본 연구에서는 Healey 등(2005)의 데이터를 활용하여 스트레스 정도가 단시간에 변하는 운전상황에서 운전자의 심박변이도 분석을 통해 스트레스 정도에 대한 추정이 가능한지를 예비적으로 평가해 보았다. 단시간에 스트레스 정도가 변하는 운전의 경우 심박변이도 변화 양상은 기존 문헌에 나타난 장거리 운전의 양상과 다르며, meanRR, sdRR, HF, LF/HF, LFnorm, HFnorm의 6가지 심박변이도 파라미터가 스트레스 추정에 유의한 변수로 확인되었다. 정상인 운전자 5명에 대해 6가지 파라미터를 입력변수로, 운전 구간에 따라 변하는 스트레스 정도를 출력변수로 하여 개인별 선형회귀 모델($R^2=0.8604{\pm}0.0959$)을 도출하였으며, 이 선형회귀 모델의 적합성을 평가하기 위하여 심박변이도 데이터를 5분 길이의 16개 세그먼트로 나눈 뒤 실제 스트레스 정도와 추정된 스트레스 정도를 비교해 보았다. 그 결과 일부 세그먼트에서 부정확한 추정 결과가 관찰되기도 하였으나, 실제 스트레스 변화 패턴과 예측된 스트레스 변화 패턴 사이에 높은 상관성이 확인되었다($r=0.8560{\pm}0.0619$). 향후 운전자 구속을 최소화하면서 측정 가능한 심박변이도 분석 시스템을 개발하고, 이를 Healey 등의 연구에서와 유사한 운전 프로토콜을 통해 다수의 피험자에게 적용함으로써 본 연구결과가 유효한지 검증할 계획이다.
수중음속 구조의 시간변화에 기인한 전파손실의 변화정도를 추정하기 위해 1993년 10월 대한해협에서 39 시간 동안 1시간 간격의 해양학적 관측을 실시하였다. 수온의 시간 변화를 일으키는 요인을 살펴보기 위하여 해류와 기상학적인 관측도 동시에 실시하였다. 관측기간 동안 표층 혼합층에서 수온의 시간 변화는 관측점 주위 해역의 수괴와 밀접하게 관련되어 있다. 저주파 대역(75-300 Hz) 전파손실은 포물선 방정식 기법을 도입한 모델을 이용하여 계산하고 전 수심에 대해 평균을 취하였다. 수직음속 구조의 시간 변화는 30-50 km 거리에서 10 dB 이상의 전파손실 차이를 일으킬 수 있다. 39 개 수직음속 구조에 대한 전파손실의 표준편차 변화정도는 50 km 거리에서 3 dB에 달한다.
기존 기후변화 영향평가 불확실성 연구들은 거의 대부분 GCM의 불확실성이 가장 크다고 결론내리고 있으나, ES 불확실성과의 정량적 비교는 하지 못했으며, 기존 접근방법은 민감도 분석 수준에 머무르고 있다. 이에 본 연구에서는 기후변화 영향평가 각 단계별 불확실성을 포괄적으로 정량화하고 수행단계별 불확실성의 전파정도를 추정할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 첫째, 전체 불확실성, 각 단계별 불확실성 증가 정도, 각 단계별 불확실성의 비율을 제시할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 또한 불확실성을 정량적으로 추정할 수 있는 방법으로 maximum entropy(이하 ME)를 선정하였으며, 이를 본 연구에서 제시한 approach에서 적용성을 살펴보았다. 둘째, 본 연구에서는 기후변화 영향평가 불확실성 단계별 정량화를 위해 2개 배출시나리오, 4개 GCM 시나리오, 2개 상세화기법, 2개 수문모형을 사용하여 기본적 기후변화 영향평가 단계를 모두 수행하였다. 기존 approach에서는 GCMs의 변화율(89.34)이 가장 커 GCMs의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으나 제시한 approach에서는 배출시나리오의 불확실성이 전체 대비 58.66 %로 기후변화 영향평가에서 가장 큰 불확실성 발생 원인으로 파악되었다. 모형 불확실성에서는 GCMs의 불확실성(전체 대비 33.57 %)이 가장 높게 나타났다. 또한 배출시나리오의 ME는 3.32, GCMs의 ME는 5.22, 상세화기법의 ME는 5.57, 수문모형의 ME는 5.66으로 단계적으로 불확실성이 증가하였다. 다음으로 유량과 강수를 이용하여 불확실성 정량화를 수행하였으며, 강수를 이용한 불확실성 정량화에서는 유량을 이용한 결과와 다르게 배출시나리오 다음으로 상세화기법의 불확실성이 큰 것으로 나타나 어떤 수문변수에 초점을 두느냐에 따라 불확실성 정량화저감 노력 대상이 달라질 수 있음을 제시하였다. 마지막으로 자연변동성에 의한 불확실성이 기후변화 전체 불확실성의 45.47 % 정도로 나타났으며, 이는 미래 기후변화에 의해 발생하는 불확실성이 과거 자연변동보다 2배 이상으로서, 기후변화에 의한 미래전망의 불확실성이 매우 크게 증가한다는 매우 중요한 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 다색 광원으로 대낮의 햇빛(daylight)을 표현하는 C광원을 사용하였으며, 입사광으로는 가우시안 형태의 진폭을 갖는 광을 고려하였다. 고려된 C광원에서 가우시안 진폭을 갖는 입사광의 단락된 정도에 따른 광학계의 상면과 축상의 조도(illuminance) 분포와 색도(chromaticity) 변화를 조사하였다. 이때 색감각 함수는 1931년 CIE 자료를 사용하였으며, 고려한 파장은 380nm에서 780nm까지이다. 본 연구에서 고려된 가우시안 진폭을 갖는 입사광의 단락된 정도가 증가할수록 상면에서 중심 spot의 크기가 작아졌으며, 축상에서의 초점 심도가 작아졌다. 색도 변화는 상면과 축상에서 단락된 정도가 증가할수록 심하게 변화하였으며, 조도의 세기가 중앙 극대점에서 점차 감소할수록 광학계의 색도 변화가 심해졌다. 또한 초점 심도가 증가할수록 광학계의 색도 변화가 작게 나타났다.
본 연구에서는 낙동강 강정고령보에서 달성보 구간에 대한 지속적 지형조사를 통해 다기능보 건설 및 운영으로 인한 하천지형의 변화양상과 정도를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 4대강살리기사업 이전의 측량성과(낙동강하천기본계획, 2009년)를 기준으로 보 건설 및 하도정비 이후인 2013년과 2015년에 실측한 지형자료와 비교하였다. 2013년과 2015년 지형자료 취득은 대상구간(강정고령보~달성보: 23 km) 내 하도와 홍수터에 대해 각각 단일 및 다중빔 음향측심기와RTK-GPS 등의 측량장비를 이용하여 40 m 이상의 평면공간해상도를 가지도록 수행하였다. 대상구간 내 하천기본계획 지정 횡단측선에 대해 2013년과 2015년 지형정보를 비교함으로써 보 건설 및 하도정비로 인한 지형변화양상과 정도를 파악하고자 하였다. 특정 측선에서의 횡단지형자료인 2009년 측량성과와 비교하여 2013년과 2015년 실측자료는 전체 대상구간에 대한 3차원 공간정보를 제공함으로써 이들 간의 정성, 정량적 비교를 통하여 보 건설 및 운영을 통한 하도내 국부적 지형변화의 정도와 양상을 파악할 수 있었다. 이를 통해 하천의 지형학적, 수리학적 특성뿐만 아니라 보 건설 및 하도정비 등의 물리적 여건변화에 따른 특정 하천구간에 대한 시 공간적 지형변화특성을 파악할 수 있었으며, 이는 향후 하천관리 및 설계를 위한 연구와 실무에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
절삭가공중에서 DRILL가공은 일반기계가공 공정중에 23 .approx. 25% 정도의 비율을 점우하고 있는 중요한 위치의 작업의 하나이고 또한 요구되는 정밀도를 만족하기 어렵고, 높은 생산성이 요구되는 가공법이다. 기계가공의 무인화, 자동화, 고능률화 및 정도향상 이라는 측면에서 더욱 이에 대응할 수 있는 가공방법 즉 공작물, 공구재료, 공구형상 및 절삭조건등에 걸쳐 광범위하게 연구개발 되어 져 가고 있다. 이 작업중 특히 곤란한 것은 깊은 구멍가공(DEEP HOLE DRILL)으로서 깊이/직경의 비가 극히 높은(약 5배이상) 절삭가공 의 경우에는 CHIP의 배출, 절삭날부의 윤활, 공구의 진동등의 문제로 인하여 일반적인 절삭가공 공법으로는 가공이 여려운 경우가 많다. 본 연구는 Solid BTA Drill(Mlti-tip Drill Head with Brazed Tips)에 의하여 가공에요구되는 절삭성 분석과 절삭조건의 변화에 따른 공작물의 가공정도 즉, 가공구멍의 직경의 변화, 표면거칠기. 진원도의 변화상태 및 공구의 마모된 현상에 대하여 실험조사하여 공구에 제한된 수명을 연장하고, 제품에 요구되는 품질수준을 확보하는가에 대하여 본 실험을 통하여 분석하도록 하였다.
본 연구에서는 무구속적으로 사용자의 활동상태를 모니터링하고 이를 기반으로 산만도를 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 사용자의 활동상태 모니터링을 위해서는 키넥트 센서를 활용하여 머리에서의 관절정보와 어깨관절정보를 검출하고, 각 검출지점의 시간당 좌표변화를 인덱스화하여 움직임 변화정도를 측정하였다. 이러한 움직임정보로부터 산만도의 추정을 위하여 움직임의 빈도와 움직임의 강도를 분석하고 이로부터 산만도를 추정하기위한 인덱스를 개발하였다. 실제 사용자의 활동상태로부터 추출된 움직임정보 및 산만도 추정인덱스의 모니터링을 위하여 PC기반의 모니터링 및 스마트폰기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 키넥트를 이용한 산만도 추정 어플리케이션과 동시에 비디오 계측을 통해 움직임의 정도에 따른 산만도 추정식의 결과를 비교분석한 결과 개발된 산만도 추정시스템과 비디오분석결과의 상관관계가 높음을 실험으로 확인하였다.
풍속 및 바람 방향의 급격한 변화에 의한 기상위험 현상을 탐지하기 위해서는 공간상에서 풍속의 변화정도를 측정하는 것이 매우 중요하다. 이러한 기상현상들에서 전형적으로 내재된 높은 풍속의 측정을 위해서는 높은 PRF를 갖는 레이다를 필요로 한다. 그러나 공간상의 풍속의 변화정도를 예측하는데 있어서 이러한 큰 풍속의 절대적인 측정값이 꼭 필요한 것은 아니다. 따라서 본 논문에서는 실제적인 측면에서 매우 유용한 낮은 PRF를 갖는 레이다를 이용하여 풍속의 공간 변화율을 얻는 방법을 제안하였다.
본 연구는 우리나라 강수자료 중 90년 이상의 자료를 보유한 지점(서울, 인천, 목포, 부산)에 대해서 변화도 분석과 Singular Spectrum Analysis(SSA)를 사용하여 자료의 주성분 및 주기성을 분석하였다. 각 자료의 변화도 분석결과 1907에서 2004년까지 98년간의 장기변화 중 선형추세에 의한 강우변화량은 23-11mm/mon 증가한다. 선형추세에 의한 년 강우변화량은 276-132mm/yr 이며 증분의 약 65%가 8월 증가량으로 과거 30년 강우분포는 7월에만 피크를 가지나 최근 30년의 강우분포는 7월과 8월에 비슷한 피크를 가지는 변화를 보일 뿐 아니라 지역에 따라 상이한 분포 양상을 보였다. 강우의 선형적 증가와 함께 변화폭도 증가하며 서울, 인천지역이 목포, 부산지역보다 큰 증가 양상을 보였다. 월 변화패턴과 선형추세 등 확정적 변화를 제거한 anomaly는 장기 변동과 각 달에 대해 다른 변동 폭을 가지는 noise의 합의 형태로 나타난다. Moving ave rage를 이용한 장기변동양상은 특정 주기를 가지지 않을 뿐만 아니라 변동 폭도 noise의 변동 폭에 비하여 미소하다. SSA결과 첫 번째 주성분이 전체변화의 1.7%이며 30번째 성분은 전체변화의 약 1% 정도로 장주기의 변화를 보였으나 전체자료에 비해 각 요소들이 설명하는 비중이 상당히 낮았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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