• Composites Research
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• v.16 no.5
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• pp.1-6
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• 2003

As the use of composites has become popular in recent years, the design of the composite joints has become a very important research area because the structural efficiency of the composite structure is determined by its joints, not by its basic structures. In this paper, presented comparisons of numerical results by the FAI(Failure area index) method[9] and measured data for a various geometric shapes and stacking sequence justify the validity of the FAI method. The FAI method is shown to produce very favorable comparisons with measured failure loads of mechanically fastened composite joints with the difference well within 9.96% for all II cases investigated.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.6
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• pp.1401-1406
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• 2014

Knowledge of the manufacturing process of semiconductor devices in order to obtain a copper pattern using chemical mechanical polishing (CMP) planarization using a Wafer polishing process is applied with a thickness of the copper measured in real time, which need to be precisely controlled by, where the acquisition the actual thickness of the sensor value with the calculated value in terms of error can occur in the process. Approximated the actual measurement values so as to obtain a method using a simple average, moving average, compared to the results using filters onggo Strom real-time measurements of the thickness of the units of the control system to reduce the variation in the implementation of the method described for the.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1136-1140
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• 2009

지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.4
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• pp.485-499
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• 2022

Controlling the total survey error including sampling error and non-sampling error is very important in sampling design. Non-sampling error caused by non-response accounts for a large proportion of the total survey error. Many studies have been conducted to handle non-response properly. Recently, a lot of non-response imputation methods using machine learning technique and traditional statistical methods have been studied and practically used. Most imputation methods assume MCAR(missing completely at random) or MAR(missing at random) and few studies have been conducted focusing on MNAR (missing not at random) or NN(non-ignorable non-response) which cause bias and reduce the accuracy of imputation. In this study, we propose a non-response imputation method that can be applied to non-ignorable non-response. That is, we propose an imputation method to improve the accuracy of estimation by removing the bias caused by NN. In addition, the superiority of the proposed method is confirmed through small simulation studies.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.61 no.3
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• pp.388-393
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• 2023

The analysis of engineering data using neural network based on supervised learning has been utilized in various engineering fields such as optimization of chemical engineering process, concentration prediction of particulate matter pollution, prediction of thermodynamic phase equilibria, and prediction of physical properties for transport phenomena system. The supervised learning requires training data, and the performance of the supervised learning is affected by the composition and the configurations of the given training data. Among the frequently observed engineering data, the data is given in log-scale such as length of DNA, concentration of analytes, etc. In this study, for widely distributed log-scaled training data of virtual 100×100 images, available loss functions were quantitatively evaluated in terms of (i) confusion matrix, (ii) maximum relative error and (iii) mean relative error. As a result, the loss functions of mean-absolute-percentage-error and mean-squared-logarithmic-error were the optimal functions for the log-scaled training data. Furthermore, we figured out that uniformly selected training data lead to the best prediction performance. The optimal loss functions and method for how to compose training data studied in this work would be applied to engineering problems such as evaluating DNA length, analyzing biomolecules, predicting concentration of colloidal suspension.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.04b
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• pp.142-145
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• 1993

유정압베어링은 공기베어링과같은 유막의 평균화 효과를 얻을 수 있어 구성부품의 형상오차보다 우수한 회전정도를 기대 할 수 있으며 상대적으로 높은 강성, 부하용량 및 우수한 감쇠특성을 보유하고 있으면서도 비접촉에 의한 무보수, 반영구적 인 수명등의 장점이 있어 정밀도와 강성이 함께 요구되는 연삭기를 중심으로 공작기계 분야에 활발히 응용되고 있다. 본 연구에서는 고정밀도가 요구되는 연삭기용 유정압주축을 시작하고 정특성, 회전특성, 열특성등을 실험적으로 해석함으로서 실용화에 필요한 제변수들의 영향을 정량적으로 얻고자 하였다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2013.11a
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• pp.587-595
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• 2013

기계가공으로 인한 사고는 작업자에게 치명적인 경우가 많다. 이러한 사고는 완벽한 가공지그을 통해 대부분 예방이 가능하지만 제품설계초기 후가공과 양산 공정은 고려되지 않고 설계되어 기계가공 시 재해로 연결되는 경우가 빈번히 발생하고 있다. 사형주조법은 수작업으로 손쉽게 제품을 생산하는 장점을 가지는 반면 치수오차가 다른 양산공정 보다 크다는 단점을 가진다. 이런 사형 주조품을 기계 가공할 때 제품의 치수편차로 인해 불안전한 고정및 과다한 절삭, 제품이탈, 공구파손, 장비와 공구의 빠른 수명감소 등의 다양한 문제가 발생 하지만 사형주조의 특성상 개선하기 어려운 문제로 인식되고 있다. 본 연구에서는 원형의 용기형태의 제품을 사형주조 후 기계가공 하는 것을 금형으로 대체하기 위한 셸몰드법을 제시하고 셸몰드로 만든 셸주형으로 주조함으로서 표면조도 평균 $Ra9.94{\mu}m$의 기계가공에 준하는 표면을 구현하였다. 외형의 정밀한 제품을 대량 생산하여 가공공정의 간소화 및 평균 두께 편차를 줄임으로서 제품파손 및 제작 시 발생할 수 있는 안전사고예방에 긍정적인 영향을 주었다. 기계가공전 제품의 치수정밀도를 높여 안전성, 생산성향상, 가공 공정단축, 환경개선 등을 이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.09a
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• pp.87-91
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• 2008

전력량계의 성능시험은 계량오차와 전자파, 고조파 등 주변환경에 의한 오동작의 원인과 해결방안을 모색하기 위한 연구개발과 온습도, 전기, 기계적 환경 등 기타 제반환경이 전력량계에 미치는 실증시험 연구와 기술개발을 위해 필수적이다. 본 연구는 한전납품대상 전력량계의 신규 개발시 실증시험을 통한 성능검증과 전자식 전력량계의 확대 사용에 따른 전력량계의 오동작 원인 분석, 전력품질향상 등의 품질검증 기반을 마련하고자 전력계량시스템의 실증적 연구 및 시험분석을 위한 인프라 구축에 관한 연구논문임.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.21 no.6
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• pp.933-941
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• 1997

In the analysis of thin elastic structures such as plate and shell-like structures, classical lower-order theories like Kirchhoff and Reissner-Mindin theories are insufficient to describe the behavior of such structures in the region where the state of stresses is complex. On the other hand, the fully three dimensional theory of linear elasticity can provide desired analysis accuracy, but requires expensive computational implementation compared to the classical theories. This paper is concerned with the development of hierarchical models for elastic structures which can be used for hierarchical modeling for the analysis of such structures. Derivation and limit model analysis (when the thickness of structures tends to zero) of hierarchical models are presented together with a introduction of modeling error estimation. Also, numerical results supporting theoretical results are given.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.24 no.10 s.181
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• pp.2589-2596
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• 2000

As current manufacturing processes require high spindle speed and precise machining, increasing accuracy by reducing volumetric errors of the machine itself, particularly thermal errors, is very important. Thermal errors can be estimated by many empirical models, for example, an FEM model, a neural network model, a linear regression model, an engineering judgment model, etc. This paper discusses to make a modeling of thermal errors efficiently through backward elimination and fuzzy logic strategy. The model of a thermal error using fuzzy logic strategy overcomes limitation of accuracy in the linear regression model or the engineering judgment model. It shows that the fuzzy model has more better performance than linear regression model, though it has less number of thermal variables than the other. The fuzzy model does not need to have complex procedure such like multi-regression and to know the characteristics of the plant, and the parameters of the model can be mathematically calculated. Also, the fuzzy model can be applied to any machine, but it delivers greater accuracy and robustness.