다표적-다무장 전장 환경에서는 다수의 무장이 동시에 발사되기 때문에 무장 간의 궤적 교차로 인한 충돌이 발생할 가능성이 항시 존재한다. 무장간 충돌은 신속한 작전 수행을 저해할 뿐만 아니라 아군 무장 자산을 무의미하게 손실시킴으로써 아군의 적군에 대한 위협 대응력을 약화시킨다. 본 논문에서는 다표적-다무장전장 환경에서 무장 궤적 간 교차 검증 및 간섭 배제 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무장 궤적 간 교차 분석을 통해 간섭 여부를 확인 한 후, 교차점이 발생할 경우 무장 궤적 간의 상호 간섭을 배제하는 것을 핵심으로 한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과 제안하는 알고리즘은 표적 수 및 무장군 수와 무관하게 교차점이 존재하지 않음을 보여줌으로써 효과적인 간섭 배제를 수행함을 입증하였다.
This paper investigates the accuracy of three-dimensional positioning for EROS A stereo pairs when different numbers of ground control points are employed. The major works of the proposed schemes include: (1) initialization of orientation parameters (2) preliminary orbit fitting, (3) orbit refinement using the least squares filtering technique, and (4) space intersection. The experiment includes validation of positioning accuracy for an EROS A in-track stereo pair when different number of check points are employed.
PURPOSES : Although signalized intersections have been considered the best way to control traffic volume in urban areas for several decades, roundabouts are currently being discussed as an alternative way to control traffic volume, especially when traffic is light. Because a roundabout's efficiency depends on the load geometry as well as the traffic volume, design guidelines for roundabouts are recommended only if the incoming traffic volume is very low. It is rare to substitute a roundabout for an existing signalized intersection in urban areas. This study aims to estimate the benefits from the transformation of an existing signalized intersection into a roundabout in an urban area. When there is a more moderate volume of traffic, roundabouts can be effectively used by optimizing signals located at an approaching roadway. METHODS : The methodologies of this paper are as follows: First, a signalized intersection was analyzed to determine the traffic characteristics. Second, the signalized intersection was transformed into a roundabout using VISSIM microscopic traffic simulation. Then, we estimated and analyzed the effects and the performance of the roundabout. In addition, we adjusted a method to improve the benefits of the transformation via the optimization of signals located at an approaching road to control the incoming traffic volume. RESULTS : The results of this research are as follows: The signal-optimized roundabout improved delays compared with the signalized intersection during the morning peak hour, non-peak hour, and evening peak hour by 1.78%, 12.45%, and 12.72%, respectively. CONCLUSIONS : According to the simulation results of each scenarios, the signal-optimized roundabout had less delay time than the signalized intersection. If optimized signal control algorithms are installed in roundabouts in the future, this will lead to more efficient traffic management.
이 논문에서는 이종위성 스테레오 영상의 위치 정확도를 향상하기 위한 3차원 위치 결정방법을 제시하고 제안 기법의 적용 결과를 기술한다. 3차원 위치 좌표는 센서 모델이 수립되어 정밀하게 결정된 공간 상의 두 벡터간의 교점을 결정하여 얻어지며, 기존에 동종위성 스테레오의 경우 최소 제곱 원리에 따라 두 벡터간에 최소거리를 나타내는 선분의 중점 위치로 결정된다. 논문에서는 이러한 기존의 3차원 위치 결정 방법과는 달리, 더 높은 해상도를 가진 영상에서 결정된 벡터를 활용함으로써 이종위성 스테레오 영상의 위치 정확도를 향상할 수 있는 위치 결정 방법을 적용하였다. 동일 지역을 촬영한 2장의 KOMPSAT-2 영상과 QuickBird 영상을 이용하여 이종위성 스테레오 자료를 구성하고, 기존 방법과 제안 방법을 통해 산출한 3차원 위치를 비교하여 나타냈으며, 정량적으로 분석한 위치 정확도 결과를 제시하였다. 실험 결과, 제안 방법을 이용하여 이종위성 스테레오 영상의 3차원 위치 정확도가 향상될 수 있음을 보여주었다. 특히, 이종위성 스테레오 자료가 불안정한 기하를 형성하는 경우 위치 정확도 개선 효과는 더욱 크게 나타났다.
교통 신호 위반 사고는 운전자의 주장이 서로 상반되면 원인 규명이 어렵다. 본 연구에서는 사례를 중심으로 교통 사고 분석을 위해 사용하는 차량 충돌 해석 시뮬레이션 프로그램인 PC-CRASH을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통하여 교차로에서 신호 위반 차량을 규명하는 과정을 제시하였다. 첫째, 신호 위반의 원인 규명이 분명하지 않은 운전자나 목격자의 진술을 배제한다. 둘째, 사고 차량의 최종 자세, 최종위치, 파손 부위, 조향 여부, 제동 여부, 노면 흔적을 수집하고, 정지선으로부터 충돌지점까지 조사한다. 셋째, 사고 차량의 충돌 상황과 최종 정지 자세에 부합될 때까지 시뮬레이션 자료를 수정 입력한다. 넷째, 시뮬레이션 결과가 충돌 상황과 부합되면 운전자의 진술과 부합되는지 교차 검증하여 사실 규명을 입증한다. 본 연구의 시뮬레이션의 결과는 교차로 내 좌회전 신호에 렉서스는 약 55 km/h로 진입하였고 소나타는 교차로의 차량 직진 신호를 보고 72km/h로 교차로에 진입하여 렉서스와 충돌하였다. 그러므로 소나타의 신호위반으로 규명되고 소나타 운전자, 목격자, 경찰의 주장은 모순이다.
본 고는 신호교차로 영향권에서 수행되는 도로점용공사가 유발하는 신호교차로의 정지선에서의 유출 가능량, 다시 말해 포화교통류율의 변화를 산정하여 해당 접근 차로군의 용량을 계산할 수 있는 해석적 모형의 개발에 초점을 맞추고 있다. 해석적 모형이 가진 설명력의 간결함과 산정 정확도를 제고하기 위하여 선행연구의 모형논리를 크게 바꾸고 상당한 수정을 가하였다. 또 모형의 검증을 위해서 많은 노력이 보태졌는데, 다양한 미시 모의실험 결과와의 비교 뿐만 아니라 실제 공사현장에서 수집된 많은 자료를 바탕으로 하는 현장 대표 값들과의 비교 등이 수행되었다. 포화교통류율은 도로점용공사의 위치, 정지선과 공사구간과 이격거리, 개방 및 폐쇄 차로 수, 유효녹색시간 등에 상당히 민감하게 변화한다는 것이 확인되었으며, 공사현장의 특성을 구성하는 그와 같은 기하구조 및 신호운영관련 조건 등을 변수로 하는 제안 모형들은 아주 적은 오차 범위 내에서 성공적으로 포화교통류율을 산정해 낼 수 있음을 보여 주었다.
구조물의 상태를 파악하기 위한 균열조사는 정밀안전 진단에 필수적인 검사 항목이다. 그러나 육안으로 이루어지는 균열조사 방식은 현장 상황의 변화에 따라 주관적으로 수행될 수 있다. 이러한 육안검사의 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는, ResNet, FPN, Mask R-CNN을 백본(Backbone), 넥(Neck), 헤드(head)로 구성한 합성곱 신경망을 바탕으로, 이미지 데이터에서의 콘크리트 균열 탐지를 자동화하고. 그 성능을 IoU 값을 바탕으로 분석하였다. 해석에 사용된 데이터는 총 1,203개의 이미지 데이터로 구성하였으며, 이 중 70%를 훈련(Training)에, 20%를 검증(Validation)에, 그리고 10%의 데이터를 시험(Testing)에 사용하였다. 시험 결과의 평균 IoU값은 95.83%로 산정되었고, 또한 이미지 내 균열이 전혀 탐지되지 않는 경우는 존재하지 않아, 본 연구에 가정한 모델이 콘크리트의 균열 탐지를 성공적으로 수행하는 것을 확인하였다.
도시부 교차로의 설계는 지방부 교차로와 근본적으로 달라야하나, 현행 도시부 교차로 설계는 지방부 교차로 설계기준을 준용하고 있다. 이에 국내외 교차로 종단경사 관련기준 문헌고찰, 현장조사 및 비교분석 등의 연구를 통해 향후 도시부에 적용할 적정 교차로 종단경사를 제시하였다. 본 연구는 도시부 및 지방부 교차로의 차이점을 비교 분석하고, 국내외 교차로 종단경사 설계기준을 검토한 후 적정 설계기준(안)을 도출하였다. 도출된 설계기준(안)의 검증을 위해 현장조사를 시행하고 통계분석을 시행하여 설계기준을 정립하였다. 여러 지침들을 비교하여 분석한 결과 도시부 교차로 종단경사 기준은 2.5~3% 정도가 적절할 것으로 판단되고, 부득이한 경우 5%정도가 적정경사인 것으로 판단되었다. 이러한 결과를 검증하기 위해 현장조사를 시행한 결과 0.0부터 8.6까지 다양한 종단경사 데이터를 확보하였다. 통계검증을 위한 사고데이터를 추가로 수집하여 SPSS를 활용한 상관관계 분석을 시행하였다. 95% 유의수준으로 분석한 결과 정면충돌사고율과 차대차추돌사고율이 종단경사와 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 교차로 사고건수를 줄이기 위해 해당 변수들의 영향을 최소화 하기위한 노력을 하여야 하고, 그러한 노력의 일환으로 적정 교차로 종단경사를 적용한 설계가 이루어져야 함을 확인 할 수 있었다. 따라서 도시부 교차로의 종단경사는 1~3%의 적정수준을 유지할 필요가 있고, 부득이한 경우에도 3~5%를 넘지 않도록 설계시 주의를 기울여야 한다.
근감소증은 국내는 2021년 질병으로 분류되었을 만큼 잘 알려져 있지 않지만 고령화사회에 진입한 선진국에서는 사회적 문제로 인식하고 있다. 근감소증 진단은 유럽노인근감소증 진단그룹(EWGSOP)과 아시아근감소증진단그룹(AWGS)에서 제시하는 국제표준지침을 따른다. 최근 진단방법으로 절대적 근육량 이외에 신체수행평가로 보행속도 측정과 일어서기 검사 등을 통하여 근육 기능을 함께 측정할 것을 권고하고 있다. 근육량을 측정하기 위한 대표적인 방법으로 DEXA를 이용한 체성분 분석 방법이 임상에서 정식으로 실시하고 있다. 또한 MRI 또는 CT의 복부 영상을 이용하여 근육량을 측정하는 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 근감소증 진단을 위해서 비교적 짧은 촬영시간을 갖는 CT의 복부영상기반으로 AI 영상 분할 모델을 개발하고 다기관 검증한 내용을 기술한다. 우리는 CT 영상 중에 요추의 L3 영역을 분류하여 피하지방, 내장지방, 근육을 자동으로 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net 모델을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능평가를 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행했으며, 타 병원의 데이터를 활용하여 동일한 IOU 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 검증하고 보완하고자 했다.
This paper presents a fast IA(integer ambiguity) resolution method that determines the IA within short epochs with guaranteed reliability. Based on the fact that the search volume and the cost function are influenced by the selection of primary IAs in the plane intersection method, an IA resolution method is proposed that evaluates IA candidates repeatedly in an epoch with different combinations of primary IAs. In order to guarantee the reliability of the resolved IA with a certain probability, an inequality condition for selecting differencing operator is derived. Experiment results show that the proposed method consistently provides the true IA estimates within short time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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