에서 벗어나지만 결합 시스템의 경우 최대 2.2m 이내에 궤적을 구할 수 있었으며, 평균과 표준 오차를 크게 향상시킬 수 있었다. 이러한 항법 시스템을 결합하여 측량분야에 응용해 수치도화 작업내규의 지도에서 위치오차 0.2mm 오차와 비교하였을 때 축척 1 : 1,000 수치지도 작업까지도 가능한 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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