우분(牛糞)을 속성(速成)으로 부숙(腐熟)시켜 양질(良質)의 유기질비료(有機質肥料)로 제조(製造)해서 그 제품(製品)의 부숙(腐熟)이 량호(良好)하게 되었는가 여부(與否)를 판단(判斷)할 수 있는 기준(基準)인 부숙도(腐熟度) 잠정(暫定) 기준치(基準値) 설정시험(設定試驗)에서 여지(濾紙) Chromatography법(法), CEC 법(法) 및 환원당율(還元糖率)을 중점(重點)으로 연구한 결과(結果)는 다음과 같다. 가. 퇴적내(堆積內) 부숙온도(腐熟溫度) 측정(測定)은 부숙도(腐熟度)의 간접적(間接的)인 기준(基準)으로 가장 적합(適合)할 것으로 생각되었다. 나. 건물중(乾物重)의 2% T-N함량(含量)과 20이하(以下)의 C/N율(率)을 부숙도(腐熟度)의 잠정기준치(暫定基準値)로 설정(設定)하는 것은 인난(因難)할 것으로 사료(思料)되었다. 다. 여지(濾紙) Chromatography법(法)는 주재료(主材料)가 우분(牛糞)이고 충전제(充塡劑)가 나무껍질, 나무조각, 톱밥인 목질계통(木質系統)이기때문에 Chromatography가 선명(鮮明)하게 나타나지 않아 부숙도(腐熟度)의 기준치(基準値)로 적용(適用)할 수 없었다. 라. CEC 함량(含量)은 부숙(腐熟)이 진행(進行)될수록 높아졌으며, 부숙온도(腐熟溫度)가 높았던 처리구(處理區)에서 CEC함량(含量)이 높아 '88년(年)에는 우분(牛糞)+나무껍질구>우분(牛糞)+볏짚구이고, '89년 우분(牛糞)+나무조각구>우분(牛糞)+볏짚구이며, '90년 우분(牛糞)+볏짚구>우분(牛糞)+톱밥구가 높았다. 마. 환원당율(還元糖率)('90년(年))은 부숙온도(腐熟溫度)가 가장 높았던 우분(牛糞)+볏짚구 보다 우분(牛糞)+톱밥구가 더 낮았는데 이는 우분(牛糞)과 톱밥의 분리(分離)가 잘 되지 않아서 제품(製品)의 T-Cg함량(含量)이 높았기 때문에 나타난 것으로 보여졌다.
본 연구는 국방연구개발사업의 자료를 통하여 사업 수행 간 원가가 변동되는 양상을 분석하였다. 2가지 형태의 모형을 활용한 실증분석을 통하여 원가변동(개산원가 대비 정산원가)에 영향을 미치는 원가비목과 그 영향력을 확인하였다. 모형1(17개 원가 비목)을 활용한 검증 결과, 17개 원가 비목 중 감가상각비, 관세 등 4개 원가 비목을 제외하고 정산원가 차액과 상관관계를 가지는 것을 확인하였다. 대표적으로 직접노무비의 영향력은 1.022이고 외주가공비의 영향력은 0.942로 확인되었다. "직접노무비 중심의 원가 계산"을 고려한 모형2(직접비)를 이용한 검증 결과, 모든 직접 원가 비목이 정산원가 차액과 상관관계를 가지는 것을 확인하였다. 대표적으로 직접노무비의 영향력은 2.014이고 외주가공비의 영향력은 1.068로 확인되었다. 이 연구의 결과를 통해 "직접노무비 중심의 원가계산"을 실증분석 하였고, 외주가공비를 활용한 원가 절감 유인 또한 발견하였다.
본 논문에서는 다양한 전장 상황에서 무인지상로봇의 효율적인 운용을 위한 통제장치와 지상로봇의 개발 방법을 제안 한다. 제안하는 통제장치의 활용을 통해 지상로봇을 운용자가 원하는 장소로의 이동 또는 지상로봇에 탑재된 다양한 임무장비의 활용을 통해 부여된 임무를 수행하는 것이 가능하다. 제안하는 통제장치는 햅틱 장치를 이용하여 입력된 운용자의 지상로봇 플랫폼 및 임무장비 제어신호를 전송하여 원격에서 무인지상로봇의 동작을 정밀하게 제어하기 위한 시스템이다. 통제장치는 운용자의 입력을 받는 햅틱 장치, 무인지상로봇의 운용 상태를 확인할 수 있는 전시장치, 내/외부 데이터를 처리하는 정보처리장치 등으로 구성된다. 또한 통제장치를 통해 부여받은 임무를 수행하는 지상로봇은 항법처리 컴퓨터, 차량 플랫폼, 장애물 회피 컴퓨터, 통합주행 컴퓨터로 구성한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 실 개발된 통제장치를 통해 다수의 지상로봇을 운용하였으며 이를 통해 지상로봇과 통제장치의 효율성을 검증하였다.
A hybrid electric vehicle (HEV) powertrain has more than one energy source including a high-voltage electric battery. However, for a high voltage electric battery, the average current is relatively low for a given power level. Introduced to increase the voltage of a HEV battery, a compact, high-efficiency boost converter, sometimes called a step-up converter, is a dc-dc converter with an output voltage greater than its input voltage. The inductor occupies more than 30% of the total converter volume making it difficult to get high power density. The inductor should have the characteristics of good thermal stability, low weight, low losses and low EMI. In this paper, Mega Flux® was selected as the core material among potential core candidates. Different structured inductors with Mega Flux® were fabricated to compare the performance between the conventional air cooled and proposed potting structure. The proposed inductor has reduced the weight by 75% from 8.8kg to 2.18kg and the power density was increased from 15.6W/cc to 56.4W/cc compared with conventional inductor. To optimize the performance of proposed inductor, the potting materials with various thermal conductivities were investigated. Silicone with alumina was chosen as potting materials due to the high thermo-stable properties. The proposed inductors used potting material with thermal conductivities of 0.7W/m·K, 1.0W/m·K and 1.6W/m·K to analyze the thermal performance. Simulations of the proposed inductor were fulfilled in terms of magnetic flux saturation, leakage flux and temperature rise. The temperature rise and power efficiency were measured with the 40kW boost converter. Experimental results show that the proposed inductor reached the temperature saturation of 107℃ in 20 minutes. On the other hand, the temperature of conventional inductor rose by 138℃ without saturation. And the effect of thermal conductivity was verified as the highest thermal conductivity of potting materials leads to the lowest temperature saturations.
U-City는 신기술 융합형 신성장동력 사업으로 미래 지식기반사회에 있어서 도시민들로 하여금 누구나 평등하게 최첨단 정보기술의 혜택을 맘껏 누릴 수 있도록 하는 필수 요소이다. 본 연구에서는 성공적인 UCity건설을 위한 합리적이고 효율적인 프로세스의 정립을 위해 기존의 U-City건설사업 프로세스를 재설계(BPR: Business Process Reengineering)하고자 한다. 이에 우선 기존 U-City건설사업의 프로세스를 분석하여 문제점을 진단하고, 둘째로 향상된 방안을 도출하고 프로세스와 관리 체계를 정리하여 개선된 프로세스를 제안하고자 하며, 마지막으로 UML(Unified Modeling Language)을 이용하여 보다 직관적으로 모델링 함으로써 최적의 프로세스를 정립하고자 하였다. 이를 통해 체계적인 사업추진을 통해 녹색성장의 발판으로써 지속 가능한 U-City의 개발이 될 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.
인터로킹 케이슨에 의한 장대화된 방파제의 회전 안정성에 대해서 연구하였다. 무한 방파제에 경사지게 입사하는 선형파에 대한 해석해를 이용하여 방파제 기준선 방향으로의 파압 위상차 효과를 고려하였으며, 설계파의 비선형 특성을 고려하기 위하여 설계 기준 Goda 파압식을 차용하였다. 방파제의 회전 안전율을 케이슨 자중에 의한 회전 마찰저항모멘트와 수평 및 수직 파력에 의한 작용 회전모멘트의 비로 정의하고 최소 안전율을 보이는 회전 중심점 위치와 최소 안전율에 대한 해석해를 제시하였다. 규칙파, 불규칙파 및 다방향 불규칙파 등 현행 항만구조물 설계에 사용되고 있는 모든 설계파 조건에 대해서 적용 가능하도록 각 조건에 대한 평가식을 제안하였다.
연구의 책임성을 추구하는 주요 선진국은 과학 연구와 기술 개발에 있어 성별특성분석의 중요성을 인식하여 젠더혁신을 진행하고 있다. 우리나라는 Fast Follower 단계에서 First Mover로 나아가기 위한 전략의 하나로 미개척 연구 분야를 선점하기 위한 젠더혁신을 적극 추진할 필요가 있다. 과학기술분야에서 젠더혁신을 확산하려면 우선 연구개발 사업 전 과정에서 성/젠더분석을 반영한 정책을 천명하고, 연구개발 지원 사업의 제안부터 평가에 이르기까지 젠더혁신 연구지원 방안을 도입하여야 한다. 특히 우리나라의 연구개발 추진체계에서 새로운 젠더혁신 연구를 정책적으로 지원하려면 법적 기반이 선행되어야 실효성을 거둘 수 있을 것이다. 본 연구에서는 해외사례를 분석하여 젠더혁신 관련 법 개정안을 제언하였다.
대한민국 해군에서 운영 중인 P-3C 해상초계기는 전술표적의 탐색 및 모니터링을 위한 다양한 센서들을 탑재하고 있다. 항공기내 클러스터링 네트워크로 구성된 전술컴퓨터 (tactical station)들은 센서들을 통해 주변 환경을 꾸준히 관찰하고 탐지된 물체들에 대하여 일부를 표적(target)들로 등록하고 관리한다. 이 표적들은 탑승한 임무 조작사들의 전술정보화면 (TSD; tactical situation display)을 통해 각 임무의 특성에 맞게 도시된다. 한반도의 지리적 특성을 고려하면 인접한 주변국들로 인한 해상/상공의 수많은 선박과 비행기들이 감지되고 있다. 이들은 초계기의 임무수행동안 표적들로 관리되어 꾸준히 모니터링된다. 센서의 증가와 성능 향상에 따른 더 많은 정보가 수집되고 이에 따른 TSD의 화면 갱신을 위한 처리방식을 개선할 필요가 있었으며, 본 논문에서는 이를 위해 전술정보 백업 및 재활용기법을 제안하고 이를 구현하고 분석하여 성능을 입증한다.
3차원 광파기 계측장비와 당사에서 개발한 핵심부품인 Target Pin 및 자료처리 분석프로그램 TEMS3D을 통합한 3차원 광파기 계측시스템을 구축하여 터널의 시공중 내공변위 및 천단침하를 계측하였다. 적용결과 천단침하 계측 및 전방지반 예측 측면에서 시스템의 효용성을 검증하였다. 터널의 유지관리 단계의 내공변위 계측을 위해 DOCS시스템을 지하철 단면에 적용하여 계측치의 진동, 시스템의 검증, 열차 운행, 터널내 온도변화 및 고전압에 의한 영향을 검토하여 향후 유지관리 방안을 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.855-870
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2020
Windows are key components of building facades. Detecting windows, crucial to 3D semantic reconstruction and scene parsing, is a challenging task in computer vision. Early methods try to solve window detection by using hand-crafted features and traditional classifiers. However, these methods are unable to handle the diversity of window instances in real scenes and suffer from heavy computational costs. Recently, convolutional neural networks based object detection algorithms attract much attention due to their good performances. Unfortunately, directly training them for challenging window detection cannot achieve satisfying results. In this paper, we propose an approach for window detection. It involves an improved Faster R-CNN architecture for window detection, featuring in a window region proposal network, an RoI feature fusion and a context enhancement module. Besides, a post optimization process is designed by the regular distribution of windows to refine detection results obtained by the improved deep architecture. Furthermore, we present a newly collected dataset which is the largest one for window detection in real street scenes to date. Experimental results on both existing datasets and the new dataset show that the proposed method has outstanding performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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