• Journal of Biosystems Engineering
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• 제38권4호
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• pp.228-239
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• 2013

Purpose: The objectives of this study were to develop an automated disinfectant dilution system, and an automated data management system for spraying amount for resolving uncertainty problem. Methods: Proper diluting rate was made by a controlled volume pump for liquid disinfectant and a screw conveyer pump for solid disinfectant. The water capacity of disinfecting system of 400 L was controlled by two water level sensors. The water quantity of water tank was controlled by the signals which were produced by the water level sensors. Signals were processed by Labview Programming, and ON/OFF of solenoid valve that was used for controlling water supplying to water tank, was controlled by SSR. The operating time of pumps for disinfectant was controlled quantitatively. A turbine flowmeter was used for development of automated measurement system for spraying amount of disinfectant. In order to save the flowmeter data and to control the spraying system, a multi-function data logger was used, and it was processed and saved in Excel file by a program developed in this study. Results: Labview 2010 was used for programming to control the automated measurement system for spraying amount of disinfectant. Results showed that the relationship between flowmeter value and time had a significant linear relationship such as 0.99 of $R^2$. Generally, 6.74 L/s of diluted disinfectant is sprayed for a vehicle passing through the disinfection system (about 15 seconds). Test results showed that average error between the measured spraying amount and the flowmeter data was 50 mL, and the range of error was 1.3%. Since the amount and time of spraying could be saved in real-time by using the spreadsheet files which could not be modified arbitrarily, it made possible to judge objectively whether the disinfection spraying was performed or not. Test results of spraying liquid and solid disinfectant showed that the errors between the measured discharge rate and the theoretical one were ranged within 3-4% for various dilution rates. Conclusions: The disinfection system developed would be working accurately. The automated spraying data base management system satisfied the purpose of this study. The automated dilution process system developed in this study could discharge liquid and solid disinfectant with accurate dilution rate, relatively.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권3호
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• pp.255-265
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• 2007

본 논문은 지능형 자동차 개발을 위한 주간 및 야간 환경에서 차량 운전 시 발생할 수 있는 다양한 조명을 극복하고 운전자 졸음 상태를 단일 CCD(Charge Coupled Device) 카메라를 통해 감시하는 시스템을 제안한다. 운전 중 운전자 눈을 감시하여 졸음 상태를 판단하는 시스템에서 눈 검출 및 눈꺼풀 움직임 측정은 선행되어야 할 중요한 과정이다. 따라서 비전기반 시스템의 가장 큰 단점인 조명변화를 극복하며 눈 검출 성능을 높이고 실시간 처리가 가능한 간단한 조명 보정 알고리즘을 제안하였으며 또한 신뢰성 있는 졸음 판단을 위해 효율적인 눈꺼풀 움직임 측정 방법을 제안한다. 이러한 시스템은 실시간으로 처리되어야 하며 이를 위해 제안한 방법과 더불어 효율적인 눈 검증 방법으로 단계적 SVM(Cascaded Support Vector Machine)을 적용하였다. 한편, 제안한 알고리즘의 성능 측정을 위해 주간 및 야간의 다 양한 조명 변화 속에서 주행 중 수집된 운전자 동영상을 사용하였으며 자체 수집된 동영상에 대해 98% 이상의 눈 검출 성능 및 신뢰성 있는 눈꺼풀 움직임을 측정하였다. 최종 졸음판단 결과는 수집된 각각의 동 영상에 대한 PERCLOS(The percentage of eye-closed time during a period)를 비교함으로써 제안한 시스템의 성능 및 우수성을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.4707-4712
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• 2014

공기 저항으로 인하여 자동차가 연료를 많이 소모하는 경우가 있다. 본 연구에서는 승용차 차체 주위에서의 유동해석을 이용하여 공기 흐름에 대한 그 유동 저항을 분석한다. 그리고 실제 시장에서 팔리는 차로서 그 연구 모델들을 사용하였다. CFX인 유동해석을 이용하여 유동 입구평면에 들어가는 공기의 유속은 80km/h와 110km/h인 2가지 경우로서 본 연구방법으로서 자동차가 진행시 자동차 주위의 공기 유속과 차체 뒷면의 압력을 조사하였다. 연구모델의 형상은 Model 1 및 2인 두 가지로 하였다. 그리고 Case 1, 2, 3, 4인 4가지의 유동 흐름의 경우 중에서 Case 1의 경우가 차체 뒷면의 최대압력이 $1.017{\times}10^5Pa$로 가장 큰 압력을 나타내었다. 또한 Case 1의 경우에 차체주위에 흐르는 공기의 최대 속도가 43.81m/s로서 가장 큰 압력을 나타내었다. 승용차의 고속 주행 시(110km/h)가 정속 주행(80km/h)보다 큰 공기의 항력이 나타나는 것을 알 수 있고 차체의 단면적이 넓은 차가 단면적이 작은 차보다 항력이 더 크게 나타난 것을 알 수 있다. 본 해석 결과를 이용하여 공기 저항을 줄일 수 있는 자동차 차체의 형상 설계를 효율적으로 할 수 있다고 사료된다.

• 경영정보학연구
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• 제13권2호
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• pp.1-16
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• 2011

실행공동체는 특정 주제에 대해 관심을 가지고 있는 조직 구성원들이 자발적인 상호작용을 기반으로 학습을 수행하는 접근법으로, 성공적인 지식경영을 위한 혁신 인프라 요소 중 하나로 강조되고 있다. 최초의 실행공동체는 자발적이고 비공식적으로 운영되는 것을 전제로 하였으나, 실행공동체의 전략적 활용 가능성이 알려지면서 많은 기업들이 공식적인 관리와 지원을 하고 있다. 따라서 이러한 기업들은 실행공동체 구성원의 활발한 참여를 장려하는 방법을 모색하고 있다. 본 연구에서는 실행공동체 구성원 재구성을 통해 조직차원에서의 새로운 지식공유 활동 개선 방안을 제시하고자 한다. 실제적으로 지식공유활동을 활발히 하는 실행공동체 구성원들이 그들이 속한 실행공동체 전체의 지식 공유활동을 이끌고 있으며, 따라서 이와 같은 활발한 구성원을 재배치함으로써 기업 조직차원에서 실행공동체 전체의 지식공유 활성화를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 사항을 반영하여, 조직차원에서의 새로운 지식공유 활동 개선을 목적으로 실행공동체 구성원의 최적 재구성 방안을 찾기 위한 수리모텔을 수립하였다. 수립된 수학모델은 비선형 해를 찾는 문제이므로 해당 문제를 차량경로문제로 전환하여 휴리스틱 알고리즘을 적용하여 풀고자 시도하였다. 실행공동체를 경로, 구성원을 노드, 구성원 유형의 중요도를 거리에 대응함으로써 문제 변환을 하였으며, 휴리스틱 알고리즘 중 다수이동 방법을 적용하여 가능해를 도출하였다. 이와 같은 알고리즘을 적용하기 위한 솔루션 프로그램을 개발하였으며, 솔루선 프로그램의 적합성을 검증하기 위해 실제로 실행 공동체를 전략적으로 활용하고 있는 기업 A의 자료를 이용하여 효과성을 검증하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.33-44
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• 2013

강바닥판의 구조상세에 대하여 많은 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구가 표준형의 U-rib를 대상으로 실시되었을 뿐, 강바닥판 건설초기의 개단면리브형식에 대한 연구는 미진한 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 공용연수 31년된 개단면세로리브형식의 강바닥판 교량의 피로균열 발생 원인을 조사하기 위하여 실교통류하에서의 계측 데이터를 통하여 대상구조상세의 거동 특성을 분석하였다. 또한 상세구조해석을 통하여 대상교량을 통과하는 대표트럭하중을 추정하고, 상세영향면해석을 이용하여 대상구조상세의 응력 및 변형특성을 분석하였다. 이들 분석에 기초하여 피로균열이 발생된 대상구조상세의 보강방안을 제시하고, 이에 대한 타당성을 검증하였다. 연구결과, 개단면리브에서의 피로균열의 발생원인은 개단면부에서의 전단변형에 의한 응력증가 및 차량의 이동에 따른 교번응력의 발생에 기인하는 것으로 조사되었으며, 국부구조상세에 대한 피로설계에서는 구조상세의 거동특성이 충분히 반영된 상세해석에 근거한 설계를 실시하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제9권2호
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• pp.29-36
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• 2001

본 논문은 enterprise CIS 기반의 강원도 재해관리시스템 개발에 관해 기술하였다. 이 프로젝트는 '강원 종합 GIS 21 계획'의 일환으로 이루어졌다. 재해방재과에서는 2년 프로젝트로서 재해 관리시스템을 개발하는 중이며, 산림, 문화, 환경, 관광 등의 측면에서 사업타당성을 분석하였다. GIS 구축 1단계에서는 반년이상을 재해관리의 필요성에 대해 초점을 두어 연구하였다. 계획과정에서 강원도 전체 지역에 대한 장기적인 정보가 필요하였다. 또한 평가와 응답단계에서는 기상청과 다른 기관으로부터의 실시간 자료가 요구되었다. 이런 모든 정보는 주의 깊게 분석되고 참조되었다. ESRI의 새로운 GIS기술은 자연 재난/재해에서의 문제점을 해결해주었다. 예를 들어 위험물질의 이동경로는 도로망 분석을 통해 최소비용 경로를 찾는데 도움을 주었고, 물질을 운반하는 차량의 출발지와 도착지를 선택할 수 있었다. 또한 재해지역으로부터의 사람과 재산에 대한 최단시간내의 대피계획을 수립함으로써 재해문제의 전반적인 위험과 비용을 최소화할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.162-177
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• 2020

자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.

• Composites Research
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• 제23권6호
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• pp.7-13
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• 2010

CNG 차량에서 실사용 중 Type3 복합재료 압력용기의 외부 복합재 층에 결함이 발생된다면, 용기의 구조적 성능 즉, 원래의 설계수명보다 반복수명이 감소되는 현상을 초래할 수 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 복합재 결함을 고려한 복합재료 압력용기의 유한요소 모델링과 해석 기법을 제시하였다. Type3 복합재료 압력용기의 유한요소해석은 자긴처리 공정에서 알루미늄 라이너의 소성 변형으로 인해 경로 의존적 현상을 보이므로, 실사용 중 결함이 발생되는 실제 환경을 고려한 해석에서 결함은 자긴압력 이후에 도입되어야한다. 이러한 상황의 사실적인 시뮬레이션을 위해, 해석의 중간단계에서 결함이 도입되는 유한요소 모델링과 해석 기법이 제시되었으며, 해석결과는 해석의 시작단계에서부터 모델에 초기결함을 내포하는 일반적 유한요소해석과 비교되었다. 제안된 해석 기업은 Type3 복합재료 압력용기의 복합재층 손상에 따른 영향성 평가 및 실사용 중에서의 검사 기준을 마련하는데 효과적으로 사용될 수 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제20권5호
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• pp.549-562
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• 2017

The US railroad network carries 40% of the nation's total freight. Railroad bridges are the most critical part of the network infrastructure and, therefore, must be properly maintained for the operational safety. Railroad managers inspect bridges by measuring displacements under train crossing events to assess their structural condition and prioritize bridge management and safety decisions accordingly. The displacement of a railroad bridge under train crossings is one parameter of interest to railroad bridge owners, as it quantifies a bridge's ability to perform safely and addresses its serviceability. Railroad bridges with poor track conditions will have amplified displacements under heavy loads due to impacts between the wheels and rail joints. Under these circumstances, vehicle-track-bridge interactions could cause excessive bridge displacements, and hence, unsafe train crossings. If displacements during train crossings could be measured objectively, owners could repair or replace less safe bridges first. However, data on bridge displacements is difficult to collect in the field as a fixed point of reference is required for measurement. Accelerations can be used to estimate dynamic displacements, but to date, the pseudo-static displacements cannot be measured using reference-free sensors. This study proposes a method to estimate total transverse displacements of a railroad bridge under live train loads using acceleration and tilt data at the top of the exterior pile bent of a standard timber trestle, where train derailment due to excessive lateral movement is the main concern. Researchers used real bridge transverse displacement data under train traffic from varying bridge serviceability levels. This study explores the design of a new bridge deck-pier experimental model that simulates the vibrations of railroad bridges under traffic using a shake table for the input of train crossing data collected from the field into a laboratory model of a standard timber railroad pile bent. Reference-free sensors measured both the inclination angle and accelerations of the pile cap. Various readings are used to estimate the total displacements of the bridge using data filtering. The estimated displacements are then compared to the true responses of the model measured with displacement sensors. An average peak error of 10% and a root mean square error average of 5% resulted, concluding that this method can cost-effectively measure the total displacement of railroad bridges without a fixed reference.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.121-131
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• 2014

교통속도는 교통 문제를 해결하기 위한 중요한 지표 중 하나이다. 이를 이용하여 교통혼잡 탐지, 주행 시간 예측, 도로 설계와 같은 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다. 따라서 정확한 교통속도 예측은 지능형 교통 시스템의 개발에 있어 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 대한민국 부산시의 특정 도로를 대상으로 교통 속도에 대한 분석 및 예측을 수행하였다. 과거 연구에서는 대상 도로의 속도 예측을 위해 과거 대상 도로의 교통속도 이력 데이터만을 사용하였다. 그러나 실제 대상 도로의 교통 상황은 인접한 도로의 교통 상황의 영향을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 실제 부산시의 과거 교통속도 이력 데이터를 기반으로 대상 도로와 인접 도로를 모두 고려하여 교통속도 예측 모델의 학습을 위한 속성을 추출하였다. 이와 같이 후보 속성들을 추출 한 후 선형 회귀 (linear regression), 모델 트리 (model tree) 및 k-nearest neighbor (k-NN) 기법을 이용하여 속성의 부분집합 선택 (feature subset selection)과 교통속도 예측 모델 생성을 수행하였다. 실험 결과 주어진 교통 데이터에서 k-NN 기법은 선형 회귀 및 모델 트리 기법에 비해 평균절대백분율오차 (mean absolute percent error, MAPE)와 제곱근평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.