음향파 완전파형역산은 탄성파 탐사를 통해 얻은 관측자료와 음향파 모델링자료를 맞춤으로써 지층의 속도모델을 고해상도로 구축하는 최적화 과정이다. 기존의 스트리머를 이용한 해양 탄성파 탐사 자료에 대한 음향파 완전파형역산에서는 압력자료만을 활용하여 P파 속도모델을 구축한다. 그러나 최근 다성분 해저면 탄성파 탐사기술의 발달로 다성분자료의 취득 사례가 늘고 있으며, 이에 따라 해양에서 얻어지는 다성분 자료를 활용한 음향파 완전파형역산 기법에 대한 연구가 필요하다. 이 연구에서는 수평 및 수직 입자가속도 자료를 활용한 효과적인 음향파 완전파형역산 전략을 제시하고자 한다. 이를 위해, 우선 음향파 모델링으로 제작된 압력 및 입자가속도 자료와 민감도커널을 분석하여 파형역산 과정에서 각 자료의 성분별 특성을 관찰하였다. 압력 자료에 함께 나타났던 직접파, 다이빙파 및 반사파가 수직 및 수평 입자가속도 자료에서 파동의 진행방향에 따라 분리되어 나타나는 것을 확인하였으며, 수평 입자가속도 자료는 상부의 장파장구조를, 수직 입자가속도 자료는 하부의 장파장구조와 전체 영역에서의 단파장구조를 구축하는 데 효과적임을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 입자가속도 자료만을 활용해 음향파 완전파형역산을 수행하는 순차적 자료 활용전략을 제시하며, 압력자료를 얻지 못하였거나 품질이 낮은 경우에도 입자가속도 자료를 활용하는 음향파 완전파형역산을 통해 양호한 P파 속도모델을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
IMU기반 자세결정에 있어 추정 정확도의 저하요인 중 주요한 한 가지는 운동체의 가속도이다. 이는 가속도가 크게 발생하는 경우 가속도계 신호는 더이상 수직축 참조벡터가 될 수 없기 때문이다. 이에 대한 대책으로 일부 자세추정 알고리즘에서는 가속도 보상 메카니즘이 적용되어 왔다. 가장 보편적이고 간단한 스위칭 방법부터 적응추정방식, 가속도 모델기반 방식 등이 제안되어 왔으나, 이들 보상 메카니즘에 대한 비교분석은 이루어 지지 않았다. 본 논문은 쿼터니언기반의 Pseudo 칼만필터를 바탕으로 하여 세 가지 가속도 보상 메커니즘의 성능을 비교분석하였다. 가속조건 실험 분석을 통해 다음을 확인할 수 있었다. (1) 가속구간에서의 추정정확도 저하를 방지하기 위해선 가속도 보상 메카니즘이 반드시 필요하다. (2) 단순 스위칭 방법도 상당한 효과를 보였으나, 보다 정교한 적응추정 방식과 가속도 모델방식이 동등수준으로 가장 정확한 결과를 보였다.
본 연구에서는 현장 측정과 유한요소 해석을 이용하여 기존 아파트 바닥의 수직진동 성능 평가를 수행하였다. 평가에 사용된 기준은 ATC-1(1999) 기준과 AISC-11(1997) 기준, 그리고 일본건축학회 기준(1991)이며, 우리나라 사람의 감성을 고려하기 위해 선행연구에서 수행된 인지실험으로 제안된 인지곡선(2003)을 함께 사용하였다. 뒤꿈치 충격하중(heel drop)과 보행하중(walking)을 이용한 현장 측정으로 바닥판의 동특성을 파악하고 최대가속도값을 측정하여 이를 기준과 비교하였다. 대상 바닥판의 동특성은 고유진동수가 17Hz~22Hz이고, 감쇠비는 3~4%이다. 수직진동 성능 평가에 앞서 현행 기준의 최소두께 기준과 대상 바닥판의 두께를 비교 검토한 결과 기준의 최소값은 만족하나, 단부 슬래브에 대한 10% 증대 항목을 적용하면 만족하지 않았다. 대상 바닥의 보행하중에 대한 최대가속도값은 모두 ATC-1(1999) 및 AISC-11(1997) 기준과 일본건축학회 기준(1991)을 만족하지 못하였고, 뒤꿈치 충격하중에 대한 최대가속도값은 64RC-L만 일본건축학회 기준(1991)의 제한값에 근접하며 만족하였다. 우리나라 사람의 감성이 고려된 인지곡선(2003)과의 비교 결과 보행하중과 뒤꿈치 충격하중에 대한 대상 바닥판의 최대가속도값은 모두 '약하게 인지' 수준과 '인지하지 못함' 수준에 사이에 분포하고 있어, '인지하지 못함'을 인지의 하한선으로 본다면 대상 바닥판에서는 모두 진동을 인지하게 된다. 또한 유한요소 해석으로 구한 1KN의 정적 집중하중에 대한 처짐은 모두 1mm 미만으로 10Hz 이상의 고유진동수를 갖는 바닥판에 대하여 고려하도록 하는 ATC-1(1999) 및 AISC-11(1997)의 최소 강성 기준은 만족함을 알 수 있었다.
스마트 항만 및 항만 자동화에 수직 배치형 컨테이너 터미널을 적용하여 운영하는 사례가 늘고 있다. 본 연구는 수평 배치형과 수직 배치형 컨테이너 터미널에서의 본선작업 시간을 분석함으로써 각 터미널간 생산성을 비교하고, 향후 수직 배치형 컨테이너 터미널의 운영 효율성 증대 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 각각을 대표하는 터미널을 선정하여, 2018년부터 2022년까지 최근 5년 선석배정현황 데이터를 수집하였으며, 모수적 생존분석 기법인 가속실패시간모형(Accelerated Failure Time, AFT)을 활용하여 분석을 실시하였다. C/C 작업 조건이 '동일하다'는 가정 하에서, 수직 배치형 컨테이너 터미널에서의 본선 작업 생산성이 보다 좋은 것으로 나타났으며, 코로나19 기간에는 생산성이 감소한 결과를 나타냈다. 작업량이 많은 선박의 경우와 유럽 선사의 선박의 경우, 본선작업 시간이 감소하는 걸 알 수 있다. 적정 C/C의 투입 및 효율적 운영, 장비들 간 원활한 운영, shifting 작업은 증가, C/C를 포함한 하역 장비들의 준비시간 감소 및 고장/사고 최소화 등 수직 형태 컨테이너 터미널의 생산성을 높이기 위한 방안을 제시하였다.
Despite the innovative technological advances in the aviation industry, hard landing events that occur during aircraft landing account for 13% of all accidents. Hard landing when landing an aircraft affects normal operation by generating a large load on the landing gear and the fuselage. In order to identify these risk factors, the airline monitors the high vertical acceleration event, a precursor to hard landing, through QAR (Quick Access Recorder) flight data analysis, and prepares and implements mitigation measures. In this study, it is intended to contribute to safety management based on flight data analysis that identifies the characteristics of high vertical acceleration G event data that can cause such hard landing and detailed parameters of precursor signs, and to identify the causal relationship of the occurrence of the event by applying statistical analysis methods such as variance analysis, correlation analysis, and regression analysis models to identify the characteristics of the event occurrence and eliminate the cause in advance.
본 논문에서는 상용유한요소해석 프로그램을 이용하여 12형 무도상 판형교를 보요소의 형상함수를 이용한 시간하중함수를 열차의 표준하중선도에 적용하여 해석하였다. 또한 Klingel의 sine운동을 적용하여 횡방향 거동특성을 모사하였다. 실제 운행한 상시운행열차 및 증속 실험의 자료와 해석프로그램의 변위, 가속도 자료를 비교하여 해석프로그램 및 해석기법의 타당성을 검토하였다. 그 결과 수평변위와 수직변위의 시간이력이 실제 계측된 자료를 적정수준으로 반영하였다. 6가지 보강모델의 수직 및 수평방향의 변위, 가속도의 보강효과를 살펴보았으며 상부 수평브레이싱 시스템을 하부에 도입한 RF-1모델과 판을 보강한 RF-3모델이 중량제한과 시공성 등을 고려할 때 가장 효과적인 보강방법으로 판단된다.
본 논문은 수직온도분포 분석을 이용한 몰드변압기 권선의 건전성 평가 방법을 제시하고 있다. 이 방법은 건전 시료의 온도 분포와 가속열화실험에 의해 층간 단락된 고장시료의 온도 분포 비교를 통해 얻어진 결과이다. 분석에 활용된 온도분포는 적외선 열화상 시스템에 의해 취득되었고, 가속 열화시험에는 Arrhenius 방정식이 적용되었다. 제안된 방법은 몰드변압기 고장을 검출하는데 유용할 것이다.
새로운 매체와 접촉 시 발생하는 거부감을 최소화 하고 별도의 학습 없이 사용 가능한 직관적 명령 전달 방식의 매개 인터페이스를 제안한다. 제안하는 매개 인터페이스는 3차원 공간에서 사용가능한 가상 마우스와 TV 리모트 컨트롤러의 기능적 결합을 목표로 하고 실버세대들에게 익숙한 매체인 펜을 형태로 삼아 개념적으로 설계되었다. 구체적인 구현은 가속도계의 신호를 분석하거나 펜촉에 레이저 포인터를 추가하여 레이저 포인터의 좌표 변화를 웹캠으로 추적, 인식하는 방법으로 구분하였고 본 논문에서는 가속도계의 경우를 소개한다. 가속도계 신호분석을 통해 마우스의 기능을 모사하고 동작을 감지하는데 발생하는 문제점과 이를 해결하기 위한 기존 연구를 분석하고 동작 중에 중력방향의 수직축이 바뀌면서 발생하는 가속도계 신호의 오류를 보상하기 위해 제안된 Zero Velocity Compensation 방법을 소개한다. ZVC의 결과에 필수적인 저주파의 시계열 신호 실시간 끝점 추출과 동시에 패턴인식을 위한 특징추출 기능을 수행하는 새로운 알고리즘을 제안하며 기존의 방법과 실험적으로 성능을 비교한다. 또한 입력된 가속도계 신호를 학습된 인식기를 통해 인식하는 기존의 연구에서 더 나아가, 마우스의 좌표변화를 짧은 시간동안 가속도 신호의 실시간 분석을 통해 모사하기 위해 변형시킨 알고리즘을 소개한다.
최근, 웨어러블 디바이스의 발달로 센서를 활용한 애플리케이션의 분야가 점점 확대되고 있다. 웨어러블 디바이스의 가속도, 자이로 센서를 이용한 걷기, 달리기 등의 행위 판단이 가능해졌다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 스마트폰과 웨어러블 디바이스, 두 가지를 활용해 신체 및 손의 특정 행동을 수직, 수평 성분 추출과 데이터마이닝 툴을 이용해 분석한다. 이를 통해 특정 행동의 패턴 판단을 방법을 제시한다.
본 연구에서는 높이에 따른 점프 전략 변화를 이해하기 위해 반동을 이용한 수직 점프 시 상변화 시점에서의 지면반력 벡터가 높이에 따라 어떻게 변하는지 분석하였다; 반동과 추진 구간에서 유사한 힘 작용선을 갖는 수직 점프의 경우, 상변화 시점에서 반동의 이득을 나타내는 합력 벡터의 크기와 방향이 일정한 경향성을 가지고 높이에 따라 변화할 것이라 가정하였다. 9명의 청년군 모두는 정해진 5 종류의 높이를 총 5세트에 걸쳐 랜덤 방식으로 점프하였으며, 해당 높이를 유도하기 위해 지면으로부터 191 cm에서 221 cm 사이에 일정한 간격을 두고 마커를 배치하였다. 점프 높이가 증가함에 따라 반동 시 무게중심을 낮추고, 수평, 수직 방향의 힘을 증가시키는 것이 관찰되었는데, 이는 추진일을 증가시키기 위해 관절의 가용범위를 넓히고 초기 힘(또는 가속도) 이득을 늘리기 때문으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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