본 연구에서는 실측자료를 기반으로 한 새로운 면적강우량 산정기법인 '레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)'을제시하였다. RPM은(1) 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 비교하여 유사강우 발생지도 작성; (2) 위의 단계를 관측소별로 반복하여 각 관측소별 유사강우 발생 확률 지도 작성; (3) 주어진 격자에서의 각 관측소의 유사강우 발생 확률의 비교를 통한 지배범위 결정의 알고리즘으로 관측소별 가중치를 결정하는 방법이다. RPM 방법을 안성천 유역에 적용하여 Thiessen법과 결과를 비교하였다. 안성천 유역의 경우 RPM과 Thiessen방법에 근거한 다각형의 공간적 형태는 관측소 위치의 강우 특성에 따라 차이를 보였으나 관측소별 가중치 값의 차이는 크지 않았다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.
화음탐색법은 근래에 개발된 메타휴리스틱 알고리즘 중 하나로, 다양한 분야의 최적화 문제에 적용되어 많은 연구자들에게 널리 알려진 바 있다. 하지만 최적화 문제의 복잡성이 날로 증가하여 기존 화음탐색법으로는 최적해를 효율적으로 탐색할 수 없는 경우가 증가하고 있다. 이를 개선하기 위해 기존 매개변수 설정의 변경 및 다른 메타휴리스틱 알고리즘의 특성과의 융합 등을 통해 화음탐색법의 성능을 향상시킨 연구가 다수 존재한다. 본 연구에서는 기존 화음탐색법의 매개변수설정 방법과 해탐색 성능을 개선한 모방 화음탐색법 (Copycat Harmony Search, CcHS)을 제시하였다. 모방 화음탐색법의 성능을 검증하기 위하여 대표적인 수학적 최적화 문제에 적용하여 기존에 개발되었던 향상된 형태의 화음탐색법 알고리즘들과 결과를 비교하였다. 모방 화음탐색법은 모든 수학적 최적화 문제에서 다른 알고리즘보다 전역해에 가까운 해를 찾음으로써 최적해 탐색의 효율성을 입증하였다. 또한, 알고리즘의 공학문제의 적용성을 분석하기 위하여 기존에 널리 적용되었던 상수도관망 최적설계 문제에 CcHS를 적용하였다. 그 결과 본 연구에서는 기존 화음탐색법이 제안한 최소 설계비용보다 약 21.91% 더 저렴한 비용을 제시하였다.
본 연구에서는 사장교의 케이블 가속도계로부터 확보한 방대한 계측데이터의 활용을 확대하고자 인공지능 기반의 케이블 장력 추정 모델을 개발하였다. 케이블 장력 추정 모델은 진동법에 따른 장력 추정 과정에서 고유진동수를 판정할 수 있는 알고리즘을 핵심으로 하며 학습데이터 구성에 적합하고 판정 결과에 대한 성능이 확보될 수 있도록 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되는 인공신경망(Artificial Neural Network)을 적용하였다. 인공신경망의 학습데이터는 케이블 가속도 계측데이터를 진동수로 변환 후 구성하였으며 고유진동수를 중심으로 일정한 패턴을 갖는 특성을 활용하여 기계학습을 진행하였다. 학습데이터 구성 시 다수 패턴의 고유진동수를 대표할 수 있도록 다양한 크기의 진폭을 갖는 진동수를 사용하고 일정 수준으로 진동수를 누적하여 사용할 경우 고유진동수에 대한 판정 성능이 개선됨을 확인하였다. 장력 추정 모델의 성능을 판단하기 위해 계측분석 기술자에 의해 추정한 장력의 관리기준과 비교하였다. 케이블 가속도계로부터 확보한 139개의 진동수를 입력값으로 사용하여 검증을 수행한 결과 실제 정답과 유사하게 고유진동수를 판정하였고 고유진동수에 의해 케이블의 장력을 추정한 결과는 96.4%의 수준으로 관리기준에 부합하는 결과를 보여주고 있다.
국내외적으로 케이블지지 교량에서 케이블의 착설 및 잔설 등이 낙설됨에 따라 안전사고가 발생하고 있다. 낙설에 의한 직접적인 피해뿐만 아니라 교통사고 등 추가적인 2차 피해가 발생하고 있어, 이에 대한 대책 마련이 필요하다. 이를 예방하기 위한 다양한 방안들이 제시되고 있지만, 안전성과 실용성에서는 여전히 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존 방법 중 능동적인 잔설 제거 방법 중 하나인 케이블 로봇을 활용하고자 하였고, 잔설 제거의 효율을 높이기 위하여 로봇의 등반 능력을 높이는 다양한 방법이 적용되었다. 교량 케이블의 다양한 직경에 적용할 수 있도록 로봇의 가용 범위를 유동적으로 조절할 수 있게 하였다. 또한, 케이블 잔설 제거 로봇의 활용성을 높이기 위하여 케이블의 표면 상태를 실시간으로 점검할 수 있도록 고해상도 카메라를 설치하고, 장력 측정을 위하여 3축 가속도계와 장력 변환 알고리즘을 추가하여 잔설제거 뿐만 아니라 겨울철 이외에도 케이블 점검 로봇으로 활용될 수 있도록 개발하였다. 성능 검증을 위하여 실내 및 현장 실험을 수행하였고, 향후 점검 로봇에 대한 개선사항에서 대해서도 제안 하였다.
공기 저항이 적은 아진공 상태의 튜브 안을 주행함으로써 초고속주행이 가능한 캡슐트레인은 부상 공극이 커서 인프라 건설 비용 절감에 유리한 초전도 유도 반발식 부상을 채택하고 있다. 초전도 유도 반발식 부상은 부상 공극을 크게 할 수 있고, 별도의 공극 제어가 필요 없는 장점이 있는 반면, 공극 변동량이 크고 부상력에 댐핑 특성이 작기 때문에 차량의 주행 안정성 및 승차감이 악화 될 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서는 차량의 주행 동특성에 기반한 주행안정화장치를 설계하고 적용하여야 한다. 본 연구에서는 캡슐트레인의 동특성을 모사하고 주행안정화장치의 성능을 사전에 검토할 수 있는 1/10 스케일의 축소형 시험장치를 개발하였다. 시험장치는 대차의 모션을 구현할 수 있는 6 자유도 스튜어트 플랫폼, 주행안정화장치가 적용된 2차 현가장치 및 차체로 구성되어 있다. Jaschinski가 제안한 동특성 상사 법칙에 따라 축소 시험장치를 제작하였고, 가이드웨이 불규칙도와 부상 강성이 반영된 대차 모션 구현 알고리즘을 적용하였다. 제작된 시험장치를 이용한 실험을 통해 얻어진 결과와 수치해석 결과와의 비교를 통해 시험장치의 성능을 검토하였다.
최근 스마트 그리드 산업의 발달과 더불어 효과적인 에너지 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히, 전기 부하 및 에너지 요금 감소를 위해서는 정확한 전력수요 예측과 그에 따른 효과적인 스마트 그리드 운영 전략이 필요하다. 본 논문에서는 보다 정확한 전력수요 예측을 위하여, 수요 시한 기준으로 수집된 전력 사용 데이터를 고시간 해상도로 분할하고, 이에 적합한 인공 신경망 기반의 전력수요 예측 모델을 구축하고자 한다. 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위하여 우선, 수열 형태의 시계열 데이터가 가지는 주기성을 제대로 반영하지 못하는 기계 학습 모델의 문제점을 해결하고자, 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환한다. 더욱이, 고시간 해상도에 따른 온도나 습도 등 외부 요인들의 보다 정확한 반영을 위해 이들에 대해서도 선형 보간법을 사용하여 세분화된 시점에서의 값을 추정하여 반영한다. 마지막으로, 구성된 특성 벡터에 대해 주성분 분석 수행을 통하여 불필요한 외부 요인을 제거한다. 예측 모델의 성능을 평가하기 위해서 5겹 교차 검증을 수행하였다. 실험 결과 모든 고시간 해상도에서 성능 향상을 보였으며, 특히 3분 해상도의 경우 3.71%의 가장 낮은 오차율을 보였다.
본 연구에서는 2차원 흐름 해석 모형인 Hydro_AS-2D 모형을 이용하여 해수면 상승과 극한 홍수 발생 시 창원시 성산구 및 의창구 일대의 침수피해 상황을 모의하고, 그 결과를 3차원 지형 상에 표출한 후 BIM 기술을 이용하여 최적 대피경로를 도출하였다. 기후변화는 홍수재해 측면에서 크게 두 가지 요소에 영향을 미치는데 해수면 상승과 극한 강우사상의 증가이다. 해수면 상승은 그 자체만으로 연안지역에 해수가 범람하여 침수현상을 유발하는 영향을 미칠 수 있을 뿐 아니라 하천의 기점 홍수위를 상승시켜 하천 전체에 걸쳐 홍수위 상승을 유발한다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 해수위 상승과 태풍에 의한 폭풍해일에 의한 해수위 상승, 그리고 태풍에 의한 극한 강우사상을 모의조건으로 설정하였다. 창원시의 지형공간정보와 하천정비기본계획의 하천횡단 정보를 이용하여 유역전체의 3차원 공간정보로 구성하고 이를 수치모형화 하였다. 연구대상지역은 BIM 기술을 이용하여 3차원 지형정보 상에 건물의 층고, 대피소 위치 등의 정보를 가지고 있는 3차원 도시정보모델로 구축하였으며, 수치모의 결과를 이 모델 상에 표출하고 대피계획을 위한 분석에 사용하였다. 침수발생 시 대피경로는 시간에 따른 침수 범위의 변화에 따라 대피소로의 경로를 설정하는 알고리즘에 의해 결정되며, 설정된 경로는 직관적인 3차원 공간정보 상에 표출되어 사용자에게 제공된다.
F-22, F-16 및 F-15와 같은 고성능 전투기는 전투성능의 극대화를 위해 고기동성(highly maneuverable)을 보유하고 있다. 이로 인해 고기동 시에 조종사는 고중력가속도(high gravity acceleration)에 노출되고 피로도(fatigue)의 증가로 임무효율의 저하가 발생하며, 심할 경우에는 의식상실(Gravity-induced Loss Of Consciousness, GLOC)에 직면할 수 있다. 선진 항공업체에서는 조종사가 고중력가속도에 견딜 수 있는 내성을 향상시켜 의식상실에 진입하는 것을 방지하는 다양한 기술을 항공기에 적용하고 있다. 특히, 가속도방호복(Anti-G Suit)은 GLOC으로 인한 의식 상실을 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 전투 기동 시에 조종사의 피로를 감소시킴으로써 임무성공률을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 초음속 고등훈련기 모델을 기반으로 하여 고기동 시에 중력가속도의 증가에 따라 AGS에 최적의 공기압을 제공할 수 있는 제어알고리즘을 개발하고 검증하였다. 이러한 결과는 추후에 체계개발이 진행될 한국형전투기개발사업(Korean Fighter eXperimental, KF-X)에서 핵심기술을 개발하는데 기여하리라 기대한다.
The planetary exploration rover executes various missions after moving to the target point in an unknown environment in the shortest distance. Such missions include the researches for geological and climatic conditions as well as the existence of water or living creatures. If there is any obstacle on the way, it is detected by such sensors as ultrasonic sensor, infrared light sensor, stereo vision, and laser ranger finder. After the obtained data is transferred to the main controller of the rover, decisions can be made to either overcome or avoid the obstacle on the way based on the operating algorithm of the rover. All the planetary exploration rovers which have been developed until now receive the information of the height or width of the obstacle from such sensors before analyzing it in order to find out whether it is possible to overcome the obstacle or not. If it is decided to be better to overcome the obstacle in terms of the operating safety and the electric consumption of the rover, it is generally made to overcome it. Therefore, for the purpose of carrying out the planetary exploration task, it is necessary to design the proper suspension system of the rover which enables it to safely overcome any obstacle on the way on the surface in any unknown environment. This study focuses on the design of the new double 4-bar linkage type of suspension system applied to the Korea Aerospace Research Institute rover (a tentatively name) that is currently in the process of development by our institute in order to develop the planetary exploration rover which absolutely requires the capacity of overcoming any obstacle. Throughout this study, the negative moment which harms the capacity of the rover for overcoming an obstacle was induced through the dynamical modeling process for the rocker-bogie applied to the Mars exploration rover of the US and the improved version of rocker-bogie as well as the suggested double 4-bar linkage type of suspension system. Also, based on the height of the obstacle, a simulation was carried out for the negative moment of the suspension system before the excellence of the suspension system suggested through the comparison of responding characteristics was proved.
ICT 기술의 발달로 로봇의 실내 활용이 증가하고 있다. 현재 이용되거나 향후 이용 범위가 증가할 수 있는 운반, 청소, 안내 로봇 등의 연구가 고도화 될 것이다. 실내 공간에서 이동 로봇 활용을 원활히 하기 위해 자기 위치 인식 문제는 가장 먼저 해결되어야 하는 중요한 연구이다. 추가적으로 이동 로봇의 위치가 인위적으로 이동되거나 예기치 못한 충돌로 인해 기존의 경로에서 이탈하였을 경우 등에서도 이동 로봇이 이런 상황을 인지하고 판단하여 목적지로 정확히 이동할 수 있는 강인한 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이동 로봇의 자기 위치 관련 여러 문제들을 해결하고자 실내에 설치되어 있는 다수의 CCTV 등 외부 영상 및 이를 절대 공간 좌표 변환한 정보와 더불어 이동 로봇의 엔코더 정보 등을 융합하여 강인한 위치 인식 시스템을 구현하였다. 추가로 이동 로봇 시스템에 경로 주행 알고리즘인 벡터 필드 히스토그램 기법을 적용하였고 실제 실험 수행 후 연구 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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