최근 장대 교량 및 복잡한 교량의 형상이 자주 건설됨에 따라, 교량의 안전도 및 건전성 평가에 많은 관심이 집중되고 있다. 장대교량의 경우 다양한 종류의 계측기 들이 설치되어, 측정된 센싱(Sensing)자료를 신호처리를 통해 케이블을 이용하여 장거리 전송하거나, Smart Health 모니터링 개념으로 교량 현장에서 게이트웨이(Gateway)를 통해 외부 무선통신망에 연결하여 정보를 전송하는 최신 무선통신 기술을 적용하고 있다. 하지만, 전 세계적으로 발생한 교량 관련 안전사고의 경우 위험 또는 사고인지에 따른 실시간 예방적, 지능적 조치가 미흡하여 대형사로를 유발한 것으로 보고되고 있다. 이런 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 첨단 무선통신인 RFID(Radio Frequency Identification)/USN (Ubiquitous Sensor Network)기술의 기본 개념인 "Communication Among things" 사물 간 통신 개념을 교량 계측모니터링에 적용하여, 교량에 탑재된 다양한 계측 센서 노드로부터 내구성/안전성에 관련된 위험신호를 추출하여 긴박한 안전사고 등이 인지된 경우 사고예방개념에서 사물 간 통신개념으로, 교량의 센서노드가 바로 교량 인근의 교통신호등에 RF 무선 전파를 송신하여 교량의 교통을 차단하며, 대형 사고를 예방할 수 있는 USN기반의 지능형 교량 시스템을 구축을 위한 센서노드모듈을 설계 하였으며, TinyOS 기반 미들웨어 설계와 센서 자유공간 송수신거리 테스트를 실시하여 센서의 성능을 검증 하였다.
최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 첨단안전장치의 운전지원장치중 하나인 차선이탈경고장치(Lane Departure Warning System; LDWS)의 이용자 만족도 분석에 초점을 맞추어 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 국내 실제 화물자동차 이용자를 대상으로 차선이탈경고장치를 보급하여 사용후 차선이탈경고장치의 사용만족도 및 교통사고예방효과등을 설문조사를 수행하였다. 설문분석을 통해 차선이탈경고장치의 효과를 이용자 중심 측면에서 분석하였다. 대부분 장거리 운전자가 응답대상이 되었으며, 사고발생의 경우 장시간 운전으로 인해 졸음운전등에 위험이 있는 것으로 나타났다. 교차분석 결과, 사용만족도는 평균주행거리, 경고제공시기, 차로이탈검지정확성, 날씨에 따른 검지정확성, 곡선도로주행시 검지정확성, 경고제공방식만족도와 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 또한, 교통사고 예방효과는 경고제공시기, 차로이탈 검지정확성, 날씨에 따른 검지정확성, 속도에 따른 검지정확성, 곡선도로주행시 검지정확성이 관련성이 높은 것으로 나타났다. 이항 로지스틱 회귀분석결과 사용만족도는 곡선도로에서의 경고정보시스템 정확성이 이용만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 추후 LDWS와 같은 첨단장비를 장착한 차량들의 확대 보급시 교통안전 효과분석을 위한 기초자료로 활용 가능할 것이다. 또한 차로이탈경고장치의 연구 및 보완시 도출된 변수에 초점을 맞춘다면 장치의 효과를 극대화 할 수 있을 것으로 판단된다. 아울러 LDWS기능 및 성능 개선을 위한 평가방법 개발에도 연구결과가 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
인공무릎관절의 수명에 직접적인 영향을 주는 인자는 접촉면에 대한 접촉면적과 압력분포이다 따라서. 이에 대한 실험적인 평가가 필요하였고 knee simulator 혹은 K-scan sensor를 포함한 시스템과 같은 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 지금까지 보행주기에 따른 연속적인 인공관절 운동에 대한 접촉면의 압력분포를 실시간으로 분석한 연구는 미흡하다 따라서 본 연구의 목적은 보행주기를 모사하는 simulator와 I-scan을 이용하여 연속적인 동작에 따른 접촉면의 압력분포를 분석함에 있다. 본 연구의 목적을 이루기 위해서 생체내 인공관절 환경을 정확히 표현할 수 있는 knee simulator를 제작하였다. 네 방향의 자유도를 갖고 있는 본 simulator는 soft tissue의 기능을 포함하고 있고 PC Program을 통하여 압축하중과 femoral component의 굴곡각을 조절할 수 있다. 본 시스템의 I-scan sensor는 보행주기에 따른 압력분포를 분석할 수 있다. 보행주기에 대한 압력분포는 압축하중곡선에 따라 주요하게 변화함을 알 수 있고 운동성에 영향을 쿠는 압력중심의 위치도 변한다는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 제작한 knee simulator는 보행주기 같은 특정의 운동정보를 이용하여 접촉면의 압력분포 및 운동성 같은 기계적 성능을 평가할 수 있고 형상 설계를 위한 기초 자료를 제공할 수 있다.
한국형 SBAS (KASS)에서 기준국 사이트는 GPS/GEO 신호를 수집하고 감시하는 중요한 인프라 시설이다. SBAS 기준국은 상시 관측소보다 요구사항이 명확하고, 운영 단계에서 지속적인 유지보수가 필요하다. KASS 기준국 사이트 구축은 사이트 조사, 사이트 공사, 안테나 측지측량, 장비 설치 및 운영을 위한 준비가 필요하다. 사이트 조사는 사이트 가용 여부 및 시스템 성능 예측을 위한 단계이다. 기준국 사이트, 장비실 및 부대시설은 운영 기관이 사이트 요구 사항을 만족하도록 제공해야 한다. 기준국 안테나의 위치는 매우 중요한 정보로 측지측량을 통하여 정확도를 확보해야 한다. 정확한 위치의 안테나에서 측정된 측정치는 중앙처리국에 제공된다. 기준국의 정확한 위치는 향후 지속적인 위치 확인 및 업데이트를 수행해야한다. 기준국 사이트 구축이 완료 되면, 기준국 장비 설치 및 운영을 위한 업무를 수행한다. 본 논문에서는 7곳의 기준국 사이트의 구축 절차 및 결과를 제시하였다.
IP기반 무선 센서네트워크 기술은 센서 노드를 인터넷망과 연동하여 다양한 정보를 수집/관리할 수 있음에도 불구하고 주로 제한된 환경에 설치되기 때문에 노드의 오작동이나 성능 개선이 필요한 경우 인위적인 소프트웨어 업데이트 및 업데이트된 노드의 상태를 파악하고 관리할 필요성이 있다. 소프트웨어 업데이트를 위해 필요한 코드 전파 기법은 매우 중요한 기술 중 하나로서, 본 논문에서는 6LoWPAN 프로토콜에서 제공하는 단편 패킷 전송 기법에 네트워크 코딩 기법을 적용한 새로운 업데이트 코드 전파 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존 단편 패킷 전송방식과 비교하여 패킷 전송의 횟수가 감소되었을 뿐만 아니라, 업데이트 코드 전파를 위한 신뢰성 보장, 전체 네트워크에서 전송에 따른 오버헤드 감소 효과를 보인다. 따라서 본 논문에서 제안한 6LoWPAN 프로토콜 상에서 코드 업데이트 전파 기법을 적용할 경우 속도, 에너지, 네트워크 혼잡도 측변에서 효율적인 업데이트를 수행할 수 있다. 뿐만 아니라 네트워크 코딩의 overhearing 문제점인 원본 데이터의 분실이나 데이터의 미 수신시 발생하는 디코딩 문제를 미리 정의된 메시지를 이용, 방지함으로써 신뢰성 있는 데이터 전송이 가능하다.
웹의 세계는 하루가 다르게 확장되고 있다. 이에 따라, 지능형 정보추출 기능이 없다면 우리는 넘쳐나는 데이터 앞에서 더욱 무기력해 질 수밖에 없다. 범용 탐색 엔진을 위한 기존의 웹 검색 기법은 특정 영역이나 특정 키워드에만 집중해야하는 특정 검색 엔진에는 너무 느린 경향이 있다. 본 논문에서는 웹 검색 능력을 개선하는 새 모델을 제시하고 실험하였다. 특정 영역과 관련된 초기의 관련 웹 페이지 집합에서 적절한 웹 페이지들을 선택하는 문제는 웹 검색 속도를 향상시키기 위해 매우 중요할 수 있다. 기준 웹 페이지 선택 기법 DOPS는 선택된 웹 페이지들이 가능한 한 직교성을 갖도록 동적으로 웹 페이지를 선택한다. 또한 새로 정의된 메져를 이용하여 적합한 기준 페이지들의 수도 결정해줄 수 있다. 매우 특화된 영역에 대한 실험을 통해서도, 본 방법은 거의 전문가 수준에 가까이 동작하였다. 전문가들이 초대형 초기 페이지 집합에 대해 일할 수 없다는 점과 그들도 기준 페이지 수의 최적치를 결정하기에 어려움을 느낀 다는 점을 고려하면, 본 방법은 매우 유망하다 할 수 있다. 또한 웹 환경에 강화학습도 적용하도록 하였고, DOPS에 기반을 둔 강화학습 실험을 통해 본 방법이 하이퍼링크 수나 시간 면에서 매우 양호한 결과를 보임을 알 수 있었다.
세계 최초로 개발된 정지궤도 해색탑재체(GOCI-I, Geostationary Ocean Color Imager-I)이 2010년 6월에 발사될 예정이다. GOCI-I의 수명은 약 7년 이므로 위성개발 소요기간 약 6년을 고려하면 제2호 정지궤도 해색탑재체의 개발을 위한 임무 및 이용자 요구사양을 준비해야할 시점이 되었다. 제2호의 임무는 우선 1호의 임무를 승계하는 것이므로 제1호와 유사한 관측 임무를 갖지만 가장 큰 차이점은 장기 기후 변화에 대응한 지구규모적 관측에 있다. 그리고 기존의 Local 관측은 그 공간해상도의 성능을 더 향상시킨 $250m{\times}250m$로 하였고, 1호에 비하여 부족한 band 수를 보강하여 12 개로 하였다. 어장정보를 위한 야간 관측을 위한 Panchromatic band를 추가하였다. 동시에 한반도 주변 고정된 영역 관측기능을 구름이 없는 해역 혹은 special event area로 신축적으로 변경 시킬 수 있는 기능을 갖게 함으로써 위성자료의 활용도를 크게 높이었다. 위성 운용은 1호와 같은 일 8회 관측, 그리고 Global mode인 full disk 관측에서는 일 1-2회 정도 관측할 수 있도록 하였다. 그리고 본 연구에서는 지금까지 위성개발 추진방법의 문제점을 해소한 개선된 개발 추진 방안에 대하여서도 제시하였다. 그 외 제2호의 하드웨어적인 구조 및 디자인에 대하여서는 국내외 개발사와의 상호협의가 필요하다.
본 연구에서는 한국과학기술원 인공위성연구센터에서 개발한 DEM생성 알고리즘을 다양한 해상도의 위성영상에 적용하여 도심지역의 DEM생성결과를 살펴보고자 한다. 실험에 사용한 위성 영상은 10m해상도의 SPOT영상과, 6.6m해상도를 가지는 EOC영상, 1m해상도를 가지는 IKONOS위성영상이며 모든 위성영상에는 대전광역시의 도심지역이 포함되어 있다. 모든 위성영상에 대해 궤도정보 없이도 카메라 모델이 수립되는 Gupta와 Harteley(1997)가 제안한 DLT모델을 사용하였다. EOC DEM과 SPOT DEM정확도 검증은 USGS DTED를 사용하였으며, IKONOS DEM의 정확도는 DGPS측량을 수행한 23개의 검증점(check points)를 사용하여 정확도를 비교하였다. 그 결과 SPOT 위성영상으로부터 얻은 DEM은 약 38m RMS오차를 갖고 EOC DEM은 약 12m RMS오차를 보였다. 이 수치는 위성영상의 해상도를 고려하면 약 2∼4픽셀에 해당하는 오차이다. IKONOS DEM의 정확도는 약 6.5m RMS오차를 보였으며 해상도를 고려하면 약 6∼7픽셀의 오차를 가지고 있다. 이는 SPOT DEM과 EOC DEM보다 다소 높은 수치나 IKONOS DEM은 SPOT, EOC DEM과 달리 도심지역의 건물을 육안으로 구분할 수 있을 정도의 DEM을 생성하고 있다. 그러나 높이 불연속과 건물의 그림자 등에 의해 오정합이 발생하고 있어 향후 높이 불연속과 그림자의 영향을 최소화하는 알고리즘 개발이 필요하다.
지표점의 추출은 DTM 생성을 위한 가장 중요한 과정이다. 기존의 지표점 추출 방법은 대부분 점기반방법으로 분류될 수 있다. 점기반방법은 모든 개별점(point)에 대하여 해당 점이 지표를 구성하는 점인지를 시험하는 방법이다. 이 때 시험의 회수는 점의 개수와 동일하기 때문에, 특히 점의 수가 많은 데이터를 처리할 경우 계산량이 심각하게 늘어나 시험에 보다 정교한 기준과 전략을 사용하는데 어려움이 있었다. 이로 인해 많은 연구에도 불구하고 아직 만족할만한 결과를 제공하는 방법이 개발되지 못하였다. 이에 본 연구는 시험하는 개체의 수를 줄이면서 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 점이 아닌 피쳐에 기반한 방법을 제안한다. 여기서, 피쳐란 점을 그룹화하여 얻을 수 있는 개체를 의미한다. 제안된 방법에서는 먼저 점들로부터 표면패치들을 생성하고, 이어서 표면패치들로부터 표면집단들을 구성한다. 구성된 표면집단들로부터 지표에 해당하는 표면집단을 식별한 후 식별된 표면집단에 포함된 모든 점들을 지표점으로 명시한다. 이 방법을 항공 LIDAR 실측데이터에 적용하여 제안된 방법의 뛰어난 성능을 실험적으로 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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