오늘날 수많은 건설 시설물 중에서 항상 시설하여 관리해야하는 다양한 중대형 교량구조물의 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 일정한 주기별로 교량의 변위거동을 측정하고 확인하는 방법을 사용하고 있다. 지속적으로 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 실시간으로는 주요 시설물의 변위와 거동을 측정하고 상시적으로 확인하지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 대형 교량구조물의 운행에 위험을 사전에 감지할 수 있도록 GNSS 및 환경센서와 드론영상 데이터를 무선 네트워크로 전송하여 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, 실시간으로 교량의 미세변위와 그 상태를 진단함으로서 위험 요소가 예상되는 교량의 구조부에 대한 보강, 수리 및 재해 방지 조치가 가능하도록 하여, 각종 재난과 사고를 사전에 예방하고 방재할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있었다.
본 연구의 목적은 부산시 택시 운행기록계(DTG)와 타코메터에 의해 생성되는 개별 정보의 통합 방법론을 제시함에 있다. 통합방법론에 의해 도출된 정보를 활용하여 다양한 택시이용자 통행패턴을 분석하여 도출정보 활용성을 검토하였다. 또한 제시 방법론에 의한 O-D정보와 국가교통DB(KTDB)의 O-D정보와의 비교를 통해 방법론에 대한 신뢰성 검증을 시도하였으며, 제한된 표본 수에도 불구하고 상당히 유사한 결과를 나타냄을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 현황 및 여건변화를 실시간 반영 가능한 DTG 자료가 향후 KTDB의 대체자료로 활용 가능함을 보였으며, 또한 국가 주도의 택시 정보플랫폼 구축시 매우 유용한 기초 연구로서, 또한 택시 정책 수립과 집행에 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
화물차량의 과적은 도로 포장의 파손 및 교량 등 도로구조물의 파괴, 대형 교통사고 발생 등의 주요한 원인 중 하나로서 오랜 시간동안 도로 교통 분야에서 중요한 연구분야였다. 본 연구에서는 과적 문제 해결을 위해 급속도로 발전하는 IT 및 빅데이터 활용기술을 접목하여 화물차량의 과적운행패턴 분석 및 차체부착중량계중시스템를 활용한 과적예방 효과를 분석하였다. 이를 위해 기존 화물차량과적 관련 문헌 조사와 상용 차체부착중량계중시스템 기술 조사를 진행하였으며, 과적적발 정보 분석을 통해서 대표적인 과적차량의 유형을 선정하였다. 과적유형에 맞는 차량을 10대 선정, 차체부착중량계중시스템을 설치함으로써 화물차량의 정보를 실시간으로 모니터링하여 연구 데이터를 수집하였다. 화물차량의 축중량과 총중량 데이터는 상하차 작업횟수 대비 과적비율 등으로 분석하였으며, 차체부착중량계중시스템 유무에 따른 그 변화추이를 확인하여 차체부착중량계중시스템 적용의 과적예방효과를 확인할 수 있었다. 다만, 시험차량 표본수가 전체를 대표할 수 있을 정도로 충분하지 못하기 때문에 향후 확대 시험을 통해서 추가적인 연구가 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 이동에 어려움과 불편을 겪고 있는 교통 약자를 위한 전동차 공유 플랫폼을 제시한다. 제안된 교통 약자를 위한 전동차 공유 플랫폼은 현재 운용 중인 퍼스널 모빌리티 공유 플랫폼의 IOT 기술을 접목한 기능인 모바일 대여, 반납, 기능을 기본으로 포함하고, 교통 약자들이 처할 수 있는 다양한 사고의 위험으로부터 빠르게 대처할 수 있도록 안전 기능을 강화하였다. 교통 약자를 위한 전동차 공유 플랫폼은 GPS를 통해 운행자료가 실시간으로 서버에 저장되며, 사고의 사전 알람 및 호출 기능을 강화하여 신속한 SOS 처리가 되도록 하였으며, 사고 발생과 동시에 서버로부터 관리자 및 보호자들에게 연락을 취해 재빠른 상황대처를 할 수 있도록 하여 교통 약자들이 안전하고 편안하게 운행할 수 있다.
Purpose : The purpose of this study was to compare the effect of pelvic exercise on the CVA and spinal curve in adults with forward head posture compared to the group using only neck exercise when pelvic exercise was performed in parallel with conventional neck exercise. Methods : GPS 400 and Formetric were used to identify craniovertebral angle (CVA), thoracic kyphosis, lumbar lordosis, and pelvic torsion and were measured by an experienced research manager. Forward head posture (FHP) was selected for people whose angle between the line connecting the ear ball and the seventh cervical spine and the horizontal line is 50 degrees or less. The 30 selected students were randomly divided into 15 experimental groups and 15 control groups. Mackenzie exercise and sling exercise were performed for neck exercise in both the experimental group and the control group, and pelvic exercise using a Swiss ball was additionally performed in the experimental group. All data collected in this study were analyzed using SPSS statistics 21.0. Cervical vetebral angle (CVA), thoracic kyphosis, lumbar lordosis, and pelvic torsion were compared at 0 weeks, 3 weeks, and 6 weeks for each measurement factor using ANOVA with repeated measures. For the statistical significance test, the significance level of α was set to .05. Results : The changes of pelvic torsion, thoracic kyphosis and CVA due to pelvic exercise using Swiss Ball and neck exercise were changed over time, but lumbar lordosis were not changed. And there were no significant differences among the groups. Conclusion : In conclusion, the pelvic correction exercise is considered to be an effective exercise for correcting the FHP and requires regular pelvic correction exercises. We expect the results to be used in clinical trials.
교통약자의 이동성 증진에 관한 법률은 교통약자가 대중교통을 이용할 때 편의를 누릴 수 있어야 한다고 규정하고 있다. 하지만 "시각장애인이 버스를 탈 수 있도록 해달라"는 청원을 제기할 정도로 이 법이 제대로 시행되지 않고 있다. 대중교통 대신 장애인 콜택시를 이용하려 해도 신청하고 2~3시간 기다려야 한다. 따라서 본 논문은 블루투스를 이용하여 지정된 버스와 지하철역에서 지팡이가 알림음을 울릴 경우 개찰구의 개방시간을 평소보다 늘리는 등 취약계층과 보호자를 위한 시스템을 설계하고 구현하는 것을 목표로 한다. 이에 따라 취약계층의 대중교통 이용 가능성과 경제적 저축, 안전보장, 실종아동 예방 등의 효과가 있을 것으로 기대된다.
클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1339-1355
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2023
Localization is a hot research spot for many areas, especially in the mobile robot field. Due to the weak signal of the global positioning system (GPS), the alternative schemes in an indoor environment include wireless signal transmitting and receiving solutions, laser rangefinder to build a map followed by a re-localization stage and visual positioning methods, etc. Among all wireless signal positioning techniques, Wi-Fi is the most common one. Wi-Fi access points are installed in most indoor areas of human activities, and smart devices equipped with Wi-Fi modules can be seen everywhere. However, the localization of a mobile robot using a Wi-Fi scheme usually lacks orientation information. Besides, the distance error is large because of indoor signal interference. Another research direction that mainly refers to laser sensors is to actively detect the environment and achieve positioning. An occupancy grid map is built by using the simultaneous localization and mapping (SLAM) method when the mobile robot enters the indoor environment for the first time. When the robot enters the environment again, it can localize itself according to the known map. Nevertheless, this scheme only works effectively based on the prerequisite that those areas have salient geometrical features. If the areas have similar scanning structures, such as a long corridor or similar rooms, the traditional methods always fail. To address the weakness of the above two methods, this work proposes a coarse-to-fine paradigm and an improved localization algorithm that utilizes Wi-Fi to assist the robot localization in a geometrically similar environment. Firstly, a grid map is built by using laser SLAM. Secondly, a fingerprint database is built in the offline phase. Then, the RSSI values are achieved in the localization stage to get a coarse localization. Finally, an improved particle filter method based on the Wi-Fi signal values is proposed to realize a fine localization. Experimental results show that our approach is effective and robust for both global localization and the kidnapped robot problem. The localization success rate reaches 97.33%, while the traditional method always fails.
1970년대부터 집중 건설 된 우리나라의 다목적댐, 홍수조절댐, 용수전용댐 등의 대형 국가 수자원시설물들의 '고령화'가 급속히 진행되어 수리구조물에 대한 안정성을 주기적으로 파악할 수 있는 정밀안전모니터링 체계 구축이 시급한 시점이다. 주기적인 정밀안전모니터링 방법들 중에는 위성 등을 활용한 원격관측 기술들이 최근 시도되고 있다. 위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 마이크로파 대역의 전자기파를 송·수신하는 능동센서로 날씨 및 주·야간에 영향을 받지 않고 지표면 관측이 가능한 장점이 있다. 특히, 고정산란체 영상레이더 간섭(PSInSAR; Permanent Scatterer Interferometry SAR)기법은 영상레이더 영상에서 긴밀도(coherence)가 상대적으로 높은 수자원시설물과 같은 고정산란체의 위상(phase) 정보를 이용하여 mm급의 측정민감도로 시계열 변위 분석이 가능하다. 또한, 여러 장의 InSAR 영상을 생성하였기 때문에 DEM 오차, 위성궤도 오차, 대기 성분에 의한 지연 오차 등을 보다 정밀하게 제거할 수 있는 장점이 있다 본 연구에서는 국내 중대형 수자원시설물의 정밀안전모니터링을 위하여 고정산란체 영상레이더 간섭 기법을 영암금호방조제, 영주댐, 소양강댐 등에 적용하여 시계열 변위 분석을 수행하였다. 2014년 11월부터 2022년 3월(현재)까지 획득된 Sentinel-1 SLC(Single Look Complex) 위성자료의 상승(Ascending) 궤도 126장 및 하강(Descending)궤도 187장을 각각 활용하였다. 두 위성궤도를 모두 활용하여 수직, 수평 변위 등 3차원 분석을 수행하였으며, 특히 소양강댐 GPS 관측 자료와 정확도 검증에서 연평균 2mm의 RMSE를 보였다. 이를 통해 위성 원격탐사 기술로도 댐, 보, 방조제와 같은 수자원시설물에 대한 시계열 변위 분석을 통한 댐 안전관리가 가능함을 보여주고 있다. 2025년 발사될 국내 C-밴드 SAR 탑재 수자원위성 개발을 통해 한반도 재방문주기를 단축시킴으로써, 한반도 전역의 수자원시설물 정밀안전진단체계 구축이 가능할 것으로 기대된다.
댐 운영에 있어서 필요한 수문자료는 강수량, 수위, 유량, 저수량 자료 등이 있다. 이중 저수량은 주로 댐수위-저수용량 곡선식을 이용하여 계산한다. 댐수위-저수용량 곡선식은 댐 부근에서 계측 되는 한 개의 수위자료를 이용하여 저수용량을 산정하며, 이는 큰 저수지 면적과 저수지 수면이 일정하지 않다는 것을 고려할 때 큰 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 음향 도플러 유속계 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler) 이용하여 보성강댐 저수지 수면경사를 실측하고, 동시에 실시간 이동측위시스템인 RTK-GPS(Real Time Kinematic)를 이용하여 이를 검증하였다. ADCP는 유수의 흐름을 방해하지 않으면서 수중에 발사된 음파의 도플러 효과를 이용하여 유속, 유량 및 측량이 가능한 장비이며, RTK-GPS의 경우 정밀한 위치정보를 가지고 있는 기준국의 위상에 대한 보정치를 실시간으로 이용하여 오차가 ±0.03m 이하인 것으로 알려졌다. 보성강댐의 하류에서 ADCP와 RTK-GPS를 장착한 보트를 저수지 종방향으로 처음부터 끝까지 이동하여 약 7.5km 종단측량을 실시하였고 저수지 지형적 특성을 고려하여 약 700m마다 횡단측량을 실시하여 종방향뿐만 아니라 횡방향 수면차도 조사하였다. 그 결과 보성강댐의 상류로 갈수록 수면경사가 전체적으로 상승하는 경향을 보였지만 일부구간에서 수위가 하강하는 경우도 발생하였다. 이는 미약하지만 저수지 내에 흐름이 발생하고 이 흐름에 따른 통제가 변화되는 것과 중간에 유입되는 지류의 영향 등으로 구간별로 수면경사 차이가 발생하는 것으로 추정된다. 횡방향 수면차는 지류가 유입되는 일부구간에서 다소 차이를 보였지만 큰 영향을 없는 것으로 판단된다. 보성강댐 저수지 수면을 종방향 및 횡방향으로 실측한 결과 구간별로 차이를 보였으며 최대 EL. 126.60m, 최소 EL. 126.33m 나타났다. 댐 상류 부근의 수면높이 EL. 126.50m와 비교하면 +0.10m, -0.17m 차이를 보였으며 이는 저수량 산정에 큰 오차를 발생시킨다. 효과적인 댐 운영을 위해서는 유입량 및 유출량을 정확하게 산정하는 것도 필요하지만 저수량을 정확하게 파악하는 것 역시 필요하다. 저수량을 정확하게 산정하려면 수킬로미터가 넘는 저수지 크기를 고려하여 수면경사를 실시간으로 계측하는 등의 노력이 필요한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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