지하철은 다른 구조물과 비교하여 화재발생 시 화재진압 및 인명구조에 본질적으로 취약한 구조적 특성을 내포하고 있다. 국내의 경우, 지하철 승강장 제연설비는 전용설비로 구축되어 있지 않고 화재발생 시 승강장환기설비 및 본선터널부의 환기설비를 제연모드로 절환하여 운영되고 있다. 제연효과는 이러한 까닭으로 환기설비의 위치, 용량 및 급배기방식에 종속된다. 본 연구에서는 지하철 승강장에서 열차 화재 발생 시, 승객의 안전한 대피로 확보가 가능한 선로부 환기기의 제연운전 효과의 실효성에 대한 검증을 목표로 한다. 따라서 지하승강장을 대상으로 승강장 내 기류해석 및 3차원 화재시뮬레이션을 수행하여 열차화재에 따른 승강장내 열 및 물질이동특성해석으로부터 선로부 배연운전모드에 따른 특성을 규명함으로서 승객안전성 확보에 목표를 둔다.
Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.
This study aims to identify the actual condition of local food stores that serve as a regional activation space within the highway rest area. It analyzes and examines user awareness, and presents desirable directions for the establishment of new local food stores and improvement of existing facilities. The research method was conducted as follows: the status of 226 rest areas were examined which were installed on national highways, location conditions and convenience facilities. Second, a physical survey was conducted on 116 local food stores(floor area, location) and a user awareness survey on 63 local food stores. The results of the analysis and review have been concluded as follows. First, it is necessary to consider the establishment of a local food store in order to promote the local community by using various cultural and environmental conditions in the highway rest area, and to secure a public space to promote exchanges with local residents and revitalize the local economy. Second, considering the continuous increase of highway users, location, and traffic conditions, diversification of convenience functions including local food stores should be considered even if it is a medium and small highway rest area. Third, the floor area of local food stores is generally planned within a range of $75m^2$ to $125m^2$, and its location should be integrated with the rest area as much as possible. Inevitably, when you need to construct separately at the exit or entrance, you need to consider a unique design that ensures accessibility and visibility.
일반적으로 화물차 사고는 일반 승용차 사고 대비 심각도가 높은 것으로 알려져 있으며, 최근 국내 화물차 사고 발생건수 및 사망률은 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 그러나 국내 화물차 사고 심각도 관련 연구는 매우 제한적으로 수행되었다. 이러한 배경 하에 본 연구는 국내 고속도로에서 과거 6년간 발생한 화물차 사고 심각도를 분석하여 화물차 사고 심각도에 영향을 미치는 인자를 도출하고자 한다. 분석을 위해 순서형 프로빗 모형이 적용되었으며 총 10개의 주요 인자가 도출되었다. 이중 8개 인자(나이가 많을수록, 졸음운전의 경우, 추돌 사고의 경우, 사고 후 전도나 전복이 된 경우, 사고 후 화재가 발생한 경우, 사고에 포함된 차량 수가 많을수록, 충돌 속도가 높을수록, 야간주행(0-6시)에 발생한 사고의 경우)는 사고 심각도가 높아지는 것으로, 2개 인자(눈이 오는 경우, 단독차량사고의 경우)는 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 국내 고속도로 화물차 사고 심각도를 낮추기 위한 정책 수립 시 기반 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Ilanchezhian, P;Shanmugaraja, P;Thangaraj, K;Aldo Stalin, JL;Vasanthi, S
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.11-16
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2021
At the present time, the number of accidents has enlarged speedily and in country like India per day there are about 204 accidents occurred. Accidents of two-wheeler compose a foremost segment of every accident and it can be true for the reason that two-wheelers like bikes not able to produce as many as security measurements normally incorporated in cars, truks and bus etc. General main rootcost of the two-wheeler accidents happen only when people community not remember to wearing a device helmet and during the driving time feels like sleep condition, alcohol disbursement, many of the drivers doesn't know heavy vehicles like Loory and buses approaching into very closer to their two wheelers, contravention of two wheelers in traffic rules and regulations. Let's overcome the above situations; our important objective is to develop an intelligent system device that can successfully facilitate in avoidance of every kind of problems. Suppose any of the above stated situations occurs, at that moment how system device identify and represents the commanders and community, and finally the stated situation be able to taken care of straight away without any further delay. A smart intelligent helmet system is a defending head covering used by rider for making bike riding safer than earlier. This is finished by incorporating sophisticated features like detecting the usage of helmet by the rider, connected Bluetooth module in helmet. In order to maintain the temperature inside the helmet device we need to include CPU fan module inside the device. RF based helmet prevents road accidents and identify whether people community is not using a component helmet or used. Main responsibility of the system is to detect accidents by vibration sensors, accelerometers and also with the help of modules global positioning system and global system for mobile commnicaiton module. A wireless communication device used to discover the accident area site location and likewise notifying the two-wheeler drived people's relatives and short message text information passed to the positioned hospitals.
드론의 운항 방식 및 교통환경은 기존의 항공교통이나 지상교통과는 상이하다. 드론의 안전 운항을 위한 교통 관리 체계 정립의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 드론이 비행 중에 조우할 수 있는 위험 상황에 대하여 시뮬레이션에 의거하여 분석하고 대책을 수립하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 드론이 도심 환경에서 운항할 때 건물 사이로 발생하는 외풍에 영향을 받을 수 있으며, 이러한 외풍의 영향성을 예측하고 위험도를 분석하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 외풍 환경에서 비행 임무의 안전도를 평가하는 방법을 제시하였다. 외풍 조건을 입력할 수 있는 정밀 6자유도 비행 시뮬레이션을 구현하여 비행 임무 수행 중 외풍으로 인한 경로의 이탈, 자세각의 변화 등 그 영향성을 예측하였다. 비행 임무 실패 확률에 대해 정량화하는 방법을 제시하였다.
폭설로 인한 도로 미끄러짐과 함께 영하의 기온으로 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 잘 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 (슬립 현상) 상황을 발생시키기에 차량이 제동력을 잃어서, 대형 교통사고로 이어져 심각한 인명과 재산상 손실을 초래하고 있다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 블랙아이스 감지 방법들(인공위성 촬영, 초음파 수신으로 미끄러짐의 패턴을 확인, 도로 표면의 온도측정, 차량 주행 중 타이어의 마찰력 차이를 확인하기)의 단점들을 보완하고, 블랙아이스를 감지하는 센서의 크기를 줄여서 많은 이동체에 적용할 수 있도록 하고자 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고, 이 정보를 딥러닝 학습을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.
This research investigated the effect of the eruption of Japan Sakurajima volcano on the concentration of ultrafine particle when the north Pacific high pressure exists in the Busan in summer. As a result of analyzing the forward trajectory using the HYSPLIT model, the air parcel from Sakurajima volcano passed through the sea in front of Busan at 1500 LST on July 17, 24 hours after the volcanic eruption. As a result of analyzing the PM10 and PM2.5 concentrations in the Busan for two days from July 16 to 17, 2018, the Sakurajima eruption in Japan, it can be seen that there was a high increase in PM10 and PM2.5 concentrations compared to the previous day. As a result of analyzing the backward trajectory, the air mass that reached Busan at 1300 LST on July 17, 2018 has moved near the Sakurajima volcano at 1,500 m, 2,000 m, and 3,000 m. The concentration of SO42- in PM2.5, the concentration of all three stations in Busan showed a sharp increase from 1000 LST on July 17th. Looking at the NH4+ concentration in PM2.5, it shows a very similar variation trend to SO42-, and the correlation coefficient between the two components is 0.96 for Jangrimdong and Yeonsandong, and 0.85 for Busan New Port. Looking at the NO3- concentration in PM2.5, the same high concentrations as SO42 and NH4+ were not observed in the afternoon of July 17th.
최근 인터넷 전화는 기존 유선 전화에 비해 적은 비용으로 통화를 할 수 있다는 장점으로 인해 많은 인터넷 사용자들에 의해 사용되어지고 있다. Session Initiation Protocol(SIP)은 인터넷 전화의 세션 설정 및 해제를 위한 응용계층 프로토콜 표준이다. SIP는 주로 전송을 위해 UDP를 사용하고 있다. 따라서 INVITE 요청 메시지가 유실되는 경우, UDP 메시지의 신뢰성 있는 전송을 위하여 그 메시지는 적절한 타이머에 의해 재전송된다. 재전송은 사용자에 의해 보내진 메시지의 신뢰성 보장을 위해 유용할 지라도, SIP 프록시(Proxy) 서버의 과부하를 초래하는 원인이 되기도 한다. SIP 프록시 서버의 과부하로 인하여 입력되는 메시지가 많이 유실될 수 있다. 본 논문에서는 프록시 서버의 과부하를 효율적으로 해결하기 위한 비선형 과부하 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 ns-2 시뮬레이터를 이용하여 성능을 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 결과는 기존의 선형 과부하 제어 알고리즘에 비해 제안된 알고리즘의 프록시 서버의 처리율이 약 12%정도 향상됨을 알 수 있었다.
구조물의 변위는 안전성 및 성능 평가에 있어서 가장 중요한 요소 중의 하나로서 교량의 안전진단 및 유지관리에 활용하기 위해 외력에 의한 변위를 측정한다. 이러한 변위는 일반적으로 LVDT, 레이저 또는 GNSS를 이용하여 측정하고 있지만 교량의 환경조건 또는 비용적 측면에서 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 경사계에 의한 회전각 계측데이터를 이용하여 변위를 산정하였으며 알고리즘 검증을 위해 모형시험 및 현장시험을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제시된 알고리즘을 통해 케이블교량의 차량하중 및 온도하중에 의한 수직변위를 적절하게 산정할 수 있었다. 따라서 차량재하시험에 의한 변위 측정 또는 장기적인 변위 모니터링에 본 연구의 변위 산정 알고리즘이 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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