구조물의 안전 보장 문제에 있어 재료의 파손 이전에 미세균열을 검출하는 것은 매우 중요하다. 비선형 초음파 기법은 일반적인 초음파 기법보다 미세결함에 민감하기 때문에 이를 이용하여 비파괴적으로 구조물이나 재료의 건전성을 진단하는 방법이 주목받고 있다. 계면접촉에 의한 비선형 초음파 효과는 초음파가 내부의 미세 균열에 입사될 때 미세균열면에서 응력과 변위가 비선형 관계를 가지고, 이에 의해 파가 왜곡되어 그 결과 고조파 성분이 발생하는 현상이다. 본 연구에서는 이러한 비선형 초음파 기법의 적용가능성을 알루미늄 시편에 인위적으로 발생시킨 피로균열을 대상으로 실험적으로 검증하고자 하였다. 이를 위해 V-노치를 갖는 A16061의 피로균열 시험편을 준비하고, 균열방향으로 2차 고조파 성분의 크기를 측정하였다. 실험결과 미세균열에서 고조파 성분이 크게 발생하며 이 기법에 의한 균열깊이 측정이 일반적인 반사파의 6 dB drop법보다 정확함을 확인하였다.
붕괴된 사면의 정보는 제2차 피해의 발생우려가 있기 때문에 신속 정확하게 지형자료를 획득할 수 있어야 하고, 필요에 따라서 접근하지 않고 간접적인 측량방식으로 보다 효율적으로 표현할 수도 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 무인 헬리콥터 사진촬영시스템을 이용하여 붕괴된 도로 절개지 사면에 근접하여 상공에서 정지비행으로 대상지역의 영상을 촬영하였다. 그리고, 무타켓 Total Station에 의해 관측된 점과 영상해석에 의해 분석된 좌표점 10개와 비교한 결과 절대치 평균값은 X축 방향으로 평균 0.056m, Y축 방향으로 0.082m, Z축 방향으로 0.066m으로 나타났다. 또한, 검사점 10점에 대한 오차의 RMSE는 X축 방향으로 0.015636m, Y축 방향으로 0.021319m, Z축 방향으로 0.018734m로 나타났다. 따라서, 이러한 절개지 붕괴사면의 지형에 대하여 관계형 영상정합방법에 의해 접근하지 못하는 위험지역에서의 사면 범위와 각사면의 종 횡단면을 나타낼 수가 있었다.
열처리로에 적용되는 소형 축열식 복사관 버너시스템에 사용될 축열기를 설계, 제작하고 그 성능을 실제 축열식 복사관 버너시스템에서 평가하였다. 좁은 튜브간 간격을 갖는 U형 복사관에 축열기를 적용하기 위하여 상하단 단면적이 다른 축열기를 설계, 적용하였다. 구형축열체를 사용하는 2만 ㎉/hr급 축열기를 기존에 개발된 축열기 해석코드를 이용하여 설계, 제작하였으며, 축열기 전후단의 온도 및 압력을 실시간으로 측정하였다. 실험결과를 축열기 해석코드로부터 얻은 배가스의 배출온도와 공기의 예열온도를 비교하여 해석코드의 정확도를 검증하였다. 이론적으로 예상된 성능은 80%의 온도효율과 70%의 배열회수율이 얻어졌으나, 실험적 결과로부터는 온도효율이 80%, 배열회수율이 69%가 얻어졌다. 가장 큰 성능차이는 배가스의 배출온도였는데, 이는 실제 시스템에서 열손실에 의한 축열기로의 배가스 유입온도 하락과 실제 운전에서의 공기/배가스 유량의 증가에 의해 기인된다고 판단된다.
개념망(Concept Network)은 시멘틱 검색, 개인화 검색, 추천, 텍스트마이닝 기법의 개선 등에 필수적인 지식베이스이다. 최근 효과적인 개념망 구축을 위해 온톨로지를 기반으로 하여 개념의 표현을 확장시키는 연구가 활발하다. 이에 본 논문은 World Knowledge로 평가받고 있는 위키피디아 데이터를 '개념' 집합의 원천으로 활용하여 3차원 텍스트 표현 모델 기반 개념망을 구축하는 기법을 제안한다. 사실상 개념들 간의 관계 정보는 시간의 흐름에 따라 변동하기 때문에, 텍스트 문서로부터 도출되는 '개념'은 Formal Concept Analysis 이론체계의 개념에 따르는 것이 바람직하다. 이를 위해 본 논문은 하나의 개념을 '단어'와 '문서' 간의 2차원 행렬로 표현하여 문서집합에 잠재된 개념간의 연관망을 보다 정확하게 생성하게 한다.
스마트하이웨이는 고속 주행하는 운전자에게 교통안전 개선 및 교통사고 발생률 감소, 지능적이고 편리한 주행환경을 지원하는 차세대 고속도로이다. 스마트하이웨이를 구현하기 위해 도로조건 및 주행 중인 차량들의 상태, 기타 다양한 데이터의 수집이 필요하다. 현재 고속도로에서 광학센서(CCTV 등)를 이용하여 교통정보를 수집하고, 분석하여 운전자에게 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 기법은 다양한 정보수집의 한계, 기상여건에 따른 정확도의 결여 및 유지관리의 한계 등의 문제가 있다. 도로상태 정보를 운전자와 자동차에게 안전주행정보를 제공하기 위해서는 환경 변화에 영향을 받지 않은 레이더 시스템과 알고리즘 처리 기술이 필요하다. 본 논문에서는 노면상대 성능을 실험하가 위해 9.4GHz 레이더를 이용하였고, 표적 탐지 성능 시험은 개발한 레이더 시스템을 사용하였다. 각 레이더로부터 획득한 데이터를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 비교, 분석하였다.
연구목적: 최근 모바일 기술은 우리의 일상생활과 경제활동 및 재난안전관리에 이르기까지 4차산업 패러다임의 축으로서 확장되고 있다. 하지만 모바일 기기를 통한 위치정보 서비스 체계가 미흡하여 재난안전 위급상황에서 신속한 대응이 어렵다. 본 연구에서는 사고 및 재난으로 인한 응급상황 발생 시 요구조자의 정확한 위치 파악과 위치체계를 일원화 하여 대국민 재난안전 서비스를 하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 방법은 국가지점번호 NFC 활용 앱 개발을 위하여 기존 문헌 및 안전관련 앱의 조사와 비교 분석을 한다. 또한 요구조자의 필요기능 분석을 통한 시스템 구성과 요소기술을 통한 설계 방법으로 진행하였다. 연구결과: 본 연구의 결과는 모바일에서 긴급상황 시 또는 재난 시 신고를 위하여 위치를 알릴 수 있는 기능과 양방향으로 구현할 수 있도록 설계 및 시스템으로 개발 하였다. 결론: 주소체계를 일원화하고 NFC를 활용한 위치정보전달 통합시스템을 개발하여 위기 시 국민이 쉽게 활용할 수 있는 재난안전 위치서비스를 제공 할 수 있다.
우리나라는 수학 수업에서 계산기를 사용하도록 하기 위하여 수학과 교육과정을 개정하고, '수학교육 선진화 방안(2012)'과 '제2차 수학교육 종합계획(2015)'을 시행하는 등의 수학 수업에서 계산기 사용을 활성화하기 위한 노력을 기울이고 있다. 하지만 수학 수업에서 계산기를 잘 사용하지 않는 우리나라뿐만 아니라 수학 수업에서 계산기를 많이 활용하는 나라에서도 수학 수업 중 계산기 사용에 대한 논쟁이 제기된다는 점에서, 수학 수업에서 계산기 사용 실태를 정확하게 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 수학 수업에서의 계산기 사용에 대한 실태를 확인하고 교수학습에 대한 시사점을 얻기 위하여, 수학 수업에서의 계산기 사용에 대한 우리나라와 싱가포르의 교육을 비교하고자 하였다. 싱가포르는 수학 수업에서 계산기를 우리나라와 다른 양상으로 사용하고 있으면서도 수학 성취도와 수학 흥미가 높은 나라로, 우리나라 수학 교육에 시사점을 얻기 위하여 비교할만한 가치가 있기 때문이다. 이를 위하여 두 국가의 수학과 교육과정 문서를 계산기 사용에 대한 문구를 중심으로 비교하고, 두 국가의 수학 수업에서의 계산기 사용 실태를 TIMSS 2015 결과를 중심으로 분석하여, 수학 수업 중의 계산기 사용에 대한 시사점을 도출하였다.
모노펄스 추적 알고리즘은 대국의 송신 신호를 기반으로 대국의 위치를 추정하는 추적 알고리즘이다. 모노펄스 추적 알고리즘에 의한 추정 위치는 안테나의 합 및 차 신호 패턴에 의한 모노펄스 비율 곡선(MR-C; Monopulse Ratio curve)을 기반으로 산출된다. 따라서 MR-C의 선형 구간에 비례하여 높은 정확도의 추정 위치를 산출할 수 있는 범위가 증가하게 된다. 본 논문에서는 능동위상배열안테나가 적용된 추적 안테나 시스템에 있어, 능동위상배열안테나의 빔 형성 기법을 적용하여 MR-C의 선형 구간을 확장하는 방법을 제안하였다. 동일한 안테나 시스템을 기반으로 모의실험을 수행한 결과, 제안된 기법의 적용 유/무에 따라 MR-C의 선형 구간이 약 2배 정도 차이가 남을 확인하였다.
본 네일미용 교육에 관심을 가지고 참여하는 학생이 늘어나면서 오프라인 교육을 통한 상호작용 속에서 강사와 학생들의 유대관계 형성과 새롭게 등장한 4차 산업혁명에 따른 매체를 통한 교육과의 관계가 매우 중요하다고 판단되어, 네일미용 교육의 온·오프라인 서비스 품질과 만족도를 살펴보는 것도 매우 중요하다고 사료된다. 본 연구는 네일미용 온·오프라인 교육실태 및 서비스 품질과 교육 만족도에 관하여 조사하였으며, 연구 대상자로는 대전, 세종, 충남, 충북 그 외 지역의 10대에서 50대 이상의 남·여로 불특정 다수 319명을 대상으로 조사 도구는 설문지로 하였다. 수집된 자료 통계프로그램인 SPSS 27.0과 SPSS Macro 3.4를 이용하여 분석하였다. 연구 결과를 종합해보면, 네일미용의 온·오프라인 교육 인식이 서비스품질과 교육 만족도에 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 이 연구 결과를 일반화하기에는 정확한 측정의 한계점이 있어 추후 연구에서는 조사지역을 확대하고 온·오프라인 네일미용 교육 수업의 만족도에 교사들의 만족도를 추가하여 비교 및 분석한다면 더 좋은 연구 결과가 있을 것으로 기대한다.
뉴로모픽 아키텍처는 저에너지로 인공지능 기술을 지원하는 차세대 컴퓨팅으로 주목받고 있다. 그러나 뉴로모픽 아키텍처 기반의 FPGA 임베디드 보드는 크기나 전력 등으로 인하여 가용 자원이 제한된다. 본 논문에서는 제한된 자원을 효율적으로 사용하기 위해 특징점의 고려 없이 크기를 재조정하는 보간법과 에너지 기반으로 특징점을 최대한 보존하는 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 통한 특징 표현 방법을 비교 및 평가한다. 크기가 조정된 이미지는 일반적인 PC 환경에서와 FPGA 임베디드 보드의 Nengo 프레임워크에서 컨벌루션 신경망을 통해 정확도를 비교 분석했다. 실험 결과 PC의 컨벌루션 신경망과 FPGA Nengo 환경 모두에서 DCT 기반 분류 성능이 일반 보간법보다 약 1.9% 높은 성능을 보였다. 실험 결과를 바탕으로 뉴로모픽 구조 기반 FPGA 보드의 제한된 자원 환경에서 기존에 사용되던 보간법 대신 DCT 방식을 이용한다면 분류에 사용되는 뉴런의 표현에 많은 자원을 할당하여 인식률을 높일 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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