• 스마트미디어저널
• /
• 제13권3호
• /
• pp.18-26
• /
• 2024

노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.95-102
• /
• 2024

기술 발전에 힘입어 고속열차의 운항속도는 증가하고 있으며, 고속열차 외부 유동장으로부터 발생하는 공력소음은 설계 단계에서 매우 중요한 고려 대상이 되어왔다. 이러한 고속열차의 유동기인소음을 정확하게 예측하기 위해서는 근거리 음향장에서 고해상도의 음원 발생과 원거리 음향장에서 수치적 소산이 적은 소음 전파가 요구된다. 이는 실제 고속열차의 구성요소 별로 시공간 스케일을 모두 적절하게 고려할 수 있는 수치격자 및 시간해상도가 동반되어야 한다. 이러한 도전점을 극복하기 위해, 본 연구는 실제 크기 및 실제 운행속도의 고속열차 5차량의 외부 유동장 및 음향장을 3차원 압축성 대와류모사(Large Eddy Simulation, LES) 기법을 이용하여 동시 계산하였다. 수치해석의 검증을 위해 벽면압력섭동 측정 결과와 수치해석 결과를 비교하였다. Ffowcs Williams and Hawkings 방정식을 이용하여 고속열차로부터 방사되는 음향파워를 예측하고 주행속도간 결과를 비교분석하였다. 본 연구는 고속열차의 공력소음 발생 메커니즘 분석을 바탕으로 한 소음 저감에 기여할 것으로 사료된다.

• 자원환경지질
• /
• 제39권2호
• /
• pp.111-128
• /
• 2006

한반도의 3차원적인 지각구조와 진원의 특성을 P파와 S파의 주행시간 토모그래피 기법을 이용하여 연구하였다. 이 연구의 주요 목적은 진원, 분지 및 심부 구조지역에서의 Vp/Vs 비율의 이상 대를 찾기 위함이다. 이것은 한반도의 보다 세부적인 지진 구조력 데이터의 예측을 고려했다. 지진 토모그래피를 이용한 본 연구의 결과에서 진원에서의 높은 Vp/Vs 비율의 차이를 수직성분에서 찾을 수 있었다. 퇴적 분지와 추가령 구조곡 아래에서 높은 Vp/Vs 비율이 나타났다. 이는 마그마 분출 후 마그마가 고체화되고, 원생수(connate water)로 포화된 여러 파쇄대와 단층에 의한 것으로 추정되어진다. 대부분의 진원에서 높은 Vp/Vs 비율 차이(VRD)를 찾을 수 있었으며, 영월, 경주, 홍성, 대흥, 대관, 랑님 지진의 경우 상부지각에서 속리산, 사리원, 지리산 지진 등은 하부지각 또는, 모호 불연속면 근처에서 나타났다. 특히 대관, 대흥 및 운산에 있는 온천 지역과 높은 VRD가 일치함을 볼 수 있었다. 이것은 또한, 이 지역 하부지각에 용융체(partial melting)의 존재 가능성을 시사한다. 높은 Vp/Vs 비율 차이(VRD)는 단층과 파쇄대에 존재하던 액체 (connate water)가 지진발생 후 탈수화 작용(dehydration)이 발생하여, 강성률이 감소함을 나타낸다. 이러한 것은 진원이 부피의 변화, 전단 파쇄대(shear fracture), 장성률(rigid)의 변화를 포함하는 모멘트 텐서(moment tensor) 에 의해 표현된다는 사실에 기인한다는 것이다. 높은 Vp/Vs 비율의 차이(VRD)는 또한, 백두산의 40km 깊이 아래에서 찾을 수 있는데 이는 강성률을 감소시키는 마그마 방(magma chamber)가 존재함을 암시해준다.

• Journal of Chest Surgery
• /
• 제36권5호
• /
• pp.309-315
• /
• 2003

배경: 관상동맥우회술 시 심폐바이패스에 의한 전신성 염증반응의 부작용을 피하고 정맥 이식편의 낮은 장기 개통률을 극복하기 위하여 수술적인 심근 재관류가 필요한 환자를 대상으로 심페바이패스를 이용하지 않고 동맥 도관만을 이용하여 관상동맥우회술을 시행하였다. 대상 및 방법: 2000년 7월부터 2001년 8월까지 수술적인 심근재관류가 필요했던 104예의 연속적인 환자에서 심폐바이패스 없이 동맥이식편만을 이용하여 관상동맥우회술을 시행하였다. 동반된 심장질환으로 심페바이패스가 필요한 환자, 응급 수술 또는 재수술을 요하는 환자, 그리고 동맥도관의 자체적인 문제가 있었던 환자는 대상에서 제외하였다. 상용화된 심장 고정장치를 이용하여 혈관을 노출시켜 문합을 시행하였으며 동맥이식편은 양측 내흉동맥과 요골동맥, 그리고 우위대망동맥을 사용하였다. 완전 재관류를 복합도관을 사용하거나 연속문합의 방법을 이용하였다. 술 중 심폐바이패스로 전환된 예를 분석하였고 술 후 임상결과 및 각 도관의 조기 개통률을 조사하였다. 결과: 원위부 문합은 총 326로 환자당 평균 3.13개(1∼5개)를 시행하였고 동맥이식편은 총 252개를 사용하여 환자당 평균 2.47개(1∼4개)의 도관을 사용하였다. 술 중 7예(6.7%)에서 심폐바이패스로 전환하였는데 이를 이용한 수술로 전환된 환자중 심한 심비대로 측벽 고정 시 불안정한 혈역학적 소견에 의한 경우가 3예, 우관상동맥 결찰 후 발생한 서맥으로 불안정한 혈역학적 소견을 보인 경우가 1예, 그리고 관상 동맥 크기가 작고 심근 내에 위치한 관상동맥의 박리도중 발생한 과도한 출혈에 의한 경우가 3예 있었다. 수술 사망은 없었으며 술 후 발생한 심근경색 및 일시적인 신경학적 합병증이 각각 2예에서 발생하였다. 312개의 원위부 문합에 대해 관상동맥조영술을 시행하여 98.7% (308/312)의 조기 개통률을 보였다. 결론: 심폐바이패스를 이용하지 않은 동맥편만을 이용한 관상동맥우회술운 대부분의 정규수술에서 기술적인 어려움 없이 시행되었으며 만족할 만한 조기 임상 성적 및 개통률을 보였다. 그러나 심한 심비대, 좌전하행지의 심근내 주행, 미만성 병변 등의 경우 술 전에 심폐바이폐스의 가능성을 염두에 두는 것이 안전할 것으로 생각한다. 이러한 수술기법은 관상동맥우회술의 새로운 대안으로 제시될 수 있으며 향후 장기추적 관찰이 필요할 것으로 생각한다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제41권5호
• /
• pp.581-589
• /
• 2021

최근 국내 초소형전기차 도입이 증가하면서, 관련 시장 활성화를 위한 초소형전기차 사용자만족도에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자만족도 구성요인을 기반으로 초소형전기차를 활용한 공공서비스 개발에 관한 기초연구를 수행하였다. 설문조사는 ① '초소형전기차 사용자만족도 구성요인 우선순위 선정을 위한 계층화(AHP) 분석'과, ② 초소형전기차에 대한 사용자들의 선호도 및 교통서비스 제공을 위한 사전 자료수집을 위한 '초소형전기차 이미지 설문조사', ③ 실제 초소형전기차를 운행한 이용자의 사용자만족도를 조사하기 위해 '초소형전기차 운전자 사용자만족도 설문조사' 순서로 수행하였다. 계층화(AHP) 분석에서는 '사용자 이용 데이터', '차량 이동 데이터', '충전서비스 데이터'순으로 사용자들이 중요하게 여긴다는 결과를 얻었다. 초소형전기차 이미지 설문조사에서는 사용자들이 초소형전기차를 오토바이와 비교했을 때 '안전성', '내구성', '승차감', '디자인', '유지관리비', '친환경성' 측면에서 더 긍정적으로 인식하고 있었다. 초소형전기차 운전자 사용자만족도 설문조사에서는 초소형전기차를 사용하는 것이 업무수행능률에 직접적인 영향을 미치지는 않았으며, 초소형전기차의 차량크기로 인해 도로에서의 불이익을 받은 경험이 있었고, 옥외 광고용으로 초소형전기차 군집 주행 시 홍보효과가 컸지만 안전성 측면에서는 우려를 나타내고 있었다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 사용자만족도 구조방정식 모델을 구축할 예정이며, 선제적으로 공공분야에서의 초소형전기차 활용업무 서비스에 대한 피드백 R&D를 발굴하고, 새로운 공공 이동지원 서비스 발굴을 적극적으로 모색하고자 한다.

• 대한정형외과학회지
• /
• 제55권4호
• /
• pp.281-293
• /
• 2020

전방십자인대 재건술은 슬관절 수술 중에서 흔하게 시행되는 수술 중 한가지이나 해부학 및 생역학에 대한 이해가 증가하여 수술 기법의 다양한 변화가 있었음에도 수술 실패는 7%-16% 정도로 보고되고 있어 회전 불안정성에 대한 관심은 지속적으로 강조되고 있다. 최근 들어 전외측인대가 회전 불안정성에 대한 2차적인 지지 구조물로 많은 관심을 받고 연구되고 있다. 하지만 아직까지 전외측인대의 해부학적 형태, 생역학 및 임상 결과에 있어서 논란이 있다. 전외측인대는 대퇴골 외상과 부위에서 경골 근위부의 Gerdy's 결절과 비골 골두 사이에서 슬관절 전외측으로 주행하는 구조물로 알려져 있으며 생역학적 연구에서 경골의 내회전에 따라 전외측인대의 긴장도가 증가하는 슬관절 회전안정성에 기여를 하는 구조물로 알려져 있다. 전외측인대 손상의 진단은 신체검사, 방사선적 검사, 자기공명영상 등의 다양한 검사를 이용하여 종합적으로 판단하며 그중 주로 pivot-shift 검사와 자기공명영상의 결과를 종합하여 진단하게 된다. 최근에는 장경인대의 Kaplan 섬유 등과 같이 전외측인대 복합체로 판단하기도 하며 그 구조물들의 손상여부를 각각 고려하기도 한다. 치료에 있어서 다양한 수술법이 소개되어 사용되고 있고, 연구마다 다른 수술의 적응증을 제시하고 있는 실정으로 최근의 임상적 연구에서 회전 불안정성에 있어 긍정적인 효과를 보고하였지만 앞으로 더 많은 연구가 진행되어야 전외측인대를 강화하는 외측 강화 술식의 유용성에 대한 정확한 평가가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제24권3호
• /
• pp.247-262
• /
• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

• 헤리티지:역사와 과학
• /
• 제57권3호
• /
• pp.24-35
• /
• 2024

최근 의료, 제조, 자율주행, 보안 등 다양한 분야에서 인공지능과 컨볼루션 신경망 등 딥러닝 기술을 활용한 연구들이 활발하게 진행되고 있으며, 사회 전반에 적지 않은 영향을 미치고 있다. 본 연구 또한 이러한 흐름에 맞춰서 고고학 유물 분류에 딥러닝을 활용해 보았다. 즉, 연구는 고고학 조사를 통해 출토된 고대 수막새의 이미지 분류에 딥러닝 기술을 적용하는 초보적 시도로서, 고구려, 백제, 신라 시대의 수막새 이미지를 CNN 모델로 학습시켜 분류를 진행하였다. 고구려, 백제, 신라 수막새 이미지 각각 100장씩 총 300장을 기반으로 기본 데이터셋을 형성하였고, 데이터 증강 기법을 활용하여 4배를 증가시킴으로써 총 1,200장을 데이터셋으로 구축하였다. 사전 훈련된 EfficientNetB0 모델의 전이학습을 통하여 모델을 구축한 후, 5겹 교차검증을 실시한 결과 평균 학습 정확도 98.06%, 검증 정확도 97.08%를 기록하였다. 또한 학습된 모델을 240장의 테스트 데이터셋으로 성능을 평가한 결과, 최소 91% 이상의 높은 정확도로 삼국의 수막새 이미지를 시대별로 구분할 수 있음을 확인하였다. 특히 학습률 0.0001에서 정확도 92.92%, 정밀도 92.96%, 재현율 92.92%, F1 점수 92.93%로 가장 우수한 성능을 보였는데, 이는 다양한 학습률 설정을 통하여 과적합과 과소적합 문제를 방지함과 동시에 최적의 매개변수를 찾는 과정에서 이루어졌다. 본 연구의 결과는 한국 고고학 자료의 분류에 딥러닝 기술 활용 가능성을 확인했다는 점에서 의의가 있다고 생각된다. 또한 기존에 축적·제작된 ImageNet 데이터셋 및 파라미터가 고고 자료 분석에도 긍정적으로 적용할 수 있음을 확인하였다. 이러한 접근은 향후 고고학 데이터베이스 축적이나 활용, 박물관의 유물 분류 및 정리 등 다양한 방식의 모델을 창출할 수 있을 것이다.