고준위폐기물의 처분개념 실증을 위해 원자력연구소부지 내에 지하연구시설을 건설하는 경우, 지표면지형의 변화, 두터운 풍화대의 존재가 예상된다. 본 연구에서는 부지 특성과 터널의 경사 및 터별의 크기에 따른 영향 분석과 함께 수백 m의 터널을 단계적으로 굴착하는데 따른 영향을 FLAC3D를 이용한 3차원 구조해석을 통해 분석하였다. 해석결과 굴착을 단계적으로 실시하는데 따르는 응력이나 변위분포에는 차이가 없는 것으로 나타났으며 이는 지하연구시설의 부근에서는 응력재분포에 의한 소성영역의 발생은 없기 때문이다. 최대 응력으은 5 ㎫로 압축응력이 작용할 것으로 예상된다. 최대응력은 터별의 끝 부분에서 20 m 전방으로 터별의 벽면에서 발생할 것으로 예상되며 터널 경사각이나 풍화대의 크기, 터널의 크기변화에 따른 터널에서의 응력과 변위분포 변화는 거의 없는 것으로 나타났다. 진입터널과 연구모듈의 교차지점에 대한 모델링 결과 응력비 K가 3인 경우 구조적으로 가장 취약한 지점에서의 안전계수가 3이상으로 나타난다. 본 연구를 통해 원자력연구소 내 예상 부지에 소규모 지하연구시설을 구조적으로 안전하게 건설하는 것이 가능함을 보일 수 있었다.
지하 50m의 화강암반내 단층지역에 위치한 지하 방사성폐기물 처분장 인접지역에서의 열, 수리, 및 역학적 연성거동을 비교하고 분석하였다. 해석에는 2차원 해석코드인 UDEC을 사용하였다. 해석모델은 화강암반, 처분공내의 압축 벤토나이트로 둘러싸인 PWR 사용후 핵연료 처분용기, 및 처분동굴내에 채워진 혼합 벤토나이트를 포함한다. 수리-역학적, 열-역학적, 및 열-수리-역학적 연성거동을 비교 및 분석하였다. PWR 사용후 핵연료내의 방사성 물질로부터 나오는 시간의존 방사성 붕괴열이 처분장 및 인접지역에 미치는 영향을 분석하였다. 수리해석에는 steady state flow 알고리즘을 사용하였다.
We are developing medium resolution cross-dispersed silicon grisms in the near IR region ($1.45{\sim}5.2{\mu}m$). The grisms will be installed in MIMIR, a multifunction instrument at the Lowel Observatory, USA. The two devices are designed to cover H and K band and L and M band simultaneously. Our goal is to make grism with R=3000 at 1.2 arcsec slit. The Silicon has high refractive index (n=3.4 at $1.5{\mu}m$) which enhances the resolving power by up to 5 times when compared to conventional material such as BK-7 (n=1.5 at 1.5 ${\mu}m$). The bonded grisms will be installed in a filter wheel for the uses switch from spectroscopic mode to imaging mode easily. Our device is compact and light weighted while it provides a decent resolving power. We produce monolithic grisms using e-beam lithography at the NASA JPL and chemically etching the grooves on the silicon prisms. Moreover, the main-disperser and cross-disperser will be contacted together by direct Si-Si bonding technique and eventually turn into one piece. The bonded pair offers more stability in terms of the layout of the spectrum and removes the Fresnel loss at the intersection of two grisms. We report on the proper wafer bonding steps through this research, and inspected the bonding quality thermally, optically and mechanically.
본 논문에서는 데이터 분포를 고려한 다중 인스턴스 지지 벡터 기계 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법은 긍정 가방 안에서 "가장 긍정"인 인스턴스만 고려하여 마진을 찾는다. 일반적으로 다중 인스턴스로 표현된 데이터에서, 긍정 가방에 포함된 인스턴스들 중 실제로 긍정을 나타내는 인스턴스들은 자질 공간 상에서 서로 유사한 곳에 위치해 있다. 제안한 방법은 기존의 다중 인스턴스 지지 벡터 기계 학습 알고리즘 중에서 긍정 인스턴스들의 교차점을 찾아 이 교차점과 거리를 계산하여 "가장 긍정"인 인스턴스를 선택한다. 긍정 인스턴스들의 교차점인 피벗 포인트를 구하는 방식은 두 가지이다. 먼저, 학습과정 중 추정된 긍정 인스턴스들의 중심점을 사용하는 방법과 학습 시작 시에 가장 긍정일 것으로 예상되는 긍정 인스턴스들의 중심점을 찾는 방법으로 나뉜다. 총 12개의 벤치마크 다중 인스턴스 데이터 셋을 통해 제안한 방법이 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 성능을 보임을 보인다.
이 연구는 2013년 개별공지시가 자료를 활용하여 대구시 중구를 사례로 대도시 도심의 토지용도별 지가구조를 분석하였다. 분석결과, 지가구조가 토지용도에 따라 상당한 차이가 있는 것으로 밝혀졌다. 도심의 지가는 좁은 공간에도 불구하고 필지에 따라 변동성이 매우 크지만, 이것은 상업용지에 해당하는 것으로 주거용지나 주상복합용지에는 해당하지 않는다. 지가의 거리조락 역시 상업용지는 매우 크게 나타나지만, 주거용지나 주상복합용지는 거리조락 현상이 거의 없다. 주거용지와 주상복합용지는 지가최고점(PLVI)으로부터 가까울수록 지가가 오히려 하락하는 분화구 현상이 발견된다. 선형화한 지가함수의 회귀식에서도 상업용지와 업무용지는 지가의 거리 설명력이 크지만 주거용지나 주상복합용지는 거리 설명력도 미미하고, 특히 기울기가 음이 아닌 양의 값을 갖는다. 따라서 지금까지 일반적으로 상정되어 온 지가구조는 상업용지에는 유효하지만, 주거용지나 주상복합용지에는 유효하지 않다고 할 수 있다. 그러나 지가함수에 의한 토지용도의 분화 예측은 실제 토지이용 상황에 상당히 부합하여 알론소의 입찰지대이론의 현실적 적합성이 확인된다.
본 논문에서는 스테레오 CCD 카메라를 이용하여 이동체의 3차원 위치좌표를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 통해 효율적으로 이동체의 3차원 위치좌표를 추출하는 방법을 도출하고자 하였다 스테레오 CCD 카메라의 상호표정을 수행하고, 획득된 영상에서 이동체를 배경과 분리한 뒤, 좌$\cdot$우 영상에서 이동체의 영상좌표를 추출한다. 추출된 좌$\cdot$우 영상에서의 영상좌표를 이용하여 이동체의 3차원 위치를 결정하게 된다. 스테레오 CCD 카메라간의 상호 위치 및 자세를 결정하기 위한 표정 모듈은 독립적 상호표정(independent relative orientation)을 사용하였고, 획득된 영상에서 이동체 추출 알고리즘은 칼라영상의 RGB(Red, Green, Blue) 화소값을 이용하여 구현하였다. 좌$\cdot$우 CCD 카메라로부터 들어오는 영상좌표를 이용하여 공간전방교회 법을 통해 이동체의 위치를 계산하였다. 그리고 전체 시스템의 실험을 수행하였고, 그 결과의 정확도를 비교하였다.
이 논문은 산업클러스터의 개념과 요건을 밝히고 이러한 요건에 비추어 산업클러스터의 범위를 구체화 하는데 목적을 두고 있다. 나아가 산업클러스터와 관련된 용어들을 전반적으로 비교 검토하여 그것들의 의미를 명확히 하고 그 차이를 규명하려 한다. 필자는 M. Porter의 클러스터 개념이 전문화된 산업집적지를 설명하는 가장 간명하고 적실한 개념으로서, 산업지구와 신산업지구, 유연적 생산집적지를 포괄하는 광의적 개념이라고 파악한다. 하지만 그것이 집적과 동일한 의미나 범주를 갖는다고는 보지 않는바, 클러스터 현상은 집적 중에서 산업집적에 해당하며 산업집적 중에서 동종 혹은 연관 산업의 집적과 연계를 의미하는 것이다. 한편으로 필자는 이 특징적인 산업집적 현상에 대해 클러스터 보다는 산업클러스터라는 용어가 적실하다고 판단한다. 클러스터라는 용어는 그 개념에 비해 지나치게 포괄적이어서 오해와 오용의 소지가 적지 않은 것이다. 클러스터는 산업클러스터 이외에 정치 행정클러스터, 예술클러스터, 과학연구클러스터 등을 포함할 수 있다. 더하여 본 연구는 산업클러스터와 비산업클러스터 사이에 준산업클러스터 개념을 도입하여 산업클러스터의 범주를 보다 구체화하려 하였으며 이러한 관점에서 다양한 산업클러스터 사례들을 분석하였다.
기존의 교통영향평가 지침으로 규정된 사업 시행 전후의 교통흐름은 가로구간의 경우 교통량, V/C, 평균통행속도와 서비스수준, 교차로의 경우 서비스 수준 등의 교통류 분석지표에 의하여 분석되고 있다. 이러한 교통류 분석지표는 확률론적(stochastic)인 교통류의 특성을 효율적으로 번영하지 못하며, 특히 개별 가로구간과 교차로에 국한하여 분석됨으로서 사업 시행으로 인한 교통영향 분석 범위 전체 구간의 교통흐름을 종합적으로 분석하기에는 미흡하다. 본 연구는 차량추종모형(Car-Following Theory)에 의한 미시적 시뮬레이션(microscopic-simulation) 기법을 적용하여, 개별 구간과 교차로 분석 범위를 넘어서 사업 대상 교통영향 반경 내의 교통흐름을 가시적(visual)하게 보여줄 수 있는 방안과 이를 바탕으로 공간적 범위 설정 개선방안, 개선대책 수립에 따른 효과분석 방안 등 다양한 분석결과를 도출하였다.
근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 나타나는 사고의 개연성에 대한 연구가 필요하다. 교통사고는 교통상충상황의 연장선에서 발생하는 것으로써, 적은 시간과 한정된 공간에서 조사가 용이하고 자료취득이 수월하며 적은 비용으로 연구를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 교통상충기법은 그 활용도가 높으며, 많은 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 신호교차로 영상을 입력받아서 교통상충을 자동으로 분석하고 처리할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 CCTV카메라에서 입력되는 영상입력부, 입력된 영상을 배경영상, 현재영상, 차영상(difference image), 이동차량 분할(segmentation)영상을 저장하는 영상저장부, 저장된 영상을 상충알고리즘에 의해 상충판단을 하는 영상처리부, 그 처리된 결과는 디스플레이 해주는 영상출력부로 구분하여 처리한다. 프로그램 개발은 그래픽 언어인 LabVIEW 8.5버전과 VISION모듈 라이브러리를 이용하여 개발하였다.
The stability, reliability and efficiency of a smart ship are important issues as the interest in an autonomous ship has recently been high. An automatic collision avoidance system is an essential function of an autonomous ship. This system detects the possibility of collision and automatically takes avoidance actions in consideration of economy and safety. In order to construct an automatic collision avoidance system using reinforcement learning, in this work, the sequential decision problem of ship collision is mathematically formulated through a Markov Decision Process (MDP). A reinforcement learning environment is constructed based on the ship maneuvering equations, and then the three key components (state, action, and reward) of MDP are defined. The state uses parameters of the relationship between own-ship and target-ship, the action is the vertical distance away from the target course, and the reward is defined as a function considering safety and economics. In order to solve the sequential decision problem, the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm which can express continuous action space and search an optimal action policy is utilized. The collision avoidance system is then tested assuming the $90^{\circ}$intersection encounter situation and yields a satisfactory result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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