현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구에서는 80k Bulk carrier의 저항성능 향상을 목적으로 선미부에 1개의 핀을 부착해 선미 유동을 제어하였고, 저항성능 및 반류의 변화를 분석하였다. 부착된 핀은 직사각형 단면을 가지며, 길이와 폭, 두께는 고정된 채 길이 및 흘수 방향 부착 위치와 유선에 대한 각도만 변화가 있었다. 나선 및 핀이 부착된 선체에 대한 모형 스케일에서의 CFD 해석이 수행되었고, 그 결과를 실선 확장 후 비교하였다. 핀은 프로펠러로 유입되는 빌지 볼텍스의 경로를 선미 트랜섬 쪽으로 변화시켰고, 이는 프로펠러 상부와 선미부의 압력을 증가시켰다. 이로 인해 선체의 압력저항 및 전 저항이 감소되었으며, 감소율은 핀의 부착 위치가 선미 및 선저와 가까울수록 높았다. 또한 핀은 공칭반류를 감소시켰는데 핀의 각도가 커질수록 반류의 변화가 컸고, 전 저항 저감률은 최대가 되는 특정 각도까지만 비례하였다. 대상 선박에 단일 핀을 부착했을 시의 최대 전 저항 저감률은 약 2.1 %였고, 선미로부터 수선간장의 12.5%, 선저로부터 흘수의 10 % 위치에 14°의 각도로 부착됐을 때이다.
대기오염, 지구온난화 문제 등 환경 문제의 심각성이 대두되면서 청정 연료의 관심이 커지고 있다. 그 중 수소는 기존 화석연료와는 달리 연소 시 부산물로 수분만이 발생하는 대표적인 친환경 에너지원으로 현재 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 물류 분야에서도 수소를 활용한 물류 네트워크를 구축하기 위해 다양한 정책적 노력이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 수소 물류 네트워크의 구축에 있어 수소충전소의 입지 결정은 매우 중요한 문제이다. 최근 개발된 수소추진(수소연료전지) 화물차에 수소를 공급하는 충전소는 수소 기반 물류체계가 본격적으로 자리 잡는 데 있어 필수 불가결한 요소이다. 이러한 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 선행연구는 대부분 수리적 모형에 기반한 최적화 기법만을 사용하여 수소충전소의 최적 입지를 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 연구의 동향과는 차별화하여 최적화 기법의 중요한 투입 변수 중 하나인 충전소 후보지에 대한 공간적 특성을 검토하는 방법으로 머신러닝 모형들을 활용하고 그 적용가능성을 확인하였다. 머신러닝은 다양한 분야에서 우수한 성과를 증명한 기법이지만 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 연구 분야에서는 아직 적용된 바가 없다. 이를 위해 본 연구에서는 개별공시지가, 수소공급지와의 거리 등 전국 고속도로 휴게소와 고속도로의 무작위 지점들의 위치와 관련된 변수들을 독립변수로 선정하여 단일 머신러닝 모형과 앙상블 모형을 적용하고 그 성과를 비교하였다. 분석 결과, 랜덤포레스트(Random Forest) 모형이 가장 우수한 성과를 보였으며, 다른 모형들 또한 우수한 분류 성능을 보여 최적 입지 문제에 대해 공간적 특성을 예비적으로 검토하는 방법론으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 따라서 머신러닝 모형은 수소충전소의 최적 입지 결정 분야에서 향후 최적화 기법을 적용한 연구의 예비적 검토 방법론으로 널리 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 수도권과 비수도권의 가계지출 부담이 기혼여성의 출산 의사에 미치는 영향을 패널로짓 모형을 이용해 비교분석하였다. 실증분석의 핵심 대상인 기혼여성의 범위는 가임 가능성이 높은 25세부터 39세까지로 한정하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 거주 지역과는 관계없이 대체로 배우자의 경제력이 기혼여성의 출산 의사에 있어 중요한 요인일 수 있다는 점을 확인하였다. 둘째, 결혼생활 만족도는 높을수록 출산 의사에 긍정적인 영향을 미치고 있었으며, 자녀가 반드시 있어야 한다는 가치관이 있을수록 출산 의사가 높아지는 것으로 나타났다. 셋째, 가계지출 부담은 기존 자녀 수와 같은 내부요인을 제외하고 기혼여성의 출산 의사에 있어 가장 중요한 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 특히 수도권과 비수도권 모두 교육비 지출에 대한 부담은 출산 의사를 큰 폭으로 감소시키는 핵심 원인으로 나타났다. 넷째, 가계지출 부담은 거주 지역에 따라 출산 의사에 상이한 영향을 보이는 것으로 나타났는데, 수도권은 의료비 및 원리금 대출이, 비수도권은 교통통신비가 출산 의사에 더 큰 영향을 미치고 있었다. 이를 통해 본 연구는 출산 제고를 위해서는 가계지출에 대한 부담완화가 지속적으로 필요하며, 거주 지역에 따라 차별적인 정책접근이 요구된다는 시사점을 확인하였다.
Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.
본 연구의 목적은 신호교차로의 적정황색신호시간 산정을 위한 것으로, 황색신호시간 산정 시 접근속도와 교차로 폭에 따른 연관성을 알아보고 신호 운영에 따라 변화되는 교차로 내 상충과 딜레마구간을 최소화하여 교차로 운영 안전성을 확보하는 데 있다. 이를 위해 5개 교차로의 6824건의 자료를 수집 분석하였다. 주요 연구결과는 첫째, 차로별 개별차량 접근속도를 분석하고 방향별 상충을 고려해 교차로 폭을 정의하였다. 둘째, 기존 산식의 문제점을 보완한 접근속도와 상충 지점 기반 다중회귀모형식을 개발하였다. 셋째, 개발 산정식을 통해 접근속도와 교차로 폭에 따른 적정황색신호시간 적용 기준표를 제시하였으며, 와의 관계를 이용해 황색신호시간과 딜레마구간을 교차 분석할 수 있는 산정표를 제시하여 황색신호시간 변화에 따른 딜레마 길이의 안전성을 판단하는 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 신체의 불편함을 가진 사람들의 사회참여를 제고시키기 위해 '공간적 포용성'여 장애와 공간적 포용성이 사회참여에 미치는 영향을 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 거주하는 지역의 사회·공간적 환경은 신체적 제약으로 인해 활동반경이 좁고 복합적인 장벽에 직면하는 장애인에게 매우 중요하다. 본 연구에서는 지역사회 내에서 장애인들이 비장애인들과 동등하게 관계를 형성하고 안전한 도시공간에서 기본적인 시설과 서비스로의 이용과 접근이 가능한 환경을 갖춘 것으로 장애인 관점의 공간적 포용성을 정의한다. 공간적 포용성은 개인의 관계망, 사회적 환경, 물리적 환경 등 세 가지 차원으로 구성되며, 물리적 환경은 거주 지역의 안전수준/자연환경/생활환경/대중교통 여건/의료서비스 여건 등을 포괄한다. 2019년 지역사회건강조사를 활용하여 장애 여부와 공간적 포용성에 따른 사회참여와의 관계를 2수준 다층회귀모형으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 개인 수준의 개인적 관계망과 지역 수준의 물리적 환경이 사회참여에 미치는 긍정적 영향을 확인하였다. 둘째, 물리적 환경을 5개 하위요인으로 파악하였을 때 개별요소의 유의한 영향 관계는 확인할 수 없었다. 셋째, 지역 수준에서 신뢰할 수 있고 친근한 사회적 환경은 사회참여에 부적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 분석 결과는 공간적 포용성이 장애인의 사회참여에 효과를 미치고 있음을 실증하고, 장애인의 사회참여 여건 마련 및 제고를 위한 도시계획 시사점을 제공한다.
국토교통부는 중소벤처 기업의 보유기술 및 공공기술 이전 및 사업화 지원을 위해 국토교통기술사업화지원사업을 추진하여 왔으며, 일몰제 적용에 따라 2022년부터는 후속 신규사업을 추진할 예정이다. 이러한 시점에서 후속 신규사업의 투자효과 제고 및 우수 연구기관 선정을 위해 사업목적에 맞는 타당한 평가지표 체계의 수립이 필요하다. 후속 신규사업의 평가 지표 체계는 선행사업의 사업목적 및 목표와 연계 되어야 하며, 연구성과 단절 등을 예방하기 위해 기존 평가항목 및 지표를 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문은 국토교통기술사업화지원사업 평가위원별 평가결과 데이터를 이용하여 계층적 군집분석을 통해 평가지표 체계를 다수의 시나리오로 설정하고, 구조방정식 모형 분석을 수행하였다. 시나리오 분석결과, 평가 지표 간 인과관계를 나타내는 각 경로의 측정효과와 평가항목에 미치는 평가지표별 효과를 고려하여 평가결과에 미치는 영향력이 가장 높은 시나리오를 개선방안으로 선택할 수 있었다.
본 연구의 목적은 가상현실 체육실 수업의 실재 경험이 즐거움과 몰입을 경험할 때 스포츠 활동 참여의도에 어떤 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 조사는 초등학교 고학년을 대상으로 총 300명을 60부씩 표본추출하여 설문지 중 응답이 불성실한 24부를 제외하고 총 276부의 자료를 연구에 사용하였다. 본 연구에서 사용한 데이터 처리는 SPSS ver. 24.0 및 AMOS 버전. 24.0 통계프로그램을 이용하여 확증요인분석, 빈도분석, Cronbach's α 계수계산, 상관분석, 구조방정식모형분석을 실시하였다. 이러한 과정을 통해 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 가상현실 체육실 수업의 실재 체험은 즐거움에 정(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, 가상현실 체육실 수업에서 즐거움과 몰입의 관계는 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 가상현실 체육실 수업의 즐거움은 체육활동 참여의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 넷째, 가상현실 체육실에 참가한 학생들의 수업몰입도는 향후 체육활동 참여의도에 정(+)의 영향을 미쳤다.
본 논문에서는 슈퍼커패시터를 적용한 에너지 저장장치에 대해서 연구하였다. 납축전지등을 사용하였던 기존방식과는 다르게 슈퍼커패시터를 사용하여 고출력을 달성할 수 있으며, 이러한 특징으로 인하여 연구된 저장장치는 비상전원용 전력을 공급할 수 있을 뿐만 아니라, 전력품질 개선이나 짧은 순간에 큰 출력을 요구하는 고속 기동용 모터등의 전원시스템으로도 사용이 가능한 장점이 있다. 에너지변환 시스템은 양방향 인버터와 컨버터로 구성되어 고속, 고출력의 충전, 방전을 수행할 수 있는 장점도 있다. 양방향 인버터를 이용한 two loop 제어기 설계 방법이 제시되었고, 실험과 제작을 통해 설계 방법의 정합성을 입증하였다. 설계 순서는 먼저 상태공간 평균화 기법과 Decoupling 기법을 이용하여 선형화된 전달함수를 계산하였다. 다음 20% 오버슈트와 안정시간을 만족시키는 전류 제어기 설계를 한 후에 오버슈트 없는 전압과 10배 이상 느린 안정시간을 가지는 전압제어기를 설계한 후 단위계단응답 커브를 통해 원하는 설계특성이 나오는 지를 확인하는 과정으로 이루어진다. 설계된 제어기들은 계통과 단위 역률을 이루며 제어되기 때문에 전력품질 향상을 이룰 수 있으며, 빠른 응답특성과 정상상태 오차를 0으로 만들 수 있는 우수한 제어특성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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