The use of computational fluid dynamics (CFD) is becoming an increasingly popular means to model wind flows in and around buildings. The first published application of CFD to both indoor and outdoor building airflows was in the 1970's. Since then, CFD usage has expanded to include different aspects of building design. Wind tunnel testing (WTT) on buildings for wind loads goes back as far as 1908. Gustave Eiffel built a pair of wind tunnels in 1908 and 1912. Using these he published wind loads on an aircraft hangar in 1919 as cited in Hoerner (1965 - page 74). The second of these wind tunnels is still in use today for tests including building design ($Damljanovi{\acute{c}}$, 2012). The Empire State Building was tested in 1933 in smooth flow - see Baskaran (1993). The World Trade Center Twin Towers in New York City were wind tunnel tested in the mid-sixties for both wind loads, at Colorado State University (CSU) and the [US] National Physical Laboratory (NPL), as well as pedestrian level winds (PLW) at the University of Western Ontario (UWO) - Baskaran (1993). Since then, the understanding of the planetary boundary layer, recognition of the structures of turbulent wakes, instrumentation, methodologies and analysis have been continuously refined. There is a drive to replace WTT with computational methods, with the rationale that CFD is quicker, less expensive and gives more information and control to the architects. However, there is little information available to building owners and architects on the limitations of CFD for flows around buildings and communities. Hence building owners, developers, engineers and architects are not aware of the risks they incur by using CFD for different studies, traditionally conducted using wind tunnels. This paper will explain what needs to happen for CFD to replace wind tunnels. Ultimately, we anticipate the reader will come to the same conclusion that we have drawn: both WTT and CFD will continue to play important roles in building and infrastructure design. The most pressing challenge for the design and engineering community is to understand the strengths and limitations of each tool so that they can leverage and exploit the benefits that each offers while adhering to our moral and professional obligation to hold paramount the safety, health, and welfare of the public.
시각 정보를 이용한 기계 학습 기술은 주변 상황 인지, 결함 감지, 보안 그리고 사용자 분석과 같이 산업, 서비스 분야에서 활용성이 높아졌다. 그 중 CCTV 영상 분석을 통한 사용자 분석은 시각 정보를 잘 활용하는 실용적인 부분이라고 할 수 있다. 또한 이러한 임베디드 환경에서의 실용성을 높이기 위한 신경 회로망 경량화에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 디스플레이형 자판기인 키오스크에서 활용할 수 있는 사람 및 얼굴 검출과 사용자의 나이 및 성별 분류 시스템을 제안한다. 제안하는 모델은 MobileNet, YOLOv2, 생략 연결을 기반으로 설계되었으며, 검출과 분류 망을 개별적으로 학습한 뒤 결합한 2-stage 구조를 띈다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 시스템의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안하는 시스템에 대한 구동과 성능 평가는 소형 그래픽 처리 유닛인 Nvidia Jetson Nano에서 진행하였다.
본 연구는 Lv.4/4+ 자율주행 시대에 도로 설계, 운영, 시스템의 변화 방향을 분석하기 위해 도로, 교통, 자동차, ITS, 통신 분야의 전문가들을 대상으로 2차에 걸쳐 델파이 조사를 수행하였다. 델파이 조사 항목을 구성하기 위해 기초 설문조사를 진행하였으며, 자율주행과 밀접한 관련이 있는 분야의 전문가 14명을 대상으로 1차, 2차 델파이 조사를 진행하였다. 조사 결과 미래에는 공유형 AV, 대중교통 환승 중심의 교통운영으로 변경될 것으로 예상되며, 이에 따른 횡단구성의 변경이 있을 것으로 보여진다. 자율주행전용차로는 고속도로, 일반국도부터 도입이 예상되며, 도로 가측부가 아닌 도로 중앙부에 설치되고 기존 도로와 동일한 차로폭을 사용할 것으로 의견이 모아졌다. 자율주행자동차를 위해 시설물 측면에서는 보차분리시설의 확충이 필요하며, 위치 인식을 위한 시설물에 통신칩 삽입, 정밀지도 고도화, 노변통신시설 확충 등이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 청각장애인이 경험하는 위험상황과 청각 대체기술로 사용하는 보조기기 사용실태를 조사하여 청각증강 기술 개발의 적용점을 모색하는 데 있다. 이를 위해 청각장애 등급을 판정받은 청각장애인을 대상으로 설문조사하여 총 355명의 자료를 분석에 사용하였다. 연구결과 첫째, 소리 및 진동을 인지한 경험이 없는 상황으로 교통수단, 사물, 자연 영역 순으로 높게 나타났다. 이 중 교통수단의 소리와 진동을 인지하지 못한 비율이 높아 일상생활에서 청각장애인이 경험하는 위험 가능성이 높은 것으로 조사되었다. 둘째, 청각장애인이 경험한 위험상황은 교통사고, 보행사고, 가정에서의 일상생활 순으로 높게 조사되었다. 셋째, 위험상황 인식과 알림을 위한 보조기기로 2G폰/스마트폰, 진동디지털알람시계, 경광등, 진동손목시계의 인지도가 높았으며, 2G폰/스마트폰의 만족도가 가장 높았다. 넷째, 의사소통을 위한 보조기기로 보청기, 스마트폰, 영상전화기, 인공와우, 2G폰 순으로 인지도가 높았으며, 스마트폰을 사용하였을 경우 만족도와 의사소통 개선정도가 가장 높게 조사되었다. 마지막으로 청각증강 기술 개발을 위해 고려할 점으로 휴대/착용 편의성, 가격, 동작 정확도 순으로 선호하였으며, 알림 전달 방식은 시각(문자와 빛)을 활용한 알림방식을 선호하였다. 연구결과에 근거하여 위험상황에서 청각장애인의 청각증강 기술 개발을 위한 정책적, 실천적 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 보행자의 걸음걸이로부터 분노 감정 검출을 위한 다중 시간 윈도 특징 추출 기술을 제안한다. 기존의 걸음걸이 기반 감정인식 기술에서는 보행자의 보폭, 한 보폭에 걸리는 시간, 보행 속력, 목과 흉부의 전방 기울기 각도(Forward Tilt Angle)를 계산하고, 전체 구간에 대해서 최솟값, 평균값, 최댓값을 계산해서 이를 특징으로 활용하였다. 하지만 이때 각 특징은 보행 전체 구간에 걸쳐 항상 균일하게 변화가 발생하는 것이 아니라, 때로는 지역적으로 변화가 발생한다. 이에 본 연구에서는 장기부터 중기 그리고 단기까지 즉, 전역적인 특징과 지역적인 특징을 모두 추출할 수 있는 다중 시간 윈도 특징 추출(Multi-Time Window Feature Extraction) 기술을 제안한다. 또한, 제안하는 특징 추출 기술을 통해 각 구간에서 추출된 특징들을 효과적으로 학습할 수 있는 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 앙상블 모델(Ensemble Model)은 복수의 분류기로 구성되며, 각 분류기는 서로 다른 다중 시간 윈도에서 추출된 특징으로 학습된다. 제안하는 특징 추출 기술과 앙상블 모델의 효과를 검증하기 위해 일반인에게 공개된 3차원 걸음걸이 데이터 세트를 사용하여 시험 평가를 수행했다. 그 결과, 4가지 성능 평가지표에 대해서 제안하는 앙상블 모델이 기존의 특징 추출 기술로 학습된 머신러닝(Machine Learning) 모델들과 비교하여 최고의 성능을 달성하는 것을 입증하였다.
본 연구는 도쿄 임해지역에 있어서 거주자의 수변 만족도를 향상시키는 요인을 세대별로 파악해 두는 것이 중요하다는 관점에서 도쿄 임해지역의 집합주택 거주자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 기반으로 수변 이용에 수반하는 수변 만족도의 향상과 수변 인식에 수반하는 수변 만족도의 향상에 대한 관계성의 세대차를 분석했다. 연구의 데이터 구축을 위해 선행연구를 참고하여, 수변 만족도를 향상시키는 요인으로서 수변의 이용 및 인식에 주목했다. 구체적으로는 수변의 이용에 관해서는 수변까지의 거리・수변에 체재하는 시간・수변을 방문하는 횟수를 선정했다. 또, 수변의 인식에 관해서는, 공간・행위・관리 상태를 선정했다. 이상을 토대로 세대별 수변의 이용 및 인식과 수변 만족도에 대한 상관분석을 실시하여, 수변 만족도를 향상시키는 요인은 세대별로 다르다는 것을 밝혔다. 분석결과를 바탕으로 도쿄 임해지역에 있어서의 수변 만족도를 향상시키기 위한 거주 환경의 정비로서 3가지를 들 수 있다. 첫째, 청년 세대와 노년 세대의 수변 만족도를 향상시키고 싶은 경우에는, 방문 횟수를 증가시키기 위해 수변으로의 연결로 개통에 수반하는 보행하기 쉬운 액세스 정비를 실시하는 것이 필요하다고 사료된다. 둘째, 중년 세대와 노년 세대는 거주지 인접에 수변을 배치하는 등 이동거리를 단축하는 개선을 통해 시간 거리를 줄여 수변 이용을 촉진하는 정비 방법을 고려할 수 있다. 셋째, 모든 세대에 있어서 수변 만족도를 향상시키기 위해 휴식성・위생성・정비성이 고려된 수변을 조성하여 위생적으로 정비된 수변 휴식 공간을 모색하는 것도 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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