본 연구는 국내의 화물차(이하 트럭) 특성, 도로 조건과 주행 저항이 고려된 트럭 성능 곡선 산출식의 매개변수를 추정하기 위하여 수행되었다. 이를 위해 국내 대표트럭을 선정하고 경사지 진입속도를 산출하였다. 국내 대표트럭의 선정은 자동차 등록현황 자료를 토대로 하여 트럭 중량/마력비에 대한 누적 분포를 작성하고 이 중에서 주요 차종(적재 중량 11톤 이상)의 총중량은 과적 검문소 자료로 보정하여 이루어졌다. 경사지 진입속도는 도별 평지부 직선 구간을 한 곳씩 선정하여 4차로도로와 2차로도로에서 수집되는 자료를 분석하여 산출하였다. 트럭 성능 곡선 산출식을 정립하기 위해 오르막 한계속도$(V_x)$ 산출식을 정리한 뒤 총중량(W), 엔진성능(P), 경사도(G)는 독려 변수로 k, $f_{rc}$, $f_{rv}$, $\Phi$는 매개변수로 설정하였다. 현장조사를 통해서 오르막 한계속도에 도달한 트럭의 총중량과 엔진성능, 속도, 경사도 등의 자료를 수집하여 매개변수 산출에 이용하였다. 마지막으로 추정된 매개변수를 이용하여 트럭 성능 곡선을 도출하였다.
본 논문에서는 컬러 영상을 실시간 신호 처리 과정을 통해 보정하기 위한 낮은 복잡도의 배럴 왜곡 보정 프로세서의 구조를 제시하고, 이를 구현한 결과를 보인다. 제안하는 배럴 왜곡 보정 프로세서는 컬러 디모자이킹과 배럴 왜곡 보정 과정의 두 보간과정을 결합하여 하드웨어 복잡도를 낮추었다. 또한 배럴 왜곡 보정 과정의 공간적 지역성을 이용한 메모리 인터페이스를 설계하여 한 픽셀을 보정하는데 요구되는 메모리 대역폭을 크게 감소시켰다. 설계된 보정 프로세서는 $0.11-{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 35K의 논리 게이트로 구현되었고, $2048{\times}2048$ 크기의 컬러 영상을 최대 606 MHz의 동작 주파수로 150 Mpixels/s의 속도로 보정할 수 있으며, 요구되는 메모리 대역폭은 1 read/correction이다.
군산분지는 신생대에 형성된 pull-apart형 분지로서 선 신생대층은 변성암, 화성암, 석회암, 쇄설암, 화산암 등 다양한 암상변화를 보여준다. 동 분지의 석유탐사 목표 층은 신생대층으로 쇄설암으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 일반적인 전산 처리 품질관리법을 군산분지에 적용하여 12가지의 시험처리를 실시하였고, 그 결과를 분석하여 군산분지 내에 최적 전산처리 매개 변수들을 결정하였다. 초기 전산처리단계에서는 잡음이 많거나 잘못된 트레이스를 골라내며 구형발산 및 비탄성 감쇠에 따른 진폭감쇠를 보정 하였다. 디콘볼루션은 소스파형 보정 및 통계적 디콘볼루션을 시험하였으며 약 1km간격으로 중합속도분석을 실시하였다. 뮤팅변수는 순차적으로 오프셋 수를 줄여서 중합한 도면들을 비교하여 정하였다. 구조보정은 유한차분법을 사용하였는데 최적속도는 중합속도의 $100\%$에서 $90\%$ 범위로 나타났다. 최종단면은 구조해석용 AGC 단면과 DHI, 화산암 분석 등을 위한 RAP 단면 두 가지로 결정하였다.
유수동역학적인 요소와 유사의 부유는 서로 상호작용을 주고받으며 다양한 현상을 만들어낸다. 많은 선행연구를 통해 유사 농도 등의 특성이 난류 구조 등의 변화를 야기하며, 변화한 난류 구조 역시 유사의 부유 등에 2차적인 영향을 준다는 점이 확인되었다. 본 연구에서는 가는 유사에 보다 집중하여 유사 부유와 이에 따른 연직구조 특성의 변화를 살펴본다. 본 연구에서는 1차원 연직 모형을 이용하여 수치실험을 수행한다. 본 연구에 이용된 모형은 가는 유사의 특성인 빠른 입자 반응 시간(Particle Response Time)이 가정되는 모형으로 선행연구를 통해 적용성이 검증된 것으로 판단한다. 주요 분석대상은 유사의 농도와 속도경사 간의 관계 등이며, 분석하는 유사 농도 종류는 일반적인 비점착성 유사의 경우에 관심을 가지는 질량 농도에 집중하여 결정된다. 수치실험 수행을 위해서는 정류 흐름, 진동파 흐름 등이 적용되었고 다양한 경우의 가는 유사를 고려하기 위한 실험조건의 변경이 이루어졌다. 수치실험 결과 진동파의 다양한 위상에서 조금씩 달라지는 연직구조가 확인되었다. 이는 보정되는 Schmidt 수의 값과도 연관관계를 가지는 것으로 나타났다. 특히 가는 유사의 경우에도 입자의 크기에 따라 다른 연직구조의 특성이 모의되었으며 이를 통해 수치실험의 경우에도 입자 크기의 고려 하에 매개변수의 보정이 이루어져야 한다는 점을 알 수 있다. 스토크스 수는 입자 반응 시간과 유체 난류 시간규모(Fluid Turbulence Ttime Scale)의 비율을 의미한다. 본 연구를 통해 스토크스 수가 유사의 확산강도 결정과 큰 상관 관계를 가지는 것을 알 수 있다. 이때 유사의 크기와 보정되는 Schmidt 수의 값은 고정되었다. 수치 계산시에 확산계수의 값이 부유 및 이에 따른 연직구조의 특성을 결정하는 중요한 변수라는 점을 고려할 때, 가는 유사의 부유를 모의할 때에는 세심한 주의가 요구된다는 점을 이해할 수 있다. 선행 연구사례를 통해 볼 때 부유하는 입자의 관성력이 Schmidt 수의 결정과 이에 따른 연직 구조의 계산에 큰 영향을 준다는 점을 알 수 있다. 본 연구에서는 스토크스 수를 관성력을 나타낼 수 있는 지표로서 계산하였지만 보다 정량적이고 효율적인 입자 관성력 지표가 제시될 때 효율적인 연구결과의 제시가 이루어질 수 있을 것으로 기대한다.
기상청의 UHF 대역 윈드프로파일러 레이더는 바람의 연직 분포를 산출하는 장비로, 더 나은 성능을 위해 보정이 필요하다. 보정은 강수에 민감한 UHF 레이더의 특징을 이용하고, 레이더 사이트에서 우량계로 측정한 시간별 일련의 지상 강우 강도를 기준으로 한다. 장비 보정을 하지 않으면 청천에서도 바람 벡터에 오차가 발생할 수 있으므로, 레이더 상수 결정 방법에 따라 정기적으로 보정 작업이 수행되어야 한다. 레이더 산출 바람을 라디오존데로 관측한 바람과 비교하여, 최적의 레이더 상수가 바람의 정확도 향상에 이바지하는 것을 확인하였다.
2008년 12월에 우리나라 최초의 통신해양기상위성(Communications, Oceanography and Meteorology Satellite, COMS)이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 영상데이터의 기하보정을 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 기상위성은 정지궤도상에 위치하여 전지구적인 영상을 얻는다. 영상의 전지구적인 해안선은 구름 등으로 가려져서 명확한 정보를 제공할 수 없게 된다. 구름 등으로 방해되지 않는 명확한 해안선 정보를 얻기 위하여 구름 추출을 한다. 실시간으로 기상정보를 얻는 기상위성의 특성상 정합에 전체 영상을 사용하면 수행시간이 다소 소요된다. 정합시 전체 영상에서 정합을 위한 후보점 추출을 위하여 GSHHS(Global Self-consistent Hierarchical High-resolution Shoreline)의 해안선 데이터베이스를 사용하여 211 개 의 랜드마크 칩들을 구축하였다. 이때 구축된 랜드마크 칩은 실험에 사용한 GOES-9의 위치 동경 155도를 반영하여 구축하였다. 전체 영상에서 구축된 랜드마크 칩들의 위치를 중심으로 구름추출을 수행한다. 전체 211 개의 후보점 중 구름이 제거된 나머지 후보점에 대하여 정합을 수행한다. 랜드마크 칩과 위성영상 간의 정합 중 참정합과 오정합이 존재하는데 자동으로 오정합을 검출하기 위하여 강인추정기법 (RANSAC, Random Sample Consensus)을 사용한다. 이때 자동으로 판별되어 오정합이 제거된 정합결과로 최종적인 기하보정을 수행한다. 기하보정을 위한 센서모델은 GOES-9 위성의 센서특정을 고려하여 개발되었다. 정합 및 RANSAC결과로 얻어진 기준점으로 정밀 센서모델을 수립하여 기하보정을 실시하였다. 이때 일련의 수행과정을 통신해양기상위성의 실시간 처리요구사항에 맞도록 속도를 최적화하여 진행되도록 개발하였다.
본 논문에서는 이동객체의 위치인식 정확도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 이동객체 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안한 보정 알고리즘은 일정한 속도로 이동 중인 이동객체의 거리 값들을 TMVS (TWR Minimum Value Selection) 기법으로 측정 한 후, 이 값들을 사용하여 삼변측량법으로 이동객체의 위치를 측정하고, 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정한다. 실험결과, 시나리오 1 및 2에서 제안하는 보정알고리즘을 적용한 위치인식의 성능은 기존의 삼변측량법을 적16용한 위치인식의 성능에 비해 위치인식 정확도가 시나리오별 각각 58.84%, 40.28% 개선됨을 확인하였다.
한국지질자원연구원은 1997년부터 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있는 가스 하이드레이트를 조사하기 위해 동해 일원에서 탄성파탐사를 실시하고 있다. 탄성파 반사 자료로부터 가스 하이드레이트 부존여부를 확인하는 방법은 해저면과 평행하면서 위상이 반대로 나타나는 고진폭 반사파 BSR (Bottom Simulating Reflection)과 BSR상부에서의 진폭감소, 하부에서 진폭증가와 구간속도 감소 등을 들 수 있다. 여기에서는 가스 하이드레이트 탐사자료에 대한 일반자료처리와 함께 BSR을 포함하고 있는 탄성파 반사자료에 대해 코드 병렬화된 PSPI를 이용하여 깊이영역 구조보정을 실시하였다. 고용량 탐사자료로 구성된 탄성파 반사자료에 깊이영역 구조보정을 적용하기 위해서는 고성능 컴퓨터와 병렬처리 기술이 필요하다. PSPI(Phase Shift Plus Interpolation)법은 적은 컴퓨터 계산량과 효율성 그리고 주파수 영역에서 구조적으로 병렬화가 용이한 특성을 지니고 있어 구조보정에 많이 이용되고 있다. 여기에서는 MPI(Message Passing Interface)-LAM을 이용하여 병렬코드화된 PSPI를 개발하고 인공합성모델과 동해 가스 하이드레이트 깊이영역 구조보정에 적응하였다.
본 연구에서는 섬유보강콘크리트(SFRC) 구조물의 수치해석을 위한 K&C모델의 보정기법을 소개하였다. SFRC 1축 및 3축 압축강도 실험결과를 기반으로 보정을 수행하였으며, 단일요소 해석결과를 실험결과와 비교함으로써 보정 기법의 검증을 수행하였다. 또한, 변형률 속도의 영향을 반형하기 위해 동적증가계수(DIF)를 고려하여 SFRC 구조물의 발사체 관통해석을 수행함으로써 보정기법의 적용 가능성을 확인하였다.
해저면에 놓인 물체는 주변의 국소 흐름 변화에 의해 해저면 전단응력이 국부적으로 변화하는 과정에서 침식과 퇴적이 발생하게 되면서 해저면 지형의 변화에 의해 움직임이 발생한다. 이때 물체의 크기, 무게, 밀도와 형상에 따라 구름, 미끄러짐, 액상화 현상 또한 동반 될 수 있다. 본 연구에서는 해저면에 놓인 물체의 시간변화에 따른 매몰심 변화를 예측하고자 하였다. 물체는 원형 단면의 실린더 형태로 고려했다. 시간변화에 따른 매몰심 변화를 평형 매몰심으로의 접근속도에 관련된 인수와 매몰심 변화량으로 기본방적식을 구성하였고, 이를 유한 차분식으로 수립하였다. 최종 평형 매몰심 계산은 Friedrichs et al.(2016)의 경험식을 사용하였다. 앞선 연구에서 김효섭 등(2016)은 시간에 따른 세굴심 변화 모델 STEP-K를 제시한 바 있다. 시간변화에 따른 연직방향 실린더 주변에서의 국소세굴심을 예측하는 기법으로, 해저면에 놓인 수평방향 물체 주변의 매몰심 발달을 예측하기 위해 매몰 발생에 대한 시간의 척도를 새롭게 제안하였다. STEP-K에서 사용했던 KC수를 대신해 흐름-단주기 파랑 공조시의 해저면의 전단응력을 대표할 수 있는 대표전단응력을 사용할 수 있게 하였다. 보정계수를 통해 현장 또는 실험실 단위의 자료가 가용한 경우 식을 보정할 수 있다. 제안한 매몰심 예측기법은 Elmore et al.(2007)의 매몰실험 관측자료를 활용하여 보정하였다. 결과적으로 보정자료에 대한 시간에 따른 매몰심의 변화양상을 잘 재현하였으며, 향후 우리나라 해양환경 자료를 활용한 보정을 통해 적용성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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