본 논문에서는 소형어선의 운동 응답을 예측하기 위해 딥러닝 모델을 구축하였다. 크기가 다른 두 소형어선을 대상으로 유체동역학 성능을 평가하여 데이터세트를 확보하였다. 딥러닝 모델은 순환 신경망 기법의 하나인 장단기 메모리 기법(LSTM, Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 딥러닝 모델의 입력 데이터는 6 자유도 운동 및 파고의 시계열 데이터를 사용하였으며, 출력 라벨로는 6 자유도 운동의 시계열 데이터로 선정하였다. 최적 LSTM 모델 구축을 위해 hyperparameter 및 입력창 길이의 영향을 평가하였다. 구축된 LSTM 모델을 통해 입사파 방향에 따른 시계열 운동 응답을 예측하였다. 예측된 시계열 운동 응답은 해석 결과와 전반적으로 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 시계열의 길이가 길어짐에 따라서 예측값과 해석 결과의 차이가 발생하는데, 이는 장기 데이터에 따른 훈련 영향도가 감소 됨에 따라 나타난 것으로 확인할 수 있다. 전체 예측 데이터의 오차는 약 85% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 보였으며, 소형어선의 시계열 운동 응답을 잘 예측함을 확인하였다. 구축된 LSTM 모델은 소형어선의 모니터링 및 경보 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권3호
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pp.235-239
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2016
복원력을 잃고 선박이 전복될 때의 횡경사 속도는 선체가 사고 상황에 대해 외부로 표현하는 고유 응답의 하나가 된다. 자유 횡요 시 횡운동은 횡관성모멘트와 GM 및 횡감쇠계수와 같은 선체계수에 의해 나타낼 수 있으나 선체가 저속으로 진행되는 전복의 경우에는 각가속 성분이 특히 작아지므로 특성 해석은 보다 용이해진다. 따라서 빠르게 진행되는 전복사고에 비해 저속 전복 사고는 선체 거동의 예측이 적절히 가능할 뿐 아니라 선박구조에 필요한 시간의 확보가 수월해지므로 선박의 구조전략 측면에서 저속 전복사고는 별도로 분류하여 대응할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 선체의 자유 횡운동에 대한 선형미분방정식을 토대로 저속 전복 시 선체계수들이 전복속도에 미치는 영향을 관련된 함수들로 나타내었으며 횡운동 진폭감쇠비를 기준으로 횡감쇠계수 크기와 선체 특성을 분석하였다. 또한, 여기에서의 수식적 관계를 실제 선박의 제원에 적용함으로써 얻어지는 결과들을 통해 제시된 저속 전복 선박의 일반적 특성이 도시적으로 설명될 수 있음을 확인하였다.
고추씨를 분리(分離)하는 방법(方法)으로 자유낙하(自由落下), 상하진탕, 회전사(回轉篩)를 이용(利用)하는 방법(方法)과 그 기구(機構)에 관(關)하여 연구(硏究)한 결과(結果) 씨의 분리(分離)는 고추에 가(加)해 주는 충격량(衝擊量)으로 설명(說明)할 수있었으며, 이를 운동량(運動量)의 크기로 분석(分析)하였다. 씨의 분리(分離)에 기여(寄與)하는 운동량(運動量)의 영향은 속도(速度)를 얻은 방법(方法)에 따라 상이(相異)하였다. 한편 동일속도하(同一速度下)에서 운동량(運動量)의 씨분리효과(分離?果)를 산출(算出)하였으며, 자유낙하(自由落下), 상하진탕 및 회전사방법(回轉篩方法)에서 각각(各各) $2.50{\times}10^{-6}$, $2.09{\times}10^{-6}$과 $3.94{\times}10^{-8}$의 값을 보였다. 고추씨의 분리속도(分離速度)의 변화율(變化率)은 고추의 건조속도(乾燥速度)의 변화율(變化率)과 유사한 경시적(經時的) 변화양상(變化樣相)을 갖고 있었다.
본 논문에서는 경부통증완화에 효과적인 맥킨지 운동(Mckenzie exercise)이 가능한 경부 재활로봇(cervical rehabilitation robot)을 제안한다. 이 로봇은 목의 좌우 측방굴곡, 전방향의 굴곡 및 후방향의 신전이 가능하도록 2자유도를 가지며, 맥킨지의 경부 스트레칭과 등척성 운동이 가능하다. 재활로봇의 기구부는 의자에 거치할 수 있어 가정에서 의자에 앉은 채로 맥킨지 운동을 할 수 있도록 설계하였다. 실험에서는 피험자가 프로토타입 경부 재활로봇을 착용하고 맥킨지 운동을 수행시 전후좌우의 굴곡과 신전 각도를 측정하고, 동시에 목주위의 표면 근전도와 머리부착부위의 압력을 측정하여 로봇의 성능을 평가하였다. 이 실험의 결과로부터 본 연구에서 제안한 경부 맥킨지 운동용 재활로봇이 적용가능함을 보였다.
The paper, introduce the real time controller Design method of heavy load 6-DOF motion simulator. And also, introduce the Geometric design of 6-DOF Motion generation, real time control A algorithm and the configuration method of real time controller H/W and S/W.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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