본 연구는 2018년 개선되어 현재 도로교통공단에서 실시하고 있는 65세 이상의 고령 운전자를 대상으로 하는 고령 운전자 운전능력 검사 도구를 분석하여 신뢰도와 타당도를 확인하고자 했다. 연구 대상자는 만 65세 이상의 고령 운전자 중 도로교통공단 서울지부에서 실시하고 있는 고령자 운전능력 평가 시스템에 자발적으로 응시한 사람에 한했다. 연구는 2018년 7월 19일을 첫 연구대상자의 등록 및 검사를 시작으로 2018년 8월 31일까지 약 50일간 시행했다. 분석은 2018년 기존 도구를 개선한 도구로서 타당성 및 신뢰도를 알아보기 위해 기존 도구 및 인지검사 도구 (MMSE_K)와의 상관성 분석을 실시하였다. 그 결과 첫 번째, 구 버전의 각 하위요인 속도거리, 시공간기억, 분산주의는 현 버전의 하위요인과 통계적으로 유의미한 정적상관을 보였다. 반면에 지속주의는 현 버전과 통계적으로 유의하지 않았다. 본 연구의 한계점은 다음과 같았다. 본 연구 대상자들은 소득이 상위계층이며 고학력자, 수도권 내에 거주자가 대부분이었다. 이에 인지능력, 판단능력 등을 확인하는 MMSE_K의 결과의 점수가 상향조정되었을 가능성이 높다. 또한, 컴퓨터에 익숙하지 않은 세대에게 컴퓨터로 측정하는 인지 도구는 실제 측정 오류가 존재할 가능성이 높다. 따라서 현장에서의 한계점을 개선하고 실제 운전능력을 평가할 수 있는 도구의 개선 및 개발이 필요할 것으로 보인다.
본 연구에서는 220[V] 상용전원을 대체한 태양전지 모듈을 응용하고 등 기구는 할로겐 등이나 나트륨 등을 대체한 LED 조명을 이용한 저전력형 LED 보안등을 개발하였다. 또한 LED 구동제어기의 발열문제와 구동전류를 최소화할 수 있는 PWM형 구동제어회로를 설계하였다. 개발된 시스템에서, 광 효율에 대한 측정값은 93.6 [lm/W] 이고, LED 램프의 발열 제어를 위하여 제어기 내부에 고 정밀 온도센서(TC1047A)를 사용하였다. LED 조명등에서 발생하는 고열을 제거하기 위하여 금속 삽입형 방열 장치를 통하여 대기 속으로 신속하게 다중분산 시키도록 설계하였다. LED 조명등의 발열제어 온도 범위는 $50{\sim}55[^{\circ}C]$였다. LED 보안등의 광속 및 점등 속도는 0.5[sec] 이고 LED 램프의 빔 확산 각도는 높이 6[m]를 기준으로 하는 배광곡선에 의해 약 $110[^{\circ}]$의 빔 각도를 얻었다.
본 기술 해설 논문은 5G의 IoT, 증강현실, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 미래 자율주행주행차 기술을 다루면서 평창 동계 올림픽의 5G이용, 제주 스마트시티 모델을 제시했다. 그 이유는 5G는 4차 산업의 대동맥이기 때문이다. 5G가 4차 산업 대동맥인 이유는 5G가 4차 산업혁명의 핵심 인프라이기 때문이다. 인공지능(AI), 자율주행차, 가상 증강현실(VR AR), 사물인터넷(IoT) 시대가 본격화되려면 지금보다 데이터를 몇십배 이상 더 빠르고, 안전한 상태로 전송할 수 있어야 가능하다. 예컨대 원거리에 있는 자율주행차에 현재 통신 기술인 LTE로 정지 신호를 보낸다면 100분의 1초가량이 걸린다. 상당히 빨라 보이지만, 시속 100km로 달렸다면 차가 정지 때까지 30cm를 움직이기 때문에 안전을 장담하기 어렵다. 5G는 현재의 LTE보다 약 40배가량 빠른 '초당 20기가비트(Gbps) 이상'이다. 이론적으로 1cm 이내에서 차량을 세울 수 있다. 5G는 반경 1km 이내 사물인터넷(IoT) 기기 100만개를 동시에 연결할 뿐 아니라, 속도 지연이 0.001초 이하다. 세계 최대 스마트폰용 반도체업체 퀄컴의 스티브 몰렌코프 최고경영자(CEO)는 "5G는 미래를 연결할 핵심 요소이자 혁신 기술"이라며 "5G 상용화로 2035년쯤에는 12조달러의 경제 유발 효과와 2200만개의 새 일자리 창출 효과를 기대할 수 있을 것"이라고 말했다.
이 연구는 과수원에 높은 통관 작업 기계에 적용되는 전동식 트럭 주행 시스템을 적용한 최적 설계가 제안되어 있습니다. 견인 성능과 언덕 등반 능력은 예측 및 기계 작업이 높은 틈새를 이용하여 과수원의 토양 특성을 고려하여 최적의 모터 주행 시스템을 평가 하였다. 견인 성능을 위한 설계 기준은 운동 저항을 뺀 견인력으로부터 산출 된 견인능력에 기초를 두었다. 등판 능력은 20%의 경사면을 3km/h의 속도로 수행되도록 하는 설계기준을 가지고 있다. 견인 및 등판 능력의 평가 결과에 따라 두 개의 DV48V, 4500rpm, 16kW AC 모터는 좌우 양쪽에서 독립적인 괘도를 갖는 것으로 적용된다. 각각의 모터는 50:1 감속기어 비율을 통하여 트랙형 주행 시스템의 구동 스프로켓에 동력을 전달하도록 설계되었다. 본 연구의 전동 트랙형 주행 시스템은 충분한 견인성능 및 등판 능력을 충분히 입증하고 20%의 경사지면을 갖는 과수원의 토양에서의 등반저항보다 12.5%가 더 높은 396kgf의 견인능력을 가지고 있는 것으로 밝혀졌습니다.
방사선 진단에 사용되는 방사성동위원소 중 사이클로트론을 이용해 생산되는 방사성동위원소는 사이클로트론에서 인출된 양성자 빔이 타겟에 조사될 때 빔의 크기와 모양, 조사되는 위치에서 빔 균일 정도에 따라 생산 수율에 영향을 받는다. 이에 본 논문에서는 사이클로트론 빔 라인에서 빔의 단면을 측정할 수 있는 BPM(Beam Profile Monitor)장치를 개발하였다. LabView로 BPM장치를 원격 제어할 수 있도록 구성하였으며 BPM 프로그램을 이용하여 X축과 Y축으로 텅스텐 와이어를 스캔하면서 얻은 빔의 수치 정보를 2차원 그래프와 3차원 빔 분포 그래프로 표시하여 해석을 쉽게 모니터링 할 수 있도록 하였다. 빔을 측정하는 데 걸리는 시간은 스텝 모터 구동 속도가 2000pps일 때 37초가 걸린다는 것을 확인 할 수 있었다. 측정된 빔 분포정보를 기반으로 빔 재조정을 통해 빔 분포를 최적화함으로써 방사성동위원소 생산 수율을 극대화 시킬 수 있고 공급 안정화에도 기여하리라 본다.
최근 골프는 많은 사람들의 취미 생활로서 자리를 잡아가고 있으며 골프와 관련된 연구도 다양하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 PGA 투어에 참여하는 선수들의 평균스코어를 예측하고 스코어에 유의한 영향을 미치는 변수들을 제시하고자 한다. 그리고 추가적으로 4개의 PGA 투어 플레이오프에 대해 상위 10명, 상위 25명의 선수들을 예측하는 것을 목표로 한다. 우리는 다양한 선형/비선형 회귀분석 방법을 이용하여 평균스코어를 예측하는데, 선형회귀분석 방법으로는 단계적 선택법, 모든 가능한 회귀모형, 라소(LASSO), 능형회귀, 주성분회귀분석을 사용하였으며 비선형회귀분석 방법으로는 트리(CART), 배깅, 그래디언트 부스팅, 신경망 모형, 랜덤 포레스트, 최근접이웃방법(KNN)을 사용하였다. 대부분의 모형에서 공통적으로 선택된 변수들을 살펴보면 페어웨이의 단단함와 그린의 풀의 높이, 평균최대풍속이 높을수록 선수들의 평균스코어는 높아지며 반대로 한 번에 퍼팅을 성공시키는 횟수와 그린적중률 실패 후 버디나 이글로 점수를 만드는 scrambling 변수들, 그리고 공을 멀리 보낼 수 있는 능력을 나타내는 longest drive는 그 값이 높아짐에 따라 선수들의 평균스코어가 낮아지는 경향이 있음을 알 수 있었다. 11가지 모형 모두 테스트 데이터인 2015년 경기 결과를 예측하는데 낮은 오류율을 보였으나 배깅과 랜덤 포레스트의 예측률이 가장 좋았으며 두 모형 모두 상위 10명과 상위 25명의 랭킹을 예측할 때 상당히 높은 적중률을 보였다.
본 논문은 상용화된 와이어 본딩용 초음파 혼 시스템에서 발생하는 와이어 본딩 불량의 원인을 진동해석을 통하여 파악하고자 한다. 먼저 링 형상의 압전 구동기와 초음파 혼 그리고 캐필러리 등 각 부품의 진동 특성과 136kH의 가진 주파수 근처에서 발생하는 전체 초음파 혼 시스템의 주요 진동 모드들을 유한요소해석을 이용하여 구하였다. 136kHz에서 공진되는 전체 트랜스듀서 시스템의 진동 모드가 종진동 모드가 아닌 굽힘 진동 모드임을 조화 가진 해석과 실험으로 확인하였다. 136kHz에서 발생하는 굽힘 진동 모드는 캐필러리 끝단의 움직임이 종방향 뿐만 아니라 좌우 횡방향으로도 큰 변위가 발생하기 때문에 정밀 작업 시 본딩 불량의 원인이 될 수 있다. 가진 주파수 대역 근처인 119kHz에서 발생하는 종진동 모드는 캐필러리의 횡방향 진동이 감소하기 때문에 본딩 성능의 향상을 위해서 이러한 종진동 모드를 이용하도록 설계 변경이 필요함을 제시하였다.
도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.
자동차산업과 ICT 기술의 융합 분야는 크게 상용서비스 분야와 Cooperative-ITS (C-ITS) 서비스 분야로 나뉠 수 있다. C-ITS 서비스 분야는 더 안전한 운송, 더 친환경적이고 효율적인 교통, 및 더 예측가능하고 생산적인 이동성을 제공하는 것을 목표로 하는 분야로서 V2X 통신기술이 사용되고 있다. 최근 이슈가 되고 있는 자율주행자동차와 커넥티드 카의 융합을 위해서는 높은 데이터 전송율과 낮은 전송 지연, 그리고, 낮은 전송 오류율을 요구한다. 이를 위하여 최근의 WAVE와 C-V2X (LTE-V2X, 5G-V2X) 성능 비교에 관심이 증폭되고 있으며, 통신 기술별 응용서비스들이 연구되고 있다. 본 논문에서 하이브리드 V2X 통신시스템의 응용서비스 성능평가 방법에 대해 설계하였고, 패킷에러율(PER) 성능의 감소는 차량속도가 아닌 통신 거리의 증가에 의해 발생하는 것으로 보이는 결과 등을 확인하였다.
본 연구에서는 국내 밭작물 재배농가에서 주로 사용되는 캠방식 채소 정식기를 대상으로 작동특성 및 식부장치 작동 메커니즘 분석을 수행하였다. 정식기의 주요 구성요소 및 동력전달경로를 파악하였으며, 주행속도 및 주간거리 단수 변화에 따른 최대 및 최소 작동주기를 도출하였다. 이를 바탕으로 3D모델링 및 시뮬레이션을 수행하여 식부호퍼 극하단점의 궤적 및 조건별 주간거리를 도출하였으며 필드시험을 통해 실제 주간거리와 비교 검증하였다. 주요 결과로써, 식부장치는 13개의 링크와 17개의 회전 조인트 및 1개의 하프 조인트로 구성된 1 자유도의 기구이며, 각 부분들은 캠과 링크장치들의 복합구조를 갖는다. 식부장치 요소들의 연속적이고 반복적인 운동에 의해 식부호퍼는 지면과 연직인 자세를 유지하며 묘를 안정적으로 정식한다. 동력은 엔진과 변속기를 통해 주행부 및 식부장치로 전달되었으며 식부장치의 최대 및 최소 주간거리는 각각 약 900 mm 및 350 mm이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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