• 자원리싸이클링
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• 제27권1호
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• pp.31-37
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• 2018

폐금속자원의 재활용률을 높이기 위해서는 섞여 있는 다양한 종류의 금속 스크랩을 자동으로 선별할 수 있는 금속 선별 시스템 개발이 요구된다. 레이저유도붕괴분광법(Laser induced breakdown spectroscpoy, LIBS)은 빠른 속도로 공기 중에서도 다원소 분석이 가능하여 실시간 선별이 가능한 측면에서 매우 우수한 기술로 여겨지고 있으며, 측정된 LIBS 데이터의 다변량 통계분석을 통해 분류 정확도를 크게 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 재활용 업체로부터 획득한 5종류의 현장 폐금속 시료의 LIBS 성분 분석을 진행하였다. 금속 종류별로 좀 더 정확한 선별을 위해 적합한 분광선의 선정을 토대로 다변량 통계분석법이 적용되었으며, 선정된 분광선들을 이용하여 높은 정확도와 속도로 분류가 가능한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 토대로 LIBS 기술의 산업현장에서의 실시간 폐금속 선별 적용 가능성을 제시한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.63-71
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• 2010

현대전에서는 정보전을 기반으로 미사일, 유도무기 등의 사정거리와 정밀도가 향상됨에 따라 지대공미사일(SAM : Surface to Air Missile)의 요격성능의 중요성이 부각되고 있다. 위협적인 공중 공격을 예측 하고 방어하기 위해 최선의 방법으로 지대공 레이더와 유도미사일을 이용한 공중방어시스템 구축이 필요하다. 지대공미사일 개발 과정에서 Modeling and Simulation (M&S)을 이용하는 것은 시간적, 공간적 제한을 극복할 수 있고 시행착오를 줄임으로 비용을 절감할 수 있는 이점이 있다. M&S는 최신 무기체계 설계 및 교육/훈련 분야에 많이 적용되고 있다. 본 연구는 지대공미사일의 요격 성능 평가를 위한 시뮬레이터를 개발하는 것에 목적이 있다. 본 연구에서는 다양한 사양의 지대공미사일 요격 성능을 고려할 수 있는 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터의 아키텍처를 제시하고 개발하였다. 개발된 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터는 C++와 Direct3D를 기반으로 개발되었으며, Direct3D를 이용한 3D 가시화를 통해 사용자에게 애니메이션 창에 시각적으로 시뮬레이션의 진행 경과를 보여줄 수 있도록 개발되었다. 사용자의 교전모델 설계 운영 정보는 입력창을 통해 입력되며, 이 정보는 객체 관리자, 운영 관리자, 통합 관리자로 구성된 시뮬레이션 엔진에서 자동으로 지대공미사일을 모델링 및 시뮬레이션 하여 빠른 시간 안에 시뮬레이터 사용자에게 피드백을 제공한다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.19-33
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• 2008

구조물에 고유한 진동수,모드형태 및 감쇠비 등과 같은 동적성능치를 추출하기 위하여 25층 및 42층 건물에 대하여 자연진동에 의한 동적계측실험을 수행하였다. 고려된 건물은 주요 횡하중 지지기구로서 코아벽체 혹은 전단벽체가 추가된 철근콘크리트건물이며, 입면 혹은 평면상으로 골조가 혼합된 구조형식을 나타낸다. 특히, 25층 건물은 측면에 위치한 코아벽체 이외에 상부로부터 내려오는 전단벽 구조가 4층 바닥이하에서 골조형식으로 전환되는 복잡한 구조이다. 이와 같은 이유 및 건물 주방향의 유사한 강성배치로 매우 근접하고 혼합된 모드형태가 예상되어 시스템판별 시 어려움이 예상된다. 현재까지 개발된 다양한 시스템판별법을 대상건물의 자연진동 실측기록에 적용하여 모달계수를 유도하였으며, 그 결과를 비교 분석하였다. 3개의 주파수영역 및 4개의 시간영역에 근거한 응답의존 시스템판별법이 고려되었다. 서로 다른 시스템판별법에 의하여 추출된 고유진동수 및 감쇠비는 대체로 상당한 일치를 보였으나, 모드형태는 사용된 방법에 따라 정도가 다르게 불일치를 나타냈다. 실험으로부터 추출한 성능치와 초기 유한요소해석 값을 비교해 본 결과 대상건물 모두 적어도 저차 3개의 고유진동수에서 2배 정도의 차이를 나타냈다. 실험과 해석결과의 일치를 위하여 몇몇 수동모델향상이 시도되었으며, 허용할 만한 결과를 획득하였다. 사용된 시스템판별법에 대하여 각자의 장, 단점에 대하여 기술하였으며, 본 연구와 같은 실제 대형구조물에 대하여 자동모델향상기법을 적용할 시 예상되는 문제점에 대하여 토의하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.1025-1037
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• 2015

지반과 상부 구조물 사이의 경계에서 유연성이 확보된 지진동 격리 받침 시스템을 설치한 후에 전체 구조물의 고유 주기를 연장하고 구조물에 전달되는 지진 가속도를 저감하여 구조물을 보호하는 면진 설계 방식이 최근 건설 현장에서 널리 활용되고 있다. 하지만 도심지의 현대 구조물이 점차 대형화 및 고층화 되면서 기존의 면진 받침을 그대로 사용하기에는 지진 발생시 저항 능력의 부족으로 인한 전단파괴 혹은 잔류변형이 발생하여 구조물의 사용성 향상을 위한 보수 및 붕괴 위험에 따른 철거의 문제점을 발생시킨다. 따라서 본 연구에서는 기존에 주로 사용되는 면진 받침의 저항 강도와 복원성을 향상시키기 위하여 부가적인 개장 시스템을 설치하고 지진 하중에 대한 성능을 평가하고자 한다. 초탄성 형상기억합금 소재의 보강 봉을 납 적층 고무 받침에 설치한 면진 시스템을 설계하고 단자유도 스프링 모델로 모형화하여 지진 데이터를 활용하고 비선형 동적 해석을 실시하였다. 본 연구에서 제안된 면진 시스템이 성능적인 우수성을 입증하기 위하여 기존에 사용된 면진 받침과 여기에 추가로 강재 봉으로 보강된 면진 시스템과의 극한 전단 저항력, 복원성 및 잔류변형 발생 등을 해석을 통하여 비교 평가하였다. 그 결과 초탄성 형상기억합금 소재의 제어 봉으로 보강된 면진 받침이 다른 면진 받침과 비교하여 지진저항 성능에 있어서 우수함을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1147-1159
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• 2018

본 연구는 팽창구조체를 이용한 급속차폐 자동화 시스템 검증에 중점을 두었다. 팽창구조체는 해저터널의 침수사고 발생시 막대한 인적 및 물적 피해가 발생하는데 이를 대비한 자동 급속차폐시스템이다. 특히 해저터널의 시공 및 운영에 있어 필수적이라고 할 수 있다. 본 연구는 이러한 문제에 대하여 고안된 팽창구조체를 이용한 급속차폐 자동화 시스템을 실험적으로 검증하였다. 이러한 검증을 하기 위해 모형터널을 40:1 축소율을 적용한 실내모형을 제작하여 0.1 bar, 0.15 bar의 공기압을 주입하여 10 sec, 20 sec로 팽창속도에 따라 나누어 4 case로 실험을 진행하여 누수량, 수압 등을 분석하였다. 연구 결과에 의하면 팽창구조체의 팽창 시 0.1 bar 보다 0.15 bar일 때 차폐효율이 좋았으며 팽창구조체의 공기압 주입 시간에 따른 차폐효율 및 유입수 제어효율의 차이도 나타났다. 본 연구 진행 결과 팽창구조체가 완벽하게 팽창한다는 가정조건에서는 팽창구조체의 내부공기압이 높고 팽창속도가 빠를수록 더욱 효과적으로 나타났다. 본 연구 결과로 향후 추가적인 팽창구조체의 보관방법, 형상과 팽창유도체 및 차폐시 팽창구조체의 이동억제와 유입수 제어에 도움이 되는 쐐기형 구조물에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.261-270
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• 2017

바르지 못한 앉은 자세는 다양한 질병과 신체 변형을 유발한다. 하지만 오랜 시간동안 바른 앉은 자세를 유지하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 이유 때문에 그동안 자동으로 바른 앉은 자세를 유도하기 위한 다양한 시스템이 제안되어왔다. 이전에 제안되었던 앉은 자세 판별 및 바른 앉은 자세 유도 시스템은 영상 처리를 이용한 방법, 의자에 압력센서를 달아 측정하는 방법, IMU(Internal Measurement Unit)를 이용한 방법이 있었다. 이 중 IMU를 이용한 측정 방법은 하드웨어 구성이 간단하고, 공간, 광량 등의 환경적 제한이 적어 측정에 있어서 용이한 이점이 있었다. 본 논문에서는 하나의 IMU를 이용하여 적은 데이터로 효율적으로 앉은 자세를 분류하는 방법을 연구하였다. 특징추출 기법을 이용하여 데이터 분류에 기여도가 낮은 데이터를 제거하였으며, 머신러닝 기법을 이용하여 앉은 자세 분류에 적합한 센서 위치를 찾고, 여러 개의 머신러닝 모델 중 가장 분류 정확도가 높은 머신러닝 모델을 선정하였다. 특징추출 기법은 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 머신러닝 모델은 SVM(Support Vector Machine), KNN(K Nearest Neighbor), K-means (K-means Algorithm) GMM (Gaussian Mixture Model), and HMM (Hidden Marcov Model)모델을 사용하였다. 연구결과 데이터 분류율이 높게나온 뒷목이 적합한 센서 위치가 되었으며, 센서 데이터 중 Yaw데이터는 분류 기여도가 가장 낮은 데이터임을 PCA 특징추출 기법을 이용하여 확인하고, 제거하여도 분류율에 영향이 매우 작음을 확인하였다. 적합 머신러닝 모델은 SVM, KNN 모델로 다른 모델에 비하여 분류율이 높게 나오는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제37권1호
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• pp.37-47
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• 2014

본 연구는 토모테라피(Accuray Inc, Sunnyvale, CA, USA)의 자동영상정합 과정에서 조정인자에 따른 종축과 회전축의 오차를 분석하였다. 다섯그룹(두부, 경부, 흉부, 복부, 골반부)으로 구분된 총 50명의 치료가 종료된 환자를 대상으로 하였고, 총 500개의 megavoltage computed tomography (MVCT) 영상을 분석하였다. 모의치료에서 kilovoltage computed tomography (kVCT)영상을 얻었고, 치료계획을 위하여 토모테라피 Hi-Art II 치료계획시스템(Accuray Inc, Sunnyvale, CA, USA)을 사용하였다. 매 회 치료 전 자동영상정합 과정을 시행하였고, 종축과 회전축의 오차를 기록하였다. 종축과 회전축의 일치도(adjustments)에서 자동영상정합을 분석하기 위하여 총 아홉 가지 조정인자를 적용하였고, 각 그룹의 계통적(systematic, ${\Sigma}$)과 통계적(random, RMS) 오차에 대하여 종합적 평균오차(overall mean value, M)를 구했다. 각 그룹 간 회전축 일치도의 종합적 평균오차에서 밀도와 해상도에 따른 다양한 조정인자에 의한 차이를 보였다. 밀도와 해상도가 높아짐에 따라 회전축 일치도에서 편차가 작았다. 그러므로, 토모테라피에서 "full-image"모드와 "standard"해상도를 이용한 자동영상정합은 정확한 오차 확인이 가능하고, 환자 재위치잡이(repositionning) 및 보정(correcting)에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권11호
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• pp.765-778
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• 2013

본 논문은 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 확장 기법을 이용하여 Stateflow 모델 기반의 블랙박스 테스트 케이스 자동 생성 방법을 제안한다. 복잡한 시스템의 경로 계획 문제를 효율적으로 해결하는 방법으로 널리 사용되고 있는RRT기법은 테스트 케이스 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있으나, 테스트 케이스 생성에 있어서 중요한 부분을 차지하는 테스트 커버리지를 고려하고 있지 않다. 제안하는 확장 기법은 테스트 커버리지를 향상시키기 위하여 테스트 목표 달성 율의 개념을 RRT 확장에 도입하여 테스트 목표를 더 달성할 수 있는 방향으로 RRT 확장을 유도 한다. 이를 위해서 테스트 목표 달성 율을 고려한 RRT 거리 함수와 RRT 무작위 노드 생성 방법, 그리고 변형된 RRT 확장 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 유용성은 실제 자동차에서 사용되는 제어 ECU들의 Stateflow 모델을 이용한 실험을 통해 기존 RRT를 이용한 테스트 케이스 생성 기법과의 성능을 비교를 통해 보인다.

• 대한공간정보학회지
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• 제7권2호
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• pp.143-153
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• 1999

지형공간정보체계는 사용이 용이하여 널리 대중화되어가고 있다. 최근 수치사진측량은 GIS데이터베이스를 구축하거나 갱신하기 위한 경제적인 방법으로 인정받아 가고 있다. 지형공간정보의 획득을 위한 근거리사진측량은 좌표해석을 위해 이용되고 있는 번들조정이 요구된다 번들조정은 외부표정요소를 결정하기 위해서 초기 근사 값과 기준점들을 필요로 한다. 본 연구에서는 번들조정을 수행하기 전에 초기근사값을 추정하기 위한 종래의 방법들을 비교분석하고, 이들 외부표정요소의 결정을 위한 새로운 알고리즘을 개발하여 비용을 절감할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 우선 효과적이고 경제적이며 보다 정확한 사진측량 관측값처리 기법을 제공하고자, 기존의 DLT 알고리즘에 관측값에서의 모든 종류의 과대오차들을 자동적으로 검출하고 제거하기 위한 robust 방법과 해를 위해 필요한 기준점의 수를 줄이기 위해 GPS를 도입하였다. 또한 본 논문에서는 단사진으로 처리하는 새로운 후방교회법(space resection)유도하였다. 제안한 방법의 주된 장점은 외부표정요소의 초기근사값을 요구하지 않고 계산과정에서 반복계산을 요구하지 않는다는 점이다.

• 대한조선학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.70-75
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• 1997

본 연구는 선박을 이용한 핫코일 화물의 안전하고 효과적인 운송 방법에 관하여 다루고 있다. 기하학적으로 불안정한 화물인 핫코일을 양측에서 쐐기로 지지함으로써 안전성을 지켜주는 카세트(cassette)를 활용한 자동 선적/하역 시스템이 효율적이고 타산성이 있는 것으로 간주되고 있다. 카세트 위의 핫코일의 안전 및 나아가서 전체 운반선의 안전은 카세트의 지지경사각에 의해 직접적인 영향을 받는다. 카세트 경사각의 최적설계를 위하여 핫코일과 카세트간의 상대운동을 허용하지 않는 구속조건하에서 핫코일-카세트 화물의 동역학 모델이 개발되었다. 파랑중 운반선의 운동에 기인되어 핫코일에 작용하는 관성력의 합력과 카세트 경사면 반력 사이의 힘의 평형 조건식이 유도되었으며, 그에 따라서 수치시뮬레이션 프로그램이 개발되었다. 수치 시뮬레이션에 의하여 핫코일의 동안전성과 카세트 구조 강도를 고려한 최적의 카세트 경사각은 약 37도로 선정되었다. 설계된 카세트 경사각의 성능은 축소 벤치 테스트를 동하여 검토 및 입증되었다.