본 연구에서는 HEC-HMS와 HEC-RAS 모형을 이용하여 소양강댐에 가능최대강수량이 발생하여 소양강댐이 붕괴할 경우 두 모형간의 소양강댐 직하류의 유출량을 산정해 그 결과를 비교하였다. 가능최대강수량은 태풍 루사의 호우사상을 사용하여 강릉지역의 면적별평균강우량과 수분최대화방법을 이용하여 산정하였다. 산정된 가능최대강수량은 지속시간(6 hr, 12 hr, 18hr, 24 hr)별로 각각을 비교하였으며, HEC-HMS 모형의 입력자료로 이용하였고, HEC-HMS로 산정되어진 유입량자료를 HEC-RAS에서의 유입량 자료로 이용하여 부정류 해석을 실시하였다. 두 모형의 댐 붕괴 조건은 동일하게 입력하였으며, HEC-HMS 모형으로 산정되어진 첨두유출량은 HEC-RAS 모형보다 크게 산정되었다. HEC-RAS와 HEC-HMS의 댐 붕괴 해석을 이용해 두 모형의 적용성을 판단하였는데, HEC-HMS 모형보다는 HEC-RAS 모형이 댐 붕괴 해석에 대한 적용성에서 보다 실제에 가까운 모의를 할 수 있었다. 하지만 HEC-HMS 모형은 자료 구축이 용이하다는 측면에서 신속한 댐 붕괴 모의를 필요로 할 때 적용성이 있을 것으로 판단된다. 두 모형의 경우 댐 붕괴 해석에 대한 정확한 자료와 함께 각기 다른 붕괴해석 개념에 대한 가이드라인의 생성이 중요하다고 판단된다. 또한 두 모형이 모두 불확실성을 포함하고 있기 때문에 보다 자세한 지형인자와 실제 하천과 비슷한 자료의 구축의 필요성이 있다고 판단된다.
본 연구에서는 다지점의 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 추계학적 강수모의모형을 제시하였다. 각 지점의 강수발생은 무강수 기간에 대해 고차를 허용하는 혼합차수 마코프 모형을 이용하였으며, 강수량은 Anscombe 잔차와 감마분포를 이용하여 모의하였다. 다지점에 대한 강수발생과 강수량의 공간적 상관관계는, 상관관계를 가진 랜덤자료를 생성하여 재현하였다. 구축된 강수모의모형을 이용하여 우리나라 중부지역에 위치한 17개 관측지점의 강수량을 모의하고 모의정확성을 검토 하였다. 검증에 필요한 통계값들은 50번의 반복실행에 의해 생성된 강수량 시계열로부터 추정하여 제시하였다. 검토결과, 강수모의모형이 관측강수의 강수일수, 강수 지속기간, 무강수 지속기간, 강수일의 평균강수량과 표준편차 등을 비교적 잘 모의 하였다. 최대 강수 지속일과 무강수 지속일의 50번 반복실행의 평균값의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 23% 정도, 100년 빈도와 200년빈도의 강수량의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 17% 정도에 달하는 것으로 확인되었다. 강우발생과 강우량에 대한 공간적 상관관계는 비교적 정확히 재현하고 있음을 확인하였다.
육·해·공군은 다영역작전에서 활용할 수 있도록 4차 산업혁명 기술을 접목한 무기체계 개발을 위해 다양한 노력을 하고 있다. 새로운 기술이 적용된 무기체계를 통해 통합 전투력을 효과적으로 발휘하기 위해서는 각각의 무기체계가 정보를 원활하게 송·수신할 수 있는 네트워크 환경의 구축이 필요하다. 이를 위해선 각 무기체계의 정보교환요구량(IER, Information Exchange Requirement)에 대한 분석이 필수적이나, 현재까지 진행된 많은 정보교환능력 분석 연구는 실제 네트워크의 다양한 고려 요소를 충분히 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 정보교환 요구능력분석 연구들의 연구 방법과 결과를 면밀하게 분석하여 IER 분석시에는 메시지 자체의 크기와 네트워크 프로토콜 헤더의 크기, 전술네트워크의 송수신 구조, 정보 유통 과정, 메시지의 발생 빈도 등을 고려해야 할 필요성을 제기한다. 이어서 향후 IER 예측시에 활용이 가능하도록 푸아송 분포와 확률생성함수를 이용하여 정보교환요구량을 확률 분포로 계산하는 기법을 제시한다. 메시지 목록과 네트워크 토폴로지의 샘플을 이용하여 확률 분포의 계산 결과와 Network Simulator 2를 활용한 시뮬레이션 결과를 상호 비교하여 이 기법의 타당성을 입증한다.
고속 수중운동체 능동 탐지는 수중 무기 방어 시스템에 중요한 기술로, 정확한 표적 탐지와 거리 및 속도 추정이 필수적이다. 빔 형성 각도마다 신호를 순차적으로 송신해야 하지만 펄스 분할 송신 방법은 거리 추정의 모호성이 발생한다. 이를 보완하기 위해 다중 주파수 기반 방법이 제안되었지만 대역폭을 분할할 경우 시간-대역폭 곱에서 손실이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 대역폭을 분할하지 않아도 부펄스 간의 상관관계를 낮게 설계할 수 있는 일반화된 사인파 주파수 변조(Generalized Sinusoidal Frequency Modulation, GSFM)를 사용한 능동 고속 탐지 기법을 제안한다. 제안한 방법은 펄스 길이를 최소화시킨 GSFM을 사용함으로써 표적의 거리와 속도를 빠르게 갱신할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 잔향이 존재하는 모의 환경을 구축하였다. 모의 실험 결과 0.05 s의 선형 주파수 변조 펄스는 한정적인 주파수 대역으로 인해 추정 거리 대비 평균적으로 50 %의 거리 추정 오차와 103 %의 속도 추정오차가 발생하였다. 이에 반해, GSFM은 같은 길이의 펄스를 사용하더라도 추정 거리 대비 거리 추정 오차와 속도 추정 오차가 각각 10 %와 14 %로 표적을 비교적 정확하고 빠르게 추적할 수 있었다. 게다가, GSFM은 방위별로 직교성이 높은 부펄스를 송신하여 표적의 대략적인 방위까지 알 수 있었다.
Geum Bong Yu;Chang Heon Choi;Jung-in Kim;Jin Dong Cho;Euntaek Yoon;Hyung Jin Choun;Jihye Choi;Soyeon Kim;Yongsik Kim;Do Hoon Oh;Hwajung Lee;Lee Yoo;Minsoo Chun
한국의학물리학회지:의학물리
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제33권4호
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pp.150-157
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2022
Purpose: Elekta synergy® was commissioned in the Seoul National University Veterinary Medical Teaching Hospital. Recently, Chung-Ang University Gwang Myeong Hospital commissioned Elekta Versa HDTM. The beam characteristics of both machines are similar because of the same AgilityTM MLC Model. We compared measured beam data calculated using the Elekta treatment planning system, Monaco®, for each institute. Methods: Beam of the commissioning Elekta linear accelerator were measured in two independent institutes. After installing the beam model based on the measured beam data into the Monaco®, Monte Carlo (MC) simulation data were generated, mimicking the beam data in a virtual water phantom. Measured beam data were compared with the calculated data, and their similarity was quantitatively evaluated by the gamma analysis. Results: We compared the percent depth dose (PDD) and off-axis profiles of 6 MV photon and 6 MeV electron beams with MC calculation. With a 3%/3 mm gamma criterion, the photon PDD and profiles showed 100% gamma passing rates except for one inplane profile at 10 cm depth from VMTH. Gamma analysis of the measured photon beam off-axis profiles between the two institutes showed 100% agreement. The electron beams also indicated 100% agreement in PDD distributions. However, the gamma passing rates of the off-axis profiles were 91%-100% with a 3%/3 mm gamma criterion. Conclusions: The beam and their comparison with MC calculation for each institute showed good performance. Although the measuring tools were orthogonal, no significant difference was found.
본 연구에서는 실내실험과 수치모의를 통해 식생대에서의 소류사 이동 및 하도 변화를 분석하였다. 실내시험에서 식생대의 영향을 검토하기 위해 아크릴 봉으로 제작한 인공 식생대를 실험수로에 설치하였으며, 유량 조건을 조정하여 유량변화에 따른 식생대에서의 소류사 이동 및 하도 변화를 검토하였다. 다음으로 실내실험과 동일한 조건을 2차원 수치 모형인 Nays2D모형에 적용하여 수치모의를 수행하고, 그 결과를 실내실험 결과와 비교하여 수치모형의 적용성을 검토하였다. 마지막으로 적용성을 검토한 수치모형을 적용하여 식생밀도의 변화에 따른 소류사 이동 및 하도의 변화를 검토하였다. 실내실험과 수치모형을 적용하여 유량변화에 따른 식생대에서의 소류사 이동 및 하도 변화를 검토한 결과, 두 적용 방법의 결과가 유사하게 나타났다. 유량이 증가함에 따라 상류에서 유입된 소류사가 식생대 내부에 퇴적되었으며, 식생대 반대편에는 흐름이 집중되어 침식이 발생하였다. 또한 시간이 지날수록 하류방향으로 침식범위가 증가하였다. 식생밀도의 변화에 따른 소류사 이동 및 하도의 변화를 검토한 결과, 식생대의 식생밀도가 증가할수록 상류에서 유입된 소류사가 식생대 내부에 퇴적되었다. 또한 식생밀도의 증가로 인하여 흐름이 식생대의 반대편으로 집중되어 식생대 반대편 하도의 침식이 발생하였다.
산림지역은 세류간침식이 지배적인 반면, 지표 교란지역은 세류의 발달과 확장에 의한 침식이 두드러지게 증가한다. 본 연구는 급경사에서 세류 발달과 미세지형 변화의 특성을 파악하고자 강우와 유입수 모의에 따른 토양침식 실험을 수행한 것이다. 세류의 단면과 체적, 세류밀도, 세류차수, 세류예도와 같은 미세지형의 특성인자들은 사면의 경사와 위치(상부 또는 하부)에 따른 분석이 이루어졌다. 강우모의에 의해 동시다발적으로 절개된 세류들의 두부침식은 빠른 속도로 상류로 이동하였고, 무작위으로 발달한 세류들은 서로 연결되면서 깊고 넓게 확장하였다. 세류가 하류방향으로 진화함에 따라 횡단면적은 점차적으로 증가하였다. 세류 체적은 유출토사 체적의 약 78 %를 차지하여, 세류침식이 세류간침식보다 토사유출량 기여도가 큼을 확인하였다. 경사가 증가함에 따라 세류차수의 증가는 둔화되지만, 세류의 총길이와 밀도는 전반적으로 증가하였다. 경사 15°에서 20°로 증가하면서 세류의 측벽확장보다 하상절개가 상대적으로 커지면서 세류예도가 1.6배로 증가하였다. 하사면의 유출계수는 상사면보다 12.3 % 적었으며, 이는 세류 확장에 의한 형상 변화와 심토의 노출이 침투를 증가시켰던 것으로 평가된다. 세류가 수반된 토사유출은 경사가 급할수록 전반적으로 증가하지만, 세류진화 과정에서 국부적인 합류와 확장으로 강화된 세류의 수리학적 유속에 직접적인 영향을 받았다.
본 논문에서는 보행자의 걸음걸이로부터 분노 감정 검출을 위한 다중 시간 윈도 특징 추출 기술을 제안한다. 기존의 걸음걸이 기반 감정인식 기술에서는 보행자의 보폭, 한 보폭에 걸리는 시간, 보행 속력, 목과 흉부의 전방 기울기 각도(Forward Tilt Angle)를 계산하고, 전체 구간에 대해서 최솟값, 평균값, 최댓값을 계산해서 이를 특징으로 활용하였다. 하지만 이때 각 특징은 보행 전체 구간에 걸쳐 항상 균일하게 변화가 발생하는 것이 아니라, 때로는 지역적으로 변화가 발생한다. 이에 본 연구에서는 장기부터 중기 그리고 단기까지 즉, 전역적인 특징과 지역적인 특징을 모두 추출할 수 있는 다중 시간 윈도 특징 추출(Multi-Time Window Feature Extraction) 기술을 제안한다. 또한, 제안하는 특징 추출 기술을 통해 각 구간에서 추출된 특징들을 효과적으로 학습할 수 있는 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 앙상블 모델(Ensemble Model)은 복수의 분류기로 구성되며, 각 분류기는 서로 다른 다중 시간 윈도에서 추출된 특징으로 학습된다. 제안하는 특징 추출 기술과 앙상블 모델의 효과를 검증하기 위해 일반인에게 공개된 3차원 걸음걸이 데이터 세트를 사용하여 시험 평가를 수행했다. 그 결과, 4가지 성능 평가지표에 대해서 제안하는 앙상블 모델이 기존의 특징 추출 기술로 학습된 머신러닝(Machine Learning) 모델들과 비교하여 최고의 성능을 달성하는 것을 입증하였다.
최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
본 연구에서는 국내 중소규모 댐의 대부분을 차지하는 자연 월류형 여수로의 홍수배제능력 증대를 위해 여수로의 월류부 형상 개선에 따른 배제유량을 분석하였다. 대표적인 댐으로서 대수호지를 선정하였으며 여수로 배제유량 분석을 위해 3차원 수리해석 프로그램인 FLOW-3D를 적용하였다. 여수로 개축모형으로서 직선형 래버린스위어 및 곡선형 래버린스위어를 적용하여 각 모형별 월류양상 및 방류량을 현 상태인 선형 측수로식 여수로와 비교하였다. 수치해석 결과의 검증을 위해 Froude 상사법칙에 의해 1/40로 축소된 수리모형 실험 자료와 비교해 본 결과 측수로 내 흐름 및 월류양상이 서로 잘 일치하였으며 측벽 옹벽에서의 수위도 근사하였다. 설계홍수위 시 위어형상 별 측수로 내 월류양상을 비교해 보면 선형 측수로 여수로의 경우 위어를 통과한 측수로 내 흐름이 원활하였으나 직선형 및 곡선형 래버린스위어의 경우 방류량이 현 상태에 비해 40 cms 증가하여 위어를 월류한 흐름이 수면 위를 타고 반시계 방향으로 돌게 되며 잠류가 발생되는 것으로 나타났다. 저수지 수위-방류량 모의 결과 직선형 및 곡선형 래버린스위어 모두 현 상태인 선형 측수로식 위어에 비해 유효길이를 더 확보할 수 있어서 저수위에서는 최대 71%의 방류량 증가 효과를 보였지만 수위가 증가함에 따라 측수로 내 잠류가 발생하고 수맥간섭이 심해져 방류곡선의 경사가 점차 완만해졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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