지능형 교통 시스템(ITS)은 정보 처리, 통신, 제어, 전자 등 다양한 첨단 기술들로 구성되며 이러한 기술들을 교통 시스템에 접목함으로써 더욱 안전한 인명 구조 및 시간과 경비 절감을 더욱 효율적으로 추구하게 된다. 국가 ITS 아키텍쳐는 지능형 교통 시스템을 설계, 정의, 통합하기 위한 공통적 프레임워크를 제공하며 대부분의 ITS 과제들은 모든 표준화 작업을 총괄하는 기준 프레임워크인 국가 아키텍쳐에 따라 설계 및 구현되고 있다. 최근 소프트웨어 기술이 급속히 개선되고 안정화됨에 따라 미리 개발된 강력한 ITS 기술도 재 사용할 필요성이 있다. 컴포넌트와 개방형 인터페이스에 기반한 ITS 표준화는 현재 ITS 기술의 재사용성 문제를 해결하는 방법이 된다. 본 논문은 국가 ITS 아키텍쳐에 기반한 ITS 컴포넌트를 설계하고 구현하는 방법에 중점을 두고 있으며 첨단교통정보제공 시스템(ATIS) 컴포넌트 개발 과정에서 실제 UML을 이용한 설계와 분석이 수행되었다. 이 UML 방법은 새로 개발되는 ITS 컴포넌트를 위한 표준화된 모델을 제공할 것으로 기대된다.
Underwater acoustic sensors are significantly damaged from underwater explosion. The damage that affects sensor should be evaluated for its smooth operations and safety. For satisfying these objectives, it is necessary to obtain more accurate values of the pressure and the energy flux density by distance. This paper is divided into two part. First, to obtain more accurate value of the pressure and the energy flux density at each point, the simulation results and the reference values were compared. For fitting to the reference pressure and the reference energy flux density, the sizes of fluid and TNT model are corrected, and the comparison results show good agreements. Second, based on these results, the structural integrity of underwater sensor structure was analyzed when TNT located in 10 meters from underwater sensors structure. This simulation used the commercial software MSC/DYTRAN.
Recent years in Korea, some new developed buildings are only using electricity as power for heating, cooling, bathing and even cooking which means except electricity, there is no natural gas or other kinds of energy used in such kind of building. In vehicle industry area, scientists already invented electric vehicle as an environment friendly vehicle; after that, in architecture design and construction field, buildings only using electricity appeared; the curiosity of the environment impact of energy consumption by such kind of building lead me to do this research. In general, electricity is known as a clean energy resource reasoned by it is noncombustible energy resource; however, although there is no environmental pollution by using electricity, electricity generation procedure in power plant may cause huge amount of environment pollution; especially, electricity generation from combusting coal in power plant could emit enormous air pollutants to the air. In this research, the yearly amount of air pollution by energy using under traditional way in research target building that is using natural gas for heating, bathing and cooking and electricity for lighting, equipment and cooling is compared with yearly amount of air pollution by only using electricity as power in the building; result shows that building that only uses electricity emits much more air pollutants than uses electricity and natural gas together in the building. According to the amount of air pollutants comparison result between two different energy application types in the building, residential SOFC (Solid oxide fuel cell) is simulated to apply in this building for decreasing environment pollution of the building; furthermore, high load factor could lead high efficiency of SOFC, in the scenario of simulating applying SOFC in the building, SOFC is shared by two or three households in spring and autumn to increase efficiency of the SOFC. In sum, this research is trying to demonstrate electricity is a conditioned environment friendly energy resource; in the meanwhile, SOFC is simulated efficiently applying in the building only using electricity as power to decrease the large amount of air pollutants by energy using in the building. Energy consumption of the building is analyzed by calibrated commercial software Design Builder; the calibrated mathematical model of SOFC is referred from other researcher's study.
다양한 무기체계 중 대표적인 지상 무기체계인 전차는 각국의 핵심 전력 중 하나로, 전차의 운용 개념과 효과도 분석을 통해 과학적 분석 기반의 비용 효과적인 연구개발을 할 수 있다. 이를 위하여 교전 시뮬레이션 기술이 활용될 수 있는데, 전차 무기체계를 모델링함에 있어 전차의 기동, 통신 등과 같은 물리적인 요소뿐만 아니라, 운용교리를 반영한 효과분석을 위하여 전차장 등의 의사결정을 모델링하는 논리 모델도 중요하다. 이 논문에서는 무기체계 통합시뮬레이션 소프트웨어(AddSIM)에서 제공하는 무기체계 모델의 표준 아키텍처인 기본체계모델(Base System Model, BSM)에 맞추어 전차 교전 시뮬레이션에 필요한 전차 BSM 설계방법에 대하여 논한다. 특히 논리 모델을 인간 의사결정 모델에 근거하여 세분화하였으며, DEVS 형식론이라는 수학적 형식론에 기반한 정형적인 모델링 방법으로 모델링하였다. 그 결과 전차 BSM을 계층적이고 모듈화된 형태로 제안하였다. 제안하는 방법은 향후 우리 군의 전차 운용 개념 연구와 전차의 효과분석 등에 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 모바일 디바이스가 가지고 있는 다양한 자원 제약성과 복잡한 기능의 어플리케이션의 설치와 운영의 어려움을 극복하기 위해 모바일 클라우드 기반의 에이전트 모델을 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 소프트웨어 아키텍쳐는 모바일 디바이스의 단점을 극복하고 그 활용성을 극대화하기 위해 모바일 클라우드 서비스를 기반으로 일부 혹은 상당 부분의 기능이 클라우드 노드의 에이전트 형태로 구현되어 서버 측에 설치 운영되고, 사용자의 모바일 디바이스에 설치된 클라이언트 어플리케이션은 이 서비스를 호출 및 제어하여 사용한다. 이렇게 클라우드 노드에서 목표 어플리케이션을 실행함으로 모바일 디바이스가 가지는 여러 가지 제약성은 상당히 해소 될 수 있다.
In this study, the characteristics of the current and wind forces acting on two floating bodies were numerically investigated using a commercial CFD software, STAR-CCM+. In the numerical analyses, LNGC was located right behind FSRU under uniform current or wind conditions. Steady calculations were carried out using a Reynolds averaged Navier-Stokes (RANS) solver and the realized k-epsilon model. First, the current coefficients of FSRU based only the CFD were compared with the model test data. Through this comparison, the present numerical models and mesh systems were indirectly verified. Next, computations for FSRU and LNGC in a uniform current were performed using different relative positions. It was found that the current coefficients were great affected by the longitudinal positions. Finally, the wind forces acting on FSRU and LNGC in tandem configurations were studied. The focus was on the shielding effects due to the aerodynamic interactions between FSRU and LNGC.
본 논문은 사용자 위치를 인식하여 공을 자동으로 서브하는 테니스 훈련용의 로봇 개발을 목적으로 한다. 로봇 기술을 스포츠 분야에 활용하는 경우, 야외 환경 및 스포츠 경기 방식의 특수성에 기인하여 시각, 음성과 같은 모달리티 인식에 다양한 문제점이 존재한다. 영상 정보를 이용하여 경기장 내의 사용자 가로 및 깊이 방향의 위치를 인식하는 과정에서, 네트 주위에서의 사용자 자세 변화에 따른 위치 오차 감소를 위해 가우시안 혼합 모델 및 칼만 필터를 적용하고, 이에 따라 해당 위치로 공을 서브하는 기능을 구현하고자 한다. 이를 위해 팬 틸트 기반의 움직임이 가능한 로봇 구동부 및 공압 제어 기반의 공을 발사하는 기능을 구현하고, 이를 다계층의 소프트웨어 구조로 구성하였다. 최종적으로 실험을 통한 추적 기능 및 훈련용 장치의 실효성 및 보완점을 논하고자 한다.
HLA(High Level Architecture)는 미 국방성에서 제안한 분산 시뮬레이션을 위한 실시간 분산 데이터 공유를 위한 객체, 시간, 인터페이스 규격을 말한다. 이 HLA는 (1) Rules, (2) Interface Specification, (3) Object Model Template 둥의 3가지 구성요소로 정의되며, 인터페이스 명세를 구현한 것이 RTI(Run-Time Infrastructure)이다. RTI는 분산 운영체계가 응용 프로그램에게 서비스를 제공하는 것과 유사한 방법으로 Federation을 구성하고 있는 Federate들에게 상호연동에 필요한 서비스를 제공한다. 모든 서비스들이 표준에 적합하게 구현되었는지 테스트하기 위한 방법은 DMSO에서 제안한 RTI를 검증하기 위한 2단계 과정을 통해 테스트된다. 본 논문에서는 1단계 테스트를 위한 테스트 절차와 그 방법에 대해 논한다 테스트 결과를 토대로 각 영역에서 DMSO에서 제안한 Level One Test Procedures에 따라 RTI가 Interface Specification에 적합하게 구현되었는지 확인하며, 각 단계마다 올바른 명령과 예상된 결과가 나오는지 테스트하기 위한 Test Suite를 개발한다.
본 논문에서는 SoC 칩 개발을 위한 하드웨어 구조와 회로개발을 지원하기 위한 C-모델 시뮬레이터를 사용해서 임베디드 시스템 기반의 H.264/SVC 복호기 회로를 설계하고 시스템을 구현한다. 제시된 SVC 복호기 시스템은 H.264/SVC 표준규격의 기능들을 처리하기 위한 하드웨어 엔진의 설계와 ARM 프로세서를 이용한 소프트웨어 등으로 구성되어 있다. 본 논문에서 구현한 복호기는 SVC의 스케일러블 베이스 라인 프로파일을 기반으로 설계의 용이함을 위하여 B-픽처 구조를 사용하지 않는 IPPP 구조에 의한 스케일러블 만을 고려해 실용성을 증가시켰다. 설계한 H.264/SVC 복호기 시스템의 영상복호 결과를 제시한다.
Shahbazi, Yaser;Delavari, Ehsan;Chenaghlou, Mohammad Reza
Smart Structures and Systems
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제13권1호
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pp.81-98
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2014
This paper presents the elastic buckling of smart lightweight column structures integrated with a pair of surface piezoelectric layers using artificial intelligence. The finite element modeling of Smart lightweight columns is found using $ANSYS^{(R)}$ software. Then, the first buckling load of the structure is calculated using eigenvalue buckling analysis. To determine the accuracy of the present finite element analysis, a compression study is carried out with literature. Later, parametric studies for length variations, width, and thickness of the elastic core and of the piezoelectric outer layers are performed and the associated buckling load data sets for artificial intelligence are gathered. Finally, the application of soft computing-based methods including artificial neural network (ANN), fuzzy inference system (FIS), and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) were carried out. A comparative study is then made between the mentioned soft computing methods and the performance of the models is evaluated using statistic measurements. The comparison of the results reveal that, the ANFIS model with Gaussian membership function provides high accuracy on the prediction of the buckling load in smart lightweight columns, providing better predictions compared to other methods. However, the results obtained from the ANN model using the feed-forward algorithm are also accurate and reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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