본 연구에서는 강우로 인한 산사태와 토석류의 거동분석을 위한 연계해석기법이 제안되었다. 산사태 발생 위치 및 체적을 토석류의 초기 발생 위치 및 체적 조건으로 사용하고 강우-침투에 의해 형성된 습윤대에 의해 정의되는 하부 지반의 습윤 조건이 토석류에 의한 연행침식작용 분석에서 고려되어 강우-침투, 산사태, 토석류에 이르는 일련의 과정에 대하여 일관된 해석이 수행될 수 있도록 구성되었다. 본 연계해석기법은 지리정보시스템을 기반으로 광역적 분석이 가능하도록 구성되었다. 본 연계해석기법을 활용한 해석 결과와 기존 연구자들에 의해 보고된 관측 결과를 비교하여 해석기법에 대한 검증 및 적용성을 확인하였다. 그 결과 시간에 따른 토석류 전방 위치 및 토석류의 속도, 체적, 운동량 측면에서 해석과 실험 결과가 서로 유사하게 나타났으며, 복잡한 지형을 갖는 자연사면에 적용한 경우에도 해석결과와 관측 결과가 유사하게 나타나 합리적인 예측결과를 도출하였다. 최종적으로 강우에 의한 산사태-토석류 연계해석 결과를 관측값과 비교한 결과, 산사태 해석은 약 83%의 예측률을 보였으며, 토석류의 최종 체적은 관측값과의 오차가 관측값의 약 3%($871m^3$)로 매우 작게 나타났다. 본 연구에서 제안된 산사태-토석류 연계해석기법은 기존의 산사태와 토석류 흐름을 분리해서 분석하는 문제를 극복하였으며, 특히 강우에 의한 산사태뿐만 아니라 토석류에 의한 연행침식작용에 대한 강우의 영향을 분석할 수 있다.
최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.
3D 입체영상 콘텐츠 부족현상에 따른 3D 산업시장의 성장정체는 콘텐츠 제작비용 절감을 위한 관련기술 개발의 촉진을 야기하고 있다. 3D 입체영상 제작에서 가장 많은 시간과 노력을 요구하는 부분은 촬영 과정에서 발생된 수직시차의 제거라 할 수 있으며, 이는 시장 경쟁력과 직접적으로 관계되는 사안이라 매우 중요한 작업으로 다루어지고 있다. 비 정렬된 스테레오 영상의 수직시차 보정 즉, 편위수정(Rectification)은 사진측량분야에서 오랫동안 다루어 오던 문제로 컴퓨터 비전방식이 빠른 처리속도와 자동화에 초점이 맞추어져 있다면, 사진측량방식에서는 정확도와 정밀도 확보에 목적을 두고 있다. 허나 입체영화 제작에 있어 사진측량학적 관점으로 문제를 해결하려 한 시도는 그 사례를 찾아보기가 매우 힘들다. 이에 본 논문에서는 사진측량방식의 기술을 도입하여 촬영 당시의 기하학적 관계를 복원하고 이를 통해 수직시차를 제거할 수 있는 정밀 편위수정 알고리즘을 제안하고자한다 알고리즘의 성능평가는 기존 컴퓨터비전 알고리즘 두 가지와 성능비교를 통해 수행되었으며, 에피폴라 제약조건 만족도와 에피폴라 라인의 추정정확도, 그리고 정합점 간의 수직시차 측정을 통한 에피폴라 리샘플링의 정확도 등이 분석되었다. 실험결과, 제안 알고리즘은 정확도 및 정밀도 측면에서 비교 알고리즘들 보다 우수한 성능을 나타내었으며, 정합점 위치오차에 대해서도 강인함을 보여주었다.
항공용 Multi-looking 카메라는 1대의 사진기 몸체에 5대의 카메라를 설치하여 동시에 1장의 연직사진과 4개의 경사사진을 획득하므로, 연직방향으로 촬영된 일반 항공사진에 비해 현장에 대한 다양한 정보를 제공한다. 연직사진용 카메라에 대한 경사사진용 카메라의 기하학적 관계는6개의 외부표정요소에 의해 모델링 될 수 있으며, 그 기하학적 관계가 결정되면 경사사진에 대한 외부표정요소는 연직사진의 외부표정요소로부터 계산될 수 있다. Multi-looking 카메라에서의 연직카메라와 경사카메라의 상대적 외부표정요소를 검사하기 위하여, 실내 캘리브레이션 타깃을 설치한 후 하나의 비측정용 디지털카메라를 사용하여 세 지점에서 촬영방향 바꿔가며 14장의 사진을 취득하였다. 카메라 자체검정에 의해 카메라의 내부표정요소와 각 사진에 대한 외부표정요소가 추정되었고, 연직사진에 대한 경사사진의 상대적 외부표정요소가 각 사진에 대한 외부표정요소로부터 계산되었다. 상대적 외부표정요소 중 회전각과 투영중심점 위치에 대한 오차가 지상좌표 추정에 미치는 영향이 각각 분석되었다.
사출성형은 다양한 형태의 제품을 대량 생산할 수 있는 플라스틱 성형 공법중의 하나이다. 플라스틱 제품을 만들기 위해서는 고상의 재료를 액상으로 녹인 후 다시 고상으로 굳히는 과정을 거치는 데, 이 과정 중에 많은 문제점들이 발생을 하게 된다. 과거에는 이러한 문제를 해결하기 위해서 성형 후 금형 설계 변경 등의 시행착오적 방법을 사용하였으나, 성형과정에 대한 사출성형 CAE(Computer Aided Engineering)를 적용함으로써, 사전에 문제점을 파악하는 기술이 도입되었다. 플라스틱 제품의 큰 문제점 중 하나가 치수안정성이다. 특히 박막사출성형품은 게이트의 위치, 냉각채널과 온도에 따라서 변형량이 크게 달라진다. 본 연구에서는 현재 Stackmold방식으로 4개의 Cavity에 4개의 Hot-Runner가 설치된 금형을 통해 생산중인 DVD Tray 박막사출제품의 생산 원가 절감을 위해서 Cavity하나에 한 개의 Hot-Runner를 설계하기 위해서 CAE 해석을 통해 게이트의 위치, 냉각채널과 온도에 따라 비교하여 해석해 최적의 제품 설계를 하였다. CAE 해석에는 상업화된 CAE 프로그램인 Moldflow를 사용하였고, 수지는 PC+ABS를 사용하였다.
전신주와 같은 전력 설비에는 스마트한 서비스를 위한 다양한 종류의 센서가 포함되어 있으며, 온도 정보는 전력 설비의 정상 동작 상태를 판단하는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 칼만 필터(Kalman Filter)와 앙상블 모델(Ensemble Model)을 이용해 스마트 전력 장치의 상태를 판단할 수 있도록 장치의 온도 분석 방법을 제안했다. 제안 된 접근 방식은 서로 다른 위치에 설치된 센서로 부터 수집된 정보 중 온도 데이터를 분류하고 칼만필터 및 앙상블 모델을 사용하여 온도 변화의 특성을 분석했다. 세부적으로 수집된 온도 데이터로부터 기상 온도 데이터와 같은 외부 인자를 제거하고 전력 장치의 각 위치로부터의 실제 장치의 온도값만을 분석했으며, 이 과정에서 칼만필터를 사용하여 오류 데이터를 제거하고 앙상블 모델을 사용하여 매 시간 정상 동작하는 전력 설비의 온도 평균값을 산출했다. 온도 분석에 대한 결과와 논의는 전력 데이터에 분석 결과에 명확하게 설명되어 있다. 마지막으로, 분석된 데이터를 통해 전력 장치가 정확히 동작하는 지를 판단할 수 있는 온도값의 정상범위를 확인하였다.
최근 게임, 영화, 애니메이션 다양한 분야에서 모션 캡처를 이용하여 신체 모델을 구축하고 캐릭터를 생성하여 3차원 공간에 표출하는 콘텐츠가 증가하고 있다. 마커를 부착하여 관절의 위치를 측정하는 방법에서 촬영 장비에 대한 비용과 같은 문제를 보완하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 애니메이션을 생성하는 연구가 진행되고 있지만, 관절 추정 정확도나 장비 비용의 문제가 여전히 존재한다. 이에 본 논문에서는 애니메이션 생성에 필요한 장비 비용을 줄이고 관절 추정 정확도를 높이기 위해 RGB 이미지를 관절 추정 네트워크에 입력하고, 그 결과를 3차원 데이터로 변환하여 FBX 형식 애니메이션으로 생성하는 시스템을 제안한다. 먼저 RGB 이미지에 대한 2차원 관절을 추정하고, 이 값을 이용하여 관절의 3차원 좌표를 추정한다. 그 결과를 쿼터니언으로 변환하여 회전한 후, FBX 형식의 애니메이션을 생성한다. 제안한 방법의 정확도 측정을 위해 신체에 마커를 부착하여 마커의 3차원 위치를 바탕으로 생성한 애니메이션과 제안된 시스템으로 생성한 애니메이션의 오차를 비교하여 시스템 동작을 입증하였다.
최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.
우주 측지 기술 사이의 상대적인 위치 관계를 설명하는 벡터를 결정하기 위해서는 VLBI IVP (Very Long Baseline Interferometry Invariant Point)의 위치를 정밀하게 계산하여야 한다. 이를 위해 일반적으로 VLBI 안테나에 반사 타겟을 부착한 후 필라들로부터 경사 거리, 수평각, 수직각을 관측한다. 그 다음 단계에서는 관측값과 미지수를 연결하는 수학 모델을 이용하여 조정 계산을 수행하게 된다. 따라서 계산된 미지수는 관측값의 정밀도에 영향을 받게 된다. 이때 특히 문제가 되는 것은 반사 타켓이 일반적인 측량 정밀도를 확보하기 어려운 곳에 위치하고 있다는 점이다. 즉, 반사 타겟의 방향을 조정하여 측량 기기에 정확하게 맞출 수 없다는 것이다. 따라서 이러한 부분은 관측 오차에 또 다른 형태로 나타날 것이며 조정 계산 시 오차 모델링에 오류를 발생시킬 수도 있다. 본 연구에서는 조정 계산 후 계산된 잔차의 특성에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 관측 타입별 통계 분석을 통해 정규성을 검정하였으며 분산에 차이가 있는 지에 대한 검정도 실시하였다. 관측 타입별로 등분산 검정을 한 경우 분산이 서로 다른 것으로 나타났다. 각 필라에 대해 관측 타입별 등분산 검정을 했을 때 경사 거리와 수평 및 수직각 사이에는 분산에 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 결합 측량으로부터 최적의 결과를 얻기 위해서는 관측 오차에 대해 보다 세분화된 모델링이 필요한 것으로 나타났다.
대장균의 16S rRNA 염기 중 진화적으로 매우 보존되어 있는 B2c 인터브리지의 구성요소 중 하나인 C770염기에 치환을 일으키면 단백질 합성이 저하되는 것으로 알려져 있다. 이 연구에서는 770 위치에 C에서 G로 염기치환(C770G)된 16S rRNA의 기능을 회복시키는 이차복귀돌연변이(secondsite revertant)를 얻기 위해 16S rRNA를 암호화하는 DNA 부분에 무작위로 염기치환을 유발시켜, 재조합 리보솜이 번역하는 CAT mRNA로부터의 단백질 합성능력이 향상된 클론을 선별하였다. 이 실험으로 C770G 염기치환을 가진 변이체 리보솜의 단백질 합성능력을 일부 회복시키는 하나의 이차복귀돌연변이체를 획득하였으며, DNA 염기분석을 통하여 C569G와 U904C 염기치환을 가진 것을 확인하였다. 이러한 연구결과를 이용하여 770 염기가 단백질 합성 과정에서 16S rRNA의 어떤 다른 부분과 결합을 하는지, 또한 그러한 결합으로 이루어지는 구조가 가지게 되는 기능은 무엇인지 등에 대한 리보솜의 구체적인 단백질 합성기작 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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