본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.
Web 기반 네트워크 환경에서 3차원의 실세계를 파악하는 것은 매우 어려운 과제이다. 그러나 최근의 시뮬레이션 도구들은 여러 가지 3차원 구현 기술들을 접목하여 제한된 2차원 화면 속에서 3차원 요소들을 효율적으로 구현시켜 나가고 있는 추세이다. 많은 GIS 도구들이 3차원 자료 생성을 위한 훌륭한 기능들을 제공하고 있다. 그러나 웹 환경에서 가상현실기법을 이용한 3차원 CIS의 설계에 대한 연구는 미진한 상태이다. 그래서 이 연구에서는 고가의 Map전용 프로그램의 지원 없이 웹상에서 원하는 방향, 시점에 대한 시각적 정보를 제공할 수 있는 능동적 3차원 VR지도를 제작하기 위해 가상현실모델링언어를 이용하여 3차원 지형 Map을 구현하였으며, 이러한 3D Web-Map은 차세대 지도매체로서 그 가능성이 충분하다고 여겨진다.
최근 들어 스마트폰과 IT기기를 이용한 서비스가 활성화되고, 어떻게 하면 두 가지 이상의 기기를 이용해 융합을 할 수 있을 것인가에 대한 관심이 대두되고 있다. 그중 하나로 모바일 분야에서 네트워크와 하드웨어의 발전을 통해 디지털 지리공간 및 컴퓨터 지도의 급속한 발전이 이뤄지고, 어떻게 하면 효율적으로 지도 데이터를 3D 환경에서 시뮬레이션하고, 가상환경을 통해 서비스를 제공할 것인가에 초점이 맞춰져있다. 본 연구에서는 증강현실과 GIS(Geographic Information System), SLM(Static LOD Model)을 융합한 기술로 증강현실의 기본적 개념과 접근법을 기본으로 지리적인 공간에서 어떻게 증강현실을 재해석하고 이를 기반으로 관련 컨텐츠의 개발과 활용을 어떻게 하는가에 목적을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 3DS 모델의 데이터 구조를 제안한 SLM 데이터 포맷으로의 전환하기 위한 가능성을 분석하고, SLM 모델 포맷의 생성 및 가시화 도구는 기존 3차원 모델 포맷을 SLM 모델로 포맷을 변환하기 위한 기능 및 가시화 기능을 제공한다. 또한, 3D 가상 모델을 효율적으로 만들기 위한 포맷을 제안한다.
Various difficult problems occur due to insufficient bearing capacity or excessive settlements when constructing roads or large complexes. Accurate predictions on the final settlement and consolidation time can help in choosing the ground improvement method and thus enables to save time and expense of the whole project. Asaoka's method is probably the most frequently used for settlement prediction which are based on Terzaghi's one dimensional consolidation theory. Empirical formulae such as Hyperbolic method and Hoshino's method are also often used. However, it is known that the settlement predicted by these methods do not match with the actual settlements. Furthermore these methods cannot be used at design stage when there is no measured data. To find an elaborate method in predicting settlement in embankments using various test results and actual settlement data from domestic sites, Back-Propagation Neural Network(BPNN) and Recurrent Neural Network(RNN) were employed and the most suitable model structures were obtained. Predicted settlement values by the developed models were compared with the measured values as well as numerical analysis results. Analysis of the results showed that RNN yielded more compatible predictions with actual data than BPNN and predictions using cone penetration resistance were closer to actual data than predictions using SPT results. Also, it was found that the developed method were very competitive with the numerical analysis considering the number of input data, complexity and effort in modelling. It is believed that RNN using cone penetration test results can make a highly efficient tool in predicting settlements if enough field data can be obtained.
본 논문에서는 단락 개방 Calibration (SOC) 방법을 이용하여 MIM 구조로 구성된 커패시터의 기생 소자 값들을 추출하였다. Strip line 으로 구성된 short, open, MIM 구조들의 산란 파라미터 행렬들은 전자기 시뮬레이터 및 벡터 네트웍 분석기를 이용하여 측정되었다. 전자기 시뮬레이션들은 3차원 구조 해석에 적합해왔던 유한 유소법 (FEM)을 이용하여 수행되었다. 적층 구조 내부에 형성된 MIM 커패시터의 전자기 영향들은 집중 소자들로 구성된 II 형 등가 회로로 제안되었고, 2 포트 네트웍 해석을 수행함으로써, 측정된 산란 파라미터들과 등가회로 소자들 간의 관계를 보였다. 제안된 SOC 방법을 이용하여 추출된 집중 소자들은 주파수 독립적인 결과를 나타낸다.
FANET은 무인 항공기들로 구성된 애드혹 네트워크로서, 무인 항공기 간의 데이터 전달을 위해 3차원 상에 형성된 네트워크이다. 현재까지 이루어진 대부분의 FANET 활용에 대한 연구는 무인항공기에 장착된 카메라 센서를 활용하여 지상으로부터 데이터를 수집하고, 이를 전달하고 처리하여 특정한 목적에 활용하는 것이다. 하지만 인간 신체 영역의 데이터를 수집하고 이를 FANET을 통해 전달하는 WBAN과 FANET의 융합에 관한 연구는 아직 많이 이루어지 않았다. 따라서 본 연구는 데이터 전달을 위한 통신체계가 잘 갖추어져 있지 않은 도서 또는 오지 지역에서 활동하는 사람들의 인체 데이터를 수집하기 위해 WBAN을 구성하고, 수집된 데이터를 FANET을 통해 전달하는 체계를 연구한다. 특히 WBAN과 FANET의 융합 네트워크에서 신체의 응급데이터를 전달하기 위한 가능한 데이터 전달방법을 분석하고, 효율적으로 데이터를 전달할 수 있는 전송 모델을 제안한다.
This paper describes the application of a wireless sensor network to a 31 meter-tall medieval tower located in the city of Trento, Italy. The effort is motivated by preservation of the integrity of a set of frescoes decorating the room on the second floor, representing one of most important International Gothic artworks in Europe. The specific application demanded development of customized hardware and software. The wireless module selected as the core platform allows reliable wireless communication at low cost with a long service life. Sensors include accelerometers, deformation gauges, and thermometers. A multi-hop data collection protocol was applied in the software to improve the system's flexibility and scalability. The system has been operating since September 2008, and in recent months the data loss ratio was estimated as less than 0.01%. The data acquired so far are in agreement with the prediction resulting a priori from the 3-dimensional FEM. Based on these data a Bayesian updating procedure is employed to real-time estimate the probability of abnormal condition states. This first period of operation demonstrated the stability and reliability of the system, and its ability to recognize any possible occurrence of abnormal conditions that could jeopardize the integrity of the frescos.
본 논문에서는 동영상의 압축 과정에서 발생하는 규칙성을 이용하여 동영상의 조작 여부를 검출하는 기법에 대해 소개한다. 제안방식은 동영상의 이중 압축과 일부 영상의 조작에 의해 잃어버린 계층적 규칙성을 이용한다. 이러한 불규칙성을 추출하기 위해 HEVC의 기본 단위인 CU와 TU의 분할정보를 이용한다. 성능 향상을 위해 지역적인 정보를 활용하여 CU와 TU의 분할 지도를 제작한 뒤, GoP 단위로 묶어 입력 데이터를 제작한다. 효과적인 분류를 위하여 3차원 합성곱 신경망을 이용하여 동영상의 이중 압축 및 조작 여부를 판단한다. 실험 결과, 기존의 기계학습 알고리즘을 이용한 연구 결과에 비해 더욱 효과적으로 동영상의 조작 여부를 판단함을 확인하였다.
최근 지형공간정보의 활용분야가 증가하면서 건축물 내부 공간구축에 있어서 더욱 현실화된 다양한 정보의 필요성이 증대되고 있으며, 건축물 대장 및 설계도면은 효과적인 건축물의 공간 모델링에 활용되고 있다. 건축물의 실감적 3차원 시각화는 컴퓨터 그래픽 분야에 속하는 기술이지만, 시각화와 더불어 건축물의 외부 및 내부에 대한 정보생성과 공간분석을 위해서는 GIS의 다양한 기능이 요구된다. GIS에서 건축물 내부의 3차원 시각화 및 공간분석을 위해서 데이터베이스(database) 구축과정에 많은 작업이 요구되며, 건축물 설계 CAD 도면의 레이어(layer)를 편집하는 등의 전처리 과정과 CAD 도면의 좌표를 지상좌표로 변환하는 georeferencing 과정이 필요하다. 본 연구에서는 건축물 내부공간을 상세하게 구축하기 위하여 CAD 도면을 이용하였고, CAD 도면을 효율적으로 편집하기 위하여 AutoCAD VBA를 이용하여 자동화를 추구하였다. 또한, GIS의 주요기능인 공간분석을 위하여 topology를 생성하였으며, CAD 도면상의 건축물을 지상좌표로 변환하기 위하여 georeferencing을 수행하였다. 3차원 건축물 데이터베이스 구축공정을 제시하고, Georferencing 결과의 정확도를 분석하기 위하여 수치지도와 GPS 측량 자료를 이용하였다. 이와 같이 구축된 건축물 모델을 이용하여 3차원 시각화 모델을 생성하였으며, 수치지도를 기준으로 georeferencing 결과를 이용하여 건축물 내부와 건축물 간의 이동경로 설정을 위한 네트워크 모델을 생성하였다.
A bulk porous $CaZrO_3/MgO$ composite with plantinum nano-dispersion was synthesized in air atmosphere through the combination of several in situ reactions, including the pyrolysis of $PtO_2$. A mixture of $CaMg(CO_3)_2$(dolomite), $ZrO_2$, $PtO_2$ and LiF (0.5 wt%, as an additive) was cold isostatically pressed at 200 MPa and sintered at $1100^{\circ}C$ for 2 h. The porous $CaZrO_3/MgO/Pt$ composite ($CaZrO_3/MgO$ : Pt=99 : 1 in volume) had a uniformly open-porous structure (porosity: 56%) with three-dimensional (3-D) network and a narrow pore-size distribution, similarly to the porous $CaZrO_3/MgO$ composites reported before. Catalytic Properties (viz., NO direct decomposition and NO reduction by $C_2H_4$) of the $CaZrO_3/MgO/Pt$ composite were investigated up to $900^{\circ}C$. In the absence of oxygen, the NO conversion rate reached ~52% for the direct decomposition and ~100% for the reduction by $C_2H_4$, respectively. The results suggest the possibility of the porous composite as a multifunctional filter, i.e., simultaneous hot gas-filtering and $de-NO_x$ in one component.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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