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로소나이트(Lawsonite)의 압력에 따른 등방성 압축거동 연구
임준혁,이용재,Im, Junhyuck,Lee, Yongjae 대한자원환경지질학회 2016 자원환경지질 Vol.49 No.1
자연산 로소나이트(Ca-Lawsonite, $CaAl_2Si_2O_7(OH)_2{\cdot}H_2O$) 분말의 압력증가에 따른 변화와 구조적 특성을 소형 압력 발생장치인 다이아몬드 앤빌셀과 실시간 싱크로트론 X-선 회절실험을 통하여 확인하였다. 본 연구에서 시료에 적용한 압력은 1 기압에서 8 GPa 까지였으며 메탄올, 에탄올, 물의 혼합 용액을 압력 매개체로 하여 상온조건에서 실험하였고, 특이한 상전이나 압력하 부피변화의 이상현상은 발견되지 않은 가역적 압축특성을 관찰하였다. 최고압력까지 로소나이트는 결정성을 잃지 않는 것으로 확인되었고 압력증가에 따른 체적감소를 통해 체적탄성률($B_0$)을 계산해 본 결과 146(6) GPa로 도출되었다. 체적탄성률과 함께 계산된 선형압축률은 a-, b-, c-축에서 각각 0.0022, 0.0024, $0.0020GPa^{-1}$로 압력에 의한 부피감소는 대체적으로 3축이 같은 비율로 감소하는 것을 확인하였다. Powder samples of natural lawsonite (Ca-lawsonite, $CaAl_2Si_2O_7(OH)_2{\cdot}H_2O$) was studied structurally up to 8 GPa at room temperature using monochromatic synchrotron X-ray powder diffraction and a diamond anvil cell (DAC) with a methanol : ethanol : water (16 : 3 : 1 by volume) mixture solution as a penetrating pressure transmitting medium (PTM). Upon pressure increase, lawsonite does not show any apparent pressure induced expansion (PIE) or phase transition. Pressure-volume data were fitted to a second-order Birch-Murnaghan equation of state using a fixed pressure derivative of 4 leading to a bulk modulus ($B_0$) of 146(6) GPa. This compression is further characterized to be isotropic with calculated linear compressibilities of ${\beta}^a=0.0022GPa^{-1}$, ${\beta}^b=0.0024GPa^{-1}$, and ${\beta}^c=0.0020GPa^{-1}$.
CCTV 영상을 활용한 동적 객체의 위치 추적 및 시각화 방안
박상진,조국,임준혁,김민찬,Park, Sang-Jin,Cho, Kuk,Im, Junhyuck,Kim, Minchan 한국국토정보공사 공간정보연구원 2021 지적과 국토정보 Vol.51 No.1
국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다. C-ITS(Cooperative Intelligent Transport System) that pursues traffic safety and convenience uses various sensors to generate traffic information. Therefore, it is necessary to improve the sensor-related technology to increase the efficiency and reliability of the traffic information. Recently, the role of CCTV in collecting video information has become more important due to advances in AI(Artificial Intelligence) technology. In this study, we propose to identify and track dynamic objects(vehicles, people, etc.) in CCTV images, and to analyze and provide information about them in various environments. To this end, we conducted identification and tracking of dynamic objects using the Yolov4 and Deepsort algorithms, establishment of real-time multi-user support servers based on Kafka, defining transformation matrices between images and spatial coordinate systems, and map-based dynamic object visualization. In addition, a positional consistency evaluation was performed to confirm its usefulness. Through the proposed scheme, we confirmed that CCTVs can serve as important sensors to provide relevant information by analyzing road conditions in real time in terms of road infrastructure beyond a simple monitoring role.