수치해석을 통하여 이어도 종합해양과학기지 구조물이 대기 유동에 미치는 영향을 분석하였고, 이 결과를 바탕으로 과학기지에 설치된 풍속센서에서의 측정값 오차를 평가하는 연구를 수행하였다. 과학기지 형상을 3차원으로 모델링하였고 수치해석을 위한 격자를 생성하여, Navier-Stokes 방정식 및 난류모델을 적용하여 수치해석을 수행하였다. 선정된 자유류의 풍속과 풍향 조건에 대하여 과학기지 구조물에 의해 변화된 유동장을 계산하고, 실제 풍속센서가 설치된 위치에서의 풍속/풍향 정보와 자유류를 비교하였다. 이를 통하여 자유류 방향 및 측정 위치에 따른 데이터의 정확도와 신뢰할 수 있는 데이터 범위를 알아보았다. 본 연구 결과로 관측된 해상풍 데이터의 구조물 간섭에 의한 오차 범위를 정량적으로 파악할 수 있었으며, 과학기지가 위치한 지점의 정확한 해상풍 데이터 제공을 위한 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.
컴퓨터용 방열기의 헤더부 튜브 삽입길이에 따른 열전달 및 유동특성을 파악하기 위하여 수치해석을 수행하였다. 튜브삽입길이 0, 5, 10mm의 3가지 해석모델을 선정하였으며 해석결과의 타당성 검증을 위해 삽입길이가 5mm 일 때 샘플을 실험결과와 비교하였다. 유량분배의 균일성을 판단하기 위해 각 튜브에서 유량비를 분석하였고, 유량분배 특성을 정량적으로 비교하기 위하여 유량균일도를 정의하였다. 해석결과를 통하여 모든 샘플에서 열전달량과 압력강하는 질량유량이 증가함에 따라 점차 증가하였으며, 튜브삽입길이가 10mm(h/D=0.5)인 샘플 3의 열전달량과 압력강하는 가장 크게 나타났다. 유량균일도(Stotal )를 조사하였을 때 튜브삽입길이가 0mm(h/D=0)인 샘플 1이 0.0052로 가장 균일한 유량분포를 보였다.
LiDAR 측량은 고밀도로 정확하게 거리를 측정하는 장점 때문에 지표면과 지표면 위의 객체를 3D 모델링하는데 사용되는 주요기술 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 고밀도 LiDAR 데이터와 RANSAC 알고리즘을 이용하여 자동으로 철도전력선을 탐지하고 모델링하는 방법을 개발하는데 있다. 철도전력선을 탐지하기 위하여 레이저 데이터의 다중반사 특성과 철도전력선에 대한 형상정보를 이용한다. 이를 위한 프로세스는 최초 단위라인을 찾기 위한 직육면체 분석과 라인 추적, 연결 그리고 색인 작업으로 구성되며, 반복 RANSAC과 라인 파라미터를 구하기 위한 최소제곱법이 모델링을 위하여 사용된다. 철도전력선의 경우에는 정확도 확인을 위한 실측자료를 구하는 것이 매우 힘들어서 정량적인 정확도 평가가 어려우나 모델에 대한 레이저점군의 표준편차는 x-y 및 z 좌표 각각 8cm와 5cm로 양호하였고, 육안 검사에 의한 완성도면에서도 원 데이터와 비교할 때 모든 철도전력선 라인이 탐지 및 모델링된 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 방법의 모든 과정은 완전히 자동화하였으며, 특히 다수의 전력선이 복잡하게 설치된 지역에서도 적용될 수 있도록 개발하였다.
이 논문에서는 이종위성 스테레오 영상의 위치 정확도를 향상하기 위한 3차원 위치 결정방법을 제시하고 제안 기법의 적용 결과를 기술한다. 3차원 위치 좌표는 센서 모델이 수립되어 정밀하게 결정된 공간 상의 두 벡터간의 교점을 결정하여 얻어지며, 기존에 동종위성 스테레오의 경우 최소 제곱 원리에 따라 두 벡터간에 최소거리를 나타내는 선분의 중점 위치로 결정된다. 논문에서는 이러한 기존의 3차원 위치 결정 방법과는 달리, 더 높은 해상도를 가진 영상에서 결정된 벡터를 활용함으로써 이종위성 스테레오 영상의 위치 정확도를 향상할 수 있는 위치 결정 방법을 적용하였다. 동일 지역을 촬영한 2장의 KOMPSAT-2 영상과 QuickBird 영상을 이용하여 이종위성 스테레오 자료를 구성하고, 기존 방법과 제안 방법을 통해 산출한 3차원 위치를 비교하여 나타냈으며, 정량적으로 분석한 위치 정확도 결과를 제시하였다. 실험 결과, 제안 방법을 이용하여 이종위성 스테레오 영상의 3차원 위치 정확도가 향상될 수 있음을 보여주었다. 특히, 이종위성 스테레오 자료가 불안정한 기하를 형성하는 경우 위치 정확도 개선 효과는 더욱 크게 나타났다.
딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.
일반적으로 현장지반은 대부분 일정량의 세립분을 포함하고 있으므로 세립분 함유량을 고려한 지반 거동에 관한 연구가 요구된다. 이와 더불어, 기초 지반은 하중초기단계부터 상당한 비선형 거동특성을 나타내고 있어, 응력단계에 따른 지반의 비선형성 또한 매우 중요한 고려사항이다. 본 연구에서는 일련의 실내시험을 수행하여 지반의 전단강도 및 비선형 감쇠 특성을 도출하고자 하였으며, 수정 Hyerbolic 모델을 적용하여 분석된 실트질 모래 지반의 비선형 거동특성은 실트함유량과 상대밀도에 의해 정량화되었다. 실트질 모래 시료의 응력-변형률 곡선을 도출하기 위해 세립분 함유량을 변화시켜가며 일련의 삼축압축시험이 수행되었다. 또한 비선형 특성의 정규화에 요구되는 미소변형률 구간의 초기전단탄성계수의 도출을 위해서 삼축압축시험의 시료조건과 유사한 시료에 대해 공진주시험이 수행되었다. 또한 실트함유량별로 도출된 비선형 특성치는 상대밀도의 영향이 가장 큰 것으로 나타났으며, 상대밀도 증가에 따라 파괴시의 탄성계수의 비인 f값은 감소하고, 지반강성도 감쇠율을 나타내는 9의 경우 증가하는 경향을 나타내었다. 이와 더불어 비선형 특성치를 상대밀도 $D_R$을 간극비로 환산한 절대적 간극비 $e_{sk}$에 따른 정량화 결과의 경우, $e_{sk}$의 증가에 따라 f값은 증가하고 g값은 감소하는 경향을 나타내었다.
본 연구에서는 임펠러 회전속도와 불활성 가스 유량을 바꾸어가며 A356 용탕 탈가스 실험을 수행하여 탈가스 시간에 따른 용탕 온도, 성분 및 밀도 변화를 측정하였다. 용탕 온도의 경우 탈가스 처리가 진행됨에 따라 서서히 감소하였으나 임펠러 회전속도 혹은 불활성 가스 유량과 용탕 열손실 간의 뚜렷한 상관관계는 확인할 수 없었다. 임펠러 회전속도와 불활성 가수 유량에 상관없이, A356 용탕 내 Mg 및 Ti 함량은 600초 이상 탈가스 처리 후에도 그 함량이 거의 변하지 않았으며, Sr의 경우 최대 70 ppm정도 그 함량이 낮아지는 것을 확인하였다. 측정된 용탕 밀도로부터 도출한 용탕 내 수소 농도와 탈가스 모델 식을 활용하여 실험 조건 별 탈가스 속도를 정량적으로 비교 분석해본 결과, 본 연구에서 다룬 탈가스 조업 환경에서는 임펠러 회전속도 보다는 불활성 가스 유량이 탈가스 속도에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.
다채널 오디오 코딩 시스템을 평가함에 있어서 음색 요소뿐만 아니라 공간감 요소 역시 큰 중요성을 갖는다. 이러한 이유로 양이 시간차 왜곡 (Interaural Time Difference Distortion, ITDDist), 양이 크기차 왜곡 (Interaural Level Difference Distortion, ILDDist), 양이 상관관계 왜곡 (Interaural Cross Correlation Distortion, IACCDist)과 같은 공간감 요소를 추가하여 기존의 음질 객관 평가 권고안인 ITU-R Rec. BS. 1387-1을 다채널 오디오 시스템에 적용하기 위한 시도가 있었다. 이 다채널 오디오 시스템을 위한 확장 모델에서는 Duplex 이론에 따라, 양이 시간차 왜곡은 1.5kHz 이하의 저주파 영역에 대해서만 계산되었으며, 양이 크기차 왜곡은 2.5kHz 이상의 고주파 영역에 대해서만 계산되었다. 하지만 고주파 영역에 있어서 포락선의 양이 시간차는 공간감 인지에 있어서, 특히 음상 정위에 있어서 중요한 역할을 한다. 이러한 고주파 영역 포락선의 양이 시간차 공간감 인지에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위해 해당 인자를 계산하는 방법이 본 논문에서 소개된다. 또한, 이렇게 계산된 고주파 영역 포락선의 양이 시간차는 다채널 오디오의 주관평가 결과와 높은 상관관계를 가짐을 확인한다.
본 연구는 미국 샌프란시스코시 수목 음영이 개별 건물 지붕 및 옥상에 입사되는 태양에너지 잠재량에 미치는 영향을 LiDAR를 이용한 고해상도 3차원 수치모델을 이용하여 공간적으로 정량화하였다. 최근 분산형 태양광 발전이 기후변화 대응에 중요한 부분으로 주목받고 있으나, 이러한 도심 태양광 발전은 주변부의 지형, 건물, 지붕모양, 수목 등의 음영에 의해 발전량이 제한되는 특성이 있다. 특히 건물 주변의 수목의 경우 도시열섬현상의 저감, 냉난방 에너지 수요량의 절감 등의 순기능과 태양광 발전량 감소의 역기능을 동시에 가지고 있어 두 가지 효용의 상충을 최소화하기 위해 해당 위치에 대한 공간적 분석이 요구된다. 샌프란시스코시 전체 건물 지붕면적의 태양에너지 총량은 년간 18,326,671 MWh으로, 수목의 음영에 의한 감소량은 326,406 MWh로 총량의 1.78%에 해당하였다. 건물지붕의 단위 면적당 일조량은 $34.4kWh/m^2/year$에서 $1,348.4kWh/m^2/year$ 범위로 산출되었다. 본 연구를 통해 도심 수목에 의한 건물별 일조에너지 감소량의 공간자료가 구축되었으며, 개별 건물지붕에 일조량의 변이를 주변 수목의 밀도, 평균수고, 수고의 분산값을 이용한 회귀모델을 통해 설명하였다. 본 연구는 도심수목의 환경적 순기능을 유지함과 동시에 태양광 발전 감소량의 최소화 할 수 있는 방법을 제공함으로써 지속가능한 도시를 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.
산업화와 경제 발전에 따라 생산량, 사용량, 보관량, 운반량이 늘어난 산 물질들의 누출 사고가 빈발하고 있다. 지중 환경으로 유입된 누출 산은 지질매체와의 반응에 의해 궁극적으로 중화될 것으로 예상된다. 하지만 누출 산이 영향을 주는 공간적 및 시간적 범위는 산에 노출된 지질매체의 특성에 따라 달라질 것으로 예측된다. 본 연구에서는 국내에서 가장 사용량이 많은 황산을 한국의 지질을 대표할 수 있는 모델 지질매체들과 반응시켰다. 용액의 pH 변화를 지시자로 회분식 실험을 통해 모델 지질매체들의 산 완충능을 평가하였다. 그리고 산 중화에 기여하는 광물성분을 X-선회절분석을 통해 확인하였다. 실험 결과는 평가한 지질매체 중 사암이 가장 큰 중화능을 가졌으며, 캐올리나이트가 가장 낮은 중화능을 가졌음을 보여준다. 이 연구 결과는 지질매체에 대한 누출 산의 영향을 정량화하고 따라서 누출 산에 대한 지질매체들의 취약성을 예측하는데 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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