경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.
최근 환경문제로 인한 차량의 연료절감이 중요해지면서 수송산업에서도 대형 수송기계의 경량설계에 대한 필요성이 지속적으로 커지고 있다. 본 연구에서는, 고강도강으로 대체된 대형 평판 트레일러 프레임의 경량모델을 개발하기 위하여 구조해석을 수행하였다. 이를 위하여, 트레일러 프레임의 주요 설계변수들을 선정하고 다구찌 기법을 적용하여 응력, 처짐량 그리고 비틀림 강성에 대하여 최적화된 결과를 도출하였다. 또한, 도출된 경량설계안의 타당성을 검토하기 위하여 시작품을 제작하여 실제 내구시험을 수행하였다.
UTM-02 모델의 초기형상을 기반으로 차체 프레임 구조물에 대한 경량화 설계를 수행하였다. 전체 프레임을 14개의 부재로 나누었으며, 부재 두께를 설계변수로 정하였다. 효율적인 설계최적화를 수행하기 위하여 반응면기법을 이용하였다. 반응면기법을 통해 근사된 목적함수와 제한조건을 이용하여 최적화를 수행하였으며 각 설계변수들에 대한 감도도 산출하였다.
본 논문은 착용형 근력지원 로봇의 경량화를 위하여 CFRP(Carbon Fiber Reinforced Plastic) 복합재료의 적용 설계와 유한요소해석을 이용한 안전성 평가 내용을 기술하였다. 금속재 프레임으로 제작된 착용형 근력지원 로봇에 대하여 탄소섬유 복합소재로 대체하였고, 적용 재료에 대하여 ASTM을 기준으로 인장, 압축 그리고 전단시험을 통하여 해석적 평가를 위한 기계적 물성시험을 수행 하였다. 구조해석 결과를 이용하여 설계된 경량 착용형 근력지원 로봇의 메인 프레임 및 대퇴부 프레임은 경량 설계의 설계요구조건을 만족하였으며 제작된 로봇이 기존 금속재 프레임 대비 경량화 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
알루미늄 재질의 도시철도차량 차체의 경량화를 위해 이중 판재구조로 이루어진 철도차량용 알루미늄 압출재의 최적설계를 수행하였다. 위상최적설계 기법을 이용하여 알루미늄 차체에서 가장 큰 중량을 차지하는 하부 프레임 베이스 플레이트의 경량화된 위상을 도출하였고, 이를 기반으로 압출재 부재별 치수 최적화를 수행하였다. 하부 프레임 다음으로 큰 중량을 차지하는 측면 프레임 압출재에 대해서는 치수 최적화를 통하여 경량설계를 수행하였다. 최적설계안과 현재 설계의 최대발생응력과 최대 변형량을 비교하여 최적설계결과의 타당성을 검증하였다. 이 과정을 통하여 언더프레임과 사이드프레임의 중량을 현재보다 평균 12% 줄일 수 있었고, 차체 전체로는 8.5%의 경량화 효과를 얻었다.
본 논문은 분산 시스템 기반에서 경량급 프레임워크의 간단한 개발 주기를 지원하며 분산 처리가 가능한 IPO(Input-Process-Output) 모델 기반의 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 입력 함수, 처리 함수, 출력 함수를 가진 클래스를 개발하면 분산 시스템의 표현 계층과 중간 계층에서 하나의 응용 프로그램으로 실행되도록 지원해준다. 또한 이 기법의 특징으로 응용 프로그램 개발시 분산 시스템 의존적인 부분을 제거하며, 개발-구축-배치-검증의 개발 주기를 개발-검증 주기로 감소시킨다. 이 기법의 생산성 향상과 성능 검증하기 위해 기존의 분산 시스템과 경량급 프레임워크의 응용 프로그램을 제안 기법의 응용 프로그램과 비교 분석한다. 그 결과 상당한 코드 감소와 분산 시스템 의존적인 부분이 감소하여 개발 생산성을 향상시키고 경량급 시스템에 비해 상대적으로 안전적인 성능을 보인다.
본 논문은 중형엔진 조립과정에서 실린더 프레임 회전 작업에 사용하는 지그의 구조해석을 수행한 후, 지그의 안전성을 검토하고 지그의 경량화를 통하여 실용적인 지그 설계안을 제안하였다. 현장 작업자가 들 수 있는 최대 무게를 넘는 지그를 구조해석 모델로 선정한 후, 해석모델은 지그, 실린더 프레임, 볼트, 너트, 샤클 핀을 3차원 입체요소로 구성하고 ABAQUS/Standard를 사용하여 재료 비선형 및 접촉을 고려한 구조해석을 수행하였다. 구조최적화를 위하여 응력이 상대적으로 낮은 부위와 작업성을 고려하여 설계변수를 선정하고, 실험계획법의 직교배열표를 활용하여 설계변수에 대한 각 부위의 민감도와 경량화 모델을 도출하였다.
본 논문은 Seam 프레임워크과 연관된 객체지향 소프트웨어 개발에 대한 지침과 평가 지표를 제공하는데 목적이 있다. 기존의 아키텍처가 가지고 있는 문제점을 해결하고 장점들을 지원하기 위하여 새롭게 등장한 표준화 아키텍처가 Seam 아키텍처이다. 현재까지 중량 및 경량 컨테이너 아키텍처의 표준화를 장점으로 제안된 잘 알려진 아키텍처로 Seam 프레임워크가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 중량과 경량 아키텍처가 가지고 있는 단점들을 해결하고 장점들을 지원하기 위하여 개발된 최신 경량 컨테이너 아키텍처인 Seam 프레임워크를 기반으로 JPetStore 주문시스템의 설계 및 구현을 통하여 이전의 사양과의 객관적인 소프트웨어 개발 생산성 지침을 제공하고자 한다.
본 연구에서는 자전거의 경량화를 위해 탄소섬유 복합재료, 유리섬유 복합재료, 케블라섬유 복합재료를 자전거 프레임의 재료로 사용하여 강도 설계 및 최적화를 수행하고 재료 성능을 비교하였다. 이를 위해 유럽표준위원회가 제시하는 자전거 안전사항을 기준으로 복합재료가 가진 이방적 특성을 활용하여 적층각 최적화와 두께 최적화를 수행하였다. 또한, 최적화된 무게, 복합재료의 강도와 비용을 바탕으로 Digital logic 방법으로 재료별 자전거 프레임의 성능을 비교하였으며 이를 통해 섬유강화복합재료를 사용한 자전거 프레임의 구조적 안정성을 확보하며 동시에 경량화를 수행할 수 있었고, 자전거 프레임에 적합한 복합재료를 선별할 수 있었다.
IEEE 802.15.4 표준에서 데이타 또는 명령프레임의 성공적인 수신과 검증은 확인(Acknowledgment) 프레임을 통해 수행되어 진다. 하지만, 현재의 표준에서는 확인 프레임을 위한 어떠한 보안 기능도 제공하고 있지 않으며, 악의적인 노드는 언제든지 확인 프레임을 이용한 공격이 가능하다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 네트워크 환경에서 확인 프레임을 위한 링크 레이어 (link-layer) 상의 개체 인증 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 인증을 위해 3바트의 값을 사용하므로 디바이스의 오버헤드를 크게 감소시킬 수 있다. 개체 인증에 사용되는 암호화된 비트 스트림은 연결설정 (association) 과정을 통해 코디네이터로부터 디바이스에게 전달되어진다. 확률적인 이론과 시abf레이션 결과를 통해 제안된 메커니즘이 MAC 레이어의 공격을 효과적으로 탐지할 수 있음을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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