흙의 응력-변형 관계는 흙의 종류, 밀도, 응력수준 및 응력경로에 의존한다. 이들 요소들을 통합한 구성모델의 개발을 통해 정확한 흙의 응력-변형관계가 예측되고 있다. 본 연구에서는 백마강 모래를 이용하여 등방압축-팽창실험과 일련의 응력경로를 달리한 배수삼축압축시험을 통하여 응력경로에 따른 Lade의 단일항복면 구성모델의 토질매개변수 특성에 대하여 알아보았다. 그 결과 항복기준에 관련된 토질매개변수 h, ${\alpha}$는 응력수준 및 응력경로에 대한 영향이 미소하며, 응력-변형거동에 미치는 영향이 작은 것을 확인할 수 있었다. 그리고 항복함수에 관련된 토질매개변수 h와 ${\alpha}$는 파괴규준에 관련한 토질매개변수와 관련성이 매우 높아 ${\eta}_1$에 관한 식으로 대체할 수 있으며, 이 식을 이용한 수치해석 결과 양호하게 예측하고 있는 것을 확인 할 수 있었다.
Nguyen, Van Minh;Nguyen, Thi Thanh Diep;Mai, Thi Loan;Nguyen, Tien Thua;Vo, Anh Hoa;Seo, Ju-Won;Yoon, Gyeong-Hwan;Yoon, Hyeon-Kyu
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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pp.318-320
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2018
When a ship sails on sea, it may be influenced by the environmental disturbance such as wind, wave, sea surface temperature, etc. These affect on the ship's speed, fuel consumption, safety and operating performance. It is necessary to find the optimal weather route of a ship to avoid adverse weather conditions which can put the crews in serious danger or cause structural damage to the vessel, machinery, and equipment. This study introduced how to apply A* algorithm based on sea trial test data for determining the optimal ship routes. The path cost function was modelled as a function of minimum arrival time or minimum energy depending on the time of various environment conditions. The specially modelled path-cost function and the safety constraints were applied to the A* algorithm in order to find the optimal path of the ship. The comparison of ship performances estimated by real sea trial's path and estimated optimal route during the voyage of the ship was investigated. The result of this study can be used to create a schedule to ensure safe operation of the ship with short passage time or minimum energy. In addition, the result of this study can be integrated into an on-board decision supporting expert system and displayed in Electronic Chart Display and Information System (ECDIS) to provide all the useful information to ship master.
The existing indoor localization method using Wi-Fi fingerprinting has a high collection cost and relatively low accuracy, thus requiring integrated correction of convergence with other technologies. This paper proposes a new method that significantly reduces collection costs compared to existing methods using Wi-Fi fingerprinting. Furthermore, it does not require labeling of data at collection and can estimate pedestrian travel paths even in large indoor spaces. The proposed pedestrian movement path estimation process is as follows. Data collection is accomplished by setting up a feature area near an indoor space intersection, moving through the set feature areas, and then collecting data without labels. The collected data are processed using Kernel Linear Discriminant Analysis (KLDA) and the valley point of the Euclidean distance value between two data is obtained within the feature space of the data. We build learning data by labeling data corresponding to valley points and some nearby data by feature area numbers, and labeling data between valley points and other valley points as path data between each corresponding feature area. Finally, for testing, data are collected randomly through indoor space, KLDA is applied as previous data to build test data, the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is applied, and the path of movement of test data is estimated by applying a correction algorithm to estimate only routes that can be reached from the most recently estimated location. The estimation results verified the accuracy by comparing the true paths in indoor space with those estimated by the proposed method and achieved approximately 90.8% and 81.4% accuracy in two experimental spaces, respectively.
본 논문은 다양한 형태의 방해물에 대한 정보를 알 수 없는 미지의 환경에서 자율이동 로봇의 항법에 관한 제안을 하고 있다. 로봇의 이동에 따른 주변의 정보는 로봇에 부착되어 있는 근접센서를 통하여 감지하고, 충돌을 피하고 목적지에 가능한 한 빨리 도착할 수 있는 경로로 유도하기 위하여 퍼지추론에 기반 한 항해방법을 개발하였다. 여기에서 방해물들은 정지되어 있고 정형화된 경우와 비정형화된 형태들이 고려되었으며 미로와 U형태의 계곡으로 구성된 예리한 방해물들을 특별히 포함하고 있다. 벽을 따라 이동하는 방법 또한 제안하고 있으며 모의실험을 통하여 제안하고 있는 방법이 이동로봇의 항법문제를 해결하는 효과적인 방법이 된다는 것을 증명하였다.
최근들어 대표적인 위치기반 서비스인 내비게이션은 기존 차량 중심의 서비스에서 보행자 중심의 서비스로 그 대상이 확대되고 있다. 이에 따라 최근에 보행자 내비게이션 관련하여 다양한 연구가 진행되고 있다 하지만, 내비게이션에서 가장 중요한 경로 서비스에 있어 대부분의 경우 차량 내비게이션에서 널리 활용되고 있는 노드/링크 네트워크 모델을 그대로 활용함으로써 한계점을 드러내고 있다. 그 이유로는 보행자는 차량과 달리 이동 공간이 도로로 한정되어 있지 않으며, 회전 규제, 방향 등에 제약을 받지 않고 보행이 가능한 공간에서 자유롭게 이동하는 등 보행 관련 특성들을 제대로 반영하지 못하기 때문이다. 특히, 공원, 광장 등의 오픈 페이스(open space)는 보행자기 많이 활용하는 공간임에도 불구하고 이에 대한 대안을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 게임 및 로보틱스 분야에서 객체의 이동을 계획하는 모션 플래닝(motion-planning) 기법을 응용하여 보행자 내비게이션 서비스에 적합한 경로 생성 기법을 제시하고, 그 활용 가능성을 테스트하였다.
본 논문에서는 무인헬기에 적합한 새로운 형태의 점항법 유도법칙을 소개한다. 본 점항법 유도법칙은 미래의 예측 위치에 기반하여 자동제어부에서 사용할 속도와 방위각 명령을 생성해낸다. 무인기의 뱅크각을 통해 간접적으로 비행방향을 변경하는 기존의 점항법 유도법칙과 달리 본 유도법칙은 무인헬기의 속도벡터를 직접 변경하도록 속도 명령을 생성해낸다. 제안된 유도법칙의 검증을 위해 소형 무인헬기용 비행제어시스템을 개발해 비행 시험을 수행하였으며, 개발된 비행제어시스템은 비행제어 컴퓨터와 항법센서, 그리고 지상관제국으로 구성되어 있다. 비행시험을 통해 제안된 유도법칙이 성공적으로 작동함을 확인하였으며, 향후 경로추종 비행에 확장.적용할 계획이다.
본 논문에서는 수중에서 운동하는 무인잠수정의 경로점 유도법칙을 제안한다. 시선각 유도법칙과 수선경로 오차를 줄여가는 경로추종 유도법칙을 조합하여 효과적인 경로점 유도법칙을 설계하였고, 수선경로 오차의 거리에 따라 제어이득을 변화시켜 시스템의 안정성을 증가시켰다. 또한, 관성항법장치와 도플러속도계를 이용한 복합항법 시스템의 성능을 확인할 수 있는 HILS를 구성하였다. 같은 경로점 및 목표점을 입력 후 HILS 수행결과와 실해역 주행시험 결과를 비교하여, 제안한 유도법칙 및 HILS가 올바르게 구성되어 있음을 확인하였다.
텔레매틱스 서비스 중에서 가장 많이 이용하고 있는 것 중 하나는 출발지와 목적지에 이르는 최단 경로를 찾아 주는 서비스이다 . 현재 보편적으로 사용되고 있는 최단 경로 찾기서비스는 실시간 교통 정보를 고려하지 않는 정적인 최단 경로 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 현재 시간으로부터 일정 시간 경과한 후의 교통 정보를 예측하기 위한 방법을 제안하고 예측 결과의 정확성을 평가하기 위해 실시간 데이터를 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 도로 위를 달리는 차량의 평균 속도를 5분 단위로 입력 받아 누적된 데이터를 동일한 시간과 요일별로 분석하여 구한 누적 속도패턴과 칼만 필터 방법을 통합한 것이다 . 제안한 방법은 현재 사용되고 있는 누적 속도 패턴만을 이용한 예측보다 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 예측된 결과는 동적인 최단 경로를 구하기 위해 사용될 뿐만 아니라교통혼잡이 예측되는 지역을 피하여 여행하도록 정보를 제공할 수 있다.
본 논문은 경동맥(carotid artery)을 환영한 MRA(Magnetic Resonance Angiography) 영상을 이용하여 실제 내시경으로 접근이 불가능한 경동맥의 내부를 시각화(visualization)하기 위해 가상혈관경(virtual angioscopy)을 구현하였다 항해경로 결정을 위해 MRA의 단면 원천영상에서 총경동맥 (common carotid artery) 및 내경동맥(internal carotid artery)만을 분리하였고, 중앙축 변환(MAT Medial Axis Transformation)을 통해 구해진 좌표값을 가상 카메라의 운행 경로로 사용하였다. 원근투영 (perspective projection) 및 볼륨 데이타의 표면을 렌더링하기 위해 마칭큐브(marching rube) 알고리즘을 사용하였다 허혈성으로 인한 뇌혈관질환(cerebrovascular disease)은 뇌졸중(stroke)의 80% 정도를 차지하는데, 경동맥은 뇌에 혈액을 공급하는 주된 혈관으로 경동맥 협착증(carotid artery stenosis)은 뇌졸중의 직접적인 원인이 된다. 가상혈관경은 경동맥 내부의 협착 위치와 협착 정도를 정성적으로 파악 할 수 있으며 협착증의 진단과 교육에 사용될 수 있다.
본 논문은 흉부를 촬영한 CT(Computed Tomography) 영상을 이용하여 기관지 내부를 시각화(visualization)하기 위해 가상기관지경(virtual bronchoscopy)을 구현하였다. 실제 광학내시경은 침습(invasive)검사로 환자가 불편함을 감수해야하며 검사 전에 사전 준비 작업이 필요하고 절개, 감염, 출혈 등의 부작용을 수반하는데 비해 가상내시경은 CT 나 MRI 등과 같은 스캐너의 단면 영상을 사용하여 구현한다. 가상기관지경의 항해경로 결정을 위해 CT 단면 원천영상에서 기관지(trachea wall)만을 분리하였고, 분리된 기관지 영상을 이용하여 중앙축 변환(MAT : .Medial Axis Transformation)을 통해 구해진 좌표값을 가상 카메라의 운행 경로로 사용하였다. 원근투영(perspective projection) 및 볼륨 데이터의 표면을 렌더링하기 위해 마칭큐브(marching cube) 알고리즘을 사용하였다. 기관지질환은 기관지 내부의 염증(inflammation) 이나 폐암(lung cancer)으로 기인하여 기관지 통로가 좁아지는 기관지 협착증, 기관지 확장증 및 기관지암으로 분류된다. 가상기관지경은 기관지 내부의 질환 위치와 질환 정도를 정성적으로 파악 할 수 있으며 기관지질환의 진단과 교육에 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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