• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.329-330
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• 2020

본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.237.1-237.1
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• 2005

• Journal of Welding and Joining
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• v.22 no.4
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• pp.4-6
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• 2004

기계부품이나 구조물의 파손사고 시에 우선 조사하여야 할 것은 파면상태이다. 파면에는 그 파손발생의 초기부터 최종 파단에 이르기까지의 모든 경과가 나타나 있고, 경험을 통하여 파면으로부터 파괴의 흐름을 읽을 수 있다. 파괴된 부품의 파면을 육안 혹은 20배 이하의 저배율로 조사하면, 일반적으로 명료한 형상이 관찰된다.(중략)

• Journal of Korean Electronics
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• v.13 no.10
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• pp.47-58
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• 1993

본고는 상공자원부 고시 1993-81로 기계류, 부품 및 소재산업 육성을 통한 수입대체를 촉진하기 위하여 '93년 중점 국산화 대상품목을 고시한 내용인데 이중 전자기기류 및 동부품 134개 품목을 게재한 내용이다. (개발 맟 양산대상 품목 98개, 양산대상 품목 36개)

• Journal of the KSME
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• v.25 no.5
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• pp.400-405
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• 1985

펠티어효과가 10여년 전에 발견되었으나 이것을 공학분야에 응용되기 시작한 것은 반도체 재료가 개발되기 시작한 1950년경부터 실용화되기 시작하였다. 이러한 열전식 열펌프를 이용하여 냉 각시스템을 만들 경우 재래식인 기계식 냉동시스템과 비교해 볼 때 여러 가지 장점이 있다. 열전식 냉동방법은 전자가 한 반도체에서 다른 반도체로 이동하면서 그 주위의 열과 함께 이동 하는 원리를 이용한 것이기 때문에 기계식 냉동시스템의 중요한 구성품인 압축기, 증발기, 응 축기, 용매제와 같은 부품이 전혀 필요가 없다. 움직이는 부품이 없기 때문에 소음이 없고 신 뢰성이 높다. 100W 보다 적은 열출력에 대해서는 무게가 적고 부피가 적은 장점이 있다. 또한 습도 제어가 정확하고 전류의 방향만 바꾸워 주면 쉽게 냉동에서 가열로 전환이 된다. 작동습 도범위는 제품에 따라 다르지만 대개 +100.deg.C~ -125.deg. C까지 가능하다. 이러한 장점 때 문에 가장 많이 응용되고 있는 분야는 군사무기인 관성항법유도무기의 전자부품실을 냉각시켜 주는 데 사용되고 그 외에 용도는 다양하다. 본 고에서는 열전식 열펌프의 원리와 그 응용에 대해서 가능한 상세히 설명하여 앞으로 이 분야에 대한 연구에 보템이 되고저 한다.

• Transactions of Materials Processing
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• v.28 no.1
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• pp.5-14
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• 2019

In order to reduce the weight of automobile parts, automobile parts using aluminum alloy are being developed. Aluminum alloy for automobile parts is mainly made of Al6xxx (Al-Mg-Si) type alloy, which is excellent in hot forming property, and it can increase mechanical properties by the use of heat treatment. In this study, hot forming was performed using Al6082. Before the hot forming, the forming analysis was performed using the DEFORM-3D finite element analysis program in this case. For the forming analysis, the heat transfer coefficient was derived from the experiment, and the forming analysis was performed by applying it. At the forging analysis, the temperature of Al6082 material was set to 813K and that of the mold was set to room temperature. After the forging analysis, the experiment was performed, and the forging analysis and the experimental results were compared.

• The monthly packaging world
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• s.24
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• pp.103-106
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• 1995

• 기계와재료
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• v.17 no.4 s.66
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• pp.86-94
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• 2005

• 기계와재료
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• v.3 no.3 s.9
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• pp.15-21
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• 1991

• Journal of the KSME
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• v.26 no.6
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• pp.474-481
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• 1986