In this study, the behavior of water droplet impacting on a thin horizontal wire was visualized by time-delay photography. The impact behavior modes, critical capture speed and trapped mass were analyzed by changing the droplet size, velocity, wire diameter and eccentricity ratio. As the Weber number increased, the hanging, merging, and splitting modes appeared sequentially for the case of central impact, and the hanging and non-splitting modes appeared for the case of off-center impact. The boundary We number of each mode was affected by the diameter ratio. The critical capture speed was affected much by the degree of eccentricity. For all diameter ratios, it was higher for the case of central impact than for off-center impact. The trapped mass was larger for the case of central impact than for off-center impact and it increased with the smaller We number and the larger diameter ratio.
수식적 해법을 이용하여 교차로 교통사고 충돌 속도를 산정을 위해서는 충돌 전 차량 진입각 및 충돌 후 차량 이탈각 추정은 비교적 쉽지만, 충돌 후 차량의 감속을 분석하기는 매우 어렵다. 충돌 지점부터 최종 위치까지 이동하는 과정에서 노면 흔적이 발생하지 않으면, 충돌 후 차량의 감속을 분석하기 어렵다. 차량의 주행 특성에 따른 관성력과 충돌 부위 및 충돌 속도에 따른 편심력 등의 작용으로 충돌 후 차량 운동 궤적은 불규칙한 곡선 궤적을 보인다. 그러므로, 정확한 충돌 속도 분석을 위해서는 충돌 후 적정한 이탈각을 설정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 컴퓨터 시뮬레이션(PC-Crash)을 이용한 모의 충돌 실험 자료에 근거하여 충돌 후 적정한 차량 이탈각과 충돌 속도와의 상관관계를 분석하여 회귀 분석 모형을 제안하고, 교차로 충돌사고에 차량 이탈각만을 적용한 충돌 속도 산출 방법을 제시하였다. 본 연구의 회귀 분석 모형에서 결정 계수는 0.864이므로 제시한 회귀 분석 모형이 매우 적합하다는 것을 알 수 있다.
The fatalities of pedestrian account for about 40.0% of all fatalities in Korea 2005. Vehicle-Pedestrian accident generates trajectory of pedestrian. In pedestrian involved accident, the most important data to inspect accident is throw distance of pedestrian. The throw distance of pedestrian can be influenced by many variables. The variables that influence trajectory of pedestrian can be classified into vehicular factors, pedestrian factors, and road factors. Vehicular factors are the frontal shape of vehicle, impact speed of vehicle, the offset of impact point. Many studies have been done about the relation between impact speed and throw distance of pedestrian. But the influence of the offset of impact point was neglected. The influence of the offset of impact point was analyzed by Working Model, and the trajectory of pedestrian, dynamic characteristics of multi-body were analyzed by PC-CRASH, a kinetic analysis program for a traffic accident. Based on the results, the increase of offset reduced the throw distance of pedestrian. However box type vehicle just like bus, the offset of impact point did not influence the throw distance of pedestrian considerably.
Purpose : This study was to verify the effect of eccentric training and suggest a specific application method by comparing the effects of acromohumeral distance (AHD), supraspinatus tendon thicknees (STT), pain intensity and functional performance after MWM and eccentric training (MWM-ET) or general exercise (MWM-GE) in chronic subacromial impingement syndrome (SAIS) patients. Methods : A total of 55 participants were randomly assigned to each group, and according to the intervention method, "MWM-ET group (n=28)" vs. "MWM-GE group (n=27)" was divided into two groups. AHD, STT, pain intensity, and functional performance were measured before intervention, and both groups were re-measured 3 times a week after 6 weeks of intervention in the same way. Results : The AHD was significantly increased in MWM-ET group compared to MWM-GE group. No significant difference was observed between the groups in the STT, but Pain intensity was significantly lower in MWM-ET group than in MWM-GE group, and functional performance was significantly increased in MWM-ET group compared to MWM-GE group. Conclusion : As a result of MWM-ET intervention that further increases AHD compared to MGE, it can be clinically presented as a more effective intervention method for faster recovery from injury due to pain reduction and smooth return to daily life due to improved functional performance.
Purpose : The purpose of this study was to suggest a more effective method by comparing the effects of changes in pain intensity, muscle strength, and athletic performance after applying a 6-week eccentric training program (ET-MWM) or concentric training program (CT-MWM) with MWM for high school baseball players with shoulder internal impingement (SII). Methods : A total of 75 participants were randomly assigned to each group and divided into two groups, "ET-MWM group (n=35)" and "CT-MWM group (n=32)" according to the intervention method. Pain intensity, muscle strength (external rotation, internal rotation), and athletic performance were first measured before the intervention, and after the intervention 3 times a week for a total of 6 weeks, both groups were re-measured in the same way. Visual analog scale (VAS) was used for pain intensity, biodex dynamometer for muscle strength (60 °/sec.), and Kerlan-Jobe orthopedic clinic shoulder & elbow score (K-KJOC) for athletic performance. Results : As a result of analyzing the homogeneity of the pre-intervention characteristics and initial measurement variables of the study subjects, there was no significant difference between the two groups in all variable values. Pain intensity (VAS) was significantly reduced in the ET-MWM group than in the CT-MWM group (p<.05). In addition, the maximum muscle strength of external rotation & internal rotation of the shoulder (60 °/sec.) and athletic performance (K-KJOC) were significantly increased in the ET-MWM group than in the CT-MWM group (p<.05). Conclusion : Compared with the CT-MWM training program, the ET-MWM training program reduced shoulder joint pain and further increased the muscle strength required for throwing motion in high school baseball players. As the result showed better athletic performance improvement, the ET-MWM training program can be clinically recommended as a more effective intervention.
매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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