도로포장설계시 일반적으로 동상방지층을 노상층에 포함시키지 않고 단지 노상층의 CBR을 산정하여 그 강도에 적합한 도로포장구조를 결정하고 있다. 그러나, 현재 추세는 동상방지층을 노상층에 포함시켜 포장구조를 설계하고 있다. 동상방지층을 포함한 노상층의 평균 CBR을 사용하는 경우 노상층만의 CBR에 비해 상대적으로 큰 강도를 나타내므로 포장구조 두께는 감소한다. 그러나, 동상방지층을 포함한 노상층의 평균 CBR 산정식이 별도로 규정되어 있지 않으므로 CBR 결정에 많은 혼선을 가져오고 있다. 따라서, 본 연구에서는 동상방지층을 포함한 노상층의 평균 CBR을 산정하기 위하여 실내 및 현장 CBR 시험을 실시하였다. 실험결과를 근거로 노상층의 평균 CBR 산정에 편리한 수정식을 제안하였다. 또한, 노상층만의 CBR을 사용한 포장설계시와 동상방지층을 포함한 노상층의 평균 CBR을 사용한 포장설계시 포장두께를 비교하여 경제성을 검토하였다.
센서 네트워크 시스템 기반의 저 전력, 저 비용의 지능형 홈 네트워크 시스템을 설계 및 구현 하였다. RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반의 사용자 실내 위치 추적 시스템과 Dynamic multi-hop routing 시스템, 학습형 통합 리모컨을 활용한 능동적 가전기기 제어 시스템을 각각 설계하여 지능형 홈 네트워크 시스템을 구현 하였다. 지능형 서비스를 위해 반드시 팔요한 사용자 위치 정보는 RSSI기반의 삼각측량을 통해 계산하고 측정된 위치 정보값의 오차를 줄이기 위해 Smoothing Algorithm을 적용하였다. 또한 지능형 홈네트워크 서비스 제공을 위해 사용자가 휴대하는 무선 센서노드를 Layout 하여 설계, 제작하였으며 수집된 사용자의 실시간 위치 정보와 환경 센서 데이타는 Dynamic multi-hop routing을 통해 서버 프로그램으로 전달되며 각종 계산을 통해 사용자 위치정보와 환경 정보가 디스플레이 된다.
본 논문에서 실내환경의 무선통신 표준안으로 고려되는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)모뎀의 성능 향상을 위해 새로운 설계 방법을 제안하였다. 고속 홈네트워킹에서 요구하는 데이터 전송율 $6{\sim}54$Mbps을 만족하도록 향상된 알고리즘을 이용하여 FFT/IFFT를 설계하였고, 무선환경을 고려하여 파일럿 신호를 이용하는 보다 향상된 채널등화기법과 구조를 제안하였다. 또한 메모리 구조를 가지는 $tan^{-1}$ 회로를 이용하여 회로의 반송파 옵셋 추정기를 설계하였다. FPGA를 통하여 HDL단계에서 검증하고, 표준라이브러리를 이용하여 ASIC(application specific integrated circuit)으로 구현하였다.
본 연구에서는 유비쿼터스 식물공장의 재배환경에 필요한 요소들의 센서 네트워크를 구성하고 자동으로 감지하여 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 통하여 환경변화를 추론하여 식물공장의 재배환경을 적절하게 제어할 수 있는 새로운 자동제어시스템의 프레임워크를 제안하고, 이를 설계하였다. 유비쿼터스 식물공장 환경을 제어하기 위하여 식물공장의 재배환경에 영향을 미치는 환경요소인 실내온도, 근권온도, 습도, 광도, $CO_2$ 농도를 측정할 수 있는 센서 네트워크를 구성하고 측정된 환경요소의 변화에 따라 램프, 환기, 습도, $CO_2$ 농도, 온도를 제어할 수 있는 장치를 자동으로 제어할 수 있는 식물공장 자동제어시스템을 설계하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 센서를 통하여 받아들이는 입력값을 퍼지소속함수로 변화하고 적응형 뉴로-퍼지시스템에 따라 추론하고 평가하여 보다 정밀하게 식물공장을 자동으로 제어할 수 알고리즘을 개발하였고 이를 구현하였다. 개발된 자동제어시스템을 상추 식물공장에 적용한 결과 만족스러운 시험결과를 얻을 수 있었다. 향후 연구로는 식물공장에서 재배하고 있는 작물별 생장모델의 적합도 검정 및 개선을 위하여, 작물별 재배규칙을 보다 상세히 도출하는 것이 필요하고, 작물의 재배에 필요한 지식을 보다 정량적으로 표현하고 지식상에 내포하고 있는 불확실성을 해결하는 것이 필요하다. 더 나아가 식물공장에서 환경인자간의 상호관련성을 보다 정밀하게 수식화하고 이를 추론할 수 있는 정밀하고 과학적인 자동제어시스템의 개발이 필요하다.
기존에 사용되던 사각형 낙석방지망은 낙석에 의한 충격 완화를 위한 장치가 없어 적층 현상 등을 해결할 수 없으며 과도한 충격으로 철망이 파괴되는 문제 등이 지적되고 있었다. 여러 문제점이 복합적으로 발생하면서 매년 낙석 방지망 자체의 파괴에 의해 많은 피해가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 표준형 낙석방지망의 낙석방호 실패 원인을 고찰하고 설계 시 예상 낙석에너지를 파악하여 적정한 흡수에너지를 가진 육각 낙석방지망을 개발하였다. 또한 실내실험과 실대형실험을 통해 기존 낙석 방지망과의 성능차를 파악하여 육각 낙석방지망의 적용 가능성을 파악하고자 하였다. 실내실험과 실대형실험결과 낙석과 같은 하중 재하 시 육각 낙석방지망에 작용하는 응력은 스프링형 지지 장치에 의해 응력이 완화되어 충격에 의한 소성파괴에 대한 저항성이 우수한 반면 사각 낙석방지망의 경우 작용하는 응력이 직접적으로 낙석방지망에 작용함으로써 하중에 대한 저항력이 육각 낙석방지망보다 효율이 적은 것으로 판단된다.
본 연구는 국내의 대표적인 연약지반인 남해안 광양지역과 양산지역의 피스톤 샘플러와 대형블록시료로 수행된 실내시험 시료를 이용하여 교란도 분석을 시행하고 교란에 따른 실내시험 압축지수 특성을 평가하기 위하여 계측침하량 분석에 의한 역해석 압축지수와 비교 분석하였다. 본 연구대상지역의 피스톤 시료에 의한 실내시험 결과로 시료교란도 분석을 수행한 결과 대부분 시료가 품질이 불량한 것으로 평가되어 실내시험결과로 산정된 압축지수를 이용한 설계 예측침하량이 과소평가되었음을 알 수 있었다. 인근지역에서 수행된 시험자료에 대한 교란도 분석결과 대형블록시료가 피스톤 시료보다 교란도가 작은 것으로 분석되었다. 계측침하량을 이용한 장래침하량 예측기법인 쌍곡선법, Hoshino법, Asaoka법, ${\sqrt{S}}$법으로 예측한 결과 일부 측점의 예측자료를 제외하고는 예측기법별 신뢰도는 동일한 것으로 분석되었다. 피스톤 시료의 압축지수에 대한 교란영향을 보정하기 위하여 Schmertmann의 수정 압축지수와 계측침하량 분석에 의한 역해석 압축지수를 이용하여 피스톤 시료의 압축지수를 추정하는 새로운 보정식을 제시하였다.
투과체는 기본적으로 외부환경과 접촉할 수 있는 친화적이고 생태학적인 기능을 가지고 있으며, 이를 통해 유입되는 빛은 실내공간에 다양한 분위기를 연출할 수 있도록 해준다. 이에 본 연구는 투과체가 적용된 사무소건물을 대상으로 채광유입을 증대시킬 수 있는 채광방식을 설계하여 적용 시 실내의 색도와 색온도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 1/10축소모형을 제작하였으며, Prometric 1421이라는 측정기기를 이용하여 실험을 수행하였다. 측정결과 투과체가 갖는 파장대별 투과특성이 실내의 색도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 빛의 유입을 증대시키는 채광방식을 설치할 경우 천정면의 색온도에 많은 영향을 주었으며, $5{\sim}20[%]$정도의 색온도를 증가시키는 것으로 나타났다. 따라서 채광시스템을 설치할 경우 활동적인 분의기의 공간이 연출될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실내 공간 이미지의 의미론적 영상 분할을 위해 배경과 물체로 재설계된 클래스를 학습하는 방법을 제안한다. 의미론적 영상 분할은 이미지의 벽이나 침대 등 의미를 갖는 부분들을 픽셀 단위로 나누는 기술이다. 기존 의미론적 영상 분할에 대한 연구들은 신경망을 통해 이미지의 다양한 객체 클래스들을 학습하는 방법들을 제시해왔고, 긴 학습 시간에 비해 정확도가 부족하다는 문제가 지적되었다. 그러나 물체와 배경을 분리하는 문제에서는, 다양한 객체 클래스를 학습할 필요가 없다. 따라서 우리는 이 문제에 집중해, 클래스를 단순화 후에 학습하는 방법을 제안한다. 학습 방법의 실험 결과로 기존 방법들보다 정확도가 약 5~12% 정도 높았다. 그리고 같은 환경에서 클래스를 달리 구성했을 때 학습 시간이 약 14 ~ 60분 정도 단축됐으며, 이에 따라 물체와 배경을 분리하는 문제에 대해 제안하는 방법이 효율적임을 보인다.
본 논문에서는 기존 실내 위치인식 시스템들이 가지는 신호 간섭과 측위 오차 등 제한점들을 최소화하고자, 전파 가시성이 뛰어나고 정밀 측위가 가능한 스마트 LED 기반 측위 시스템을 구성하여 실내 위치인식 정밀도를 개선하고자 한다. 이를 위해 스마트 LED의 SMPS 보드에 IEEE 802.4 Zigbee 모듈을 탑재하고 이동체 태그로부터 RSSI와 LQI 신호를 수신하여 게이트웨이를 통해 측위 서버로 전달하는 시스템을 구성하였다. 실험을 위해 게이트웨이, 스마트 LED 모듈 등 필요한 하드웨어는 별도로 설계하였으며, 외부 현장 사무실에서 시스템 구성 후 실험을 진행하였다. 스마트 LED에서 수신되는 이동체의 신호와 함께, 방향 센서로부터 획득한 이동체의 벡터 값을 전달하여 측위 서버에서 복합연산을 수행한 결과, 측위 오차가 70cm 이내로 이루어짐을 확인하였다. 이 결과는 기존 근거리 무선통신 기반 시스템보다 측위오차가 대폭 개선된 결과로서, 상용화 제품을 구현할 수 있는 수준을 보여준 것이라 할 수 있다. 또한, 본 실험 결과를 기반으로, 향후 신호 간섭이 상존하는 다양한 환경에서 시스템 성능을 튜닝할 경우, 신규 LED 설치 건물에서 위치 측위용으로 다양한 응용으로 사용이 가능할 것이다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권1호
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pp.62-68
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2016
실내 위치인식 기술 중 하나인 WiFi Fingerprint는 기존의 WiFi access point(AP)의 거리에 따른 신호 세기를 활용하여 위치를 추정하는 편리함 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 이 방식은 Radio map에 저장된 Reference point에 의존하기 때문에 다른 방식에 비해 위치의 분해능이 떨어지고 연산량이 많다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 WiFi와 BLE를 융합한 Log-Distance Path Loss Model 기반의 Radio map 설계 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 Log-Distance Path Loss Model이 적용된 변수 값을 추출하여 Radio map을 설계하는 방식이며 Median Filter를 적용하여 오차를 개선하였다. 기존 Fingerprint와 비교하여 실험한 결과, 위치의 정확도는 평균 2.747m에서 2.112m로 0.635m 감소되는 것을 확인하였으며 연산량은 AP 환경에 따라 33%이상 감소하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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