본 연구의 목적은 실험 및 FEM 해석을 통해 캡슐형 슬러리 PCM이 혼입된 매스콘크리트의 수화열 및 온도균열 평가하는 것이다. 자재, 시멘트 혼입, 콘크리트 혼입 단계에서의 수화열 평가 실험을 진행하였으며, FEM 해석을 위해 압축강도시험을 실시하였다. 실험 결과를 토대로 캡슐형 슬러리 PCM이 혼입된 콘크리트의 발열함수계수를 FEM 역해석에 의해 도출하였으며, 도출된 발열함수계수를 실구조물 규모 매스콘크리트 FEM 해석에 적용하였다. PCM 소재 단계 실험을 통해 $31^{\circ}C$ PCM이 과냉각 현상 없이 흡열, 발열 특성이 정상적으로 나타나는 것을 확인하였다. PCM의 시멘트 혼입 단계에서는 PCM 1g당 34.61J 만큼의 수화열을 흡열하는 것으로 나타났으며, 콘크리트 혼입 단계에서는PCM 혼입율이 증가함에 따라 최고수화온도 도달시간은 지연되고, PCM 6% 혼입 시 수화열 저감성능이 가장 높게 나타났다. 실험결과를 토대로 역해석을 실시한 결과, PCM 혼입율이 증가함에 따라 반응속도계수는 낮게 도출되었으나, 최고온도계수는 6%에서 최소로 나타나고, 초과할 경우 오히려 증가하는 것으로 해석되었다. 역해석을 통해 도출한 발열함수계수를 실구조물 규모 매스콘크리트의 수화열 해석에 적용한 결과, PCM 1% 혼입 당 온도균열 지수가 0.05 증가하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 DCT계수의 특성을 이용하여 조명조건이나 얼굴의 크기에 무관하게 얼굴특징영역을 검출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 영상을 DCT변환하면 영상의 에너지가 저주파영역에 집중되는 특성을 가지나 얼굴 특징요소들은 얼굴영상에서 비교적 고주파 성분들을 포함하고 있기 때문에 저주파에 해당되는 DCT계수들의 일부를 제거한 후 역변환을 취하면 얼굴특징영역이 강조된 영상을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 DCT변환된 영상으로부터 저주파 계수의 일부를 제거하여 얼굴특징요소 후보들을 추출한 후 템플릿을 적용하여 얼굴특징요소 영역을 결정한다. 얼굴특징요소 영역이 결정되면 얼굴특징요소 추출 알고리즘을 적용하여 눈. 코, 입을 구별한다. 제안된 알고리즘을 MIT의CBCL DB와 Yale facedatabase B 에 적용하여 실험하였다. 실험결과 DCT변환된 영상에서 저주파 일부의 계수를 제거한 후 얼굴 특징영역을 검출했을 경우 그렇지 않은 영상보다 영상의 크기와 조명조건의 변화에 무관하게 인식성능이 향상됨을 알 수 있었다.
성공적인 자산관리시스템의 도입은 풍부하고도 신뢰할 수 있는 데이터와 함께 시작된다. 그러나 현실에서는 알려지지 않은 다양한 원인에서 비롯되는 관측 오차들은 항상 존재하기 마련이다. 이는 관리자의 유지보수활동을 방해하며 파손과정이나 생애주기비용 예측결과의 신뢰성에도 악영향을 미친다. 무엇보다도 관리자가 자신의 손으로 직접 조사한 자료를 믿지 못하는 모순된 결과를 낳는다. 이런 현상은 도로포장관리분야에서 특히나 심각하다. 도로관리자들은 이러한 사실에 대해 충분히 인식하고 있으나, 현실적으로 오차 없는 조사를 수행한다는 것은 하나의 큰 도전이라고도 할 수 있다. 이러한 점들을 고려하여 본 연구에서는 포장표면 조사자료에 포함된 오류 및 잠재오차를 보정하기 위한 통계적 방법론을 제시하고자 하였다. 방법론으로는 오차의 구조 및 신뢰도를 고려할 수 있도록 확률분포이론에 근거한 두 가지 기법(샘플기준법과 분포기준법)을 제안하였다. 제안된 방법론은 국도에서 수집된 포장상태자료들을 활용하여 적용 가능성을 살펴보았으며, 그 결과 눈에 보이는 오류들만을 제거하는 일반적인 방법론으로는 포장자료에 포함된 불확실성을 충분히 고려할 수 없음을 확인하였다. 제안된 방법론은 도로자산관리에 필요한 다양한 분석의 신뢰성을 개선하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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