본 연구는 알파인 스키와 관련하여 과거부터 최근까지 진행된 운동역학 연구의 동향을 파악하여 향후 운동역학 분야에서 진행되어야 할 연구 방향을 제언하고자 수행하였다. 운동역학 연구 분야에서는 스키 턴의 메커니즘과 스키어의 등급과 기술 수준에 따른 자세 분석, 스키와 눈의 마찰력, 공기저항 등의 연구가 주로 진행되었다. 이후 측정 센서와 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 연구에서는 IMU와 GPS 센서를 활용하여 스키 장비 개발 및 획득 데이터 검증에 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 연구동향을 반영하여 추후 알파인 스키 분야에서 진행되어야 할 운동역학 연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 기존 운동역학 분석 범위의 한계를 넘어 스키 전 구간이 분석 가능하고 스포츠 현장에서 간편하게 활용할 수 있는 측정 장비가 개발되어야 한다. 둘째, 측정 센서를 활용하여 획득한 정보의 정확도 향상과 이를 바탕으로 다양한 분석기법에 관한 연구가 지속적으로 진행되어 스포츠 현장에 도움이 될 수 있는 자료가 제공되어야 한다. 셋째, 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하여 스키에서 발생하는 부상 메커니즘을 명확히 정립하고 부상을 예방할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 넷째, 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 3차원 스키 모델을 개발하여 실제 주행데이터와 비교 검증함으로써 최적화된 스키 궤적 알고리즘 제공이 필요하다.
This study aims to evaluate the illuminance performance of sloped light guide with automated venetian blind systems. For the purpose, a mock-up model was constructed as a prototype of Korean office building with $12.0m{\times}7.3m{\times}3.7m$ ($w{\times}d{\times}h$) and south facing side-window mounted between the clerestory window($2.0m^2$) and the view window($5.6m^2$). The light guide of 1.28m deepth and $29^{\circ}$ tilted angle, is covered with 0.6mm galvanized steel sheet and 97% reflective film. To protect the room from low solar angle, a blind systems, 0.15m deepth and $30^{\circ}$ automated slat angle was installed. To assess illuminance performance, the totally 37 measuring points for illuminance were monitored. For the detailed analysis, photometric sensors were installed at work-plane (8 points), wall (7 points), ceiling (3points), and exterior horizontal illuminance (1 point) respectively. The performance was measured under clear sky and is monitored by Agilent data logger, photometric sensor Li-cor and the Radiant Imaging ProMetric 1400. Comparisons of light factor and uniformity are discussed.
Shajihan, Shaik Althaf V.;Wang, Shuo;Zhai, Guanghao;Spencer, Billie F. Jr.
Smart Structures and Systems
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제29권1호
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pp.181-193
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2022
Data-driven structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure can be used to continuously assess the state of a structure, allowing preemptive safety measures to be carried out. Long-term monitoring of large-scale civil infrastructure often involves data-collection using a network of numerous sensors of various types. Malfunctioning sensors in the network are common, which can disrupt the condition assessment and even lead to false-negative indications of damage. The overwhelming size of the data collected renders manual approaches to ensure data quality intractable. The task of detecting and classifying an anomaly in the raw data is non-trivial. We propose an approach to automate this task, improving upon the previously developed technique of image-based pre-processing on one-dimensional (1D) data by enriching the features of the neural network input data with multiple channels. In particular, feature engineering is employed to convert the measured time histories into a 3-channel image comprised of (i) the time history, (ii) the spectrogram, and (iii) the probability density function representation of the signal. To demonstrate this approach, a CNN model is designed and trained on a dataset consisting of acceleration records of sensors installed on a long-span bridge, with the goal of fault detection and classification. The effect of imbalance in anomaly patterns observed is studied to better account for unseen test cases. The proposed framework achieves high overall accuracy and recall even when tested on an unseen dataset that is much larger than the samples used for training, offering a viable solution for implementation on full-scale structures where limited labeled-training data is available.
지형지물의 표면정보를 신속하게 취득할 수 있는 LIDAR 시스템은 대상에 대한 정교한 3차원 자동 모델링에 효율적이다. 본 연구의 목표는 대상물의 표면에 부딪혀 되돌아오는 레이저빔의 반사파형(waveform)을 모의 생성하는 것이다. 이를 위해, LIDAR시스템을 구성하는 센서들과 객체의 기하모델링 및 복사 모델링을 수행하였다. 먼저, 다반사 특성의 원인이 되는 레이저빔의 확산(divergence) 효과를 고려하기 위해 레이저빔을 여러 개의 서브빔으로 분할한 후, 각 서브빔의 원점과 방향을 결정한다. 그리고 서브빔이 교차하는 객체의 표면을 탐색한 후, 교차점의 위치를 계산한다. 마지막으로 서브빔의 원점과 소요시간을 기반으로 반사파형을 생성하고 이를 조합하여 전체 레이저빔의 반사파형을 생성한다. 제안한 방법을 적용한 실험을 수행하였으며, 그 결과 빔이 교차하는 표면의 특성을 보여주는 반사파형이 합리적으로 생성됨을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스게임을 디자인하고 개발하기 위하여 현실세계과 가상세계와의 자연스럽고 다양한 상호작용이 필요하다. 이는 물리적인측면 뿐 아니라 상황변화에 알맞은 대응 감지기술을 필요로한다. 이를 위하여 가상세계와의 유저인터페이스 모델을 정의하고 이를 구현하기 위하여 텍타일감지 시스템을 제작하였다. 텍타일 데이터는 외부환경에 민감하므로 신호처리방법을 사용하여 잡음을 제거하고 유저인터페이스를 위한 데이터 형태로 외부입력을 분석 추론하였다. 이는 일반적인 게임에서 사용하는 마우스나 키보드에 따른 입력과 전혀 다른 형태의 입력으로 유비쿼터스 환경에서의 플레이어의 상황대응에 대한 중요한 정보를 제공하여준다. 구현한 시스템을 통하여 가상공간상에 존재하는 공에 작용한 힘을 3차원적으로 분석하여 힘의 위치, 크기, 분포, 방향 등을 분석하는 방법을 제시 해보았으며 이 같은 실세계 정보 분석을 통하여 가상공간상에서 3차원적인 자연스러운 반작용이 가능하도록 하는 가능성을 보였다. 이 같은 방법들은 유비쿼터스 게임의 상호작용 개발을 위한 기초자료로 사용될 수 있다.
본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.
Modern solid-state gyroscopes (HRG) with hemispherical resonators from high-purity quartz glass and special surface superfinishing and ultrathin gold coating become the best instruments for precise-grade inertial reference units (IRU) targeting long-term space missions. Designing of these sensors could be a notable contribution into development of Korea as a space nation. In participial, 40mm diameter thin-shell resonator from high-purity fused quartz, fabricated as a single-piece with its supporting stem has been designed, machined, etched, tuned, tested, and delivered by STM Co. (ATS of Ukraine) several years ago; an extremely-high Q-factor (upto 10~20 millions) has been shown. Understanding of the best way how to match such a unique sensor with inner glass assembly of the gyro means how to use the high potential in a maximal extent; and this has become the urgent task. Inner quartz glass assembly has a very thin indium (In) layer soldered the resonator and its silica base (case), but effects of internal resonances between operational modal pair of the shell-cup and its side (parasitic) modes can notable degrade the potential of the sensor as a whole, instead of so low level of resonator's intrinsic losses. Unfortunately, there are special combinations of dimensions of the parts (so-called, "resonant sizes"), when intensive losses of energy occurs. The authors proposed to use the length of stem's fixture as an additional design parameter to avoid such cases. So-called, a cyclic scheme of finite element method (FEM) and ANSYS software were employed to estimate different combinations of gyro assembly parameters. This variant has no mismatches of numerical origin due to FEM's discrete mesh. The optimum length and dangerous "resonant lengths" have been found. The special attention has been paid to analyses of 3D effects in a cup-stem transient zone, including determination of a difference between the positions of geometrical Pole of the resonant hemisphere and of its "dynamical Pole", i.e., its real zone of oscillation node. Boundary effects between the shell (cup) and 3D short "beams" (inner and outer stems) have been ranged. The results of the numerical experiments have been compared with the classic model of a quasi-hemispherical shell band with inextensional midsurface, and the solution using Rayleigh's functions of the $1^{st}$ and $2^{nd}$ kinds. To guarantee the truth of the recommended sizes to a designer of the real device, the analytical and FEM results have been compared with experimental data for a party of real resonators. The consistency of the results obtained by different means has been shown with errors less than 5%. The results notably differ from the data published earlier by different researchers.
Harnesses are used in a variety of industries, such as rescue operations, medicine, and entertainment. However, conventional harnesses have problems as they are uncomfortable to wear and causes continuous pain. Therefore, in this study, the load and pressure applied to the body in the flying state when using a conventional harness were measured in real time and the distribution change was observed. Load and pressure were measured using a modified corset harness, a pressure sensor, and a human mannequin to measure the maximum and average pressure on the waist. As a result, it was confirmed that the load concentrated on the waist in the flying state was 104 N, and the pressure was applied to the left and right sides was 800 kPa or greater. The pressure distribution showed a pressure of 3-45 kPa in 73% in all measurable pressures. The results of the load and pressure distribution are presented as basic data for improving the wearability and reducing the discomfort of harnesses in the future, aid in the development of a harnesses that can minimize discomfort for various activities, and increase the concentration on experiential activities. In addition, using the CLO 3D program, which is a 3D virtual wearing system, a harness was put on a virtual model, and the compression level was checked and compared with the actual pressure distribution. As a result of comparing the measured pressure values in the flying state with the clothing pressure wearing the harness in the CLO 3D program, the total pressure value was found to be about 68% of the actual measured value. This helps develop a harness that can minimize discomfort during activities by predicting the load and pressure on the body by first applying new designs to a virtual wearing system during development. These new harness patterns can solve the problems of conventional harnesses.
본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 실내에 대한 정확한 위치정보 취득을 위해 신호기반측위와 영상기반측위를 기반으로 다양한 측위기술이 연구되고 있다. 이 중 카메라를 통해 획득된 영상과 필요에 따라 수집된 센서데이터를 이용하여 모바일 단말의 위치를 결정하는 영상측위 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 영상기반측위를 위해서는 모바일 단말사진과 가상의 랜드마크 영상과의 매칭을 통해 실내위치 결정하는 방법이 사용되며, 이를 위해 광고판, 자판기, ATM기기 등 다양한 랜드마크에 대한 실내 공간정보구축이 필요하다. 다양한 랜드마크에 대한 실내공간정보 구축을 위해 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 지상라이다 측량을 통해 로드뷰 형태의 파노라마 이미지와 정확한 3D 측량성과를 취득하였다. 3차원 토탈스테이션 결선성과와 지상라이다 파노라마 이미지 좌표상호간 비교시 약 0.10m 이내로 좌표 및 거리 성과가 취득되어 실내측위에 활용하기 위한 정확한 랜드마크 구축이 가능함을 확인하였다. 이러한 지상라이다 성과를 활용하여 영상측위에 필요한 3차원 랜드마크 모델링을 수행함으로써 기존 준공도면을 이용한 3차원 모델링만으로 구축할 수 없는 랜드마크 정보에 대해 보다 빠르게 모델링이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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