휴대가 간편하고 해상도가 높은 저가의 비디오 캠코더가 출시되면서 비디오 영상이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 비디오 장치는 휴대용 장치, 모바일용 장비, 소형 헬기, 비행선이나 무인항공기(UAV) 등에 탑재될 수 있다. 본 연구는 무인헬기에서 촬영된 비디오 동영상을 전처리하여 영상프레임을 추출하고, KLT연산자를 사용하여 추출된 특징점을 인접한 프레임에서 추적한 후 이를 이용하여 영상정합을 수행하여 영상지도 제작의 가능성을 분석하였다. 그 결과 항공 비디오 인접영상프레임을 자동으로 등록할 경우 기준영상에서 등록할 프레임간 이동량이 커지면서 자동 특징점 정합률이 다소 낮아지는 것을 알 수 있었으며, 자동 영상등록시 픽셀 이동량에 비해 안정된 촬영조건이 매우 중요함을 알 수 있었다.
지상 관측으로부터 수집된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 육상의 지표면 parameters는 기후와 주로 연관되어 있으므로 육상 관측 위성 영상에 나타나는 많은 물리적 과정은 계절 주기에 따른 시간적 변화를 보인다. 본 연구에서 제안된 적응 feedback 시스템은 계절에 따라 변하는 물리적 과정을 포함하는 시계열 원격 탐사 영상 시리즈를 재구축한다. 이 시스템에서는 계절적 변화를 추적하기 위하여 하모닉 모형을 사용하고 수치 영상 모형의 공간적 의존성을 나타내기 위해 Gibbs Random Field를 사용한다. 재구축 과정을 통하여 구성된 적응 하모닉 모형을 사용하여 지표면 연속적 변화를 감시할 수 있다. 본 연구에서는 1996년부터 2000년까지 한반도로부터 관측된 AVHRR 영상 시리즈를 일 주일 간격으로 정적 합성하여 NDVI 시리즈를 구하고 하모닉 모형을 사용하는 적응 재구축 시스템을 이 NDVI 시리즈에 적용하여 한반도 식생 변화를 추적하였다. 연구 결과는 하모닉 적응 재구축 시스템이 실시간 지표면 변화 감시를 하는데 매우 효과적인 수단이 될 것이라는 잠재성을 보여준다.
영상탐색기가 적용된 유도무기체계의 경우 영상 추적 성능이 체계 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 유도탄 비행 중 강인한 영상 추적 성능을 확보하는 것이 필수적이다. 유도탄의 실사격 비행시험이 실제 영상 추적 성능을 확인하기 위한 가장 확실한 방법이나, 실사격 시험만으로 영상 추적기법을 실험 및 수정/보완할 경우 매우 큰 비용 손실이 발생하게 된다. 따라서 영상탐색기를 유도탄 비행 궤적을 모의할 수 있는 비행체에 탑재 후 추적 성능을 시험하는 탑재비행시험(CFT; Captive Flight Test)을 수행하게 된다. 하지만 탐색기를 탑재하는 항공기가 유도탄의 완벽한 거동을 모의하는 것은 불가능하기 때문에 탑재 비행시험만으로 체계 성능을 확인할 수는 없다. 본 논문에서는 기존 영상추적기법 단독 성능 확인에만 한정되어 있던 탑재비행시험 영상을 통합비행 시뮬레이션에 적용하여 체계 성능 확인이 가능하도록 한 기법 연구 결과에 대하여 기술하였다. 이 연구는 탑재비행시험 영상의 활용도를 증대시킬 뿐만 아니라, 기존 합성영상 기반의 통합비행 시뮬레이션 기법의 사실성을 보완할 수 있어 다양한 측면에서 체계 성능 검증을 가능하게 하였다.
Gutierrez-Vargas, Gildardo;Ruiz, Alberto;Lopez-Morelos, Victor H.;Kim, Jin-Yeon;Gonzalez-Sanchez, Jorge;Medina-Flores, Ariosto
Nuclear Engineering and Technology
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제53권9호
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pp.2982-2989
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2021
One of the consequences of the 475 ℃ embrittlement of duplex stainless steels is the reduction of the resistance to localized corrosion. Therefore, the detection of this type of embrittlement before the material exhibits significant loss in toughness, and corrosion resistance is important to ensure the structural integrity of critical components under corrosion threats. In this research, conductivity measurements are performed using the alternating current potential drop (ACPD) technique with using a portable four-point probe as a nondestructive evaluation (NDE) method for detecting the embrittlement in a 2507 (UNS S32750) super duplex stainless steel (SDSS) aged at 475 ℃ from as-received condition to 300 h. The electric conductivity results were compared against two electrochemical tests namely double loop electrochemical potentiokinetic reactivation (DL-EPR) and critical pitting temperature (CPT). Mechanical tests and the microstructure characterized using scanning electron microscopy (SEM) imaging are conducted to track the progress of embrittlement. It is shown that the electric conductivity correlates with the changes in impact energy, microhardness, and CPT corrosion tests result demonstrating the feasibility of the four-point probe as a possible field-deployable method for evaluating the 475 ℃ embrittlement of 2507 SDSS.
국내 온실용 복합환경제어 기술은 온도, 습도 및 $CO_2$ 등의 환경을 작물재배 기술 및 전문가의 자문을 통하여 환경을 설정하여 하드웨어를 기계적으로 조작하는 단계이다. 이러한 자동화는 노동력 절감 등의 단순효과는 있으나, 실질적인 생산량 증대 및 품질을 개선하기 위하여 식물의 생육, 생리상태를 실시간으로 추적하고 그에 맞게 실시간으로 최적 환경을 제어하는 소프트웨어 기반의 복합환경제어 기술이 필요하다. 따라서 본고는 이러한 복합환경제어기술의 방안제시의 일환으로 국내에서 수행중인 스마트팜 빅데이터 분석 체계와 인공신경망 기술동향을 분석하고, 이를 기반으로 인공신경망을 이용한 시설원예 생산량 예측 방안을 제시하고자 한다.
Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.
Understanding the interaction between climate and the water cycle is critical especially in a drought sensitive region such as California. This study explored hydrologic changes in central and southern California in relation to the glacial-interglacial climate cycles over the last 30 thousand years. To do this, we reconstructed paleovegetation using plant wax carbon isotopic compositions (${\delta}^{13}C$) preserved in marine sediment cores retrieved from the central California continental shelf (ODP Site 1018) and Santa Barbara Basin (ODP Site 893A). The results were then compared to the existing sea surface temperature (SST) and pollen records from the same cores to understand terrestrial hydrology in relation to oceanographic processes. The Last Glacial was generally dry both in central and southern California, indicated by grassland expansion, confirming the previously suggested notion that the westerly storm track that supplies the majority of the precipitation in California may not have moved southward during the glacial period. Southern California was drier than central California during the Last Glacial Maximum (LGM). This drying trend may have been associated with the weakening of the California Current and northerly winds leading to the early increase in SST in southern California and decline in both offshore and coastal upwelling. The climate was wetter during the Holocene in both regions compared to the glacial period and forest coverage increased accordingly. We attribute this wetter condition to the precipitation contribution increase from the tropics. Overall, we found a clear synchronicity between the terrestrial and marine environment which showed that the terrestrial vegetation composition in California is greatly affected by not only the global climate states but also regional oceanographic and atmospheric conditions that regulate the timing and amount of precipitation over California.
최근 1인 가구의 증가로 반려동물을 키우는 가구가 많아짐에 따라, 주인의 부재 시에도 반려동물의 상태나 행동을 모니터링하는 시스템에 대한 필요성이 요구되고 있다. 가정용 CCTV를 이용한 반려동물의 모니터링에는 지역적 한계가 있어, 다수의 CCTV를 필요로 하거나 반려동물의 행동반경을 제한하는 방법을 사용하게 된다. 본 논문에서는 반려동물 모니터링의 지역적 한계를 해결하고자 딥러닝을 이용하여 고양이를 검출하고 추적하는 이동식 시스템을 제안한다. 객체 검출 신경망 모델의 하나인 YOLO(You Look Only Once)를 이용하여 데이터셋을 학습하고, 이를 기반으로 라즈베리파이에 적용하여 영상에서 검출된 객체를 추적한다. 라즈베리파이와 노트북을 무선 랜으로 연결하고 고양이의 움직임과 상태를 실시간으로 확인이 가능한 이동식 모니터링 시스템을 설계하였다.
현대전에서는 전파를 이용하여 적의 정보를 알아내거나, 적이 탐지하려는 아군 정보를 보호하는 임무를 수행하는 전자전 분야의 중요성이 증가하고 있다. 전자전 분야의 대표적인 전자공격 방법 중 하나인 레이다 재밍기법은 적 레이다를 교란 및 기만하여 아군의 위치 정보가 노출되는 것을 방지한다. 레이다 재밍기법 중 하나인 속도기만 재밍기법은 도플러효과를 이용하여 표적의 속도와 위치를 추적하는 펄스 도플러 레이다를 대상으로 사용된다. 속도기만 재밍기법은 DRFM (Digital Radio Frequency Memory)을 이용하여 수신신호를 주파수 변조해서 송신하는 방법으로 구현할 수 있다. 본 논문은 위상 샘플방식 DRFM을 이용하여 속도기만 재밍기법 중 하나인 VGPO/VGPI 재밍기법을 구현하는 방안을 기술하고, 제작한 보드를 통해서 주입신호 환경 하에서 VGPO/VGPI 재밍기법의 동작을 검증하였다.
지반굴착시 지반안정성 검토를 위한 대상지역의 설정은 이론식 및 경험식 추정방법과 수치해석에 의한 방법으로 구분한다. 일반적으로 적용되는 이론식 및 경험적 추정 방법은 Peck(1969)의 곡선방법, Caspe(1966)의 방법 및 Clough 등(1990)의 방법이 있다. 수치해석에 의한 방법은 과업구간의 현황(지반조건이 가장 취약한 구간, 최대 굴착심도 구간, 주요 인접 구조물 위치 구간 등)을 종합적으로 고려하여 가장 취약한 단면에 대해 2차원 및 3차원 수치해석을 수행한 결과를 반영하였다. 본 논문에서는 위와 같은 이론식 및 경험식, 수치해석을 통해서 000선 복선전철 민간투자사업의 수직구 구간 및 터널 구간 굴착시 영향범위를 설정한 사례를 보여주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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