중규모 터널(연장 1 km 이내) 건설은 최근 매년 30% 이상의 증가율을 보이고 있으나 환기 및 방재시설 설치기준은 제정되어 있지 않은 상태라 장대터널을 대상으로 한 설치기준을 따르고 있다. 이에 따라 중규모터널 환기 및 방재시설의 최적화 노력이 요구되고 있다. 본 연구에서는 중규모 터널 내 20 MW 규모의 화재 시 발생하는 화재연 역류거리, 고온 열기류 확산범위, 가시거리 20 m 이하(상류) 구간분포, 임계풍속 확보여부, 대피시간 등을 CFD 분석을 통해 방재팬의 적정 초기 가동시간을 도출하여 방재시스템의 최적운전 방안의 제시를 목적으로 한다.
비밀번호 입력 또는 잠금 패턴을 이용한 사용자 인증은 스마트폰의 사용자 인증 방식으로 널리 사용되고 있다. 하지만 엿보기 공격 등에 취약하고 복잡도가 낮아 보안성이 낮다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 키스트로크 다이나믹스를 인증에 적용하여 복합 인증을 하는 방식이 등장하였고 이에 대한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 많은 연구들이 분류기 학습에 있어서 비정상 사용자의 데이터를 함께 사용하고 있다. 키스트로크 다이나믹스를 실제 적용 시에는 정상 사용자의 데이터만을 학습에 사용할 수 있는 것이 현실적이고, 타인의 데이터를 비정상 사용자 학습 데이터로 사용하는 것은 인증자료 유출 및 프라이버시 침해 등의 문제가 발생할 수 있다. 이에 대한 대응으로, 본 논문에서는 거리기반 분류기 사용에 있어서, 분류 시 필요한 임계값의 최적 비율을 실험을 통해 구하고, 이를 밝힘으로써 실제 적용에서 정상 사용자 자료만을 이용하여 학습하고, 이 결과에 최적 비율을 적용하여 사용할 수 있도록 공헌하고자 한다.
건축용 바닥재의 화재예방을 위하여 국제규격으로 정해져 있는 바닥재 시험평가 방법인 KSISO 9239-1을 이용하여 각종 바닥재에 대한 연소성 시험을 복사열 판넬 시험기를 사용하여 실시하였다. 복사열 판넬 시험기를 이용하여 각종 바닥재에 대한 화염 전파거리, 임계 열류량 그리고 연기 발생농도 측정하였다. 측정결과 바닥재의 구성 물질 별로 서로 다른 연소특성을 나타내었으며, 바닥재의 표면 재질 및 구성성분이 열 방출과 연기 발생량에 있어 중요한 영향을 미치게 된다는 것을 확인할 수 있었다. 위의 평가방법은 화재위험성을 연구하는데 중요한 인자인 임계 열류량, 연기 발생량 및 화염 전파거리를 정량적으로 평가하는 중요한 시험방법임을 알 수 있었고 국내 건축용 바닥재 화재평가 방법을 국내실정에 맞게 제정 및 적용하는 것이 적합할 것으로 판단되었다.
$Tb^{3+}$이온을 첨가한 borosilicate 유리속에서 일어나는 에너지전달을 연구하기 위하여 $Tb^{3+}$이온의 농도에 따른 형광방출의 세기 및 $^5D_3$과 $^5D_4$ 준위의 형광수명시간을 측정.분석하였다. $Tb^{3+}$이온농도가 증가하면 cross-relaxation에 의해 $^5D_3$ 준위의 상태밀도가 줄어드는 대신에 $^5D_4$ 준위의 상태밀도가 증가했다. 그리고 이 상호작용은 전기 쌍극자-전기쌍극자 상호작용이며 임계작용거리는 13$\AA$이었다. 또 5D4 형광방출을 소광시키는 원인이 되는 $^5D_4$$\longrightarrow$$^5D_4$형의 에너지전달은 그 임계작용거리가 3.5$\AA$으로 나타났다.
보안 방범설비 시스템 구축시 교차식 스테레오 카메라 방식으로 이동객체를 추적하고, 카메라에서 이동 객체까지 거리를 측정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 이동 객체를 추출하기 위해서 스테레오 입력 영상을 화소 단위로 정합하였으며, 입력 영상의 주변명암 변화에 대한 오류를 보정하기 위하여 적응형 임계값으로 이동성분을 구한 후 잡음제거 알고리즘으로 이동객체 영역만 추출하였다. 그리고 이동 객체의 위치값을 이용하여 카메라의 팬/틸트를 제어함으로써 이동객체를 추적하였으며, 교차식 스테레오 카메라 시스템의 파라미터 특징을 이용하여 이동객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 방범 카메라 시스템에서 이동객체의 거리 측정과 추적이 가능함을 알 수 있었다. 거리측정 오차도 6%이내에 존재하였다. 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 이동자율 로봇 시스템 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용할 수 있을 것이다.
스마트폰의 이용이 크게 활성화됨에 따라 실내에서의 스마트폰의 위치 추정에 관한 연구 개발이 매우 활발하다. 스마트폰에서 발생된 음향 신호를 여러 개의 마이크로 수신하여 스마트폰의 상대 위치를 추정하는 연구가 진행되어 왔으며, 음향 신호의 전파 다중 경로 문제를 완화시키기 위한 트리거 신호가 제안되어 효과가 검증되었다. 그러나 단순한 트리거 방식의 경우 스마트폰과 측정 장치 사이의 거리 차이나, 주변 소음이 있는 경우에 오차가 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위한 동적 트리거 임계값 기술이 제안되었고 실험으로 검증되었다.
영상정보에 기반한 교통제어시스템의 핵심요소인 교통영상에서의 차량의 위치, 대수를 측정하는 견실한 기법을 제시하였다. 제안한 기법은, 배경영상을 제거한 차 영상으로부터 국부 최적 임계값 산출기법에 의해 차량의 밝고 어두운 증거영역을 추출하고 차량의 기하학적 특정을 이용해 3개의 규칙으로 합병하는 증거추론 (Evidential reasoning)에 기반을 두었다 국부 최적 임계값 산출기법은 차량형상이 중첩되었거나 차량의 색상이 배경영상과 유사할 경우에도 치량의 밝고 어두운 증거영역의 분리를 보장한다 다양한 교통영상에 적용한 결과 카메라의 거리, 위치, 날씨 등의 동작 환경의 변화에 매우 견실한 검지 성능을 가점을 확인하였고 프레임사이의 움직임 정보를 사용하지 않았으므로 차량의 흐름이 정체되었을 경우에도 적용이 가능하다.
This paper analyzes the fatigue-life of welded joints using the notch stress approach. In the notch stress approach, the notch effects are usually approximated by introducing weld-bead parameters for the local detailed weld joints. The actual bead shape is complex and 3-dimensional. It may also greatly influence the fatigue strength. In this study, the welded shape was modeled using a 3D-scanner. The critical distance method was adopted in the evaluation of the fatigue effective notch stress for the weldments. Fatigue life tests were performed to verify the present method of fatigue life estimation for two types of welded plates with longitudinal attachments. The estimated results of the present methods were applied to the results of the experiment. The results of the analysis showed that the scatter of fatigue-life for the experimental data expressed in the nominal stress was significantly reduced by applying the effective fatigue stress of the present study.
적외선 탐색 및 추적 시스템에서 원거리에 표적이 존재할 경우 표적의 크기가 매우 작고, 해무와 같은 클러터와 다양한 센서 잡음으로 인해 표적의 검출이 매우 어렵다. 특히 표적의 화소 값과 유사한 잡음이나 클러터가 존재하는 경우 일반적인 임계화 기법을 적용하는 경우 표적의 오검출 위험이 매우 높다. 이러한 이유로 본 논문에서는 영상의 밝기 정보와 표적에 대한 사전 정보를 이용하여 최적의 표적 검출 결과를 도출하기 위한 적응적 임계화 기법을 제안한다. 소형 표적을 강조하기 위하여 인간 시각 시스템을 반영한 CSF(Contrast Sensitivity Function)를 적용하고, 표적이 강조된 영상에서 영상의 밝기 정보와 거리 정보를 이용하여 표적을 검출한다. 다양한 환경 조건에서 획득된 적외선 영상에 대한 실험 결과들은 제안 알고리즘의 견실한 성능을 보여준다.
AR은 VR과 달리 실세계 공간의 객체에 대한 서비스를 제공하므로 서비스 개발을 방해하는 많은 요인들이 발생한다. 이를 보완하기위해 비주얼 마커, SLAM, 객체인식 등 여러 AR 기술이 존재한다. 본 논문은 AR 기술 중에서 객체인식의 정확도 향상을 위해 지역가변 이진화(Local variable binarization)와 색상의 군집화를 사용해서 이미지에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 지역 가변화는 픽셀을 순차적으로 읽어 들이면서 픽셀 주위의 값의 평균을 구하고, 이 값을 해당 픽셀의 임계 값으로 사용하는 알고리즘이다. 픽셀마다 주위 색상 값에 의해 임계 값이 변화되므로 윤곽선 표현이 기존의 이진화보다 뚜렷이 나타난다. 색상의 군집화는 객체의 중요색상과 배경의 중요색상을 중심으로 유사한 색상끼리 군집화 하는 것이다. 객체 내에서 가장 많이 나온 값과 객체 외에 가장 많이 나온 값을 각 각 기준으로 색조와 채도의 값을 Euclidean 거리를 사용해 객체의 색상과 배경 색상을 분리했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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