• 한국공간구조학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.65-72
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• 2021

The Precast concrete(PC) modular structures are a method of assembling pre-fabricated unit modules in the construction site. The essential aim of modular structures is to introduce a connection method that can ensure splicing performance and effectively resist shear strength. This study proposed PC module using a connecting plate that can replace splice sleeves and shear keys used in the conventional PC modular structures. To evaluate the splicing performance and shear capacity of the proposed method, the shear test was conducted by fabricating one monolithic reinforced concrete(RC) beam and two PC modular beams with a shear span-to-depth ratio as variables. The experimental results showed that the shear capacity of the PC modular beam was about 89% compared to that of the RC beam, and showed a failure of the RC beam according to the shear span-to-depth ratio. Therefore, it was considered that the connecting plate effectively transferred the stress between each PC module through the joint and ensure integrity. In addition, the applicability of shear strength equation of ACI 318-19 and Zsutty's equation to PC modular beams were evaluated. Results demonstrated that the improved shear strength equations are needed to consider reduction of shear strength in PC modules.

• 공학교육연구
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• 제18권5호
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• pp.42-50
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• 2015

In spite that spatial ability has been recognized as an important element of academic achievement in engineering studies, researches on the topic are rather limited in Korea. In this study, the relationship between spatial visualization skill and academic achievement of engineering students was investigated based on the several variables such as gender, high school education background and college course achievement. The result showed that there were significant relevance between spatial visualization skill and gender, high school type, achievement of high school level math & physics, and college course work grade of computer graphic and capstone design. According the case study, from the entry time of engineering college, support programs to reinforce spatial visualization skill are required for lower skill groups such as female and graduate from art course in high school. Also, college curriculum such as Engineering graphics, Capstone design are substantial to improve spatial visualization skill. However, more diversified sample groups and research methods are required in order to draw in depth results.

• Architectural research
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• 제19권2호
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• pp.27-33
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• 2017

Advances in information and mobile technologies have changed the traditional firm ways of working very flexible, collaborative and innovative, resulting in the changes in work place structures and layouts. Despite the growing body of literature examining the novel ways of working, which is called smart work, there is little academic attentions paid to the spatial aspects of new work places, namely smart offices and smart work centers. This research explores the spatial changes of work places that improve business efficiency and collaboration among workers suitable for the novel ways of working. Conducting in-depth field surveys on selected cases, we analyzed the changes in spatial structure and operation policies of smart offices and smart work centers. From this survey, we observed that the new work places under study take various novel spatial forms and they have flexible operating policies such as flexible seating and flexible work hours. We also found that it would be difficult to change existing business practices and typical ways of performing tasks, without changing the bureaucratic spatial designs and layouts. Future studies are suggested to examine how spatial structures and layouts of offices have impacts on space utilization, collaboration, creativity, and job satisfaction.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.659-666
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• 2015

본 논문에서는 병렬렌즈배열 기반의 집적영상에서 공간필터링된 3차원 영상 복원법을 제안한다. 병렬렌즈배열은 두 매의 렌즈배열을 병렬로 배열하는 획득 시스템 이다. 종래의 집적영상에서 주기적인 함수들의 컨벌루션 특성을 이용하는 공간필터링 방법의 문제점으로 인식하고자 하는 물체의 위치가 제한적이라는 단점과 이로 인해 획득 시스템에서 깊이해상력이 상대적으로 낮은 영역에 물체가 위치하여야 하는 단점이 있다. 깊이인식방법을 이론적으로 분석한 결과 깊이인식가능 영역과 요소영상에 획득된 3차원 물체의 깊이 정보는 획득시스템에 사용되는 요소렌즈의 개수와 요소렌즈의 초점거리에 따라 결정됨을 알 수 있다. 따라서 깊이인식영역과 깊이해상력을 개선 할 수 있는 방법으로 획득 시스템에 두 매의 렌즈배열을 병렬로 배치하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법에 대한 이론적 분석을 하였으며 실험을 수행하였고 그 결과를 보고한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1517-1522
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• 2023

본 연구에서는 Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum Vector를 활용하여 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth (AOD)의 기대 오차(expected error, EE)가 KOMPSAT-3A 지표반사도(surface reflectance, SR)의 정확도에 미치는 영향을 평가한다. 연구에서 다양한 지상 AOD와 그에 따른 MODIS AOD EE를 고려함으로써, 파장이 짧고 태양천정각(solar zenith angle, SZA)이 높을수록 SR 오류가 증가한다는 결과를 확인했으며, 이는 파장과 SZA 고려 사항을 통합하여 대기보정 알고리즘을 개선하기 위한 추가 연구가 필요하다는 점을 강조한다. 또한, 이 연구는 대기보정 과정에서 다른 위성의 AOD 자료 활용에 대해 더 잘 이해하기 위한 기초 자료를 제공하고 대기보정 기술 발전에 기여할 것으로 예상한다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2007년도 동계학술발표회 논문집
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• pp.72-73
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• 2007

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.44-55
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• 2014

3D 영상의 궁극적인 목표는 부정적 경험을 최소화하면서 동시에 깊이감 정보를 추가하여 얻을 수 있는 더 큰 몰입감, 사실감과 같은 긍정적 경험을 극대화시키는 것이다. 본 연구는 3D 카메라의 컨버전스 레벨을 다르게 조절했을 때 나타나는 깊이감 차이가 긍정적 그리고 부정적 경험에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고, 최적의 파라미터를 찾는 것을 목적으로 하며 이를 위해 3D 뮤직 비디오를 5개의 다른 컨버전스 레벨에 따라 제작하고 100명을 대상으로 실험을 진행하였다. 연구 결과는 깊이감에 따라 프레즌스와 프레즌스의 하위차원인 공간관여, 몰입실재감 등에서 유의미한 차이가 있었으며, 지각된 특성과 지각된 특성의 하위차원인 깊이 지각감, 화면 전달감, 모양 지각감, 공간 확장감 역시 유의미한 차이가 있었다. 또한 부정적 경험 요인인 피로감과 부자연스러움도 그룹에 따라 각각 차이가 있음을 보여 주었다. 본 연구결과는 3D 영상 제작 시 카메라의 폭주각은 피사체 위치에서의 폭주각보다 $0.17^{\circ}$ 작게 하여 화면보다 18.66cm 돌출된 영상을 제작하는 것이 영상에 대한 프레즌스와 지각된 특성은 높이고 부정적 경험은 줄여주는 최적의 영상경험을 제공하는 것으로 나타났다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.95-103
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• 2023

With the increasing number of aging buildings across Korea, emerging maintenance technologies have surged. One such technology is the non-contact detection of concrete cracks via thermal images. This study aims to develop a technique that can accurately predict the depth of a crack by analyzing the temperature difference between the crack part and the normal part in the thermal image of the concrete. The research obtained temperature data through thermal imaging experiments and constructed a big data set including outdoor variables such as air temperature, illumination, and humidity that can influence temperature differences. Based on the collected data, the team designed an algorithm for learning and predicting the crack depth using machine learning. Initially, standardized crack specimens were used in experiments, and the big data was updated by specimens similar to actual cracks. Finally, a crack depth prediction technology was implemented using five regression analysis algorithms for approximately 24,000 data points. To confirm the practicality of the development technique, crack simulators with various shapes were added to the study.

• 한국어류학회지
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• 제32권3호
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• pp.148-159
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• 2020

본 연구는 동해 중부 연안에 서식하는 명태의 연직 분포와 개체 크기의 계절 및 연간 변화를 분석하였다. 2016년 1월부터 2018년 2월까지 채집된 명태 개체의 전장은 16.6 cm~81.5cm 범위를 나타내었으며, 50~600 m 사이의 수심대에서 어획되었다. 이 중 25~35 cm 그룹이 차지하는 비율은 45.5%, 35~45 cm 그룹이 차지하는 비율은 27.2%를 나타내며 높은 비율을 차지하였다. 평균 전장은 1월에 가장 크고, 6월에 가장 작았으며, 6월 이후 점차 증가하는 계절주기 변동 특성을 나타내었다. 25 cm 미만 그룹은 100~200 m 수심에 서식하는 비율이 겨울철에 가장 높으며, 이후 봄, 여름, 가을에는 보다 깊은 수심으로 주 서식처를 변화하여 400 m 이상 수심에서 서식하는 비율이 40% 이상을 차지하였다. 25~35 cm와 35~45 cm 개체 그룹의 겨울철 연직 분포는 400 m 이상 수심에서 서식하는 비율이 45% 이상을 기록하였으며, 봄과 여름에는 보다 얕은 수심영역으로 서식처를 변화하여 200 m 미만 수심에서 서식하는 비율이 증가하였다. 이후 가을부터는 다시 서식하는 수심대가 깊어져 300 m 이상 수심의 비율이 증가하였다. 45 cm 이상 개체 그룹은 뚜렷한 계절 변동성을 나타내지 않으며 300 m 이상 수심에서 서식하는 비율이 가장 높았다. 이러한 명태의 연직 분포는 서식처의 물리적 환경 변화에 영향을 받는다. 특히, 상층부의 수온이 상승하고 수온약층 아래 100~300 m 수심대의 수온이 하강한 시기에는 300 m 이상의 깊은 수심대에서 어획되는 비율은 감소한 반면, 수온이 하강한 100~300 m 수심대에서 어획되는 비율이 증가하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2068-2082
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• 2023

With the rapid development of deep learning, Depth Map Super-Resolution (DMSR) method has achieved more advanced performances. However, when the upsampling rate is very large, it is difficult to capture the structural consistency between color features and depth features by these DMSR methods. Therefore, we propose a color-image guided DMSR method based on iterative depth feature enhancement. Considering the feature difference between high-quality color features and low-quality depth features, we propose to decompose the depth features into High-Frequency (HF) and Low-Frequency (LF) components. Due to structural homogeneity of depth HF components and HF color features, only HF color features are used to enhance the depth HF features without using the LF color features. Before the HF and LF depth feature decomposition, the LF component of the previous depth decomposition and the updated HF component are combined together. After decomposing and reorganizing recursively-updated features, we combine all the depth LF features with the final updated depth HF features to obtain the enhanced-depth features. Next, the enhanced-depth features are input into the multistage depth map fusion reconstruction block, in which the cross enhancement module is introduced into the reconstruction block to fully mine the spatial correlation of depth map by interleaving various features between different convolution groups. Experimental results can show that the two objective assessments of root mean square error and mean absolute deviation of the proposed method are superior to those of many latest DMSR methods.