본 논문에서는 침수조건의 식생이 식재된 개수로의 흐름 및 난류특성을 수치모의하였다. 이를 위해 여과된 Navier-Stokes 방정식을 수치해석 하였고 난류 모형으로 LES 모형을 이용하였다. 식생을 계산격자로 직접 고려하였고 이를 위해 직교격자 기반에 가상경계기법을 적용하였다. 수치모형을 이용하여 계산한 평균흐름을 Liu et al. (2008)의 수리실험데이터와 비교하였고 평균오차 10%내에서 일치하는 것으로 나타났다. 식생영역과 비식생영역 사이에서 강한 와가 생성되는 것을 확인하였고 이는 횡방향에 걸쳐 발생하는 것으로 나타났다. 경계면에서 전단에 의해 유발된 난류는 후류에 의해 발생한 난류성분과 상호작용하여 최대값을 보였다. 전단에 의한 난류는 식생영역 흐름에 영향을 미쳤고 침투깊이는 식생 침수비가 커질수록 증가하였다. 이러한 난류흐름 특성은 식생영역에서 유사거동 메커니즘을 파악하는데 중요한 자료로 활용될 수 있다.
Reconstructing underwater geometry in real time with forward-looking sonar is critical for applications such as localization, mapping, and path planning. Geometrical data must be repeatedly calculated and overwritten in real time because the reliability of the acoustic data is affected by various factors. Moreover, scattering of signal data during the coordinate conversion process may lead to geometrical errors, which lowers the accuracy of the information obtained by the sensor system. In this study, we propose a three-step data processing method with low computational cost for real-time operation. First, the number of data points to be interpolated is determined with respect to the distance between each point and the size of the data grid in a Cartesian coordinate system. Then, the data are processed with a nonlinear interpolation so that they exhibit linear properties in the coordinate system. Finally, the data are transformed based on variations in the position and orientation of the sonar over time. The results of an evaluation of our proposed approach in a simulation show that the nonlinear interpolation operation constructed a continuous underwater geometry dataset with low geometrical error.
본 연구에서는 이용 가능한 자료가 제약이 있는 실제 농업용 저수지 붕괴에 대한 2차원 홍수범람해석의 적용성을 보여주었다. 연구 대상 유역은 2013년 파이핑 현상에 의해 붕괴가 발생한 경주 산대저수지 및 하류부 지역이다. 본 연구에서는 1차원 모형으로 파이핑 붕괴에 따른 유출수문곡선을 도출하고, 이를 2차원 수치모형의 상류단 경계조건으로 사용하여 모의를 수행하였다. 2차원 홍수파 해석을 위해서 수치지도와 위성자료를 합성하여 지형자료를 구성하였고, 건물, 도로, 운동장 등의 형상을 정확하게 반영하기 위해 $3m{\times}3m$ 크기의 정형격자를 사용하여 모의를 수행하였다. 현장조사된 저수지 붕괴유출량, 범람범위, 홍수심 그리고 홍수 전파시간과 계산치를 비교하고, 합리적인 범위의 결과를 보여줌으로써 모형의 검증을 수행하였다. 또한, 격자크기, 건물 및 조도계수가 홍수범람에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 향후 농업용 저수지의 붕괴해석 및 하류부의 비상대처계획 수립에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
작물이 자라는 토양에서 점적 관개에 의해 일어나는 토양 수분의 분포와 이동을 3차원 직교 좌표계로 예측할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. 모델은 지면 증발과 증산을 고려하였으며, 이들의 계절적 현화와 하루 중의 시간변화 뿐 아니라 작물 뿌리의 성장 및 뿌리의 토양 중 분포형태도 고려하였다. 모델의 해는 block centered grid system등을 적용하여 Crank-Nicolson법과 Gauss-Seidel 반복법을 사용하여 구하였다. 모델은 실험을 통해 검증하였으며, 점적 관개의 특성을 알기 위하여 모델을 이용한 컴퓨터 모사를 실시하였고, 본 연구의 조건으로부터 다음의 결과를 얻었다. (1) 관수된 물은 점적기에서 멀어짐에 따라 그 유속이 크게 감소하였고, 관수 시간이 증가함에 따라 습윤구역의 크기가 증가하는 속도도 급격히 감소하였다. (2) 1점 관수의 경우 습윤구역은 수평 방향보다는 수직 방향으로 더 깊이까지 도달하였다. (3) 본 연구조건에서 물이용 효율은 지하 25cm지점의 4점 관수가 가장 좋았으며, 지표면 1점 관수보다 증산량은 10% 증가, 지면 증발량은 20% 감소하였다. (4) disk tension infiltrometer에 의한 토양의 수분보유도 함수는 토양수분 압출에 의한 젖음 곡선과는 상당한 차이를 나타내는 것도 알 수 있었다.
목적 : 본 논문에서는 자기공명영상 데이터 획득 시 객체의 움직임이 병렬 자기공명영상에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 일반적으로 병렬 자기공명영상 방법의 경우 데이터 획득 시간이 일반 자기공명영상 방법보다 짧기 때문에 움직임에 강인하다고 알려져 있다. 그러나 생체내의 비자발적인 장기 운동 등과 같은 불가피한 움직임이 포함된 경우 병렬 영상의 움직임 아티펙트는 일반적인 영상에 비하여 더 심각할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 실제 환경에서 나타날 수 있는 다양한 움직임 종류를 정의하고, 이러한 움직임이 발생하였을 때 병렬 자기공명영상에 나타나는 영향을 일반적인 영상방법과 비교하여 살펴보았다. 대상 및 방법 : 병렬 자기공명영상 데이터를 획득할 때 발생하는 움직임에 의한 영향을 확인하기 위하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 5가지 움직임 종류를 정의하였다. 즉 움직임-1과 2는 서로 다른 크기와 주기를 갖는 주기적인 움직임이고, 움직임-3과 4는 일정 시간 (segment) 단위로 운동하는 선형적인 움직임이다. 마지막으로 움직임-5는 비 주기 랜덤 운동이다. 사용된 영상 방법은 직각 좌표 기반 영상과 나선 주사 (비 직각 좌표) 영상으로 각각에 대해 병렬 영상법과 일반적인 영상법을 적용하여 움직임 효과를 살펴 보았다. 결과 : 본 논문에서 정의한 움직임 종류에 대한 병렬 자기공명영상에서의 움직임 효과를 알아보았다. 움직임-3과 4와 같이 병렬 자기공명영상에 의하여 움직임이 감소하는 경우 움직임 아티팩트는 일반 자기공명영상에 비하여 줄어들었다. 그러나 움직임-1과 2와 같이 주기적으로 진동할 경우 병렬 영상의 왜곡이 일반 자기공명영상에 비하여 더 크게 나타났다. 움직임-5와 같이 랜덤 한 경우 일반 자기공명영상과 병렬 자기공명영상이 서로 유사하게 나타났다. 결론 : 본 논문에서는 자기공명영상 데이터 획득 시 객체의 움직임이 병렬 자기공명영상에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 그 결과 병렬 자기공명영상을 통해 움직임이 줄어드는 경우를 제외한 다른 움직임 종류에 대해서는 병렬 자기공명영상보다 일반 자기공명영상이 더 좋은 화질을 나타내었다.
목적: 금속전극은 MRI 안에서 자기장의 왜곡을 일으켜 영상에 인공물이 나타난다. 본 논문에서는 전극이 B0와 수직으로 놓였을때 자기장 패턴의 특성을 이용하여 oblique-view angle imaging 방식을 통해 전극의 정확한 위치를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. 대상 및 방법: 다양한 직경과 자화율을 가진 금속 전극모델의 시뮬레이션을 통하여 전극으로 인해 왜곡되는 field map의 양상을 파악하고 해상도에 따른 turbo spin-echo (TSE) 영상의 왜곡패턴을 분석하여 일반적인 영상기 법($90^{\circ}$ view)과 $45^{\circ}$ oblique-view에서의 위치 추정 기준을 마련하였으며 3.0T 임상용 장비에서 실제 전극의 TSE영상을 획득하여 시뮬레이션과 대조 검증하였다. 상대적으로 자기장의 왜곡에 민감한 gradient-refocused echo (GRE)시퀀스에서는 위상 영상을 이용해 위치를 추정하였다. 결과: 금속전극이 B0와 수직일 때 전극을 통과하는 $45^{\circ}$ 선상에서는 자기장 패턴의 변화가 매우 적었다. TSE 시퀀스의 경우 $45^{\circ}$ oblique-view 영상에서는 자화율의 크기에 관계없이 위치 추정기준이 잘 들어 맞았으며 자기장 왜곡에 의한 픽셀이 동양상이 양방향 대칭적으로 일어나므로 해상도가 낮은 경우에도 정확한 위치 추정이 가능하였다. 또한 GRE 시퀀스를 사용하였을때 $45^{\circ}$ oblique-view에서는 위상의 극성이 변화하는 선이 직교좌표계와 일치하기 때문에 일반적 방법보다 위치추정이 용이하였다. 결론: 시뮬레이션과 실제영상을 이용하여 일반적인 $90^{\circ}$ view에서보다 $45^{\circ}$ oblique-view에서 금속전극의 위치추정이 용이함을 확인하였다. 이는 전기 생리학적인 뇌연구 및 뇌수술 등을 MRI로 모니터링 하는데 적용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 무인수상정의 자율운항을 위한 장애물 탐지 및 회피기동을 위해 3차원 라이다를 사용하였다. 단일센서만을 사용해서 해상조건에서의 무인수상정 장애물 회피운항을 하는데 목적이 있다. 3차원 라이다는 Quanergy사의 M8센서를 사용하여 주변 환경 장애물 데이터를 (r, , )로 수집하며 장애물 정보에는 Layer 정보와 Intensity 정보를 포함한다. 수집된 데이터를 3차원 직각좌표계로 변환을 하고, 이를 2차원 좌표계로 사상한다. 2차원 좌표계로 변환한 장애물 정보를 포함하는 데이터는 수면위의 잡음데이터를 포함하고 있다. 그래서 기본적으로 무인수상정을 기준으로 가상의 관심영역을 정의하여서 규칙적으로 생성되는 잡음데이터에 대해서 삭제를 하였으며, 그 이후에 발생하는 잡음데이터는 Vector Field Histogram으로 계산된 히스토그램 데이터에서 Threshold를 정해 밀도값에 비례하여 잡음데이터를 제거하였다. 제거된 데이터를 이용하여 무인수상정의 움직임에 따른 상대물체를 탐색하여 가상의 격자지도에 1 Cell씩 저정하면서 데이터의 밀도 지도를 작성하였다. 작성된 장애물 지도를 폴라 히스토그램을 생성하고, 경계값을 이용하여 회피방향을 선정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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