본 논문에서는 다수 반송자에 의해 일어나는 산란현상을 고려한 반송자-반송자 산란(CCS) 이동도 모델을 구현하였다. 구현된 CCS 이동도 모델을 검증하기 위해 N/sup +/P 접합 다이오드에 대해 모의실험 한 후 MEDICI와 비교한 결과 장벽전위인 0.9〔V〕 미만과 이상에서 각각 2%와 6% 정도의 상대오차를 보였다. BJT의 콜렉터에 30〔V〕를 인가한 후 베이스 전압을 0.8〔V〕까지 증가시켜 모의실험 한 결과 베이스 전압베이스 전류 및 베이스 전압-컬렉터 전류 특성은 각각 4.41%, 6.10%의 최대 상대오차를 보였다.
본 논문은 개폐기의 접점 형상에 따른 전계 분포 특성을 2차계 전자계 해석 program인 Flux-2D를 통해 살펴보았다. 2개의 모델을 선정하여 전극간 이격거리를 115[mm], 120[mm], 125[mm]로 변화를 주었을 때 최고 전계 강도의 변화를 살펴보았다. 1000[V] 인가시 최고 전계 강도는 (a)모델에서 115[mm]일 때 61.84[V/m], (b)모델에서 115[mm]일 때 66.90[V/m]로 나타났다.
실제 발전소규모의 HDR 격납용기 실험에서 기존의 격납용기 해석모델에 많은 문제점들이 있다는 것이 밝혀졌는데, 그 중의 하나가 단기 (0∼2초) 압력 차이 계산이다. 격납용기의 각 구분방 사이의 압력차이는 질량 흐름율, 유체밀도, 마찰상실계수, 흐름면적비 등에 의존하는데, 각 요소가 압력 차이의 실험값과 계산값의 불일치에 어느 정도의 영향을 주는가는 정확하게 알려져 있지 않다 본 연구에서는 기존의 해석모델을 개선하기 위해 지금까지 상수로 간주되어 온 마찰상실계수를 압력과 압력차이 등의 함수로 제시되었다. COMPARE 코드로 수정된 모델을 사용하여 HDR 실험에 대한 압력과 압력차이가 계산되었는데 V.42 실험값에서는 측정치와 잘 맞고, V.43의 측정치 보다는 높게, V.44 실험값보다는 조금 낮은 결과를 보였다.
본 논문에서는 3차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 도로의 영상을 모델화하였다. 그리고 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 피칭오차를 보정하며 실시간으로 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 기존의 많은 추돌 경보시스템(CWS)들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화에 따른 오차특성을 실시간으로 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 2%이하로 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 YOLO v3 라이브러리를 이용하여 CCTV 저장 공간을 확보하는 모델을 제안한다. 사회안전망을 구축하기 위해 CCTV 설치가 확대되고, 그에 따라 많은 CCTV가 운영됨에 있어 저장 공간이 부족한 현상이 늘고 있다. 이에 본 논문에서는 학습된 데이터 셋을 활용하여 CCTV 영상파일의 프레임을 확인하여 움직임이 있는 객체가 있는지 판단하고, 움직임이 감지되는 프레임 영상을 저장한다. 제안 모델을 적용하여 테스트 한 결과 원본 데이터 크기보다 결과 데이터 크기가 85% 감소됨을 확인하였다. 인적이 드문 곳에 설치된 CCTV의 경우 제안 모델을 적용할 경우, 저장 공간의 관리 및 운영이 용이해질 것으로 기대할 수 있다.
심장비대증은 흉부 X선 영상에서 흔히 보이는 질병 중 하나이지만 조기에 발견을 하지 못하면 심각한 합병증을 유발할 수도 있다. 이러한 점을 고려하여 최근에는 여러 과학기술 분야의 발전으로 인공지능을 이용한 딥러닝 알고리즘을 의료에 접목시키는 영상 분석 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Inception V3 딥러닝 모델을 흉부 X선 영상을 이용하여 심장비대증의 분류에 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 사용된 영상의 경우 총 1026장의 경북대학교병원 내 정상 심장 진단을 받은 환자와 심장비대증 진단을 받은 환자의 흉부 X선 영상을 사용하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 심장비대증 유무에 따른 분류 정확도와 손실도 결과값은 각각 96.0%, 0.22%의 결과값을 나타내었다. 연구결과를 통해 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부 영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 우수한 딥러닝 모델인 것을 알 수 있었다. Inception V3 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것으로 판단되며 조금 더 다양한 의료 영상 데이터를 이용한 연구를 진행하여 이와 같은 우수한 연구결과를 얻게 된다면 향후 임상의의 진단 시 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 무인 헬리콥터의 양력을 개선하기 위한 기초 단계로서 V1505A 및 V2008B 기본 두 익형의 400 mm 블레이드 섹션에 해당하는 모델에 대한 풍동실험을 실시하여 양력, 항력 및 동력특성을 분석하고 CFD 시뮬레이션의 결과와 비교하고 검증하였다. 시뮬레이션은 풍동 실험과 유사하게 설정하기 위하여 400 mm 블레이드 섹션의 양 끝을 벽으로 제한하여 3차원 와류현상을 억제하여 모델을 구성하였고, 시뮬레이션의 결과와 비교하여 모델을 검증하였다. 사용된 모델은 로터로부터 $Re=0.32{\times}10^6$ 영역까지는 aminar 모델을 사용하였으며, 그 이후 영역역(>$Re=0.32{\times}10^6$)은 양력 및 저항의 급격한 변화를 올바로 포착할 수 있다는 S-A 모델을 적용하여 확장하였다. 시뮬레이션의 격자는 유동 현상에 있어 박리로 야기된 와류 현상을 관찰하기 위하여 익형 주변에 접하는 부분에 격자를 집중시켰다. 시뮬레이션 방법은 유속은 36~141 m/s 까지 5 수준으로 하였으며, 받음각은 $0{\sim}16^{\circ}$로 7 수준으로 변화 시키면서 공력계수 및 동력을 분석하였다. 양력분석에 있어 익형 V1505A에 비해 익형 V2008B의 특성이 우수하였으나, 익형 V1505A는 실속 이후 양력이 급격히 떨어지지 않고 유지되는 특성을 보였다. 익형 V2008B는 낮은 받음각에서 높은 공력과 낮은 항력을 나타냈다. 동력 분석 결과로 익형 V1505A의 유도동력은 총 동력의 56~72%를 차지하고, 형상동력은 총 동력의 27~43%를 차지하였다. 익형 V2008B는 유도동력은 총 동력의 66~81%를 차지하고, 형상동력은 총 동력의 18~33%를 차지하였다. 익형 V2008B이 익형 V1505A보다 유도동력은 크며, 형상동력은 적게 나와 상대적으로 효율적이라 할 수 있다. 헬리콥터 동력원의 규모는 법률적인 총중량에 의하여 제한되므로 일반적인 농용 소형 무인 헬리콥터 엔진의 사양인 24.5 kW (32PS)를 적용한다면, 익형 V1505A은 받음각 $8{\sim}10^{\circ}$에서 그리고 익형 V2008B은 $7{\sim}9^{\circ}$정도에서 받음각이 제한되며 이때 총 양력은 1200~1300 N 정도로 예상된다.
벼의 생육에 있어서 중요한 역할을 하는 출수기를 예측하기 위해 작물모델이 사용될 수 있다. 벼의 생육을 모의하는 모델 중 널리 사용되던 ORYZA2000 모델이 개선되어 ORYZA (v3)가 최근에 보고되었다. 그러나, 최근까지 ORYZA (v3)의 국내 적용 가능성에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 ORYZA (v3)를 이용하여 예측된 출수기의 신뢰성을 검토하였다. 또한, 새로운 모델에 요구되는 입력자료를 생성하는데 있어서의 편의성을 평가하였다. 국립농업과학원의 실험포장에서 2015년과 2016년에 걸쳐 중만생종인 신동진벼를 이용하여 화학비료 표준시비 조건에서 실험을 수행하였다. 입력자료는 실험에 사용한 재배관리자료, 기상청으로부터 수집한 기상자료, 흙토람으로부터 수집한 토양자료 및 Lee et al.(2015)에서 사용한 품종모수 자료를 사용하였다. 또한, 벼우량계통 지역적응시험에서 얻어진 출수기 관측자료와 예측자료를 비교하였다. 예측된 출수기는 인근 기상관측소에서 얻어진 기상입력 자료가 사용되었을 경우, 실제 출수기와 비교적 유사한 결과를 보였다. 예를 들어, 전주, 대구, 영남, 논산, 계화에서 예측된 출수기는 1일 이내의 상당히 작은 오차는 가졌다. 그러나, 기상자료가 비교적 멀리 떨어져 있거나 해안가 인근지역에 위치하여 출수기 관측지의 국지적 기상조건을 충분히 반영하지 못할 경우 상당한 오차가 발생하였다. ORYZA (v3)의 입력자료 생성과 관련한 편의성 측면에서는 기존의 자료 처리도구를 활용할 수 있는 기상 자료 확보는 비교적 용이할 것으로 판단되나, 토양자료에 대해서는 ORYZA 2000 모델의 입력자료에 추가적인 자료가 요구되어 토양자료 처리도구의 개발이 필요할 것으로 보였다.
본 연구에서는 게이트 finger수가 증가될수록 드레인 전류의 증가율과 차단주파수가 감소되는 wide width effect를 관찰하였으며, 이 현상을 모델링하기 위하여 기존 BSIM3v3 RF 모델에 finger수에 무관한 외부 소스 저항을 새로 첨가한 개선된 SPICE MOSFET RF 모델을 개발하였다. 이러한 모델로 시뮬레이션된 Nf 종속 드레인 전류와 차단주파수는 기존 BSIM3v3 RF모델보다 $0.13{\mu}m$ multi-finger MOSFET의 측정데이터와 더 잘 일치하였으며, 이는 개선된 RF 모델의 정확도를 증명한다.
지표면에서의 지반운동을 예측하는 지반운동예측모델은 30m까지의 평균전단파속도인 VS30을 부지효과를 나타내는 주요한 변수로 사용한다. VS30은 만약 VS주상도 깊이(z)가 30m 이상이면 주상도로부터 바로 계산할 수 있다. 하지만, 모든 부지에서 z가 30m 까지 있는 것은 아니다. 따라서, z < 30m일 경우 30m까지 연장하는 모델로부터 VS30을 예측할 필요가 있다. 이번 연구에서는 국내 지반 환경에 맞게 z가 30m 미만인 부지에서 VS30을 추정하는 예측 모델에 대한 새로운 계수를 제안하였다. 분석 자료로 기상청과 국토지반정보 통합DB센터에서 획득한 297개의 VS주상도를 활용하였고, 선행연구에서 제안한 식의 계수들을 회귀분석을 통해 새롭게 제시하였다. 분석 결과, z ≥ 15m 일 경우 대수로그 잔차의 표준편차가 약 0.061이내이므로 신뢰성 높은 VS30를 예측하는 것으로 확인하였다. z < 15m 일 경우 σ가 계속 증가하며, z = 5m일 경우 σ = 0.1으로 나타났다. 따라서, 매우 얕은 심도의 VS주상도를 모델에 적용하는 경우 주의를 요하며, 가능하다면 30m깊이까지 지반조사를 실시하여 VS30을 계산하는 것을 추천한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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