강판벽체와 뒷채움 지반의 상호작용에 의해 외력을 지지하는 지중강판구조물은 도로 제방의 하부 통·수로 구조물로 널리 사용되고 있다. 해안도로로 사용되는 성토체 내에 통로용 횡단구조물로 설치한 직경 6.25m의 원형단면 지중강판구조물에 대하여 상부 도로의 차량 통행에 의한 활하중 작용시 강판 벽체의 축력과 모멘트 변화를 평가하고, 토목섬유에 의한 강판구조물 상부 지반의 보강효과를 검증하였다. 이를 위하여 실제 구조물을 대상으로 정적 및 동적 차량재하시험을 실시하고, 구조물 내에 발생하는 축력과 모멘트, 그리고 구조물에 작용하는 토압을 계측하였으며 그 결과를 각각 분석하였다. 또한 지오그리드를 이용한 토피부 보강 효과에 대해서도 검증하였다. 차량하중 작용시 강판 부재의 축력은 주로 상부 아치부에서 증가하였으며, 그 최대값은 구조물 정점부 또는 도관 어깨부에서 발생하였다. 모멘트도 상부 아치부를 중심으로 증가하는 형태를 보였으나, 그 크기는 무시할 수 있을 만큼 작았다. 정적차량하중이 가해질 때 토피부에 지오그리드를 포설한 단면에서 계측된 최대축력 증가량은 지오그리드가 설치되지 않은 단면에서 계측된 값의 85∼92%를 나타내어 사하중에 대한 효과 외에 추가적인 축력감소 효과를 확인할 수 있었으나 차량주행시에는 차량하중에 대한 추가적인 보강 효과는 없어짐을 관찰하였다. 동적재하시험을 통해 산정한 충격계수 (DLA)는 토피두께가 0.9m에서 1.5m까지 증가함에 따라 반비례하여 감소하였는데, 그 크기는 CHBDC 방법으로 예측한 값보다 1.2-1.4배 정도 크게 나타났다.
지난 반세기 동안 컴퓨터 시스템의 발전으로 개인용 컴퓨터와 소프트웨어 산업은 유래 없는 호황을 누렸다. 21세기에 들어서는 이러한 흐름이 모바일 기기로 점차 이동하면서 임베디드 시스템 시장이 폭발적으로 증가하였다. 휴대전화, 내비게이션 시스템, PMP 등의 휴대용 멀티미디어 기기들은 시장에 쏟아져 나온 반면에 대부분의 산업용 제어시스템은 여전히 단순제어 시스템에 의존하여 제품이 개발되고 있다. 실제로 이를 첨단 하드웨어와 소프트웨어의 기술로 전환하려고 해도 그 수요가 모바일 시장에 비해 낮아 부품수급이 어렵고 가격이 상승하는 문제를 안고 있으며 기술개발 시 발생하는 많은 비용과 인력은 기업 입장에서는 투자 부담이 될 수밖에 없다. 그러나 미래 고객들에게 제품에 대한 기업 이미지를 끌어올리기 위해서는 고성능 시스템의 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼 개발이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 네트워크 임베디드 시스템의 최적화된 하드웨어 플랫폼과 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 개발된 플랫폼은 멀티미디어 기능을 추가하여 고급형 제품을 위한 플랫폼으로 제작하였다. 멀티미디어 기능을 구현하기 위해서 텔레칩스 사의 멀티미디어 프로세서인 TCC8300을 기반으로 개발하였으며 프로세서 내부의 다양한 병렬하드웨어 기능을 이용함으로써 회로상의 부품의 수를 최소화 하고 성능 향상과 더불어 전력소모량을 최소화하였다. 그리고 소프트웨어의 기술비용(로열티)을 없애기 위해서 오픈소스 기반의 운영체제인 임베디드 리눅스와 오픈소스 기반의 그래픽 라이브러리인 TinyX와 GTK+를 이용하여 GUI(Graphic User Interface)를 구현하였다. 또한 개발된 플랫폼을 이용하여 여러 가지 방식의 YUV2RGB 프레임 변환 실험 및 측정을 통해서 성능 및 프레임별 변환 시에 소모되는 전력량을 계산하였고 플랫폼의 각 부분별 동작에 대한 전력소모량 측정을 통해서 플랫폼 구성 시 필요한 전력과 성능을 예측할 수 있도록 하였다. 응용제품을 개발할 때 주어진 기능 및 성능 그리고 저전력 등의 사양이 구현 가능한지 분석하고 절충할 때 사용할 수 있는 모델식을 개발하였고 이를 활용하여 직접 제작해 봄으로써 신뢰성을 입증하였다. 이 때, 하드웨어 부품들은 휴대폰 생산 시에 사용되는 부품들을 사용함으로써 저가의 부품을 안정적으로 수급하여 대량생산을 용이하게 하였다.
In order to understand basic data for improving the fishing system and fishing vessel structure in coastal improved stow net fishery, a questionnaire survey and on-site hearing were conducted from May 10 to June 11, 2019 to analyze opinions on the improvement of operation status and fishing vessel structure. The questionnaire survey consisted of ten questions on the operation status of coastal improved stow net fishery and six questions on the improvement of fishing vessel structure, and the results of each question were analyzed by the region, the captain's age, the captain's career and the age of fishing vessel. As a result of analyzing opinions on the operation status of the coastal improved stow net fishery, it was found that the average time required for casting net was 32.8 to 33.0 minutes and that the average time required for hauling net was 41.0 to 42.2 minutes which took 10 to 12 minutes more than for casting net. The most important work requiring improvement during fishing operation (the first priority) were 'hauling net operation,' 'readjustment and storage of fishing gear,' and 'fish handling' and the hardest factor in fishing management were in the order of 'reduction of catch,' 'labor shortage' and 'rising labor costs.' The most institutional improvement that is most needed in coastal improved stow net fishery was an 'using fine mesh nets.' Most of the respondent to the questions on the experience in hiring foreign crews was 'either hiring or willing to hire foreign crews,' and the average number of foreign crews employed was found to be 2.3 to 2.4 persons. The most important reason for hiring (or considering employment) foreign crews was 'high labor costs.' The degree of communication with foreign crews during fishing operation were 'moderate' or 'difficult to direct work.' The most important problem in hiring foreign crews (the first priority) was an 'illegal departure.' As the survey results on the opinion of structural improvement of coastal improved stow net fishing vessel, the degree of satisfaction with fishing vessel structure related to fishing operation was found to be somewhat unsatisfactory, with an average of 3.3 points on a five-point scale. The inconvenient structure of fishing vessel in possession (the first priority), the space needed most for the construction of new fishing vessel (the first priority) and the space considered important for the construction of new fishing vessel (the first prioprity) was a 'fish warehouse.' The most preferred equipment for the construction of new fishing vessel were 'engine operation monitoring' and 'navigation safety devices.' The average size (tonnage class), the average horse power and the average total length of fishing vessel for proper profit and safety fishing operation was between 13.8 and 14.0 tonnes, 808.3 to 819.5 H.P. and 23.4 to 23.5 meters, respectively. The results of the operation status of coastal improved stow net fishery and the requirement for improving the fishing vessel structure are expected to be provided as basic data for reference when we build or improve the fishing vessel.
자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
IWRAP 프로그램은 수로에서의 위험성을 평가하는데 유용한 프로그램이다. 그러나 이 프로그램의 기본 버전의 경우 AIS 데이터를 수집하는 기능이 포함되지 않아서, 더구나 베트남과 같은 개발도상국에서는 해상교통량 통계 데이터가 없는 실정이다. 사용자들은 수동으로 준비하여 입력하여야 한다. 이 연구는 IWRAP Mk2 프로그램 기본 버전을 사용하는데 있어 AIS 데이터를 전처리(pre-process) 할 수 있는 프로그램을 개발하고자 하였으며, 선박 형태, 선박 크기, 통과 시간 등으로 분류한 통항로에서의 선박 통항 척수 및 항로 배치와 같이 해역 내 해상교통에 관한 정보들을 사용자에게 제공하도록 고안되었다. 이렇게 개발된 통합 AIS 프로그램(Total AIS, TOAIS)은 베트남 Vung Tau 해역의 AIS 수집 데이터를 전처리할 수 있는지에 대하여 검증하였다. 그 결과, 통합 AIS 프로그램에서 전처리한 데이터를 이용한 IWRAP 프로그램은 베트남 해역의 위험성을 효율적으로 평가할 수 있었다.
Objective: The aim of this study is to investigate maritime officers' strategies to avoid the ship collision in crossing situations. Background: In a situation where there is a risk of collision between two ships, maritime officers can change the direction and speed of the own-ship to avoid the collision. They have four options to select; adjusting the speed only, the direction only, both the speed and direction at the same time and no action. Research questions were whether the strategy they are using differs according to the shipboard experience of maritime officers and the representation method of ARPA (automatic radar plotting aid) - radar graphic information. Method: Participants were 12. Six of them had more than 3 years of onboard experience, while the others were 4th grade students at Korea Maritime and Ocean University. For each participant, 32 ship encounter situations were provided with ARPA-radar information. 16 situations were presented by the north-up display and 16 situations were presented by the track-up display. Participants were asked to decide how to move the own-ship to avoid the ship collision for each case. Results: Most participants attempted to avoid the collision by adjusting the direction of the ship, representing an average of 22.4 times in 32 judgment trials (about 70%). Participants who did not have experience on board were more likely to control speed and direction at the same time than participants with onboard experience. Participants with onboard experience were more likely to control the direction of the ship only. On the other hand, although the same ARPA Information was provided to the participants, the participants in many cases made different judgments depending on the method of information representation; track-up display and north-up display. It was only 25% that the participants made the same judgment under the same collision situations. Participants with onboard experience did make the same judgment more than participants with no onboard experience. Conclusion: In marine collision situations, maritime officers tend to avoid collisions by adjusting only the direction of their ships, and this tendency is more pronounced among maritime officers with onboard experience. The effect of the method of information representation on their judgment was not significant. Application: The results of this research might help to train maritime officers for safe navigation and to design a collision avoidance support system.
시간 종속적 가로망에 대한 최단경로 탐색은 ITS분야의 경로 일정계획과 실시간 내비게이션 시스템에서 중요한 부분을 차지한다. 본 연구에서는 매시간간격 변동적인 링크 통행속도를 고려하는 one-to-one 시간 종속적 최단시간 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 위해, 먼저 기존의 일반적인 최단거리 경로 알고리즘 중에서 실제 도로망에서 비교적 빠르고 효율적인 알고리즘으로 알려져 있는 3가지의 알고리즘들, 즉, two queues 구조를 가진 Graph growth 알고리즘, approximate buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘, double buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘이 선택되었다. 이 알고리즘들은 모두 네트워크 내 하나의 노드에서 모든 노드(one-to-all)로의 최단거리 경로를 빠르게 탐색하기위해 개발되었다. 선택된 알고리즘들은 시간 종속적 도로망에 대해 하나의 출발노드에서 하나의 목적노드(one-to-one)로의 최단시간 경로 탐색이 가능하도록 확장된다. 또한, 제안된 3가지의 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘들은 미국의 Anaheim, Baltimore, Chicago, Philadelphia 4개 도시의 실제 가로망에 적용하여 검증 평가된다. 결과적으로, 도시부 가로망을 대상으로 한 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘으로 double buckets 구조를 가진 확장된 Dijkstra 알고리즘이 추천된다.
1990년대 초까지 자동차 제조사는 인테리어 디자인을 중요하게 생각하지 않았다. 주로 설계, 구동방식, 크기 등 기술적 구조를 체계화하기 위한 시도를 중점으로 발전을 거듭하였고 단순히 의장디자인과 비교하면서 인테리어를 개발하였다. 그러나 1990년대에 이러한 상황은 바뀌기 시작하는데 이유는 소비자가 차안에서 보내는 시간이 많아지면서 고객에게 편안함을 주고 기능적으로도 만족할 수 있는 기술을 개발하려는 의지를 보이기 시작했기 때문이다. 인간이 자동차 안에서 어떻게 하루를 보내며 사용하는지 관찰하고, 그 결과 인테리어를 새롭게 하는 트렌드가 무엇인지를 고려하는 즉, 전략적으로 브랜드 아이덴티티를 갖도록 인테리어의 개성을 강화하고 소비자의 감성적인 부분을 고려하는 사용자 중심의 가치관 전환을 가져온 중요 요인이 되었다. 오늘날 자동차 인테리어 디자인 은 다양한 요소 변화를 반영하는 컨셉트카를 매 해 선보이고 있는데, 향후에는 감지기능과 네비게이션 적용의 무인주행을 실현시킬 수 있는 첨단 기술을 반영한 디자인 적용이 미래 디자인의 핵심적 트렌드로 제기되고 있다. 또한 제품디자인, 패션, 가구 등 타 분야에서의 직접적인 영향으로 인테리어 디자인인의 다각적 컨셉트 적용을 시도하고 있는 현 시점에서 객관적인 관점으로 시대적 배경에 따라 자동차 인테리어 디자인 변화와 조형적 특징을 조사, 분석해야 함을 강조하고자 한다. 본 연구에서는 시대적 배경과 자동차 인테리어의 흐름을 크래쉬패드 중심으로 비교하여 다변화(多變化)하는 기술적 중요 요인과 함께 향후 자동차 인테리어 디자인 방향을 연구하고자한다.
삼차원 CT 영상을 이용하여 대장 내부의 병변을 관찰하고 진단하기 위한 비침습적 검사 방법인 가상 대장 내시경을 위하여 가상 카메라의 관찰점과 관찰 방향을 제공하기 위한 적절한 경로가 필요하다. 특히. 인간의 대장은 매우 길고 복잡하므로 사용자가 직접 경로를 생성하려면 많은 시간이 걸리고 정확한 결과를 기대하기 어렵다. 또한 경로를 자동으로 생성하는 기존의 방법들은 계산량이 많아 약 수 분에서 수 십분 이상의 수행 시간이 걸리고. 사람의 대장이 가지는 대표적인 구조인 두께가 급격히 변하거나 곡률이 큰 영역에서 적절한 중앙선을 얻기 어려우며. 끊김이 있는 부적절한 경로를 생성하고, 평활화된 경로가 대상체의 표면과 충돌할 가능성을 배제할 수 없다. 이 논문에서는 계산량이 적은 거리 지도 및 제안된 순서 지도를 이용하여 끊김이 없고 적절한 중앙선을 얻는 고속의 알고리즘을 제안한다 순서 지도는 대상체 내부의 각 복셀에서의 가능한 경로의 방향을 나타내며 거리 지도는 대상체 내부의 각 복셀과 가장 가까운 배경 복셀까지의 거리를 나타낸다. 제안한 방법에서는 두 지도들을 이용하여 끝점에서 출발하여 시작점을 향하는 동시에 더욱 넓은 영역으로 진행하는 경로를 얻으므로, 대상체의 두께와 곡률의 크기에 관계없이 적절한 중앙선을 얻을 수 있다. 이와 함께 경로의 충돌 가능성을 완전히 제거할 수 있는 간단한 평활화 방법을 제안한다 알고리즘의 적절성을 검증하기 위해 사람의 대장의 특징을 가진 팬텀(phantom) 데이터를 이용하여 실험하였다. 사람의 대장 CT 데이터를 이용하여 800MHz PC에서 1분 이내에 적절한 경로를 얻었으며 이를 따라 이동하는 가상의 카메라로부터 만족할만한 가상 대장 내시경 영상을 얻을 수 있음을 보였다.
이 연구의 목적은 원하는 지점까지 자동으로 이동하고 정확한 수심에서 채수 하고 수질을 측정할 수 있는 무인장비를 개발하는데 있다. 이를 위해 채수 리프트 및 채수 컨테이너를 제작하고, VRS-GPS, 음향측심기, 및 수질 측정기를 장착한 무인 탐사체를 제작하였으며, 자동운항 알고리즘 및 프로그램, 자동 채수 프로그램, 수질분포도 작성 프로그램을 개발하였다. 유수지에서 실험한 결과 무인 탐사체는 오차범위 3m 내에서 약 93%의 정확도로 계획 경로를 따라 운항하였다. 또한 채수 리프트에 장착한 수질측정 센서로 대상지역의 수질을 실시간으로 획득하고 무선 인터넷을 통하여 서버에 전송하여 각 지점의 수질을 실시간으로 모니터링 할 수 있었다. 육상에서의 실험을 통해 채수 리프트는 약 94%의 정확도로 원하는 길이를 조절할 수 있었다. 무인 탐사체를 활용하여 자동화된 수질측정 방법은 접근이 어려운 지역에서의 수질측정이 가능하고, 작업자의 안전을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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