본 논문에서는 고감도 보급형 방사선 측정센서 모듈 개발을 제안한다. 제안하는 측정센서 모듈은 섬광체+광증배소자(SiPM) 센서 최적화 구조설계, 센서 드라이버용 증폭과 필터 및 제어회로 설계, 근거리 통신을 포함한 제어회로 설계, 센서 기구설계 및 제작, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 섬광체+광증배소자(SiPM) 센서 최적화 구조 설계는 센서 구조 설계를 위한 섬광체와 광증배소자(SiPM)의 특성을 확인하여 설계한다. 센서 드라이버용 증폭과 필터 및 제어회로 설계는 SiPM을 이용하여 섬광체로 방사선에 의해 발생하는 미세 섬광신호를 처리하도록 설계한다. 근거리 통신을 포함한 제어회로 설계는 근거리 무선통신 기능을 지원하기 위한 MCU 설계 및 유선 통신 지원을 통해 데이터 전송이 가능하도록 설계를 수행한다. 센서 기구설계 및 제작은 플라스틱 섬광체에서 발생한 미세 섬광 신호를 광증배소자(SiPM)에 전달하기 위해 플라스틱 섬광체 외부에 반사지(미러링)를 감싸 발생한 섬광이 반사되어 효율을 높이도록 설계한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 각 화면에 따라 상단에 날짜와 시간을 표현하며, 측정단위 및 시간, 초, 알람 레벨, 통신상태, 배터리 용량 등이 표현되도록 한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 방사선량 측정 범위가 30𝜇Sv/h ~ 10mSv/h로 측정되어서, 현재 국내외에서 상용으로 판매되는 제품들 중에서 최고수준 범위와 같은 결과가 산출되었다. 또한, ±7.4%의 측정 불확도가 측정되어서 국제 표준인 ±15% 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다
LNG CCS which is a special type of cargo hold operated at -163℃ for transporting liquefied LNG is composed of a primary barrier, plywood, insulation panel, secondary barrier, and mastic. Currently, glass fiber is used to reinforce polyurethane foam. In this paper, we evaluated the possibility of replacing glass fiber-reinforced polyurethane foam with basalt fiber-reinforced polyurethane foam. We conducted a thermal conductivity test to confirm thermal performance at room temperature. To evaluate the mechanical properties between basalt and glass-fiber-reinforced polyurethane foam which is fiber content of 5 wt% and 10 wt%, tensile and an impact test was performed repeatedly. All of the tests were performed at room temperature and cryogenic temperature(-163℃) in consideration of the temperature gradient in the LNG CCS. As a result of the thermal conductivity test, the insulating performance of glass fiber reinforced polyurethane foam and basalt fiber reinforced polyurethane foam presented similar results. The tensile test results represent that the strength of basalt fiber-reinforced polyurethane foam is superior to glass fiber at room temperature, and there is a clear difference. However, the strength is similar to each other at cryogenic temperatures. In the impact test, the strength of PUR-B5 is the highest, but in common, the strength decreases as the weight ratio of the two fibers increases. In conclusion, basalt fiber-reinforced polyurethane foam has sufficient potential to replace glass fiber-reinforced polyurethane foam.
도로관리청은 고속도로 진·출입 톨게이트 및 본선에 저속 WIM 또는 고속 WIM을 설치하여 과적차량을 단속하고 있으나, 근래 과적 화물차가 가변축을 불법 조작하여 도로관리청의 과적차량 단속시스템을 지능적으로 회피하는 운행이 증가하고 있다. 과적 검문소 진입 시에는 차축을 모두 내려 정상 통과하고 본선 주행 시에는 가변축을 불법으로 들어 축하중 10톤을 초과하여 과적 운행하는 방식이다. 이에 본 연구는 도로변에 차량 옆면 촬영 카메라를 설치하여 도로 주행 중인 화물차의 가변축 상태를 검지하는 기술을 개발하였다. 과적차량 검문소의 계중정보 연계 시 검문소 진출 후 차축을 들어 과적 운행하는 차량을 단속할 수 있는 기반기술이다. 제안기술은 제2서해안고속도로 송산마도IC~마도JC 구간 노변에서 취득된 영상을 학습데이터로 가공하고 Mask RCNN 알고리즘을 활용하여 타이어를 인식하였으며 인식된 타이어들을 배열하고 높이차를 측정하는 방식으로 타이어의 들림 여부를 판단하였다.
기후변화로 인해 전 세계 주요 도시에서 홍수의 빈도와 위험성이 증가함에 따라, 도시 침수에 대비한 선제적 대응을 위해 넓은 공간 영역에서 고해상도 2차원 침수 정보를 신속하고 정확하게 해석할 수 있는 모의 기술의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 천수 방정식(shallow water equations)에 기반한 물리적 해석 방법은 고해상도 침수 예측을 위해 많은 컴퓨터 자원과 계산 시간이 소요되는 한계가 있다. 본 연구는 전환 규칙과 가중치 기반 시스템을 사용하여 침수의 시공간 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타(cellular automata) 기반 2차원 침수 해석 모형 Weighted Cellular Automata 2D (WCA2D)의 이론적 배경을 고찰하고, 부산 온천천 유역의 침수 사상 모의를 통해 재현하여 국내 도시 유역에 대한 적용성을 검토하였다. 또한, Open Computing Language (OpenCL)와 Open Multi-Processing (OpenMP)과 같은 병렬계산(parallel computing)기술을 적용한 버전을 순차계산(sequential computing)결과와 비교하여 연산성능을 평가 하였다. 연구결과, WCA2D 모형에 의한 최대 침수심 분포는 과거침수 피해지도와 유사하게 모의되어, 복잡한 지형특성을 가지는 도시유역 침수의 시공간적 변화를 해석하기에 적절함을 확인하였다. 또한,병렬 계산 적용시 순차 계산 버전에 비해 OpenCL과 OpenMP는 약8배~14배, 5배~6배 연산 효율이 향상되어 효율적인 도시 침수 모의가 가능하였다.
500 kg의 페이로드를 500 km 태양동기궤도에 이송가능한 소형발사체의 상단에 사용될 3톤급 액체로켓엔진을 설계하고 있다. 소형발사체의 1단에는 비행시험으로 검증된 75톤급 엔진을 사용한다. 상단용 엔진은 액체산소와 액체메탄을 연료로 사용되는데, 이 추진제 조합은 공통격벽탱크를 적용하여 무게 감소가 가능하고 비추력도 높다. 상단엔진의 사이클로는 저압으로 운용되어 신뢰성이 높은 팽창식 사이클을 채택했으며, 노즐 확대비 120이상에서 360초를 상회하는 비추력 성능을 보일 것으로 평가되었다. 엔진의 주요구성품인 연소기와 터보펌프는 목표 비용을 맞추기 위하여 적층제조된다. 엔진은 자가증기가압과 롤추력제어를 위하여 가열된 증기메탄을 제공하고, 이러한 기능을 가진 상단 추진기관시스템은 심우주탐사 등 다양한 임무에 확대 적용 가능할 것으로 기대된다.
가로등은 운전자의 안전을 위한 필수적인 도로 부속구조물이며, 대부분 강재 등주를 사용하고 있다. 강재등주는 부식이 발생하여 내구성을 감소시키고, 도시미관을 저해하므로 스테인레스 제품이나 주철재 등을 사용하기도 한다. 그러나 주철재 및 스테인레스 등주를 사용하더라도 부식에 대한 위험성을 완전히 배제할 수 없고, 높은 강도와 강성은 충돌시 운전자의 안전을 위협하는 요인이 되고 있다. 따라서 새로운 형태의 등주 시스템의 개발이 요구되고 있다. 기존 등주의 문제점을 보완하기 위해 최근 알루미늄 합금을 사용한 등주가 개발되어 사용되고 있다. 알루미늄은 재료적 특성상 단위중량당 강도가 높고 부식에 대한 저항성이 매우 커서 그 활용성을 크게 증대될 것으로 예측되나 강계에 비해 강성과 강도가 낮기 때문에 구조적 안전성에서 문제점이 제기되고 있어 구조거동에 대한 연구가 필요하다. 이 연구는 현재 가로등 등주로 사용되고 있는 강재 및 알루미늄 등주에 대한 휨, 압축실험 등을 수행하여 알루미늄 등주의 구조거동을 조사하였고, 기존 강재등주와 비교하여 효율성 및 안전성을 평가하였다.
우리나라는 안전점검을 의무적으로 시행하여야 하는 국가시설물이 증가하고 있으며, 또한 보다 안전한 안전점검 방법이 필요한 시점이다. 본 연구는 주로 육안조사에 의존하던 교량의 안전점검을 드론을 활용하여 수행함으로써 점검자의 안전을 확보하고 신속한 외관조사가 가능하게 함으로써 교량 안전점검 외관조사의 효율성을 높이고자 하였다. 연구를 위하여 인천의 영종대교를 테스트베드로 선정하고 와렌 트러스 부분, 현수교 메인 케이블, 주탑, 교각의 네 부분으로 나누어 드론 촬영을 실시하고 성과물을 제작하였으며 그 과정에서의 작업 내용들을 정리하고 분석하여 교량시설물에 대한 드론 안전점검시 다섯 단계의 표준절차를 정립할 수 있었다. 연구결과로 얻어진 표준절차의 단계별 내용은 1단계, 시설물 정보수집 및 분석, 2단계, 취약부 분석 및 비행계획, 3단계, 드론 촬영 및 데이터 처리, 4단계, 외관조사 상태평가, 5단계, 외관조사망도 및 DB 구축이다. 따라서 이 표준절차에 따라 교량을 포함한 토목시설물의 안전점검이 수행된다면 보다 체계적이고 효율적으로 안전점검을 수행해 나갈 수 있을 것으로 기대된다.
다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.
철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.
어업인의 감소와 단독조업 어선이 증가되는 현실에서, 어선의 해상안전을 위한 항해 및 무선설비의 의무장비는 계속 증가되어 왔다. 따라서 협소한 조타실에는 항해, 통신, 어로 등의 많은 장비가 설치되므로 혼잡한 상태이며, 다수의 모니터가 전면에 배치되므로 해상견시 능력을 저하시키는 요인으로 된다. 문제의 해결책으로 디지털선택호출-초단파대무선설비(VHF-DSC), 선박자동 식별장치(AIS), 어선위치발신장치(V-Pass) 등의 무선설비를 LAN 기반으로 하나의 MFD(multi function display)에 통합하여 운용하는 인터페이스를 구현하였다. 또한, MFD와 무선설비들 간의 연동으로 데이터의 교환을 위하여 IEC61162-450의 UDP 패킷과 IEC61162 센텐스를 적용하였고, 장비와 기능별로 필요한 메시지를 추가로 정의하였다. 통합된 MFD 모니터는 메뉴방식으로 쉽게 조작되며, 해상안전 관련 조난 및 긴급통신 기능과 장비별 메시지전송 상태의 확인으로 인터페이스 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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