최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.
컴퓨터 기술이 급속히 발전됨에 따라, 최근에는 많은 분야에서 지리정보시스템(GIS)이 활용되고 있다. 이 연구에서는 서울 내의 한 시범 지역을 대상으로 지하 지반 조건에 따라 영향을 받는 부지 효과에 관련된 지진피해 가능성을 GIS 기법을 이용하여 평가하였다. 시범 지역에서의 지역적 부지고유 지진 응답의 평가를 위하여 서울 대도시 지역에 대한 기존 시추 조사 자료의 분포를 파악하였다. GIS 토대의 지반 정보 시스템(GTIS)을 구축하여 시범 지역 전체에 대한 공간 지층 정보를 예측하였다 서울 시법 지역의 부지고유 지진응답 예측을 위한 부지 주기$(T_G)$의 정밀구역화를 GTIS 내에서 수행하였다. 공간 분포 정밀구역화 지도로부터 시범 지역 내 2 층에서 4 층 건물들의 지진 취약성을 확인하였다. 또한, GTIS 내에서 $T_G$ 분포를 토대로 설계 지반 운동 결정을 위한 지반 분류 지도를 작성하였으며, 그로부터 대상 시범 지역 부지의 거의 대부분이 현행 지반 분류 C 와 D로 분류됨을 확인하였다. 이와 같은 서울 시범 지역에 대한 지진 정밀구역화 적용 구조 체계는 특별히 기존 시추 자료를 활용하여 대도시 서울 지역 전체에 대해 적용 가능할 것으로 판단된다.
디지털 가상 제조는, 생산 시스템의 요소를 컴퓨터상에서 모델링 하여 디지털 모델을 구성한 뒤, 3차원 CAD, 시뮬레이션 등의 관련 기술을 이용하여, 신속하고 효율적인 제품 개발과 생산 프로세스를 사전에 검증하여 지원하는 기술이다. 여기에 혼합현실 기술을 응용하면, 모든 개체 가 그래픽 객체들로만 표현된 순수한 가상환경 기반의 디지털 가상 제조 기술을 보완하여 좀 더 현실감이 있는 환경을 제공할 수 있으며, 동시 에 필요한 일부만 그래픽 객체로 표현하므로 모델링에 필요한 시간과 비용을 절감할 수 있다. 본 논문은 이러한 혼합현실 기술을 디지털 가상 제조 과정 중 가상 공정설비 배치 기술에 이용하면서, 현장에 이미 구축되어 있는 레가시(legacy) 데이터를 이용하는 방안을 제안한다. 이를 위 하여 혼합현실 기반 공정설비 배치 시스템에 적합한 현장의 레가시 데이터의 취득 방법과 가공 방법이 개발되었으며, 가공된 데이터를 기반으 로 시뮬레이션이 가능한 혼합현실 기반 디스플레이 시스템을 구축하였다. 개발된 혼합현실 기반 가상 공정설비 배치 시스템은, 실제 설비를 배 치하기 전에, 현장에서 그 위치와 적용성을 미리 검증함으로써, 설비 배치와 관련된 오류를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 복합재료 패널 플러터를 억제할 수 있는 두 가지 방법에 대해서 연구하였다. 첫번째, 능동제어 방법에서는 선형 제어 이론을 바탕으로 제어기를 설계하였으며 제어입력이 작동기에 가해진다. 여기서 작동기로는 PZT를 사용하였다. 두 번째, 인덕터와 저항으로 구성되어진 션트회로를 사용하여 시스템의 감쇠를 증가시킴으로써 패널 플러터를 억제할 수 있는 새로운 방법인 수동감쇠기법에 대한 연구가 수행되었다. 이 수동감쇠기법은 능동적 제어보다 강건(robust)하며 커다란 전원 공급이 필요하지 않고 제어기나 감지 시스템과 같이 복잡한 주변 기기가 필요 없이도 실제 패널 플러터 억제에 쉽게 응용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 최대의 작동력/감쇠 효과를 얻기 위해서 유전자 알고리듬을 사용하여 압전 세라믹의 형상과 위치를 결정하였다. 해밀턴 원리를 사용해서 지배 방정식을 유도하였으며, 기하학적 대변형을 고려하기 위해 von-Karman의 비선형 변형률-변위 관계식을 사용하였으며 공기력 이론으로는 준 정상 피스톤 1차 이론을 사용하였다. 4절점 4각형 평판 요소를 이용하여 이산화된 유한 요소 방정식을 유도하였다. 효율적인 플러터 억제를 위해 패널 플러터에 중요한 영향을 미치는 플러터 모드를 이용한 모드축약기법을 사용하였으며, 이를 통해 비선형 연계 모달 방정식이 얻어지게 된다. 능동적 제어 방법과 수동 감쇠 기법에 의해 수행되어진 플러터 억제 결과들을 Newmark 비선형 시분할 적분법을 통해 시간 영역에서 살펴 보았다.
Along with climate change, it is reported that the scale and frequency of extreme climate events show unstable tendency of increase. Thus, to comprehend the change characteristics of precipitation data, it is needed to consider non-stationary. The main objectives of this study were to estimate future design floods for Wonpyeongcheon watershed based on RCP (Representative Concentration Pathways) scenario. Wonpyeongcheon located in the Keum River watershed was selected as the study area. Historical precipitation data of the past 35 years (1976~2010) were collected from the Jeonju meteorological station. Future precipitation data based on RCP4.5 were also obtained for the period of 2011~2100. Systematic bias between observed and simulated data were corrected using the quantile mapping (QM) method. The parameters for the bias-correction were estimated by non-parametric method. A non-stationary frequency analysis was conducted with moving average method which derives change characteristics of generalized extreme value (GEV) distribution parameters. Design floods for different durations and frequencies were estimated using rational formula. As the result, the GEV parameters (location and scale) showed an upward tendency indicating the increase of quantity and fluctuation of an extreme precipitation in the future. The probable rainfall and design flood based on non-stationarity showed higher values than those of stationarity assumption by 1.2%~54.9% and 3.6%~54.9%, respectively, thus empathizing the necessity of non-stationary frequency analysis. The study findings are expected to be used as a basis to analyze the impacts of climate change and to reconsider the future design criteria of Wonpyeongcheon watershed.
경제성장과 함께 생활습관 변화로 인한 만성질환이 지속적으로 증가하고 있다. 그 중 심뇌혈관질환은 사망원인의 약 20%를 차지하는 우리나라의 주요 사망원인이다. 심장의 이상을 측정하는 검사는 심전도검사로, 심장의 리듬을 전기적으로 측정하여 평가하는 방법이다. 심전도 검사에서 가장 영향을 미치는 것은 전극의 부착 위치인데, 간호사를 대상으로 연구한 결과에 따르면 모두 정확하게 부착한 것은 2.6%로 나타났다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 프로젝션 기반의 증강현실 기술을 사용하여 환자 본인의 Chest X-ray 사진을 흉부에 중첩시켜 투영시킴으로써 정확한 전극 부착위치를 쉽게 알 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존의 방법으로 측정한 결과와 개발한 시스템으로 측정한 결과를 비교하였더니 2.6cm의 오차를 보였다. 그에 따른 심전도 결과에서도 V1, V2, V3위치에서 눈에 띄는 파형의 차이가 있었다. 본 시스템으로 정확하게 측정된 심전도는 의료진들의 환자관리 및 임상적 의사결정에 크게 도움이 될 것이다.
최근 들어 IT 분야에 하나나 그 이상의 기술들이 하나의 장치에 결합되는 융합이 활발히 진행되고 있다. 특히, 기학급수적으로 증가하는 방송 및 통신 시스템으로 인해 무선 주파수 자원의 고갈 문제가 심각하게 대두되고 있다. 이와 같은 주파수 고갈과 비효율적인 주파수 사용 문제를 해결하기 위해 유휴 주파수를 합리적으로 이용하기 위한 융합기술인 인지무선 기술이 많은 관심을 받고 있다. 하지만 융합을 통해 개별적으로 제공되던 기존 서비스에 새로 개발된 기술들이 결합됨으로서 기존에는 존재하지 않았던 새로운 보안 문제들을 야기할 수 있다. 본 논문의 목적은 통신 융합응용 기술로서 인지무선네트워크를 위한 회전자 기반 적응형 보안프레임워크를 제안한다. 제안한 적응형 보안프레임워크는 위치정보에 기반한 회전자를 프라이버시 및 다양한 보안을 제공하기 위한 보안 기법들에 필요한 공유키 설정을 위한 기초로 이용한다. 본 논문에서 제안한 적응형 보안프레임워크는 인지무선네트워크 표준들을 포함한 다양한 융합응용의 보안 기반 구조로 활용될 수 있을 것이다.
지역경제 침체에 따라 지역 차원에서 신산업을 육성할 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 2007년부터 2017년까지 지난 10년 동안 신산업의 성장에 따른 공간패턴을 분석하고, 이러한 분포형태를 결정하는 요인을 파악하는 데 주요한 목적이 있다. 신산업은 수도권을 중심으로 매우 불균등하게 분포하여 비수도권과 지역격차가 두드러졌다. 신산업의 공간분포는 정적인 공간적 자기상관성을 보였으며, 특정 소수 지역을 중심으로 집적하는 경향이 나타났다. 공간계량모형을 토대로 신산업 집적 요인을 파악한 결과, 지역 내 대학원생 수, 지역에서 기술창업기업이 차지하는 비중, 지역별 초·중·고등학교 수, 지식기반제조업과 지식기반서비스업의 특화도와 산업구조 다양성, 고용밀도가 신산업 분포에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 논문은 비수도권 내 신산업 육성을 위해서 고급인재 유인 및 양성과 지역환경 개선을 위한 정책을 수립하는 것이 지방의 신산업 육성을 위한 경쟁력을 향상시키는 데 필요하다는 정책적 시사점을 제공하였다.
본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.
본 논문은 실내 환경에서 QR 코드를 이용하여 목적지 자율 주행이 가능한 운반 로봇에 관한 연구이다. 운반 로봇은 QR 코드 인식을 위한 카메라와 좌우 벽과의 거리를 감지하여 로봇이 이동 중 일정한 간격을 유지할 수 있도록 라이다 센서가 부착하여 설계 제작하였다. 운반 로봇의 위치 정보는 QR 코드 영상을 Lanczos resampling 보간법으로 확대한 후 Otsu Algorithm 으로 이진화하고, Zbar 라이브러리를 활용하여 검출 및 해석을 수행하였다. QR 코드 인식은 운반 로봇의 카메라 위치와 QR 코드 높이가 192cm 로 고정된 상태에서 QR 코드의 크기와 운반 로봇의 주행 속도를 변화시키면서 실험을 수행하였으며, QR 코드 크기가 9cm×9cm 일 때 99.7%, 운반 로봇의 주행 속도가 약 0.5m/s 이하 일 때 거의 100%의 인식률을 보여주었다. QR 코드 인식율을 바탕으로 목적지 자율주행을 위해 장애물이 없는 상태에서 목적지가 직진만 있는 경우와 목적지가 직진과 회전이 있는 경우에 대해 실험을 수행하였다. 목적지가 직진만 있는 경우에는 위치 보정이 거의 필요 없어 목적지에 빠르게 도달할 수 있었으나, 목적지에 회전이 포함된 경우에는 위치 보정이 필요하여 목적지에 도착하는 시간이 상대적으로 지연되었다. 실험 결과, 운반 로봇이 주행 중 약간의 위치 오차가 발생하였으나 비교적 정확하게 목적지에 도달함을 알 수 있었으며, QR 코드 기반 목적지 자율주행 운반 로봇의 적용 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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