• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.68-68
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• 2017

농작업 시에 가장 빈번하게 일어나는 위험한 농기계 관련 사고는 전도사고로 트랙터의 전복이 꼽히고 있다. 따라서 트랙터의 전복을 유발하는 주원인인 무게중심의 측정이 중요시 되고 있다. 지금까지 사용해 왔던 북미와 유럽, 일본 등의 선진 농기계 업체들이 사용하고 있는 트랙터 무게중심 측정방법(ISO 789-6 : OECD code2, 작도법)은 정밀성과 신뢰성이 다소 결여되어 이를 정확히 측정하기 위한 새로운 방법 및 알고리즘의 개발이 시급한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 트랙터 무게 중심을 보다 정확히 측정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 ISO에 NP(New Proposal)제안 과정을 거쳐 ISO 개정을 위한 기초연구로 수행되었다. 트랙터 무게중심 측정을 위한 ISO 789-6의 경우 작도법으로 시험하도록 되어 있으나, 본 연구에서는 무게중심을 계산할 수 있는 프로그램을 개발하고, 극좌표계산방식으로 측정된 값을 프로그램에 직접 입력하는 방법을 개발하여 신뢰성과 정밀성을 높일 수 있도록 하였다. 프로그램의 개발은 ISO(OECD) 방법에 대해 계산식을 개발하고 4개의 좌표가 교차하는 좌표와, 트랙터 후방을 들어 올렸을 때의 끝점 좌표, 전방을 들어 올렸을 때의 끝점 좌표 등을 구하는 자동 알고리즘을 개발하고, 중심 위치는 시험방법 및 트랙터의 제원에 따른 치수와 중량 데이터를 측정하여 입력하면 자동으로 계산이 되도록 하였다. 본 연구에서 개발한 방법과 기존 ISO 789-6(작도법)을 비교한 결과 보다 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 ISO에 NP제안을 위한 합리적인 시험방법임을 알 수 있었다. 개정작업이 완료될 시에 이 방법을 농기계 업체에 보급함으로써 보다 안전한 농기계 설계 및 제작에 기여하고 농민의 안전사고 예방에 기여할 수 있을 것이다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.4
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• pp.55-61
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• 2009

In order to observe the impact of a type of vehicles for traffic flows and pavement, vehicle classifications is conducted. Korean Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs provides 12-type vehicle classifications on National expressways, National highways, and Provincial roads. Current AVC (Automatic Vehicle Classification) devices decide vehicle types comparing measurements of vehicle lengths, wheelbases, overhangs etc. to a reference table including those of all types of models. This study developed an algorithm for macroscopic vehicle classification which is less sensitive to tuning sensors and updating the reference table. For those characteristics, trend lines in vehicle lengths and wheelbases are employed. To assess the algorithm developed, vehicle lengths and wheelbases were collected from an AVC device. In this experiment, this algorithm showed the accuracy of 88.2 % compared to true values obtained from video replaying. Our efforts in this study are expected to contribute to developing devices for macroscopic vehicle classification.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.43 no.1
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• pp.72-77
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• 2024

Recently, the necessity for sound source localization has grown significantly across various industrial sectors. Among the sound source localization methods, sound intensimetry has the advantage of having high accuracy even with a small microphone array. However, the increase in localization error at high Helmholtz numbers have been pointed out as a limitation of this method. The study proposes a method to compensate for the bias error of the measured sound intensity vector according to the Helmholtz numbers by applying deep learning. The method makes it possible to estimate the accurate direction of arrival of the source by applying a dense layer-based deep learning model that derives compensated sound intensity vectors when inputting the sound intensity vectors measured by a tetrahedral microphone array for the Helmholtz numbers. The model is verified based on simulation data for all sound source directions with 0.1 < kd < 3.0. One can find that the deep learning-based approach expands the measurement frequency range when implementing the sound intensimetry-based sound source localization method, also one can make it applicable to various microphone array sizes.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_2
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• pp.1261-1272
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• 2018

It is important to measure the Arctic surface air temperature because it plays a key-role in the exchange of energy between the ocean, sea ice, and the atmosphere. Although in-situ observations provide accurate measurements of air temperature, they are spatially limited to show the distribution of Arctic surface air temperature. In this study, we proposed machine learning-based models to estimate the Arctic surface air temperature in summer based on buoy data and Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2)satellite data. Two machine learning approaches-random forest (RF) and support vector machine (SVM)-were used to estimate the air temperature twice a day according to AMSR2 observation time. Both RF and SVM showed $R^2$ of 0.84-0.88 and RMSE of $1.31-1.53^{\circ}C$. The results were compared to the surface air temperature and spatial distribution of the ERA-Interim reanalysis data from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). They tended to underestimate the Barents Sea, the Kara Sea, and the Baffin Bay region where no IABP buoy observations exist. This study showed both possibility and limitations of the empirical estimation of Arctic surface temperature using AMSR2 data.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.438-443
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• 2002

본 연구는 수도작에서 토양과 식물체의 분광반사특성과 영상처리를 이용한 기계시각 잡초검출 센서를 개발하기 위한 기초연구로서 분류하고자 하는 대상체들의 분광반사율을 조사하여 주요한 파장을 선정하고 선정된 파장을 이용한 판별분석을 통해 각 대상체에 대한 분류 정확도를 중심으로 잡초검출 가능성을 조사하기 위하여 수행하였으며, 실험으로부터 얻은 결론은 다음과 같다. 1. 토양과 식물체를 구분하는데 효과적인 파장은 마른 토양의 경우 680 nm, 배수 토양에 있어서는 810 nm로 선정하였고, 토양을 배제한 후 벼와 잡초를 구분하기에 효과적인 파장은 580, 680 nm로 선정하였다. 2. 토양과 식물체를 구분하기 위한 판별분석 결과 2가지 토양상태 모두 식물체와 완전히 구분 가능한 것으로 나타났다. 벼와 잡초를 구분하기 위한 실험에서, 벼는 98%의 분류정확도로 구분이 가능하였고, 잡초는 83%의 분류정확도로 구분이 되는 것으로 나타났다. 따라서 차후 분광학적 원리를 이용한 센서를 제작할 때 본 연구에서 선택한 주요 파장과 판별함수를 이용하여 장치를 구성하고 알고리즘을 제작한다면 벼, 잡초, 토양을 효과적으로 구분이 가능할 것으로 판단되었다. 3. 컬러 CCD 카메라를 사용하는 경우에 있어 식물체와 토양을 구분하기 위해 3 종의 파장 중 630 nm 파장만의 이용을 고려하여 그 분류성능을 분석한 결과, 식물체와 토양은 소수의 관측치를 제외하고 완전히 구분이 가능했고, 벼와 잡초를 구분한 결과에서는 비교적 높은 분류능력을 가진 것으로 나타나 차후 컬러 CCD 카메라를 이용하여 장치를 구성하는데 좋은 기초가 될 것으로 판단된다. 배양체의 접종작업은 모든 배양실이 인력에 의존하였으며, 배양체를 배지와 분리하여 불필요한 부분을 제거하고 배양작물에 따라 생육정도를 2~3등급으로 구분하여 배양용기의 배지 위에 치상하는 과정으로 수행되었으며, 작업능률은 호접란의 경우 배양병에 25본을 접종하는데 시간당 6병, 심비디움은 원형 플라스크에 25본을 접종하는데 시간당 10병 정도였다. 바. 식물체의 대량증식에 사용되는 플라스크, 배양병, PE용기 등 배양용기의 세척작업은 농원의 1개배양실에서 간이식 세척기, 이 외의 9개배양실은 모두 물에 담겨 두었다가 세제와 브러쉬 등을 사용하여 인력으로 세척하고 있어 생력화 기술개발이 요구되었다.도가 빠를수록 건조속도가 빨라졌으며, 건조에너지도 1,334kcal/kg.water로 비슷하게 소요되었다. 마. 시험구와 대비구의 건감률은 시험구에서 1.08~1.36w.b./h로 나타나 대비구보다 약 9.9~18.3%가 높게 나타났고, 건조에너지는 10.2~14.6%가 절감되었다. 발아율은 열풍온도가 낮을수록 높게 나타났고 시험구가 대비구보다 발아율이 낮게 나타났으며, 동할률 증가량도 원적외선.열풍 복합건조방법이 높게 나타나 이것은 곡물 표면에 원적외선 방사에의한 복사열이 전달되어 열장해를 받았기 때문으로 판단되며, 금후 더 연구하여 적정 열풍온도 및 방사체 크기를 구명해야 할 것이다.으로 보여진다 따라서 옻나무 유래 F는 포유동물의 생식기능에 중요하게 작용하는 것으로 사료된다.된다.정량 분석한 결과이다. 시편의 조성은 33.6 at% U, 66.4 at% O의 결과를 얻었다. 산화물 핵연료의 표면 관찰 및 정량 분석 시험시 시편 표면을

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.4
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• pp.457-465
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• 2010

In this study, a Taylor series (T-S) model based on the Arrhenius, McVetty, and Monkman-Grant equations was developed using a mathematical analysis. In order to reduce fitting errors, the McVetty equation was transformed by considering the first three terms of the Taylor series equation. The model parameters were accurately determined by a statistical technique of maximum likelihood estimation, and this model was applied to the creep data of alloy 617. The T-S model results showed better agreement with the experimental data than other models such as the Eno, exponential, and L-M models. In particular, the T-S model was converted into an isothermal Taylor series (IT-S) model that can predict the creep strength at a given temperature. It was identified that the estimations obtained using the converted ITS model was better than that obtained using the T-S model for predicting the long-term creep life of alloy 617.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2009.05a
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• pp.42.1-42.1
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• 2009

오스테나이트 스테인리스강은 우수한 내식성 및 기계적 특성으로 인해 구조용 재료로 널리 사용되고 있다. 표준원전 경수로의 경우 가압기 밀림관소재로 Nb 안정화 오스테나이트 스테인리스강인 type 347 스테인리스강이 사용되고 있다. 그러나 원전배관에서는 운전중 배관내 온도편차에 의한 열응역과 하중변화에 의한 기계적하중에 의해 피로손상을 받는다. 일반적으로 범용 오스테나이트 스테인리스강(AISI 304, 316)의 피로균열 성장거동에 대한 연구결과는 국내외적으로 다수 축적되어 있으나 type 347 탄소, 질소 함량에 따른 기계적 특성 및 피로균열성장 연구는 매우 미비하다. 따라서 본 연구에서는 탄소와 질소의 함량에 따른 기계적거동을 평가하고, 이에 따른 피로균열전파속도를 관찰하여 스테인리스강의 정확한 피로균열전파속도 곡선을 제시하고자 한다. 실험에 사용된 시편은 두께 5mm, 폭 25.4mm CT시편을 사용하였으며, 1mm의 예비균열을 주었다. 그리고 실험온도는 상온과 원전가동온도인 $316^{\circ}C$에서 실시하였으며, 주파수는 10Hz를 주었다. 실험결과 각 함량에 따른 type 347의 미세조직 관찰결과 기지내에 압연방향을 따라 조대한 석출물의 흐름이 관찰되었으며, 크기나 분포가 큰 차이를 보였다. C+N 함량이 낮은 시편은 주로 $0.1\;{\mu}m$ 이하의 미세한 입자들이 오스테나이트 기지조직의 입내와 입계에 고르게 분포되어 있었다. 그러나 C+N 함량이 높은 시편의 경우에는 $0.1\;{\mu}m$ 이하의 미세한 입자들과 함께 국부적으로 $1\sim10\;{\mu}m$의 조대한 입자들이 분포하고 있는 것이 관찰되었다. 그리고 질소의 함량이 높아짐에 따라 인장강도는 증가하였으며, 피로시험결과 고온에서 실험한 피로균열성장률 곡선이 상온보다 높게 나타남을 확인할 수 있었다. 그리고 질소가 적게 첨가되고 탄소의 함량이 많을수록 피로균열성장률은 ASME 곡선보다 낮게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.41-41
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• 2017

본 연구는 초분광 영상을 이용하여 수박 모종의 수분함량을 비파괴적으로 추정하기 위해 수행되었다. 단계적으로 수분 스트레스를 받은 수박(n=45) 모종을 초분광 영상시스템으로 촬영하여 모종 영역의 반사율을 추출하였고, 매 촬영 후 모종의 생체중과 건물중을 측정하여 수분함량을 계산하였다. 모종의 반사율과 계측된 수분함량을 변수로 하여 Partial Least Square Regression(PLSR) 분석을 이용하여 수분 추정 모델을 구축하였다. 수분 추정모델을 작성한 결과 Calibration(Cal.)의 정확도($R^2$)는 0.66, 정밀도(RMSE 및 RE)는 각각 1.06%, 1.14%로 나타났다. 수박 모종의 수분함량 추정모델의 정밀도는 상당히 높게 나타났으나 정확도는 낮게 나타났다. 정확도를 개선하기 위해 Confidence ellipses의 신뢰구간을 95%로 설정하였을 때 3개의 모종이 타원 밖에 위치하는 것을 발견하였으며 이를 제거 후 재분석을 하였다. 3개의 모종을 제외한 수박 모종의 수분함량 추정모델의 정확도는 0.82, 정밀도는 0.73%, 0.78%로 나타났다. 3개의 모종을 제외함으로서 모델의 정확도 및 정밀도가 상승하여 3개의 모종이 정확도 및 정밀도를 낮추는 원인이라 판단된다. 작물은 가뭄스트레스를 받을수록 반사율이 낮아지지만(Yang et al., 2010) 3개의 모종은 다른 모종의 수분함량에 비해 반사율이 큰 차이를 나타내어 정확도 및 정밀도를 낮춘 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 초분광 영상을 이용하여 수박 모종의 수분함량 추정가능성을 시사하였고, 모델의 정확도를 개선하기 위해 샘플 수 및 수분함량의 변이를 증가시키는 것이 필요하다고 판단된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.273-278
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• 2003

본 논문에서는 한-중 기계번역 시스템에서 사용되는 한중 동사구 패턴의 반자동 생성을 위한 방법론을 제안한다. 한중 동사구 패턴은 한국어와 중국어간의 변환을 위한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 한국어의 구문분석과 중국어의 생성을 위해 중요한 정보를 제공하는 고급 언어자원이다. 본 논문에서 제시하는 새로운 패턴 반자동확장 방안은 기존의 한중 동사구 패턴으로부터 대역어 정보를 이용하여 새로운 동사구 패턴을 생성해내는 방법이다. 본 방법론은 시스템 개발 초기에 일반적으로 이루어지는 사전기반 패턴 구축이 끝난 후, 패턴의 커버리지 문제를 해결하기 위해 실용적으로 적용할 수 있는 방법론으로서, 한국어와 중국어 같이 활용 가능한 대역 코퍼스가 아직 많지 않은 경우에 효과적이다. 본 논문에서 제시한 방법론은 실험 결과 67.15%의 정확률과 4.58배의 패턴 확장률을 나타냈다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.1 no.2
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• pp.9-25
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• 1984

중품종, 중량생산용의 합리적인 생산 system의 일형태로서 미국 Kearney & Trecker 사가 실용하고 있는 Flexible Manufacturing System(약칭 F.M.S.)을 처음으로 발표한 것은 1960 년대 후반이었다. 그러나 이 FMS도 그 후 얼마동안은 선전마저도 되는일 없이 지내왔다. 그런데 사회의 발전과 더불어 사회의 제품에 대한 요구가 다양화, 단수명화의 방향으로 진보되어, 그 결과, FMS의 중요성이 인식되게 되었다. 그리고 1970 년대후반부터 라고 표현될만한 상황이 일본,미국,서독 등 3개국을 중심으로 표현했다. 당초에는 라고 하는 용어만이 선행한 바람 직하지 못한 점은 있었으나 그후 FMS의 본질을 이해한 System의 도입증가와 함께 FMS 기술도 상당히 발전되어 왔다. 또한 FMS의 가동예의 증가와 더불어 그 도입효과가 눈부시다는 것이 분명해졌다. 이 FMS의 중요성은 , 혹은 라고 하는 말로 집약되는데 당연히 현재로서는 FMS는 공업선진국, 개발 도상국을 막론하고 큰 화제를 불러 일으키고 있다. 따라서 이와같은 중요한 FMS의 상황을 국제적인 관점에서 정확히 파악한다는 것은 매우 중요한 일이다. 그러나 현금에 있어서의 FMS기술의 급속한 진보는 이와같은 관점에서의 상황파악을 매우 어렵게 하고 있다. 이제까지도 예컨데 Scharf와 Schulz, Hutchinson, Spur와 Mertinz 혹은 기계기술협회생산기술조사분과회(일본)의 조사예가 있으나, 상세한 것은 각국별, 혹은 각사별의 해설을 참조하지 않으면 이해할 수 없다. 더우기 이제까지는 기계가공용 FMS가 주체였으나 현대에 이르러서는 FMS의 적용범위는 판금가공, 단조가공, Plastic사출성형가공, 조립 등에 널리 이용되어 왔기때문에 점점 그 현상의 파악이 어려워지고 있다. 따라서, 여기서는 그와같은 FMS의 현상과 장래의 발전동향을 간단히 이해할 수 있도록 개설하고자 한다.