• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.82-82
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• 2023

홍수기 하천에서 유량측정은 예산, 인력, 안전 및 측정 시 편의성 등의 이유로 측정에 제한이 많다. 특히, 태풍 등으로 인한 호우사상 발생 시 위와 같은 문제로 홍수량 측정에 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 Lee et al.(2021)은 드론과 전자파표면유속계의 기능을 융합한 DSVM(Dron and Surface Veloctity Meter using doppler radar) 측정방법을 개발하였다. 전자파표면유속계 측정의 제한 요소인 진동을 감소시키기 위해 댐퍼플레이트를 개발하였고 금강의 지류인 봉황천에 현장 적용을 통해 DSVM 측정방법의 실용성을 확인하였다. 기존 연구에서 DSVM 방법은 드론의 각 측선 이동을 위한 조종과 전자파표면유속계 측정의 제어를 측정자가 수행하였는데 본 연구에서는 통합 드론측정시스템(IDMS, Integrated Drone Measurement System) 개발을 통해 측정자의 조종 의존도를 줄임과 동시에 안전하고 정확한 유량측정을 위해 노력하였다. 기존 댐퍼플레이트의 상하 진동 흡수 기능뿐만 아니라 전자파표면유속계의 흔들림 현상 등 자세 제어 기능을 보완하기 3축 모터를 적용한 방수짐벌을 개발하여 측정 정확도를 향상시켰다. 미션컴퓨터 개발로 측정지점의 측정 임무정보를 DB화하여 각 측선별 헤딩, 고도, 이동 등 자동항법 기능과 기체의 안정화 이후 전자파표면유속계를 자동으로 제어하여 측정을 실시하는 기능을 구현하였다. 또한 통합 GCS(Ground Control System)를 통해 비행 및 측정에 대한 모든 정보를 확인하고 컨트롤 할 수 있게 하였다. 2022년 금산군(제원대교), 무주군(취수장), 경주시(서천교) 지점에서 홍수기 유량측정에 도입하여 중간단면적법, 지표유속법을 적용하여 통합드론측정시스템의 실용성을 검증 완료하였다. 2023년 현장에 18대의 통합 드론측정시스템을 도입하여 홍수기 유량측정에 활용할 계획이다.

• 한국해양공학회지
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• 제19권3호
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• pp.66-73
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• 2005

The sway motion control problem of a container hanging on the trolley is considered in this paper. In the container crane control problem, the main issue involves suppressing the residual swing motion of the container at the end of acceleration, during deceleration, or for an unexpected disturbance input. For this problem, in general, many trolley motion control strategies are introduced and applied. In this paper, we introduce and synthesize a swing motion control system, in which a small auxiliary mass is installed on the spreader. In this control system, the actuator reacting against the auxiliary mass applies inertial control forces to the container to reduce the swing motion in the desired manner. In many studies, the controllers used to suppress the vibration have been synthesized for the given mathematical model of plants. In many cases, the designers have not been able to utilize the degree of freedom to adjust the structural parameters for the control object. To overcome this problem, so called "Structure/Control Simultaneous Method" is used. From this, in this paper the simultaneous design method is used to achieve optimal system performance. And the experimental result shows that the proposed control strategy is useful, to the case of that the controlled system is exposed to the uncertainties and, robust to disturbances like wind.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.5148-5154
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• 2012

본 논문은 포환던지기 여자 기록보유자의 실제 경기에서 포환과 신체 무게중심의 운동학적 특성을 분석하는데 있다. 이를 위해 2대의 비디오카메라를 이용하여 촬영 한 후, 3차원 영상분석을 위해 DLT 방법을 이용하였으며, 자료 분석을 위해 Kwon3D 프로그램을 이용하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 포환의 투사 속도와 투사 높이는 각각 13.73 m/s, 198.6 cm(신장비 119%)로 선행연구들과 비교했을 때, 최적의 수행을 한 것으로 판단되나 투사 각도는 $34^{\circ}$로 다소 작게 나타났다. 둘째, 신체 무게중심의 이동은 글라이드 구간에서 투사 방향으로의 이동이 필요하며, 딜리버리 구간에서 신체 무게중심의 상하 이동을 제어해야 한다. 셋째, 릴리즈 순간 신체 무게중심의 좌우방향과 상하방향의 흔들림 없이 정확한 타이밍에 포환이 투사되어야 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.90-90
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• 2022

전자파표면유속계를 이용한 유량측정은 전자파를 발사한 후 수표면에 반사되는 전자파의 도플러효과를 이용하여 표면유속을 측정하는 방법이다. 국제적으로 1980년대부터 홍수유량측정의 어려움을 극복하고자 전자파표면유속계를 개발하여 하천 유량측정 업무에 활용하였다. 미국의 경우U.S. Geological Survey (USGS)에서 교량, 케이블웨이, 제방, 헬리콥터, 비행기 등 전자파표면유속계의 측정 위치에 따라 주파수 범위를 달리하며 유속을 측정하는 연구가 진행되었다. 국내의 경우 Lee et al.(2021)은 드론을 이용한 전자파표면유속계 측정을 위해 드론으로부터 전자파표면유속계로 전달되는 진동을 제거하고 전자파표면유속계의 흔들림 방지를 위한 댐퍼플레이트를 개발하여 드론과 전자파표면유속계를 결합한 DSVM(Dron and Surface Veloctity Meter using doppler radar) 측정방법에 대한 실용성을 확인하였다. 기존 연구에서 DSVM 방법은 드론의 각 측선 이동을 위한 조종 및 전자파표면유속계 측정의제어를 측정자가 수행하였는데 본 연구에서는 자동 측정 시스템 개발을 통해 측정자의 조종 의존도를 줄임과 동시에 안전하고 정확한 유량측정을 위해 노력하였다. 측정지점의 위치정보를 DB화하여 각 측선별 이동하는 자율운항 기능과 전자파표면유속계를 자동으로 제어하여 측정을 실시하는 기능을 개발하였다. 또한 전자파표면유속계 컨트롤 시스템과 GCS(Ground Control System)를 통합하여 한 시스템에서 측정의 모든 상황을 컨트롤 할 수 있게 하였다. 현재까지는 DSVM 방법의 자율운항 기능과 자동 측정 시스템의 테스트를 완료하였고 2022년 홍수기 유량측정에 도입하여 홍수기 유량측정의 실용성을 판단할 계획이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.293-297
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• 2007

본 논문에서는 실시간으로 획득된 칼라 영상에서 CMODE(Correct Multiple Object DEtection)방법을 이용하여 움직이는 다수 물체를 검출하고, 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 관심 보행자만을 추적하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 다수 물체가 검출되면, 사람의 구조적 특징과 형태 정보를 이용하여 나무의 흔들림이나 차량의 움직임은 제거하고 관심 보행자만을 검출한다. 검출된 관심 보행자 추적을 위한 1차 유사성 판단은 이전 관심 보행자의 무게중심과 현재 관심 보행자의 무게중심간의 거리차를 이용한다. 1차 유사성이 판단된 영역에 대하여 k-평균 알고리즘으로 세 개의 특징점을 구하고, 각 특징점의 $3{\times}3$ 영역에 대한 평균 색상값으로 2차 유사성을 판단하여 추적하도록 한다. 카메라 배율은 원거리의 보행자에 대한 추적을 용이하게 하기 위해서 조정하고, 카메라 시계(FOV: Field of View)는 보행자의 위치가 화면내의 일정 범위에 있지 않을 경우에 조정한다. 실험 결과, 제안한 CMODE 방법이 라벨링 방법보다 평균 접근 횟수가 1/4배정도 덜 접근하였으며, 평균 검출시간도 3배정도 빠르게 검출됨을 확인할 수 있었다. 나무의 흔들림으로 인한 영역이나 차량의 움직임 영역, 그림자 영역과 같이 복잡한 배경에서도 관심 보행자 검출은 평균 96.5%의 높은 검출률을 보였다. 관심 보행자 추적은 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 평균 95%의 높은 추적률을 보였으며, 관심 보행자는 카메라 시계와 배율을 조정함으로써 연속적으로 추적할 수 있었다.