본 논문에서는 LED 광원 모듈과 시준용 프레넬 렌즈를 이용하여 항공기 장애등 광학 시스템을 설계하였다. 설계된 광학계는 국토 교통부 항공기 경고등의 수직 양각 중심 광도 20,000 cd와 발산각 광도 규격 조건을 만족시키기 위해 프레넬 렌즈를 모듈별로 설계하였다. 또한 LED 광원 모듈과 프레넬 렌즈의 위치와 기울기를 조정하여 광학 시스템을 최적화하였으며, 이렇게 설계된 광학계의 배광 특성을 분석하고 비교하여 최적의 성능을 가진 항공기 경고등 광학계를 설계하였다.
It is important to give lightning warning prior to a cloud-to-ground (CG) discharge within an Area of Concern (AOC) because most of lightning damage and victim are usually occurred by the first lightning in the AOC. The aim of this study is to find the optimal operation conditions of the automated lightning warning systems in order to make the best use of the available data. In this paper, the test-operated results of the automated lightning alert and risk management system (ALARM) based on detections of CG discharge and eletrostatic field and optimized at probability of lightning have been described. It was possible to obtain the following warning performance parameters: probability of detection (POD), false alarm ratio (FAR), probability of lightning (POL) and failure-to-warn rate (FTW). The data obtained from trial operation for 5months were not sufficient but the first analysis of domestic lightning warning was carried out. We have observed that the evaluated statistical results through trial operation depend on the various factors such as analysis methods and criteria, topographical conditions, etc. Also we suggest some methods for improvement of POL and POD including the finding of the optimal electric field threshold level to be used, based on the high values of FAR and FTW found in this work.
본 연구는 건설교통부 ITS R&D 사업 「신호교차로 내 딜레마구간 차내경고시스템 개발」 과제로써 첨단차량 및 도로 분야(AVHS)의 운전자지원 및 충돌방지시스템 분야로서 신호교차로 내에서 단독 혹은 차량군으로 진입하는 차량들에게 신호변경 시 운전자가 정지 혹은 진입의 의사결정을 안전하게 내릴 수 있도록 신호제어기의 변경정보를 단거리전용무선통신(DSRC)를 통해 실시간으로 사전에 경고를 주는 차내경고시스템을 개발하였다. 본 시스템의 연구개발은 ITS 연구개발을 통한 시스템 통합 및 구축을 실현함으로써 ITS에 대한 대국민 의식전환으로 국내 ITS 산업발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.
Marine weather information provided for vessels is mainly offered by radio devices such as NAVTEX, Weather Fax., and others. However, the information is too general for large areas, and lacks more detail. So, many seafarers are disinclined to use the information to initiate proper readiness of vessels' safety, avoiding marine accidents such as grounding, hull and cargo damage, but cannot develop an optimal and economical navigation plan, considering the inadequate level of low precision weather information. The purpose of this paper is to develop a strong wind warning system, based on the digital anemometer installed on the bridge. This study analyzed the data on 10-minutes average wind speed, when the vessel's grounding accidents happened in Korean ports. Results reveal that the vessel's strong wind warning algorithm, can estimate the growing of wind speed two-three hours in advance.
교통 분야와 IT 분야의 접목은 기반시설 투자를 통해 해결하려했던 사회적 경제적 문제를 해결하는 새로운 해결책으로 떠오르게 되었고 지능형 교통 시스템 및 텔레매틱스와 같은 새로운 산업을 창출하였다. 특히, 지능형 교통 시스템 및 텔레매틱스 기술 분야 중 차량 통신 분야는 중요 부분으로 인식되고 있으며, 최근 단거리 전용 무선 통신 기술은 국내 지능형 교통 시스템 산업 분야에서 중요한 기술 분야로 인식되고 있다. 단거리 전용 무선 통신은 자동요금징수(ETCS) 시스템을 통해 운전자용 단말기 보급이 활발히 진행되고 있다. 교통 신호 제어 분야에서도 이 기반 시설을 활용한 양질의 실시간 정보를 활용하여 최적의 교통 신호 제어 시스템을 구현하려는 연구가 활발히 진행되고 있으며 WISDOM의 연구개발이 성공적으로 마무리되어졌다. 본 논문에서는 연구 개발된 개별 차량 기반의 신호제어 시스템 WISDOM을 활용하여 교차로 안전 지원 동적 딜레마 경고 서비스를 개발하고 현장 실험을 통하여 신뢰성과 실용성을 평가하였다. 제안된 동적 딜레마 경고 시스템은 교차로에서 WISDOM에 의해 최적화된 동적 교차로 신호에 대한 정보를 방송하고 이를 수신한 차량 단말기는 자신의 위치와 속도를 바탕으로 딜레마 영역을 만들고 운전자에게 경고하도록 하였다.
A flood - flow forecasting system model of river basins has been developed in this study. The system model consists of the data management system(the observation and telemetering system, the rainfall forecasting and data-bank system), the flood runoff simulation system, the reservoir operation simulation system, the flood forecasting simulation system, the flood warning system and the user's menu system. The Multivariate Rainfall Forecasting model, Meteorological factor regression model and Zone expected rainfall model for rainfall forecasting and the Streamflow synthesis and reservoir regulation(SSARR) model for flood runoff simulation have been adopted for the development of a new system model for flood - flow forecasting. These models are calibrated to determine the optimal parameters on the basis of observed rainfall, 7 streamfiow and other hydrological data during the past flood periods.
본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.
It has been an issue among researchers that the tsunamis that occurred on the west coast of Japan in 1983 and 1993 damaged the coastal cities on the east coast of Korea. In order to predict and reduce the damage to the Korean Peninsula effectively, it is necessary to install offshore tsunami observation instruments as part of the system for the early detection of tsunamis. The purpose of this study is to recommend the optimal deployment of tsunami observation instruments in terms of the higher probability of tsunami detection with the minimum equipment and the maximum evacuation and warning time according to the current situation in Korea. In order to propose the optimal location of the tsunami observation equipment, this study will analyze the tsunami propagation phenomena on the east sea by considering the potential tsunami scenario on the west coast of Japan through numerical modeling using the COrnell Multi-grid COupled Tsunami (COMCOT) model. Based on the results of the numerical model, this study suggested the optimal deployment of Korea's offshore tsunami observation instruments on the northeast side of Ulleung Island.
This paper adopts a new approach in which nonlinear vibrations can be controlled using fuzzy controllers by optimal grey evolutionary algorithm. If the fuzzy controller cannot stabilize the systems, then the high frequency is injected into the system to assist the controller, and the system is asymptotically stabilized by adjusting the parameters. This paper uses the GM (grey model) and the neural network prediction model. The structure of the neural network is improved from a single factor, and multiple data inputs are extended to various factors and numerous data inputs. The improved model expands the applicable range of uncontrolled elements and improves the accuracy of controlled prediction, using the model that has been trained and stabilized by multiple learning. The simulation results show that the improved gray neural network model has higher prediction accuracy and reliability than the traditional GM model, improving controlled management and pre-control ability. In the combined prediction, the time series parameters and the predicted values obtained from the GM (1,1) (Grey Model of first order and one variable) are simultaneously used as the input terms of the neural network, considering the influence of the non-equal spacing of the data, which makes the results of the combined gray neural network model more rationalized. By adjusting the model structure and system parameters to simulate and analyze the controlled elements, the corresponding risk change trend graphs and prediction numerical calculation results are obtained, which also realize the effective prediction of controlled elements. According to the controlled warning principle and objective, the fuzzy evaluation method establishes the corresponding early warning response method. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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