본 논문에서는 비행체의 운동 역학을 고려한 경로 추종을 위한 시선각 유도 법칙의 유도 게인 설계 기법에 대해 기술하였다. 비례-미분 게인과 접근 거리의 설계 변수로 구성된 시선각 기반 유도 법칙은 유도 게인 결정시 대부분 경험적 또는 실험적인 방법으로 설계하는 것이 일반적인데 이러한 경우 정밀하고 일관적인 경로 추종 성능 보장이 어렵고 비행체 기동 한계 및 운용 속도 등에 따라 설계 변수를 재설계해야하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 연구에서는 비행체의 속도에 따른 운동 역학을 고려하여 설계 변수의 개수를 최소화하고 비행 속도에 따라 유도 법칙 게인이 변화되어 정밀한 경로 추종이 가능할 뿐만 아니라 안정적이고 일관된 성능을 갖는 유도 법칙의 게인 설정 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 비행체의 자세에 대한 1차 응답 속도를 고려한 비선형 시뮬레이션을 수행하여 추종 성능을 평가하였으며 선형 경로와 원형 경로에 대한 비행 시험 을 통해 추종 성능 및 알고리듬의 타당성을 실험적으로 확인하였다.
최근 인간의 자세와 행동을 추적하는 행동 분석 연구가 활발해지고 있다. 특히 2017년 CMU에서 개발한 오픈소스인 오픈포즈(OpenPose)는 사람의 외모와 행동을 추정하는 대표적인 방법이다. 오픈포즈는 사람의 키, 얼굴, 손 등의 신체부위를 실시간으로 감지하고 추정할 수 있어 스마트 헬스케어, 운 동 트레이닝, 보안시스템, 의료 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 헬스장에서 사용자들이 가장 많이 운동하는 Squat, Walk, Wave, Fall-down 4개 동작을 오픈포즈기반 딥러닝인 DNN과 CNN을 이용하여 운동 동작 분류 방법을 제안한다. 학습데이터는 녹화영상 및 실시간으로 카메라를 통해 사용자의 동작을 캡처해서 데이터 셋을 수집한다. 수집된 데이터 셋은 OpenPose을 이용하여 전처리과정을 진행하고, 전처리과정이 완료된 데이터 셋은 본 논문에서 제안한 DNN 및 CNN 모델 이용하여 운동 동작 분류를 학습한다. 제안한 모델에 대한 성능 오차는 MSE, RMSE, MAE를 사용한다. 성능 평가 결과, 제안한 DNN 모델 성능이 제안한 CNN 모델보다 우수한 것으로 나타났다.
수중운동체에는 필수적 기능을 담당하는 함교, 러더와 같은 다양한 부가물들이 장착된다. 이들 부가물과 선체의 접합부에는 유선의 박리로 인해 다양한 와류가 생성된다. 이러한 와류는 수중운동체의 추진기로 유입되어 수중방사소음의 증가와 같은 부정적 효과를 야기해 스텔스 성능의 향상을 위해서는 반드시 저감되어야 한다. 본 연구에서는 부가물과 선체의 접합부에서 생성되는 말발굽와류(HSV)와 뿌리와류(RV)를 저감하는데 효과적인 와류저감장치(VRD)에 대한 설계기준을 도출하였다. 먼저, 접합부 와류의 레이놀즈 상사특성 만족 여부를 분석함으로써 설계기준 도출에 부가물의 제원과 유속의 영향을 레이놀즈수로 대체하였다. 또한 VRD의 형상을 정의하기 위해 베지어 곡선을 활용해 VRD의 3차원 표면을 파라미터화하였다. 이후, 와류저감을 위한 VRD의 설계기준 도출을 위해 다양한 제원의 VRD의 와류저감 성능을 분석함으로써 최적의 길이 대 높이 비율이 선정되었다. 최종적으로 대상 범위의 부가물들에 대해 최적 비율을 만족하는 다양한 크기의 VRD 성능이 비교 분석되었다. 이를 종합하여 임의의 부가물에 대해서도 와류저감 성능을 나타낼 수 있는 VRD의 무차원화 설계기준이 도출되었다.
본 논문에서는 Manta 형상 무인잠수정의 자유항주모델을 설계하였고 이를 이용하여 제어실험을 실시하였다. 제작된 MUUTV모형은 직진방향으로 1개의 추진기를 가지고 있으며, 승강타와 방향타를 이용하여 수심 및 방향 제어를 실시하게된다. MUUTV는 수심제어시 사용되는 수심을 측정하기 위한 압력센서, 방향제어를 위해 방향각 측정을 위한 마그네틱 컴파스가 설치되어있으며, 잠수정의 전체적인 운용을 위한 Windows XP기반의 소형 On-board PC104가 장착되어있다. 시뮬레이션에 사용된 6자유도 운동모델은 PMM실험과 이론적 추정을 통해 얻어진 유체동역학계수와 파라미터를 이용하여 구성된다. 잠수정의 운동성능과 제어응답을 비교하기 위해 PID, 슬라이딩모드, 퍼지, 제어기가 설계되었으며, 이를 통해 제어 성능을 비교하고자 하였다. 또한 제작된 모델을 이용하여 수심 및 방향제어 실험을 수조에서 실시하였다.
본 논문에서는 이전에 개발된 만타형 무인 잠수정의 수학적 모델을 기초로 하여 모델 불확실성과 외란이 존재하는 경우에 강인한 제어 성능을 나타낼 수 있는 강인 제어기를 설계하였다. 제어기 설계는 수심 제어와 방향 제어로 분리하여 수행하였고, 이를 위하여 6자유도의 수학적 운동 방정식을 수심 및 방향 제어를 위한 운동 방정식으로 각각 표현하였다. 운동 방정식에 나타나는 유체력 계수에 불확실성이 존재하고 운항 중 발생하는 조류등을 외란이 존재하는 것으로 생각하고 강인 제어기를 설계하였다. 강인 제어기의 전체적인 구조는 백스테핑 방법을 사용하였고, 모델 불확실성과 조류를 외란으로 가정하여 외란의 영향을 효과적으로 감쇠시킬 수 있는 $L_2$-gain 분석 개념을 이용하였다. 시뮬레이션은 제어기 설계에 사용된 유체력 계수에 실제값과 차이를 주었고, 조류의 모델을 포함시켜 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 모델 불확실성과 외란의 존재하는 경우에도 제어 성능에 큰 변화가 나타나지 않는 것을 보여 주었다.
본 논문에서는 웨이퍼 레벨 밀봉 실장된 수직 운동 가속도 신호를 감지할 수 있는 초소형 Z축 가속도 센싱 엘리먼트를 제작하였다. 초소형 Z축 가속도 센싱 엘리먼트는 수직 방향의 정전용량 변화를 필요로 하기 때문에 단일 기판상에 수직 단차의 형성을 가능케 하는 확장된 희생 몸체 미세 가공 기술 (Extended Sacrificial Bulk Micromachining, ESBM) 을 이용하여 제작되었다. 확장된 희생 몸체 미세 가공 기술을 이용하면 정렬오차가 없이 상하부 양쪽에 수직 단차를 갖는 실리콘 구조물의 제작이 가능하다. 또한, MEMS 센싱 엘리먼트의 부유된 실리콘 구조물을 보호하기 위하여 웨이퍼 레벨 밀봉 실장 기술이 적용하여 고신뢰성, 고수율, 고성능의 Z축 가속도 센서를 제작하였다. 신호 처리 회로와 가속도 센서를 결합하여 Z축 가속도 센싱 시스템을 제작하였고 운동가속도 범위 10 g 이상, 정지 드리프트 17.3 mg 그리고 대역폭 60 Hz 이상의 성능을 나타내었다.
피트니스 분야 인공지능 서비스의 성능 개선을 AI모델 개발이 아닌 데이터셋의 품질 개선을 통해 접근하는 방식을 제안하고, 데이터품질의 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 데이터 설계는 각 분야 전문가 10명이 참여하였고, 단일 시점 영상을 이용한 운동동작 자동 분류에 사용된 모델은 Google의 MediaPipe 모델을 사용하였다. 팔굽혀펴기의 운동동작인식 정확도는 100%로 나타났으나 팔꿉치의 각도 15° 이하였을 때 동작의 횟수를 인식하지 않았고 이 결과 값에 대해 피트니스 전문가의 의견과 불일치하였다. 향후 연구에서는 동작인식의 분류뿐만 아니라 운동량을 연결하여 분석할 수 있는 시스템이 필요하다.
근단층 지역에 위치한 교량은 근단층지반운동에 대한 내진안전성을 확보하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 연약지반이 두껍고 다양한 지층으로 구성된 지역에 건설되는 단일형 현장타설말뚝 교량의 지진거동특성과 내진안전성을 분석하였다. 근단층지반운동을 생성하고 지반해석을 수행하여 각 지층에서의 지반가속도이력을 산정하였다. 이 가속도이력을 이용하여 각 지층의 지반을 등가스프링으로 모델화하고, 각 지층에서의 가속도시간이력을 입력지반운동으로 하는 다지점 가진 지진해석을 수행하였다. 근단층지반운동의 특성으로 인하여 교량은 탄성영역 내에서 거동하였지만 최대모멘트의 발생 위치 등이 설계지반운동을 고려할 때와는 상이한 특성을 보였다.
사람의 심박수는 운동 강도 측정의 기준으로 사용되는 중요한 지표이다. 만약 심박수를 예측한다면 운동 중 운동 강도를 미리 조절하여 효율적으로 운동할 수 있다. 본 논문에서는 FitRec 기반 달리기 운동을 수행하는 사용자의 심박수를 예측하는 모델을 제안한다. 학습을 위해 Endomondo의 데이터를 사용하여 예측 모델에 적용한다. 성능 비교를 위해 시계열 데이터 처리 알고리즘 LSTM(long short term memory)과 GRU(gated recurrent unit)를 사용하였다. FitRec에 유산소 운동 중 달리기 데이터만 학습한 결과 여러 유산소 운동 데이터를 모두 학습한 모델보다 MAE(mean absolute error)와 RMSE(root mean squared error) 둘 다 성능이 향상됨을 확인하였다.
OFO, FOF 삼중 충돌형 및 FOOF 이중 분리 충돌형 분무연소장의 3차원 수치해석을 통한 연소성능 예측 및 성능설계 방법에 대하여 고찰하였다. 예조건화 압축성 유동 지배방정식과 저 레이놀즈수 $\kappa$-$\varepsilon$ 2 방정식 난류모델을 바탕으로 LU-SGS 기법을 사용하여 시간적분 하였으며 분무과정은 DSF 방법을 사용하여 모사하였다. n-heptane 액적과 공기를 연료와 산화제로 하는 액체 추진기관 내에서의 분무 연소장을 계산하였으며 연소에서의 난류의 영향은 eddy 소산모델을 사용하여 모사하였다. 분무연소장의 특성과 연소성능이 비교되었으며, 계산 결과 FOF 삼중 충돌형 분사기의 성능이 가장 우수한 반면, OFO 삼중 충돌형 분사기의 성능이 가장 저조한 것으로 나타났다. 연소효율에 중대한 영향을 미치는 파라미터로는 운동량비에 따른 초기 분무 액적의 평균직경과 혼합효율임을 확인하였다. 연소효율은 초기 분무 액적의 평균직경과 반비례, 혼합효율에 비례하여 증가되며, 산화제/연료 혼합비도 비례하여 상승하나, 일정 운동량비 이상에서는 감소되는 것으로 나타났다. 각 분사기 형태에서 운동량비에 따른 연소효율의 변화는 혼합효율의 변화와 동일한 경향을 보이며 그 크기는 분무 액적의 평균직경에 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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