해양사고가 빈번히 발생함에 따라 해상교통관제를 통해 항해의 안전성과 효율성을 개선하기 위한 해상 트래픽 모니터링 시스템을 구축할 필요성이 대두되고 있다. 이와 같은 목적을 위해, 최근에 X-대역 해양 레이더는 해수면 정보를 수집하는데 사용하고 있는데, 파랑 정보를 정확하게 측정하여 해상교통관제 영역 내에서 선박의 안전하고 효율적인 움직임을 제공하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 해류 속도를 산출하는 방법 즉, 최소자승법을 이용한 방법, 해류 속도를 반복 최소자승 갱신 방법, 가변적인 해류 속도의 정규화된 스칼라 곱을 극대화하여 해류 속도 추정치를 제공하는 방법 등에 대해 부이 데이터와 비교하고, 그런 후에 반복 갱신 방법을 수정하여 초기의 해류 속도를 개선하여 효과적으로 파랑 정보를 예측하도록 설계된다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 기존 방식에 비해 파랑 정보를 효과적으로 추출할 수 있음을 보인다.
본 연구는 소설 검색 환경을 개선하기 위해, 도서태그로부터 소설 이용자가 소설 탐색 상황에서 요구하는 다양한 패싯 요소를 식별하고 체계화하는 것을 목적으로 한다. 소설의 기본 패싯 체계를 랑가나단의 PMEST 기본 패싯에 기반하여, 1) 소설 자료를 형성하는 주체, 2) 소설을 구성하는 내용적, 외형적 성질, 3) 독자가 책과 상호작용하는 행위, 4) 소설 및 독서활동과 관련된 공간 정보, 5) 소설 및 독서활동과 관련된 시간 정보로 정의하고, 소설 7,174건에 부여된 약 31만 건의 태그 중 핵심 태그 3,730건을 선별하여 내용분석하였다. 그 결과, 소설 패싯의 상위범주 25개를 중심으로 다양한 속성을 체계화하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서관 OPAC이나 소설 DB에 패싯 내비게이션 형태로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 이동로봇에 장착된 CCD 카메라를 통해 입력되는 영상에서 3차원 물체가 가지는 특징정보를 분석 및 추출하여하여 주행전방의 환경을 구분하는데 적용하게 된다. 복도 내에서 주행하는 로봇에 탑재된 카메라로 입력된 영상은 3차원 특징정보에 의해 장애물과 복도의 코너, 문으로 검출되어진다. 바닥의 장애물 정보 인식을 통한 이동로봇의 주행경로를 구하는데 있어 이들 세 가지는 최적의 경로 생성과 장애물 회피를 위한 매우 중요한 정보로 사용될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 입력영상을 전처리 후에 제안된 알고리즘을 기반으로한 이동로봇의 주행방향결정과, 입력 영상에서 신경망을 통하여 장애물 인식 및 특징정보 검출을 통한 이동로봇의 주행을 위한 선행 실험결과를 제시하였다.
자동차의 부속 장비들은 용도에 따라 네비게이션, 전방 및 후방카메라, 스포일러, 선 바이저 등 다양한 것들이 채택되어 사용되고 있다. 이 중에서 선 바이저는 햇빛을 차단시켜 줌으로써 운전자의 시야 확보를 통해 안전운전을 돕는 역할을 한다. 이런 장점으로 많은 차량에 채택되어 사용되고 있는 추세이다. 그러나 대형의 플라스틱 제품들은 사출성형을 통해 생산하기까지는 웰드 라인, 충전부족, 플로우 마크, 미성형 및 변형 등 여러 가지 문제로 인한 어려움이 따른다. 본 연구는 차량용 대형 선바이저에 관한 것으로써 대형 제품을 사출 성형하는 데 발생될 수 있는 문제점을 먼저 파악하기 위해 선(先)행된 결과를 토대로 CAE 시뮬레이션을 수행하였다. 연구를 수행한 결과 첫째, 용융수지가 완전 충전되기까지 유동의 흐름을 파악할 수 있었다. 둘째, 유동선단부의 온도 편차가 $10^{\circ}C$정도로 매우 안정적임을 확인 할 수 있었다. 셋째, 성형품의 콜드 러너 취출(取出) 가능시간(약 70sec)을 구하였다. 넷째, 사출압력 및 형 체결력을 예측하여 사출 성형기의 능력을 구할 수 있었다.
도로의 성능을 측정는데 있어서, 주행속도는 가장 중요한 정보가 된다. 또한 도로 교통의 정보를 제공하는데 있어서 현 시점의 교통정보와 더불어 향후 예측되는 교통정보를 함께 제공하는 것은 보다 정확한 예측 시간과 구간을 제공하기 위한 차별화된 기능이라 할 수 있다. 본 연구에서는 그 동안 축적된 도로 구간별 속도 자료를 이용하여 속도 패턴을 다양하게 분석하고 퓨리에 변환 및 삼각함수를 설명변수로 하는 시계열 회귀모형을 이용한 예측모형을 개발하여 구간별 및 시간대별 평균 속도를 예측하였다. 이와 더불어 보다 정확한 예측을 위하여 결측치에 대한 대체 방법 및 특이치 처리 방법을 함께 고려하였고 방대한 데이터에 대한 효율적인 분석을 위하여 유사 속도 구간에 대한 그룹핑(grouping) 방법도 제안하였다.
EU's Galileo project is a market-based GNSS (Global Navigation Satellite System) that is under development. It is expected that Galileo will provide the positioning services based on new technologies in 2020s. Because Galileo E1 signal for OS (Open Service) shares the same center frequency with GPS L1 C/A signal, CBOC (Composite Binary Offset Carrier) modulation scheme is used in the E1 signal to guarantee interoperability between two systems. With E1 signal consisting of a data channel and a pilot channel at the same frequency band, there exist several options in designing signal acquisition for Assisted-Galileo receivers. Furthermore, compared to SNR worksheet of Assisted-GPS, some factors should be examined in Assisted-Galileo due to different correlation profile and code length of E1 signal. This paper presents SNR worksheets of Galileo E1 signals in E1-B and E1-C channel. Three implementation losses that are quite different from GPS are mainly analyzed in establishing SNR worksheets. In the worksheet, hybrid long integration of 1.5s is considered to acquire weak signal less than -150dBm. Simulation results show that the final SNR of E1-B signal with -150dBm is 19.4dB and that of E1-C signal is 25.2dB. Comparison of relative computation shows that E1-B channel is more profitable to acquire the strongest signal in weak signal environment. With information from the first satellite signal acquisition, fast acquisition of the weak signal around -155dBm can be performed with E1-C signal in the subsequent satellites.
동영상 강의 중심의 온라인 학습 형태가 보편화 되고 지속적으로 증가됨에 따라 다양한 교육방법을 적용한 동영상 기반 학습 환경도 학습 효과성을 높이기 위해 변화, 발전하고 있다. 온라인 학습 환경에서의 교육 효과성 측정을 위해 학습자 로그 데이터가 대두되었으며, 학습자 맞춤형 학습 처방을 위해 로그 데이터의 다양한 분석 방법이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 동영상 기반 학습 환경에서의 학습자 행동 데이터 분석, 머신러닝 기법에 따른 학업성취 예측을 실험을 통해 분석하였다. 분석 결과 각 모델에서 공통적으로 동영상 탐색과 코멘트 작성과 같은 상호작용 행동, 학습자 주도적 학습 행동이 학업성취를 예측하였다. 연구 결과를 토대로 동영상 학습 환경 설계에 있어 시사점을 제공하였다.
본 논문에서는 과거부터 사용되고 있는 천측 기법을 현대의 IT기술과 접목시켜, 컴파스의 오차를 줄일 수 있는 방안을 제안하였다. 천측을 이용하여 진북을 추출할 수 있는 알고리즘을 정리하여, 이를 적용할 수 있도록 엔코더와 방위환을 결합하고, 각종 표시기 및 연산을 위해 임베디드 시스템을 설계하여 이를 구현하였다. 그 결과 약 $0.2^{\circ}$ 정도의 오차로 진북을 추출할 수 있었을 뿐만 아니라, 기존에 천측을 통해 대략 5분 이상 소요되던 시간적 불편함도 편의적인 분석과 함께 5초 미만으로 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 특히 기존 자이로컴파스의 오차는 물론 IMO의 방위 기준 등을 분석하여 이들의 허용 오차가 $0.5^{\circ}$ 이하라는 것을 제시하여, 본 논문의 결과가 실제 적용에서 각종 컴파스의 오차를 줄일 수 있는 가치 있는 결과임을 확인할 수 있었다.
On the contrary to the general principle of private law, carriers' liability for passengers and cargo owners have been quantatively limited in some cases. The author traces the rule of liability limitation in the law of Korea and United States to verify two hypotheses. The first hypothesis is that the rule of liability limitation has been introduced to motivate investment when new technology with high risk has been adopted in business. The second hypothesis is that the rule of liability limitation can be maintained only when damages have been fully compensated. The former is a necessary condition for liability limation, and the latter sufficient condition. There are strong evidences for the first hypothesis. Navigation or aviation, artificial satellite lauching, urban transportation system are good examples. The second hypothesis is supported by the fact that there have been continuous controversies on the Warsaw System, including the failure of ratification of Montreal Additional Protocols No.3 & 4 by the U.S. Senate and voluntary removal of liability limitation by the Japanese airline companies. Loss of cargo can be compensated fully, but damages from personal injury and death not. The value of human body and life is not easy to be estimated. Passengers, moreover, do not usually buy insurance for accidents in travel. Passengers do not accept insurance premium as the cost of being whole and alive. They do not accept accident rates realistically. They have no bargaining power in dealing with insurers. The rule of liability limitation in personal losses would not be supported in future because damages have not fully compensated.
한국 연안의 각 항로에 취항하고 있는 대표적인 선형의 여객선들을 대상으로, 각 선형별로 선체운동 계산, 내항성능을 분석하여 선박의 안전성을 평가하였다. 이를 위하여 선박의 안전운항과 가장 밀접한 관련을 갖는 바람과 파랑을 주요 해역별로 비교 분석하였다. 이러한 기강정보를 입력요소로 하여 주요해역을 항행하는 대표적인 선형의 여객선들에 대하여 수치 시뮬레이션을 실시하여 여객선의 항해안정성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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