In this paper, a mathematical model for a ship manoeuvring with low forward speed in shallow water was suggested. Based on the cross flow model with low forward speed in deep sea, hull, propeller and rudder models were modified to consider the shallow water effects. Static drift and PMM tests were performed to obtain the cross flow drag coefficients and hydrodynamic coefficients. To validate suggested mathematical model, numerical simulation results were compared with those of sea-trials. Through comparisons, it was concluded that suggested mathematical model could give proper estimation on turning test results.
Jo, Chul-Hee;Lee, Kang-Hee;Kim, Do-Youb;Goo, Chan-Hoe
Journal of Advanced Research in Ocean Engineering
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제1권3호
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pp.176-185
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2015
Recently, focus has been placed on ocean energy resources because environmental concerns regarding the exploitation of hydrocarbons are increasing. Tidal current power, one of the ocean energy resources, has great potential worldwide due to its high energy density. The flow velocity is the most crucial factor for the power estimation of TCP(Tidal Current Power) system since the kinetic energy of the flow is proportional to the cube of the flow speed. So sufficient inflow speed to generate electricity from the tidal current power is necessary. A duct system can accelerate the flow velocity, which could expand the applicable area of TCP systems to relatively lower velocity sites. The shapes of the inlet and outlet could affect the flow rate inside the duct. To investigate the performance of the duct, various ducts were preliminary designed considering the entire system that is single-point moored TCP system and a series of simulations were carried out using ANSYS-CFX v13.0 CFD software. This study introduces a ducted turbine system that can be moored to a seabed. A performance estimation and comparison of results with conventional tidal converters were summarized in this paper.
본 논문은 일반적인 영상 감시 비디오의 입력으로부터 영상 내 보행자들의 유동 속도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 연속된 프레임 간에 얻어진 움직임 벡터로부터 실세계(real world)에서 보행자들의 이동량의 크기를 예측하고, 이를 통해 영상 내 보행자들의 평균 이동 속도를 측정한다. 제안한 방법에서는 이를 위해 영상 내 화소 단위를 실세계의 물리 단위(미터)로 변환하기 위한 변환 인자를 정의하였다. 또한, 정확한 속도 추정을 위해 카메라 투영 과정에서 잃어버리게 되는 실세계 움직임의 높이 정보를 시뮬레이션 실험을 통해 통계적으로 추정하였다. 제안한 방법은 카메라 매개변수를 속도 추정 과정에서 명시적으로 분리하여 표현하기 때문에 기존의 유동 속도 추정 방법과 달리 영상의 환경 변화에 적응적으로 대응할 수 있는 장점이 있다. 제안한 방법의 검증을 위하여 시뮬레이션 영상과 실제 영상에 대하여 실험이 이루어졌다. 실험 결과 제안한 방법은 시뮬레이션 영상에서 약 0.08m/s의 오차로 속도를 추정할 수 있었으며, 실제 영상에 대해서도 기대할 수 있는 결과를 보여주었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권1호
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pp.68-82
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2011
Wireless mesh networks (WMNs) provide high-speed backbone networks without any wired cable. Many researchers have tried to increase network throughput by using multi-channel and multi-radio interfaces. A multi-radio multi-channel WMN requires channel assignment algorithm to decide the number of channels needed for each link. Since the channel assignment affects routing and interference directly, it is a critical component for enhancing network performance. However, the optimal channel assignment is known as a NP complete problem. For high performance, most of previous works assign channels in a centralized manner but they are limited in being applied for dynamic network environments. In this paper, we propose a simple flow estimation algorithm and a hybrid channel assignment algorithm. Our flow estimation algorithm obtains aggregated flow rate information between routers by packet sampling, thereby achieving high scalability. Our hybrid channel assignment algorithm initially assigns channels in a centralized manner first, and runs in a distributed manner to adjust channel assignment when notable traffic changes are detected. This approach provides high scalability and high performance compared with existing algorithms, and they are confirmed through extensive performance evaluations.
최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.
본 연구에서는 개별차량의 차두시간분포 분석을 통해 고속도로 설계용량 산정모형을 개발하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 교통류 기본관계와 차두시간 분포특성을 분석한 결과, 1) 개별차량 자료로부터 작성한 속도-교통량 관계는 선형을 이루지 않고 상당한 편차가 있는 분포를 이루고 있었으며, 2) 속도별 차두시간의 통계적 분포는 Pearson type V 분포의 형태로 추정하였을 경우 통계적 검정값이 가장 우수하였다. 새로운 고속도로 설계용량 산정모형은 기존 미국 도로용량편람의 용량의 정의에 본 연구의 결과인 속도별 최소차두시간의 통계적 정의를 포함시킴으로써 개발하였다. 새로운 고속도로 설계용량 산정모형에 의해 설계속도별로 산정한 용량수준을 기존의 용량편람에서 제시한 용량과 비교한 결과, 본 연구에서 제시한 도로설계 시 기준용량은 설계속도 80km/h 이하에서는 기존 용량편람보다 낮게, 설계속도 106km/h 이상에서는 기존 용량편람보다 높게 평가되었다. 더불어 본 연구 결과와 기존 용량편람의 큰 차이점은 용량을 확률분포로 정의함으로써 도로 설계 시 용량수준을 유연하게 적용할 수 있다는 사실이다. 다시 말해 본 연구는 도로설계 시 차로수 산정에 있어 기존의 단 한대의 추가 수요가 발생하더라도 한 차로를 추가하여야 하는 비효용에 대한 이론적 반론을 제시하고 있다.
초고속 엔진을 제어하는데 필요한 엔진으로 유입되는 공기유량의 추정기법에 대해 제안하였다. 비행 중 획득 가능한 정보를 활용하기 위하여 공기유량 계산식을 비행 중 측정 가능한 변수로 변경하였고, 추정 정확도에 대한 각각 변수의 기여도를 평가하였다. 제안한 추정식은 간단한 형태로 변형하였고, 측정 불확도를 분석하였다. 아울러 센서의 오차에 따른 민감도 분석을 통하여 공기유량 추정 기법 선택을 위한 참고자료를 제시하였다.
In case of hollow cylinder extrusion using porthole die, the effects of extrusion parameters-temperature, the speed of extrusion, the shape of the die and mandrel-on metal flow in porthole die extrusion of aluminum have been investigated. However, there have been few studies about condenser tube extruded by porthole die. Original metal flow of condenser tube by porthole die extrusion is similar to hollow cylinder extrusion but the estimation of metal flow for extrusion parameters is different. For example, variation of chamber length in hollow extrusion only affects the welding pressure, however, the welding chamber length in condenser tube extrusion influences to the welding pressure as well as the deflection of mandrel. This study was designed to evaluate metal flow, welding pressure, extrusion load, tendency of mandrel deflection according to angular variation in the bottom of chamber in porthole die. Estimation was carried out using finite element method in as non-steady state. Analytical results can provide useful information the optimal design of porthole die.
본 연구의 목적은 연속류의 미시적 행태분석을 통해 새로운 용량개념을 정의하고 이에 대한 용량 산정방법을 개발하고 제안하는데 있다. 교통자료 검지체계의 기술적 발전은 기존 미국 도로용량편람에서 활용된 자료에 비해 정확하고 많은 자료의 수집을 가능하게 하고, 이에 따라 교통류 해석에 대한 다양한 학문적 접근이 시도되면서 기존도로용량의 정의와 산정기준의 한계점이 드러나고 있다. 대안적 용량개념은 교통류-밀도 관계에서 용량감소와 이력현상을 포함한 혼잡교통류의 특징을 포괄적으로 해석하려는 시도로써, 확률적 모형과 행태적 또는 역학적 모형으로 구분할 수 있다. 그러나 대안적 용량개념으로 제안된 두 가지 모형 역시 연속류의 다양한 상태와 상태변동을 설명하기에는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여, 연속류의 미시적 행태자료를 통해 시추이 속도-밀도 관계. 집계간격과 교통량-속도-밀도 관계, 차두시간 분포특성, 그리고 자유속도 분포특성 분석을 수행하고, 용량의 기준이 되는 차두시간을 통계적으로 결정함으로써 교통제어를 위한 새로운 용량개념을 정의하고 이에 대한 용량산정방법을 개발하였다.
Flutter derivatives provide the basis of predicting the critical wind speed in flutter and buffeting analysis of long-span cable-supported bridges. In this paper, one popular stochastic system identification technique, covariance-driven Stochastic Subspace Identification(SSI in short), is firstly presented for estimation of the flutter derivatives of bridge decks from their random responses in turbulent flow. Secondly, wind tunnel tests of a streamlined thin plate model and a ${\Pi}$ type blunt bridge section model are conducted in turbulent flow and the flutter derivatives are determined by SSI. The flutter derivatives of the thin plate model identified by SSI are very comparable to those identified by the unifying least-square method and Theodorson's theoretical values. As to the ${\Pi}$ type section model, the effect of turbulence on aerodynamic damping seems to be somewhat notable, therefore perhaps the wind tunnel tests for flutter derivative estimation of those models with similar blunt sections should be conducted in turbulent flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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