본 연구에서는 한반도 중부지역 주요단층 중의 하나로 선캠브리아기의 흑운모 화강편마암을 절단하는 인제단층의 단층점토에 대한 IAA법 적용 및 해석을 통해 단층 재활동 절대연대를 결정하였다. 인제단층 홍천지점에서 채취된 4개 단층시료에 대한 K-Ar 연대측정 및 IAA 해석 결과, 3회($87.0{\pm}0.12Ma$, $65.5{\pm}0.05$ 및 $66.6{\pm}1.38Ma$, $45.6{\pm}0.15Ma$)의 뚜렷한 천부 단층 재활동연대가 확인되었다. 동일한 방법으로 결정된 193~196 Ma 및 $254.3{\pm}6.96Ma$의 $2M_1$ 일라이트 연대는 상대적으로 심부의 단층활동과 연관된 것으로 보인다. 본 연구결과들은 $254.3{\pm}6.96Ma$ 시기에 인제단층이 처음 생성되었을 가능성이 있으며, 약 87 Ma 이 후로는 천부 지각에서의 단층활동이 일어났었음을 제시한다. 약 87 Ma 이 후의 천부 지각 단층활동은 동 시기를 전후로 해서 한반도에 영향을 불국사 조산운동에 기인하는 것으로 생각된다.
추가령 단층대의 지구조적인 이동을 확인하기 위해 경기 북부와 양주 및 서울 지역을 통과하는 동두천 단층과 서울 동쪽 지역에서 북동-남서 방향으로 발달한 왕숙천 단층을 따라서 중력장을 측정하였으며 두 지역에서 약 1,100여 점의 중력 자료를 획득하였다. 두 단층대의 중력장 해석 결과는 다음과 같다. (1) 동두천 단층이 우향으로 약 3,000 m 정도 이동하였으며 이는 지질도에서 관찰되는 동두천 단층 일원 암석의 우향 이동 규모(2,900-3,100 m)와 일치한다. (2) 왕숙천 단층의 우향 변위는 약 3,200 m 이다. (3) 이를 종합하면, 추가령 단층대의 우향 변위는 평균 약 3,000 m 정도로 판단된다. 추가령 단층대의 변위를 좀 더 정확히 확인하기 위해서, 포천 단층, 경강 단층 및 인제 단층의 변위 정도를 파악하기 위한 중력 측정과 해석이 추가로 필요하다.
This paper presents the approach involving fault detection and diagnosis of gears using pattern recognition and Wavelet transform. It describes result of the comparison between KDI (Kullback Discrimination Information) with the nearest neighbor classification rule as one of pattern recognition methods and Wavelet transform to know a way to detect and diagnosis of gear damages experimentally. To model the damages 1) Normal (no defect), 2) one tooth is worn out, 3) All teeth faces are worn out 4) One tooth is broken. The vibration sensor was attached on the bearing housing. This produced the total time history data that is 20 pieces of each condition. We chose the standard data and measure distance between standard and tested data. In Wavelet transform analysis method, the time series data of magnitude in specified frequency (rotary and mesh frequency) were earned. As a result, the monitoring system using Wavelet transform method and KDI with nearest neighbor classification rule successfully detected and classified the damages from the experimental data.
ATM based MPLS(Multiprotocol Label Switching) is discussed for its provisioning QOS commitment capabilities, Traffic engineering and smooth migration for BcN in Korea. At this time, due to the comprehensive nature of ATM protocol, ATM has been adapted as the backbone system for carrying Internet traffic[1,2,3,4]. This paper presents preventive congestion control mechanisms for detecting HTR(Hard-To-Reach) LSP(Label Switched Path) in ATM based MPLS systems. In particular, we have introduced a HTR LSP detection method using network signaling information in an ATM layer. MPLS related studies can cover LSP failures in a physical layer fault, it can not impact network congestion status. Here we will present the research results for introducing HTR LSP detection methods and control mechanisms and this mechanism can be implementing as SOC for high speed processing a packet header. We concluded that it showed faster congestion avoidance abilities with a more reduced system load and maximized the efficiency of network resources by restricting ineffective machine attempts.
액상화는 지진이후 동반되는 2차 피해로서 국내의 경우 현대적 지진 관측이 실시된 이후에는 액상화 현상이 거의 보고되지 않았다. 그러나 최근 한반도 남동부에 위치한 양산단층 인근에서 2016년 9월 12일 규모 5.8의 경주지진과 2017년 11월 15일 규모 5.4의 포항 지진이 발생하였고, 포항 지진 당시 최초로 액상화 현상이 발생하여 한반도 또한 액상화의 안전지대가 아닌 것으로 나타났다. 본 연구에서는 낙동강과 인접해 있으며 양산단층이 통과하는 김해시의 액상화 위험성을 예측하기 위하여 김해시 지역의 표준관입시험(274공) 결과를 바탕으로 각 행정구역과 양산단층과의 거리 산정, 지진규모 5.0, 6.5에 따른 최대지반가속도 값을 도출, 액상화 가능지수 산출, 지리정보체계를 이용한 크리깅의 순차적 연산을 통하여 액상화로 인한 시설물 피해 평가를 실시하였다. 그 결과, 지진 규모 5.0 적용 시 김해시 액상화 발생 지역과 시설물 피해는 미미한 것으로 나타났으나 지진 규모 6.5 적용 시 낙동강 일대에 근접한 행정구역에 액상화 현상이 넓게 분포하였고, 시설물 피해도 상대적으로 크게 발생하는 것으로 나타났다.
International Journal of Aerospace System Engineering
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제4권1호
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pp.1-8
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2017
This paper proposes the load distribution control allocation technique. The proposed method is designed by combining a conventional control allocation method with load distribution ability in order to reduce the stress acting on ailerons. By designing the weighting matrix as a function of the load distribution rule, the optimal deflection angles of each surface to satisfy both control goal and load distribution can be achieved. Moreover, rule based fault-tolerant control technique is also proposed. The rules are generated by considering both dominant control surfaces and the ratio of load distribution among surfaces. The performance of the proposed method is evaluated through numerical simulations.
IIoT는 IoT를 산업현장에 적용하여 생산, 제조, 안전 등의 요소를 모니터링하며, 작업자가 쉽게 현장을 관리하게 해주는 솔루션이다. 이러한 IIoT에서 중요한 기술요소는 센서를 이용하여 산업현장의 정보수집과 관리자에게 신뢰성 있는 정보를 전달하는 기술이 요구된다. 따라서 일반적인 산업현장에는 Ethernet과 RS485 등의 유선 네트워크 방식을 이용해 정보를 전달한다. 하지만 네트워크 구축에 있어 기반비용의 문제와 넓은 범위의 회선구축에 있어 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공작기계가 즐비해있는 생산라인에 IEEE 802.15.4 Ad-Hoc 무선 센서 네트워크를 구축한다. 또한 공작기계의 배치형태를 고려한 라우팅 방식과 센서노드 고장을 감지하는 알고리즘을 설명한다.
본 연구는 경기, 강원 지역을 대상으로 감입곡류절단 지형의 공간적 분포 특성을 검토하였다. 강원도에서도 높은 산지지역인 정선군 및 인제군을 주로 흐르는 내린천 및 동대천 등의 하천에서 곡류절단면의 분포 밀도가 가장 높았다. 곡류절단의 발생은 제4기 동안 반복적으로 나타났으며. 빙기와 간빙기 사이의 기후 변동기에 집중된 것으로 추정된다. 지질별로는 퇴적암에서 분포 빈도가 가장 높고, 화성암에서 가장 낮았다. 지질구조로 볼 때, 태백산맥으로부터 서쪽 $11{\sim}20km$ 거리에 가장 많이 분포하며. 적종하천이나 적종하천에 유입하는 지류의 하구부, 즉 단층선에 직교하는 하천에서 곡류절단이 가장 활발하였다. 태백산맥에서의 거리와 해발고도와의 관계는 영서하천에서 매우 뚜렷하고, 하상비고 및 절단면 면적과의 관계에서는 태백산맥에서 서쪽 12km를 기준으로 동서로 갈수록 값이 작아진다. 기반암 종류에 대한 해발고도. 하상비고, 하천차수와의 관계는 공통적으로 퇴적암 지역에서 값이 가장 높으며, 화산암 지역에서 가장 낮다.
본 연구에서는 L-tube insertion 환자의 흉부 AP 검사 시 tube tip이 환자의 자세나 방사선 조사각에 의해 왜곡되는 정도를 파악하고 정확한 임상정보를 제공하기 위해 검사 시 정확한 tube 각도를 유지하여 영상의 질을 높이고자 하는데 있다. 실험 장비로 SHIMADZU사의 ELMO-T6S를 사용하였으며, Chest phantom의 표면에 1 mm 간격의 눈금격자를 부착한 L-tube를 부착하여 실험을 하였다. 실험영상의 영상 획득 조건은 90 kVp, 4 mAs, SSD 120 cm로 하여 영상을 획득하였다. Phantom position은 table에서 supine, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$로 변화시키고 각 position마다 Head 방향과 Feet 방향으로 수직, ${\pm}5^{\circ}$, ${\pm}10^{\circ}$, ${\pm}15^{\circ}$ 촬영을 하여 영상을 획득하였다. 본 실험 결과로 L-tube tip의 위치는 환자의 자세와 방사선 입사각에 따라 달라지며 환자의 position이 30, 45, $60^{\circ}$일 때 보다 supine 일 때 tip의 위치변화가 적은 것으로 나타났다. 흉부 방사선 검사를 통해 L-tube tip의 정확한 위치를 보고자 할 때 잘못 된 입사각에 의한 영상의 왜곡이 발생하지 않도록 환자의 자세나 입사각을 조정해야 하며, 해당 시술을 확인하는데 정확한 평가 지표로 이용될 수 있도록 임상에서 업무를 수행하는 방사선사들의 세심한 노력이 필요할 것으로 사료된다.
산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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