2010년 3월 26일 21시 45분경, 백령도 서남쪽 1.6km(1마일)해상에서 대한민국 해군의 초계함 천안함이 원인 미상의 사고로 침몰한 사건이 발생하였다. 이에 연안공학자의 입장에서는 수색 및 구조에 필요한 기초자료인 해상조건들을 제공하고 시뮬레이션을 통한 보다 자세한 예측 및 유추가능한 자료를 제공한다는 것은 뜻깊은 일임에 틀림없다. 이에 본 연구에서는 백령도-대청도 부근해역의 기상, 파랑, 조석 및 조류, 저질, 부유사 상태 등을 조사 분석하고 이를 기초로 해역특성을 분석하였다. 사건당시의 유속상황은 소조기-중조기 사이에 해당하며 사고발생일인 3월 26일이 지나고 4월 3~4일까지는 유속이 가장 강한 대조기가 진행되는 시점으로 수색 및 구조작업에 애로사항이 있는 것으로 파악되었다. 또한, 21:00-22:00 경은 낙조가 진행 중에 있기 때문에 물질이동은 남동쪽이 우세할 것으로 보이며 특히, 불규칙한 해저지형으로 인하여 급격한 와류 등이 존재할 것으로 판단되어 입자추적실험을 수행하였다. 수행결과, 입자는 유속상황에 따라서, 초기에는 남동쪽으로 이동하지만 장기 예측결과, 외해쪽으로 흘러가는 것으로 나타났다. 이를 통하여 추후, 수색작업의 범위를 외해쪽으로 확대시켜야 할 것으로 사료된다.
자동서랍함용 완충기는 서랍을 여닫을 때 충격을 흡수하고 속도를 조절하는 역할을 해 준다. 완충기 튜브는 완충기의 구성품을 에워 쌓고 있는 원통 모양의 케이스이며 아세탈 재질로 되어있다. 본 연구는 사출 성형 공정에서 제작된 완충기 튜브의 품질 안정성을 평가하는 데 목적이 있다. 완충기 튜브는 4 캐비티 냉각장치를 갖춘 사출 성형공정에서 제작된다. 본 연구에서는 완충기 튜브의 품질 안정을 판단하기 위해 분석과 시험이 수행되었다. 분석과 시험은 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 품질 분석과 연구된 튜브에 대한 외산품과의 성능 비교 시험이다. 사출 압력은 87.6 MPa로, 전체 휨량은 0.07~1.0 mm로 계산하였다. 연구된 튜브와 외산품을 비교해 볼 때 튜브의 최대 압축-하중은 231 kgf, 구간별 변위-하중은 0.05 kgf, 그리고 또 튜브 내경의 표면거칠기(Ra)는 $0.02\;{\mu}m$ 향상되었다. 결과적으로 사출 성형 공정에서 제작되어지는 연구된 튜브의 품질은 안정되었고 성능이 우수함을 알 수 있었다.
본 연구는 백운광산지역에 부존하는 대리석을 효율적으로 채석하고자 새로이 도입한 체인쏘머신(chain saw machine)의 적용성과 작업 효율을 분석함으로써 최적의 채석 방안을 도출하고자 하였다. 절단 효율에 큰 영향을 미치는 채석대상암석의 물리적 특성을 파악한 결과, 국내 타 지역에서 산출되는 대리석의 물성과 유사한 수준을 보이고 있으며 등방적 성질을 지니고 있어 산업용 석재로서 유리한 것으로 나타났다. 부존 대리석이 석재로서 가지는 중장기 품질을 확인하기 위해 내부식성, 마모율 등의 시험을 수행한 결과, pH 5.6의 인공강우를 50회 적용한 이후부터 시험편의 무게와 탄성파속도가 감소하였으며 마모율은 22.67%로 나타났다. 채석장 현장에서 시험운행 중인 체인쏘머신의 작업별 소요시간과 절단속도를 분석하여 단위작업을 9가지로 분류하였고 각 단위작업별 소요시간을 도출하였다. 이를 토대로 현장에 실제 적용 가능한 2가지 작업패턴에 대한 작업소요시간을 비교한 결과 장비 본체이동을 최소화하여 절단순서를 결정한 패턴 B가 원석의 외곽면을 우선 절단하도록 절단순서를 결정한 패턴 A보다 약 6%의 작업시간 단축을 나타내었다. 절단패턴 분석과 함께 백운광산의 광체를 3차원으로 모델링하고 대상암석의 부존조건을 고려한 채석 계획안을 제시하였다.
본 논문에서는 대심도에 위치한 지하역사(지하 6층) 및 터널에서 화재가 발생했을 경우 제연설비 작동에 따른 연기의 거동을 측정하였다. 열풍기를 이용하여 열부력 효과를 구현한 연기발생장치를 이용하여 화재연기를 생성하였다. 화재발생 위치는 승강장 위 및 스크린도어 외부에 위치한 터널부의 승강장 위의 2가지 위치를 선정하였다. 승강장 화재발생시 승강장에 설치된 환기구를 통하여 연기가 배출되도록 하는 제연모드가 일반적인데 본 연구에서는 승강장 양단에 위치한 터널부의 환기구를 통한 배기도 같이 동작되도록 설정하여 실험을 수행하였다. 다양한 위치에서 연기농도 및 풍향풍속을 측정하였고 화면을 취득하여 연기의 이동 및 제연을 분석하였다. 승강장 내부에서 화재가 발생하였을 경우와 선로부에서 화재가 발생하였을 경우 승강장의 송풍기의 제연모드 동작과 터널의 송풍기의 배연 동작으로 인하여 연기배출이 원활하였고 화재 발생 인근 구역으로의 연기전파가 억제되었다. 본 연구에서 제시한 승강장 및 승강장 양단부의 터널에 적용되는 송풍기를 같이 운전하는 제연모드를 통하여 승강장 화재 및 화재열차 정차시 화재 연기로부터 승객들에게 보다 안전한 대피환경을 제공할 수 있을 것이다.
수중운동치료는 물의 저항을 이용하여 충분한 운동 효과를 낼 수 있어서 관절염이나 재활치료를 받아야하는 환자들에게 긍정적인 효과를 가진다. 하지만 효과에 대한 국내 연구는 미비한 실정이고, 그 효과에 대한 근본적인 원인규명은 아직까지 확실하지 않다. 따라서 본 연구에서는 수중운동 효과의 근본적인 원인을 파악하기 위해 실제 환경과 비슷한 조건으로 Unsteady fluid flow simulation을 진행했다. 해석 모델은 실제 손을 모델링하였고, 손가락 마디에 가해지는 압력변동을 the methods of computational fluid로 분석했다. 손의 수중운동 시, 피부 표면속도와 유동 저항에 의하여 손가락 사이에 다양한 크기의 와류가 발생한다. 와류에 의해 약 -500Pa부터 +500Pa 정도의 압력이 가해지고, 방향을 전환하는 부분에서는 최소 -2000Pa에서 최대 +2000Pa까지의 양압과 음압이 지속적으로 반복됐다. 또한 손가락 마디마다 20Hz ~ 70Hz의 진동수를 가진 압력 변동이 지속적으로 가해졌다. 이러한 지속적인 압력 변동은 손가락 마디에 직접적인 마사지 효과를 제공하고, 관련 부위의 혈액순환에 긍정적인 영향을 미친다고 판단된다.
KRISO (Korea Research Institute of Ship & Ocean Engineering) started a project to develop the core algorithms for autonomous intervention using an underwater robot in 2017. This paper introduces the development of the robot platform for the core algorithms, which is an ROV (Remotely Operated Vehicle) type with one 7-function manipulator. Before the detailed design of the robot platform, the 7E-MINI arm of the ECA Group was selected as the manipulator. It is an electrical type, with a weight of 51 kg in air (30 kg in water) and a full reach of 1.4 m. To design a platform with a small size and light weight to fit in a water tank, the medium-size manipulator was placed on the center of platform, and the structural analysis of the body frame was conducted by ABAQUS. The robot had an IMU (Inertial Measurement Unit), a DVL (Doppler Velocity Log), and a depth sensor for measuring the underwater position and attitude. To control the robot motion, eight thrusters were installed, four for vertical and the rest for horizontal motion. The operation system was composed of an on-board control station and operation S/W. The former included devices such as a 300 VDC power supplier, Fiber-Optic (F/O) to Ethernet communication converter, and main control PC. The latter was developed using an ROS (Robot Operation System) based on Linux. The basic performance of the manufactured robot platform was verified through a water tank test, where the robot was manually operated using a joystick, and the robot motion and attitude variation that resulted from the manipulator movement were closely observed.
주선풍기가 설치된 통기수갱이 굴착된 국내 석회석 광산에서 수행한 통기수갱의 통기효과 분석결과 자연통기 및 기계통기 효과가 뚜렷하게 나타났다. 수갱을 통하여 입기되는 자연통기량은 최대 $11.7m^3/s$이었으며 갱내 공기온도의 측정에 의하여 비교적 정확한 정량적 예측이 가능하였다. 선풍기 가동에 의한 배기 통기량은 $20.3{\sim}24.8m^3/s$로 통기량의 변동은 갱도내 장비의 이동에 의한 통기특성곡선의 상향이동에 따른 선풍기 운전점의 변화에 의한 결과이므로 통기저항의 저감 노력이 요구된다. 갱구로부터 수갱까지 총 1912 m 갱도내 난류확산계수는 $15m^2/s$, $18m^2/s$로 나타나 오염물질은 기류보다 상대적으로 빨리 확산되므로 공기질 제어를 위하여 신속한 배기가 요구된다. 따라서 통기용 수갱은 급격히 심부화 및 대형화되고 있는 국내석회석광산의 지속적 개발을 위한 필수적 갱내 환경제어 시설로 권장되어야할 것으로 판단된다.
In Lead-based reactor (LBR) severe accident, the meltdown and migration inside the reactor core will lead to fuel fragment concentration, which may further cause re-criticality and even core disintegration. Accurately predicting the migration and solidification behavior of melt in LBR severe accidents is of prime importance for safety analysis of LBR. In this study, the Moving Particle Semi-implicit (MPS) method is validated and used to simulate the migration and solidification behavior. Two main surface tension models are validated and compared. Meanwhile, the MPS method is validated by the L-plate solidification test. Based on the improved MPS method, the migration and solidification behavior of melt in LBR severe accident was studied furthermore. In the Pb-Bi coolant, the melt flows upward due to density difference. The migration and solidification behavior are greatly affected by the surface tension and viscous resistance varying with enthalpy. The whole movement process can be divided into three stages depending on the change in velocity. The heat transfer of core melt is determined jointly by two heat transfer modes: flow heat transfer and solid conductivity. Generally, the research results indicate that the MPS method has unique advantage in studying the migration and solidification behavior in LBR severe accident.
Purpose: Hallux valgus (HV) is one of the most common chronic foot disorders, occurring when the first toe deviates laterally toward the other toe. HV impairs muscle strength and affects gait function (postural sway and gait speed). Thus, this study aims to investigate using the FDM system the effect of wearing braces on gait while wearing a virtual reality (VR) device. Methods: This study was conducted on 28 healthy adults with HV of 15 degrees or more. To compare differences in walking, depending on whether a toe brace can be worn, the subject walked without wearing anything, walked after wearing the VR device, and walked after wearing the VR device and the toe brace, and the FDM system was used for the gait ability measurement analysis. Results: As a result of a one-way repeated analysis of variance, the walking speed-related variables (cadence, velocity, etc.) in the HV group were higher during comfortable walking. In addition, walking while wearing a VR device and walking while wearing a VR device and a toe brace demonstrated more significant values in terms of six gait parameters (double stance phase, loading response, stage, stage, stage, and stage). The maximum pressure of the forefoot was significantly reduced when walking while wearing a VR device and a toe brace compared to comfortable walking, but in all variables, there was no statistically significant difference between walking while wearing a VR device and walking while wearing a VR device and a toe brace. Conclusion: Orthosis with a VR device during gait (OVG) and gait with a VR device (GVR) affect gait in HV patients. However, there was no significant difference between GVR and OVG. Thus, it is necessary to conduct experiments on various HV angles and increase the duration of wearing the toe brace.
본 논문에서는 FMCW 레이다 기반의 포인트 클라우드와 LSTM을 이용한 자동 핸드 제스처 영역 추출 및 인식 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 range-doppler 등의 2D 이미지를 입력 벡터로 하는 방식과 다르게 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터는 레이다 전방에서 발생하는 시간에 따른 움직임을 좌표계 형태로 인식할 수 있는 직관적인 입력 데이터이다. 두 번째, 입력 벡터의 크기가 작기 때문에 인식에 쓰이는 딥러닝 모델도 가볍게 설계할 수 있다. 제안하는 기법의 수행 과정은 다음과 같다. FMCW 레이다로 측정된 거리, 속도, 각도 정보를 활용해 x, y, z 좌표 형식과 도플러 속도 정보를 포함한 포인트 클라우드를 활용한다. 제스처 영역은 속도 정보를 통해 얻어진 도플러 포인트를 이용하여 제스처의 시작과 끝 지점을 파악해 자동으로 핸드 제스처 영역을 추출하게 된다. 추출된 제스처 영역의 시점에 해당하는 시계열 형태의 포인트 클라우드는 최종적으로 본 논문에서 사용한 LSTM 딥러닝 모델의 학습 및 인식에 활용되게 된다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 다른 딥러닝 모델들과 MAE를 산출하는 실험과 기존 기법들과 인식률을 산출하는 실험을 수행하여 비교하였다. 실험 결과, 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터 + LSTM 딥러닝 모델의 MAE 값이 0.262, 인식률이 97.5%로 산출되었다. MAE는 낮을수록, 인식률은 높을수록 우수한 결과를 나타내므로 본 논문에서 제안한 기법의 효율성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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