필라멘트 와인딩 공정으로 제작된 고속 회전용 복합재 플라이휠 로터는 층간분리 현상에 의해 에너지 저장용량이 저하된다. 그리고 기존의 링 타입 허브는 복합재 로터 내측면에 인장력을 가하게 되고. 이는 로터내의 반경방향 인장응력을 가중시켜 로터의 한계 회전수를 저하시킨다. 복합재 로터의 응력해석을 위해서 2차원 평형방정식과 경계조건이 사용되었고, 이를 근거로 강도비를 최소화시키는 최적의 내압이 존재함을 수치적으로 제시하였다. 이러한 최적의 내압을 발생시키기 위해서 원주방향으로 분할된 스플릿 타입 허브를 제안하고, 링 타입과 스플릿 타입 허브의 두께변화에 따른 내압분포의 영향을 제시하였다. 스플릿 타입 허브의 유효성을 검증하기 위해 허브를 포함한 복합재 로터를 제작한 다음, 최대 회전수 40,000rpm까지 파손 없이 스핀 테스트를 수행하였다. 동시에 로터 표면에 4개의 원주방향 및 반경방향 스트레인게이지를 부착하여 변형률을 무선으로 측정하였다. 측정된 변형률은 해석결과와 매우 잘 일치하였다. 특히 반경방향의 응력을 크게 낮출 수 있었고, 반경방향으로 모두 압축 변형률이 발생함을 확인하였다. 결국 스플릿 타입 허브는 플라이휠 로터의 단점인 반경방향의 낮은 강도를 보안하는 효과를 나타내어, 저장에너지 밀도를 증가시킴으로써 대형 고출력 플라이횔 에너지 저장 시스템의 개발 가능성을 제시하였다.
금속 3D 프린팅 기술은 레이저 빔의 초점에 금속분말을 주입하는 방식에 따라 대표적으로 PBF(Powder Bed Fusion)방식과 DED(Direct Energy Deposition)방식으로 나뉜다. DED 방식은 금속 분말 도포와 동시에 레이저를 조사하여 3차원 구조물을 제작하는 금속 3D 프린팅 기술이고, PBF 방식은 일정 높이로 3차원 그래픽을 슬라이싱 한 후 한 층씩 금속 분말을 적층하여 레이저를 이용해 3차원 구조물을 제조하는 방식이다. DED 방식을 사용하면 레이저 클래딩, 금속 용접 등에는 강점을 가지지만 3D 형상을 제작할 경우 밀도가 낮아지는 문제점이 발생한다. DED 방식에서의 구조체 밀도 문제를 해결하기 위해 PBF 방식을 도입하면 상대적으로 밀도가 높은 3차원 구조물을 제작하는데 용이하다. 본 논문에서는 갈바노 스캐너와 광섬유로 전송되는 Nd:YAG 레이저 빔을 이용한 약 $30{\mu}m$ 크기의 스테인리스 강 분말을 이용하는 PBF 방식의 3차원 프린터를 제작하고, 이를 이용하여 얇은 금속 구조물을 제작하였다. 또한 레이저의 조사 횟수, 출력, 초점 크기, 스캐닝 속도에 따른 선폭의 최적조건을 찾았으며, 그 결과 최적 조건은 레이저 조사 횟수 2회, 출력 30 W, 초점 크기 $28.7{\mu}m$, 스캐닝 속도 200 mm/s에서 최소 선폭은 약 $85.3{\mu}m$로 측정되었다.
초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 실제 다양한 응용 분야에 적용되지만 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 일반적인 거리계에 사용되는 TOF(time of flight) 방법은 작은 물체의 형태, 즉 평면, 코너, 에지의 구별이 불가능하므로 많은 수의 센서를 배열형태로 사용하거나, 일정수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시키는 방법, 그리고 초음파 반사신호의 물리적인 특징을 해석하여 물체를 구별 인식한다. 본 논문에서는 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 가면서 송출음파를 조절하고, 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리뿐만 아니라 물체크기, 물체각도, 물체이동 값을 위해 센서 데이터의 조합을 이용한 보간법과 제안한 뉴로퍼지 기반의 지능적 게산 알고리즘을 적용하여 물체의 패턴 인식을 개선한다.
최근 unmanned aerial vehicle(UAV)를 이용하여 영상을 취득하고 지도제작 및 3차원 형상을 구축하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정합(image matching) 기술을 이용하여 3차원 형상을 재현하고, 형상 변화가 있을 경우 이를 탐지하여 면적 및 부피를 계산하는 방법론을 제시하는 실험으로 측정 정확도를 평가하였다. 이를 위해 모의 구조물을 구축하여 형상변화 전 후의 UAV 영상을 취득하고, 영상정합 결과물인 포인트 데이터의 비교를 위해 변화 전 데이터는 격자 형태로 변환하여 높이 값을 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 가로 세로 30cm 이상의 형상변화는 매우 높은 정확도로 면적 및 부피를 계산하였으나, 그 이하의 형상변화는 아직 영상정합기술의 한계에 기인하여 적용이 어려운 것으로 검증되었다. 하지만 제안한 방법론은 불법건축물 판별, 구조물의 일정규모 이상 피해의 정량적 분석 및 관리 등에 충분히 활용 가능할 것으로 생각된다.
본 연구는 승마가 노인의 골밀도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 실시되었다. 본 연구에 참여한 대상자는 총 31명의 정상 노인으로 승마운동군 15명, 승마기구운동군 16명을 무작위로 나누어 연구에 참여하였다. 승마운동 프로그램은 12주 간 주 2회 25분을 실시하였다. 사전 검사는 승마운동프로그램 시작 전에 실시하고, 사후 검사는 운동 6주 후, 운동 12주 후에 연구 전 검사와 동일한 방법으로 시행하였다. 두 그룹의 운동 전과 운동 6주 후, 운동 12주 후의 측정변인에 대한 변화를 알아보기 위해 이원배치 반복측정 분산분석을 이용하였다. 집단별 골밀도의 변화를 비교한 결과, 두 그룹 모두 허리뼈 L3, L4, 넙다리 돌기에서 시간에 따라 유의한 차이가 있었다. 결론적으로, 승마운동을 통한 말의 3차원적인 움직임을 통해 노인들에게 정상적인 움직임을 유도하여 골밀도에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 노인 대상자의 건강 상태, 시간적 경제적 여건이나 선호도를 고려하여 적절하게 승마운동프로그램을 활용한다면 노인의 삶의 질 향상에 도움이 될 수 있을 것이다.
영상측정기법을 적용하여 경제적이고 효율적인 유속 측정 방법에 대하여 많은 연구들이 진행되어 왔다. 현재 이동식 LSPIV 시스템은 실험실의 수리모형실험과 현장의 국부적인 유속측정에 효율적으로 이용되고 있지만, 고정식 LSPIV 시스템의 적용에는 많은 문제점들이 있어서 현장 적용이 미루어져왔다. 고정식 LSPIV 시스템은 수문분석에 많이 의존하고 있는 현재의 홍수량 산정에 좀 더 정확한 유속과 수위를 동시에 고려할 수 있는 하천유량측정 시스템이다. 이는 과거 하천유량측정 시 많은 비용과 인력 그리고 위험성들을 대폭 줄일 수 있는 현장 모니터링 시스템의 구축을 가능하게 해줄 수 있다. 본 연구에서는 LSPIV (Large Scale Particle Image Velocimetry) 시스템을 탄천(대곡교)에 설치하여 연속적으로 유량 측정을 하였다. 탄천(대곡교)에 적용된 고정식 LSPIV 시스템은 유속측정을 위한 디지털 카메라 2대와 컴퓨터 그리고 수위 측정을 위한 DCU1104 초음파 수위계로 구성된다. 위의 현장 장비들에서 들어온 실시간 영상과 수위자료는 CDMA 무선통신을 이용하여 서버컴퓨터로 들어와서 인터넷에서 손쉽게 받아 볼 수 있다. 이와 같이 실시간으로 들어온 입력 자료는 LSPIV 프로그램을 이용하여 언제 어디에서나 비교적 정확한 유량을 산정할 수 있다. 또한 실시간으로 들어오는 하천 영상을 통해 실시간 현장 모니터링도 가능하게 되고 시간적으로 연속적인 영상을 얻을 수 있기 때문에 하천 유량 변화를 쉽게 알 수 있다. 따라서 과거 현장에서 어렵게 측정하여 얻을 수 있던 유속자료를 간단한 실시간 영상 분석만으로 구할 수 있으므로 앞으로 유량조사에 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 입체 영상) 입체영상은 영화에서 시작되었으나, 20c후반기에 들어서면서 애니메이션 분야와 모바일, 광고 패널, 텔레비전등의 매체를 이용한 입체 영상의 개발로 인하여 특정 분야에 한정 시킬 수 없으므로 영상으로 칭한다. 입체 영상은 21c에 들어서면서 영상매체의 한 분야로 급부상하고 있다. 1900년 무렵부터 연구된 입체영화(3-Dimensional motion Picture)는 In여 년이 지난 지금 대중화를 눈앞에 두고 있다. 국내에서는 놀이 동산이나 박물관등에서 흔히 볼 수 있다. 하지만 앞으로는 HDW등의 대중화로 화질의 발전을 이룬 텔레비전 분야 등에서 실용화 될 전망이다. 국제적인 흐름과 함께 국내에서도 입체 영화에 대한 연구가 활성화 되어 영상산업의 한 주류로서 대두되고 있다. 이러한 상황에서 입체영상에 대한 이해와 콘텐츠(Contents)의 개발은 기술적인 진보에 발맞추어 준비되어야 한다. 본 논문은 이러한 기술적인 계보에 발맞춘 영상 콘텐츠 개발에 박차를 가하고자 앞으로의 발전분야에 대한 기술적인 면과 기법적인 면을 제시하여 기술만 앞서고 내용은 수입하는 수입국이기 보다는 미리 준비하여 비전문가나 타국의 기술에 선점 당하지 않는 분야로 성장할 수 있는 진보적인 영상 인들의 관심과 지속적인 연구를 독려하고자 한다.시민의 휴식 및 여가선용 공간으로 활용하기 위한 사업의 기초자료로 활용되며 이미 설계검토가 시작되었다. 본 연구결과는 유수지 및 저수지의 환경개선 사업의 선두적인 성공사례로 국내 타 지역의 유사한 사업에 있어 벤치마킹을 할 수 있는 훌륭한 사례가 될 것이다.요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에 걸림돌이 되었다. 둘째, 동
시료중의 방사능 분포를 영상으로 획득할 수 있는 2차원 디지털 방사선 검출기인 Imaging Plate(IP) 검출기는 주로 산업용 라디오그라피, 의료진단, X-선 회절실험 등에서도 광범위하게 사용되고 있다. 본 연구에서는 IP 검출기의 여러 종류의 방사선에 대한 높은 감도 우수한 공간 분해능, 넓은 선형범위와 스크린의 높은 균질성을 이용하여 시료중의 방사능을 측정할 수 있는 가능성에 대해 조사하였다. 먼저 IP 검출기를 이용하여 면적선원의 표면균질도 측정에 적용하였다. 상용 기준 면적선원$(^{241}Am)$의 방사능 분포에 대한 영상을 얻어서 표면 균질도를 비 파괴적이고 신속하게 측정하였다. 다음으로 IP 검출기를 극저준위 방사능 측정에 적용하여 방사능 측정가능성에 대해 연구하였다. 이를 위해 IP 검출기의 스크린 균질도, 배경방사선 차폐효과, 선형범위 조사, fading 시간을 조사하였다. 극저준위 방사능 측정을 위해 감자 바나나 무 당근에 포함되어 있는 $^{40}K$ 자연방사능을 선택하여 측정하였다. 기준선원을 사용하여 IP 효율교정을 수행하였다.
이번 실험에서는 변방전형 교류 PDP에서의 3차원적인 전자온도와 이온밀도의 측정을 마이크로 랑뮈르 탐침법을 통해 실험적으로 연구하였다. 스테핑 모터에 연결된 마이크로 랑뮈르 탐침은 20um씩 움직이며 탐침에 인가하는 플러스와 마이너스의 직류전압을 통해 I-V곡선을 구할 수 있고 이를 통해서 전자온도와 플라스마 밀도를 구할 수 있다. Ne+Xe(4%) 200Torr의 혼합가스에서 전극의 테두리를 따라(X축) 전자온도 및 플라스마 밀도를 측정한 결과 중앙지점에서와 전극의 경계지역에서 이온밀도는 $7.69{\sim}11.1{\times}10^{11}cm^{-3}$ 까지 측정되었다. 또한 전자온도는 플라스마 밀도와 균형적인 관계에 있다는 것은 주목할 만하다. 전자온도는 전극 사이의 중심에서 가장 적게 1.3 ~ 3.15eV까지 측정되었다. Y축으로 측정했을 경우 이온 밀도와 전자온도는 전극 갭 중앙에서부터 약 80um 떨어진 지점에서 서로 교차하며 증가 및 감소였으며 이온밀도는 $8.3{\sim}11.1{\times}10^{11}cm^{-3}$로 측정되었고 전자온도는 이와 균형적인 관계를 가지고 1.2~1.6eV로 측정되었다. 또한 이러한 특성은 AC PDP 에서 나타나는 줄무늬 현상과 관련이 있는 것으로 보인다. Z축으로 측정했을 경우 약 125um높이에서 가장 높게 측정되었으며 $1.1{\times}10^{12}cm^{-3}$정도로 측정되었다.
Purpose: The frontal sinuses are a pair of triangularly shaped, air-filled chambers lined by mucoperiosteum and located between the inner and outer tables of the frontal bone. Until recently, our understanding of gender variations in craniofacial anatomy has been chiefly built upon anthropometric studies, which typically employ facial surface measurements or plain film radiography. The aim of this study i to determine the sizes of the frontal sinus in both sexes in Koreans. Methods: 95 Korean subjects who underwent maxillofacial 3-Dimensional computed tomography (CT) between January 2009 and December 2009 were enrolled. Frontal sinus dimensions and forehead measurements were taken at midline and at 10, 20, and 30 mm to the left and right of midline using sagittal, coronal, and axial images. The data was analyzed for significant differences between measurements made at the selected points in the frontal sinus, for left to right variations, for gender variations, and for racial differences. Results: The mean thickness of the anterior table ranged from 2.31 to 3.23 mm. Mean anteroposterior depth of the frontal sinus ranged from 7.38 to 9.45 mm and did not vary significantly at any distance from midline. Frontal sinus height was greatest at midline (mean=29.24 mm) and progressively lessened at lateral distances. Mean total width at the level of the supraorbital ridge was 53.66 mm. For all measurements, no significant left to right variation was noted. Comparing the sexes, males were found to have greater dimensions in most frontal sinus measurements, though these differences were only found to be significant at or close to midline. The male forehead was marked by more acute nasofrontal angle ($133.3^{\circ}$ versus $141.6^{\circ}$) and a steeper posterior forehead inclination ($14.9^{\circ}$ versus $7.7^{\circ}$). Conclusion: Using CT imaging, forehead and frontal sinus dimensions have been described. Generally, males had larger overall frontal sinus dimensions. And Korean had similar sized frontal sinus to Caucasian in height and width. But in AP distance Korean had lesser measurement. The result of this study may be helpful in the comprehension of normal size of frontal sinus in Korean.
본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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