현재 공용중인 교량에 대한 재하시험으로 계측한 응답과 초기해석모델의 해석 응답을 비교하여 응답보정계수를 계산하고, 이 모델을 사용하여 내하율과 내하력을 평가하는 방법을 적용하고 있다. 그러나 이러한 응답보정계수는 계측 위치와 하중 조건에 따라 변동하는 값을 준다. 특히 초기해석모델이 교량의 거동에 합당하지 않은 경우, 그 변동 폭이 크며 보정된 모델에 의한 해석 응답이 계측된 응답과 동떨어진 결과를 줄 수 있다. 본 연구에서는 저속으로 주행하는 차량의 다양한 하중 조건에서 동적 성분을 제거한 정적 응답을 얻기 위해 의사정적재하시험법을 적용하였다. 두 개의 유사한 PSC-I 거더교에서 정적 응답을 계측하고, 두 교량 각각에 대한 변위와 변형률에 대한 응답보정계수를 계산하였다. 초기해석모델이 제대로 설정되어 있지 않다면, 평균적으로 구한 응답보정계수로 보정한 모델의 해석 응답이 계측 응답과 오차범위 내에 들어오는지 않음을 확인하였다.
강우와 토양수분과 같은 자료는 지구통계자료로서, 필요로 하는 모든 지점의 값을 구하는 것이 중요하다. 이 과정에서는 일반적으로 공간보간이 수행되며, ArcGIS와 같은 상용 소프트웨어를 이용하는 경우가 많다. 하지만 상용 소프트웨어는 높은 전문성과 비용으로 인한 치명적 단점이 존재한다. 본 연구에서는 공간 보간을 수행하는데 있어서 처리환경에 따른 차이점을 비교하기 위해 상용 소프트웨어인 ArcGIS와 오픈소스기반 환경인 R을 활용하였다. 공간보간에 사용된 자료는 LAMP WRF에서 생산된 기상예측 자료를 기반으로 누적강우 시나리오에 따라 산출된 토양수분 자료를 사용하였다. 두 가지 환경에서 산출물의 결과값은 차이가 없었지만 사용자 인터페이스와 계산소요 시간 등에 차이가 있었다. 테스트 베드에서의 공간보간 작업 결과는 R의 경우 평균 소요시간이 5시간 1분으로 나타났고, ArcGIS의 경우 평균 소요시간이 4시간 40분으로 각각 나타나서, 7.5%의 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 연구자가 상용 소프트웨어 환경과 오픈소스 기반 환경에서 동일한 결과를 도출할 수 있으며, 연구자의 환경과 수준에 따라 선택해야 함을 실례를 들어 제시한 데 의의가 있다.
GPS(Global Positioning System)는 군사 목적으로 개발되었고, 민간인 신호(GPS L1주파수 C/A 신호)를 개방하면서 많은 발전이 이루어졌다. 현재의 위성은 하루 약 2회 주기로 지구를 공전하며 위치를 측정하는데 위성 신호 3개(초기에는 시각 오차까지 계산하기 위하여 4개)이상을 수신하는데 전파 출발 시간에서부터 수신된 위성 신호의 전파 도달 시간(TOA)까지의 데이터를 삼변측량 방식을 통해 지상 수신기 3차원 위치를 결정한다. 그러나 GPS를 활용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 발생하며 아파트와 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대 등, 많은 지역이 GPS의 사각지대 또는 오차 범위 밖의 무력화 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS 위성 신호의 수신이 불가능한 지역에서 현재의 위치 정보를 획득하기 위해서는 다른 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 가속도와 자이로 센서가 결합된 IMU(Inertial Measurement Unit)와 지자기 센서를 이용하여 GPS 신호 수신이 불가능한 지형에서도 위치인식이 가능하도록 시스템을 설계 하였다. 9-DOF IMU와 지자기 센서를 이용한 순간 속도 값을 계산하여 현재의 위치를 추적할 수 있는 방안을 연구 하였으며 제작과 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.
하구습지는 생물생산성이 높고 물리적 환경도 독특하여 국가 생물다양성 관리 및 그들의 서식처 확보 관점에서 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 하구습지 보전 및 관리를 위해 열린 하구이며 다양한 서식공간이 분포하는 것으로 알려진 가화천하구습지의 식생 및 생물상 조사를 통해 생태적 특성을 분석하였다. 정수역 다년생 초본식생, 염습지식생, 암극지식생 등 5개 상관식생형의 12개 식물군락이 확인되었다. 남강댐 방류, 조수의 영향으로 수변부의 좁은 입지를 따라 식생이 대상분포하고 있었다. 생물종 다양성은 멸종위기 야생생물 12종 포함 총 715종이 확인되었다. 다양한 하상구조와 미소서식처가 분포하고 있는 I, III구간에서 종다양성이 상대적으로 높았다. 해수 유입에 따른 기수역의 형성으로 다양한 기능군을 가지는 멸종위기 야생생물도 분포하여 보전가치가 높은 지역인 것으로 나타났다. 가화천하구습지의 생태정보의 수집은 하구 생태계의 보전·관리 기반을 마련하고 정책 수립을 지원하는 데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 Nb2O5/SiO2 이중 버퍼층위에 ITO박막을 증착하여, SiO2버퍼층 두께 변화 (40~50 nm)에 따른 전기적 및 광학적 특성을 조사하였다. Nb2O5/SiO2 이중 버퍼층을 도입한 ITO박막의 표면 거칠기는 0.815에서 1.181 nm 범위의 작은 값을 가지는 매끄러운 형상을 보였고, 면저항은 99.3~134.0 Ω/sq. 범위로 정전용량식 터치스크린 패널에 적용하는데 문제가 없는 것으로 나타났다. 특히 Nb2O5 (10 nm) / SiO2 (40 nm) 이중 버퍼층을 삽입한 ITO박막의 단파장(400~500 nm) 영역에서의 평균 투과도와 색도(b*)는 83.58 % 와 0.05로 이중버퍼층이 삽입되지 않은 ITO박막의 74.46 % 와 4.28에 비해 상당히 향상된 결과를 나타내었다. 이를 통해 Nb2O5/SiO2 이중 버퍼층을 도입한 ITO박막에서 인덱스 매칭 효과로 인해 단파장 영역의 투과도 및 색도와 같은 광학적 특성이 현저히 향상되었음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 준설점토가 상부에 매립된 해안가 대심도 연약지반의 계측결과를 분석하고 현재의 시방기준과 비교하여 그 결과를 바탕으로 대심도 연약지반 개량공사에 사용되는 각 계측별 계측기 선정, 설치, 데이터 정리 및 분석에 대하여 적합한 안을 제안하였다. 간극수압계의 경우, 연약지반 현장 여건을 고려하여 예상 가능한 측정 범위의 1.5배 이상 정도의 계측 범위가 가능한 게이지를 적용하는 것이 바람직하다. 수평배수층에 설치되는 지하수위계는 성토 중 지하수위의 변화, 집수정 및 수평배수층의 성능을 확인하는 것으로 성토 중에는 지하수위가 수평배수층 내부에 존재하도록 관리하는 것이 중요하다. 대심도 연약지반에서 지중경사계의 설치심도는 N치가 40 이상인 풍화암 또는 연약지반 하부의 자갈층에 설치하면 충분하다. 층별침하계는 스크류타입을 설치하는 것이 바람직해 보인다. 그러나 스크류타입 게이지가 자중에 의한 침하가 발생하지 않아야 한다. 폐합 또는 결합측량시 수준측량의 허용오차는 침하가 크게 발생하는 준설매립지임을 고려하면 $\sqrt[10]{L}mm$(L은 편도거리(km)) 정도로 관리하면 충분하다.
최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.
안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 'crop & resized' 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.
본 논문은 주어진 현품 영상과 도면 영상의 유사도를 비교하여 1:1 검증을 위한 방법을 제시한 것으로, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 두 개로 결합하여 Siamese Net을 구성하고 현품 영상과 도면 영상(정면도, 좌우 측면도, 평면도 등)을 같은 제품이면 1로 다른 제품이면 0으로 학습하며, 추론은 현품 영상과 도면 영상을 쌍으로 질의하여 해당 쌍이 같은 제품인지 아닌지를 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 현품 영상과 도면 영상과의 유사도가 문턱 값(Threshold: 0.5) 이상이면 동일한 제품이고, 문턱 값 미만이면 다른 제품이라고 판별한다. 본 연구에서는 질의 쌍으로 동일제품의 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정 : 긍정) "동일제품"으로 판별할 정확도는 약 71.8%로 나타났고, 질의 쌍으로 다른 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정: 부정) "다른제품"으로 판별할 정확도는 약 83.1%를 나타내었다. 향후 제안한 모델에 파라미터 최적화 연구를 접목하고 데이터 정제 등의 과정을 추가하여 현품 영상과 도면 영상의 매칭 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.
국가 단위의 자원생산성은 GDP/DMC로 측정한다. 그러나 GDP의 경우 지표 특성상 자원으로부터 발생된 부가가치만을 구분하기 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 자원생산성 지표(이하 GDP/DMC) 수식 중 GDP에 에너지 조정계수를 적용(이하 GDPe) 하였다. GDPe 적용 결과, 제조업 비중이 높은 우리나라는 자원사용량 1톤당 평균 1,094.60 USD/ton의 가치를 창출하였으며 OECD 38개 국가 중 4위로 기존 GDP/DMC 대비 10계단 상승하였다. 반면 3차 산업이 전체 GDP의 70%를 차지하는 룩셈부르크는 GDPe 적용 후 자원생산성 순위가 12계단 하락하였다. GDPe/DMC는 산업구조별 에너지 사용량을 고려해 자원에 국한하여 부가가치를 측정하므로 제조업 비중이 높은 국가의 경우 산업특성이 반영되어 자원생산성이 기존보다 상대적으로 높게 나타날 수 있다. GDPe/DMC는 산업구조가 확연히 다른 국가들(에너지/자원집약도가 높은 산업 중심의 국가와 그렇지 않은 국가) 간의 자원생산성 비교 분석을 통한 개선안 도출에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 뿐만 아니라 산업구조가 유사한 국가들 간에 자원생산성 비교, 분석을 위해서도 참고지표로써 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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