선박이 항해 중 침로와 속력의 변화가 NNSS 측위정도에 미치는 영향을 분석하기 위해 위성별, 위성통과방향별, 앙각별로 계산기 simulation한 결과는 다음과 같다. 1. 위성의 앙각과 통과방향이 일정한 경우 위성의 종류에 따른 측위정도는 그 차이가 거의 없었다. 2. 속력오차에 의한 측위정도는 선속의 대소에는 관계없이 선속오차의 절대치에 비례하고 선박의 침로에 따라 달라진다. 3. 속력오차가 일정할 경우 위성의 통과방향에 따라 측위정도가 달라지며 동측북상과 서측남하인 경우와 서측북상과 동측남하인 경우는 서로 비슷한 측위정도를 나타내었다. 4. 선박의 침로가 남북방향일 때가 동서방향일 때보다도 오차가 크며 앙각이 높을수록 오차도 더욱 컸다.

본 연구에서는 섬광결정과 광센서의 정렬 오차가 TOF-PET 검출기 성능에 미치는 영향성을 정량적으로 평가하였다. 한 쌍 TOF-PET 검출기는 3 mm × 3 mm × 20 mm 체적을 갖는 LYSO 섬광체와 3.07 mm × 3.0 7 mm 크기의 GAPD 광센서로 구성된다. 아날로그 출력신호는 증폭 및 균일도 보정이 수행되었고, 오실로스코프 기반 데이터 획득 장치에서 신호처리되었다. 각 검출기 정렬 오차는 0.0 mm, 0.5 mm, 1.0 mm, 1.5 mm 를 각각 적용하여 총 16단계의 정렬 오차를 발생시켰다. 검출기 정렬 오차가 증가함에 따라 광절정위 치는 약 400 mV에서 약 250 mV로 감소하였다. 또한, 에너지분해능은 11.6%에서 16.2%로, 시간분해능은 477 ps에서 632 ps로 저하되었다. 이 결과는 검출기 정렬 오차가 TOF-PET 검출기 성능저하에 큰 영향성을 내포함을 시사한다.

The camera movement can cause considerable error in the computer vision-based displacement measurement because the camera is generally placed far from the region of interest. The camera movement, which is difficult to avoid particularly in the long-term measurement, hinders real-world applications of the computer vision-based displacement method. This research proposes a practical means of long-term displacement measurement by using a novel camera system. In addition to the conventional camera-based measurement, an auxiliary camera is used to compensate the camera motion-induced error. Experimental validation is conducted in the laboratory environment.

Concrete has recently been modified to have various performance and properties. However, the conventional method for predicting the compressive strength of concrete has been suggested by considering only a few influential factors. so, In this study, nine influential factors (W/B ratio, Water, Cement, Aggregate(Coarse, Fine), Fly ash, Blast furnace slag, Curing temperature, and humidity) of papers opened for 10 years were collected at 4 conferences in order to know the various correlations among data and the tendency of data. The selected mixture and compressive strength data were used for learning the Deep Learning Algorithm to derive a prediction model. The purpose of this study is to suggest a method of constructing a prediction model that predicts the compression strength with high accuracy based on Deep Learning Algorithms.

This study analyzes the error factors of cable tension estimation method using linear regression and suggests the upper and lower limits of tension error. The tension estimation method using linear regression is affected by errors such as boundary condition, natural frequency, cable length, and mass density. The boundary condition error analyzes the error rate for the case where the error occurs the greatest. The error of mass density and length is analytically derived, and the error of measurement natural frequency is analyzed by Monte Carlo simulation. Among these errors, the boundary condition error and the measurement natural frequency error are expected to be able to present the upper and lower limits of the error that can be caused to the estimated tension by the corresponding error factor.

암모니아성 질소는 생활하수, 축산폐수, 산업폐수 등의 점오염원과 화학적 비료 남용에 의한 유출 등의 비점오염원으로부터 수계로 방류되어 부영양화 등의 수질 오염을 유발할 수 있다. 생활하수 등에서 암모니아성 질소를 제거하기 위해 생물학적 처리공정이 주로 적용되고 있으나 운영상의 어려움, 비점오염원 저감의 어려움으로 인하여 대체방안이 요구된다. 바이오차를 흡착제로 활용하는 방안은 적용이 간단하며 효율적으로 수중 암모니아를 제거하는 방안으로 주목받고 있다. 선행 연구에서는 대부분 암모니아성 질소 흡착을 NH4+ 양이온 흡착으로 설명하고 있으나 수중의 암모니아성 질소는 pH에 따라 NH4+와 NH3(aq)로 분배될 수 있어 적용 조건에 따라 두 화학종이 모두 흡착에 참여할 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 화학종 분배를 함께 고려하는 것의 필요성을 검증하고자 하였다. 바이오차는 발생량이 많은 농업부산물인 볏짚을 300, 400, 500, 600℃ 네 가지 최고온도로 열분해하여 얻었다. 암모니아성 질소 용액은 NH4Cl을 이용하여 준비하였다. 이후 20℃에서 바이오차 투여량 5 g/L 조건으로 초기농도 10 ~ 500 mg/L 용액에 대하여 등온흡착실험을 진행하였다. 흡착반응속도실험은 20℃에서 투여량 5 g/L 조건으로 초기농도 50 mg/L에서 진행하였다. 바이오차 투여 이후 pH는 NH4+의 pKa인 9.25 부근까지 증가하여 NH3(aq)가 액상에 존재할 수 있음을 확인하였다. 등온흡착곡선은 BET 모형에 의해 설명되었기에 응축에 의한 다층 흡착이 진행되는 것을 확인하였다. NH4+만이 흡착에 참여할 경우 쿨롱 반발력에 의해 응축이 일어날 수 없다. NH3(aq)가 흡착에 참여한다면 극성 분자의 쌍극자모멘트 또는 약한 수소결합으로 부터 응축에 의한 다층 흡착을 설명할 수 있다. 반응속도 실험결과 300℃에서 제조한 바이오차에 의한 암모니아성 질소 흡착은 유사 1차 반응속도 모형으로부터 설명할 수 있어 NH4+ 흡착이 주요한 것으로 생각된다. 300℃보다 높은 온도에서 제조한 바이오차의 경우 Elovich’s Equation이 암모니아성 질소의 흡착반응속도를 더 잘 설명하여 흡착 메커니즘을 NH4+ 흡착으로 설명할 수 없었다. Elovich’s Equation은 분자 상 물질의 화학적 흡착을 설명하는 모형이므로 NH3(aq)이 흡착에 참여하는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 바이오차에 의한 암모니아성 질소 흡착은 NH4+ 이온의 흡착뿐만 아니라 NH3(aq)의 흡착도 함께 고려해야 함을 확인하였다.

Recently, because of the increased needs for isolation device structure, a lot of buildings equipped with isolation systems are designed. In this paper, we provide the information about the seismic isolation effects due to the stiffness variation of isolation devices due to the manufacturing errors for middle layer seismic isolation.

최근 기후변화로 인하여 발생하는 기상재해 및 위험기상 현상의 대비를 위하여 조밀한 시공간적 해상도를 갖는 레이더 강우가 활용되고 있지만 널리 사용되는 Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강우는 과소추정의 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 분위회귀 분석기법을 통한 레이더 강우자료 편의보정 기법과 Copula 함수를 연계한 강우자료 확충기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 모형을 통하여 편의가 보정된 시계열 레이더 강우자료 효율을 통계적으로 분석한 결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 Copula 기법을 이용하여 지상강 우 및 레이더 강우자료를 확충한 결과 기존의 강우특성을 현실적으로 재현하는 것을 확인하였다. Copula 기법을 통한 강우자료 확충기법은 레이 더 강우의 오차분포를 평가하는데 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

In this study, according to the reference setting based on the runoff video of 9:00 where the highest water level of 3.94 m has been recorded during the runoff of Cheon-mi Stream in Jeju Island by the attack of Typhoon no. 16 Sanba on September 17th, 2012, the error rate of long-distance and short-distance velocimetry and real-distance change rate by input error have been calculated and the input range value of reference point by stream has been suggested. In the reference setting process, if a long-distance reference point input error occurs, the real-distance change rate of 0.35 m in the x-axis direction and 1.35 m in y-axis direction is incurred by the subtle input error of 2~11 pixels, and if a short-distance reference point input error occurs, the real-distance change rate of 0.02 m in the x-axis direction and 0.81 m in y-axis direction is incurred by the subtle input error of 1~11 pixels. According to the long-distance reference point setting variable, the velocity error rate showed the range of fluctuation of at least 14.36% to at most 76.06%, and when calculating flux, it showed a great range of fluctuation of at least 20.48% to at most 78.81%.

Among agronomists, there appears to be a confusion in selecting among standard deviation (SD), standard error (SE) and confidence interval (CI) in reporting their results as figures and graphs. If there is a confusion in selection among them, there should also be difficulties in interpreting results published in peer-reviewed journals. This review paper aims to help researchers better suited for reporting their results as well as interpreting others by revisiting the definition of SD, SE and CI and explaining in plain words the concepts behind the formula. A variation among observation obtained from an experiment can be explained by the use of SD, a descriptive statistic. If one wants to draw an attention to a variation observed among plant germplasm collected from different regions or countries, SD can be reported along with the mean so that readers can get an idea how much variation exists in the particular set of germplasm. When the purpose of reporting experiment results is about inferring true mean of the population, it is advised to use SE or CI, both inferential statistics. For example, a certain chemical compound is to be quantified from plant materials, estimated mean with SD does not tell the range where the true mean content of the chemical compound would lie. It merely indicates how variable the measured values were from replications. In this case, it would be better to report the mean with SE or CI. The author recommends the use of CI over SE since CI is a sort of adjusted SE. The adjustment comes from t value that considers not only the probability but also n size.

Based on the fabrication experiences of modulization in the global country, tolerance guide of SC module was issued in the their Design Code. In case of KEPIC Code 2015, we have the same level of tolerance guide with other countries. But we need more specific technology and accuracy control system.

This study aims to analyze region-specific trends in changing greenhouse gas emissions in incineration plants of local government where waste heat generated during incineration are reused for the recent five years (2009 to 2013). The greenhouse gas generated from the incineration plants is largely CO2 with a small amount of CH4 and N2O. Most of the incineration plants operated by local government produce steam with waste heat generated from incineration to produce electricity or reuse it for hot water/heating and resident convenience. And steam in some industrial complexes is supplied to companies who require it for obtaining resources for local government or incineration plants. All incineration plants, research targets of this study, are using LNG or diesel fuel as auxiliary fuel for incinerating wastes and some of the facilities are using LFG(Landfill Gas). The calculation of greenhouse gas generated during waste incineration was according to the Local Government's Greenhouse Emissions Calculation Guideline. As a result of calculation, the total amount of greenhouse gas released from all incineration plants for five years was about 3,174,000 tCO2eq. To look at it by year, the biggest amount was about 877,000 tCO2eq in 2013. To look at it by region, Gyeonggido showed the biggest amount (about 163,000 tCO2eq annually) and the greenhouse gas emissions per capita was the highest in Ulsan Metropolitan City(about 154 kCO2eq annually). As a result of greenhouse gas emissions calculation, some incineration plants showed more emissions by heat recovery than by incineration, which rather reduced the total amount of greenhouse gas emissions. For more accurate calculation of greenhouse gas emissions in the future, input data management system needs to be improved.

면적평균강우량의 산정은 가용 수자원의 정확한 양을 파악하고 강우-유출해석에 필수적인 입력자료이기 때문에 매우 중요하다. 이와 같은 면적평균강우량의 정확한 산정을 위한 필수적인 조건은 강우관측망의 균일한 공간적 분포이다. 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 강우관측망의 공간분포 평가방법론을 제시하고, 이를 5대강 유역에 적용하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 유역별 강우관측소의 공간적 분포가 면적평균강우량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 2005년~2014년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센가중법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 추정오차를 평가하였다. 적용 유역에 대해 수문학적 유출특성을 고려하여 분할된 중유역을 바탕으로 강우관측소의 공간적 특성을 평가한 결과 국토교통부의 강우관측망은 최근린 지수가 1이상으로 공간적 분포가 상당히 분산되어 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 국토교통부의 강우관측소 설치 목적인, 즉, 강우-유출 해석의 입력자료인 면적평균강우량을 정도 있게 추정하기 위한 목적에 상당히 배치된다. 아울러 면적평균강우량의 추정오차를 공간분포가 우수한 중유역과 상대적으로 떨어지는 중유역에 대해 산정한 결과 공간분포가 떨어지는 중유역에서 상대적으로 면적평균강우량의 오차가 더욱 크게 산정됨을 확인하였다. 이는 공간적 변동성이 큼으로 인해 면적평균강우량의 추정에 큰 오차가 포함되기 때문이다. 면적평균강우량 산정 방법별 가중치를 산정한 결과 공간분포가 우수한 유역에서는 가중치의 편차가 작아 공간적 변동성이 작음을 재확인하였다. 향후 관할 기관별 목적에 의해 강우관측망을 평가한다면 보다 설득력이 있는 관측망 평가가 가능할 것이다.

이중편파레이더는 강수의 형태를 구분하고 대기 중의 기상 현상뿐만 아니라 비강수에코에 대한 정보를 제공하기 때문에 보다 정확한 강수량 추정을 가능하게 한다. 그러나 수직, 수평으로 진동하는 전파를 송 수신하여 생성되는 이중편파레이더 관측변수들은 레이더 자체가 갖는 시스템적 관측오차를 포함하기 때문에 정량적 강수량 추정을 위해서는 이에 대한 보정이 필수적이다. 본 연구에서는 2차원 영상우적계(2-Dimensional Video Disdrometer, 이하 2DVD) 관측 자료를 이용하여 비슬산 이중편파레이더가 갖는 Z, ZDR 관측오차를 계산한 후, 관측오차 보정에 따라 강수량이 정량적으로 얼마나 개선되는지를 살펴보았다. 총 33강수사례에 대한 분석결과, Z는 약-0.3~5.5 dB, ZDR는 -0.1~0.6 dB의 관측오차를 가지며, 대부분의 사례에서 Z와 ZDR는 모의된 값보다 낮게 관측하였다. 관측오차를 보정한 전 후 산출된 이중편파레이더 강수량 추정값을 지상관측 강우강도와 비교한 결과, 평균 bias와 RMSE는 각각 1.54 mm/hr, 1.73 mm/hr로 보정 전의 1.69 mm/hr, 2.54 mm/hr 보다 감소함으로써 지상우량계 관측값 대비 레이더 강수량 추정값이 약 7~61% 향상되었다.

Human-robot co-operation becomes increasingly frequent due to the widespread use of service robots. However, during such co-operation, robots have a high chance of colliding with humans, which may result in serious injury. Thus, many solutions were proposed to ensure collision safety, and among them, collision detection algorithms are regarded as one of the most practical solutions. They allow a robot to quickly detect a collision so that the robot can perform a proper reaction to minimize the impact. However, conventional collision detection algorithms required the precise model of a robot, which is difficult to obtain and is subjected to change. Also, expensive sensors, such as torque sensors, are often required. In this study, we propose a novel collision detection algorithm which only requires motor encoders. It detects collisions by monitoring the high-pass filtered version of the velocity error. The proposed algorithm can be easily implemented to any robots, and its performance was verified through various tests.

Fixed Electromagnetic Wave Surface Velocimetry (Fixed EWSV) has been started to be used to measure flood discharge in the mountain stream, since it has various advantages such that it works well to continuously measure stream discharge even in the night time as well as very strong weather. On the contrary, the Fixed EWSV only measures single point surface velocity, thus it does not consider varying feature of the transverse velocity profile in the given stream cross-section. In addition, a conventional value of 0.85 was generally used as the ratio for converting the measured surface velocity into the depth-averaged velocity. These aspects could bring in error for accurately measuring the stream discharge. The capacity of the EWSV for capturing rapid flow velocity was also not properly validated. This study aims at conducting error analysis of using the EWSV by: 1) measuring transverse velocity at multiple points along the cross-section to assess an error driven by the single point measurement; 2) figuring out ratio between surface velocity and the depth-averaged velocity based on the concurrent ADCP measurements; 3) validating the capacity of the EWSV for capturing rapid flow velocity. As results, the velocity measured near the center by the fixed EWSV overestimated about 15% of the cross-sectional mean velocity. The converting ratio from the surface velocity to the depth-averaged velocity was 0.8 rather than 0.85 of a conventional ratio. Finally, the EWSV revealed unstable velocity output when the flow velocity was higher than 2 m/s.

Odometry using wheel encoders is one of the fundamental techniques for the pose estimation of wheeled mobile robots. However, odometry has a drawback that the position errors are accumulated when the travel distance increases. Therefore, position errors are required to be reduced using appropriate calibration schemes. The UMBmark method is the one of the widely used calibration schemes for two wheel differential drive robots. In UMBmark method, it is assumed that odometry error sources are independent. However, there is coupled effect of odometry error sources. In this paper, a new calibration scheme by considering the coupled effect of error sources is proposed. We also propose the test track design for the proposed calibration scheme. The numerical simulation and experimental results show that the odometry accuracy can be improved by the proposed calibration scheme.

강우관측망 평가는 가용한 수자원의 정확한 양을 파악하기 위해, 또한 강우-유출의 해석에 있어서 입력자료로 사용되는 면적평균강우량의 적절한 추정을 위해 중요하다. 따라서 강우관측망의 평가와 보완은 유역의 전반에 걸쳐 내린 면적평균강우량을 산정하기 전에 반드시 고려되어야 할 부분이다. 관측소 설치의 다양한 목적인 면적평균강우량의 정도 있는 추정을 고려하면 강우관측소는 공간적으로 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이다. 이에 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 평가방법론을 제시하고, 4대강 유역 및 섬진강 유역에 대해 강우관측망의 공간적 특성을 파악하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 아울러 2013년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 오차를 평가하였다. 그 결과 공간분포가 우수한 유역은 면적평균강우량의 추정오차가 상대적으로 작으며, 반대로 공간분포가 왜곡된 유역의 경우는 상대적으로 추정오차가 큼을 확인하였다.

해상교통관제시스템(VTS)은 선박의 위치, 속도, 침로 등 해상 교통 정보를 획득하기 위하여 다수의 해상감시레이더를 주요 센서로 이용하고 있으며, 거리 및 방위각 바이어스와 같은 2차원 해상감시레이더의 시스템 오차는 레이더 영상 및 표적 추적정보의 정확도를 크게 저하시킬 수 있다. 따라서 해상교통관제시스템에서 정확한 표적정보를 제공하기 위하여 레이더의 시스템 오차는 정밀하게 보정되어야 한다. 본 논문에서는 VTS 관제영역에 설치된 항로표지의 위치정보를 이용하여 2차원 해상감시레이더의 거리 및 방위각 오차를 보정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원 레이더 측정값의 표준오차 모델과 항로표지 위치정보로부터 측정 잔차 모델을 유도하고, 레이더 시스템 오차를 추정하기 위한 선형 칼만필터를 설계한다. Monte-Carlo 모의실험을 통하여 제안한 방법을 검증하고, 항로표지 정보의 개수에 따른 레이더 시스템 오차 추정의 수렴 특성 및 정확도를 분석한다.