본 연구는 소성변형을 예측하기 위하여 현재 가장 널리 사용되고 있는 반복주행 (Wheel tracking: WT) 시험을 통해 얻어진 변형량-사이클 곡선의 동적안정도(Dynamic stability : DS)를 정립하기 위한 연구이다. 기존에 반복주행시험을 통해 얻어진 곡선에서 동적안정도를 구하는 방법은 표준화되어 있기는 하지만 불합리한 점이 많아 이를 보다 합리적으로 정립하기 위한 방안을 제시하고자 하였다. 슬래브 $305{\times}305{\times}70mm$의 공시체를 롤러콤팩터로 다짐하여 공극률 약 $4\pm0.5%$로 맞추어 제조하여 반복주행시험을 실시하였다. 기존에 동적안정도를 구하는데 사용하던 방법보다는 본 연구에서 사용한 방법으로 동적안정도를 구하는 것이 침하 깊이와의 상관성을 보다 잘 반영하고, 소성변형 저항성이 좋은 것과 나쁜 것간의 차이가 보다 확실히 나타남을 알 수 있었다. 추후 본 연구에서 개발된 방법으로 계산하여서 동적안정도가 큰 혼합물이 실제 현장에서도 공용성이 우수한지를 추적 조사하는 연구가 뒤따라야 할 것이다.
본 논문에서는 손 추적과 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자 손의 3차원 기하학적 정보를 취득하기 위해 별도의 장비를 사용한다. 특히, 기존의 물체 검출 및 추적 시스템들에서 제기 되었던 추적 과정에서의 문제점을 피하기 위해 능동적인 타원체 영역을 만들고 손 추적을 위한 영역을 타원체 영역의 안으로 제한했다. 제안된 시스템은 미리 정의된 기간 동안에 손 위치의 이동평균을 계산한다. 그리고 추적영역은 3차원 공간에 편성된 공분산에 기반한 사용자 손 움직임의 불확실성을 추정하여 통계적인 데이터에 따라 능동적으로 제어하였다. 또한 손 위치가 획득되었을 때, 손 제스처를 인식하기 위해 펼쳐진 손가락을 검출한다. 사용자 인터페이스 체제 기반의 시스템을 구현하여 복잡한 환경에서 다중의 대상들이 동시에 존재하는 경우이거나 일시적인 가려짐이 발생하는 경우에도 정확성을 보여 매우 안정적으로 동작할 수 있음을 보여주며, 약 24-30fps의 프레임 비율로 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
A test miner named MineRo was constructed for the purpose of shallow water test of mining performance. In June of 2009, the performance test was conducted in depth of 100 m, 5 km away from Hupo-port (Korean East Sea), to assess if the developed system is able to collect and lift manganese nodules from seafloor. In August of 2010, in-situ test of automatic path tracking control of MineRo was performed in depth of 120 m at the same site. For path tracking control, a localization algorithm determining MineRo's position on seabed is prerequisite. This study proposes an improved underwater navigation algorithm through estimation of MineRo's kinematic parameters. In general, the kinematic parameters such as track slips and slip angle are indirectly calculated using the position data from USBL (Ultra-Short Base Line) system and heading data from gyro sensors. However, the obtained data values are likely to be different from the real values, primarily due to the random noise of position data. The aim of this study is to enhance the reliability of the algorithm by measuring kinematic parameters, track slips and slip angle.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌우 영상을 이용하여 3차원 공간좌표(x, y, z)를 획득하고, 이를 이용하여 제어되는 가상공간을 통하여 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 시스템을 구현한다. 일반적으로 관심영역의 변이를 추정할 때 관심영역내의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 시스템에서는 관심영역의 2차원 중심좌표(x, y)만을 변이추정에 사용하여 실시간으로 변이를 추정한다. 추정된 변이로부터 깊이정보(depth)를 구하여 관심영역의 3차원 공간좌표를 획득한다. 시스템은 손을 관심영역으로 설정하여 실시간으로 손의 움직임 정보를 획득하고, 가상공간(virtual space)에 적용하여 사용자가 가상공간을 조작할 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템이 150cm 거리(distance) 내에서의 깊이측정 시 0.68cm의 평균오차를 가지고 손동작 인식률은 90%이상 보이는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 실시간 사용자 한자 학습 시스템을 제안한다. 사용자 학습 방법으로는 사용자가 화면에서 손을 움직여 한자를 입력하고, 입력 제스처와 미리 저장된 템플릿을 매칭하여 사용자가 한자를 올바르게 썼는지 판단한다. 이를 위해 본 논문에서는 손가락 검출 및 검증을 통한 손 영역 검출 및 추적 방법과 스트로크의 연속성을 분석하기 위해 적응적 체인 코드를 제안한다. 손가락 검출로는 깊이 값을 이용하여 손 영역을 검출 후, 손가락의 축을 생성, 손가락의 두께를 이용하여 검증한다. 손 영역 추적으로 생성된 스트로크는 추적된 점들과 순서 그리고 길이 정보가 포함되어 있다. 이들을 이용하여 사용자가 올바른 입력을 했는지 확인하기 위해 적응적 체인 코드 방법을 제안한다. 이 방법은 매칭 속도와 스트로크 안에서 잘못 입력된 부분을 찾는데 매우 효율적이다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안한 시스템이 실시간으로 동작하며 학습 과정과 오류 검출에 매우 효과적임을 보여준다.
This paper is aimed at source tracking of soil heavy metal contamination at a site established by reusing construction wastes. The soil heavy metal concentration at the study site peaked at a depth range of 5-10 m. Column studies were conducted to investigate the possibility of the contamination scenario of infiltration of stormwater carrying heavy metals of ground origin followed by selective heavy metal accumulation at the 5-10 m depth range. Almost all amount of lead, zinc, cadmium, and nickel introduced to the columns each packed with 0-5 m or 5-10 m field soil were accumulated in the column. The very poor heavy metal mobility in spite of the weak association of the heavy metals with the soil (characterized by a sequential extraction procedure) can be attributed to the high pH (10-11) of the construction wastes. From the results, the heavy metal contamination of the subsurface soil by an external heavy metal source was determined to be very unlikely at the study site. The column study applied in the current study is expected to be a useful methodology to present direct evidence of the contaminant source tracking at soil contamination sites.
Aluminum alloys have low density, relatively high strength and yield strength, good plasticity, good machinability, and high corrosion and acid resistance. Therefore, they are suitable for large containers for the food, chemical and other industries. Large containers are often bodies of revolution consisting of shell courses, stiffening rings, heads and other elements joined by annular welds. Larger containers have longer welds and require greater leak-tightness and higher weld mechanical properties. The LNG tank consists of aluminum plates with various sizes, so its construction should by divided by several sections. Moreover, each section has its own sub-section consisted of several aluminum plates. To guarantee the quality of huge LNG tank, therefore, the precise control of plate dimension should by urgently needed in conjunction with the appropriate selection of process parameters such as cutting speed, depth of cut, rotational speed and so on. In this paper, a manufacturing system was developed to implement automatic circular tracking in height direction and automatic circular interpolation in depth of cut direction. Also, the neural network based on the backpropagation algorithm was used to predict the cutting quality and motor load related with the life time of the developed system. It was revealed that the manufacturing system and the neural network could be effectively applied to the bevelling process and to predict the quality of machined area and the motor load.
가상의 심층처분 부지의 지하수 유동 모의 결과를 통해 처분 심도에 위치하는 처분공 지점에서의 지하수 유동량 및 해당 지점에서 지표 환경까지 지하수가 유동하는 경로의 거리와 경로를 통과하는데 걸리는 시간에 대한 수량적, 공간적 분포를 분석하여 그 결과를 처분공의 위치 결정에 이용할 수 있는 방안을 제시하였다. 지하수 유동량은 처분공 위치에서 계산된 지하수위를, 유동 거리와 경과 시간은 입자 추적 기법(particle tracking)을 이용하여 계산하였다. 지하수 유동량 및 유동 거리와 경과 시간의 공간적 분포를 이용하여 처분시설의 성능을 유지하는데 상대적으로 유리한 위치를 선별하고 특정한 제한 조건이 주어진 경우 제외되어야 하는 처분공 위치를 결정하여 처분공 배치에 이용할 수 있은 방안을 제시하였다. 또한 세 가지 정보를 함께 고려하여, 추가적인 처분공의 위치를 선정할 필요가 있을 경우 보다 유리한 확장 방향을 제시할 수 있는 방안도 논의되었다. 처분 심도에서의 지하수 유동 정보를 활용하여 처분공의 배치 방안을 결정하는 것은 처분시설의 성능 및 안전성 확보를 위해 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문은 장시간 디지털 기기 사용자를 위한 거북목 자세 교정 및 예방 시스템의 설계에 대해서 소개한다. 우리나라의 거북목 환자는 그 수가 2018년부터 2021년까지 13퍼센트 증가하였으며 아직까지 현재 시점의 최신 통계자료에 따르면 호전되지 않은 상황이다. 거북목은 질병 특성상 치료보단 예방이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 노트북에 있는 내장 카메라 기반의 시스템을 설계하여 시스템의 접근성을 높였으며, Google Mediapipe 오픈소스의 Pose Estimation, Face Landmarks Detection, Iris Tracking, Depth Estimation 등의 기능을 통해 별도의 인공지능 모델이 필요 없도록 설계하여 낮은 비용으로 사용자로 하여금 손쉽게 거북목을 예방하도록 한다.
최근 수문관측의 측정 인력과 비용의 절감과 측정 정확도를 높이기 위해 초음파를 이용한 ADCP 유량 측정 방법의 적용이 활발하게 이루어지고 있으며 점점 그 비중이 높아지고 있다. 하지만 ADCP의 유속 및 수심 측정 정확도에 대한 자료가 부족하여 ADCP 측정 결과에 대한 신뢰도를 확신하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 직선하천에서 체계적이고 정밀한 측정을 통해 ADCP의 유속 및 수심 정확도를 분석하였다. ADCP의 유속 측정 정확도를 분석하기 위해 횡단면에 184개의 측점에서 측정한 ADV 유속 측정 결과와 ADCP의 유속 측정 결과를 비교하여 오차를 계산하였다. 그 결과 바닥을 기준으로 수심비(y/h)가 0.4~0.8 범위에서는 ADCP가 정확하게 유속을 측정하는 것으로 나타났으나, 수면 근처에서는 유속을 작게 측정하였고, 하상 근처에서는 유속을 크게 측정하여 정확도가 떨어지는 것을 확인하였다. 또한 ADCP의 수심 정확도를 분석한 결과 하상추적(bottom tracking) 방식이 약 6%의 오차를 보였고, 연직 빔(vertical beam) 방식이 약 9%의 오차를 보여 식생이 활착한 자연하천의 경우 하상추적 방식이 좀 더 정확하게 수심을 측정하는 것으로 확인하였다. 그리고 고정 측정 방법과 이동 측정 방법의 차이를 검토한 결과 두 방법 모두 유사한 정확도를 나타냈다. 이와 같은 연구 결과는 향후 ADCP의 측정 불확도 평가를 위한 기초 자료로 활용한다면 ADCP를 하천에 적용함에 있어 좀 더 정확한 유속 및 수심 측정이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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