부정확한 실시간 시스템은 시간적으로 긴급한 태스크들을 융통성있게 스케쥴링해 줄 수 있다. 총 오류를 최소화시키면서 0/1 제약조건과 시간적 제약조건들을 모두 만족시키는 대부분의 스케쥴링문제들은 선택적태스크들이 임의의 수행시간을 갖고 있을 때 NP-complete이다. Liu는 단일처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케쥴링시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다 또한, 송 등은 다중처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케줄링 시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다. 그러나, 이러한 알고리즘들은 모두 오프라인 알고리즘들이다. <중략> 두 알고리즘들 사이의 성능비교의 결과로서, 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간의 임의의 순서대로 스케쥴될 때는 제안된 알고리즘이 NORA 알고리즘과 비슷한 총오류를 산출하지만 특별히 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간의 오름차순으로 스케쥴될 때는 제안된 알고리즘이 NORA 알고리즘보다 더 적은 총오류를 산출할 수 있음이 밝혀졌다. 본 논문에서 제시된 알고리즘은 레이다의 추적, 이미지 처리, 미사일 제어 등의 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.
선박에서 제어판를 가지는 주요목적은 선박의 운동을 제어하는 것이다. 제어판은 단동타나 고종판에 이동할 수 있는 부분을 혼합하여 사용되는 것으로 구성되어있다. 제어판은 이런 목적에 맞게 수행될 수 있는 고유의 기능을 가지고, 이는 유체와 관련된 방향과 운동의 결과로 제어력을 증가시키는 것이다. 힘과 운동은 회전과 영각의 결과로서 발생하고, 선박의 조종특성을 결정한다. 본 연구에서는 플랩타의 2차원 단면에 대한 연구를 수행하였다. 플랩타의 유통특성을 파악하기 위하여 각각의 영각과 플랩각을 변화시켜가며 모형실험을 수행하였으며, 유통장내의 속도분포를 얻기 위하여 PIV계측기법 중 동일입자 추적법의 하나인 2프레림 입자추적법을 사용하였다. 모델실험은 $Re=2.8\times10^4$에서 수행하였으며, 계측된 결과들을 서로 비교하였다.
In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.
최근 첨단산업이 발달함에 따라 일상생활의 다양한 부분에서 드론의 이용이 급격하게 발전되어 지고 있다. 드론은 기술성과 기능성의 증가 및 여러 생활방식에 맞춰 활용이 가능한 분야에 대한 접목이 쉬운 장점을 가지고 있다. 또한 드론 서비스에 대한 다양화를 통하여 카메라와 CCTV같은 영상처리를 할 수 있는 매체를 융합해 사람 대신 경비를 할 수 있는 자동화 시스템이 도입되어 질 예정이다. 이러한 무인경비 기술을 설계하여 기존 드론 응용기술력을 강화하는 새로운 융합적 경비드론 서비스 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법에는 OpenCV 기술 및 객체 추적 알고리즘인 CAM-Shift 알고리즘을 통해 초기 윈도우와 탐색 윈도우에서 객체를 중심으로 물체를 탐색 및 영역을 설정하여 안전의 유무를 판단하고 보안성에 대하여 드론에 접목시킬 수 있는 추가적인 인증수단인 생체인증기술을 설계한다. 이를 통해 기동성 및 실시간 영상 처리에 대한 기술의 분석이 지속적으로 증가될 수 있는 드론을 이용하여 무인 경비를 하는데 있어서 효율성이 높은 경비드론 융합서비스 모델에 대한 내용을 제안한다.
한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근, 조류 관측을 위하여 카메라나 레이더 등이 도입되어 보다 정확하고 효율적인 관측이 가능해지게 되었다. 특히, 레이더를 활용하여 조류를 관측하는 방법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 레이더 조류학이라는 분야가 생겨나게 되었다. 기상 레이더, 공항 탐색 레이더, 추적 레이더 등 여러 종류의 레이더가 조류 관측에 활용되고 있지만, 접근성을 비롯하여 경제성 및 이동성에 많은 제약을 가지고 있어 선박용 레이더가 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 선박용 FMCW 레이더를 이용하여 원격 조류 관측 및 통계 분석 기능을 제공하는 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 널리 알려져 있는 물표 인식을 위한 이미지 처리 기법을 적용하였다. 또한 개발한 시스템을 이용하여 두 차례 실험을 실시하였고, 움직이는 조류가 관측됨을 확인하였다. 그 결과, 각종 레이더 수치 값 조정 등의 개선점을 파악하고 이를 수정하였으며, 조류 관측 분야에 시스템의 적용가능성을 확인하였다. 개발한 시스템은 조류 관측에 관한 연구 뿐 아니라 환경 평가 등의 분야에 도입될 수 있을 것이며, 향후에는 조류 관측을 보다 정확하게 분석하여 통계내고, 조류의 이동 경로를 추적하는 것에 관한 연구가 필요하다.
Lung cancer 환자 중 호흡에 의한 종양의 움직임이 큰 lung lower lobe에서 stetreotactic radiosurgery(SRS)시 호흡 주기 중 종양의 움직임이 적은 호흡 주기에서만 방사선을 조사하기 위해 respiratory gating system을 사용함으로써 그 유용성에 대하여 알아보고자 한다. lung lower lobe의 SRS 환자 2명을 대강으로 하였으며, 환자의 복부에 maker block(sensor)을 부착하고 tracking camera와 real time position management(RPM)를 이용하여 호흡 주기를 측정하면서 1회 호흡주기에서 10 phases의 4D-CT를 촬영 하였다. 종양의 위치 변화가 급격하지 않은 percent($\%$)의 phases를 치료 phases로 결정하였고, 치료 phases의 CT image를 maximum intensity projection(MIP) 기법으로 재구성 후 volume contouring을 하였다. set up 의 재현성 및 GTV의 위치 변화를 확인하기 위해 치료 전과 치료 중 2회의 4D-CT 촬영을 하였다. GTV의 움직임이 가장 큰 Y(longitudinal)축에서 A환자 full($0\%\~90\%$) phases의 9.4mm가 치료 ($30\%\~60\%$) phases 에서는 2.6mm로, B환자 full($0\%\~90\%$) phases의 11.7mm가 치료($30\%\~70\%$) phases 에서는 2.3mm로 줄었다. 2회의 4D-CT 비교 결과 Set up의 X, Y, Z축 오차는 모두 3mm 이내였다. 호흡에 의한 종양의 움직임이 큰 lung lower lobe에서 SRS 시행 시 respiratory gating system의 사용은 종양의 움직임을 5mm 이내로 감소시킬 수 있어 유용하였다.
본 논문에서는 전투기에 탑재되어 지상표적을 추적하고 레이저를 조사하여 레이저유도 폭탄을 유도하는 등의 기능을 수행하는 타겟팅파드의 성능분석 및 검증을 위한 HILS(Hardware In-the-Loop Simulation) 시스템 구축에 대하여설명한다. 타겟팅파드의실시간 성능분석을위해서는 주간카메라와IR카메라의 모의영상생성기술, 서보제어기술 및 레이저 전달 특성 분석기술이 필요하다. 실시간 모의 영상생성과 레이저 전달 특성 분석에는 검증된 상용 소프트웨어 개발 키트(SDK)인 OKTAL-SE를 활용하였고, 서보구동은 실제 유사과제에서 적용된 서보구동의 메커니즘을 적용하여 정확도를 높였다. 또한, 실제 전투기 인터페이스와 동일한 조건의 성능분석을 위하여 1553B, ARINK818 등의 인터페이스를 실제 구현하여 적용하였다. 본 논문에서 구축한 HILS 시스템을 적용하면 현재 운용되는 전투기 장착 탑재전자체의 성능분석과 검증은 물론 실제 장비 개발 중 각 모듈의 성능이 시스템 전체 성능에 미치는 영향도 분석가능하다. 향후 다양한 비행체의 비행역학을 적용하여 광범위한 분야에 활용가능 함으로 개발요구사항 도출 및 개발 위험을 줄이는 데 큰 기여를 할 수 있을 것으로 예상된다.
<인생나눔교실>은 인문학적 소양을 갖춘 은퇴세대가 멘토가 되어 후속 세대인 멘티에게 삶의 지혜와 방향을 제시하고 소통의 장을 만들어가는 사업이다. 이와 같은 사업의 평가들은 사업이 진행되는 단기간을 기준으로 하여 정량적, 정성적 평가를 수행하는 것이 일반적이다. 그러나 단기간의 평가는 실제 의미있는 효과를 예측하고 판단하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 <인생나눔교실>에서는 2017년과 2018년 영상추적조사를 통해 본 사업의 핵심 참여자의 질적 변화 추이를 살펴보고자 했다. 이를 위해 연구주제에 적합한 조사방법으로 인터뷰 영상 촬영, 촬영 현장 관찰, 가치부호화를 통한 질적연구방법론을 채택하였다. 결과 분석을 위해서는 인터뷰 내용에서 키워드를 추출, 가치부호화 작업을 진행한다. 이후 인문정신가치를 매칭시켜 변화양상을 확인하고 그 의미를 도출하는 이론적 방법을 활용하였다. 실질적으로 본 연구에서 진행한 연구가 추적조사임에도 불구하고 2년이라는 다소 짧은 시간 동안 변화된 양상을 분석했다는 점이 여전히 한계로 남는다. 하지만 국내외 문화예술교육 사업 분야의 추적조사를 위한 모형을 거의 찾아볼 수 없는 현 시점에 추적조사를 위해서 연구자들이 진행해야하는 방법론을 체계화하고 구체적인 적용 사례를 함께 제시했다는 점에서 유의미성을 찾을 수 있다.
하천 주변 친수구역 조성, 4대강 사업 등과 같은 하천정비 사업으로 인해 하천의 흐름특성은 계속적으로 변동하고 있으며, 각종 오염물질 유입으로 인한 수질사고의 위험이 높아지고 있다. 수질사고 발생시 하천의 흐름특성을 고려해 오염물질의 농도 및 도달시간을 예측해 신속한 방제작업으로 하류로의 영향을 최소화해야한다. 이러한 오염물질의 거동을 추적하기 위해서는 하천의 구간별 확산계수, 분산계수 산정이 필요하며 그중 분산계수는 용존성 오염물질의 확산범위 해석에 사용된다. 오염물질의 거동을 추적하기 위한 기존 실험적 연구사례들은 많은 인력과 비용이 소요되고, 한정적인 장비의 운용으로 공간적으로 높은 해상도의 자료 취득이 어려웠다. 최근에는 RGB드론을 이용한 오염물질의 추적연구가 수행되었지만, RGB영상 역시 분광정보를 한정적으로 수집한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 연구들의 한계점들을 보완하기 위해 드론을 활용한 원격탐사 플랫폼에 초분광센서를 탑재하여 기존 접촉식 측정보다 시간적, 공간적으로 고해상도의 자료를 수집하였다. 수집된 시공간(Spatio-temporal) 초분광영상을 활용해 추적자의 농도를 산정하고, 횡분산계수를 도출하였다. 향후 연구를 통해 드론 플랫폼의 한계를 극복하고, 분산계수 산정 기술을 고도화하면 수계로 유출되는 각종 오염물질의 감지 및 다양한 수질항목 및 하천인자의 변화량 감지가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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