두 개의 다른 위성 센서 (RADARSATSAR와 KOMPSAT EOC)를 사용하여 선박탐지 실험을 실시하였으며, 탐지성능을 검토하였다. 목포항과 울산항을 대상으로 실시하였으며 필요에 따라 현장 검증 데이터를 얻기 위하여 위성 통과 시에 선박에 승선하여 선박정보를 포함하는 Sea Truth를 취득하였다. 또한 VTS레이더 정보를 위성데이터와 비교를 통하여 위치정보의 검증을 수행하였다. 광학과 마이크로파 원격탐사에 있어 그 특성의 차이는 뚜렷하였으나, 광학의 경우 선속 3.1kts 이상인 선박의 후류가 탐지되었으며, 마이크로파의 경우, 최대 6-7kts의 선박에 대해서도 후류의 탐지는 어려웠다. 그러나, 마이크로파는 다양한 선형을 반영한 신호가 sigma nought로 표현되므로 향후 선형 정보뿐만 아니라, 침로의 추출이 가능하다는 결론을 얻었다. 또한, 동일 선박이라 할지라도 신호강도의 차이에 의해 선박이 2개 이상으로 나타나는 현상도 파악되었다. 앞으로 다양한 해상환경 및 위성 관측 모드에 따른 추가 실험을 실시하여 자동 선박추출이 가능할 것으로 판단된다.
The problem of wheel tread defects has become a major challenge for the health management of high-speed rail as a wheel defect with small radius deviation may suffice to give rise to severe damage on both the train bogie components and the track structure when a train runs at high speeds. It is thus highly desirable to detect the defects soon after their occurrences and then conduct wheel turning for the defective wheelsets. Online wheel condition monitoring using wheel impact load detector (WILD) can be an effective solution, since it can assess the wheel condition and detect potential defects during train passage. This study aims to develop an FBG-based track-side wheel condition monitoring method for the detection of wheel tread defects. The track-side sensing system uses two FBG strain gauge arrays mounted on the rail foot, measuring the dynamic strains of the paired rails excited by passing wheelsets. Each FBG array has a length of about 3 m, slightly longer than the wheel circumference to ensure a full coverage for the detection of any potential defect on the tread. A defect detection algorithm is developed for using the online-monitored rail responses to identify the potential wheel tread defects. This algorithm consists of three steps: 1) strain data pre-processing by using a data smoothing technique to remove the trends; 2) diagnosis of novel responses by outlier analysis for the normalized data; and 3) local defect identification by a refined analysis on the novel responses extracted in Step 2. To verify the proposed method, a field test was conducted using a test train incorporating defective wheels. The train ran at different speeds on an instrumented track with the purpose of wheel condition monitoring. By using the proposed method to process the monitoring data, all the defects were identified and the results agreed well with those from the static inspection of the wheelsets in the depot. A comparison is also drawn for the detection accuracy under different running speeds of the test train, and the results show that the proposed method can achieve a satisfactory accuracy in wheel defect detection when the train runs at a speed higher than 30 kph. Some minor defects with a depth of 0.05 mm~0.06 mm are also successfully detected.
금속 표면을 매질로 하는 표면파 통신을 선박에 적용하여 무선통신 환경 구현이 어려운 선내 밀폐 공간을 극복하는 표면파 통신 기반의 선내 무선 통신 구현 기술에 관한 연구이다. 표면파 통신을 실제 선박에서 실험하기 위해 선교를 기준으로 선수창고, 갑판창고, 선실, 기관실, 화물창고 등 선박 내부 공간을 관통하는 경로를 대상으로 표면파 발생기를 설치하여 통신 속도 등을 측정하였다. 실험 결과, 각 구역에서 평균 13Mbps 수준의 통신 속도를 확인하였고, 기관실의 경우 정박 중 선박 엔진을 구동했을 시 4.3Mbps, 운항 중에 1.2Mbps의 전송속도 저하가 확인 되었지만, 시험 장비의 설치 위치를 기관실 입구로 변경하면 극복 가능함을 확인하였다. 완전 밀폐 환경인 선수 창고에서는 기존 무선통신보다 8Mbps 이상 높은 전송속도를 확인하여 철 구조물로 둘러싸인 선내 밀폐 공간에서 표면파 통신의 가능성을 확인하였고, 선박의 두꺼운 페인트 문제 해결을 위해 표면파 발생기를 추가 설계하여 적용하였다. 본 실험을 바탕으로 표면파 통신을 적용한 M-IoT 구현 등 선박내무선 네트워크 시스템 구현이 가능할 것으로 기대한다.
To study the evaluation standard and control limit of mortar filling layer void length, in this paper, the train sub-model was developed by MATLAB and the track-bridge sub-model considering the mortar filling layer void was established by ANSYS. The two sub-models were assembled into a train-track-bridge coupling dynamic model through the wheel-rail contact relationship, and the validity was corroborated by the coupling dynamic model with the literature model. Considering the randomness of fastening stiffness, mortar elastic modulus, length of mortar filling layer void, and pier settlement, the test points were designed by the Box-Behnken method based on Design-Expert software. The coupled dynamic model was calculated, and the support vector regression (SVR) nonlinear mapping model of the wheel-rail system was established. The learning, prediction, and verification were carried out. Finally, the reliable probability of the amplification coefficient distribution of the response index of the train and structure in different ranges was obtained based on the SVR nonlinear mapping model and Latin hypercube sampling method. The limit of the length of the mortar filling layer void was, thus, obtained. The results show that the SVR nonlinear mapping model developed in this paper has a high fitting accuracy of 0.993, and the computational efficiency is significantly improved by 99.86%. It can be used to calculate the dynamic response of the wheel-rail system. The length of the mortar filling layer void significantly affects the wheel-rail vertical force, wheel weight load reduction ratio, rail vertical displacement, and track plate vertical displacement. The dynamic response of the track structure has a more significant effect on the limit value of the length of the mortar filling layer void than the dynamic response of the vehicle, and the rail vertical displacement is the most obvious. At 250 km/h - 350 km/h train running speed, the limit values of grade I, II, and III of the lengths of the mortar filling layer void are 3.932 m, 4.337 m, and 4.766 m, respectively. The results can provide some reference for the long-term service performance reliability of the ballastless track-bridge system of HRS.
본 논문에서는 손 추적과 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자 손의 3차원 기하학적 정보를 취득하기 위해 별도의 장비를 사용한다. 특히, 기존의 물체 검출 및 추적 시스템들에서 제기 되었던 추적 과정에서의 문제점을 피하기 위해 능동적인 타원체 영역을 만들고 손 추적을 위한 영역을 타원체 영역의 안으로 제한했다. 제안된 시스템은 미리 정의된 기간 동안에 손 위치의 이동평균을 계산한다. 그리고 추적영역은 3차원 공간에 편성된 공분산에 기반한 사용자 손 움직임의 불확실성을 추정하여 통계적인 데이터에 따라 능동적으로 제어하였다. 또한 손 위치가 획득되었을 때, 손 제스처를 인식하기 위해 펼쳐진 손가락을 검출한다. 사용자 인터페이스 체제 기반의 시스템을 구현하여 복잡한 환경에서 다중의 대상들이 동시에 존재하는 경우이거나 일시적인 가려짐이 발생하는 경우에도 정확성을 보여 매우 안정적으로 동작할 수 있음을 보여주며, 약 24-30fps의 프레임 비율로 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
단단한 암반이 아닌 지반에 건설된 구조물의 지진응답을 정확하게 평가하기 위해서는 지반-구조물 상호작용(SSI)의 영향을 고려하여야 한다. 최근에는 USNRC SRP 3.7.2와 같은 원전설계분야의 규제지침 강화로 인해 SSI 해석의 필요성이 증가되고 있다. 이 연구에서는 대형 3차원 SSI 해석에 KIESSI-3D 프로그램을 사용한 사례를 제시하고 해석시간 및 정확성에 대한 토의를 하였다. 이를 위하여 대형 3차원 구조물 예제에 대한 SSI 해석을 수행하고 해석결과와 해석시간을 ACS/SASSI 프로그램과 비교하였다. 비교결과 KIESSI-3D 프로그램과 ACS/SASSI 프로그램에 의해 구한 구조응답의 전달함수가 거의 동일함을 보여 KIESSI-3D 프로그램의 정확성을 확인할 수 있었다. 아울러 해석시간 측면에서는 다중 쓰레드를 사용한 KIESSI-3D 프로그램(8개 쓰레드)이 단일 쓰레드를 사용한 ACS/SASSI 프로그램 보다 약 30배~2000배 빠른 성능을 보였다.
국민 소득수준이 향상되고 주택의 도시화 및 경제속도가 빠르게 진행됨에 따라 주거용 생활 폐기물과 음식물류 폐기물이 급격하게 증가하고 있다. 우리나라에서는 1991년 개정된 "폐기물관리법"을 기초로 1995년 생활 폐기물 종량제가 시행되었다. 하지만 시행 이후에도 여전히 음식물류 폐기물의 악취 및 이를 위한 신속한 처리 과정이 사회적 문제로 지속되고 있다. 이러한 이유로 음식 쓰레기 재활용사업이 주목받고 있으며, 음식물류 폐기물의 사료화, 퇴비화, 기타자원화 등 자원 재활용하는 역할에 관하여 본 논문에서는 자원화 과정의 비효율성을 줄이기 위한 음식물류 폐기물 재활용 시(時) 사업장의 경영성과를 향상시킬 요인이 무엇인가에 연구하였으며, 2020년 말 기준 국내 자원 재활용사업을 영위 중인 사업장 394개(공공 238개, 민간 156개) 중(中) 시설물 자료가 미흡한 업체를 제외, 전국 33개 시설 사업장의 투입물과 산출물의 관계를 "자료포락분석"(DEA:Data Envelopment Analysis)을 통해 조사하고, 음식물류 폐기물 시설의 상대적 경영성과에 중요한 역할이 무엇인가에 대하여 연구하였다. 음식물류 폐기물 재활용 사업을 영위 중인 업체의 업력, 시설용량, 자본금, 기계장치가 매출액에 미치는 영향이 무엇인가를 가설로 검증한다.
철도의 고속화와 관련하여 궤도와 구조물의 진동 및 열차소음 등에 대한 대처가 중대한 과제가 되고 있다. 이에 대한 대책으로 궤도패드에 대한 저 탄성화를 제안하여 궤도시스템의 저 탄성화를 추구하고 있지만 곡선부 선로에서 열차의 주행안전을 저해하는 횡압에 의한 레일의 회전이 문제가 되고 있다. 따라서 궤도의 저 탄성화를 위해서는 열차의 주행안전성을 만족하는 궤도패드의 최소 수직 스프링계수의 결정이 매우 중요하다. 이러한 경향에 따라서 본 논문에서는 궤도패드의 최소 수직 스프링계수 결정을 위해 기존의 레일 회전에 관한 이론해와 궤도의 3차원 비선형 유한요소모델간의 결과를 비교 검토하여 열차의 주행안전성을 만족할 수 있도록 하였다. 해석 하중은 차량조건과 궤도조건을 고려한 윤중 횡압 추정식을 구성하여 안전측으로 산정한 하중과 일본의 신간선 하중을 비교 검토하여 궤도 모델에 적용하였다. 구조해석 결과 레일의 회전은 횡압/윤중비와 패드의 강성에 따라서 두 가지 구조해석 모델간 차이가 변화함을 확인하였고, 그 결과 중에서 안전측으로 패드의 최소 강성을 결정하였다.
최근 NIST에서는 암호학적 난수발생기의 핵심 요소인 엔트로피 소스의 안전성을 평가하기 위한 방법을 다루고 있는 SP 800-90B 문서의 두 번째 수정안과 이를 Python으로 구현한 코드를 제공하였다. SP 800-90B에서의 엔트로피 소스에 대한 안전성 평가는 엔트로피 소스의 출력 표본 수열로부터 도출한 여러 가지 추정량(estimator)에 기반 하여 최소 엔트로피를 추정하는 과정이다. 최소 엔트로피 추정 과정은 IID 트랙과 non-IID 트랙으로 대별되어 진행된다. IID 트랙의 경우 MCV 추정량만을 사용하여 속도 측면에서 무리가 없다. 반면 non-IID 트랙에서는 MCV를 포함한 총 10 가지의 추정량을 적용해 최소 엔트로피를 추정하게 된다. NIST의 코드에서 non-IID 트랙의 1 회 구동 시간은 약 20 분이 소요되고, 사용되는 메모리는 5.5 GB를 넘긴다. 이는 다양한 잡음원으로 반복적인 평가를 수행해야 하는 평가 기관 또는 여러 환경에서 실험을 수행해야 하는 개발자나 연구자 입장에서는 NIST에서 제공한 Python 코드를 이용하는 것이 불편할 수 있으며, 환경에 따라 실행이 불가할 수도 있다. 본 논문에서는 SP 800-90B의 최소 엔트로피 추정 방법에 대한 고속 구현과 효율적인 메모리 사용 기법을 제시한다. 주요 연구 결과로 MultiMCW 추정 방법에 C++ 코드의 장점을 적용한 고속화 방법, MultiMMC 추정 방법의 데이터 저장 방식을 재구성하여 메모리 사용량을 현저하게 감소시킴과 동시에 고속화한 방법, LZ78Y 추정 방법에 데이터 저장 방식의 재구성을 통한 고속화 기법 등을 제안한다. 우리의 개선된 방법이 종합적으로 적용된 C++ 코드는 NIST에서 제공한 기존의 Python 코드와 비교할 때, 속도는 14 배 빠르고 메모리 사용량은 1/13로 감소하는 효과를 보인다.
본 연구는 급경사 지형과 간벌사업, 소규모 목재생산 등에 효율적인 가선계 집재기계인 트랙터 부착형 타워집재기를 개발하고자 수행하였다. 타워집재기의 유압동력원은 트랙터의 PTO를 이용한 3개의 유압펌프를 장착하여 4개의 드럼 구동용 모터와 인터록크용 클러치 실린더, 타워신장용 실린더, 아웃트리거 실린더를 작동시킬 수 있도록 설계 제작하였으며, 런닝스카이라인 삭장방식과 인터록크 기능을 채택하고 더블캡스턴드럼과 와이어로프 저장드럼, 인터록크 클러치를 장착한 타워집재기를 개발하였다. 또한 더블캡스턴 드럼의 윈치 구동력 및 견인력과 가선의 이송속도를 산출하여 윈치 구동력은 $191kg{\cdot}m$, 윈치 견인력은 1,910kgf, 더블캡스턴 드럼의 회전수는 220.5rpm, 가선의 이송속도는 138.5m/min의 타워집재기를 개발하였다. 메인라인 250m와 홀백라인 450m을 저장하기 위해서는 메인라인 및 홀백라인 저장드럼의 플랜지 직경은 각각 약 360mm와 약 460mm가 최적이라는 것을 알 수 있었다. 런닝스카이라인 삭장방식에 맞고 쵸킹작업이 용이하고 집재목의 처짐을 방지하기 위한 잠금장치를 장착한 반송기를 개발하였으며, 타워집재기의 인터록크 기능을 고려하고 조작의 수월성과 작업의 효율성을 위한 유선 리모트 콘트롤러를 개발하였다. 타워집재기의 견인 및 이동을 위해 트랙터의 후방 3점 히치 연결장치와 고무바퀴를 장착하였으며, 타워집재기의 안전성과 작업의 효율성을 높이기 위해 아우트리거와 버팀줄을 장착한 타워집재기를 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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