• 동력기계공학회지
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• 제16권1호
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• pp.51-57
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• 2012

본 연구는 컴팩트한 열교환기의 설계를 위하여 열교환기 내의 원형 단면 도관의 유변 유체의 압력 강하 및 대류 열전달률을 수치해석적으로 수행하였다. 유변 유체의 구성방정식은 기존의 비뉴톤 유체 멱법칙을 보완한 수정 멱법칙 모델을 채택하였다. 도관 내의 압력강하를 의미하는 마찰계수와 수정 레이놀즈 수의 곱은 기존 문헌치와 비교할 때 뉴톤 유체 영역과 유변 멱법칙 영역에서 각각 0.01% 및 0.004% 내에서 일치함을 보였고 유변 수정멱법칙 유체 모델의 형태를 띠는 유변 유체를 열교환기 내의 원형 단면 도관 내에서 사용하면 뉴톤 유체보다 최대 58%의 압력강하를 감소시켰고 최대 9%의 대류 열전달 증가을 발생시킬 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.439-442
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• 2009

본 연구는 16 비트 CPU를 위한 새로운 C 컴파일러를 개발하고자 한다. 새로운 ASIC 프로세서가 특정 용도로 설계되었을 때 그 CPU를 위한 새로운 컴파일러의 개발이 필요하다. 공개 소프트웨어인 GNU C 컴파일러를 사용하여 기계 의존 원시 파일들을 수정함으로서 새로운 컴파일러를 개발할 수 있다. 개발된 컴파일러는 단지 기계어에 의해 처리될 수 있는 기능들만 지원할 수 있기 때문에 곱 셈, 나눗셈, 부동소수점 처리등과 같은 기능들을 지원하기 위해서는 더 많은 연구가 필요하다. 완전한 컴파일러가 개발된 후에는 새로운 CPU에서 실행될 수 있는 응용 프로그램의 개발이 필요하다. 본 연구에 의해서 앞으로 개발될 여러 가지 다른 용도의 CPU를 위한 컴파일러들이 쉽게 개발될 수 있을 것이다.

• 대한기계학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.1372-1380
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• 1988

본 연구에서는 맥동연소식 온수기를 제작하기에 앞서 전체장치의 열전달을 예 측 분석할 수 있는 에너지 방정식을 세우고, 이를 바탕으로 하여 온수기의 설계 및 운 전인자가 열전달과 온수기의 효율에 미치는 영향을 조사하고자 한다. 이를 위하여 온수기내 맥동유동을 평균유동으로 가정하였고, 열전달계수는 평균유동 열전달계수에 맥동유동으로 인한 열전달증가인자를 곱하여 사용하였다.이렇게 하더라도 이 연구 의 목적인 설계 및 운전인자가 열전달 및 효율에 미치는 영향을 파악하는 데에는 충분 한 결과를 얻을 수 있다고 판단한다

• 기계저널
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• 제23권3호
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• pp.200-206
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• 1983

FAM의 기본적인 구상은 해석 하고자하는 선형 또는 비선형 편미분 방정식을 국부적으로 해석 적인 해를 구하여 이용하자는 것이다. 그러기 위하여 유한차분법(FDM)과 유한변분법(FEM)에 서와 같이 전체유동장을 작은 요소로 나누고 그 요소 내에서 국부해를 구한 다음 이들 요소를 중첩시킴으로써 각 요소의 미지수에 대한 대수식을 얻어서 수치해를 구하자는 것이다. 그러나 FDM에서와 같이 국부요소에서 미분항을 구하지 않고, FEM 에서와 같이 요소에서 형상함수를 도입하지 않는 상태에서 해석적인 해를 구하고 있기 때문에 수치해석에서 얻어지는 미분양들은 비교적 정확하게 구해진다. 따라서 Navier-Stokes 방정식이나 에너지 방정식에서 최고차항이 작은 파라메타, 즉 레이놀즈수나 피크리수의 역수로 곱하여서 있는 경우에도 안정된 해를 구할 수 있다고 알려져 있다. 요소자체의 계수를 구하는 데는 계산시간이 많이 소요되지만 수치해석 상의 안정성이나 수렴성이 좋기 때문에 전체계산시간은 오히려 적게 걸리는 경우도 있다고 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.898-900
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• 2019

SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.899-902
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• 2021

본 논문은 이미지 저작권 유무 판별을 분류 문제로 정의하고 기계학습과 합성곱 신경망 모델을 적용하여 해결한다. 학습을 위해 입력 데이터를 고정된 크기로 변환하고 정규화 과정을 수행하여 학습 데이터셋을 준비한다. 저작권 유무 판별 실험에서 SVM, k-NN, 랜덤포레스트, VGG-Net 모델의 분류 성능을 비교 분석한다. VGG-Net C 모델의 결과가 다른 알고리즘과 비교 시 10.65% 높은 성능을 나타냈으며 배치 정규화 층을 이용하여 과적합 현상을 개선했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.323-324
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• 2022

전 세계적으로 고령화 사회가 지속됨에 따라 평균수명이 증가하여 고령화 문제가 심각해지고 있는 추세이다. 고령에 속하는 65세 이상 노인들이 자주 발병하는 알츠하이머 치매는 명확한 치료법이 존재하지 않아 발병 전 조기 발견 및 예방이 중요하다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 기반으로 한 알츠하이머 치매분류방법을 제안한 논문과, 그래프 합성곱 신경망, 다중 커널 학습 분류기, 기계학습, SVM 분류기 등의 방법으로 알츠하이머 치매 분류에 대한 논문을 소개하고, 각각의 제안 방법 및 특징에 대해 비교분석한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.121-126
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• 2020

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권3호
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• pp.89-97
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• 2021

탄성파 자료에서의 단층 해석은 기계학습을 적용하기 매우 적합한 분야라고 할 수 있다. 결과적으로 다양한 형태의 기계학습 기반 단층 해석 기술들이 개발되고 있으며, 특히 합성 자료를 사용해 기계학습 모델을 훈련시키는 연구들이 중점적으로 수행되고 있다. 합성 자료를 사용할 경우 기계학습 모델을 훈련시키기 위한 대량의 자료를 확보하기가 용이하고, 정확한 단층 구조 라벨을 함께 제작할 수 있다는 장점이 있다. 합성 자료로 훈련시킨 모델을 사용해 현장 자료를 해석하기 위해서는 모델 훈련에 사용한 합성 자료가 지질학적으로 현실적이어야 한다. 이 연구에서는 실제 현장 자료와 유사한 합성 자료 제작을 위한 기술을 소개한다. 먼저 현실적인 단층 구조가 포함된 반사계수 모델을 제작한 후 일방향 파동 방정식 모델링을 적용해 효율적으로 겹쌓기 단면을 생성한다. 생성된 겹쌓기 단면에 참반사보정을 적용해 회절파의 영향을 제거하고, 무작위 잡음을 추가함으로써 현장 자료와 비슷한 형태의 합성 자료를 생성할 수 있다. 생성한 합성 자료를 U-Net 구조의 합성곱 신경망 모델에 적용하여 검증한 결과, 현실적으로 만들어진 합성 자료는 현장 자료에 적용이 가능한 딥러닝 모델을 효과적으로 훈련시킬 수 있다는 것을 확인하였다.

• 폴리머
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• 제29권1호
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• pp.14-18
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• 2005

${\varepsilon}$-카프로락탐(CL)의 음이온 중합에 있어서 개시제의 양을 고정하고 촉매 양을 변화시키면서 합성한 나일론의 분자량, 기계적 물성 및 마찰 특성에 관하여 연구하였다. 전체적으로 촉매/개시제 비율이 높을수록 중합속도, 반응전 환율 및 분자량은 증가하였으며, 충격강도를 제외한 물성도 향상되었으나, 촉매/개시제 비율 1.0% 이상에서는 큰 변화가 나타나지 않았다. 한편, 나일론의 마찰 특성은 기계적 물성 중에서도 인장강도 및 경도에 의해 직접적으로 영향을 받는 것으로 나타났다. 마찰계수, 응력(p)과 운동속도(v)의 곱인 PV 한계 및 상대마모량의 측정 결과를 종합하면, 촉매/개시제 비율 1.0% 하에서 제조된 나일론이 마찰 기계요소로서는 최적의 성질을 갖는 것으로 밝혀졌다.