최근 미래의 운송시스템으로 도심교통항공(Urban Aircraft Mobility)이 주목받고 있으며 소형 드론도 다양한 산업에서 역할을 하고 있다. 다양한 종류의 항공 시스템 고장은 추락으로 막대한 재산 및 인명 피해로 이어질 수 있다. 항공 시스템이 많이 활용되는 무기체계에서도 고장은 임무 실패의 결과를 유발한다. 본 논문에서는 항공 시스템의 이상(Anomaly)을 탐지하여 개발 및 생산 간 시스템의 신뢰도를 높이고 운용 중 사고를 예방할 수 있도록 딥러닝 기술을 활용한 이상 탐지 모델을 연구했다. 모델 훈련 및 평가 데이터로 극저온 환경에서 시스템의 전류 데이터를 활용하였으며 이미지 인식에 많이 활용되는 딥러닝 기법 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구현했다. 시험 대상 시스템은 극저온 환경에서 다양한 형태의 고장이 유발되었고 전륫값의 특이점이 나타났다. 시스템 정상 및 고장 데이터를 활용하여 모델을 훈련 시키고 평가한 결과 98% 이상의 재현율(Recall)로 이상 탐지하는 것을 확인했다.
건설업의 경우 공사기간 내에 최소한의 수수료로 완제품을 인도할 수 있도록 공정과 원가의 관계를 적절히 분배해야 한다. 이때 교량의 크기, 공법, 공장의 환경과 생산능력, 운송거리 등을 고려해야 한다. 그러나 공사기간 중 발생하는 다양한 원인으로 인해 공사지연, 공사비 상승, 품질 및 신뢰성 저하 등의 문제가 발생하고 있다. 따라서, 기존의 방식에서 탈피하기 위해서는 체계적이고 과학적인 시공기술과 공정관리 기술이 필요하다. 프리팹(Pre - Fabrication)은 공장에서 제작하여 현장에서 시공하는 대표적 OSC(Off-Site Construcation) 공법이다. 본 연구에서는 프리팹 교량 거더인 Nodular 거더의 공정관리를 위한 자원 및 공정계획 최적화 시스템 개발이다. 인력, 장비 동원 계획의 다양한 변수를 자동으로 테스트하여 최적의 값을 도출하는 시뮬레이션 알고리즘을 개발한다. 그리고, 건설 중인 파주-포천 고속도로 건설공사(3공구) 도하 4교에 알고리즘을 적용하여 그 결과를 비교한다. 건설공사 표준품셈을 근거로 액티비티 카드에 실제 투입된 인력, 장비 종류, 수량 등을 적용하고, 작업량, 자원계획, 자원소요량을 반영했다. 향후 다양한 현장 데이터를 포함한 예측기법을 적용하여 프로그램의 정확도를 높일 계획이다.
정적 영상 획득 시 기존의 정적 영상 획득 방식 대신 동적 영상 획득 방식을 이용하여 움직임에 의한 motion correction을 적용함으로써 정적 영상 획득 시 발생되는 움직임에 의한 문제점을 해결하고자 하였다. 실험은 capillary tube와 IEC body phantom을 이용하여 움직임이 없을 때 정적 영상 획득 방식으로 얻은 영상과 동적 영상 획득 방식으로 얻은 각각의 frame을 더한 영상에 대해 resolution, frequency, total counts, blind test를 비교 분석하였으며 임의로 최소한의 움직임과 과도한 움직임을 주어 motion correction 전후의 영상에 대해서도 resolution, frequency, total counts, blind test를 비교 분석 하였다. 기존의 정적 영상 획득 방식으로 얻은 영상과 동적 영상 획득 방식으로 얻은 각각의 frame을 더한 영상의 resolution, frequency, total counts, blind test의 결과 값의 차이가 없었다. 또한 최소한의 움직임과 과도한 움직임을 준 영상에 대해 motion correction 적용 전후의 비교 결과 값은 motion correction 후 resolution, frequency, blind test의 결과 값이 움직임이 없을 때의 정적 영상과 거의 차이가 없었다. 하지만 과도한 움직임에 대한 보정 시 frame당 흐림 현상이 많이 발생 하였으므로 좌표 보정이 어려워 frame을 제외하는 방법을 적용하였기 때문에 과도한 motion correction 후 삭제한 frame 수만큼 total counts에서 차이를 보였다. 정적 영상 획득 시 움직임이 예상되는 환자에게 기존의 정적 영상 획득방식이 아닌 동적 영상 획득 방식을 이용하여 움직임 발생시 좌표 보정과 흐림 현상이 심한 frame 제외 방법을 이용하여 정적 영상에서 움직임에 의해 발생되었던 영상의 질 저하와 정량적 분석의 신뢰도 감소, 재검사에 대한 문제점을 해결할 수 있을 것이라고 생각되며 motion correction에 제공되는 다양한 프로그램 개발과 임상 적용에 대한 광범위한 연구가 현실적으로 필요하며 향후 지속적인 연구가 기대되는 바이다.
본 연구의 목적은 국내에서 수행된 습지가치추정 선행연구를 대상으로 메타회귀분석을 실시하여, 습지가치에 영향을 미치는 인자들을 규명하고 정책적 시사점을 도출하며, 국내 자연환경 가치추정 분야에 메타회귀분석의 적용 가능성을 검토하는 데 있다. 메타회귀분석은 기존에 축적되어 있는 연구로부터의 정보를 희귀분석을 사용하여 종합하는 기법으로써, 선행연구에서 관찰되는 가치추정치를 종속변수로 연구의 특성, 예를 들면, 대상지의 특성, 추정기법, 모집단의 인구 사회학적 특성 등을 설명변수로 설정하여 분석한다. 이야기체 문헌검토와 비교할 때 메타회귀분석의 가장 큰 장점은 연구자의 자의적 판단을 피하고 통계적 신뢰성에 기반을 둔 객관적인 결론을 도출할 수 있다는 점이다. 실증분석 결과 우리나라의 경우 단위면적당 습지가치는 어떤 습지기능을 대상으로 하였는지보다는 어떤 가치추정기법을 사용했는지에 따라 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 습지면적과 습지가치는 유의한 음의 상관관계를 보임으로써 생태학적 원칙보다는 경제학적 원칙이 적용되고 있음을 확인할 수 있었으며, 이러한 점은 습지보호 및 관리정책에 시사하는 바가 크다. 본 연구의 사례분석을 통해 메타회귀분석은 선행연구 결과를 종합하고 관련정책 수립시 유용한 정보를 제공할 수 있는 분석의 틀로써 충분한 활용 가능성을 갖고 있는 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 메타분석의 활용 가능성뿐만 아니라 한계 및 불확실성의 존재를 확인하는 계기도 되었다. 메타회귀분석의 유효성과 신뢰성을 높이기 위해서는 지속적인 관련연구의 DB 구축, 개별연구의 질 향상을 위한 노력, 추정모델의 개선을 위한 연구 등이 병행해서 이루어져야 할 것으로 생각된다.
최근 자율주행 자동차에 대한 연구가 활발하다. 이러한 자율주행을 실현하기 위해서는 ITS, Connected Car, V2X, ADAS 등의 여러 가지 기술이 있다. 그 중에서도 차선의 변경과 목적지까지 운행하기 위해서는 도로상에서 차량이 어디에 있는가를 인식하는 것이 특히 중요하다. 일반적으로 GPS 및 카메라 영상처리를 통하여 이루어지고 있다. 그러나 GPS의 경우 터널과 같은 음영 지역으로 인한 위치 확인의 신뢰성에 한계가 있으며, 카메라 영상처리를 실행할 경우 도로 차선의 상태 및 도로 주변 환경에 따라 인식 및 측위에 한계가 있다. 본 논문에서는 GPS 음영지역인 터널에서 자율주행 자동차를 위한 LED 조명이 설치되어야 함을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 차로별 다른 색온도의 빛을 조사하는 터널 LED 조명 모의 환경을 구성한 후, 색온도를 분석하여 자율주행차의 현재 차로의 위치를 측정할 수 있음을 보였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 터널 LED 조명을 이용한 차로 위치측위 기술을 제안한다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 얻은 다양한 특징들과 차폐영역에 대한 정보들을 활용하여 그리드 메쉬(grid-mesh) 기반의 영상워핑 기법을 통해 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 먼저 주어진 스테레오 영상에서 영상 특징 지도(image saliency map), 직선 성분(line segments) 그리고 변이 특징 지도(disparity saliency map)를 추출하고, 추출된 특징들에 대하여 품질을 향상시키는 과정을 거친다. 이 과정은 두 가지 단계로 나뉘는데, 먼저 차폐영역에 대한 정보를 활용하여 객체의 경계 부근에서 추출된 변이 특징 지도의 신뢰도를 향상시킨다. 다음으로 스테레오 영상에서의 시간적 일관성(temporal consistency)에 대한 정보를 활용하여 추출된 영상 특징들의 시간적 일관성을 높인다. 이렇게 품질이 향상된 특징 성분들을 활용하여 그리드 메쉬 기반의 영상 워핑 기법을 통해 다시점 영상을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법으로 생성한 다시점 영상의 주관적 화질 측면에서 기존의 다시점 영상 생성 기법들보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.
현장타설말뚝은 상부의 연약층을 관통하여 하부의 강한 암반층 상부에 거치시키는 경우, 말뚝은 선단지지말뚝으로 간주되며, 최소단면에서 말뚝에 발생하는 응력이나 실제 요구되는 설계기준에 따라서 작용하중은 결정된다. 연약하거나 풍화된 암반의 일정 깊이까지 현장타설말뚝을 설치하는 경우, 선단지지력과 주면저항력에 의해 지지력이 발현된다. 선단지지력 성분은 말뚝의 극한지지력에서 큰 비중을 차지한다. 그러나, 일반적으로 주면저항력은 선단지지력에 비해 훨씬 작은 말뚝 침하시 발현된다. 또한, 선단지지력은 근입부 바닥에 잔존하는 슬라임에 의해 영향을 받는다. 따라서, 근입부에 슬라임을 얼마나 잘 확인하는가와 시공법에 따라 선단지지력의 신뢰도는 결정되게 된다. 이것은 실제로 매우 어렵고 고가이며, 깊은 근입부에서는 더욱 심각하다. 따라서 이들 요소들로 인해서 작용하중하에서 말뚝의 거동은 주면저항력에 의해 지배되게 된다. 따라서 현장타설말뚝의 거동예측을 위한 연구는 주로 주면저항력 발현기구에 관심을 가지게 되는 것이다. 본 연구에서는 말뚝 두부에서의 하중 조건을 변화시켜가며 암반에 근입된 현장타설말뚝의 거동 차이를 분석하기 위하여 수치 해석을 수행하였다. 또한, 거칠기 요소의 모델링 유무에 따른 주면부 거동 특성도 조사하였다.
본 연구는 심초음파를 이용한 심박출량 측정의 정확성을 평가하고, 수의학에서 심박출량 측정을 위해 처음 적용되는 Automated Contour Tracking method (ACT method)와 다른 심초음파 측정 방법간의 비교를 위한 목적으로 실시되었다. 따라서 본 연구에서는 흡입마취된 비글견에서 심초음파를 이용한 세가지 심박출량 측정 방법 (modified Simpson's method, left ventricular outflow method 그리고 ACT method)과 절대적 표준법으로 사용되어 오고 있는 열희석법의 성적을 비교 분석하였다. 결과의 검정은 피어슨 상관계수와 선형 회귀 분석법을 사용하였다. 실험에 사용된 실험견은 심혈관계 및 전신상태에 이상이 없는 10마리 비글견이며 호흡마취 유도하에 평가가 실시되었다. 실험은 심초음파법으로 측정한 다음 연이어 열희석법으로 측정하는 순서로 진행되었다. 세 가지 심초음파 측정법들은 모두 열 희석법과 유의적인 상관관계(p < 0.05)에 있음을 알 수 있었고 특히, 세 가지 방법 중에서는 ACT method에서 상관관계가 가장 높음을 확인할 수 있었다. 본 실험에서 심초음파를 이용한 심박출량 측정법은 절대적인 심박출량을 제시하지 못하였다. 하지만 심박출량 측정의 절대적 표준법으로 사용되는 열희석법과 유의적인 상관관계가 있음이 확인 되었으므로 심박출량의 간접적인 정보로 활용함으로써 환자의 마취시에 발생할 수 있는 혈역학적 장애의 발견이나 교정을 위해서 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.
연구배경 : 폐암의 증가로 방사선 검사상 폐결절의 발견이 증가되고 있어 지금까지 비교적 간편하고 안전한 방법으로 알려진 경피적 세침 흡인술의 진단적 유용성과 합병증에 대해 조사하였다. 방법 : 1990년 1월부터 1994년 12월까지 4년간 말초성 병변이 있거나 중심성 병변이나 기관지경으로 진단하지 못해 경피적 세침 흡인술을 시행한 125명의 병록을 후향적으로 검토하였다. 결과 : 1) 대상환자에 대한 TNAB의 전체적인 진단율은 61.6%였다. 2) TNAB에 의한 악성 병변의 진단율은 89.9%로 높고, 양성 병 i연의 진단율은 30%로 낮았다. 3) TNAB에 의한 세포학적 검사와 수술에 의한 조직학적 검사와의 일치도는 88.2%로 비교적 높은 정확도를 보였다. 4) TNAB에 의한 진단율은 말초성 병변은 62.1%, 중심성 병변은 45.5%로 의미있는 차이는 없었지만 3cm 이상인 병변은 73.3%, 3cm 미만인 병변은 38.1%로 3cm 이상인 군에서 의미있게 높았다. 5) 합병증은 대상환자의 12.8%에서 발생하였으나 경미하여 특별한 치료를 요하는 경우는 1.6%에 불과하였다. 결론 : TNAB는 객담검사나 기관지경 검사 등으로 진단을 내리지 못하는 국소성 폐병변의 진단에 안전하고 유용한 검사 방법으로 생각된다. 특히 악성 병변인 경우 진단율이 높고 조직학적 소견과 일치도가 높아 진단과 치료 방침을 결정하는 매우 유용한 검사 방법으로 생각되며 양성 병변의 경우 진단율이 낮지만 향후 진단율을 높이기 위한 여러 방법을 사용할 경우 진단율이 증가될 것으로 생각된다.
콘크리트 구조물의 균열은 장기간 지속 시 철근의 부식을 촉진시키므로 구조적 사용성을 보장하고 열화를 방지하기 위해 정기적인 현장 점검이 필수적이다. 대부분의 시설물 안전점검은 육안 검사에 의존하고 있어 비용과 시간 소모가 심하고 점검자에 따라 결과의 신뢰도 차이가 발생한다. 본 연구에서는 카메라로 촬영된 균열의 이미지 분석을 통해 콘크리트 균열의 폭과 길이를 측정하는 장치로서 안전진단 및 유지관리에 사용할 수 있는 휴대용 측정 장치를 개발하였다. 이 장치는 측정자가 육안으로 발견한 균열을 가까운 거리 (3m) 이내에서 촬영하고 레이저 거리측정으로 단위 픽셀크기를 정확히 산정하여, 본 연구에서 개발한 이미지 처리 알고리즘으로 균열 길이와 폭을 자동으로 산정할 수 있다. 측정결과 실험에 적용한 균열 이미지를 이용하여 3m 거리 이내에서 0.3mm 균열의 길이 측정은 약 10% 오차 범위에서 측정 가능하였다. 균열 폭의 경우 이진화 과정에서 진동 및 Blurring에 의한 주변픽셀을 검출해 과대평가되는 경향을 나타내었으나, 균열 폭 감소함수를 적용하여 효과적으로 보정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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