• Journal of the KSME
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• v.52 no.4
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• pp.30-33
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• 2012

자연으로부터 아이디어를 얻어 기계의 성능을 향상시키고자 하는 생체모방 연구가 기계공학 분야에서 활발하게 진행되고 있다. 보다 효율적으로 성공적인 생체모방 연구를 하려면 어떻게 해야 하는가? 여기에서는 효율적인 생체모방적 노력을 위한 가이드라인으로서 생물학과 기계공학의 만남을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.49-50
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• 2019

데이터를 기반으로 한 기계학습은 데이터의 양, 학습 모델, 그리고 데이터의 특징 등 다양한 환경에 민감한 특징을 지니고 있어, 보다 효율적인 기계학습을 위해 데이터의 전처리 과정을 필요로 한다. 데이터의 전처리 과정이란 특징 선택(Feature selection), 노이즈 데이터의 제거, 차원 감소(Demension reduction), 클러스터링(Clustering) 등 보다 효율적인 기계학습을 위한 방법이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경에서 보다 효율적인 기계학습을 위한 데이터 전처리 기술의 종류 및 간단한 특징에 대해 서술한다.

• 월간 기계설비
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• s.139
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• pp.25-27
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• 2002

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.1D
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• pp.67-72
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• 2008

Heavy equipment is a very important factor for successful construction implementation. Also, the cost for heavy equipment is a major part of construction cost. Therefore, the estimation of equipment cost is a critical job in the construction planning phase. A formula for production rates shown in 'Standard Unit Labor' has been used to estimate construction equipment capability per hour and cost. Although the performance of equipment has been improved, the efficiency rates in the formula are not updated lately. Therefore, this research performed several site visits to measure construction equipment working time and then calculates the efficiency rates for hydraulic backhoe, loader, and dump truck. The results show that the measured efficiencies of backhoe and loader are higher than current ones and vice versa for dump truck. This research proposes the needs for a standardized calculation formula and systematic and long-term data collection and measurement for updating efficiency rates for heavy equipment.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.43-46
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• 2021

최근 기계 임무수행에 사용되는 데이터양이 증가함에 따라 기계를 위한 효율적인 영상 압축방식의 필요성이 높아졌다. 기존의 비디오 코덱은 HVS (Human Visual System) 특성을 고려한 기술이기 때문에 부호화 과정에서 기계 임무수행에 필요하지 않은 정보를 효과적으로 제거할 수 없다. 반면 심층신경망 기반 압축네트워크의 경우, 원본 영상으로부터 기계 임무수행에 필수적인 데이터만을 추출하여 부호화 하도록 학습할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 압축 심층신경망과 기계 임무수행 네트워크로 구성되는 VCM (Video Coding for Machine) 프레임워크를 제안하고 학습에 의한 압축효율 향상을 검증한다. 이를 위해 압축 심층신경망을 객체탐지 임무수행 네트워크와 함께 학습시킨 결과, VVC (Versatile Video Coding) 대비 평균 61.16%의 BD-rate 감소가 확인되었다. 뿐만 아니라, 학습된 압축 심층신경망은 객체분할 임무수행에서도 VVC 대비 평균 58.43%의 BD-rate 감소를 보여 다중 기계 임무의 효율적 수행이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Journal of the KSME
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• v.31 no.1
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• pp.4-9
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• 1991

최근 국내의 공과대학은 대학원 중심의 석박사과정의 교육을 강화하여야 하는 시대적인 요구에 당면하고 있다. 이는 국내의 산업계가 요구하는 인재양성이라는 목표와 더불어 산업이 필요로 하는 기반기술의 국내선도라는 사명을 동시에 충족해야하는 문제를 갖고 있다. 이를 위해서는 대학에서 수행하는 교육과 연구가 산업계의 수요와 직결되어야 하며 이를 효율적으로 수행하기 위한 구체적이고 실질적인 교육 및 연구체계의 확립이 무엇보다 시급한 상황이다. 효율적인 산학연계적인 교육과 연구방법은 전공분야에 따라 여러 형태를 가질 수 있는 만큼 하나의 일반 적인 방법을 규정하기는 대단히 어렵다. 그룹프로젝트는 기계공학분야에서 기전복합시스템의 제품개발에는 대단히 유용한 교육방법이라 결론된다.

• Journal of the KSME
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• v.31 no.3
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• pp.300-303
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• 1991

인류가 불을 에너지로 사용한 이래 문명은 급속도로 발전하여 왔으며 여기에 비례하여 1차에너 지에서 점차 사용이 편리하고 능률적인 기계에너지와 전기에너지로 변환하여 사용하게 되었다. 더욱이 현대는 고도의 산업화와 정보화 사회로 급속히 발전함과 동시에 생활수준도 도시화 및 고급화됨에 따라서 전기에너지는 물과 공기와 같이 우리생활에서 하루라도 없어서는 안될 생명 선이 되고 있다. 이러한 전기에너지는 석유, 석탄, 가스, 우라늄 등 1차에너지원을 사용하여 발 전설비에서 생산되는데 과거에서 지금까지 발전설비 효율을 높이기 위한 노력이 열역학적인 면 에서나 기계 성능면에서 꾸준히 계속되고 있다. 우리나라와 같이 부존자원이 부족하여 수입에 의존하고 있는 처지에서는 효율적인 에너지 활용이 더욱 절실한 문제로 부각되고 있다. 따라서 화력발전설비 효율의 시대적 변천과 최근경향 및 전망에 대하여 살펴봄으로써 프란트 효율에 관심이 있는 분들에게 도움이 되고자 한다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.31 no.5
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• pp.314-319
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• 2019

The numerical simulation method was used to analyze the flow velocity change and mechanical coefficient characteristics of the blade in the shroud system that changes with the initial flow velocity and the blade rpm. In the analysis condition, the initial flow velocity was varied from 0.35 m/s to 1.0 m/s, and the blade rpm varied from 50 rpm to 300 rpm. Through this, the mechanical coefficient was estimated. The flow velocity changes tended to increase more than 1.8 times at the middle point compared to the inlet. When the flow velocity ratio was 0.75 m/s compared to the initial flow velocity of 0.5 m/s, the flow velocity ratio decreased. The mechanical coefficient using the torque of the blade also showed the highest coefficient at 0.5 m/s, and the trends were similar. On the other hand, the maximum coefficient was estimated to be about 20.88% in TSR 4.77 when the initial flow velocity was 0.5 m/s. The mechanical coefficient analysis of blades in this study is expected to provide the basic data for hydraulic model experimental.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.79-82
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• 2001

생산품을 제조하는 과정에서 처리 시간에 따른 제조 기계를 최적의 수로 결정함으로서 공정 과정에서 비효율적인 제조 기계의 활용 비율을 줄일 수 있으며, 이는 공정 과정의 비용을 최소화할 수 있는 방법 중에 하나이다. 본 논문에서는 핸드폰에 사용되는 여러 가지 모델의 배터리를 생산하는 공장의 작업 과정을 조사하고, 일정하기 않은 처리 시간과 작업에 필요한 제조 기계를 조사하였다. 이를 인공 신경망(ANN)의 역전파 알고리즘을 이용하여 생산현장에서 효율적인 처리 시간과 공정 과정에서 생산에 적합한 기계의 수를 최적화시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.425-427
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• 1998

일반적으로 자바는 '자바 가상 기계'라 불리는 소프트웨어에서 실행되어지므로 수행 속도가 느리다. 그래서, 자바의 실행 속도 향상을 위한 많은 연구가 진행 중이며, 그 결과로 서 여러 가지 종류의 자바 가상 기계가 만들어져 있기도 한다. 본 논문에서는 자바의 성능을 결정하는 자바 가상 기계의 효율을 높이기 위하여 현재 알려져 있는 자바 가상 기계의 구현 기법을 비교 분석하고, 보다 효율적으로 동작하는 '자바 가상 기계'를 제시한다.