건설현장에서 근로자의 고령화, 저출산으로 인한 신규 인력감소와 숙련된 작업자 부족 등의 문제가 심화되고 있다. 이에 따라 전통적인 건설기술을 첨단 디지털 기술로 대체하여 생산성, 안전성, 및 품질 등을 향상시킬 수 있는 스마트 건설 기술 연구가 최근 정부 주도로 개발되고 있다. 특히, 도로 건설 장비 중에서 노면 평탄화를 주로 수행하는 모터 그레이더는 선형적이고 반복적인 공사로 자동화 기술의 적용이 반드시 요구되는 건설 기계이다. 시공 자동화를 통해 사람이 작업하기 힘든 험지나 야지 등과 같은 위험한 환경에서도 손쉽게 장비를 제어할 수 있는 원격제어 기술과 효율적인 작업 경로와 작업 조건에 따라 장비를 운영하는 경로 추종 및 자동화 작업 기술 등을 적용하여 기존의 운전자가 작업하는 것보다 공사 기간을 단축할 것으로 예측된다. 본 연구에서는 무인·자동화 기술을 적용하기 위한 스마트 모터 그레이더의 하드웨어 및 소프트웨어 구성 기술을 소개하고 기존 그레이더의 토공 작업 방식을 분석하였다. 이를 토대로 스마트 모터 그레이더의 경로 패턴 및 블레이드 제어 방식 등에 대한 적용 방안을 제시하였다. 더불어 블레이드 제어 성능과 작업 시나리오에 따른 경로점 기반의 경로 추종 성능을 시험을 통해서 검증하였다.
본 논문에서는 디지털 영상의 화질 개선을 위해 선명화와 잡음제거를 동시에 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 화소들에 대하여 계산된 활동도의 통계적 정보를 활용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 화질을 개선한다. 각 필터의 적용 강도는 활동도의 히스토그램을 바탕으로 하는 사상함수에 의해 결정되므로 기존의 잡음제거 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다. 또한 화질개선에 필요한 파라메터가 통계적 정보를 이용하여 자동으로 얻어지므로 많은 양의 화질개선 작업을 일괄적으로 수행하는 경우에도 최적의 결과물을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 백오프 통계 정보를 이용하여 일반적인 복합명사 뿐만 아니라 외래어 미등록어를 포함한 복합명사도 잘 분해하는 방법을 제안한다. 본 시스템은 입력으로 형태소분석기가 내주는 많은 분석 후보들을 받는다. 단음절 명사를 포함한 분석 후보도 포함되므로 입력 분석 후보의 수는 대단히 많게 된다. 본 모듈의 주요 작업은 이 중에서 가장 좋은 분석후보를 선택하는 것이 된다. 미등록어가 포함된 경우 이에 부합되는 분석 후보를 잘 선택하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 이를 위해서 본 시스템에서 사용하는 주요 정보는 단어간 어휘 바이그램 통계정보이다. 또한 외래어 미등록어의 인식 정확성을 높이기 위해 음절 바이그램 정보도 이용한다. 통계정보는 대량의 품사 태깅 말뭉치에서 추출하였다. 데이터 부족 문제를 해소하기 위해서 우리는 백오프(back-off) 평탄화(smoothing) 기법을 이용하였다. 미등록어가 포함된 복합명사의 분석 후보의 수를 줄이기 위한 기술도 연구하였다.
An intelligent excavator can be divided into Machine Guidance (MG), semi-automatic, and unmanned by technology. The MG technology excavator is equipped with a tilt sensor on each link of the excavator and a GPS is installed on the excavator body to inform the user of the position of the excavator bucket end. Machine control (MC) technology that assists the user's work can be divided into semi-automatic and fully automatic technology. The semi-automatic MC equipment has already been commercialized by Komatsu and Caterpillar. The MC excavator is equipped with an electro-hydraulic system, sensors and controllers to control the excavator bucket end according to the user's needs. In this study, the semi-automated excavator modified based on manual excavator, is equipped with an electro-hydraulic system, a controller system, multi-sensors and a control algorithm is developed to assist in excavation work such as leveling and grading. By applying the developed technology, it was possible to confirm productivity improvement compared to manual digging and leveling work. In the future, further research to improve the accuracy of the hydraulic precision control and collaborative work with heterogeneous construction equipment such as dump truck and automated collaboration tasks technology could be developed.
드론을 활용한 미세먼지 측정은 산업의 발달과 함께 점차 보편화 되고 있으며, 일부 산업 지대에서 미세먼지 모니터링으로 대기 오염원을 파악한다. 건설 공사 현장에서는 현장사무소에 미세먼지 측정소를 따로 마련하여 주변 공인 측정소보다 현장의 미세먼지 농도를 파악할 수 있다. 그러나, 미세먼지를 발생시키는 오염원으로부터 미세먼지 측정을 정확하게 파악하기는 어려우므로 현장 오염원에 가깝게 직접 투입하여 미세먼지 농도를 측정하여 정확성을 높이고자 하였다. 미세먼지측정치가 부착된 드론은 착륙 중에 발생하는 하향풍 영향으로 측정 노이즈가 발생하였으나 높이 30m에서, 맵핑을 진행하였을 때, 오염원의 수치와 유사하게 측정이 되었다. 실험 대상지역에 대한 현장 적용성은 평탄화 작업이 많아 지형이 지속적으로 바뀌기 때문에 위성영상을 활용한 주기적인 업데이트 정보에는 한계가 있었다. 특히, 절토 작업구간에서 위성지도의 정보는 드론의 맵핑 구역과 미세먼지 농도가 지형에 중첩되어 정확한 구현을 위해서는 맵핑도 함께 반영되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 드론을 활용한 GIS 맵핑을 통해 실시간 현장 정보를 반영할 수 있는 시스템을 구현하였다.
신라의 수도인 경주에 서기 760년에 건설된 것으로 알려진 월정교에 대한 복원공사가 최근 완료되었다. 고문헌에 따르면, 월정교는 축조 이후 고려시대인 서기 1280년까지 약 520년 동안 사용된 것으로 보인다. 월정교지에서는 양측 교대와 4개의 교각기초 및 한두단의 교각석이 발견되었다. 발견된 교각기초 중 하나는 상당한 부등침하가 일어난 상태였다. 따라서 월정교의 안전한 복원을 위해서는 부등침하의 원인을 밝히는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 월정교 복원공사에 앞서, 지층상태 파악을 위한 시추조사, 2차원 지반강성 평가를 위한 표면파시험, 지지력 평가를 위한 대형평판재하시험 등 광범위한 현장조사를 수행하였다. 지반조사 결과를 바탕으로 기초안정성 평가를 위한 3차원 유한요소해석을 실시하였다. 연구결과, 월정교 교각기초의 하부지반은 월정교 복원에 따른 하중에 대해 지지력 및 침하에 충분한 안전율을 가진 것으로 평가되었다. 따라서 교각기초 하부지반에 대한 추가적인 보강은 필요하지 않은 것으로 판단되며, 복원에 앞서 부등침하가 발생한 교각기초 하부에 자갈을 이용한 평탄화 작업은 실시할 필요가 있다.
도저는 토공사 현장에서 부지를 평탄화하거나 토사를 모으기 위해 사용되는 장비이다. 도저의 성능은 지반-궤도 접지면에서 발현되는 지반추력에 의해 결정되는데, 주어진 조건에서 최대한의 지반추력을 발현시키기 위해서 무한궤도 표면에 그라우저를 부착하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 다양한 형상비를 가지는 그라우저가 부착된 도저의 지반추력을 산정하고, 이를 바탕으로 지반 특성을 고려한 최적 그라우저 형상비를 평가했다. 그라우저는 궤도 측면에서 추가적인 지반추력(측면지반추력)을 발현시키고 지반-궤도 사이의 전단을 지반-지반 사이의 전단으로 전환시켜, 도저의 지반추력을 약 1.3~1.6배 증가시켰다. 그라우저 형상비가 지반추력에 미치는 영향은 도저가 구동하는 지반의 다짐도에 따라 다르게 나타났다. 느슨한 지반에서는 형상비가 작은 그라우저가, 조밀한 지반에서는 형상비가 큰 그라우저가 도저의 지반추력을 가장 크게 증가시킬 수 있는 최적의 형상으로 평가되었다. 무한궤도에 지반의 다짐도를 고려한 최적 그라우저를 부착한다면 도저의 작업 성능을 보다 크게 강화할 수 있을 것이며, 이를 통해 장비의 효율적 활용 및 토공사 생산성 향상이 가능할 것으로 기대된다.
목적: $H_2^{15}O$ 양전자단층촬영으로 작업기억을 조사할 때 뇌기능을 국소화한 뇌기능지도를 만들기 위해 동원되는 통계적 가정과 추론의 여러 방법을 해석하고 뇌활성화와 관련된 뇌기능 국소화 방법에 영향을 미치는 요소를 조사하였다. 대상 및 방법: 정상인 6명에 대하여 각각 대조과제, 언어성 작업기억 활성화과제 2종류, 시각적 작업기억 활성화과제 1종류를 수행시키며 뇌혈류 $H_2^{15}O$ PET 촬영을 시행하였다. SPM96 소프트웨어를 이용하여 각 영상과 표준지도의 뇌피질 경계가 일치 되도록 부분 선형적으로 변형하였으며 선형화한 비선형적 변형 방법으로 사람에 따라 나타나는 뇌피질 및 내부 구조의 미세한 차이를 제거하였다. 공간정규회된 영상들을 16mm의 FWHM을 갖는 가우시안 커널로 중첩적분하여 편평화하였다. 각 화소의 방사능 계수는 뇌피질전체 뇌혈류, 활성화에 의한 특정 효과, 여러 교란변수의 영향과 오차의 선형 결합으로 이루어진다는 일반선형모델을 가정하고 공분산분석 방법으로 전체 뇌혈류 차이를 제거하였다. 각 화소의 방사능 계수가 자극과 뇌활성화 작업에 상관없을 경우 평탄한 무작위 가우스장의 행동을 따른다고 가정하고 특정화소의 계수차이가 이 무작위장의 정상적인 교란 이상인지 검정하였다. 화소별 t 값을 Z 값으로 바꾸어 표현하고 가설검정 결과에 따라 화소, 덩어리, 화소 또는 덩어리의 차이가 얼마나 유의한지 제시하였다. 결합분석을 하여 여러 과제를 수행할 때 동시에 화소의 계수가 증가하는 곳을 찾았다. 각 화소의 Z 값을 3차원으로 렌더링한 표준지도와 투명유리뇌에 투사하여 활성화된 부위를 알아볼 수 있게 하였다. 결과: 피검자 모두 성공적으로 검사를 마쳤으며 대조 과제와 기억 과제를 수행하는 동안 피험자는 평균 95%를 맞췄다. 활성화된 덩어리의 개수는 언어성 기억과제 I에서 4개, 언어성 기억과제 II에서 9개, 시각적 기억과제에서 9개, 결합분석에서 6개였다. 언어성 기억과제에서는 주로 왼쪽 뇌가, 시각적 기억과제에서는 오른쪽 뇌가 활성화되었다. 결론: $H_2^{15}O$ 양전자 단층촬영술과 통계적 파라메터 지도작성법이 언어성 및 시각적 작업기억과 관련되어 활성화된 지 영역을 찾는데 유용하였다.
본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.
본 연구에서는 수치영상을 이용하여 아스팔트 콘크리트포장 도로를 대상으로 차량에 비디오 카메라를 설치하여 도로에서 일정하게 차량속도를 유지하면서 촬영된 수치 영상정보로 객체 지향적인 언어인 Delphi를 이용하여 도로노면정보(균열, 소성변형, 종평탄성)를 획득할 수 있는 도로노면 관리시스템을 개발하고, 개발된 시스템은 동영상 및 그래프를 이용하여 시각화 효과를 증진시킬 수 있도록 하였다. 다중영상표정과 광속조정법에 의해 결정된 도로노면의 3차원 좌표의 정확도를 분석한 결과 표준 오차의 평균은 X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m로 나타났다. 이 값은 우리나라에서 현재 제작하여 사용하고 있는 축척 1:1,000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로서 충분히 활용성이 있다. 수치영상을 이용하여 12개소에 대하여 균열폭의 정확도를 분석한 결과 표준오차가 ${\pm}0.256mm$로 정밀도가 아주 높게 나타났으며, 또한 소성변형량을 비교하기 위하여 4개소의 실측된 횡단면과 영상으로부터 추출된 횡단면을 비교한 결과 최대 오차는 10.80mm로 나타났으나, 작업능률면에서는 실용성이 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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