유동장의 특성을 구분할 수 있는 척도는 평균자유행로와 특성거리의 비인 누센수이다. 누센수에 따라서 유장은 연속체영역, 미끄럼영역, 천이영역, 및 자유분자영역으로 나누어진다. 고고도에서 비행체 주위의 유동장, 진공에서의 유동장 등이 비연속체영역 즉 저밀도유동장에 해당된다. 비연속체영역에 해당되는 또 다른 중요한 분야는 미세 유동장이다. 최근에 관심이 대두되고 있는 미세항공기(MAV)와 실리콘혁명 이래 유망한 미래기술중의 하나인 MEMS 장치 주위의 유동장 등이 바로 미세 유동장이다. 비연속체영역에서 유체의 이동 및 전달현상을 기술하기 위하여는 Boltzmann 방정식을 해석하여야한다. Navier-Stokes 방정식을 이용한 기존의 CFD 기법이 적용되지 않는 새로운 유동영역이기 때문이다. 본 발표에서는 Boltzmann 방정식의 유력한 해법인 직접모사(Direct Simulation Monte Carlo)법을 이용한 저밀도 유동장 해석이 소개될 것이다. 또한 직접모사법이 이용되기 어려운 다양한 저속 유동장에 대한 해석결과도 소개될 것이다.
초소형 비행체는 길이 150mm, 무게 100g 이하의 비행체이다. 초소형 비행체는 그 특성상 저 레이놀즈수에서 비행하며 저 레이놀즈수에서의 공기역학적 특성은 고 레이놀즈수에서의 공기역학적 특성과 큰 차이가 있다. 이는 초소형 비행체 개발 위해 저 레이놀즈수에서의 공력특성 연구가 필요함을 의미한다. 이에 따라 본 연구에서 NACA 4digit Airfoil의 캠버크기와 캠버위치의 변화에 따른 공기역학적 특성의 변화를 확인하였다. 캠버의 위치가 앞전 또는 뒷전으로 이동함에 따라 양력계수가 상승하는 것을 확인하였으며 캠버가 뒷전으로 이동함에 따라 실속이 지연되는 것을 확인하였다. 약 4도 이하의 받음각에서 익형의 아랫변에 발생하는 박리는 고 레이놀즈수에서의 실험에서 확인되어지는 공력특성과 큰 차이를 발생시켰다. 양항비 특성이 가장 우수한 익형은 NACA5808 인 것으로 확인되었다.
뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface: BCI) 기술의 중요성 및 활용도가 증대됨으로써 EEG(electroencephalogram: EEG)기반의 사용자 인터페이스에 대한 개발 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 뇌파 발생 훈련이 되어 있지 않은 사용자는 EEG 기반의 사용자 인터페이스를 사용하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 향후 뇌파 훈련을 위한 시뮬레이터를 개발하고자, 그 전단계로 사용자에게서 공통적으로 정확도가 높게 측정되는 채널 및 특징점을 비교, 분석 하였다. 피험자 3명의 왼손 동작 상상과 오른손 동작 상상으로 발생된 EEG 생체신호로부터 ERD/ERS를 확인하고, 8개의 특징점을 추출하여 SVM 분류 알고리즘을 기반으로 정확도를 측정하였으며, ${\mu}$대역 채널 AF4, F4에서의 특징 MAV에서 가장 우수한 성능을 보였다.
A three-dimensional incompressible Navier-Stokes solver is developed for the flow analysis around Micro Air Vehicle(MAV) designed by MACDL(Micro Aerodynamic Control and Design Lab), Seoul National Univ., Validations of this solver are presented for two cases, first flow over the circular cylinder with infinite length, second flow over infinite wing with wing section, E387 airfoil. Simultaneously, Wind Tunnel test is performed with Flatform Wire type sir-component balance and model designed by MACDL. The numerical results are also examined through comparison with experimental data.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.145-150
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2006
The paper deals with integrated navigation and sense & avoid systems for small unmanned aerial vehicles (UAV). First an introduction to the current UAV activities of the institute is given. It is followed by an overview about the integrated navigation system developed for small UAVs. The system is based on a tightly-coupled GPS/INS architecture. But instead of using delta-ranges, time-differenced carrier phases are used to aid the INS. Finally, results from navigation filter validation in flight tests are presented. After that an overview about sense and avoid strategies for application in small unmanned aircraft is given. From this a guideline for developing such a system for the institute's UAVs is presented.
월동 후 맥류 재배지에서 나타나는 이상 증상으로는 주로 잎에 황화등의 변색과 모자이크성 반점 등이 나타난 것으로 조사되었다. 2001년부터 3개년간 이들 증상엽을 조사한 결과 전국 평균 70% 이상이 바이러스에 의해 감염이 되어 나타나는 것으로 확인되었다. 이는 월동 후 맥류 재배지에서 나타나는 황화나 변색 등의 이상 증상이 바이러스의 감염에 주로 의해 발생하게 되는 결과를 보였다. 전국일원의 맥류 재배지에서 2001년부터 2003년까지 3개년간 BaYMV, BaMMY, SBWMV와 BYDV-MAV(2003년) 등 4종의 바이러스의 발생율을 조사한 결과 대상 바이러스 중 BaYMV가 가장 높은 감염율을 나타냈다. BaYMV는 조사 3개년 동안 전국 평균 발생율이 각각 75.1%, 71.7% 및 71.1%로 큰 차이 없이 가장 높은 발생율을 보였다. 다음으로는 BaMMV가 20.5%, 37.4%와 15.7%를 보인 반면, SBWMV는 0.7%, 10.1% 및 2.5%의 낮은 발생율을 보였다. BYDV-MAV는 1.1%의 발생율을 보였다 지역별로 조사한 결과 BaYMV가 19.0%의 경기도를 제외하고는 65.5∼85.7%로 전국적으로 우점하는 것으로 나타났다. BaMMV는 전남북 지역에서만 전체 지역 발생율의 약 73%를 차지하여 전남북 지역이 주 발생지로 나타났다. BaYMV의 연차간 변화를 분석하였다. 그결과 '96 이후 최근까지 감염율이 계속 증가하는 것으로 확인이 되었다. 본 시험 결과 국내 맥류 재배지에서 BaYMV가 월동 후 보리의 황화의 주원인이 되며, 또한 전국적으로 가장 우점하는 병해로 확인되었다. 그리고 BaYMV는 최근까지 연차간 발생율이 계속 증가하는 것으로 조사되었다.저장기간이 길어질수록 점차 증가하여 제조 당일에 2.67에서 저장 17일에 2.99로 높아졌다. 7. 키위드레싱의 저장에 따른 색도를 살펴보면 명도(L값)는 저장 3일에 가장 낮은 값을 보였고 녹색도(a값)는 저장기간이 경과함에 따라 오히려 증가하여 더 짙은 녹색을 띄었으며 황색도(b값)는 저장기간이 길어질수록 감소되었다. 이상의 결과로 볼 때 키위드레싱은 기름으로 올리브유를 사용하고, 기름의 양은 전체 드레싱의 32%를 첨가하며, 산은 레몬즙만 12%를 사용하고, 양파즙은 12%를 첨가하여 제조하는 것이 가장 바람직하다고 여겨지며 저장 10일까지의 품질 변화는 일어나지 않았다.데 효과가 있을 것으로 사료된다. 대인관계 4개의 측정항목에서 높은 증가율을 보여 치료효과가 큰 것으로 판단된다. 원예 치료 실시 후의 자체설문지 평가결과 원예 활동을 통해서 달라진 점은 개인적으로 가족, 이웃 간의 긍정적인 변화를 이끌어내고 있다는 것을 발견할 수 있었고 다양한 원예프로그램이 인상깊었다고 하였으며 다음진행에 추가적으로 야외에서 진행할 프로그램에 대한 욕구가 표출되었다. 이것을 통해 개인적 치료경험과 가족, 이웃 간의 지지망 형성이 중요하며 긍정적인 영향을 주었다는 것을 볼 수 있었다. 또한 다양한 원예치료프로그램의 적용과 야외 활동을 조화롭게 적용한다면 성공적인 프로그램 진행에 도움을 될 것으로 판단된다. 이상의 결과를 종합하면 정신지체장애인에게 원예치료 프로그램을 실시한 이후에 원예에 대한 관심이 높고 자아존중 감이 향상되었으며 원예치료 프로그램에 대한 높은 만족도를 보였고 원예치료에 대한 참가성, 흥미성, 지속성, 대인관계성에서 높은 증가율을 보여 치료프로그램의 개입이 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다.
동력의족은 하지 절단 환자나 다리근력이 부족한 사람들의 보행 보조를 위해 사용된다. 동력의족의 자연스러운 구동을 위해 선 보행단계가 잘 분류되어야 한다. 물리센서를 이용하여 보행단계를 분류하는 기존 연구는 동력의족이 사전에 훈련된 보행속도로만 재현되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 물리센서를 사용하지 않고, 근전도 신호만을 이용하여 오르막, 내리막 계단보행을 각각 4단계로 분류하는 방법을 제안한다. 근전도 신호를 RMS, VAR, MAV, SSC, ZC, WAMP 특징으로 산출하여 LDA(Linear Discriminant Analysis) 분류기를 통해 보행단계를 인식한다. 훈련 단계에서는 AHRS센서를 이용하여 무릎각도 변화에 따른 보행단계 범위를 생성한다. 실험 결과, 선행 연구의 경우 오르막 보행에서 평균 58.5%, 내리막 보행에서 35.3%의 정확도를 보인다. 반면, 제안하는 방법은 오르막 보행에서 평균 85.6%, 내리막 보행에서 69.5%의 인식률을 보인다. 또한, 본 연구를 통해 개별 근육 별 보행단계 평균 인식률을 분석하였다.
칼새 비행의 생체모방 초소형 비행체 적용 가능성을 확인하기 위한 공력측정과 위상동기 PIV 연구가 수행되었다. 2축 회전자유도의 로봇 날개 모델과 불어내기식 풍동을 사용하였다. 비틀림 각은 ${\pm}0$, ${\pm}5$, ${\pm}10$, ${\pm}20$도의 진폭을 갖고, 스트로크각은 90도의 위상차를 갖는 단순조화함수로 변화시켰다. 비틀림 각에 따른 시간에 대한 양력계수 변화는 작은 공력감소와 지연만을 나타내며 주목할 만한 차이를 보이지 않았다. 그러나 항력은 작은 비틀림 각 변화가 큰추력을 생성할 수 있음을 보여주었다. 이러한 것들은 칼새가 비행 중에 작은 비틀림 각을 사용하는 이유를 간접적으로 설명해 준다. PIV연구 결과는 공력지연이 날개주위의 와류구조와 밀접한 관계있다는 것을 보여준다. 이러한 결과는 칼새 모방형 초소형비행체 설계에 있어 비틀림 각은 필수적인 파라미터로서 반드시 고려되어야 함을 의미한다.
사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.
The motion of living organisms such as birds, fishes, and insects, has been analyzed for the purpose of the design of MAV(Micro Air Vehicle) and NAV(Nano Air Vehicle). In this research, natural motion was considered to be applied to the determination of the geometry and motion of AUV(Autonomous Underwater Vehicle). The flapping motion of a number of hydrofoil shapes in AUV was studied, and at the same time, the optimization of the hydrofoil shape and flapping motion was executed that allow the highest thrust and efficiency. The harmonic motion of plunging and pitching of NACA 4 digit series models, was used for the numerical analysis. The meta model was made by using the kriging method in Optimization method and the experimental points of 49 were extracted for the OA(Orthogonal array) in DOE(Design of experiments). Parametric study using this experimental points was conducted and the results were applied to MGA(Micro Genetic Algorithm). The flow simulation model was validated to be an appropriate tool by comparing with experimental data and the optimized shape and motion of AUV was turned out to produce highest thrust and efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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