GPS 측량으로부터 획득되는 성과는 WGS 84타원체에 기초하므로 이를 우리나라에 적용하기 위해서는 Bessel 타원체상의 경 위도 좌표와 정표고 성과로 변환하여야 한다. 이러한 좌표변환을 수행하기 위해서는 정확한 좌표변환계수의 결정이 먼저 이루어져야하며, 좌표변환계수 결정을 위한 두 타원체간의 변환관계는 각 타원체의 경 위도와 타원체고 상에서 이루어지기 때문에 우리나라의 실용성과중 평균해수면상의 정표고 성과를 Bessel 타원체에 근거한 학원체고로 변환하여야 한다. Bessel 타원체고를 획득하기 위해서는 지오이드면에서 Bessel 타원체면까지의 높이인 Bessel 지오이드고를 결정하여야 한다. 본 연구에서는 Bessel 지오이드고 산정기법들을 정리하고, Bessel 지오이드고 산정기법에 따른 좌표변환의 변환정확도를 비교하여 Bessel 지오이드고가 좌표변환에 끼치는 영향을 고찰하고자 한다.
본 연구에서는 수준점에 대한 GPS 관측결과로부터 WGS84 지오이드고 모델을 구성하고 Bi-linear방법, 회귀다항식 방법 및 삼각보간법을 사용하여 check points로 선정한 수준점에 대한 지오이드고를 산출하므로써 보간방법에 따른 보간정확도를 비교, 분석하였다. 또한 삼각점의 GPS 관측성과로부터 도출한 좌표변환계수를 적용하여 수준점의 Bessel 경 위도좌표를 구하고 수준점의 표고성과와 조합하여 수준점의 표고변환의 정확도를 검토하였다. 그 결과, 수준점의 WGS84지오이드고 및 정표고를 평균 20 cm의 편차로 결정할 수 있었다.
유닛모듈러 공법에서는 정밀 제작된 유닛모듈과 시공정밀도가 낮은 기초부의 접합부에서 수평 정밀도 차이가 발생한다. 이러한 정밀도 차이로 인하여 상부 유닛모듈이 뒤틀리거나, 간격이 벌어지는 등 다양한 문제가 야기될 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 Pre-Fab 독립기초의 높이조절이 가능한 공법을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 볼트와 너트를 이용한 높이조절 공법을 제안하고 시공 상세도와 시공순서를 제시하였다. 그리고 구조 시뮬레이션을 수행하여 구조적 안정성을 확인하였다. 향후 개발된 높이조절 공법의 mock-up 시험, 경제성 분석 등을 실시하여 시공성과 유용성을 검토할 예정이다.
In this paper, we propose a measurement method for height of white light scanning interferometer using deep learning. In order to measure the fine surface shape, a three-dimensional surface shape measurement technique is required. A typical example is a white light scanning interferometer. In order to calculate the surface shape from the measurement image of the white light scanning interferometer, the height of each pixel must be calculated. In this paper, we propose a neural network for height calculation and use virtual data generation method to train this neural network. The accuracy was measured by inputting 57 actual data to the neural network which had completed the learning. We propose two new functions for accuracy measurement. We have analyzed the cases where there are many errors among the accuracy calculation values, and it is confirmed that there are many errors when there is no interference fringe or outside the learned range. We confirmed that the proposed neural network works correctly in most cases. We expect better results if we improve the way we generate learning data.
In order to secure the safety of increasing offshore activities such as offshore wind farm maintenance and fishing, IMPACT, a mid-term marine weather forecasting system, was established by predicting marine weather up to 7 days in advance. Forecast data from the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA), which provides the most reliable marine meteorological service in Korea, was used, but wind speed and wave height forecast errors increased as the leading forecast period increased, so improvement of the accuracy of the model results was needed. The Model Output Statistics (MOS) method, a post-correction method using statistical machine learning, was applied to improve the prediction accuracy of wave height, which is an important factor in forecasting the risk of marine activities. Compared with the observed data, the wave height prediction results by the model before correction for 6 to 7 days ahead showed an RMSE of 0.692 m and R of 0.591, and there was a tendency to underestimate high waves. After correction with the MOS technique, RMSE was 0.554 m and R was 0.732, confirming that accuracy was significantly improved.
The optimum test conditions of measuring the crack height were determined for the two-probe ultrasonic diffraction method. The applicability and the accuracy of the two-probe ultrasonic diffraction method on the inclined artificial cracks and the fatigue cracks were evaluated. It us possible to measure the height of the normal and inclined artificial cracks with the maximum error of ${\pm}\;0.5mm$ with the two-probe ultrasonic diffraction method. It was found, however, that the accuracy of this method in meaasuring the height of the fatigue crack depends on the degree of closure of the crack tip. It was desirable to choose a refraction angle as small as possible, but the angle should not be so small that the distortion of the lateral waveform became appreciable.
Micro-screws can be defined by their outer diameter of generally less than 1 mm. They are manufactured by head forging and thread rolling processes. In this study, the thread rolling process was numerically analyzed for a micro-screw with a diameter and pitch of 0.8 and 0.2 mm, respectively. Through finite element (FE) analysis, the effects of two design parameters (die gap and chamfer height) on the dimensional accuracy were investigated. Three combinations of chamfer heights were chosen first and the corresponding die gap candidates selected by geometric calculation. FE analyses were performed for each combination and their results indicated that the concave chamfer height should be less than 0.3 mm, while a 10 ?m difference in the die gap might cause degeneration in dimensional accuracy. These results conclude that ultra-high accuracy is required in die fabrication and assemblies to ensure dimensional accuracy in micro-screw manufacturing.
Park, Sung Boo;Shin, Seong Yun;Jung, Kwang Hyo;Lee, Byung Gook
한국해양공학회지
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제35권5호
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pp.336-346
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2021
The prediction of wave conditions is crucial in the field of marine and ocean engineering. Hence, this study aims to predict the significant wave height through machine learning (ML), a soft computing method. The adopted metocean data, collected from 2012 to 2020, were obtained from the Korea Institute of Ocean Science and Technology. We adopted the feedforward neural network (FNN) and long-short term memory (LSTM) models to predict significant wave height. Input parameters for the input layer were selected by Pearson correlation coefficients. To obtain the optimized hyperparameter, we conducted a sensitivity study on the window size, node, layer, and activation function. Finally, the significant wave height was predicted using the FNN and LSTM models, by varying the three input parameters and three window sizes. Accordingly, FNN (W48) (i.e., FNN with window size 48) and LSTM (W48) (i.e., LSTM with window size 48) were superior outcomes. The most suitable model for predicting the significant wave height was FNN(W48) owing to its accuracy and calculation time. If the metocean data were further accumulated, the accuracy of the ML model would have improved, and it will be beneficial to predict added resistance by waves when conducting a sea trial test.
In order to accommodate the increase in urban population due to government-led national planning and economic growth, many buildings such as houses and business building were supplied. Although the building law was revised and managed to manage the supplied buildings, for the sake of economic benefit, there have been buildings that are enlarged or reconstructed without declaring building permits. In order to manage these buildings, on-site surveys were conducted. but it has many personnel consumption. To solve this problem, a method of using a satellite image and a manned aircraft is utilized, but it is diseconomical and a renewal cycle is long. In addition, it is not utilized to the height, and although it is judged by the shading of the building, it has limitations that it must be calculated individually. In this study, height of the building was calculated by using the unmanned aerial vehicle with low personnel consumption, and the accuracy was verified by comparison with the building register and measured value. In this study, spatial information was constructed using a fast unmanned aerial vehicle with low manpower consumption and the building height was calculated based on this. The accuracy by comparing the calculated building height with the building register and the actual measurement.
본 연구에서는 흉고직경, 수고 등 산림지역 수목의 기하학적 구조 측정을 위한 휴대용 라이다 장비의 활용성을 평가하였다. 휴대용 라이다 장비의 정확도를 파악하기 위하여 태백산국립공원 내 대상지역(30m×30m)을 선정하고 매목조사를 통해 흉고직경과 수고를 측정하였다. 또, 라이다 장비의 활용성에 대한 객관적인 평가를 위해 편향, 평균제곱근오차, 절대평균오차, 상관계수 등 4가지 통계지표를 활용하였다. 분석결과, 흉고직경의 경우 매목조사와 휴대용 라이다 장비를 이용한 측정치가 거의 유사한 것으로 나타났으며, 휴대용 라이다 장비는 기존의 조사방식을 대체하기에 충분하였다. 그러나, 매목조사에 의한 수고 측정치는 다양한 오차를 포함하고 있어 라이다의 정확도를 파악하기에는 한계가 있었다. 향후 보다 신뢰성 있는 수고 측정방법을 통해 수집된 자료로부터 라이다 장비의 정확도를 평가하는 연구가 필요할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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