본 연구에서는 사장교 케이블에 대한 장력계측장치의 현장적용성에 대한 실험을 수행하였다. 사장교 케이블의 장력을 추정하기 위해서 진동법을 이용하였으며 대상교량에 대해서 케이블의 가진을 통해서 모드특성을 분석하였고 케이블의 장력을 추정하기 위한 계측장치로는 GTDL360, NI Module, 9 Axes Motion Sensor등을 적용하였고 5개의 대상교량에 대해서 상기 계측장치들을 이용하여 케이블의 모드특성을 분석하여 케이블장력측정실험의 적정성을 평가하고 케이블의 장력을 추정하였다. 또한 5개의 대상교량에 대해서 수치해석을 실시하여 케이블의 고유진동수 및 케이블장력을 해석하였다. 현장 계측결과에 의한 케이블의 추정장력과 수치해석에 의한 케이블의 추정장력을 비교하여 현장계측방법의 적정성을 판단하였으며 분석결과 현장 계측에 의한 케이블의 계측장력과 해석에 의한 추정장력은 오차범위내에 있어서 상기 계측장치들을 현장에 적용하여도 무방할 것으로 판단된다. 현장실증교량의 가속도 기반의 케이블 추정장력과 수치해석에 의한 해석장력과의 값을 비교분석한 결과 값이 허용범위 내로 가속도 기반의 케이블 추정장력값은 적정한 것으로 판단된다. 또한, 현장적용성 분석결과 센서의 설치위치 및 기상조건의 제한 등 계측장치의 한계점이 존재하므로 추후 케이블 스마트 장력계측시스템에 관한 지속적인 후속연구가 필요할 것으로 판단된다.
일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.
최근 4차 산업혁명 핵심 중 하나인 자율주행의 기술이 발전하고 있지만 예상하지 못한 상황에서 사고가 발생하는 등 센서 기반 자율주행에 한계를 보이고 있어, 이를 보완하기 위해 정밀도로지도는 자율주행의 핵심 인프라로 활용되고 있으며, 공공 및 민간에서 관심이 높아지면서 정밀도로지도의 최신성과 정확성 확보를 위한 다양한 연구와 기술개발이 이루어지고 있다. 현재 국토지리정보원은 자율주행차의 운행이 많을 것으로 예상되는 수도권 등 전국 도심지역 및 주요도로를 대상으로 확대 구축 중이며, 기 구축된 구간 중 도로변화가 발생한 지역의 신속갱신 체계를 마련하고, 품질검증을 통해 데이터 오류율 최소화를 위해 노력하고 있다. 이에 본 연구는 국토지리정보원에서 구축 중인 정밀도로지도의 신속, 정확한 갱신과 제작을 위해 속성 구조화 공정에서 참조객체의 공간관계를 분석하고, 오픈소스 기반 PyQGIS의 라이브러리를 활용하여 공간관계가 성립되는 참조객체의 속성입력 자동화 방법론을 적용하여, 고속국도·일반국도·C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)실증구간 등 도로유형별로 대상지를 선정하여 자동화를 실시하였다. 본 연구에서 개발한 속성자동화 도구를 활용하여 공간관계 참조객체의 속성을 자동으로 입력하는데 대상지별 약2~5분의 시간이 소요되었으며, 참조객체 속성입력 자동화 결과 고속국도 86.4%, 일반국도 79.7%, C-ITS의 경우 82.4%, 평균 82.8%의 속성입력 정확도를 확보하였다.
본 연구에서는 집속초음파에 의한 하지정맥류 치료에서 치료의 효율과 안전성을 높이기 위한 영상유도 알고리즘을 제안하고자 하였다. 하지정맥류가 발생한 위치에 따라 영상 유도 기법을 달리하여 알고리즘을 수립 하였다. 심부성 하지정맥류의 경우는 획득된 초음파영상에서 혈관의 가로 단면 영상을 추출하고 혈관 중심부의 목표영역을 표시하도록 하였으며, 표재성 하지정맥류의 경우에는 인체의 표재정맥에서 획득한 CCD 카메라 영상에서 혈관 영역을 분리한 영상을 기반으로 한 영상 유도 시스템을 제작하고 하지정맥류 진행 정도에 따라 각기 다른 알고리즘을 설계 하였다. 실험결과 초음파 영상 기반의 알고리즘은 전체적으로 최대 $830{\mu}m$ 정도의 낮은 오차를 보였으나 CCD 영상 기반의 알고리즘은 일부 데이터에서 최대 8.3 mm 정도의 오차를 보였다. 이에 표재성 하지정맥류 영상 유도 알고리즘에 대해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 예상되며 이후 간단한 시스템을 구성함으로써 혈관 추적의 정확도를 평가할 필요성이 있을 것으로 예상된다.
여러 센서를 이용한 구조물의 구조 응답을 모니터링하는 사례가 증가하고 있다. 그러나 비용과 관리 문제로 인해 제한된 센서만이 구조물에 설치되어 일부의 구조 응답만을 수집하는 경우가 대부분이다. 이는 구조물의 전체 거동을 분석하는데 장애요소로 작용하게 된다. 따라서 제한된 센서를 이용해 센서가 설치되지 않은 위치에서의 응답을 신뢰할 수 있는 수준으로 예측하는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 제한된 정보를 이용해 저층 건물 구조물의 지진 응답을 예측하는 해석적 연구를 수행한다. 활용 가능한 응답 정보는 1층과 최상층의 가속도 응답만을 사용할 수 있다고 가정한다. 두 정보를 이용하면 구조물의 1차 고유진동수를 얻을 수 있다. 1층 가속도 정보는 구조물의 가력 정보로 활용한다. 최상층의 가속도이력응답에 대한 오차와 대상 구조물의 1차 고유진동수 오차를 최소화하는 구조물의 질량과 강성 정보를 유전자알고리즘을 이용해 예측하는 기법을 제시한다. 제약조건은 고려하지 않는다. 탐색공간을 의미하는 설계변수의 범위를 결정하기 위해 인공신경망 기반의 파라미터 예측기법을 제시한다. 또한 유전자알고리즘을 통해 얻게 되는 해를 개선시키기 위해 앞서 언급한 인공신경망을 활용한다. 제시한 기법을 검증하기 위해 5층 구조물 예제를 사용한다.
목 적: CBCT와 EXACTRAC을 이용한 Spine 체부정위적방사선 치료 Set up 시 이미지 보정 값과 실제 오차의 차이를 측정하고, 이 오차 값이 미치는 선량분포를 계산하여 CBCT와 EXACTRAC의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: Set up 오차 보정 값과 실제 오차 비교 실험을 위해서 QA용 Cubic phantom (The EASY CUBEr, Euromechanics, Schwarzenbruck, Germany)을 이용하였고, phantom의 중심축을 인위적으로 LR 방향으로 -1 mm, -2 mm, -3 mm SI 방향으로 1 mm, 2 mm, 3 mm 그리고 AP방향으로 1 mm, 2 mm, 3 mm 이동시켰으며, 중심축을 $0.5^{\circ}$씩 좌우로 회전시켜 CBCT와 EXACTRAC의 Auto matching 보정 값과 비교 측정하였으며, 이동된 오차 값을 가정하여 Rando Phantom을 이용한 Spine SBRT 플랜에 적용하여 재계산을 시행하였다. 결 과: Set up 보정 값과 실제 오차 비교실험에서 3D CBCT의 평균값은 LR, SI, AP 방향으로 0.15 mm 회전방향으로 $0.04^{\circ}$였고 EXACTRAC의 평균값은 LR, SI, AP 방향으로 0.18 mm 회전방향으로 $0.07^{\circ}$였다. 이동 값 오차를 가정한 선량 재계산 결과, SI방향 2, 3 mm 이동 시 $V_{10}$ (종양의 용적에 10 Gy가 들어가는 선량) Volume이 각각 10.574%, 10.712%가 나타났고 LR방향 -3 mm 이동 시 12.076%로 가장 높게 나타났다. 결 론: CBCT와 EXACTRAC의 Set up 보정 값과 실제 오차는 1 mm, $0.1^{\circ}$ 미만으로 두 시스템 모두 매우 정밀한 set up 오차보정을 보였다. 그러나 선량 재계산 시 3 mm 이상의 오차가 발생한 경우, Spine SBRT 치료 시 Spinal cord에 들어가는 선량이 $V_{10}$에서 3% 이상 최대선량 13 Gy 이상 증가함으로서 치명적인 흡수선량 오류가 발생할 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 저자는 1회에 한한 Spine SBRT 치료 시 정확도 측면에서 종양의 단면 정보를 위치적으로 제공하는 CBCT가 더 유용할 것으로 사료된다.
장기기억 분야와 달리 시각작업기억에 대한 기억왜곡 연구사례는 흔치 않다. 본 연구는 시각작업기억 표상이 하향적 간섭에 의해 왜곡될 가능성을 관찰하고자 하였다. 기억표상의 질적 특성에 대한 직접적인 관찰을 위해서는 기억용량과 선명도를 추정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 색상환 과제를 통해 스트룹 단어의 색상에 대한 단기 회상을 요구하는 과정에서 발생하는 오류시행에 대한 분석을 통해 단어의 명칭에 의한 시각작업기억 표상의 왜곡 가능성을 조사하였다. 참가자들은 과제에서 500ms 동안 제시되는 1, 2, 3 혹은 6개의 스트룹 단어 항목의 색상을 기억하였다. 1초의 기억지연 시간 후, 기억이 요구된 스트룹 단어 중 단서가 지정하는 특정 단어의 색상을 회상해 색상환에서 선택 보고하였다. 색상환에서 회상이 요구된 자극의 실제 색상으로부터 ${\pm}45^{\circ}$ 이내의 색상을 선택했을 경우 정반응으로 간주 되었으며, 그 밖의 경우는 오반응으로 간주되었다. 오반응 시행에 대해 색상 선택의 분포 패턴을 분석한 결과, 보고 대상의 명칭 색상 범주에 기초한 회상 오류가 시행 전반에서 사용된 명칭 기반 평균 회상 오류를 상회하였다. 또한 항목개수 증가로 인한 기억부담의 증가는 이와 같은 스트룹 간섭에 의한 기억왜곡의 발생 확률에 큰 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과, 스트룹 자극에 대한 시각작업기억 표상에 대하여 자극의 명칭색상에 의한 체계적 왜곡 가능성이 관찰되었다. 이는 비교적 짧은 기간 활용되는 시각작업기억 수준의 표상 역시 장기기억과 마찬가지로 간섭에 의해 왜곡될 수 있음을 시사한다.
방사선 치료목표는 정해진 방사선량을 병변부위에 정확하게 조사시키고 주위 정상조직에는 방사선이 조사되지 알도록 하는 것이다. 이때에 조사야 배치, 차폐체 배치의 부정확성, 환자의 움직임 등으로 병변부위와 치료부위 사이에서 변위오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 방사선 치료 위치의 확인을 위한 방법으로서 랜드마크를 이용하여 포탈영상과 x선 시뮬레이터 영상을 비교하는 알고리즘을 개발하여 방사선 치료 시 발생하는 부정확도를 이동, 스케일, 회전 정도로 나타내어 정량적으로 확인하였다. 등록 알고리즘은 랜드마크 정합 후 필드 경계 정합에 의해 두 영상의 변위오차를 분석하는 순서로 구현된다. 우선 각 영상의 두개의 랜드마크를 이은 대응선분들을 이용하여 변환변수 (이동, 스케일, 회전)를 구하여 랜드마크를 정합하였다. 다음으로 포탈영상의 필드경계를 추출한 후 $\rho$-$\theta$ technique을 적용하여 두 필드의 변위오차를 계산하였다. 팬톰 포탈영상에 적용하여 이동에서 2mm 이내, 회전에서 1$^{\circ}$ 이내, 스케일에서 1% 이내의 오차를 보였다. 본 연구의 결과를 통하여 방사선 치료 시 시뮬레이터 영상과 포탈영상을 정량적으로 분석함으로서, 환자 치료의 정확도 확인 연구에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 친환경 에너지 개발에 대한 관심의 증가로 해상 및 연안 지역에서 대규모 해양구조물들이 건설되고 있다. 해양구조물은 항상 파랑 하중에 노출되어 있으므로 구조적인 안전성을 확보하기 위해서는 파랑에 대한 정확한 이해와 분석이 필수적이다. 실해역에서 수행되는 실험은 해양파를 이해하기 위한 가장 정확한 방법이지만, 변수의 통제가 어렵고 비용과 규모 측면에서 실험이 제한되는 경우가 많다. 본 연구에서는 수치파동수조를 이용하여 다양한 조건의 파를 생성하고 및 이론식과 비교를 통해 파랑 생성 능력을 검증하였다. 입자 기반 수치해석법인 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 기법을 이용하여 3차원 수조 및 피스톤 조파기를 모델링하였으며, 반사파에 대한 영향을 최소화하기 위해 수로 끝단에 질량 가중 감쇠 영역을 설정하여 안정적인 파고 및 유속 계산이 수행될 수 있게 하였다. 목표 파랑 조건에서,상대 수심이 2 이하를 만족하는 경우 파형경사에 관계없이 파고와 유속을 계산한 결과가 이론값과 높은 정확도를 보였다. 그러나 상대수심과 파형경사의 목표값이 증가하고, 측정 위치가 멀어짐에 따라서 최대 10% 이상의 오차가 발생하였다. 수치해석을 이용하여 정확한 계산이 가능한 파랑 범위를 무차원 변수를 이용하여 제안하였으며, 차후 수치해석을 이용한 수치파동수조 검증기준과 유체-구조물 상호작용 해석분야 연구에 효과적으로 활용될 수 있다.
건설 기술과 해석 도구의 발전으로 인해 최근에는 점점 더 많은 사장교가 설계되고 건설되었다. 케이블은 사장교의 주요한 하중을 전달하는 부재이며 일반적으로 전체 교량 시스템의 상태를 반영하는 데 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 원거리에 위치한 사장재 케이블의 장력을 추정하기 위하여 영상기반 방법을 적용하였다. 영상기반 방법을 이용하여 케이블의 응답을 측정하기 위해서는 케이블에 특이점 또는 타겟의 설치가 필요하다. 그러나 측정하고자 하는 지점의 위치에 따라 케이블에 특이점이 존재하지 않을 수 있으며 또한 케이블에 타겟의 설치가 어려울 수 있는 한계가 존재한다. 따라서 기존의 영상기반 방법의 한계를 극복하여 케이블 응답을 측정하는 방법이 필요하다. 이 연구에서는 케이블 형태의 특징을 이용하여 케이블 응답을 측정하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 획득된 이미지에서 케이블 형태를 추출하였으며 추출된 케이블 형태의 중심을 산정하여 케이블 응답을 측정하였다. 측정된 응답을 이용하여 진동모드에 대한 고유진동수들을 추출하였으며 진동법에 적용하여 장력을 추정하였다. 영상기반 방법의 신뢰성을 확인하기 위해 공용 중인 화태대교에서 케이블 이미지를 상시진동 조건에서 획득하였다. 영상기반 방법을 이용하여 진동법에 적용하여 추정된 장력은 가속도 센서를 이용하여 추정된 장력과 1% 이내의 오차로 이 연구에서 제시된 방법의 신뢰성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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