본 논문에서는 21차 상태변수를 갖는 칼만필터 형태의 비행시험용 데이터 융합필터 알고리듬의 성능을 분석하였다. 실측 데이터에 대한 분석을 통하여 상태변수 선택의 적절성을 검증하였다. 공분산 해석기법을 통하여 기 개발된 데이터 융합 알고리듬의 추정값의 오차범위를 구하였다. 수치적인 성능값을 구하고자 간단한 시뮬레이터를 설계하였다. 20회 몬테칼로 시뮬레이션과 공분산 해석결과에 기반하여 필터 계수를 튜닝하였고 이를 기설계된 분산형 칼만필터에 적용하였다. 실시간 소프트웨어 모듈의 수행결과를 동일한 실측데이터를 적용한 후처리 실험결과와 비교하였다.
센서 네트워크 구조에서는 많은 수의 센서 노드들이 지속적으로 센서 데이터를 베이스 스테이션(Base Station)으로 전송한다. 각 노드의 샘플링 주기는 베이스 스테이션으로 전송되는 길목의 네트워크 자원인 대역폭, 계산 비용 등에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 샘플링 대상의 스트림 데이터 특성에 따른 각 노드의 샘플링 주기에 관련된 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 KF(Kalman-Filter) 에 기반을 둔 예측 기법을 사용하였다. 이는 각 노드는 KF의 예측값과 실측값의 차를 사용하여 허용된 범위 안에서 자동적으로 샘플링 주기를 조정하는 방식이다. 따라서, 우리는 샘플링 대상의 데이터 특성에 따른 우선순위에 기반 네트워크 자원을 효과적으로 사용하고 Dual Kalman Filter(DKF) 기법과 결합하여 센서 네트워크에서의 가장 큰 문제 중 하나인 에너지 소비의 최소화하면서 효과적으로 근사 데이터 전송하도록 하여 에너지 소비량을 줄였다.
최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(XR) 분야가 각광받고 있으며, 3차원 공간과 사물을 인식하여 다양한 콘텐츠 서비스를 제공하는 기술이 개발되고 있다[1]. 3차원 공간과 사물을 인식하기 위해 가장 널리 사용되는 방법은 RGB 카메라를 이용하는 것이다[2]. RGB 카메라를 이용하여 촬영한 영상을 분석한 후 분석된 결과를 이용하여 카메라와 환경의 관계를 추정한다. 시차는 사용자가 촬영한 복수의 이미지에서 특징점의 차이를 이용하여 계산된다. 실험적으로 구한 깊이에 대해 계산된 디스패리티에 시차 정보와 스케일링 정보를 더하여 3차원 특징점을 생성한다. 제안하는 알고리즘은 단일 모바일 디바이스에서 획득한 영상을 사용한다. 특징점 매칭을 기반으로한 디스패리티 추정과 시차조정 3D 특징점 생성이다. 실제 깊이 값과 비교했을 때, 생성된 3차원 특징점은 실측값의 10% 이내의 오차가 있음을 실험적으로 증명하였다. 따라서 제안하는 방법을 이용하여 유효한 3차원 특징점을 생성할 수 있다.
본 연구에서는 광학센서를 이용한 벼 군락의 질소수준별 생육단계별 식생지수와 쌀 단백질함량과의 관계를 구명하여 쌀 단백질함량을 추정하는 것을 목적으로 하였다. 질소의 경우 0, 7, 10, 13kg/10a등 4수준으로 범위를 두고 처리하여 인공광원을 사용하는 2종의 능동형 광학(G)NDVI 센서를 이용하여 벼 군락의 반사특성을 측정하였고, 동시에 식물체의 생육량, 엽면적지수, 엽 질소함량 등을 분석하였다. 생육단계에 따른 식생지수 변화를 분석해 본 결과 (G)NDVI값은 이앙기 이후 급속히 증가하다가 수잉기 전후로 수확기에 이르기까지 감소하는 경향을 보였다. 질소 수준에 따른 식생지수 변화의 경우 무처리구를 제외하고는 처리수준별 G(NDVI)값이 큰 변이가 나타나지는 않았지만, 처리 수준에 따라 일정하게 식생지수 차이를 보였다. (G)NDVI값 과 엽질소 함량과의 시기별 상관분석 결과 유효분얼기, 유수형성기 보다는 출수기, 결실기에 엽 질소 함량과의 상관이 더 높게 나타났고, GNDVI값이 NDVI값보다 상관이 더 높게 나타났다. 출수 후 쌀 단백질 함량과 엽 질소 함량과의 관계를 조사해보았는데 높은 정의 상관관계($r=0.96^{**}$)를 보였다. 출수기에서 수확기까지 자료를 이용한 각 시기별 G(NDVI)값과 쌀 단백질 함량과의 상관분석 결과 수확기에 가까울수록 상관계수가 높게 나타났다. GNDVI값을 이용한 수확기 쌀 단백질 함량 추정식($R^2=0.92$)을 작성하였고, 쌀 단백질 함량 추정값과 실측값을 비교해보았더니 1:1선에 근접하게 분포하였다($R^2=0.90$).
본 논문은 현재 육군에 운용 중인 지상 무기체계의 데이터를 활용하여 RAM 분석을 수행하기 위한 RAM 분석 절차 및 적용 사례에 관한 연구이다. 효과적인 RAM 분석을 위해 데이터 수집, 데이터 정제 및 보정, RAM 분석 절차를 제안한다. RAM 분석은 기품원에서 개발한 RAM 목표값 검증 및 평가체계로 분석을 수행하였다. 본 연구를 수행하기 위하여 국내 지상 무기체계의 운영 및 정비 개념, 관련 규정 및 최근 근거, 개발 업체의 AS 데이터 등을 활용하여 연구의 객관성과 신뢰성을 제고하였다. RAM 분석 결과값은 2015년과 2018년을 비교하여 추세를 파악하고, RAM 분석 결과값과 개발 단계에서 RAM 목표값을 비교하여 개발 값과 실측값의 차이를 확인한다. 결과값은 실제 운용 및 정비 전문가를 통하여 제안한 방법이 가능한 것을 입증하였다. 또한 본 연구결과는 향후 지상 무기체계의 RAM 목표값 설정에서부터 평가까지 중요한 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 지반의 상대다짐도(RC)와 매입말뚝의 근입비에 따른 하중-침하 거동을 연구하기 위하여 모형실험과 하중전이 함수를 이용한 해석을 수행하였다. 모형시험에서 말뚝은 근입비(L/D)를 15, 20, 25로 설치하였고, 지반의 상대다짐도를 85%, 95%로 각각 조성하였으며 말뚝주면은 시멘트를 주입하였다. 본 논문은 매입말뚝의 해석을 위하여 Vijayvergia의 하중전이 모델, Castelli 모델, Gwizdala의 탄소성-완전소성 모델, coyle의 제안식 등을 사용하여 실험결과와 비교하였으며, 매입말뚝의 하중-침하 거동을 예측하는데 가장 적합한 하중전이 방법을 제안하였다. 하중전이 함수에 의한 지지력 예측 결과 매입말뚝의 극한 지지력은 Coyle의 제안식이 실측값에 가장 근접한 것으로 나타났으며, 초기 하중-침하 거동은 Castelli에 의한 함수가 가장 유사하게 하중-침하 거동을 평가하는 것으로 나타났다. 매입말뚝의 축하중 해석결과 하중전이법에 의해 평가된 주면마찰력이 실측값보다 과소평가 되는 것으로 나타났다.
선행하중공법이 실시되는 낙동강 삼각주에서 체계적인 지반조사를 통하여 침하량과 압밀소요 시간이 예측되었으며, 엄선된 각종 계측기를 이용하여 현장계측이 수행되었다. 비교결과, 약20m 두께의 모래층에 대하여 예측침하량은 실측치의 20%에 불과하였다. 이러한 과소평가의 원인은 PBD타입시의 진동, 시간의존적 침하 및 탄성계수의 과대평가 등에서 비롯되었다. 모래층 아래에 위치한 약 20m 두께의 점성토층이 미압밀상태에 있는 것으로 가정하였던 이유 때문에 예측침하량은 실측치에 비하여 약240%까지 과대평가되었다. 그러나 압축곡선을 재구성하고 정규압밀점토를 위한 압밀침하공식을 적용하였을 때 재계산된 침하량은 실측값에 비교적 비슷하였다. 그리고 압밀소요시간은 각종 영향인자로 인하여 실제값에 비하여 약45% 과소평가되었다.
최근 사물인터넷 (IoT; Internet-of-things)의 필요성이 급격하게 대두됨에 따라 Low Power Wide Area (LPWA) 표준에 대한 관심이 커지고 있다. 이 논문에서는 LPWA의 표준 중의 하나인 LoRa 기술에 대한 성능을 실측 데이터에 기반하여 분석한다. 특히, Line-of-sight (LoS) 및 Non-line-of-Sight (NLoS) 환경에서 수신 신호의 Received Signal Strength Indication (RSSI) 값을 측정하여 이론적인 경로손실 모형을 적용한 RSSI 값과 비교한다. 이를 위해 다양한 경로손실 모형 중에서 Log-distance 및 Two-ray 모형 그리고 실측 데이터에 기반한 통계적 모형인 Okumura-Hata 모형을 적용한다. 그 결과, LoS 및 NLoS 환경 모두에서 Okumura-Hata 모형이 RSSI 실측 데이터와 가장 근접한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 LoRa를 이용하여 네트워크를 구성할 때 최적의 노드 배치를 위한 기준을 제공하는데 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 본류와 지류가 만나는 합류구간, 만곡 및 사행구간이 있는 자연하천과 동일한수리모형을 제작하고 합류부를 중심으로 본류와 지류의 유량비 변화에 따라 모형의 합류부 횡단면에서 발생하는 수위차의 변화를 분석하였다. 합류이전의 최하류단면 수위를 기준으로 하는 합류부 각 단면의 최대수위 변화에 미치는 유량비의 영향은 합류부 하류구간보다 상류구간에서 더 크게 나타난다. 횡단면의 최소수위에 대한 최대수위의 변화는 합류부 중심에 가까울수록 증가하며 합류부 중심 직하류에서 최대를 보인다. 또한 합류구간 횡단면의 수면경사는 단면형태에 따라 영향을 받으며 본류에 대한 지류의 유량비가 감소할수록 수면경사도 감소한다. 기존에 제안된 일정한 곡률반경과 정형화된 단면에서 도출된 횡단면 수위차 산정 공식이 평창강과 동일하게 제작된 모형수로에서 실측값과 약 60%의 차이를 보인 반면 본 연구에서는 실측값과 약 10%의 차이를 보이는 수위차 산정 공식을 제안하였다.
본 연구는 지속적으로 수계 내 녹조를 모니터링할 수 있도록 고정익 무인비행기에 멀티스펙트럴 센서를 탑재시켜 금강 유역의 하천을 촬영하고, NDVI 분석을 수행함으로써 수계환경을 효율적으로 관리하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구 대상지역은 금강 유역의 백제보 인근이며, 연구수행에 사용된 데이터는 녹조 발생 초기인 2016년 7월에 촬영된 영상이다. 데이터 처리과정으로서, Pix4D 소프트웨어를 이용하여 NDVI 영상을 생성하는 작업을 수행하였다. 생성된 NDVI 영상을 클로로필 실측값과 비교하여 관계식을 도출하고 영상 수치 변환 작업을 수행하였다. 그 결과 실측값이 반영된 클로로필 영상을 추출할 수 있었으며, 앞으로 수계환경관리를 위한 녹조 관측 및 모니터링, 그리고 재해예방 측면에서 무인비행기를 이용한 클로로필 정보 취득은 매우 유용할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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