포장상태 평가를 위한 노면영상 촬영은 라인스캔 방식이 주를 이루고 있다. 라인스캔 특성 상, 조사환경이나 장비특성이 달라질 경 우 밝기가 상이한 노면영상을 취득할 수 있고 이는 U-net과 같은 픽셀 단위 segmentation 딥러닝 모델의 균열 자동검출 성능에 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공지능 검출 모델의 변경 없이 영상의 밝기 최적화와 morphology 연산기법을 노면영상 전·후처리 방법으로 제시하고 그 효과를 분석하였다. 영상 처리를 통해 과다 검출경향을 보인 이상치들이 제거되었으며 정답으로 간주할 수 있는 전문요 원 분석결과인 GT 균열률과의 상관성 또한 향상됨을 확인하였다.

The diversity of smart EV(electric vehicle)-related industries is increasing due to the growth of battery-based eco-friendly electric vehicle component material technology, and labor-intensive industries such as logistics, manufacturing, food, agriculture, and service have invested in and studied automation for a long time. Accordingly, various types of robots such as autonomous mobile robots and collaborative robots are being utilized for each process to improve industrial engineering such as optimization, productivity management, and work management. The technology that should accompany this unmanned automobile industry is unmanned automatic charging technology, and if autonomous mobile robots are manually charged, the utility of autonomous mobile robots will not be maximized. In this paper, we conducted a study on the technology of unmanned charging of autonomous mobile robots using charging terminal docking and undocking technology using an unmanned charging system composed of hardware such as a monocular camera, multi-joint robot, gripper, and server. In an experiment to evaluate the performance of the system, the average charging terminal recognition rate was 98%, and the average charging terminal recognition speed was 0.0099 seconds. In addition, an experiment was conducted to evaluate the docking and undocking success rate of the charging terminal, and the experimental results showed an average success rate of 99%.

현재 존재하는 인공지능 기반 음악 생성에 관한 여러 모델과 연구는 수동 텍스트(Text) 기반 음악 생성에 대해 다루고 있다. 본 논문은 사용자의 편의성을 높이고, 창의적인 음악 생성 과정 을 더욱 원활하게 할 수 있도록 텍스트(TEXT) 프롬프트(Prompt) 자동화를 통한 음악 생성시 스템 방안을 제안한다. 그 방안으로 음원 파일을 통해 수집한 음악 분석 및 데이터화와 가사 정보에서 추출한 키워드를 기반한 장르, 가수, 앨범 등의 정보가 포함된 데이터셋(Dataset)을 구축 후, 파이썬(Python)의 자연어 처리 방법인 Konlpy를 사용하여 가사 데이터를 토큰화하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 벡터화를 통해 중요한 단어를 추 출한다. 또한, MFCC, 템포 등의 특징 데이터셋을 통하여 모델을 통한 감정을 예측하고, CNN 모델 및 Chatgpt를 활용한 텍스트 프롬프트를 자동생성하는 방법을 구현하여, MusicGen 모델 을 사용한 자동화 생성 프롬프트 기반 음악을 생성한다. 본 텍스트 프롬프트 자동 생성 화를 통한 음악 생성 연구의 결과는 음악 데이터 분석 및 생성 분야에 기여될 것으로 기대한다.

In this study, we investigated the time signal devices of Deungnu (circa 1270) and Gungnu (1354), the water clocks produced during the Yuan Dynasty (1271–1368). These clocks influenced Heumgyeonggaknu (1438) of the Joseon Dynasty (1392–1910), exemplifying the automatic water clocks of the Yuan Dynasty. Deungnu, Gungnu, and Heumgyeonggaknu can be considered as automatic mechanical clocks capable of performances. The Jega-Yeoksang-Jip (Collection of Calendrical and Astronomical Theories of Various Chinese Masters) contains records of Deungnu extracted from the History of the Yuan Dynasty. We interpreted these records and analyzed reproduction models and technical data previously produced in China. The time signal device of Deungnu featured a four-story structure, with the top floor displaying the four divine constellations, the third floor showcasing models of these divinities, the second floor holding 12-h jacks and a 100-Mark ring, and the first floor with four musicians and a 100-Mark Time-Signal Puppet providing a variety of visual attractions. We developed a 3D model of Deungnu, proposing two possible mechanical devices to ensure that the Time-Signal Puppet simultaneously pointed to the 100-Mark graduations in the east, west, south, and north windows: one model reduced the rotation ratio of the 100-Mark ring to 1/4, whereas the other model maintained the rotation ratio using four separate 100-Mark rings. The power system of Deungnu was influenced by Suunuisangdae (the water-driven astronomical clock tower) of the Northern Song Dynasty (960–1127); this method was also applied to Heumgyeonggaknu in the Joseon Dynasty. In conclusion, these automatic water clocks of East Asia from the 13th to 15th centuries symbolized creativity and excellence, representing scientific devices that were the epitome of clock-making technology in their times.

The integration of machine learning for species identification is becoming increasingly important in entomological research. However, automatic species identification faces significant challenges such as low resolution, sample discoration, and small dataset sizes, which impede the reliability of traditional machine learning methods. Building upon the previous research on quantification of the color patterns of Stenaptinus occipitalis jessoensis using R-based analysis, this study demonstrates how to overcome these challenges in training machine learning for species identification. This approach allowed us to successfully classify geographic variations of S. occipitalis. Our results demonstrate the model's ability to identify these variations, despite the small size of the image datasets. This advancement shed some light on the potential of machine learning to identify morphological variation in highly polymorphic species.

최근 광주 화정아이파크, 인천 검단 신도시 아파트 사고 등 국내에서 건축물 안전사고가 잇따라 발 생하고 있다. 시공 중 발생한 구조물 붕괴로 인해 인명·재산 피해가 수반된 대형 건설사고가 다수 발 생하였다. 건축물 안전사고의 발생 원인으로 무단 구조변경, 설계 및 시공 시 철근 누락 등이 제시되 면서 부실 감리에 대한 우려가 증가하고 있다. 하지만 현실적으로 건설 현장의 모든 장소에서 감리직 원이 상주하며 확인하는 것은 불가능하며 시공 정확도 검사 역시 감리자의 경험에 근거하여 육안 판 독 및 일부 수작업 계측으로 진행되고 있다. 감리 작업의 효율성을 높이기 위해 최근에는 3D 스캐너, Depth Camera 등을 구조 감리 기법 연구가 진행되고 있다. 철근 길이와 철근 배근 간격에 대한 연구 는 많이 진행되었지만 철근 직경의 검출 정확도는 아직 미흡한 상황이며, 특히 직경이 작은 D10과 D13의 구별에서는 한계를 나타내고 있다. 따라서 본 연구에서는 접근성이 용이한 스마트폰을 사용하 여 영상을 획득하고 이를 기반으로 3D 포인트 클라우드를 제가한 다음 철근 직경, 철근 길이, 철근 배근 간격 등의 자동 검측 기술을 개발하고 건설현장에서의 적용 가능성을 확인하고자 한다. 검증을 위한 실험체는 길이 2100mm, 폭 195mm, 높이 395mm의 철근 조립 상태의 보이다. 포인트 클라우드 제작을 위한 영상 촬영은 iPhone SE (3rd generation)을 사용하였다. 이후 MATLAB과 METASHAPE 를 사용하여 포인트 클라우드를 생성하고 Computer Vision과 Image Processing 기술을 활용하여 구 하고자 하는 철근 정보를 자동 검출하였다. 이후 실제 측정한 값과 자동 검출한 값을 비교하여 개발한 기법에 대한 적합성을 확인하였다.

해상특수교량은 특수한 환경적 조건뿐 아니라 고주탑의 구조형식, 보호재로 쌓여있는 케이블 등 특 수한 형식을 가지고 있어 일반적인 육안전검으로 안전점검을 할 수 없는 사각지대가 존재한다. 주탑의 외부 손상상태 및 케이블의 손상에 대해서는 정밀안전점검에서도 점검이 되지 않는 경우가 대부분이 므로 이에 대한 대책 마련이 시급하다. 또한 해상특수교량에 대한 전문적인 경험과 기술이 부족한 관 리자도 대상교량의 손상과 이상거동을 직관적으로 확인하고 판단할 수 있는 지원체계가 필요하다. 이 에 본 연구에서는 해상특수교량 고주탑에 대한 손상정보를 파악하기 위하여 드론의 자동비행 기술을 개발하고 이를 이용하여 주탑 외부 균열 손상에 대한 안전점검을 실시하고 이를 분석하였다.

본 논문에서는 컨테이너선의 선형 최적 설계 자동화와 관련하여 연구한 내용과 결과를 정리하였다. 컨테이너선은 일반적으로 프루우드 수 0.26 근처에서 운항하는 선박으로 이 속도에서 운항하는 선박 전용 선형 최적 설계 자동화를 구현하기 위하여 최적화 알고리 즘, 선형 변경 알고리즘, 선박 성능 예측 알고리즘, 자동화 알고리즘 그리고 반복적 계산 기법을 적용하여 컨테이너선의 선형 최적 설계 자동화가 가능한 수치해석 컴퓨터 프로그램을 개발하였으며, HOTCONTAINER라고 명명하였다. 본 연구에서는 선형 최적 설계를 위한 설 계 변수의 적절한 선정을 위하여 민감도 분석 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 선형 최적 설계 자동화 알고리즘의 신뢰성과 실 선 적용성을 파악하기 위하여 세계적으로 다양한 연구가 진행된 컨테이너 선박인 KCS 선박을 대상 선박으로 하여 선형 최적 설계 자동 화 수치해석을 수행하여 그 결과물로써 최적 선박을 도출하고, 대상 선박과 최적 선박의 조파저항과 파계 그리고 파고를 비교하였다. 결 론적으로 최적 선박이 대상 선박과 비교하여 조파저항이 47.63% 감소한 것을 볼 수 있었으며, 배수량과 접수 표면적은 각각 0.50%, 0.39% 감소한 것을 볼 수 있었다.

최근 인접국가인 일본에서 규모 7.6의 지진이 발생하였다. 이 지진은 대규모의 최초 지진 이후 120회 이상의 여진을 동반하여 지진의 위험성이 두각되었다. 실제로 구조물들은 최초 지진이후 항복하여 지속되는 여진에 의해서도 붕괴될 위험이 있기 때문에 지진 저항력을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 자동복원이 가능한 신소재를 활용하여 지진에 의한 피해를 감소시키면서도 댐퍼와 구조물에 발생되는 잔류변위를 회복시킬 수 있는 자동복원 신소재 댐퍼를 제안한다. 이 댐퍼는 초탄성 형상기억합금과 폴리우레탄으로 구성되며 폴리우레탄에는 선행압축이 적용되어 그로 인한 반발력을 통해 회복특성을 증진시킨 다. 이에 대한 성능을 평가하기 위해 구조실험과 구조실험에 대한 수치해석을 진행하여 댐퍼의 회복특성, 하중특성을 확인하였 다. 또한, OpenSEES프로그램을 활용하여 구조물에 댐퍼를 적용시키고 실제 지진환경에 대한 수치해석을 수행함으로써 지붕변 위, 밑면 전단력 등의 응답을 구하여 자동복원 신소재 댐퍼의 우수성을 검증하였다. 이를 통해 자동복원 신소재 댐퍼를 구조물 에 적용하게 되면 국내 역대 지진 중 가장 규모가 큰 지진이 다시 발생하여도 구조물을 다시 회복할 수 있을 것으로 기대된다.

항만 내 선박과 부두의 사고를 예방하기 위하여 통항 및 접안 안전성 평가를 통하여 안전한 부두가 건설되어 관리하고 있으나, 선 박의 접안 및 계류 과정에서 선박이 부두에 충돌하거나 로프로 인한 인명사고의 발생 등 예측할 수 없는 사고들이 종종 발생한다. 자동계류장 치는 선박의 신속하고 안전한 계류를 위한 자동화된 시스템으로 로봇 매니퓰레이터와 흡착 패드로 구성된 탈/부착 메커니즘을 가지고 있다. 본 논문은 자동계류장치의 흡착 패드의 위치 및 속도제어에 필요한 선체와의 변위 및 속도 측정 시스템을 다룬다. 자동계류장치에 적합한 측 정 시스템을 설계하기 위하여, 본 논문은 우선 센서의 성능 및 실외 환경적 특성 분석을 수행한다. 다음으로 이러한 분석 결과를 토대로 실외 부두환경에서 설치되는 자동계류장치에 적합한 변위 및 속도 측정시스템의 구성 및 설계 방법에 대해 기술한다. 또한 센서의 측정상태 감지 및 속도 추정을 위한 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 다양한 속도 구간에서의 변위 및 속도 측정 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.

자율운항선박이 부두 근처에 도착하여 예선이나 도선사의 도움 없이 선박을 자동으로 접·이안하기 위해서는 부두를 인식하고 주어진 외력 조건에서 부두까지 정해진 접안속도로 접안하기 위한 스러스터 출력과 출력각을 산정해야 한다. 이에 본 연구에서는 선박이 접안 중에 작용하는 외력과 모멘트를 분석하고 자동접안을 위한 스러스터의 출력 계산과 자동접안 프로그램 개발을 위한 기본개념을 설 계하였다. 선박이 접안 중 바람에 의해 선체에 작용하는 풍압력은 풍압면적을 기초로 선형과 풍향각에 따라 계산하였으며, 선체에 작용하 는 유압력은 조류에 의한 유압력과 접안속도에 따른 유압력을 분리하여 계산하였다. 그리고 선박의 횡방향 힘에 따라 선박을 회전시키는 회두모멘트를 계산하였다. 접안 중 선박에 작용하는 힘과 회두모멘트를 고려하여 부두와 평행하게 접안하기 위한 스러스터 출력과 출력 각을 계산할 수 있는 이론식을 제시하고 다른 변수들로 인한 회두를 PID 제어기로 제어하였다. 또한, 이론식에 필요한 입력요소를 분석하 여 프로그램 개발을 위한 기본개념을 제시하였다.

Combat-armored vehicles were equipped with an automatic-fire-extinguishing system to ensure the safety of the crew and vehicle from fires on the vehicle. When a fire was occurred, the automatic-fire-extinguishing system automatically detects the fire through sensors and detection lines, sprays a fire extinguisher, and notifies the crew visually and audibly. Recently, there had been cases of automatic-fire-extinguishing systems malfunction on combat-armored vehicles. In this study, in order to resolve the automatic-fire-extinguisher's malfunction phenomenon, ground noise and inter-circuit noise generated from the fire detection line were identified, and the resistance connected on the circuit was revised to remove noise. As a result of resistance revision, the noises was eliminated and the electromotive force difference between input circuits was made constant, thereby improving the malfunction of the automatic-fire-extinguishing system. By applying the result, it was confirmed that the control device sensed a temperature similar to the actual temperature on actual vehicles, and it was confirmed that the automatic-fire-extinguishing system's malfunction phenomenon was not founded in the field vehicles after then.

The demand for LNG Carrier and LNG fuel ships are increasing due to global carbon neutrality declaration and ship emissions regulation of IMO, domestic shipyards pay technology fees(about 5~10% of ship price per vessel) to GTT company in France for making LNG cargo hold. Localization of LNG cargo hold is needed to reduce technology fees and engage technological competitiveness, it is important to secure the critical technology like automation process development of insulation system process. Especially, the automation rate of membrane-type insulation system is very low due to interference caused by corrugation and difficulty in securing optimal variable welding condition. In this study, to solve this problem, automatic welding is performed using developed automatic welding equipment on STS304L steel which is used in flat and corner area of membrane-type LNG cargo hold's lap joint. After welding, Cross-sectional observations and Tensile strength tests were conducted to evaluate reliability of equipment and welding condition. As a result of the test, it was confirmed that the strength of the welded zone exceeded that of base material, and secured the optimal welding condition to apply automatic welding.