왕복동 내연 기관 실린더 내의 가스 유동은 기관의 성능 향상, 연소 개선, 배기 정화 등에 직접적 으로 영향을 미치는 인자로 되며, 최근 각종 유동의 측정 방법 및 측정 장치의 개발은 가스 유동 계측에 많은 발전을 가져 왔다. 특히 각종 열기관의 연소 성능 향상을 위한 노력은 기관의 성능 향상과 더불어 여소 배출물의 유해 성분 저감을 위한 연구에 더욱 박차를 가하게 되었다. 이에 따라서 기관의 최적 제어 운전, 자동 제어 연료 공급 및 분사장치 등에 이르기까지 많은 노력이 경주되어 왔다. 이러한 연구 개발에 못지 않게 중요한 것은 실린더 내의 연소 성능을 향상시키 는 것이며 이를 위해서는 먼저 기관 실린더 내부의 가스 유동을 밝히고, 유동의 모델링, 유동장의 계측, 연소장의 유동 측정 등의 연구가 매우 중요한 것으로 생각된다. 실린더 내의 연소 및 유 동장의 연구는 주로 연소 특성치를 관한 연구와 유동장을 중심으로 하는 흐름의 시뮬레이션을 비롯 유동장의 계측으로 크게 나눌 수 있다. 여기서는 주로 실린더 내의 가스 유동의 측정 방 법과 최근의 연구 동향에 대하여 몇 가지 측정의 보기를 중심으로 다루기로 한다.
부유사 자료는 유사이송해석에 필수적인 요소로 하천의 흐름 변화 및 하상 변동을 발생시키고, 하천 구조물의 설계, 수자원 개발 및 관리를 위한 하천계획의 전반에 있어 매우 중요한 자료이다. 부유사 농도는 수자원의 이용뿐만 아니라 하천 생태계에까지 피해를 미친다는 점에서 하천의 유지 관리 및 보수와도 밀접한 관련이 있다. 부유사량을 산정하는 방법에는 수리량 및 하상토 특성 자료를 유사량 공식에 대입하여 계산하는 간접적인 방법과 유사량을 직접 측정하는 방법으로 나뉜다. 현재 국내에서는 유사량 채집기를 사용하여 실제 하천의 유사량을 채집하는 방식으로 많이 사용되고 있으나, 많은 인력과 시간이 소모되기 때문에 다지점 계측과 지속적인 계측이 힘들다는 한계점를 보이고 있다. 또한 국내 하천에서는 홍수기를 거치면서 하천의 수리학적 특성이 변화하는 경향을 보여주고 있어 유량-부유사 관계식을 자주 갱신해야 한다는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 현재 국내에서 사용하고 있는 직접적인 측정 방법의 한계점을 보완하고자 직접적인 측정 방법 중 초음파를 이용하여 횡단면 전체의 유사량 측정을 연속적으로 할 수 있는 수평초음파도플러유속계(H-ADCP)를 활용하여 유사량을 추정할 수 있는 기법을 개발하고자 한다. 본 연구의 연구는 건설기술연구원 하천실험센터의 직선수로에서 수행되었다. H-ADCP (SonTek SL3000, 셀 크기 4 cm)를 사용하여 자연상태 흐름조건 (유속 0.7 m/s)에서 초음파산란도(Backscatter, 혹은 신호대잡음비 SNR) 및 유속자료를 2분 간격으로 확보하였다. 그리고 부유사 농도(SSC)의 측정 정확도가 높다고 평가되고 있는 레이저부유사측정기(LISST-100)를 활용하여 부유사 농도를 실측하여 초음파산란도와 실측 SSC의 관계를 도출하고 그 경향을 분석하였다. 또한 초음파산란도의 흡수 등을 보정하고 실측 부유사자료와의 관계식을 기반으로 H-ADCP를 활용하여 실시간으로 부유사 농도를 산정할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다.
일반적으로 얼굴 인식 방법에는 템플릿 기반 통계적 기법들이 사용되고 있다. 이 방법들은 2차원 영상을 고차원 벡터로 표현하여 특징을 추출한다. 그러나 많은 이미지와 비디오 데이터는 본래 텐서로 표현된다. 따라서, 본 논문에서는 벡터 표현보다는 직접적인 텐서 표현으로 특징들을 추출하기 위해 텐서 얼굴의 다선형 주성분 분석(MPCA: Multilinear Principal Component Analysis) 기법을 이용한 동영상 기반 얼굴인식에 대해 다룬다. 마지막으로, u-로봇 테스트베드 환경에서 구축된 얼굴 인식 데이터 베이스를 이용하여 제안된 방법과 기존 방법들의 인식처리시간과 성능을 비교한다.
인체치수 및 기능에 관한 정보는 인간의 생활에서 사용하는 의복이나 가구, 생활용품의 설계에 필수적으로 필요한 정보이다. 인간공학과 의류학 및 인체 측정과 관련된 학문 분야에서는 인체치수와 인체의 활동 기능에 대한 연구, 인체의 기능에 대한 연구가 이루어져 왔다. 인간의 체격이나 체형에 적합한 제품의 디자인을 위해서는 인체치수의 정보가 기본적으로 필요하다. (중략)
이 연구의 목적은 중년여성들의 체형을 분류하고 이들 체형을 분류하는 판별기준을 세우고자 하는 것이다. 이 연구에서 개발한 판별방법은 중년여성들의 체형을 간편하게 판별할 수 있도록 해주므로 이 방법을 활용하여 중년여성복을 제작할 경우, 소비자들은 인체적합도가 높은 의복을 구입 할 수 있고 의류업 체들은 이에 따른 매출증대를 가져올 수 있다. 연구의 진행절차와 이에 따른 결과는 다음과 같다. 1. 만 40세~59세 중년여성 279명에 대 한 인체 계측을 하였다. 인체 계측항목은 34개의 직접 계측항목과 측면사진 촬영을 통한 3개의 간접계측항목,11개의 지수치, 5개의 계산치 등의 총 53개 항목이다. 인체 계측치에 대한 통계분석 방법으로는 분산분석과 SNK검정, 판별분석 방법을 사용하였다. 2. 피험자는 몇 가지 체형으로 분류되었다. 상반신 체형분류는 인체측면 자세와 유방크기를 분류기준으로 하여 바른-유방중소 체형, 바른-유방대 체형, 젖힌-유방중소 체형 , 숙인/휜-유방중소 체형, 숙인/휜-유방대 체형의 5가지로 분류하였다. 하반신 체형분류는 배와 엉덩이의 돌출정도에 따라 분류하여 배정상-엉덩이정상 체형, 배 정상-엉덩이돌출 체형, 배돌출-엉덩이정상 체형 , 배돌출-엉덩이돌출 체형의 4가지로 분류하였다. 3. 분류된 체형은 다음의 판별변수에 따라 체형이 판별되었다. 상반신 체 형 의 판별변수는 앞품/뒤품, 가슴둘레/밑가슴둘레 , 앞길이/뒤 길이, 앞허리선$\longrightarrow$어깨선 길이/어깨선$\longrightarrow$뒤허 리선 길이의 4가지 항목이고, 하반신 판별변수는 엉덩이상부각도, 배 하부각도, 배상부 각도, 엉덩이둘레/엉덩이 최대둘레, 뒤엉덩이둘레의 5가지 항목이다. 상반신 체 형과 하반신 체형 판별함수 모두 70% 이상의 높은 적중률을 나타내었다.
최근 지구온난화에 따른 이상기후로 강우가 집중되는 돌발강우가 발생하여 지류의 수위를 급속도로 증가시켜 도심에서도 침수가 발생하는 경우가 발생하고 있다. 이에 대한 해결방법으로는 구조적인 대책과 비구조적인 대책으로 나눌 수 있으며 대표적인 구조적 대책으로 고지수로가 있다. 고지수로는 지류의 상류인 고지대에서 발생되는 유출량을 지류로 직접 흘려보내지 않고 지류의 하류나 본류로 직접 방류하여 지류가 부담하는 홍수량을 분담시켜 홍수의 피해를 경감시키는 역할을 한다. 따라서 고지수로의 유량을 모니터링 하는 것은 홍수방어 대책에 중요한 역할을 한다. 고지수로의 유량을 측정하는 다양한 방법 중 위어를 이용한 개수로에서 유량 측정은 경제적이지만 에너지 손실이 크고 위어의 직상류에 토사가 퇴적된다는 단점이 있다. 반면 파샬플륨은 퇴사에 관한 문제가 거의 발생하지 않는다. 따라서 파샬플륨은 토사유입이 많은 고지수로에서 위어에 비해 상대적으로 유리한 유량계측기라 할 수 있다. 또한 수로의 횡단을 막고 낙차를 두어 유량을 산정하는 위어에 비해 에너지의 손실이 작아 돌발강우와 같은 큰 규모의 유출량을 빠르게 배제시키는 데에도 적합한 유량계측기이다. 파샬플륨의 형상은 그림 1과 같으며 본 연구에서는 3차원 수치모의를 이용하여 ISO에서 제안한 파샬플륨의 유량산정공식을 검증하고 고지수로에 파샬플륨을 경사로 설치하였을 때를 고려하여 다양한 유량조건에 대해서 수치모의를 실시하였으며, 그 결과는 그림 2에 도시하였다. 수치모의 결과를 바탕으로 파샬플륨의 경사를 고려한 새로운 유량산정공식을 도출하였다. 이는 고지수로에 적용하는 파샬플륨의 설계 시에 실질적이고 유용한 참고자료로 활용이 가능할 것이라고 판단된다.
변위응답은 교량구조의 진동특성을 결정하는데 중요한 인자 중의 하나이다. 계측된 가속도 데이타를 진동수 영역에서 적분하여 변위응답을 경제적이고 합리적으로 구할 수 있다. 이를 위해 계측된 가속도 데이타를 이산화하기 위해 적절한 표본추출 진동수가 제시되었다. 캔틸레버 보를 이용한 실내시험에서 직접 계측된 변위와 적분된 변위는 서로 잘 일치하였다. 평가된 변위응답으로부터 구한 모우드 형상도 해석치와 근접하므로 개발된 방법은 실제로 효율적으로 사용될 수 있음을 입증하였다.
터널공사의 필요에 따라 그 시공방법은 많은 발전을 해왔으나 아직도 시시각각으로 일어나는 터널 공사중의 사고는 조속히 극복해야할 과제다, 이러한 위험요소를 빨리 발견하고 대비하기 위해서는 계측의 정확성과 신속성이 요구되고 있으나 아직도 천단침하 및 내공변위 계측에 줄자, 레벨 또는 Total Station 등을 이용하는 일반적인 측량방법에 의존하고 있다.터널의 변형계측을 위한 일반측량방법은 사람이 직접 그 측점에 접근해야하며, 관측에 시간이 많이 소요되고, 관측하는 기술자의 능력에 따라 큰차이가 있을 수 있는 등 여러 문제점을 안고 있다. 따라서, 본 연구에서는 고밀도레이저 측량기법인 3D Laser Scanning을 이용하여 터널의 천단침하및 내공변위를 기존의 Total Station 측량기법보다 더 경제적이고 정밀하며, 신속하게 측정할 수 있는 기법을 제시하므로서 3D Laser Scanning을 이용한 터널계측의 발전과 향후 무인 자동 계측시스템의 개발에 이바지 하고자 하는데 그 목적이 있다.
본 연구는 III급 부정 교합을 판별하는데 있어, 수평 부조화의 진단에 이용되는 여러 진단 항목들의 진단학적 효율과 타당성을 ROC analysis로 비교하는데 그 목적이 있다. ROC(Receiver Operating Characteristic) analysis는 연속적으로 변하는 cut-off value에서의 sensitivity와 1-specificity에 의해 그려지는 곡선으로서 진단 방법의 타당성을 결정하고, 여러 진단 방법들을 비교하는 분석법으로 알려져 있다. 부정교합자 496명을 대상으로 측모 두부 X-선 계측사진과 진단모형을 이용하여, 진단모형 계측을 통해 부정교합군을 분류하였으며, 이중 III급 부정 교합자는 245명이었다. 측모 두부 X-선계측사진에서 16개의 계측항목을 선정하였으며, 이 계측항목들과 III급 부정교합의 관계를 알아보고자 각도 계측항목에서는 $1^{\circ}$ 간격으로, 선계측항목에서는 1mm의 간격으로 sensitivity와 specificity를 구해 ROC curve를 그렸다. 그리고, 이 계측항목들의 직접적인 비교를 위해 ROC curve 아래의 면적을 계산해냈다. 결과는 다음과 같다. 1. III급 부정교합을 판별하는데 있어, "Wits" appraisal이 다른 계측 항목에 비해 더 나은 진단 효율을 보였다. 2. AB plane angle, ANB angle, App-Bpp distance, AF-BF distance, APDI, N perpendicular to A 와 Pog to N perpendicular의 차이, maxillomandibular differential도 높은 진단 가치를 보였다. 3. 하악골의 위치를 평가하는 계측항목은 중정도의 진단 효율을 보였다. 4. 상악골에 대한 계측항목은 III급 부정교합의 판별에 대한 진단 가치가 낮았다.
강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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