물 사용량 예측은 최적의 용수 공급 운영 방안을 수립하고 전력 소비량 절감을 위하여 꼭 필요한 과정이라고 할 수 있다. 그러나 수용가 단위의 물 사용량은 용도, 사용자의 패턴, 날씨 등의 다양한 요인으로 인해 변화하는 비선형적 특성을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 비선형적인 수용가 단위의 물 사용량을 예측하기 위하여 다양한 기법들을 연계한 KWD 프레임워크를 제안하고자 하였다. 즉, 먼저 개별 수용가 마다 용도에 따른 유사한 패턴을 파악하기 위해 K-means (K) 군집분석을 수행하였고, 잡음성분을 제거함으로써 핵심적인 주기패턴을 파악하기 위해 Wavelet (W) 방법을 적용하였다. 또한 비선형적 특성을 학습시키기 위해 Deep learning (D) 알고리즘을 적용하였다. 그리고 기존의 선형 시계열 모형인 ARMA 모형과 비교하여 KWD 프레임워크의 성능을 분석하였다. 그 결과 제안된 모형의 상관성은 92%, ARMA 모형은 약 39%로 KWD 프레임워크가 2배 이상의 성능을 가지는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법을 활용할 경우 정확한 물 사용량 예측이 가능해질 것이며, 상황에 따른 최적의 공급 방안을 수립할 수 있을 것이다.
인간은 오감을 풍요롭게 느끼면서 생활하기 때문에 인간의 행복한 삶을 영위하기 위해서는 청력이 손상되지 않도록 주의하여야 한다. 생활환경에서 입게 되는 청력손상은 특정 주파수대역이 먼저 손상되는 부분대역에서 청력손상이 일반적이다. 그러나 청력손상의 초기 통증이 별로 나타나지 않아서 그 증세를 초기단계에는 알아내기가 어렵다. 본 연구에서는 간단한 어플 등을 통해 손쉽고 빠르게 청력손상을 자가 측정할 수 있는 고속 측정법을 제안하였다. 이 방법은 voice soub-band별 이득 보상된 pure tone 9개를 번갈아 양쪽 귀에 들려줌으로써 자신의 청력손상을 스스로 고속 판별하게 된다. 1인당 27초 동안 18번의 톤 펄스를 들려주었을 때, 12명의 피험자들 중에서 1명이 부분청력손상 의심자로 확인되었다. 그리고 피험자들에게 들린 횟수 청력판별법을 알려주니, 실험참가자들 스스로가 자신의 청력손상여부를 바로 판별해 내었다. 이러한 측정방법은 스마트 폰으로 27초 내에 양쪽 귀의 청력을 간단히 판단함으로서 병원에서는 10분 이상 소요되었던 청력측정이 비교적 정확하게 이루어져서, 시간과 비용을 줄이면서 청력건강을 유지할 수 있음을 파악하였다.
다공성 아스팔트 포장은 혼합물 속에 포함된 20%정도의 공극으로 인해 도로의 수막현상을 억제하여 교통사고를 줄이고 교통소음을 획기적으로 줄이는 등 다양한 순기능을 갖는다. 그러나 다공성 아스팔트 혼합물은 혼합물 속에 포함된 20% 정도의 공극 때문에 혼합물의 내구성이 취약하게 되며, 이러한 취약한 내구성이 다공성 포장의 적용을 확장하는데 제약요인이 되고 있다. 본 연구의 목적은 다공성 포장의 내구성을 향상시키기 위해 최대입경, 온도 그리고 공극률의 변화가 혼합물의 균열저항성 및 수분민감성 등 혼합물의 내구성에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 다공성 아스팔트 혼합물의 내구성을 평가하기 위해 간접인장강도를 균열저항성 및 수분민감성의 척도로 설정하였다. 공극률이 20%로 동일하고 최대입경이 13mm, 10mm, 8mm인 혼합물에 대하여 상온과 동결융해를 경험한 시료에 대하여 간접인장강도 시험을 실시하였다. 그리고 최대입경 10mm인 동일한 재료로 공극이 20%와 22%인 혼합물에 대하여 동일한 시험을 실시하였다. 실험결과 공극률은 20%로 동일하고 최대입경의 변화와 온도의 변화에 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 특히 실험온도에 대해서는 상온과 저온에서 유의한 차이를 보였다. 최대입경의 변화에 대해서는 상온에서 8mm보다 13mm가 분명히 높은 강도를 보이고 저온에서는 유의한 차이를 보이지 않았다. 그리고 공극률과 온도의 변화에 대한 실험에서는 온도에 대해서는 유의한 차이를 보였지만 20%와 22% 사이의 2% 공극 차이는 내구성에 유의한 차이를 보이지 못했으며 서로간의 교호작용도 없는 것으로 나타났다. 앞으로 다공성 아스팔트 혼합물의 내구성에 미치는 요소들의 정량적인 평가를 통해 보다 내구성 있는 다공성 아스팔트포장을 개발해 나갈 필요가 있다.
다공성 아스팔트 혼합물을 이용한 도로포장은 수막현상의 저감으로 교통사고가 줄고 교통소음을 획기적으로 줄이는 등 다양한 기능을 갖기 때문에 수요는 점점 늘어가고 있다. 그러나 다공성 아스팔트 혼합물은 혼합물 속에 20%정도의 공극을 포함하고 있기 때문에 골재의 탈리 등 내구성에 대한 우려 때문에 적용이 지연되고 있다. 따라서 다공성 아스팔트혼합물의 내구성을 증진시키기 위한 방법에 대한 연구가 필요한 상황이다. 본 연구의 목적은 다공성 아스팔트 혼합물의 최대입경, 온도 그리고 공극률이 혼합물의 내구성에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 이를 위해 다공성 아스팔트혼합물의 내구성 척도를 칸타브로 손실률로 설정하고 공극률이 20%로 동일하고 최대입경이 13mm, 10mm, 8mm인 혼합물에 대하여 상온과 저온에서 칸타브로 시험을 실시하였다. 그리고 최대입경 10mm인 동일한 재료로 공극이 20%와 22%인 혼합물에 대하여 칸타브로 시험을 실시하였다. 실험결과 공극률은 20%로 동일하고 최대입경의 변화가 있는 경우 내구성의 척도인 칸타브로 손실률에서는 차이를 보이지 않았다. 그러나 실험온도에 대해서는 상온과 저온에서 분명한 차이를 보였다. 그리고 공극률의 변화에 대해서는 20%와 22% 사이에 2% 차이 이지만 내구성에서는 분명한 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 예상되었던 결과이기는 하지만 시험과 통계적 분석에 의해 정량적으로 제시되었다는 데 의의가 있다. 또한 앞으로 다공성 아스팔트 혼합물을 위한 고점도 아스팔트 바인더를 포함한 다공성 아스팔트 혼합물의 내구성에 미치는 요소들이 정량적으로 평가되어 내구성을 향상시켜 나가는데 기여할 것으로 판단된다.
초고해상 탄성파 탐사를 위한 아날로그 기반의 스트리머는 수중에서의 추가적인 잡음 유입이 가능하며 상호 연결을 통한 규격 확장이 불가능하다. 국내 연구기관 등을 중심으로 외산 디지털 스트리머가 도입되어 활용되고 있으나 비용이 높으며 원활한 유지보수가 어렵다. 이에 본 연구에서는 천부 지질구조에 대한 높은 해상도의 영상화가 가능한 초고해상 디지털 스트리머 국산화 연구를 진행하였다. 연구개발을 통하여 최대 64채널 데이터에 대한 24 bit급 10 kHz 디지털 샘플링이 가능한 디지털 스트리머가 개발되었다. 시스템의 다양한 정량적인 규격은 벤치마크 모델인 지오메트릭스(Geometrics)사의 지오일 스트리머에 근접하게 설계되어 개발이 이루어졌고 시스템을 구성하는 모듈의 개수를 대폭 축소함으로써 개발 비용을 절감하고 간편한 활용이 가능하도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 스트리머 시스템은 2022년 4월 포항 영일만항 인근해역에서 이루어진 실 해역 시험을 통하여 현장 적용성에 대한 검토가 이루어졌다.
토압식(Earth Pressure Balanced, EPB) 쉴드 TBM (Tunnel Boring Machine) 공법은 진동과 소음이 적어 도심지 지하공간 시공에 적극적으로 활용되고 있다. 이때 첨가제 주입은 막장압 유지, 전단강도 감소, 커터의 마모량 최소화, 굴착토의 투수계수 감소 등 다양한 효과를 보인다. 이러한 기술을 쏘일 컨디셔닝이라 하며, 일반적으로 첨가제로 폼, 폴리머, 벤토나이트 슬러리 등을 적용한다. 본 연구에서는 국내 터널 현장에서 빈번하게 조우하는 화강풍화토 시료에 대해 폼과 폴리머를 첨가제로 적용하여 유동학적 특성을 평가하였다. 슬럼프 시험을 통해 작업성(Workability)을 평가하고, 동일한 시험 조건에 대해 실내 가압 베인전단 시험을 수행하여 유동학적 특성을 평가하였다. 이때 슬럼프 값이 높아 작업성이 떨어지는 경우, 폴리머를 추가 적용하여 폴리머 적용이 유동학적 특성에 미치는 영향을 검토하였다. 시험 결과, 폼 주입비(Foam Injection Ratio, FIR)가 증가함에 따라 슬럼프 값은 증가한 반면 토크, 첨두강도 및 항복응력, 겉보기 점도, 틱소트로피 면적은 감소하였다. 하지만, 폴리머 주입비(Polymer Injection Ratio, PIR)는 폼 주입비와 상반되는 결과를 확인하였다. 시험결과 비교를 통해 슬럼프 값과 항복응력 간의 상관관계를 제시하였다. 그리고 폼 만을 적용한 조건과 폼과 폴리머 모두 적용한 조건을 비교한 결과, 유사한 슬럼프 값을 보이더라도 폼과 폴리머 모두 적용한 조건에서 더 낮은 항복응력이 도출되었다.
몇 년 전 코로나가 발병하면서 화상 회의, 전자 문서 작업이 많아지게 되었고 이 때문에 현대인들의 하루 일과 중에서 컴퓨터 작업을 하는 비중이 증가하고 있다. 하지만 오랜 시간 동안 잘못된 자세로 컴퓨터 작업을 하는 사람들이 많아지게 되면서 시력 저하, 거북목증후군 환자들이 늘고 있다. 최근까지도 자세 교정을 위한 연구들이 많이 발표되고 있지만 대부분은 사용자가 장비를 착용하여 자세 교정을 해야 하므로 사용자가 불편함을 겪을 수 있다는 한계가 있다. 본 논문에서는 초음파 센서 장치를 이용하여 컴퓨터 모니터와 사람 사이의 최소 거리 접근을 방지하기 위한 자세 교정 센서 시스템을 제안한다. 그리고 이때 최소 거리 시 울리는 경고 알람 중 오류 알람을 최소화하는 알고리즘도 함께 제안한다. 이는 초음파 센서 장치를 이용하기 때문에 몸에 기기를 부착하지 않고도 자세 교정을 할 수 있으며 사용자의 불편함을 해소할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 실험 결과에서 거리 측정 시 발생한 잡음을 제거하여 오류 알람을 줄임으로써 정확도를 높일 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상 방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을 학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고 노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선 이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과 이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를 학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에 영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한 결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.
산업현장에서 사용되는 회전기기의 원활한 작동 및 수명연장을 위해서는 설비진단이 필수적이다. 다양한 설비진단의 방법 중 진동진단은 다른 진단방법과 비교하여 불평형(unbalance), 축정렬 불량(misalignment), 베어링 결함(bearing fault), 기어 손상(worn gears), 소음(noise), 공진(resonance) 등 대부분의 초기 결함을 발견할 수 있다. 따라서, 진동분석은 산업현장에서 가장 범용적으로 사용되는 설비진단 방법이며, 설비의 상태를 기반으로 관리하는 예지보전(PdM) 기술로 유용하게 활용된다. 하지만, 진동진단 방법은 기준을 근거로 경험에 의존하여 수행되기 때문에 전문가에 의하여 진행된다. 따라서, 기존에 경험에 의존하여 수행하는 진동진단 방법을 지식화된 코드체계로 구축하여 누구나 쉽게 결함을 판단할 수 있는 시스템을 구축하여 설비의 신뢰성 구축에 기여하고자 한다. 진동측정에 대한 ISO-20816 기준을 근거로 알고리즘을 개발하였고, 석유화학공장 압축기, 수소충전소, 산업용 기계 등 다양한 실증현장에서 진동을 측정한 결과와 개발 시스템을 활용하여 분석한 결과를 비교하여 신뢰성을 검증하였다. 개발된 알고리즘을 통하여 산업현장에서 누구나 회전기기의 상태를 진단하고 결함을 조기에 파악하여 정확한 교체시점에 부품을 교체할 수 있는 예측유지보수(PdM)기술에 기여할 수 있다. 나아가, 정유산업시설, 운송, 생산 시설, 항공시설 등 다양한 산업현장에 적용 시 회전기기의 고장으로 인한 유지보수 비용과 다운타임(down time)의 절감에 이바지할수 있를 것으로 기대된다.
복부CT에서 면적을 산출하여 CTDI (computed tomography dose index) 변화에 따른 유효선량 및 SNR (signal to noise ratio)을 비교함으로써 진단적 가치가 높은 영상을 얻는 동시에 환자가 받는 피폭 선량 감소를 목적으로 한다. 복부CT 검사 환자 60명을 $400-499cm^2$ (12명), $500-599cm^2$ (21명), $600-699cm^2$ (17명), $700-799cm^2$ (9명) 4그룹으로 나누었다. 복부CT 데이터를 ImageJ 프로그램을 이용하여 환자의 면적을 산출하였고, CTDI, DLP, SNR 및 유효선량을 계산하였다. 복부면적이 증가할수록 CTDI는 7.3 mGy에서 13 mGy로 증가였고, DLP는 $394.4mGy{\cdot}cm$에서 732로, 유효선량에서도 5.9 mSv가 11mSv로 증가하였다. SNR은 12.7에서 15 dB을 유지하였다. 복부면적에 따른 CTDI의 평균은 8.9 mGy, DLP의 평균은 $481.54mGy{\cdot}cm$, 유효선량은 7.2 mSV로 산출되었다. 복부하중계수에 DLP를 곱하여 산출한 유효선량은 통계적의로 유의한 차이가 없었고 (p < .05), SNR에서는 유의한 차이가 있었다(p > .05). 복부CT 영상검사에서 영상의 질 향상을 위해서는 환자의 면적에 따른 CTDI를 고려하여 환자의 피폭선량을 감소시킬 수 있어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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