본 논문에서는 초기균열을 갖고 있는 폐포형 구조, 발포알루미늄의 축방향 기계적 거동을 실험 및 유한요소해석으로 연구하였다. 재료시험에서 MTS 사의 10kN Landmarks 를 사용하여, 모드 I 형상의 15mm/min 의 하중속도로 변위를 제어하였다. 또한 유한요소해석 범용프로그램인 ABAQUS 6.10 으로 3 차원 형상의 실험과 동일한 조건으로 모델을 구성하여 해석을 수행하였다. 실험의 축방향 변위-하중 그래프와 시간에 대한 균열 길이를 기반으로 에너지 해방률을 계산하였으며, 이 값을 해석에서 파손 에너지 조건으로 사용하였다. 결과적으로 변위 값에 따른 하중 거동을 확인할 수 있었으며, 발포알루미늄이 접착제에 비해 상대적으로 큰 밀도와 탄성계수를 가지므로 발포알루미늄의 변형이 상대적으로 작다는 것을 확인할 수 있었다.
고온가압소결으로 제조된 SiCf/SiC 복합체는 부식과 침식에 강하고 우수한 열적 성질과 고온에서의 높은 기계적 강도를 유지하는 장점을 가진 복합체다. 복합체의 파괴인성은 섬유와 기지 사이에 존재하는 열분해탄소 (PyC) 계면층에 의해 큰 영향을 받는데, 고온가압소결중 첨가되는 소결조제 ($Y_2O_3$, MgO, $Al_2O_3$)와 반응하여 계면이 손상되어 복합체의 기계적 특성치가 낮아지는 결과를 보였다. 본 연구에서는 계면의 손상을 보호하고자 PyC 계면상 위에 SiC 층을 증착하였는데 계면층과 SiC 층의 증착은 화학기상 증착법(CVD)을, 기지채움 공정은 전기영동법(EPD)과 고온가압소결방법(Hot Pressing)을 이용하여 복합체를 제조하였다. Tyranno-SA 섬유에 소스가스인 메탄을 열분해 하여 200nm 두께로 PyC 계면상을 증착하고, 두께를 달리하여 보호층으로써의 SiC 층을 single 과 double layer로 증착하였다. SiC 나노분말과 소결 첨가제인 $Y_2O_3$, $Al_2O_3$, MgO를 첨가한 슬러리를 전기영동법(EPD)을 이용하여 섬유내부에 슬러리를 함침시켰고, 이러한 프리폼을 $1750^{\circ}C$/20MPa의 조건으로 고온 가압소결 하여 $SiC_f$/SiC 복합체를 제조하였다. 이렇게 single layer와 double layer로 제조된 $SiC_f$/SiC 복합체에 대해 밀도와 미세구조를 관찰하였고, 기계적 특성을 비교하여 보호층으로써의 SiC 증착효과를 고찰하고자 하였다.
본 논문은 유리섬유/에폭시 4-매 주자직 적층 복합재와 PVC 폼 코어로 제작된 철도차량용 복합재 대차프레임의 금속재 체결부 볼트 위치 최적화 연구에 대해 서술했다. 최적화 해석은 APDL(Ansys Parameter Design Language)을 이용한 서브모델링 기법을 적용하였으며 부분문제 근사방법에 의한 최적화를 수행하였다. 이때, 최적화 해석에 적용된 서브모델링 기법은 관심영역을 포함한 부분모델에 대한 계산을 재수행 함으로써 해석에 소요되는 시간을 절약하고 상세한 결과를 도출 할 수 있다. 복합재 대차프레임의 구조해석은 JIS E 4207에 의거하여 수행하였다. 서브모델링 기법을 적용한 복합재 대차프레임의 최적화 해석은 전체모델에 대한 결과에 비해 요소망 밀도의 조절을 통한 해석시간 절약과 상세한 결과를 얻을 수 있으며, 또한 볼트위치의 최적화로 인해 보다 낮은 Von-Mises 응력값이 나타남을 확인하였다.
비구조적인 환경에서 평면패렛을 포크리프트로 로딩하거나 보조필드 재료운송시스템 로보트를 제안한다. 시스템은 패렛의 위치와 방향을 정의하고 패렛의 2개의 구멍의 위치를 결정하기 위해서 결합된 어쿠스틱과 비쥬얼 센싱 데이타를 사용한다. 그 결과 포크리프트를 패렛의 2개의 구멍에 접근하고 운송하기 위해서 패렛을 인게즈한다. 재료운송시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 2차원 포라로이드 울트라소닉 센서와 2차원 압티컬 카메라 비쥬얼 센서데이타를 통합하는 시스템을 개발한다. 2개의 다른 소스에서 얻은 데이타는 서로서로 보완하고 재료운송 시스템로보트를 제어하기 위한 효율적인 알고리즘에 사용한다. 2개의 선형스켄닝으로 부터 얻은 레인지 데이타는 least-mean square 방법을 사용하여 패렛의 팬과 틸트각도를 결정하기 위해서 사용한다. 그리고 에지탐지와 Hough 트랜스폼기술을 사용하여 스윙각도와 패렛의 인게이지먼트 위치를 결정하기 위해서 비쥬얼 데이타를 사용한다. 팬과 틸트각도를 결정하기 위해서 발생하는 제안을 논의한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어 구현하여 평가하고 실험적인 결과도 나타낸다.
전산유체해석(CFD) 기법을 이용하여 음극 지지체형 고체산화물 연료전지(SOFC)에 대한 수치해석을 수행하였다. 평판형 구조의 SOFC 에서 가스채널과 리브폭 변화에 따른 성능과 온도균일성에 관한 연구가 이루어졌다. 전산해석 툴로서는 공개소스 전산유체해석 툴박스인 OpenFOAM 을 이용하였다. 수치해석결과, 산소고갈이 일어나지 않는 범위 내에서 가스채널과 리브폭의 증가는 성능과 온도 균일성에 크게 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다. 하지만 넓은 리브폭의 사용과 고전류밀도에서의 작동은 산소고갈로 인한 성능저하의 가능성이 있음을 확인하였다.
수중음향통신시스템의 모뎀이나 채널 코딩 설계를 위한 채널 매개변수는 임펄스 응답, 지연 확산, 산란함수, 도플러 확산, 상관 대역폭, 주파수 선택적 페이딩, 상관 시간 및 시변 진폭 페이딩의 통계적 분포 함수 등이다. 이들 매개 변수들은 주어진 해양 음향 조건에서 수층의 음속 구조, 플렛폼의 운동이나 해면의 거칠기에 영향을 받는다. 본 논문에서는 송수신기 고정 천해 수중음향통신 채널에 대한 페이저 기반의 채널 모델과 모의실험 및 채널 매개변수들의 측정과 분석 방법을 제시하고 천해의 실험 자료를 이용하여 이들 매개변수들을 해석하였다. 송수신기 거리가 300 m와 600 m에 대한 이들 매개 변수들은 직접파, 산란 성분을 갖는 해면 반사파 및 해저 반사파로 구성되는 3개 다중 경로에 의해 그 특징이 결정됨을 보인다. 연구의 결과는 천해 고정 시스템의 채널 모델 방법, 채널 매개변수들의 측정과 분석 방법 및 시스템 설계와 성능평가 방법을 제시한다.
여러 방면에서 사용되는 규조토를 이용한 제품은 수분흡수에 최적화되어 있지만 고경도, 가루날림, 거친 표면 느낌 등의 문제점을 지니고 있다. 이를 개선하기 위하여 경도가 낮고 탄성이 우수한 EVA (Ethylene vinyl acetate)를 이용하여 과량의 무기물을 첨가하여 수분 흡수 특성이 우수하면서도 저경도, 고탄성을 지니는 올레핀계 발포체를 제조하였다. 발포체의 수분 흡수 특성을 부여하기 위해 규조토를 첨가하였으며, 수분 흡수/건조 특성은 규조토의 함유량에 따라 약 10~15%의 수분 흡수율과 10~70%의 수분 건조율을 나타내었다. 본 연구를 통해 규조토가 첨가된 수분흡수형 올레핀계 발포체 제조가 가능하였으며, 발포체에 첨가된 규조토는 그 미세구조와 특징으로 인해 수분 흡수와 발산에 큰 영향을 끼친다는 것이 확인되었다.
This study is a case study for in-house developed Record Maintenance and Management (RMMS) which is a digital data storage/retrieval system in a GIS-enabled solution. RMMS is designed for reorganizing submitted architectural drawings associated with scanned drawings files & geodatabase, managing metadata/table and geometric features in ArcSDE/Enterprise geodatabase format. The birth of the RMMS was borne out of a necessity for a modernized approach in digital file basis to provide improved customer services for various architectural drawings and associated with geo-spatial and its attribute information. Through a case study for building permit & review practice implemented on an internet-based Electronic Architectural administration Information System (EAIS) at the local governments in Korea, this study is able to derive differences between GIS-enabled RMMS system implemented in the Richmond City and internet-based EAIS system implemented in the local government in Korea. In an effort to be the most effective, it presents meaningful ways of maximizing efficiency in record maintenance & management system derived from the case studies that looked into in ways of a method in RMMS' operation, implementation on GIS platform, mutual interface among various programs with various digital files and finally technical supports and system development /upgrade.
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 IT기술은 기존의 다양한 산업과 분야에 융합되어 기존에 없던 새로운 서비스들을 만들어내고 있다. 특히 인공지능 분야의 챗봇과 최신 기술은 자연어처리 기술의 발전과 함께 그 성능이 비약적으로 발전하여 다양한 업무처리를 챗봇을 통해 처리하고 있다. 본 연구는 슬롯필링(Slot Filling) 기반의 챗봇 기술을 통해서 법률 질의에 대한 구조적인 폼(Structual Form)을 만들고 정해진 형태의 질문을 입력하여 사용자가 찾고자 하는 질문에 근접한 답변을 제공하는 시스템에 대한 연구이다. 제안 시스템을 이용하여 텍스트 형태의 비정형 데이터인 법률 정보를 보다 구조화된 형태로 질의응답 데이터를 구축할 수 있다. 또 축적된 질의응답 데이터를 하이브(Apache Hive)와 같은 빅데이터 저장 시스템을 통해 관리하여 학습에 데이터를 재활용하는 것으로 응답의 신뢰성을 지속적 향상을 기대할 수 있다.
The quality of products produced by injection molding process is greatly influenced by the process variables set on the injection molding machine during manufacturing. It is very difficult to predict the quality of injection molded product considering the stochastic nature of manufacturing process, because the process variables complexly affect the quality of the injection molded product. In the present study we predicted the quality of injection molded product using Artificial Neural Network (ANN) method specifically from Multiple Input Single Output (MISO) and Multiple Input Multiple Output (MIMO) perspectives. In order to train the ANN model a systematic plan was prepared based on a combination of orthogonal sampling and random sampling methods to represent various and robust patterns with small number of experiments. According to the plan the injection molding experiments were conducted to generate data that was separated into training, validation and test data groups to optimize the parameters of the ANN model and evaluate predicting performance of 4 structures (MISO1-2, MIMO1-2). Based on the predicting performance test, it was confirmed that as the number of output variables were decreased, the predicting performance was improved. The results indicated that it is effective to use single output model when we need to predict the quality of injection molded product with high accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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