• 제목/요약/키워드: Machine-to-machine (M2M) technology

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다양한 지반 및 지진하중 조건을 고려한 해저철도 터널의 동적 수치모델 분석 (Analysis on dynamic numerical model of subsea railway tunnel considering various ground and seismic conditions)

  • 곽창원;박정준;유민택
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제25권6호
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    • pp.583-603
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    • 2023
  • 최근 기계식 터널 굴착기술의 발전과 수압을 받는 해저철도 터널의 특성 상 쉴드TBM 공법이 해저철도 터널 설계 및 시공에 널리 적용되고 있다. 해저철도 터널은 일반적인 지중응력상태에서 거동하지 않고 외부 수압이 상시재하되는 상태이며 지진 시 지진파의 증폭에 의한 영향을 받게 된다. 특히 연약지반, 연약토사-암반 복합지반, 단층파쇄대 등 다양한 지반조건 하에서 작용하는 지진하중은 터널 변위 및 지보재 응력의 급격한 변화를 초래하여 터널 안전성에 큰 영향을 미친다. 또한 지진하중의 주기특성, 지진파형, 최대가속도 등의 재하조건에 따라 지반 및 터널의 동적 응답이 달라지며 이는 지반조건과 결합하여 더욱 복잡한 지반-터널 구조물계의 거동을 보여주게 된다. 본 연구에서는 해저철도 터널의 동적거동 평가를 위하여 수압을 고려하여 지반-터널 구조물계 전체를 유한차분해석 기법으로 모델링 하고 상호 지진 시 구조물 응답을 분석하였다. 해저철도 터널의 지진 시 동적 거동에 영향을 미치는 주요 인자는 지반조건과 지진파이므로 가상 지반조건에 따라 총 6가지의 해석 Case를 설정하였다. 가상 지반조건은 해석 대상영역의 지반이 모두 토사(풍화토)인 경우(Case-1), 모두 암반(경암)인 경우(Case-2), 터널 진행방향(종방향)으로 토사와 암반의 복합지반인 경우(Case-3), 암반 내 폭이 상대적으로 좁은 파쇄대(w = 2.0 m)를 터널이 통과하는 경우(Case-4), 터널 진행방향(종방향)으로 연약토사와 암반의 복합지반인 경우(Case-5), 암반 내 폭이 상대적으로 넓은 파쇄대(w = 10.0 m)를 터널이 통과하는 경우(Case-6)으로 구분하여 각각 모델링을 수행하였다. 해석 결과 지진에 의한 수평변위는 지반물성 증가에 따라 커지는 경향을 나타내었으나 주변 지반의 구속효과와 강성 세그먼트로 결합된 쉴드터널 구조물의 특성으로 인하여 다소 억제되는 경향도 함께 관찰되었다. 세그먼트의 부재력은 변위 발생 경향과는 달리 지반 강성이 약할수록 현저히 증가하는 경향을 나타내었으며 오히려 변위 억제 효과에 따른 부재력 증가가 뚜렷하게 관찰되는 특성을 확인하였다.

수중 무선 전화기의 설계 - 수중무선전화기 설계를 위한 수중소음분석을 중심으로- (The Design of Wireless Underwater Telephone -Analysis of Underwater Background Noise for Wireless Underwater Telephone Design -)

  • 박문갑;윤갑동;김석제;윤종락
    • 수산해양기술연구
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    • 제37권4호
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    • pp.302-307
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    • 2001
  • 본 연구는 잠수기 어업용 수중무선전화기를 설계하는데 있어 최적의 반송 주파수와 송신 신호의 음원 준위를 결정할 목적으로 우리 나라 잠수기 주 조업장의 하나인 거제와 통영 해역의 해양 배경소음과 조업중인 잠수기 어장의 수중 소음에 대하여 검토, 고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 거제와 통영의 잠수기 어장의 해양 배경 소음을 분석한 결과, 음압 준위는 25∼301kHz 부근에서 가장 낮아 52∼57dB이었고, 주변 통항 선박량과 산업시설이 많은 거제 해역이 통영 해역보다 약 5dB 더 높았다. 2. 거제와 통영의 잠수기 어선의 조업중의 수중소음을 비교하면, 최저 음압준위는 30kHz 부근에서 거제 어장에서는 67dB로서 통영의 62d묘보다 5dB 높은 음압 준위를 나타냈다. 이것은 거제 해역은 잠수기 어선의 규모도 통영 해역의 잠수기 어선보다 약간 크고, 분사기를 사용하여 작업하는데 비해 통영 해역은 잠수기 어선의 크기도 상대적으로 작고, 주 어획 대상물이 달라 분사기를 사용하지 않는 것이 그 원인으로 판단된다. 3. 거제 해역의 패류 채취용 분사기를 사용할 때의 수중 소음의 음압 준위는 102dB었다. 4. 거제 해역의 조업중에 대한 수중 배경 소음을 67dB라 가정할 때, 최대 500m까지 통화하기 위한 송신 신호의 음원 준위는 131dB 정도이다. 그러나, 통영 해역의 잠수기 조업은 분사기를 사용하지 않는 조업으로 이 경우 배경 소음은 약 62dB로서 송신 신호의 음원 준위는 126dB정도이다. 잠수기 조업중이 아닌 경우 즉, 스쿠버 다이버용 수중무선 전화기인 경우에는 배경 소음이 52∼57dB이므로 송신 신호의 음원 준위는 l16∼121dB이면 될 것으로 판단된다. 협동학습 모형이 수학 수업에 보다 발전적으로 널리 적용되기를 기대한다.cal results well visualized the streamlines, pressure fields, and speed vectors of a simple cambered and slot cambered otter board with slot size 0.02C. The slot cambered one with slot size 0.02C was shown that pressure field was distributed moderately on front and back side of otter board. And, the delay and decrease of separation were favorably achieved by flow through slot. 4. Computed result on the pattern of hydrodynamic field and the values of C/sub L/ and C/sub D/ by the commercial CFD code, FLUENT, show almost the same as those of the experimental result.erence was found in its fragrance. And, no difference was found in brightness and viscosity between samples. As a result of conducting the palatability test, no difference was showed in the appearance, but as for the overall palatability

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선박 갑판에서 이미지 기반 이동로봇 주행에 관한 연구 (A Study on Image-Based Mobile Robot Driving on Ship Deck)

  • 김선덕;박경민;왕승열
    • 해양환경안전학회지
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    • 제28권7호
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    • pp.1216-1221
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    • 2022
  • 선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.

LSTM 모형과 로지스틱 회귀를 통한 도시 침수 범위의 예측 (Prediction of Urban Flood Extent by LSTM Model and Logistic Regression)

  • 김현일;한건연;이재영
    • 대한토목학회논문집
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    • 제40권3호
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    • pp.273-283
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    • 2020
  • 기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.

PET/CT 검사에서 매개변수 입력오류에 따른 표준섭취계수 평가 (The Evaluation of SUV Variations According to the Errors of Entering Parameters in the PET-CT Examinations)

  • 김지아;홍건철;이혁;최성욱
    • 핵의학기술
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    • 제18권1호
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    • pp.43-48
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    • 2014
  • PET/CT검사에서 표준섭취계수(standardized uptake value, SUV)는 병소의 악성 여부를 판별하는 지표로서 인체내 각 장기의 생리적인 변화에 대한 정량분석을 가능하게 한다. 따라서 그 결과에 영향을 줄 수 있는 매개변수를 올바르게 입력하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 그 매개변수 중 방사능량, 체중, 방사성 동위원소 섭취시간의 입력오류에 따른 결과의 차이를 측정하여 수용 가능한 결과의 오차범위를 평가하고자 한다. 1994 NEMA 모형 내부에 열소, 테프론, 그리고 공기 3개의 삽입물을 위치시켰다. 총 27.3 MBq의 $^{18}F$를 열소와 배후 방사능 비율이 4:1로 되도록 채우고 GE Discovery STE 16(GE Healthcare, Milwaukee, USA)로 촬영하였다. 촬영 후 입력된 방사능량, 체중, 섭취 시간의 값을 기준 값에서 ${\pm}5%$, 10%, 15%, 30%, 50% 만큼 오차를 발생시킨 후 영상을 다시 재구성하였다. 재구성된 영상에서 각 삽입물 부위에 한 개, 배후방사능 부위에 총 네 개의 관심영역을 그린 후 $SUV_{mean}$과 백분율오차를 측정하여 비교 평가하였다. 기준 영상의 열소, 테프론 그리고 공기와 배후방사능에서의 $SUV_{mean}$은 각각 4.5, 0.02, 0.1 그리고 1.0이였다. 방사능량 오차 변화에 따른 $SUV_{mean}$의 최대값과 최소값은 열소에서 9.0, 3.0, 테프론에서 0.04, 0.01, 공기에서 0.3, 0.1, 배후 방사능에서 2.0, 0.6로 변화된 값을 보였다. 이 때 백분율오차는 모두 동일하게 최대 100%에서 최소 -33%로 나타났다. 체중 오차 변화의 경우 열소에서 2.2, 6.7, 테프론에서 0.01, 0.03, 공기에서 0.09. 0.28, 배후방사능에서 0.5, 1.5로 변화된 값을 보였다. 이 때 백분율오차는 테프론의 최소 -50%, 최대 52%를 제외하고 모두 최소 -50%에서 최대 50% 로 동일하게 나타났다. 섭취시간 오차의 경우 열소에서 3.8, 5.3, 테프론에서 0.01, 0.02, 공기에서 0.1, 0.2, 배후방사능에서 0.8에서 1.2로 변화된 값을 보였다. 백분율오차는 열소와 배후방사능은 최소 -14%에서 최대 17%로 동일하게 나타났으며 테프론의 경우 최소 -11%에서 최대 21%, 공기의 경우 최소 -12%에서 최대 20%로 나타났다. 일반적으로 수용 가능한 오차의 범위를 5%로 설정할 경우, 본 실험 결과에서 방사능량과 체중의 오차가 ${\pm}5%$ 이내 일 때 $SUV_{mean}$의 오차가 5% 범위에 포함되었다. 이러한 결과들을 고려해 볼 때 검사장비에 입력되는 방사능량과 체중에 직접적인 영향을 줄 수 있는 선량검량계와 체중계의 검교정은 오차범위 5% 이내로 이루어져야 한다. 섭취 시간의 경우 삽입물의 종류에 따라 서로 다른 오차 범위를 보였으며 열소와 배후방사능에서 오차가 ${\pm}15%$ 이내일 때 $SUV_{mean}$에 5% 내의 오차가 발생하였다. 따라서 검사 시 촬영용 스캐너를 포함하여 두 개 이상의 시계를 사용할 경우 각각의 시간 오차들도 함께 고려되어야 할 것이다.

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