전기비저항 탐사는 국내에서 가장 성공적으로 적용되고 있는 물리탐사 기술의 하나로서 최근에는 토목 건설분야의 지반조사 등에서의 역할이 증대되고 있다. 이와 같은 역할의 증대에 따라 더욱 정확한 해석기법의 등장이 요구되었으며, 특히 국내의 경우 매우 복잡한 지질구조와 험난한 지형여건을 고려할 수 있는 해석기술이 요구되고 있다 이러한 맥락에서 최근에 3차원 전기비저항 탐사자료의 역산기술이 개발되었다. 개발된 3차원 전기비저항 역산법은 유한요소법을 이용한 3차원 전기비저항 모델링 알고리듬을 근간으로 함으로써 국내와 같이 험난한 지형 및 복잡한 지질구조에 대하여 정확한 지하구조의 3차원 영상을 제공할 수 있으며, 특히 ACB법 (Active Constraint Balancing method)의 채용으로 지하구조에 대한 분해능의 향상을 기대할 수 있게 되었다. 개발된 3차원 영상화 기술을 토대로 토목${\cdot}$건설분야의 지반조사에 3차원 전기비저항 탐사가 동원되고 있으며, 지반조사 대상지역에 있어서 중요한 지하구조에 대한 정보인 기반암 심도, 연약대 및 파쇄대 발달상황, 지하공동의 분포 등을 제공할 수 있었다.
본 연구에서는 경사지층에 설치된 앵커지지 흙막이 벽체의 거동분석에 있어서 2차원 및 3차원 유한요소해석을 이용하여 굴착심도(H), 굴착폭(L) 및 지반조건의 영향에 따른 수치해석방법의 정확성 및 적용성에 대하여 비교분석하였다. 폐합단면이 아닌 선형방향으로 설치된 흙막이 벽체의 굴착면을 따라서 지층의 변화가 급격한 구간에서 2개의 단면을 선정하여 2차원 유한요소해석을 수행하였으며, 이 2개의 단면을 포함하는 전체 구간의 3차원 유한요소해석을 수행하여 그 결과를 현장계측결과 및 탄소성해석결과와 비교분석하였다. 또한, 3차원 유한요소해석시 굴착심도(H)와 굴착폭(L)의 변화가 흙막이 벽체의 거동에 미치는 영향을 평가하기 위하여 굴착심도와 굴착폭을 변화시켜 해석을 수행하였다. 경사지층에 설치된 앵커지지 흙막이 벽체의 거동분석을 위한 2차원 및 3차원 유한요소 해석 결과, 굴착면을 따라서 길이방향 지반조건 변화의 영향을 3차원 수치해석을 통하여 확인할 수 있었으며, 2차원 해석과 3차원 해석은 지반조건 및 굴착심도에 따라 차이가 있음을 알 수 있었다. 해석대상 지반이 암반이 지배적인 조건인 경우 2차원 및 3차원 수치해석 결과는 모두 실측값과 유사한 결과를 나타냈다. 그러나 암반에 비해 강성이 낮은 토사지반이 지배적인 조건에 있어서 일정심도(20m) 이상의 고심도 지반굴착에 따른 흙막이 벽체의 거동분석 시 2차원 해석결과와 3차원 해석결과는 큰 차이를 나타내고 있었다. 또한 굴착폭(L)의 변화에 따른 거동분석 결과, 보다 정확한 3차원 수치 해석을 위해서 굴착폭(L)의 해석영역을 일정범위(굴착심도의 2배) 이상으로 설정하는 것이 적합할 것으로 판단된다. 이와 같이 흙막이 벽체의 거동분석 및 안정성 검토시에는 지반의 기하학적인 비대칭성과 3차원 구조로 설치되는 흙막이 벽체 및 지보재의 특성을 고려한 3차원 수치해석 기법의 적용이 적절함을 알 수 있었다.
비충돌형 인젝터로부터 발생하는 액체추진제 분무의 준3차원 구조를 규명하기 위한 연구를 수행하였다. 인젝터 출구 근처에서의 분무 형상을 고속카메라를 사용하여 촬영하였고, 인젝터 분무에서 주기적 흘림현상이 관찰되었다. 또, 이중모드 위상도플러속도계(Dual-mode Phase Doppler Anemometry, DPDA)로 분무특성 매개변수(속도, 직경, 부피유속 등)를 측정하여 인젝터 분무의 공간분포 특성을 파악하였다. 본 실험은 분사압력 17.2~27.6 bar의 조건에서 분사축방향 및 확산방향 거리를 변화시키며 수행하였다.
액체추진제 추력기 인젝터로부터 발생하는 분무의 분열과 확산거동을 파악하기 위해 이중모드 위상 도플러속도계(DPDA)를 사용하여 분무액적의 준3차원적 공간분포를 계측하고 도시한다. 분무는 27.6 bar의 분사압력 조건에서 길이-직경비가 1.67인 노즐 오리피스로부터 지면에 수직으로 분사된다. 분무 액적의 수직 및 수평방향 평균속도, SMD, 그리고 체적유속은 분무의 상류/중심에서 하류/외곽으로 이동함에 따라 분무분열에 의해 그 크기가 감소한다. 분무특성 인자들의 대칭적 분포 경향에도 불구하고 그들의 절대값은 노즐 오리피스 중심축을 기준으로 대칭이 아니다.
구글 어스(Google Earth)란 도구는 인공위성에서 찍은 사진들을 바탕을 3차원 지구 타원체에 바탕에 입힌 도구이다. 이 도구는 3차원 공간에서 OpenAPI등을 이용하여 3차원객체를 지구 타원체상에 구현 할 수 있다. 이러한 점들 때문에 많은 사람들이 주요 건축물을 구현하거나 실외 이동객체(자동차, 비행기 등)를 구현하여 더욱더 지구와 가까운 모형으로 구현을 해 왔다. 하지만 공간 정보란 것은 실외 공간정보만이 아닌 건물의 내부 구조나 쇼핑몰상의 유동 인구의 움직임등과 같은 정보도 존재한다. 이 연구는 구글 어스 상에서 내부 구조를 가진 건물을 구축하고 이곳을 탐색할 수 있게 해 주며 또한 실내 이동 객체들의 실시간 움직임을 구현한다.
현재 생물분자의 기능적 관점에서 단백질 구조에 관심이 많이 모아지고 있다. 단백질의 기능은 구조에서 기인하기 때문에 두 단백질의 구조간의 유사성을 측정할 수 있는 방법은 두 단백질의 기능의 유사성을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 두 단백질의 원자간 결합선 분포의 유사성을 기반으로 한 웹 환경에서 동작하는 단백질 구조 검색 시스템을 설계 구현하였다. 두 단백질의 구조의 유사성을 측정하기 위한 단백질의 표현(representation)으로는 3 차원 에지 히스토그램을 사용하였다. 3차원 에지 히스토그램, 즉, 3차원 공간 상에서의 원자간 결합선 분포에 기반한 단백질 구조 검색 시스템은 많은 양의 단백질 구조 정보로부터 원하는 형태의 단백질 구조를 빠른 시간에 검색할 수 있는 장점을 가지므로 스크리닝의 전단계(pre-screening)에서 사용될 수 있다.
2011년 3월 일본 후쿠시마에서 대지진과 쓰나미로 인하여 대규모의 경제적 피해와 생명에 위협을 준 원전사고가 발생하였다. 이처럼 국가주요시설인 원전부지의 사고위험은 다양한 원인으로 인해 늘 위협받고 있으며, 최근 기후변화로 인하여 단시간의 지역적인 집중호우와 예상치 못한 폭우가 빈번하게 발생하고 있는 상황에서 극한홍수로 인한 사고 또한 중요한 원인으로 인식되고 있다. 하지만 우리나라에서는 원전부지에 대하여 PMP 등의 이상강우 조건 하에서 수공학적 안정도 평가와 국가 주요시설물 부지의 침수해석기법의 개발은 아직까지 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 원전부지 내에 영향을 미치는 극한강우를 다양한 기법으로 산정하여 가장 큰 피해를 미치는 극한강우 사상을 도출하였다. 도출한 극한강우를 유역유출분석을 통해 실제 원전부지 내로의 유입 경계조건으로 고려하여 2차원 침수해석을 실시하였다. 2차원 침수해석을 위해 원전부지 내 주요시설물, 도로, 하수관망 및 구조물 등을 반영하여 지형자료를 구축하였으며, 유출분석을 통해 유입되는 극한홍수량 외에 원전부지 내로 내리는 직접 강우도 함께 고려하였다. 그 결과를 통해 원전부지 내 침수심 및 유속 분포 등의 침수정보를 제공할 수 있는 침수위험도를 작성하였다. 본 연구를 통해 원전부지 내의 극한강우 산정 및 그로인한 침수위험도 작성으로 원전부지의 방재대책 수립시 기초자료로써 제공될 수 있을 것으로 판단된다.
국내 차세대 원전인 APR 1400 원전의 원자로 냉각 계통(Reactor Coolant System)을 대상으로 하여 표준 데이터 모델 기반의 데이터 저장소를 구축하였다. 또한 구축한 데이터 저장소를 기반으로 웹을 통해 해당 계통 및 계통에 포함되어 있는 장비의 속성정보를 검색할 수 있으며, 마이크로스테이션이라는 설계 틀에서 2차원 도면인 P&ID와 해당 P&ID와 연관된 3차원 CAD를 연계시킴으로써 P&ID를 바탕으로 건설한 원전 플랜트를 3차원 CAD 모델을 통하여 해당 계통의 실제 레이아웃(Layout)을 확인할 수 있도록 하는 프로토타입 시스템을 개발하였다.
본 연구에서는 IBPR 방법을 바탕으로 캐비티형상이 동일평면상에 있지 않은 경우에 대한 준3차원 유동해석과 주입기구가 있는 경우에 대한 유동해석을 별도로 수 행하여 실험결과와 비교하였다.해석결과는 실험과 잘 일치하였으며 그를 통해 앞서 개발한 IBRP방법이 보다 일반적인 경우에서의 캐비티 유동해석으로 확장, 응용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
딥러닝 네트워크를 이용한 3차원 객체 인식 기술은 자율주행 기술 개발에 있어 대상 객체의 종류 뿐만 아니라 센서로부터의 거리도 인식할 수 있기 때문에 장애물 탐지를 위해 많이 개발되고 있다. 하지만 3차원 객체 인식 모델의 경우 원거리 객체에 대한 탐지 성능이 근거리 객체에 대한 인식 성능보다 낮아 차량의 안전을 확보하는 데에 치명적인 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 차량 데이터를 생성해 모델 학습에 사용되는 데이터셋에 추가하여 3차원 객체 인식 모델의 성능, 특히 원거리의 객체에 대한 성능을 향상시키는 기술을 소개한다. 3차원 라이다 센서 데이터의 특성을 활용한 구면 점 추적 기법을 사용하여 실제 차량과 매우 유사한 가상 차량을 생성하였고, 생성한 가상 차량 데이터를 사용하여 원거리뿐만 아니라 모든 거리 영역 범위에서의 객체 인식 성능을 향상시킴으로써 가상 데이터의 학습 유효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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