• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.101-106
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• 2006

The geoidal undulations are needed for determining the orthometric heights from the Global Positioning System GPS-derived ellipsoidal heights. There are several methods for geoidal undulation determination. The paper presents a method employing a simple architecture Two Layer Multiquadric-Biharmonic Artificial Neural Network (TLMB-ANN) to approximate an area of 4200 square kilometres quasigeoid surface with GPS-levelling data. Hardy’s Multiquadric-Biharmonic functions is used as the hidden layer neurons’ activation function and Levenberg-Marquardt algorithm is used to train the artificial neural network. In numerical examples five surfaces were compared: the gravimetric geometry hybrid quasigeoid, Support Vector Machine (SVM) model, Hybrid Fuzzy Neural Network (HFNN) model, Traditional Three Layer Artificial Neural Network (ANN) with tanh activation function and TLMB-ANN surface approximation. The effectiveness of TLMB-ANN surface approximation depends on the number of control points. If the number of well-distributed control points is sufficiently large, the results are similar with those obtained by gravity and geometry hybrid method. Importantly, TLMB-ANN surface approximation model possesses good extrapolation performance with high precision.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.625-640
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• 2022

Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.

• 한국철도학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.335-343
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• 2015

분기기는 선로가 분기되거나 또는 교차하는 지점에 설치되어 열차의 이동 방향을 안전하게 변경하는 역할을 한다. 그러나, 운영 환경에 따라 비정상적인 힘이 분기기에 발생할 경우, 정확한 진단 및 검측을 실시할 수 없는 단점이 있다. 또한 분기기의 전환력을 측정하는 대부분의 장치는 국외 수입에 의존하며, 단순히 전환력 측정값으로 데이터가 한정됨으로서 분기기와 전기선로전환기간의 이상 상태, 운영 및 유지보수를 위한 데이터 등에 활용하기에 불충분한 것으로 조사되었다. 본 논문은 국내에서 사용중인 전기선로전환기의 전환기능과 쇄정기능의 특성 분석을 통해 기존에 사용된 분기기 전환력 측정의 문제점을 제시한 후, 이를 해결하기 위한 센서 활용 분기기 전환력 측정 방법을 제시한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권5호
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• pp.395-400
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• 2010

Hypertension is the chronic disease that the 16% of total population are suffering, and it needs to be studied to find alternative treatment because of the tolerance and side effect of medications that may bother some patients. in this paper, we verified practicality of implantable electrical stimulator that can readily change stimulus magnitude and frequency. And this device is possible to stimulate baroreflex or parasympathetic nerve. Therefore we performed in vitro tests and animal experiment for device's operating conditions. This device consist of implantable electrical stimulator and extracorporeal control/monitoring system. Stimulator was designed to make 1Hz~100Hz pulses and it can change continuous or periodic pulse train type. And this device can control stimulator's function and monitor stimulator's status and patients' blood pressure at exterior of body using ZigBee module as wireless telecommunication. We verified that stimulator have error rate under 5% at 50mm depth of organs and, stimulator makes high-efficiency energy with closer position of two electrodes. Also we can confirm the performance of device that decreasing blood pressure and heart rate of a rat by electrical stimulation.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권3호
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• pp.487-494
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• 2022

연구목적: 본 연구는 시대적 환경의 변화에 따른 경찰의 다양한 활동에 대한 성과를 효율적으로 증진시킬 수 있는 메타버스 기반 경찰교육훈련모델을 제안하고자 한다. 연구방법: HMD과 햅틱기술을 이용하여 표현되는 Avatar Controller를 생성하고, Network Interface에 접속하여 Cloud Education Server에서의 지휘통제모듈과 교육훈련콘텐츠모듈, 분석모듈 등을 통하여 개인 또는 팀 단위로 교육훈련 할 수 있다. 연구결과: 본 연구의 제안모델에서는 개인이나 팀 단위의 메타버스 기반 교육훈련 시 지휘통제모듈을 접목시킴으로써 테러나 범죄 상황 전반에 대하여 지휘감독요원들이 실시간으로 상황을 모니터링하여 지휘통제 하에 대응훈련을 하게 함으로써 팀원들 간의 유기적인 협업훈련도 가능하게 하였다. 결론: 메타버스를 기반으로 한 개인 또는 팀 단위의 경찰교육훈련은 몰입감, 상호작용 그리고 다양한 상황에서의 신속한 판단 등을 바탕으로 현실과 거의 흡사한 환경을 조성함으로써 보다 더 효율적이고 안전적인 교육훈련환경을 제공할 수 있기 때문에 향후 각국에서 메타버스를 기반으로 한 교육훈련 대응모델들은 지속적으로 성장하며 교육훈련에 있어서 새로운 대안으로 제시될 것으로 기대된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.535-541
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• 2009

전자부품으로 구성된 제어기의 선뢰성에 대한 연구는 미국방부를 중심으로 1960년대부터 연구되었으며, 철도분야에서는 유럽을 중심으로 1990년대부터 연구되었다. 특히 한국에서는 2000년대 이후부터 신호설비 신뢰성에 대한 연구가 시작되어 과거 신뢰성정보가 없는 노후신호설비를 대상으로 하는 효율적인 유지보수를 위한 신뢰도 평가가 요구되고 있다. 본 논문에서는 부품단위 고장률 또는 운영시 발생된 고장정보와 같이 신호장치의 신뢰성이 지속적으로 감시 및 분석되지 않고 25년 이상 사용된, 노후신호장치를 대상으로 부품단위 신뢰도를 평가하고, 잔존수명함수를 사용하여 현재시점에서의 신뢰도변화를 예측하였으며, 연장사용이 요구되는 기간에 대한 가속스트레스시험을 통해 연장사용의 가능성을 평가하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 노후신호설비를 운영하는 철도운영기관이 미래의 유지보수정책을 수립하기 위해 활용될 것이다.

• 한국대기환경학회지
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• 제32권2호
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• pp.216-232
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• 2016

In present, the Seoul City is undergoing traffic congestion problems caused by rapid urbanization and population growth. Thus the City government has reorganized the mass transportation system since 2004 and the subway has become a very important means for public transit. Since the subway system is typically a closed environment, the indoor air quality issues have often raised by the public. Especially since a huge amount of PM (particulate matter) is emitted from ground tunnels passing through the subway train, it is now necessary to assess the characteristics and behaviors of fine PM inside the tunnel. In this study, the concentration patterns of $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ in the Seoul subway line-2 were analyzed by real-time measurement during winter (Jan 13, 2015) and summer (Aug 7, 2015). The line-2 consisting of 51 stations is the most busy circular line in Seoul having the railway of 60.2 km length. The the one-day average $PM_{10}$ concentrations were $148{\mu}g/m^3$ in winter and $66.3{\mu}g/m^3$ in summer and $PM_{2.5}$ concentrations were $118{\mu}g/m^3$ and $58.5{\mu}g/m^3$, respectively. The $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio in the underground tunnel was lower than the outdoor ratio and also the ratio in summer is higher than in winter. Further the study examined structural types of underground subsections to explain the patterns of elevated PM concentrations in the line-2. The subsections showing high PM concentration have longer track, shorter curvature radius, and farther from the outdoor stations. We also estimated the outdoor PM concentrations near each station by a spatial statistical analysis using the $PM_{10}$ data obtained from the 40 Seoul Monitoring Sites, and further we calculated $PM_{2.5}/PM_{10}$ and $PM_1/PM_{10}$ mass ratios near the outdoor subway stations by using our observed outdoor $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ data. Finally, we could develop pollution maps for outdoor $PM_1$ and $PM_{2.5}$ near the line-2 by using the kriging method in spatial analysis. This methodology may help to utilize existing $PM_{10}$ database when managing and control fine particle problems in Korea.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.69-76
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• 2013

세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.