본 연구에서는 콘크리트 구조물의 사하중을 감소시켜 경제적 및 기술적으로 유리한 인공경량골재콘크리트를 제작하기 위한 기초연구를 수행하였다. 인공경량골재콘크리트의 기본물성 검토를 위하여 일반콘크리트, 경량골재콘크리트 1종 2종을 제작하여 단위증량, 압축강도, 쪼갬인장강도시험을 실시하였다. 그 결과 인공경량골재를 사용한 콘크리트의 경우도 압축강도가 설계기준강도 21MPa 이상으로 측정되었고, 실리카흄 첨가시 다소 강도 증진을 보였다. 향후 구조용 토목구조물에 사용하기 위해서는 내구성에 대한 체계적이고 세밀한 연구가 진행되어야 할 것이다.
동적 물성치는 지반의 상세한 거동을 예측하기 위한 필수인자이나, 샘플 채취와 추가적인 실험이 동반되는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 정적 지반 물성치를 기반으로 동적 지반 물성치를 예측하는 것으로 인공신경망을 활용하고자 하였다. 정적 물성치는 점착력, 내부마찰각, 함수비, 비중 그리고 일축압축강도로 선정하였으며 출력 값인 동적물성치는 압축파 속도와 전단파 속도로 결정하였다. 인공신경망 적용시 결과값의 신뢰성을 높이기 위해 Levenberg-Marquardt와 Bayesian regularization 방법을 적용하였으며, 각 최적화 방법에 따른 신뢰성을 비교하였다. 인공신경망 모델의 정확도는 결정계수로 나타냈으며, train과 test 과정 모두 0.9 이상의 값을 보여 해당 연구에서 구축한 인공신경망의 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 구축된 인공신경망 모델의 검증을 위해 새로운 입력 데이터에 대해서도 출력값의 신뢰성을 검증하였으며, 그 결과 높은 정확도를 보였다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
웨이블릿 영역에서 영역별 양방향 예측, KLT (Karhunen-Loeve transform)/sup [13]/, 및 3차원 SPIHT (set partition in hierarchical trees)/sup [1]/를 이용한 인공위성 화상데이터의 부호화 방법을 제안하였다. 가시광선 영역과 적외선 영역에서 선택된 기준대역 (feature band)에 대하여 SPIHT를 행하여 부호화함으로써 대역내 (intraband) 중복성을 제거한다. 기준대역을 예측대역(prediction band)들에 대해서는 웨이블릿 변환 (wavelet transform)을 행한 후, 빛의 반사 및 역의 방사에 따라 대역별 특성이 다름을 이용하여 영역분류를 하고 영역별 양방향 예측 (classified bidirectional prediction)을 행함으로써 대역간 (interband) 중복성을 제거한다. 원 인공위성 화상데이터와 부호화 된 인공위성 화상데이터 사이의 오차값으로 구성된 오차대역 (residual band)들에 대하여 KLT를 행함으로써 대역간 중복성이 제거되고 계수값들은 고유치의 크기에 따라서 분광적으로 정렬됨으로써 3차원 SPIHT의 부호화 효율을 향상시킨다. 인공위성 화상데이터에 대한 모의실험을 통하여 제안한 방법의 부호화 효율이 기존의 방법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 연구는 국내에서 최초로 개발된 폐유리로 제조된 인공경량골재 (artifical lightweight aggregate: ALA)의 물리적 특성에 관한 연구를 통해 경량 모르타르 및 경량 콘크리트의 개발에 기초자료로 활용하기 위해 인공경량골재의 입도에 따른 3종류 (La, Lb, Lc)의 모르타르에 대하여 압축강도 실험, 단위질량 및 모르타르의 흡수율 실험을 실시하였다. 이상의 실험 결과, ALA의 밀도 및 단위질량은 내부의 독립기공구조로 인하여 보통골재의 50% 이하의 값을 나타냈으며, ALA를 사용한 모르타르의 흡수율시험 결과 Control 모르타르와 큰 차이가 없었다. 이는 ALA의 내부의 독립기공구조에 의한 것으로 판단된다. ALA를 사용한 모르타르의 경우 혼입률이 증가 할수록 압축강도와 휨강도는 감소하는 경향이 나타났으나, La50 모르타르를 제외한 모든 모르타르는 Control 모르타르 압축강도의 70% 이상을 나타내었다. 향후 광물질 혼화재, 물-시멘트비 의 조절에 따라 Control 모르타르와 동등한 강도가 발현 될 것이라 판단되며, 장기 내구성에 대한 검토도 함께 이루어져야 할 것으로 판단된다.
프레스 공정은 가열 또는 가열하지 않은 상태의 재료에 힘을 가해 원하는 형태로 변형시켜 제품을 만드는 압축 가공 과정이다. 짧은 시간의 연속 압축을 통해 제품을 생산하는 프레스 장비의 특성상 제품 불량은 연속적으로 발생하며 이러한 문제를 해결하기 위한 시스템은 다양한 기술을 이용하여 개발되고 있다. 본 논문은 불량을 탐지하는 인공지능 알고리즘을 기반으로 실시간 불량탐지 시스템을 제안한다. 프레스 장치에 각종 센서를 부착하여 장비의 상태와 불량과의 관계를 빅데이터 플랫폼을 기반으로 정의하고 수집한다. 수집된 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 개발하고 개발된 알고리즘을 임베디드 보드를 이용하여 구현함으로써 실제 현장에 적용하여 시스템의 실용성을 보이겠다.
국내에서 생산되는 5종류 시멘트로 제조한 시멘트 경화체의 해수침식에 대한 저항성을 알아보기 위한 목적으로 2배농도 인공 해수에 각각 400일 및 800일동안 침지시켜 모르타르의 압축강도 및 길이변화를 측정한 결과, 혼합시멘트계 모르타르가 광물질혼 화재의 영향으로 포틀랜드시멘트계 모르타르와 비교하여 좋은 결과를 나타내었다. 또한 시멘트 페이스트의 XRD분석에 의한 수 화 및 반응생성물의 피크강도비를 살펴보면, 포틀랜드시멘트계 페이스트 중 저열포틀랜드시멘트의 피크강도비가 가장 작았으며, 혼합시멘트계 페이스트의 경우 portlandite 및 brucite의 피크강도비가 포틀랜드시멘트계 페이스트보다 작았다. 인공해수 침식으 로 인한 시멘트 페이스트의 공극량을 수은압입법으로 측정한 결과에 의하면 보통포틀랜드시멘트 페이스트의 총공극량이 가장 크게 나타났으나, 포틀랜드시멘트에 고로슬래그미분말 및 플라이애시를 혼합한 혼합시멘트계 페이스트의 경우 총공극량이 각각 약 56% 및 약 32 % 정도 저감되는 효과가 있었다.
최근 생물학 등 여러 학문이 결합한 바이오닉스 기술을 이용하여 시력을 회복시키려는 인공 시각 전달 장치의 개발이 시도되고 있다. 본 논문에서는 인간의 물체 지각의 특성인 자기유사성에 적합한 영상 압축 기법에 대하여 조사하여 영상인식을 위한 최적의 학습 데이타 구성에 대하여 제안하고자 한다. 실험결과, 레인지 블록 크기에 따라 인식율의 변화는 나타나지만 레인지 크기가 작아질수록 별 차이가 없음을 알 수 있었다.
In this study, a position trajectory tracking control algorithm is proposed for a pneumatic artificial muscle driving apparatus composed of a actuator which imitates the muscle of human, a position sensor and a control valve. The controller applied to the driving apparatus is composed of a state feedback controller and disturbance observer. The feedback controller which feeds back position, velocity and acceleration is derived from the linear model of pneumatic artificial muscle driving apparatus. The disturbance observer is designed to improve trajectory tracking performance and to reduce the effect of model discrepancy. The effectiveness of the designed controller is proved by experiments and the experimental results show that the pneumatic artificial muscle driving apparatus with the proposed control algorithm tracks given position reference inputs accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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