본 논문에서는 평행 결합 선로 형태의 광대역 임피던스 정합 회로를 이용하여 마이크로스트립 배열 안테나의 좁은 대역폭을 개선할 수 있는 방법을 제안하였고, 평행 결합 선로가 부착된 여러 형태의 광대역 마이크로스트립 배열 안테나들을 설계하여 그 특성을 비교 분석하였다. 그리고 평행 결합 선로 형태의 광대역 임피던스 정합 회로를 구현하기 위한 분포 회로 방식의 반복적인 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 평행 결합 선로가 부착된 마이크로스트립 배열 안테나는 일반적인 마이크로스트립 배열 안테나와 크기는 동일하게 유지하면서 대역폭은 약 1.7배까지 증가하였고, 대칭적인 급전 구조를 사용하여 낮은 교차 편파 크기도 유지할 수 있다.
This study was carried out to analyze the effect of wind load on the structural stability of a container crane according to the change of the boom shape using wind tunnel test and provide a container crane designer with data which can be used in a wind resistance design of a container crane assuming that a wind load 75m/s wind velocity is applied in a container crane. Data acquisition conditions for this experiment were established in accordance with the similarity. The scale of a container crane dimension, wind velocity and time were chosen as 1/200, 1/13.3 and 1/15. And this experiment was implemented in an Eiffel type atmospheric boundary layer wind tunnel with $11.52m^2$ cross-section area. Each directional drag and overturning moment coefficients of a container crane according to the change of the boom shape were investigated.
In this study we carried out to analyze the effect of wind load on the structural stability of a container crane according to the change of the boom shape using wind tunnel test and provided a container crane designer with data which can be used in a wind resistance design of a container crane assuming that a wind load at 75m/s wind velocity is applied on a container crane. Data acquisition conditions for this experiment were established in accordance with the similarity. The scale of a container crane dimension, wind velocity and time were chosen as 1/200, 1/13.3 and 1/15. And this experiment was implemented in an Eiffel type atmospheric boundary-layer wind tunnel with $11.52m^2$ cross-section area. Each directional drag and overturning moment coefficients were investigated and uplift forces at each supporting point due to the wind load were analyzed.
Automatic age estimation has been used in many social network applications, practical commercial applications, and human-computer interaction visual-surveillance biometrics. However, it has rarely been explored. In this paper, we propose an automatic age estimation system, which includes face detection and convolutional deep learning based on an inception module. The latter is a 22-layer-deep network that serves as the particular category of the inception design. To evaluate the proposed approach, we use 4,000 images of eight different age groups from the Adience age dataset. k-fold cross-validation (k = 5) is applied. A comparison of the performance of the proposed work and recent related methods is presented. The results show that the proposed method significantly outperforms existing methods in terms of the exact accuracy and off-by-one accuracy. The off-by-one accuracy is when the result is off by one adjacent age label to the above or below. For the exact accuracy, the age label of "60+" is classified with the highest accuracy of 76%.
This study was carried out to analyze the effect of wind load on the structural stability of a 50ton articulation type container crane using wind tunnel test and provide a container crane designer with data which can be used in a wind resistance design of an articulation type container crane assuming that a wind load 75m/s wind velocity is applied in an articulation type container crane. Data acquisition conditions for this experiment were established in accordance with the similarity. The scale of an articulation type container crane dimension, wind velocity and time were chosen as 1/200, 1/13.3 and 1/15. And this experiment was implemented in an Eiffel type atmospheric boundary layer wind tunnel with $11.52m^2$ cross-section area. Each directional drag and overturning moment coefficients were investigated and uplift forces at each supporting point due to the wind load were analyzed.
Orthotropic decks composed of deck plate, ribs, cross beams and wearing surface are frequently used in industry to span long distances due to their light structures and load carrying capacities. As a result they are broadly preferred in industry and there are a lot of bridges of this type exist in the world. Nevertheless, some of them cannot sustain the anticipated service life and damages in form of cracks develop in steel components and wearing surface. Main reason to these damages is seen as the repetitive wheel loads, namely the fatigue loading. Solutions to this problem could be divided into two categories: qualitative and quantitative. Qualitative solutions may be new design methodologies or innovative materials, whereas quantitative solution should be arranging dimensions of deck structure in order to resist wheel loads till the end of service life. Wearing surface on deck plate plays a very important role to avoid or mitigate these damages, since it disperses the load coming on deck structure and increases the bending stiffness of deck plate by forming a composite structure together with it. In this study the effect of Elastic moduli, Poisson ratio and thickness of wearing surface on the stresses emerged in steel deck and wearing surface itself is investigated using a FE-model developed to analyze orthotropic steel bridges.
In real time applications, due to their effective cost and small size, wireless networks play an important role in receiving particular data and transmitting it to a base station for analysis, a process that can be easily deployed. Due to various internal and external factors, networks can change dynamically, which impacts the localisation of nodes, delays, routing mechanisms, geographical coverage, cross-layer design, the quality of links, fault detection, and quality of service, among others. Conventional methods were programmed, for static networks which made it difficult for networks to respond dynamically. Here, machine learning strategies can be applied for dynamic networks effecting self-learning and developing tools to react quickly and efficiently, with less human intervention and reprogramming. In this paper, we present a wireless networks survey based on different machine learning algorithms and network lifetime parameters, and include the advantages and drawbacks of such a system. Furthermore, we present learning algorithms and techniques for congestion, synchronisation, energy harvesting, and for scheduling mobile sinks. Finally, we present a statistical evaluation of the survey, the motive for choosing specific techniques to deal with wireless network problems, and a brief discussion on the challenges inherent in this area of research.
애드혹 네트워크의 실용 영역인 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 배터리에 의해 동작하고 일반적으로 한번 배치된 후 다시 회수 되지 않는다. 따라서 각각의 센서 노드는 한정된 에너지로 감지하고 통신해야 하며, 에너지 효율성은 무선 센서 네트워크의 수명을 결정하는 핵심 설계 요소로서 활발히 연구되고 있고 근래에는 크로스 레이어 최적화를 통해 더욱 개선되고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 시스템인 ZigbeX 플랫폼에서 센서 노드의 전송 출력 제어를 통하여 데이터 수집 과정에서 소모되는 에너지를 절약하는 새로운 기법을 제안하여 구현하고 실험 및 측정을 통하여 성능 개선 효과를 입증한다. 클러스터 멤버를 구성하는 각 센서 노드에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송하는 과정에서 멤버 노드의 송신 출력을 통신 가능한 적정 수준으로 낮춤으로써 에너지를 절약하게 된다. 각 멤버 노드는 클러스터 헤드로부터 수신한 패킷의 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값을 기반으로 하여 자신의 송신 출력을 조절한다. 즉 자신이 전송한 패킷을 클러스터 헤드가 안전하게 수신할 수 있는 적정 수준으로 출력을 낮춤으로써 에너지를 절약하게 된다. ZigbeX 플랫폼 상에서 구현한 프로토콜을 자체 개발한 패킷 분석기를 이용하여 반복 측정한 결과에 의하면, 제안한 출력 제어 기법을 사용함으로써 통신량의 대부분을 차지하는 데이터 수집 과정에서의 에너지가 절약되어 네트워크 수명이 최대 21.9% 증가됨을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 목구조 건축의 화재안전 성능설계기법 개발에 선행하여 목재의 연소특성 자료를 확보하고자 목재의 탄화속도를 측정하였다. $400{\times}400$ mm 단면 북미산 미송을 대상으로 목재 두께와 목리방향에 따른 가열실험결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 동일단면에서 목재의 두께가 늘어날수록 탄화속도는 점차 감소하는 것으로 나타났다. 일정 두께 이상의 탄화층은 단열층의 역할을 하여 목재연소를 지연시키는 것으로 판단된다. 2) 목재 두께(20, 40, 80, 120 mm)를 달리하면서 최대 l 시간까지 표준화재에 노출시켜 목재 깊이 (10, 20, 30, 40 mm)별 탄화속도를 비교해본 결과 화재노출면으로부터 30mm 깊이까지는 탄화 속도가 증가하나 40mm에서는 탄화속도가 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 단열층으로서 역할을 할 수 있는 탄화층의 최소두께는 적어도 30mm 이상인 것으로 판단된다. 3) 목재 가열면이 목리방향(방사단면)인 경우보다 목리직각방향(횡단면)인 경우 탄화속도가 더 높은 것으로 나타났다. 이는 화재에 노출되면서 목재조직의 수축으로 인한 갈라짐과 터짐 등으로 인해 생긴 틈새로 목재 내부로의 열 유입이 더 잘 일어나기 때문으로 판단된다.
지상공간의 건설부지 부족 현상으로 인한 도심지 지하화가 진행되고 있으며, 이에 따른 건설부지의 정확한 지반특성 평가가 요구되고 있다. 본 논문에서는 지하공간을 활용한 복합플랜트 후보부지에 대한 지반특성 파악하고자 시추조사와 다양한 물리탐사 방법 중 지표 탐사인 탄성파 굴절법 탐사와 전기비저항 탐사를 수행하였다. 시추조사는 BH-1 ~ BH-9까지 총 9개 시추공에서 수행하였으며, 일정한 간격을 유지하여 각 공에서의 지하수위 및 지질구조의 수직분포 등에 대한 정보를 획득하였다. 탄성파 굴절법 탐사에서 각 지층의 구간별 속도 및 지층 두께를 측정하였으며, 전기비저항 탐사는 쌍극자 배열법을 이용하여 지층의 전기비저항 분포를 파악하였다. 시추조사 결과를 종합하여 대상지반의 토사층 분류 및 기반암선을 파악하였으며, 물리탐사 결과를 통해 파쇄대와 같은 이상대를 평가하였다. 본 논문은 시추조사와 물리탐사 기법을 활용하여 지하복합 플랜트 후보부지에 대한 지반특성 파악하였고, 향후 시추조사와 물리탐사를 병행하는 지반조사에 참고 자료로 쓰일 수 잇다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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