본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.
노면측정은 노면 관리에서 노면의 평탄화된 정도 및 변위를 정량화하는 필수적인 과정이다. 보다 안전한 노면 관리 및 신속한 유지보수를 위해 이동체에서의 정밀한 노면 측정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 이동체에서 측정가능한 정밀 노면측정 시스템을 제안한다. 제안 노면측정 시스템은 고성능의 선레이저 센서를 사용하여 노면 표면의 정밀한 측정을 지원한다. 또한 RTK로 부터 획득한 위치 데이터를 정합하여 종/횡방향 프로파일 측정이 가능하고 속도기반 적응적인 갱신 알고리즘을 통해 실시간적인 모니터링이 가능하다. 제안 시스템을 평가하기 위하여 Gocator 선레이저 센서, MRP 모듈, 및 NVIDIA Xavier 프로세서를 시험용 이동체에 탑재하여 노면에서 시험하였다. 시험 결과 MSE(mean square error) 기준 정확한 프로파일 측정이 가능함을 보인다. 제안 시스템은 도로의 상태 평가뿐 만 아니라 인접 지반의 영향도 평가에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 산림유역의 소류사 유출량을 산정하기 위해 음향센서를 이용한 하이드로폰을 사용하였다. 하이드로폰의 수로실험과 현장실험을 통해 반응 특성을 분석하고 정량적 소류사 유출량을 산정하여 실측된 유출량과 비교·분석하였다. 하이드로폰 반응은 유량 변화에 따라 펄스값이 변하였지만 모래에는 반응하지 않았다. 입자 크기와 무게에 따라서 펄스값이 다르게 나타났는데 크기와 무게에 따라 적합한 반응을 나타내는 특정 채널이 있었다. 또한 무게와 부피 변화에 따른 반응도 적합하게 나타났지만 특히, 무게 추정에 적절한 것으로 분석되었다. 현장에 설치된 하이드로폰에 대해서 자동충격전달 장치를 이용하여 채널별 반응 특성 분석으로 센서의 정상작동 여부 및 채널별 출력값의 적합성을 확인하고 소류사 유출량 산정을 위해 적합한 채널을 선정하였다. 하이드로폰 펄스와 평균유량을 이용하여 소류사 유출량 산정식을 개발하고 개발된 식과 현장에 실측된 유출량과 비교한 결과 전체적으로 실측값과 유사하게 나타났다. 하이드로폰을 산림유역의 소류사 모니터링에 활용한다면 유출되는 소류사량의 무게를 정량적이고 지속적으로 산정하는데 효율적인 것으로 검토되었다. 국내 산림유역에서 음향센서가 내장된 하이드로폰을 이용하여 소류사 등 토사유출 모니터링에 활용성을 검증함으로써 관련 분야의 연구 및 기술개발 증진에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 전극의 전기 전도도 증대와 젖산 산화반응의 부산물인 과산화수소 생성 완화가 젖산 산화효소 전극 성능에 미치는 영향을 조사하였다. 유연성 있는 탄소종이 표면을 단일벽 탄소나노튜브로 개질하여 전극의 전기 전도도를 향상시켰다. 카탈라아제를 도입하여 젖산 산화반응에서 발생하는 과산화수소를 제거하였다. 젖산 산화효소와 카탈라아제가 동시에 고정화된 탄소종이 전극은 젖산 산화효소만 고정화된 탄소종이 전극보다 1.7배 많은 전류를 생성하였다. 단일벽 탄소나노튜브로 개질된 탄소종이 표면에 젖산 산화효소와 카탈라아제가 동시에 고정화된 전극은 171 µA의 전류를 생산하였는데, 이는 탄소종이 표면에 젖산 산화효소만 고정화된 전극이 생산하는 전류보다 2배 높은 값이다. 최적화된 전극은 젖산 농도가 20 mM까지 선형반응을 보여 센서용 전극으로 사용 가능함을 확인하였다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하며, 이를 위해 지하 공동구를 대상으로 디지털 트윈 기술을 적용하여 화재 침수 등의 재난을 예방하는 연구가 진행 중이다. 각 센서로부터 감지된 신호를 플랫폼까지 전송하기 위해서는 네트워크 망이 필요하다. 본질적으로 지하 공동구 터널이 외부 무선 통신 시스템의 수신 범위가 부족하여 지하 공동구 환경에서 무선망을 적용하기 위한 분석이 필요하며, 지하 공동구 내에는 송, 배전 케이블로 인해 발생하는 전자기파 간섭, 내부의 구조물, 장애물 및 수도관 등의 금속 재질 관에서 발생하는 신호의 난반사 등으로 인해 무선 신호가 왜곡되거나 크기 감소가 발생할 수 있으므로 센싱을 통한 원격 감시, 모니터링 작업을 위한 실시간 연결을 보장하려면 지하 공동구 내에 무선 범위를 측정하고 분석해야 한다. 따라서 본 연구에서는 지하 공동구 내 무선 네트워크 환경을 구축하기 위해서 음영지역을 최소화고, 공동구 내부에서 무선환경 연결에 문제가 없도록 실제 공동구 환경을 측정하였으며, 지하 공동구 지형별 각 구간에 따른 데이터 전송속도 및 신호의 세기, 신호 대 잡음비를 분석하였다. 얻은 결과는 지하 공동구에서 무선 네트워크 설치를 위한 적절한 무선 계획 접근 방식을 제공한다.
이 논문의 목적은 현장에서 발생되는 자동차 에어백 시스템의 고장사례를 모아 분석하고 연구하는 것이다. 첫 번째 사례에서는 에어백 시스템의 클럭 스프링과 에어 백 모듈 사이 배선 핀의 납땜부가 이탈되어, 배선 접촉불량에 의해 핀이 흔들릴 때마다 에어백의 작동불량 현상이 발생되는 것을 확인하였다. 두 번째 사례에서는 에어백 컴퓨터 내부의 단품 소자의 손상으로 인해 에어백 작동불량 현상이 발생된 것을 확인하였다. 세 번째 사례에서는 조수석 시트 벨트 프리텐셔너(pre-tensioner)의 내부 핀과 저항을 연결해 주는 납땜부 이탈로 인해 에어백 경고등이 점등된 것을 확인하였다. 네 번째 사례에서는 승용자동차가 화물자동차의 후면을 추돌하였을 때 때 범퍼는 상대편 차량보다 낮아 아래로 끼어들게 된다. 이 때 사고의 충격은 차량의 프레임부분에 전달되지 않기 때문에 충격센서가 설치된 프레임부분에 충격이 적게 전달되어 에어백이 작동하지 않은 것을 확인하였다.
현재 도심 소하천의 식생조사는 주로 현장조사에 의존하여 이루어진다. UAV NIR(Unmanned Aerial Vehicle Near Infrared) 영상은 매우 낮은 고도에서 취득할 수 있어 도심 소하천과 같이 폭이 매우 좁은 표적(10m 내외)에 필요한 정보를 효율적으로 제공할 수 있다. 하지만 UAV NIR영상이 도심소하천의 식생 조사도구로서 검증되지 않아, UAV NIR 영상과 현장사진을 통합한 선행연구는 존재하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 전통적인 원격탐사의 영역이 아니었던 국부적인 대상인 도심소하천 식생조사에서 UAV NIR 영상과 현장사진의 비교평가를 실시하였다. 하천 식생조사 결과를 실무에서 활용하는데 필요한 요구 사항을 고려하여 광역공간정보, 미시적인 정보 및 정량적인 데이터 확보 등 다양한 측면에서 분석이 수행되었다. UAV NIR 영상은 전통적인 현장조사에서 취득할 수 없었던 거시적인 주변 환경(예: 인공적인 토지 이용에 따른 영향)에 따른 식생군집패턴의 변화를 추적할 수 있었다. 현장조사는 전세계적으로 도심 소하천 식생 모니터링 방법으로 정착되었지만, 거시적인 정보의 취득에서 상당한 한계를 노출하였으며 정량적인 정보를 확보하는 과정에서도 신뢰성에 한계를 노출하였다. 본 연구가 도심 소하천의 식생조사에서 거시적이고 정량화되고 객관적인 데이터가 부재하여 직면하였던 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 향후 UAV NIR 원격탐사에서 확보할 수 있는 정보의 수준을 파악할 수 있는 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
IP-2형 운반용기는 정상운반조건의 낙하시험을 거친 후에 방사성내용물의 유실 또는 분산이 없고 외부표면에서의 방사선량률이 $20\%$ 이상 증가할 수 있는 차폐능력의 상실이 없어야 한다. 차폐체의 두께가 큰 경우에는, 볼트체결방식을 사용하면 IP형 운반용기로 많이 사용되고 있는 ISO 컨테이너에서의 문을 사용하는 경우보다 방사성내용물의 유실 또는 분산이 일어나지 않을 것이다. 본 연구에서는 볼트체결방식의 IP-2형 운반용기에 대한 낙하시험을 실시하기 전에, 낙하방향에 따른 볼트인장력과 볼트체결력을 시험으로 평가하는 방법을 알아보기 위하여 예비시험모델을 제작하여 시험 및 평가하였다. 바닥과 뚜껑방향의 수직낙하, 수평낙하, 4방향의 경사낙하 등 총 7가지 낙하방향으로 자유낙하를 실시하였다. 낙하충격에 의한 볼트인장력은 힘센서를 이용하여 측정하였고, 볼트체결력은 낙하시험 전의 체결토르크에서 낙하충격 이후의 풀림토르크의 변화를 이용하여 알아보았다.
본 연구는 커뮤니티 매핑 과정에 스마트기기로 수집된 공간분석 정보를 제공하고 공유하여 시민들이 자신의 의견을 객관적으로 검토할 수 있는 기회를 제공하고, 이러한 공간정보의 제공이 시민들의 의사결정과 인식에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 연구를 위해 부산광역시 중구 영주동을 사례지역으로 선정하여 이 지역의 초등학생 보행안전 문제를 개선하기 위한 위험지역 선정을 목표로 커뮤니티 매핑을 진행하였다. 시민들은 자신들의 경험과 인식을 기반으로 1차 위험지도를 작성하고, 드론과 센서 등 스마트기기로 수집된 보행안전시설과 유동인구 공간정보를 공유한 후 2차 위험지도를 작성하였다. 1차, 2차 위험지도를 비교한 결과 많은 구간에서 순위 변동이 발생했으며, 참여주민들이 인식했던 것보다 객관적으로 측정된 유동인구가 많고 안전시설이 미비한 지역의 순위가 상향되었다. 또한, 주민 설문조사 결과를 살펴보면, 커뮤니티 매핑과정에서 스마트기기 기반 공간분석 정보의 제공은 시민들의 지역문제 인식에 도움을 주었을 뿐 아니라 본인들이 제출한 의견이 정책에 반영될 수 있을 것이라는 기대감도 증가시키는 것으로 나타났다. 또한 참여자들이 직접 만들어 낸 결과물에 대한 신뢰도 향상되어 주민 스스로 자신감과 믿음을 갖는데 도움을 주는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 4-채널 전위계 센서의 배열을 이용한 비접촉 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 주변의 전기장 변화에 민감한 전위계 센서를 스마트기기의 제스처인식에 활용하기 위해서 실내 환경에서 극저주파 대역 EMI(Electro Magnetic Interference) 및 PLN(Power Line Noise) 영향을 최소화하였다. AC 형태의 입력 데이터 값에 10Hz LPF(Low Pass Filter) 및 H/W 샘플링 속도를 고려한 최대 버퍼 값 추출 알고리즘을 적용하여 선형적인 DC 형태의 데이터로 변형한다. 추가적으로 칼만 필터를 적용함으로써 노이즈를 최소화하며, 센서간의 배열을 고려한 데이터 차분 과정을 통해 목표물의 2차원적 움직임 정보를 추출한다. 추출된 데이터 값과 peak 값의 시차정보를 이용하여 DTW(Dynamic Time Warping) 제스처 인식 및 보정 알고리즘을 구현하였으며, 다섯가지 동작 시나리오 테스트 결과 95% 이상의 높은 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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