Geometry PIG 시스템은 배관의 상태 및 이상유무를 검사하여 그 결과를 저장하는 시스템으로 항법장치를 내장하고 있어 배관의 위치를 추정할 수 있다. PIG의 위치결정을 위해 후처리 보조 항법 알고리듬으로 비선형 스무딩 필터를 적용하고. 필터 측정치로 GPS를 이용한 위치기준점의 위치정보와 속도계를 이용한 속도정보를 사용하고, 특히 본 논문에서는 이들 정보 외에 Weld detector를 이용한 직선이동거리정보를 이용한 후처리 보조 항법 알고리듬을 PIG 시스템에 적용한다.
초장대교 콘크리트 고주탑 시공시에 사용되고 있는 슬립폼 시스템의 상승속도를 결정하는 요소인 초기경화시간은 콘크리트가 거푸집에서 안전하게 빠져나올 수 있는 굳기를 갖게 되는 콘크리트 타설 후 경화시간으로서, 배합 시 단위시멘트량 및 타설시 여러 현장 환경에 크게 영향을 받으므로, 콘크리트 타설 전에 초기경화시간을 정확히 파악하는 것은 매우 어렵다. 따라서 슬립폼 시스템의 안전성 확보 및 콘크리트면의 유지관리 문제가 발생하지 않도록 초기경화시간 결정을 위한 콘크리트 경화정도를 파악하는 기술이 필요하다. 더구나 슬립폼 공법은 연속적인 시공이 이루어지므로 거푸집 탈형 전 콘크리트의 경화정도를 연속적으로 파악할 수 있어야 한다. 초음파를 이용한 기법은 콘크리트면에 초음파를 투과시켜 투과된 신호를 측정 및 분석하는 방법으로 정량적이며 연속적으로 콘크리트의 경화정도를 파악할 수 있다. 특히 표면파 속도를 이용하는 기법은 표면을 따라 전파하는 표면파의 특성을 이용한 것으로서 표면파 속도의 변화를 통해 콘크리트 경화정도를 알 수 있으며, 주탑과 같이 두께가 두꺼운 콘크리트 구조물에 적용이 적합하다. 따라서 본 논문에서는 표면파 속도를 이용하여 콘크리트의 경화정도를 추정함으로서 슬립폼 시스템의 상승속도를 결정하는 연구를 수행하였다. 먼저 슬립폼 시스템 상승속도와 초기경화시간과의 관계식을 유도하였으며, 표면파 진행문제의 수치해석 결과를 연속웨이블릿변환 하여 표면파 속도를 추정하였다. 이때 탄성파 발생위치와 두 개의 수신점 거리에 따른 추정된 표면파 속도의 정밀도를 조사하였으며, 추정된 표면파 속도와 탄성계수와의 관계를 조사하였다.
모형 그물에 대한 어군행동의 수치모델링에 관한 연구의 일환으로서 어군행동의 모델링을 위하여 어군행동을 나타내는 운동방정식을 구성하는 각종 힘들의 parameter를 추정하기 위한 기초자료를 제공하고자, 모형 그물을 설치하지 않은 상태에서의 유속 변화에 따른 무지개송어의 유영행동을 화성처리하여 각 개체 위치좌표로부터 계산된 유영속도, 유영깊이, 수조의 변과 개체 사이의 거리, 개체상호간의 최근접거리, 어구의 3차원적 구조 등의 유역특성을 조사 분석한 결과는 다음과 같다. 유영궤적으로부터 무지개송어의 유영행동을 살펴보면, 정수상태에서는 수종 중앙부에서 유영하는 빈도가 높았으며, 수조 벽면으로부터 상당히 떨어져서 유회운동을 하는 것으로 나타났다. 정수상태에서의 평균 유영속도는 21.6~23.6cm/sec(2.5~2.9BL cm/sec)로서 개체수가 많을수록 체장당 유영속도가 빠른 것으로 나타났으며, 유속의 변화에 따른 어군의 평균유영속도는 유속이 증가할수록 유영속도도 증가하여 유속이 25cm/sec인 경우에는 유영속도가 30.6 cm/secd(3.8BLcm/sec)에 달하였다. 어군의 평균 유영깊이는 17~38cm로서 주로 중층의 깊이에서 유영하였으며, 유속이 빨라질수록 유영 깊이가 깊어지고 유영 깊이의 변화가 적어졌다. 수조의 벽과 개체 사이의 평균 거리는 17.6~21.4cm였으며, 유속이 빨라질수록 수조의 벽과 개체사이의 거리가 다소 멀어지는 경향을 나타내었다. 개체상호간의 최근거리는 개체수가 많을수록 가까워지며, 유속의 변화에 따른 개체상호간의 최근접거리 평균치는 3.0~5.9cm(0.4~0.7BL cm)로 나타났다. 어군의 3차원적 구조는 군을 형성하는 개체수가 증가함에 따라 군의 형상이 길이, 폭 및 깊이의 모든 방향으로 넓어지며, 유속이 빨라질수록 길이방향과 폭 방향의 크기가 깊이 방향에 비해 상대적으로 커져 각 방향의 평균 상태비는 2.8 : 2.7 : 1이었다.
해상교통관제시스템(VTS)은 선박의 위치, 속도, 침로 등 해상 교통 정보를 획득하기 위하여 다수의 해상감시레이더를 주요 센서로 이용하고 있으며, 거리 및 방위각 바이어스와 같은 2차원 해상감시레이더의 시스템 오차는 레이더 영상 및 표적 추적정보의 정확도를 크게 저하시킬 수 있다. 따라서 해상교통관제시스템에서 정확한 표적정보를 제공하기 위하여 레이더의 시스템 오차는 정밀하게 보정되어야 한다. 본 논문에서는 VTS 관제영역에 설치된 항로표지의 위치정보를 이용하여 2차원 해상감시레이더의 거리 및 방위각 오차를 보정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원 레이더 측정값의 표준오차 모델과 항로표지 위치정보로부터 측정 잔차 모델을 유도하고, 레이더 시스템 오차를 추정하기 위한 선형 칼만필터를 설계한다. Monte-Carlo 모의실험을 통하여 제안한 방법을 검증하고, 항로표지 정보의 개수에 따른 레이더 시스템 오차 추정의 수렴 특성 및 정확도를 분석한다.
본 논문은 수중 로봇 위치추정을 위하여 무향 칼만 필터 방법을 제안한다. 이 방법은 해저 지형 정보와 로봇으로부터 수심측정을 비교한다. 해저 수심 범위의 측정을 위해, DVL 센서를 이용한다. 일반적으로 DVL은 로봇의 속도 정보와 4개의 거리 데이터를 획득한다. 확장 칼만 필터는 지형 수심 범위 측정을 위해 자코비안을 유도하기가 가능하지 않기 때문에 지형정보를 이용한 방법에는 유용하지가 않는다. 파티클 필터는 자코비안을 필요로하지 않고, 비선형 및 비 가우시안 시스템에 좋은 해결책이지만 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 무향 칼만 필터와 파티클 필터의 위치추정 성능과 처리 속도를 비교한다. 수중 네비게이션에 사용되는 무향 칼만 필터 방법은 일부 있지만 해저 지형 정보를 이용한 방법은 극히 드물다. 특히, 제안된 방법은 수백개의 스캔 범위 데이터를 사용하지 않고 4개의 범위 데이터만을 이용한다. 본 논문에서는 4개의 거리 데이터를 가지고 해저 지형을 기반을 둔 위치추정을 위한 무향 칼만 필터 방법의 접근 가능성을 보인다.
본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.
본 논문에서는 주행 차량의 직진운동 제어를 위하여 관측자를 이용한 적응제어기를 제안한다. 차체중량, 시정수 등의 차량 파라미터들을 추정하기 위해 표준형 적응칙을 이용한다. 차량의 구동력 입력에서 가속도 까지의 비선형 모델을 이용하여 차량주행 속도 및 가속도 관측자를 설계한다. 제안한 관측자의 지수함수적인 안정도 및 관측자에 의거하여 설계한 적응제어기의 안정도를 리아프노브 함수 후보에 의해 입증한다. 전체 시스템의 안정도 및 차차간 상대거리/속도/가속도 오차들의 점근적인 수렴성도 수학적으로 입증하며, 제안한 방법의 타당성 및 효율성을 시뮬레이션을 통해 검증한다.
본 논문에서는 two-way ranging protocol 기반의 비동기 IR-UWB 거리 측정 시스템을 제안한다. 거리 측정을 위해서 주기 선호 특성을 지닌 펄스열을 송신하며 수신단에서는 수신 펄스열을 아날로그 코릴레이터 뱅크틀 이용해서 주파수 도메인으로 변환한 후 주파수 도메인에서 디지털 선호 처리를 하게 되어 펄스률 정도 속도의 ADC로 구현이 가능하다. 제시된 알고리즘은 주파수 도메인에서 다중경로 채널 보상 및 matched 필터링을 하여 피크를 검출한 후 검출된 피크에 동기를 이룬 펄스열을 재전송하는 과정을 거친다. CM1 채널을 가정한 두 디바이스 사이의 거리 측정 시뮬레이션을 통해서 제시한 알고리즘의 타당성을 검증한다.
보행자-차량 충돌사고 재구성을 위하여 본 논문에서는 사고 현장에서 수집이 용이한 정보들을 활용하여 차량의 충돌 속도를 정확하게 추정할 수 있는 퍼지 도구를 제시한다. 200건이 넘는 국내외 사고 및 실험 자료와 700건의 다중물체 시뮬레이션 결과에 근거하여 퍼지규칙과 소속함수들을 설정하였다. 개발한 퍼지도구는 4개의 소속함수와 2개의 논리적 규칙을 사용하여 보행자 선회 궤도 유형과 차량의 충돌 속도를 추론한다. 보행자 전도거리의 소속함수는 이와 같이 추론된 궤도 유형에 따라 달리 구성하였다. 작성된 퍼지 프로그램은 국내외 실제 사고 및 실험 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였으며 차량의 충돌속도에서 좋은 일치를 보여주었다. 이는 본 연구를 통하여 개발한 퍼지도구의 정확성과 유용성을 입증하는 것이다.
본 논문은 차량의 공회전시 불완전연소로 인한 일산화탄소의 배출량이 최대인 점에 착안하여 일반 네비게이션에서 제공하는 최단거리 모드로 주행했을 시와 '막힘없는 길 안내를 제공' 한다는 최신 공간정보기술인 실시간교통정보서비스를 적용했을 시의 공회전시간 및 일산화탄소 배출량을 비교 평가하여, 실시간교통정보서비스의 일산화탄소 저감효과를 추정해보기 위해 진행되었다. 대구시내의 교통정체구역인 수성구청에서 성서초등학교에 이르는 약 12km의 구간을 선정하여 2주간 동일구간을 요일별 시간대별로 주행함으로써 최단거리 안내서비스 주행시와 실시간교통정보서비스를 적용한 경로주행시의 공회전시간을 기록하고 환경부에서 제공하는 연료별 배출계수와 평균속도에 따른 일산화탄소 배출계수를 이용하여 일산화탄소 배출량을 산정하였으며, 측정결과 공회전시간이 약 28%, 일산화탄소 배출량은 약 57%의 감축효과를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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