• 대한화학회지
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• 제47권3호
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• pp.220-228
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• 2003

본 연구는 섬유 교질-현탁액내 PAE 고분자 전해질의 흡착성향과 Lanumuir 및 Freundlich식 흡착 평형에 대한 열역학적 특성을 규명하기 위하여 수행되었다. 섬유의 계면동전위적 특성은 흐름-전기적 방법의 제타전위 측정에 의해 분석되었고, PAE 고분자 흡착량은 고분자 전해질용액의 PCD 적정을 통해 측정되었다. PAE 고분자 내첨은 지료의 제타전위에 크게 영향을 미쳤으며 내첨 초기에는 제타전위 상승 효과가 크게 나타났지만 시간의 경과와 함께 전하 감쇄현상을 나타내었다. PAE 고분자는 저온 또는 상온에서 준-Langmuir 흡착 거동을 보여주었으나 온도가 증가하면서 Freundlich 지수항(v)이 비례적으로 높아지는 결과를 나타내었다. PAE 고분자의 Gibbs 흡착 자유에너지로부터 산출한 트레인 수$(N_{seg})$는 상온에서 약 7~8의 범위로 나타났고 고분자 고리의 노출반경은 약 215 nm로서 $10^{\circ}C$ 온도상승에 대해 점차 9%씩 증가하였다. 지료 내 PAE 고분자의 흡착 엔탈피는 -27~-29 kJ/mol이며 저에너지 물리흡착임이 규명되었다.

• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.79-88
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• 2009

본 연구는 차종분류기법을 개발하여, 가장 일반적인 교통정보 수집장치인 루프검지기에 피에조타입의 축검지센서를 추가 설치하여 2006년 하반기 국토해양부에서 제시하고 있는 "통합12종 교통량조사 차종분류가이드"에 따라 차종을 12종으로 자동분류하고, 분류시 오분류를 최소화하는 방안을 목적으로 한다. 차종의 세분류를 위해 차종분류인자를 차량의 길이, 축간거리, 축형식, 각 축별 윤거, 윤형식으로 두고, 각 분류인자의 판독을 위해 루프센서와 축검지센서를 조합한 차종분류시스템을 구성하였다. 본 차종분류시스템에서는 원더링 기법을 적용하였다. 원더링 기법은 차량의 좌우 각 차륜의 횡방향 주행 패턴을 분석하는 것으로서 주행차량의 윤거, 윤형식 등이 판독가능하다. 본 시스템을 이용하여 약 한달간 실증분석을 실시하였으며, 총 교통량 762,420대를 자동분류한 결과 12종 분류로 분류되지 못한 차량이 47대로 전체의 0.006%로 나타났으며, 이는 분류결과를 통계적으로 활용함에 있어서 무시할 수 있는 정도의 높은 수준의 분류율을 나타내는 것이다. 본 시스템을 이용하여 실제 공용도로에서 확보한 신뢰성 높은 차종분류 데이터는 도로의 계획 및 설계, 도로 운영 등에 폭넓게 이용할 수 있으며, 도로 교통계획과 관리계획 수립을 위한 기초적 정보를 제공할 수 있다. 또한 도로 및 교통분야의 다양한 연구에 활용할 수 있는 중요한 자료가 될 것이다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제46권6호
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• pp.937-946
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• 2004

Duroc 품종은 돼지 사육에 있어 산육성과 육질 향상을 위해 이용되고 있다. 본 연구는 육종에 많이 이용되는 Duroc 품종의 모계 특이적인 서열의 검색과 계통유전학적 유연관계의 정립을 위하여 미토콘드리아 유전체의 전체 염기서열을 결정하고 집단 내 다형성을 조사하였다. mtDNA 전체 서열의 길이는 16,584-bp 이고, D-loop과 tRNA, rRNA 유전자 영역에서는 삽입/결실이 확인되었다. 4개의 coding gene (COⅡ, COⅢ, ND3, ND4)에서 불완전한 종결코돈을, ND4L과 ND2 유전자는 선택적 개시코돈 양상을 보였다. Duroc 집단에 대한 분석 결과 조절영역에서의 특이적인 11-bp 중복 단위가 일부 개체(15.2%)에서 발견되었고, ND2의 개시코돈과 CYTB 유전자에서도 다형현상을 보였다. 각각의 유전자 영역에서의 다형성은 서로 연관되어 있었고, 그 결과 Duroc 집단은 크게 두 가지 haplotype으로 구분되었다. 계통수에서 Duroc mtDNA 서열은 유럽계열 cluster에 위치하였으나, haplotype 분석과 기존에 연구결과들을 종합해 보면 Duroc 품종은 여러 모계선조 집단에서 기원한 것으로 보이며, 유럽과 아시아 계열 모두가 품종 형성에 이용된 것으로 사료된다된 것으로 사료된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제1권1호
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• pp.22-32
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• 2002

본 연구는 기존 지점검지기와 비콘검지기 및 매설식 자동차량인식장치(Automatic Vehicle Identification : AVI)의 한계점을 극복하고자 비매설식 AVI를 개발하고 이를 통하여 도로상을 주행하는 일반적인 차량들을 프루브 차량으로 활용하여 신뢰성 있는 구간교통정보를 산출하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 비매설식 자동차량인식장치를 개발하고, 국도1호선 수원$\~$평택구간(9.5km)에 설치되어 운용중인 장비에 대하여, 현장에서 수집된 자료를 분석하여 신뢰성 있는 구간교통정보 수집 가능성을 살펴보았다. 현장 실험 결과 레이저센서의 차량 검지율은 95$\%$ 이상, 차량 인식률은 87.8$\%$이며, 차량 매칭률은 약 14.3$\%$로 분석되어 도로의 괴통상황 추이를 잘 반영하는 것으로 판단되었다. 또 시스템의 신뢰도 시험 및 지속성 시험 방법에 의한 시험결과의 성능을 비친 평가하기 위하여 기존의 이와 유사한 장비를 설치하여 검수하는 각 기관의 검수기준을 적용하여 평가한 결과 본 시스템은 각 검수 기준을 모두 만족하는 것으로 나타나 현장 적용성에서 매우 뛰어난 성능을 보이고 있다 향후 연구과제로서, 설치 대상 차로 및 적정 설치구간 거리, 정보 제공 주기 등에 대한 상세한 연구 및 기존 지점 검지기 자료와의 퓨전(Fusion) 방안에 대한 연구가 필요할 컷으로 사료된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.97-105
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• 2020

최근 스마트시티 구축을 위하여 지능형 도로인프라를 이용한 차량의 교통정보를 취득하고, 이를 효율적으로 관리하기 위한 기술의 개발이 요구되고 있다. 그동안 도로의 교통정보를 분석하기 위해서는 루프 검지기, 초음파 검지기, 영상식 검지기 등의 다양한 기술들이 활용되고 있었다. 그런데, 이러한 종래의 기술들은 도로내에서 이동하는 차량을 대상으로 교통정보 DB 구축을 위해 필요한 교통 밀도, 대기행렬의 길이등 다양한 교통 DB의 수집에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 도로위에 지능형 CCTV등 카메라 인프라를 기본으로 구축되는 스마트 시티를 가정하여 도로의 CCTV카메라를 이용하여 도로 CCTV의 Vision Tracking을 이용한 주행차량의 교통DB산출하는 솔루션을 제시하고, 이에 대한 모의실험과 기초성능 검증을 행하였다. 본 논문에서 제시한 솔루션은 일반론으로 발전시켜야할 숙제는 여전히 남아있지만, 가변하는 스마트시티 도로환경속에서 도로부착형 CCTV카메라 이동차량 환경을 반영한 새로운 지능형 교통DB산출솔루션으로 관련 분야에서 유용하게 활용될수 있을것으로 기대된다.

• 대한기계학회논문집
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• 제13권5호
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• pp.1032-1043
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• 1989

본 연구에서는 해석적으로 열적 입구 길이를 규명하는데 필요한 와류 열확산 계수를 실험 결과를 이용하여 결정하고, 시험관 입구의 형상 변화가 열전달 특성에 미치는 영향을 실험적으로 결정하며, 열적 입구 길이 영역에서 국소 열전달 계수를 표시할 수 있는 실험식을 제시하고, 유체의 전단율에 따른 점성 계수의 실험 결과와 점탄성 유체의 특성시간을 이용한 새로운 무차원 수인 Weissenberg수를 결정하여 퇴화 현상을 분석하고저 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.96-106
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• 2020

본 연구에서는 루프 센서를 통한 교통량 수집방식의 오류를 해결하기 위해 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 구분이 어려운 부분 및 영상 이미지의 단점을 보완하기 위해 도로변에 열화상 카메라를 설치하여 영상 이미지를 수집하였다. 수집된 영상 이미지를 레이블링 단계를 거쳐 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 학습데이터를 구성하였다. 정지영상을 대상으로 labeling을 진행하였으며, 총 17,536대의 차량 이미지(640x480 pixel)에 대해 시행하였다. 열화상 영상 기반의 차종 분류를 달성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하였으며, 제한적인 데이터량과 품질에도 불구하고 97.7%의 분류정확도를 나타내었다. 이는 AI 영상인식 기반의 도로 교통량 데이터 수집 가능성을 보여주는 것이라 판단되며, 향후 더욱더 많은 학습데이터를 축적한다면 12종 차종 분류가 가능할 것이다. 또한, AI 기반 영상인식으로 도로 교통량의 12종 차종뿐만 아니라 다양한(친환경 차량, 도로 법규 위반차량, 이륜자동차 등) 차종 분류를 할 수 있을 것이며, 이는 국가정책, 연구, 산업 등의 통계 데이터로 활용도가 높을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.181-190
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• 2022

이 논문에서 우리는 기존의 영상식 또는 루프식 좌회전 감응 시스템과는 달리 라이다(LiDAR)센서 및 영상 카메라를 이용하여, 좌회전 대기 차량을 2중으로 검지하고 좌회전 차선의 대기 길이에 대응하는 좌회전 교통신호체계를 효율적으로 부여할 수 있는 시스템을 소개하였다. LiDAR 센서에 의해 송수신된 LiDAR 신호에 대해서는 실시간으로 좌회전 대기 차량을 검지하고, 영상 카메라에 의한 영상에 대해서는 실시간 또는 일정한 주기별로 분석하도록 구성함으로써 불필요한 연산 처리를 절감시켜 실시간 감응 처리가 가능하도록 하였다. 실제 신호처리기를 이용한 교차로 시뮬레이션으로 1주일 동안 매일 5시간 성능 테스트를 해 본 결과 기존 방식에 비해 3%~5% 향상된 99.9%의 검지율을 기록하였다. 장점으로는 LiDAR 센서로 99.9% 좌회전 대기 차량이 검지되었으며 의도적인 검지 누락을 발생시키더라도, 영상에 의한 자체 보정을 통해 즉각적인 대응이 가능하여 좌회전 대기 차량의 과도한 대기시간을 조절시켜 교차로 내 모든 차선의 교통흐름을 원활하게 유도할 수 있었다. 또한 좌회전 차량이 뜸한 외곽의 교차로에 적용 시 불필요한 신호 비용을 줄이는 등 서비스 신뢰도 및 효율성을 높일 수 있다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.515-525
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• 2007

본 연구는 주거용 고층 건물에서 폭넓게 사용되고 있는 플랫플레이트 구조에서 장방형 기둥-슬래브 접합부를 대상으로 실시한 4개의 실험 결과를 분석한 것이다. 이 연구의 목적은 지진하중과 같이 반복적으로 작용하는 횡하중에 대하여 기둥 단면의 형상비 (${\beta}_c=c_1/c_2$=횡하중과 나란한 방향의 기둥 단면의 크기/횡하중과 직교 방향의 기둥 단면의 크기)에 따른 접합부의 이력 거동을 비교 평가한 것이다. 기둥 단면의 형상비는 $0.5{\sim}3\;(c_1/c_2=1/2,\;1/1,\;2/1,\;3/1)$으로 선정되었고, 기둥 또는 슬래브 위험단면의 둘레 길이 $(b_o)$가 일정하지 않을 경우 공칭 수직 전단력 $(V_c)$의 크기기 변화하여 중력 전단력비의 차이가 발생하기 때문에 기둥 양변의 크기를 동시에 변화시켜서 $b_o$가 일정해 지도록 기둥 단면의 크기를 결정하였다. 그리고 슬래브 휨 철근비와 중력 전단력비 $(V_g/V_c)$ 등 접합부의 이력 거동에 영향을 줄 수 있는 다른 영향 인자들은 일정한 조건으로 계획하여 기둥 형상비의 영향을 고찰할 수 있도록 하였다. 일정 수직하중과 반복횡하중이 작용하는 슬래브_기둥 접합부의 실험을 통해서 뚫림전단파괴 양상과 균열 패턴, 철근 및 콘크리트의 변형률, 접합부의 강도와 강성, 그리고 변형 능력 등을 기둥 형상비 변수에 따라 분석하였다. 또한, ACI 318-05 설계기준의 편심 전단응력 모델에 의한 전단응력을 실험 결과와 비교하여 평가하였고, 실험 결과에 기초하여 휨과 전단에 의한 접합부 불균형모멘트 전달비율에 대한 검토를 하였다.