도시의 토지이용은 지속적으로 고도화, 광역화 추세로 도로와 접한 주변 토지들은 다양한 용도의 시설물 건설과 함께 진출입부 접속도 증가하고 있다. 그러나 구체적인 진출입부 설치 기준이 없는 상황에서 부적절한 접속위치와 접속형태, 그리고 운영방식은 기존 가로 및 교차로의 교통 서비스수준을 악화시키고 있다. 이에 본 연구는 도시부 보조간선도로와 집산도로에 접속되는 진출입부의 교통상의 영향 최소화를 위해 첫째, 진출입부와 접한 도로·교통 환경을 고려하여 상·하류부 교차로의 대기행렬 길이와 진출입부에서 교차로간 차로변경에 필요한 소요길이를 재정립하여 기존 상·하류 교차로 사이에서 물리적으로 접속 가능한 진출입부 접속위치 및 접속형태 결정 기준을 제시하였다. 둘째, 진출입부 접속형태(신호교차로, 단순접속교차로)에 따른 좌회전차로와 가·감속차로의 교통시설 설치 비용과 진출입부 설치 전·후의 교통 비용의 차이인 부(-)의 사회적 비용을 통해 사업지 임계유발량을 산정한 후 주변 교차로 서비스수준과의 관계로부터 진출입부 운영방식을 정량적으로 결정할 수 있음을 제시하였다.
효선제가 국가 공신의 상을 그려서 걸었다는 중국은 기린각. 로큰롤의 성립 발전에 기여한 인물을 기리기 위한 미국의 로큰롤 명예의 전당. 이제 과학인들도 명예의 전당에 오를 수있게 되었다. 과학기술의 발전 및 과학기술인의 자긍심을 높이자는 취지로 시작된 명예의 전당은 고려 말에서 현재에 이르기까지 뛰어난 과학자를 선정하여 논문 등 연구성과를 보존, 전시하는 사업이다. 우선 과학기술부와 한국과학문화재단은 이달 중으로 서울과학관 내에 200평의 공간을 마련하기로 하고, 2006년 경기도 과천에 국립과학관이 완공되며 1층 전시공간을 1000평으로 확대할 계획이다. 이번에 선정된 14인은 인물선정위원회가 과학기술 단체 기관 등이 추천한 과학기술인을 대상으로 국가발전 기여도와 세계적 영향력 등을 평가하여 결정한 인물들이다. 또한 매년 4명 정도를 추가로 선정해 2006년까지 30명 선으로 늘릴 예정이다. 과학기술인 명예의 전당은 과학기술 존중의 분위기를 조성할 것으로 기대된다. 1차로 선정된 14인 가운데 현존하고 있는 안동혁, 최형섭, 이호왕 박사를 만나보았다.
이 논문에서는 연료전지용 3상 전류형 능동 클램프 DC/DC 컨버터의 기동 방법을 제안하고, 정상상태에서 컨버터의 출력 전압 및 입력 전류 제어기를 설계하였다. 3상 전류형 능동 클램프 DC/DC 컨버터는 가동시 클램프 전압과 출력 전압의 차로 인해 스위치 및 변압기 전선에 큰 단락 전류가 흐르는 단점이 있다. 그러므로 가동시 입력 인덕터에 2차 권선을 감아 플라이백방식을 이용하여 출력 전압을 확립시키는 방법을 제안하였다. 정상 상태에서 출력 전압 및 입력 전류 제어를 위해 두 개의 종속 연결 PI 제어기를 설계하였다. 전압 제어 이득의 시정수가 전류 제어 이득의 시정수보다 크게 함으로써 제어기의 안정도를 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 기동 방법을 확인하였다. 500w급 컨버터를 제작하였고, 실험을 통해 설계한 제어기의 성능을 확인하였다.
후두질환 감별용 음성 분석방법인 multi-dimensional voice program (MDVP)으로 분석이 불가능할 정도로 주기성이 크게 훼손된 후두암 말기의 음성 에 대하여 효과적인 감별을 하기 위하여, 몇 가지 켑스트럼(cepstrum) 파라미터를 비롯하여, 주기성 및 그 동요 정도, 영교차율(zero-crossing rate, ZCR), 스텍트럼 중심 (spectral centroid, SC) 등 다양한 특징 파라미터를 이용한 감별 실험을 수행하였다. 후두암 감별 실험을 위해 부산대학교 병원 이비인후과에서 수집한 정상 남자 음성 데이터 50개, 양성 후두질환 남자 음성 데이터 50개 및 남성 후두암 환자 음성 데이터 105개를 사용하였다. 음성 데이터는 단모음 /아/ 발성만을 사용하였고, 정상인과 양성후두질환 환자, 그리고 MDVP 분석이 가능한 후두암 환자 음성 데이터 중 2/3는 학습에, 나머지 113은 감별실험에 사용하였다. 후두암 감별을 위한 분류기로는 Gaussian Mixture Model(GMM) 분류기를 사용하였으며, 이때 모델의 복잡도를 표현하는 mixture 수는 1에서 10까지 가변시키면서 가장 좋은 성능을 나타내는 값으로 결정하였다. 또한 모든 실험에서 켑스트럼 분석의 차수는 동일하게 12차로 고정시켰다. (중략)
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.551-556
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2006
위치 정보를 얻기 위해 GPS를 이용하며 다수의 GPS 안테나를 이용하면 자세까지 구할 수 있다. 그러나 실내에서는 GPS 신호 세기가 너무 약해 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 GPS 대신 Zigbee와 초음파를 이용하여 실내에서도 위치와 자세를 구하는 기법을 제시하였다. Zigbee 신호와 초음파 신호의 도착 시간차로부터 송신기와 수신기간의 거리를 구할 수 있으며 이로부터 위치를 구할 수 있다. 여기에 추가의 발신기를 장착하면 두 발신기의 위치 차이로 정의되는 기저선 벡터를 구할 수 있으며 이로부터 자세를 구할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 발신기를 이용하여 효과적으로 기저선 벡터를 구하는 기법과, 이로부터 자세를 구하는 시스템을 구축하였다. 추가로 오차해석을 통하여 구해진 자세의 정확도를 예측하였다. 실제 실험을 통하여 20cm 간격의 두 발신기를 이용하여 1도 이하의 오차를 갖는 방위각과 앙각을 연속적으로 구할 수 있음을 확인하였다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 웨이블릿 변환의 고주파수 에너지와 형태학적 필터링을 이용하여 분할된 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 객체의 형태 정보와 질감(texture) 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 객체의 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의(query)영상에서 객체의 윤곽선의 편각차분 변동율에 의한 형태 특징 벡터를 추출하고 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 효과적인 특징 추출 통한 계층적인 내용 기반 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 영상내에 존재하는 형태 정보와 질감 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의 영상에서 에지 특징 정보를 추출하고 부분 영역으로 분할된 영상에서 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 영상의 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.
연속류도로 합류영향구간에서는 본선과 다른 교통특성을 가진 연결로교통류의 합류로 차로변경 및 가감속과 같은 차량간의 불규칙한 상호작용이 발생하여 교통류의 난류현상을 야기한다. 따라서, 난류현상은 운행상태를 고려하여 연속된 지점간의 불안정한 교통특성으로 판단하여야 한다. 본 연구에서는 합류영향구간에 차로-지점별 검지기를 설치하여 시공간적으로 연속된 교통자료를 구축하였으며, 지점간에 유의한 속도변화를 판단하는 기준으로 최소유의차(LSD) 통계값을 산정하여 난류현상을 분석하였다. 분석결과, 합류영향구간 난류현상은 운행상태에 따라 발생권역 및 심각도가 변화되는 것으로 나타났다. 이에 따라 난류현상에 의한 최대 합류영향권역은 교통량이 증가하는 혼잡전 운행상태에서 보여지며, 속도변화특성에 따라 상류 100m$\sim$하류 100m의 "감속구간"과 하류 100m$\sim$하류 400m의 "감속속도유지 및 가속구간"으로 구분할 수 있었다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷 (IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 이러한 사물인터넷의 발전과 더불어 C-ITS (Cooperative Intelligent Transport System) 환경에서 고속으로 이동하는 차량이 기존의 노변 인프라 외에 주행 중인 다른 차량까지 교통 인프라에 포함하여 차선 및 번호판 인식, 전방 사고 및 도로 공사 감지 등 쌍방향 정보 공유를 통해 효율적인 도로 주행을 함으로써 운전자에게 편리성과 안전성을 높여주고 나아가 교통 효율성을 높이고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 C-ITS 환경에서 고속도로 주행 시 버스전용 차선 인식 후 교통 인프라와 연계하여 버스전용 차선 내 주행차량의 주행 가능 여부를 판단하고 이에 따른 후속 조치에 관한 연구를 진행하였다. 버스전용차선 인식을 통해 버스전용 차로의 위치를 파악한 후 후속 차량의 정면 전방 및 측면 전방 차량의 번호판 인식을 진행하고 향후 교통 인프라로 하여금 인지하게 하는 방법에 관한 학습과 해당 실험결과를 제시하였다.
본 연구에서는 도로의 평면선형 설계일관성을 평가하기 위한 지표 및 모형을 개발하였다. 도로선형 설계 일관성은 운전자의 기대와 도로 기하구조의 일치성에 달려 있기 때문에 일관성 평가지표는 운전자의 행태특성을 잘 반영할 수 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 이를 고려한 새로운 평가지표의 개발과 도로 선형조건에 따른 평가지표들이 어떻게 변하는지를 파악하여 안전성을 평가하는 방안을 강구하였다. 본 연구에서는 차량간격과 속도편차를 새로운 평가지표로 제안하였다. 제안된 평가지표는 신설도로뿐만 아니라 기존도로의 선형일관성 평가로 도로의 안전성을 향상시킬 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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