감모율에 영향을 주는 인자를 파악하고 온습도 변화, 제상수, VPD방법을 이용해 감모율을 예측하였으며 실제 감모율과 비교분석을 진행하였다. 저장고 내부의 습도변화를 이용하여 예측한 결과 질소주입과정보다 유닛쿨러의 운전과정에서 발생하는 응축 결상 수분배출 과정이 지배적인 영향을준다. 또한 온습도를 이용한 감모율 예측방법이 실제 감모율과 가장 근사값을 나타냈다. 제상수를 이용해 예측한 결과 감모량은 유닛쿨러의 운전율이 높아질수록 많아졌으며 온습도를 이용한 예측방법보다 운전특성에 따른 감모율 변화가 더 뚜렷하게 나타났다. 이때 유닛쿨러의 운전율은 외기온도와 비례하였으며, 저장고 내부에서 응축된 수분량의 계측이 어렵기 때문에 실제 감모율과 오차가 발생한 것으로 보인다. VPD를 이용한 감모율 예측은 증산계수(K-value)의 영향이 지배적이며, 보고되어진 본 연구에서 이용한 후지사과의 증산계수값(42)에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서 후지사과의 K-value를 30으로 수정하였을 때 가장 근사한 예측값을 계산할 수 있었다.
함정 추진제어시스템은 축계와 추진엔진의 과토크 및 과부하를 방지하면서 함정 작전요구성능을 만족할 수 있는 효율적인 제어로직 적용이 필수적이다. 이에 따라 함정 시운전 기간 중 추진제어기의 파라미터 값을 수정하는 이른바 튜닝(tuning)과정을 거쳐 제어체계를 최적화 하는 것이 일반적이다. 그러나 이러한 과정에서 초기 설정 값의 오차가 큰 경우 튜닝 시간이 과도하게 소요되거나 오버토크, 오버스피드 및 과출력으로 인해 추진 장비에 손상을 초래할 수 있다. 이에 본 논문에서는 함정 추진체계를 보호하면서 비교적 추진제어기 소프트웨어의 튜닝 경험이 적은 비숙련자도 함정 추진체계를 보호하면서 튜닝시간을 단축할 수 있는 프로세서 레버 제어기 적용을 제안한다. 프로세서 레버 제어기 성능 검증을 위해 시뮬레이션을 활용하여 프로세서 레버 제어기를 적용한 결과와 PI제어기만 적용한 결과를 비교하여 제어 특성 및 추진성능을 분석하였다. 시뮬레이션 결과 프로세서 레버 제어기 기능을 미적용 시 발생하였던 9.74%의 과도응답이 발생하지 않아 추진체계의 안정성을 높일 수 있었으나, 시스템의 응답성이 늦어짐에 따라 함정 추진성능(가속능력)이 감소하였다. 이러한 추진성능의 저하는 프로세서 레버 제어기의 파라미터 값을 조정하여 안정적으로 해결하였다.
최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.
본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.
우리나라에서의 해상물동량은 거시적분석법과 미시적분석법을 병행해서 예측하고 있다. 우선 거시적방법으로 국내외경제동향 및 각종 지표분석을 하여 항만물동량을 전망하고, 미시적방법으로는 품목별 생산, 소비, 수출입 수급량예측을 한 다음, 정부 및 관련업계, 기관의 추정치를 참고로하여 최종 예측물동량을 확정하는 것이 일반적이다. 또, 지정항만의 물동량예측에 있어서도 전체물동량 예측값에서 대상항만이 그 나라에서 차지하는 비율 혹은 평균증가율에 따라 그 예측치를 산정 하고 있다. 이러한 방법은 다른 경쟁항만의 개발 및 변화에 따른 영향이 요소로서 전혀 고려되고 있지 않아 국제경쟁력시대에 맞지 않아 예측량이 실제값과 근사한 값으로 접근할 가능성은 작다. 따라서 이러한 문제점들을 최대한으로 수정, 보완해서 항만의 운영효율고취 및 대외경쟁력고취를 위한 종합적인 분석을 통해 항만의 물동량을 예측해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 종합적인 분석을 위해서 우선 주위 경쟁 중심항만(Hub Ports)간에 나타나고 있는 물동량 유동 형태(Flow Patten)를 MRCS(다변량곡면)를 통해 파악했다. 그리고 그 유동형태를 구성하는 각 요소간의 관계를 분석했다. 예를들면 선석수와 물동량과의 관계, 크레인수와 물동량과의 관계, 선석수와 크레인 수와의 관계, 선석 및 크레인수와 선박의 기항수와의 관계, 선석 및 크레인수와 항만요금(하역 및 제요금포함)과의 관계, 항만요금과 GNP, 임금수준과의 관계 등의 분석을 통해서 이러한 요소들간의 영향력을 분석했다. 이러한 분석결과, 각 항만 정보요소간의 관계는 표 3.5-표 ,3.9와 같은 관계를 알 수 있었고, 표 3.11에 나타난 것과같이 평균오차 5.5%란 결과를 도출 하였다. 또 동/동남아시아 주요 중심항만(코베, 홍콩 싱가포르, 카오슝, 부산들)간의 물동량 유동형태를 그대로 유지한다고 가정했을 때, 2011년 (총선석 57, 크레인수 l18기 기준)의 부산항 예상 물동량은 약 1,490만TEU로 계산되었다. 이상의 결과를 미루어 볼 때, 어느 항만의 물동량 예측은 해당항만 자체의 정보뿐만 아니라 경쟁항만의 정보를 종합적으로 분석한 것을 기초로하여 행해져야 할 것으로 사려된다.
분배성 추적자 시험법은 LNAPLs(light nonaqueous phase liquids)로 오염된 지반을 조사하는데 아주 유용한 방법이다. 하지만 토양 내 유기물질로 흡착되는 분배성 추적자는 잠재적으로 분배성 추적자 시험법의 정확성에 영향을 끼칠 수 있다. 연구 결과, 추적자의 액상-LNAPL 간 분배 계수는 선형 관계를 보였다. 토양의 흠착능력을 평가하기 위해 흡착 등은 실험을 수행한 결과, Freundlich 흡착 등은 양상과 거의 일치하였고, 추적자의 흡착 정도는 토양 내 유기물질 함량이 증가함에 따라 증가하였다. 또한, 토양 유기물의 흡착능에 따른 잠재적 영향을 판단하고, 추적자 시험법에 의한 LNAPLs 예측의 오차를 수정하기 위해 서로 다른 유기물 함량을 가진 4개의 컬럼 실험을 수행하였다. 컬럼 실험 결과, 오염물질이 없더라도 주문진 표준사와 유기물질이 섞인 컬럼에서는 추적자의 분리 현상이 발생하였다. 오염물질로 케로진을 주입한 이후에 다시 추적자 시험법을 수행하여 파괴곡선을 구한 결과, 토양 유기물질에 대한 추적자의 흡착으로 인해 추적자의 지연계수(R)가 커졌고 LNAPLs의 오염도가 과대평가 되었다. 또한 컬럼 실험 결과를 바탕으로 유기물 함량과 LNAPLs의 예측도 사이의 관계식을 제안하였다.
세계경제의 G1을 추구하는 중국은 이를 위한 경제적 성장유지를 위해 중국에서 시작하여 중앙아시아를 관통하여 유럽에 이르는 옛 실크로드를 개척하는 경제벨트를 추진 중이다. 본 연구는 이러한 중국의 경제확장정책에 효율적으로 동참하기 위한 방안으로 글로벌 대중국투자와 한국의 대중국 투자에 영향을 미치는 거시적 결정변수들의 영향력 정도를 비교분석한 연구이다. 이를 위해 한국의 대중국 FDI 결정변수와 글로벌 대중국 직접투자 결정변수를 벡터오차수정모형(VECM)을 통해 각각의 결정변수가 투자결정에 미치는 영향력을 분석하였다. 분석을 위한 자료로 중국지역균형발전 의 상징지역이라 할 수 있는 베이징, 상하이, 충칭, 시안 및 썬양 등 5개의 주요도시를 횡단면으로 하고 2003~2013년간 이들 도시에 대한 한국의 대중국투자, 글로벌 대중국투자, GDP, 실업률, 임금 추이를 시계열로 하는 패널을 구성하였다. 본 연구가 기존의 연구와 차별되는 점은 첫째, 기존의 대 중국 외국인투자와 관련 연구가 대부분 외국기업의 초기 대중국 투자지역인 연해지역도시에 집중된 것과는 달리 본 연구는 해안, 내륙, 동북의 주요도시들을 동시에 비교 분석하였다. 둘째, 이들 지역전체에 대해 공통적으로 외국인투자에 영향을 미치는 투자결정변수요인간의 인과관계뿐만 아니라 각 도시 별로 외국인투자결정요인 변수간의 비중과 인과관계를 비교하였다. 셋째, 최근 중국의 서부내륙개발과 연계되어 동북3성개발등의 균형정책에 발맞추어 우리의 대중국투자의 가이드라인을 제시하였다. 마지막으로 패널데이타가 가지는 지역적, 시간적 특이성분석을 통해 외국인투자의 결정요인을 분석하는 방법론과 투자의 효율성을 위해 모형의 추정력을 높일 수 있는 누락된 변수의 의미가 무엇인지에 대한 인식과 이에 대한 연구의 필요성을 제시한 의미가 있다고 하겠다.
본 연구는 온실환경의 변화 정도에 따라 환경제어 구동기를 조합하고 제어할 수 있게 하는 다중 위상 처리구조를 갖는 온실 복합환경제어 알고리즘을 설계하고 검증한다. 복합환경제어 시스템은 온실 내외부에 설치된 센서들이 감지한 정보를 복합환경제어기가 분석하여 작물 생육 환경이 유지되도록 각종 구동기를 복합적으로 작동시키는 시스템이다. 복합환경제어기는 복합환경제어 알고리즘으로 제어를 지시하는데, 복합환경제어 알고리즘은 측정장치의 입력값, 구동장치의 상태값, 초기 설정값 등으로 구동기 제어장치 운영에 필요한 결과값을 산출한다. 기존의 알고리즘들은 대부분 반복주기별로 구동기 제어장치들의 제어절차를 단일 위상에서 수행하는데, 산출값의 오차로 인해 온실환경에 이상변화를 일으킬 수 있다. 제안한 알고리즘은 환경통제, 환경조절, 장치운영이라는 다중 위상에 제어절차를 분산하였다. 즉 매 반복주기 마다 먼저 환경통제 위상에서 환경변화를 감지하고, 다음으로 환경조절 위상에서 해당 환경을 조절할 수 있는 구동기 제어장치들을 조합하며, 마지막으로 장치운영 위상에서 구동기 제어장치가 제어하는데 필요한 제어값을 산출한다. 제안한 알고리즘은 온실 환경요소와 구동기 제어장치 간의 관계를 분석한 결과를 기반으로 하여 설계되었다. 검증 분석에 의하면, 다중 위상 처리구조는 구동기 제어장치의 설정값을 수정 또는 보완할 수 있는 여지를 제공하고, 관련된 환경요소의 변화를 한꺼번에 반영한 구동기 제어장치의 운영을 가능하게 한다. 또한 이 구조는 기존 조건 기반 복합환경제어 알고리즘 개선에 적용할 수 있어서 최적 온실환경 조성을 목표로 하는 복합환경제어 시스템의 개발에 기여할 것이다.
부정기 건화물선 시장은 용선시장의 높은 운임변동성과 시장에 영향을 미치는 다양하고 복합적인 요인들이 존재한다. 2020년 COVID-19 팬데믹 영향으로 인한 불안정한 경제상황에서 물동량 감소로 BDI는 폭락하였으나 2020년 말부터 상승세로 전환되어 2022년 하반기까지 호황기가 유지되었다. BDI에 영향을 미치는 인과성이 나타난 변수들과 벡터오차수정모형을 이용하여 장기적 균형관계를 분석결과 2020년 말부터 상승한 시장 변화의 주요인으로는 과거에 부정기 건화물선 시장에 영향을 미쳐왔던 선복의 공급과 물동량 변동성과 상관없이 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만 체선으로 실제 운항 가능한 유효한 선복량의 감소가 영향을 미쳤던 것으로 나타났다. 체선으로 인한 실제로 사용 가능한 선복량의 감소가 운임상승으로 이어졌으며 이러한 용선시장에서 운임 상승은 중고선과 신조선가격의 상승으로 이어지는 장기적 균형관계를 확인하였다. 선복 공급량과 수요측면의 물동량 변동성에 의해 결정되던 과거 해운시장과는 다르게 앞으로는 팬데믹으로 인한 체선증가나 환경규제와 기후변화에 의한 유효한 선복량의 변동성이 운임시장에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타나게 되었으며, 2023년 IMO 탄소배출규제 대응으로 감속운항이 예상되며 선속이 줄어드는 만큼 동일한 물동량을 운송하기 위해서는 보다 많은 선박이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 감속운항이 유효한 선복량 감소로 운임상승과 중고선, 신조선가격 상승 등 부정기선 해운시장에 영향을 미칠 것으로 예상된다.
본 연구는 파노라마 표준 촬영에서 환자의 피폭 선량을 측정하여 방사선 생물학적 위험인자를 평가하고 환자의 피폭 선량 저감화 방안을 제시하고자 하였다. 피폭 선량의 측정 오차를 최소화하기 위하여 각 OSL 선량계의 교정상수를 구하였으며 파노라마 표준 촬영에서 간접적으로 포함되는 좌 우측 수정체와 갑상선, 직접적으로 포함되는 상 하 입술, 하악골 첨부, 촬영 중심점을 대상으로 ICRP에서 권고하는 인체 모형 표준 팬텀을 이용하여 측정하였다. 측정 결과, 촬영 중심점의 선량이 $413.67{\pm}6.53{\mu}Gy$로 최대였으며 상 하 입술의 경우 각각 $217.80{\pm}2.98{\mu}Gy$, $215.33{\pm}2.61{\mu}Gy$이었다. 또한 파노라마 표준 촬영에서 간접적으로 포함되는 좌 우측 수정체의 등가선량은 각각 $30.73{\pm}2.34{\mu}Gy$, $31.87{\pm}2.50{\mu}Gy$이었으며 하악골 첨부 및 갑상선의 등가선량은 $276.73{\pm}14.43{\mu}Gy$, $162.07{\pm}4.13{\mu}Gy$이었다. 결론적으로 측정된 피폭 선량은 방사선 생물학적 효과를 유발할 수 있었으며 치과 의료기관의 파노라마 표준 촬영에서 환자의 피폭 선량에 대한 저감화 방안으로 국제기구에서 권고하고 있는 방사선 방어 원칙에 대한 정당한 해석과 제도적 뒷받침(regulation)이 필요하다. 이에 파노라마 검사에 의한 피폭 선량은 기술적 경제적 측면뿐 만 아니라 사회적 인자를 고려하여 합리적으로 용인 가능한 수준까지 최소화하기 위한 체계화된 프로토콜의 제정과 주변 결정 장기를 방어하기 위한 방사선 보호 기구에 대한 추가적 연구가 필요할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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