UGV가 임무를 수행하기 위해서는 먼저 자신의 위치를 인식하는 것이 중요하며, 위치 인식을 위해 일반적으로 GPS나 INS 등 하나의 센서로 구성된 항법시스템을 이용한다. 그러나 GPS와 INS와 같은 센서들은 각각 단독으로 사용되기에는 제한사항을 가지고 있다. 즉 GPS는 정확한 위치정보의 제공이 가능하지만 기상과 환경에 의해 위치정보가 단절되며, INS는 독자적인 항법정보의 제공이 가능하지만 오차가 누적되어 정확한 위치추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 연속적이고 정확한 위치추정을 위해서는 센서 융합을 통한 복합 항법시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 INS를 융합한 복합 항법시스템을 구성하기 위해 퍼지추론과 언센티드 파티클 필터를 이용한 UGV의 데이터 융합 및 위치추정 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론은 GPS와 INS를 융합하는데 있어 수학적인 방법보다 더 간단하게 구현이 가능하며, 언센티드 파티클 필터는 오차보정에 탁월한 성능을 보여주는 비선형 추정 필터이다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 실험을 실시하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 연속적이고 정밀한 위치추정이 가능함을 입증하였다.
연안정비사업이 수행된 만성리 해수욕장에 대해 주기적으로 측량된 해빈자료와 2016년 제18호 태풍 차바 내습시 관측된 강력한 해빈변형외력으로부터 해빈변화가 현장관측자료를 기반으로 기술되었다. 만성리 해수욕장의 해빈은 양빈 이후 3개월에 걸쳐 자연외력에 반응된 안정화가 서서히 진행되었으나 태풍 차바에 의해 그 안정화가 깨어졌으며, 태풍내습 2개월 후부터 다시 안정적인 해빈을 나타내어 양빈 1년 후까지 큰 변화가 나타나지 않았다. 태풍 차바 내습직후 만성리 해수욕장의 해안선은 도류제가 설치된 부근해빈과 잠제의 영향이 없는 해빈북측에서 주로 해안선이 후퇴하였고, 잠제배후역에서 해안선이 전진하였다. 또한 태풍내습직후 해빈체적이 $3,395m^3$ 감소하였는데, 감소한 영역은 주로 잠제의 영향이 없는 해빈북측에 집중되었으며 잠제배후의 후빈역은 오히려 퇴적되었다. 따라서 만성리 해수욕장에서 수행된 연안정비사업은 파랑에 기인한 표사이동이 지배적인 이곳에서 해빈보존에 상당히 기여하였다
목적: 열성 경련은 생후 6개월부터 만 5세 사이 발생하는 가장 흔한 유형의 경련으로 직계 가족에서 가족력이 존재할 때 더 발생률이 높다. 열성 경련의 발생률과 외부 환경과의 영향에 대하여 아직 정확히 알려진 바가 없다. 본 연구는 열성 경련의 발생과 날씨의 연관성을 파악하기 위해 시행되었다. 방법: 본 연구는 건강보험심사평가원 자료를 바탕으로 진행되었다. 2009년 1월부터 2013년 12월까지 서울 소재 병원에서 첫 번째 열성경련으로 내원하여 진단받은 29,240명의 환아들을 대상으로 시행하였다. 동일기간 동안 기상청에서 수집한 4개의 기상인자(해면기압, 강수량, 습도, 기온) 들과의 연관성을 알아보았다. 포아송 일반화 부가모형(Poisson Generalized Addictive Model)을 이용하였다. 바이러스 감염이 열성 경련의 발생률에 기여하는 영향도 논의되었다. 결과: 강수량은 두 가지 그룹(5 mm 미만과 5 mm 이상)으로 나뉘어 분석되었다. 포아송 분석 결과 열성경련의 발생률은 강수량이 적을수록 증가하였다. 해면기압, 습도, 기온 등 3가지 변수들을 분석하는데 있어서 평활 함수가 사용되었고 그 결과 열성 경련 발생률은 해면기압이 낮을수록, 습도가 낮을수록 증가하였고, 기온이 $-7--1^{\circ}C$와 $18-21^{\circ}C$ 일 때 높았다. 결론: 본 연구는 열성경련과 날씨와의 연관성을 파악하기 위하여 시행되었고, 그 결과 강수량이 적을수록, 해면기압이 낮을수록, 습도가 낮을수록 열성경련의 발생률이 증가하였다. 그러므로, 날씨는 열성경련 발생에 영향을 주는 요인 중 하나이다.
전신주와 같은 전력 설비에는 스마트한 서비스를 위한 다양한 종류의 센서가 포함되어 있으며, 온도 정보는 전력 설비의 정상 동작 상태를 판단하는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 칼만 필터(Kalman Filter)와 앙상블 모델(Ensemble Model)을 이용해 스마트 전력 장치의 상태를 판단할 수 있도록 장치의 온도 분석 방법을 제안했다. 제안 된 접근 방식은 서로 다른 위치에 설치된 센서로 부터 수집된 정보 중 온도 데이터를 분류하고 칼만필터 및 앙상블 모델을 사용하여 온도 변화의 특성을 분석했다. 세부적으로 수집된 온도 데이터로부터 기상 온도 데이터와 같은 외부 인자를 제거하고 전력 장치의 각 위치로부터의 실제 장치의 온도값만을 분석했으며, 이 과정에서 칼만필터를 사용하여 오류 데이터를 제거하고 앙상블 모델을 사용하여 매 시간 정상 동작하는 전력 설비의 온도 평균값을 산출했다. 온도 분석에 대한 결과와 논의는 전력 데이터에 분석 결과에 명확하게 설명되어 있다. 마지막으로, 분석된 데이터를 통해 전력 장치가 정확히 동작하는 지를 판단할 수 있는 온도값의 정상범위를 확인하였다.
교량은 노후화와 지진, 유지보수 미비, 기상환경 등의 외부 요인에 의해 균열과 손상이 발생한다. 노후화 교량이 늘어나고 있는 상황에서 유지보수 작업을 진행하지 않으면 안전성이 저하되어 구조적 결함과 붕괴 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 예방하고 유지보수 비용을 절감하기 위해 교량의 상태를 모니터링하고 신속하게 대응할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 기존의 연구에서 센서 데이터를 이용해 균열 위치와 정도를 파악하는 인공지능 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서 모델의 성능을 파악할 때 실제 교량의 데이터를 사용하지 않고 시뮬레이션을 통해서 교량의 형상을 제작하여 데이터를 획득하여 학습에 사용하였기 때문에, 실제 교량의 환경을 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 실제 현장에서 발생하는 교량의 가속도 데이터를 활용하여 인공지능 기반 교량의 이상을 감지하는 '교량 안전 판단 Edge AI 모델'을 제안한다. 이를 위해 가속도 데이터에서 유효 데이터를 추출하기 위한 필터링 규칙을 새롭게 정의하고 이를 적용하는 모델을 구성하였다. 또한 현장에서 수집된 데이터를 기반의 제안된 교량 안전 판단 Edge AI 모델의 성능을 평가하였다. 그 결과 F1-Score가 최대 0.9565로 실제 교량의 데이터를 이용해 안전성을 판단할 수 있음을 확인할 수 있었고, 실제 충격 데이터를 유사한 데이터 패턴을 생성하는 규칙일수록 좋은 성능의 결과가 나왔다는 것을 확인하였다.
The importance of energy saving technology for managing greenhouse was recently highlighted. For practical use of energy in greenhouse, it is necessary to simulate energy flow precisely and estimate heating/cooling loads of greenhouse. So the main purpose of this study was to develope and to validate greenhouse energy model and to estimate annual/maximum energy loads using Building Energy Simulation (BES). Field experiments were carried out in a multi-span plastic-film greenhouse in Jeju Island ($33.2^{\circ}N$, $126.3^{\circ}E$) for 2 months. To develop energy model of the greenhouse, a set of sensors was used to measure the greenhouse microclimate such as air temperature, humidity, leaf temperature, solar radiation, carbon dioxide concentration and so on. Moreover, characteristic length of plant leaf, leaf area index and diffuse non-interceptance were utilized to calculate sensible and latent heat exchange of plant. The internal temperature of greenhouse was compared to validate the greenhouse energy model. Developed model provided a good estimation for the internal temperature throughout the experiments period (coefficients of determination > 0.85, index of agreement > 0.92). After the model validation, we used last 10 years weather data to calculate energy loads of greenhouse according to growth stage of greenhouse crop. The tendency of heating/cooling loads change was depends on external weather condition and optimal temperature for growing crops at each stage. In addition, maximum heating/cooling loads of reference greenhouse were estimated to 644,014 and $756,456kJ{\cdot}hr^{-1}$, respectively.
개인 식단을 작성하기 위해서는 많은 고려 사항들이 있다. 개인 식단은 질병에 대한 식이요법, 체중에 따른 다이어트 등에 따라 다르다. 또한 음식의 선호도와 계절, 날씨, 기분에 따라 선택하는 식단이 달라진다. 개인은 건강관리를 위해 영양상태의 균형을 바로잡는 식단 추천을 기대한다. 본 논문에서는 이 같은 요구를 충족시키기 위하여 개인 맞춤형 식단추천시스템 구축 프레임워크를 제안한다. 식단을 추천하기 위해서는 시스템은 개인의 신체상황, 식품 재료 상황, 환경 상황, 심리 및 감정 상황 등의 정보를 입력으로 받고, 다른 외부의 응용시스템으로부터 생성된 식단 작성 관련 온톨로지를 이용해 추론함으로써 식단 추천 서비스를 제공할 수 있다. 이 같은 서비스를 제공하기 위해서는 사물인터넷(IoT) 환경이 토대가 되어야 한다. 따라서 본 논문은 oneM2M 공통 서비스 플랫폼을 갖고 있는 IoT 표준화 환경에서의 개인 맞춤형 식단추천시스템 프레임워크를 제안한다.
본 연구에서는 다양한 외부 조건 하에서 촬영된 영상을 대상으로 신속하고 정확하게 교통 객체를 검출하는 교통 객체 검출 통합 프레임워크를 개발하였다. 제안된 프레임워크는 딥러닝 기술 기반의 직접 객체 인식 기술과 다중 객체 추적 기술, 그리고 동영상 전처리 기술로 구성되며, 영상의 안정성, 기상, 촬영 각도 등의 다양한 외부 조건에서 촬영된 영상을 대상으로 승용차, 버스, 트럭, 및 미니밴과 같은 교통 객체를 인식하고, 이를 실시간으로 추적하여 교통량 데이터를 계수한다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 다양한 외부 조건에서 촬영된 영상 8개를 대상으로 제안된 방법의 성능 검증을 수행한 결과, 우천 및 강설을 제외한 모든 조건에서 98% 이상의 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.
컨테이너 크레인은 강풍으로부터 보호를 받기 위한 차폐물이 없는 곳에 존재하기 때문에 이상 기후 조건에 취약성이 있는 구조물이다. 본 연구에서는 붐 각도의 변화에 따라 풍동실험과 전산유동 해석을 사용하여 컨테이너 크레인의 구조물에 대한 풍하중의 영향을 수행하였다. 그리고 75m/s의 풍속을 컨테이너 크레인에 적용하였다고 가정하였을 때 컨테이너 크레인의 풍력 내구성 설계에 사용되는 데이터를 컨테이너 크레인 설계자에게 제공하고자 한다. 본 연구에서는 건축물 하중기준의 풍하중 설계기준에 따라 풍하중을 적용하였으며 풍향에 따른 영향을 분석하기 위해서 유동장을 $10^{\circ}$ 간격으로 분할하였다. 이를 바탕으로 풍동실험과 전산 유동해석을 수행하였으며 얻어진 결과들을 비교 연구함으로써 컨테이너 크레인의 구조설계에 필요한 풍하중을 분석하였다.
Bidini, G.;Barelli, L.;Buratti, C.;Castori, G.;Belloni, E.;Merli, F.;Speranzini, E.
Smart Structures and Systems
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제30권3호
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pp.327-332
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2022
In building envelope, transparent components play an important role. The structural glazing systems are the weak element of the casing in terms of mechanical resistance, thermal and acoustic insulation. In the present work, new structural glass panels with granular aerogel in interspace were investigated from different points of view. In particular, the mechanical characterization was carried out in order to assess the resistance to bending of the single glazing pane. To this end, a special instrument system was built to define an alternative configuration of the coaxial double ring test, able to predict the fracture strength of glass large samples (400 × 400 mm) without overpressure. The thermal and lighting performance of an innovative double-glazing façade with granular aerogel was evaluated. An experimental campaign at pilot scale was developed: it is composed of two boxes of about 1.60 × 2 m2 and 2 m high together with an external weather station. The rooms, identical in terms of size, construction materials, and orientation, are equipped with a two-wing window in the south wall surface: the first one has a standard glazing solution (double glazing with air in interspace), the second room is equipped with the innovative double-glazing system with aerogel. The indoor mean air temperature and the surface temperature of the glass panes were monitored together with the illuminance data for the lighting characterization. Finally, a brief energy characterization of the performance of the material was carried out by means of dynamic simulation models when the proposed solution is applied to real case studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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