본 연구에서는 도시철도 침목플로팅궤도(STEDEF) 궤도구성품의 손상영향을 분석하기 위하여 20년 이상 공용중인 현장에서 시료를 채취하여 궤도재료에 대한 육안검사와 실내시험 및 유한요소해석을 통해 궤도구성품의 손상취약부를 분석하였다. 육안검사결과 레일패드와 체결구는 특이사항이 없었으나 침목방진상자는 모서리부분의 마모 및 찢어지는 현상이 발생하였다. 침목방진패드는 두께감소 및 피로경화층이 뚜렷하게 조사되었다. 레일패드와 침목방진패드에 대한 스프링강성 시험결과, 레일패드의 노후는 뚜렷하지 않았으나 침목방진패드는 설계기준치를 크게 상회하는 것으로 나타나 침목방진패드는 통과톤수에 직접적인 영향을 받는 것으로 분석되었다. 현장시료의 열화상태와 수치해석 결과와의 비교결과, 수치해석모델의 응력 및 변위 집중위치와 현장시료의 손상위치가 일치하는 것으로 나타나 공용중인 침목플로팅궤도 궤도구성품의 손상취약부를 실험 및 해석적으로 입증하였다.
낮은 반응성으로 인해 복잡한 공정이 필요한 무연탄은 순환유동층 내의 동적 거동을 통해 연소 특성이 고찰되어야 한다. Pilot 규모의 0.1MWth 급 순산소 순환유동층 연소로에서의 무연탄 연소 특성을 고찰하기 위하여 본 연구에서는 전산유체해석 기법을 이용하였다. 순산소 순환유동층 보일러는 연소로(0.15 m l.D., 10 m High), 싸이클론, 재순환부 등으로 구성되었고 동일한 크기의 3D 모델 반응기를 구축하였다.실험에 사용한 무연탄은 평균 입도 1,070 ㎛, 밀도 2,326 kg/m3이다. 공기 연소에서 순산소 연소로의 연소 환경 변화에 따른 반응기 내부의 기-고 흐름 패턴을 고찰하였다. 이때, 공기 연소와 순산소 연소에서 온도 분포는 비슷한 양상을 보이지만 압력 분포는 순산소 연소에서 더 낮음을 알 수 있었다. 더불어 공기 연소에 비해 순산소 연소에서 더 높은 CO2 농도를 가지므로 이산화탄소 포집이 활발히 이루어질 것을 예상해 볼 수 있다. 결과적으로 본 연구를 통해 무연탄 활용 시 순환유동층 반응기의 최적화된 설계 및 운전에 기여할 수 있음을 확인하였다.
현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 여전히 운전자의 주의를 필요로 한다. 3레벨 자율주행 이후 4레벨 자율주행차량에서 가장 주목되는 부분은 차량의 안정성이다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 운전자의 부주의까지 포함하여 자율주행을 실시해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 운전자가 부주의한 상황에서 긴급상황을 알리고 운전자의 반응을 인식하는 자율차량 안전을 위한 긴급상황 알림 및 운전자 반응 확인 시스템을 제안한다. 긴급상황 알림 및 운전자 반응 확인 시스템은 긴급상황 전달 모듈을 사용하여 긴급상황을 텍스트화하여 운전자에게 음성으로 전달하며 운전자 반응 확인 모듈을 사용하여 긴급상황에 대한 운전자의 반응을 인식하고 운전 권한을 운전자에게 넘길지 결정한다. 실험 결과, 긴급상황 전달 모듈의 HMM은 RNN보다 25%, LSTM보다 42.86% 빠른 속도로 음성을 학습했다. 운전자 반응 확인 모듈의 Tacotron2는 deep voice보다 약 20ms, deep mind 보다 약 50ms 더 빨리 텍스트를 음성으로 변환했다. 따라서 긴급상황 알림 및 운전자 반응 확인 시스템은 효율적으로 신경망 모델을 학습시키고, 실시간으로 운전자의 반응을 확인할 수 있다.
급변하는 정보화 시대에서 웹사이트에 서비스되는 정보 과잉에 대한 문제들을 접하곤 한다. 정보가 많아도 쓸모 있는 정보는 없고, 필요한 정보를 선택하는데 불필요한 시간이 많이 소비 된다. 검색 엔진과 같은 여러 사이트에서는 데이터의 최신 상태 유지를 위해 웹 크롤링을 한다. 웹 크롤링은 대부분 방문한 사이트의 모든 페이지의 복사본을 생성하는 데 사용되며 검색 엔진은 이렇게 생성된 페이지를 더욱 빠른 검색을 위해 인덱싱 한다. 많은 데이터 중에 정보가 실시간으로 변경되는 도매정보, 주문정보 등의 제한된 웹 데이터 수집은 일반적인 주제 중심의 웹 데이터 수집으로 무리가 있다. 현재 제한적 웹 정보를 실시간으로 수집하고 저장하는 방법에 대한 대안이 제시되고 있지 않다. 본 논문에서는 제한된 웹 사이트의 정보를 수집하고, 데이터의 상세분석을 통한 수집 시간 예측과 분류 작업을 통해 병렬 시스템에 저장하는 웹 크롤링 분산 모니터링 시스템(R-WCMS)을 제안한다. 실험 결과 웹 사이트 정보 검색을 제안모델에 적용하여 15-17% 시간이 감소됨을 입증했다.
본 연구에서는 WENNER 4전극법 기반에 GMD(신규 대지 고유 저항 측정 장치)와 측정용 Probe(접지동봉)가 PLC(전력선 통신)로 연결된다. 측정용 Probe는 2개(P1,P2)가 1조로 모두 5조 10개의 Probe가 직렬로 각각 1m, 2m, 4m, 8m, 16m 간격으로 대지(토양)에 설치되어 있다. GMD에서 보낸 PLC 신호를 측정용 Probe 1조(P1)의 수신기가 감지하면 Probe에 부착된 PSD(전력 공급 장치)에서 측정용 미세 전압과 전류가 대지로 흐르게 되고 P1과 P2 사이의 토양을 거쳐 Probe 1조(P2)에 유입 된다. 이때 대지 저항으로 인해 전압 강하가 발생되는 원리로 저항값을 측정하게 된다. 이렇게 1~5조까지 T초 간격으로 대지 저항을 측정하고 측정된 데이터는 메인 장비에 탑재된 Arduino Server에 저장 한다. 저장된 측정 데이터는 옴의 법칙(Ohm's Law)에 의한 수식 R=E/I와 고유저항 ${\rho}=6.28aR$ (여기서, R: 측정저항, E: 측정전압, I: 측정전류, a:Probe 간격, ${\rho}$: 고유저항 )를 통해 고유저항을 얻을 수 있다. 실시간으로 얻어진 데이터를 Main PC에 설치된 CDGES 프로그램과 연동되어 데이터 분석이 가능하게 되고 대지(토양)의 접지 환경을 실시간 모니터링 할 수 있게 된다. 또한, 대지(토양)의 온도, 습도 등 계절의 특성을 파악하여 3D 그래프 지원으로 입체적인 Display가 가능하다. 연구의 한계점은 실험적으로 개발 운용한 모델로 상업적인 접근을 위해 Test Bed의 구체적인 적용 방안이 필요할 것이다.
본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.
최근 들어 비행 시뮬레이션 기술의 정확도 향상과 기술의 발전으로 실제 비행시험 횟수를 줄이고 시뮬레이션으로 비행 안전과 인증을 확인하는 가상 인증이 확대되는 추세에 있다. 고신뢰도의 비행 시뮬레이션을 위해서는 고정밀도의 공력 데이터를 다양한 받음각과 마하수, 옆 미끄럼각 범위에서 구성해야 한다. 본 연구에서는 정밀한 공력 데이터베이스의 구축을 위해 최적 설계에 주로 사용되는 다양한 데이터 융합 기법의 하나인 Gaussian Process(GP) 기반의 변형 정밀도 모델링(VFM, Variable Fidelity Modeling) 기법과 Adaptive Sampling 기법을 결합하여 개선 변형 정밀도(Improved VFM) 기법을 제안하였다. Case study로 F-16 전투기를 선정하고 고정밀도 데이터의 종류에 따라 4개의 Case를 분류하여 각각의 오차와 정확도를 확인하였다. 여기에 본 연구에서 제안하는 개선 VFM 데이터 융합 기법을 적용하여 고정밀 공력 데이터 사용 횟수를 최소화함으로써 그 유용함을 확인할 수 있었다. 또한, Gliding, Short Term Pitch Response, Roll Mode 기동에 대한 실제 실험 데이터 대비 항공안전 인증 요구 만족 여부를 확인하였다. 이를 통해 개선 변형 정밀도 모델링을 사용한 고정밀도 시뮬레이션의 가상 인증 적용 가능성을 확인하였다.
감시카메라 환경에서 군중의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 H.264 압축과정에서의 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 제안된 시스템은 H.264 압축 과정에서 얻어지는 움직임 벡터를 이용함으로써, 실시간성을 보장하며 SVDD의 점증적 갱신 학습 능력으로 인하여 비정상 집단행동 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
박물관 문화 콘텐츠의 혁신적 개발은 박물관이 소장품을 이용하여 문화의 전파 기능을 강화하는 중요한 방법이다. 사람들의 소비 수준이 늘어나고 업그레이드화됨에 따라 전통적인 문화 콘텐츠 디자인과 판매 방식은 날로 늘어나는 소비자들의 욕구를 충족시키지 못하고 있다. 본고는 박물관 문화 콘텐츠의 맞춤형 체험 플랫폼 구축을 제안하여 박물관 문화 콘텐츠의 개발을 촉진하고 박물관 문화의 전승과 보호를 도모하려 한다. 본고의 연구방법은 선행연구를 정리하고 분석하여 기존의 플랫폼 모델과 특징을 분석하고 설문지 159부를 배포하여 문화 콘텐츠 소비자들의 욕구를 조사하였다. 마지막으로 사용자 요구에 따른 맞춤형 체험과 현존하는 인터넷 소매 플랫폼과 결합하여 이론적 틀을 만들었으며 선양 고궁박물관을 중심으로 실험을 설계하고 가용성 테스트를 진행했다. 연구결과를 보면 문화 콘텐츠 플랫폼에 대한 사용자의 수요도가 비교적 높았다. 맞품형 플랫폼을 이용한 디자인은 박물관 문화 콘텐츠의 확산과 확대를 촉진하며 사용자의 경험을 최적화하여 박물관의 콘텐츠 개발과 디자인, 소매 등에 새로운 생각을 부여한다. 따라서 본고는 박물관의 문화 콘텐츠 개발은 맞춤형 플랫폼에 따라 소비자들의 특성에 맞춰 소비자들의 서비스 경험을 더욱 향상할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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