• Title/Summary/Keyword: 모델재

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샌드위치 복합재 적용 철도차량 차체 구조물의 표준유한요소모델 제시 연구 (A Study on the Standardized Finite Element Models for Carbody Structures of Railway Vehicle Made of Sandwich Composites)

  • 장형진;신광복;고희영;고태환
    • 한국철도학회논문집
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    • 제13권4호
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    • pp.382-388
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    • 2010
  • 본 논문은 샌드위치 복합재가 적용된 철도차량 차체 구조물을 위한 표준유한요소모델을 제시하였다. 최근 샌드위치 복합재는 높은 굽힘 강성 및 강도를 가지며 차체의 경량화와 공간 확보를 통해 에너지 효율을 향상시킬 수 있어 국내의 많은 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러므로 복합재 철도 차량의 제작 전에 유한요소법 등을 통해 구조안전성을 검증해야 한다. 본 연구에서는 다양한 철도차량의 실제 구조시험과 같은 수직, 압축, 비틀림 하중 및 고유진동수 해석을 통해 철도차량 구조물의 표준유한요소모델을 검증 제시하였다. 그 결과, 샌드위치 패널의 굽힘 강성을 향상시키기 위한 보강 금속 프레임에는 빔 요소보다는 사각 쉘 요소가 적절하였으며, 샌드위치 패널의 허니콤 코어와 적층복합재의 경우 적층 쉘 요소와 비교하여 적층 쉘 요소와 솔리드 요소를 사용하는 것이 적절하다. 또한, 제안된 표준유한요소모델은 유한요소모델의 수정 없이 충돌모델에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있다.

낙엽송 원목의 용도별 조재율 모델 개발 (Model Development for the Bucking Rate of Japanese Larch by Cut-to-Length Log Usage)

  • 이대성;이용희;최정기
    • 한국산림과학회지
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    • 제113권3호
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    • pp.361-371
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    • 2024
  • 본 연구는 국내 주요 경제수종인 낙엽송을 대상으로 용도별 조재율 모델을 개발하고자 수행되었으며, 이를 위해 세부적으로 목질부 재적이용률 및 원목이용률 모델이 함께 적합되었다. 모델 데이터로는 벌채 현장에서 용도별 크기로 조재한 생산재 자료가 이용되었고, 주요 예측변수로는 흉고직경과 최종 생산재의 말구직경이 사용되었다. 특히 원목이용률 모델은 전체 생산재와 대경장재에 따른 조재율 차이를 고려하여 장·단재 모델과 대경장재 모델로 구분되었다. 분석 결과 모델은 모두 유의적으로 적합되었으며 실측값의 범위 내에서 정확도 높은 예측값이 산출되었다. 최종적으로 본 연구에서 개발된 목질부 재적이용률과 원목이용률 모델을 적용하여 생산재 용도별 조재율표를 제공하였다. 측정이 용이한 흉고직경과 설정한 말구직경값을 통해 장·단재 혹은 대경장재 조재율을 산출할 수 있음에 따라 국내 낙엽송의 용도별 목재생산량 예측 시 많은 활용이 기대된다.

실시간 시스템의 동시성을 지원하기 위한 재진입 상태챠트 (Reentrant Statecharts for Concurrent Real-Time Systems)

  • 김종혁;유민수
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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    • pp.568-570
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    • 2004
  • Harel과 UML에서 제공하는 기존 개념의 상태챠트는 실시간 작업들의 동시성(concurrency)을 모델링하기 어려운 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 재진입 상태머신과 재진입 상태챠트라는 새로운 개념을 제안한다. 재진입 상태머신은 병렬적으로 실행할 작업들을 교차수행(interleave)함으로서, 상태챠트로 표현되는 실시간 작업들의 동시성(Concurrency)물 효과적으로 지원할 수 있다 이러한 재진입 상태머신을 기반으로, 재진입 상태챠트는 간결하고 풍부한 표현 의미를 제공하며, 아울러 동시적으로 처리되는 행동 모델들을 구체적으로 표현할 수 있다. 재진입 상태머신과 재진입 상태챠트를 이용하여 실시간 시스템을 구현하면 프로세스간 흑은 쓰레드간의 스위칭이 불필요해짐에 따라 그에 따른 실행 오버헤드를 최소화할 수 있다.

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목조 문화재 영상에서의 크랙을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 딥러닝 모델 (An Embedding Similarity-based Deep Learning Model for Detecting Displacement in Cultural Asset Images)

  • 강재용;김인기;임현석;곽정환
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.133-135
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    • 2021
  • 본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위 현상 중 하나인 크랙이 발생하는 영역을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 모델을 제안한다. 우선 변위가 존재하지 않는 정상으로만 구성된 학습 이미지는 사전 학습된 합성 곱 신경망을 통과하여 임베딩 벡터들을 추출한다. 그 이후 임베딩 벡터들을 가지고 정상 클래스에 대한 분포의 파라미터 값을 구한다. 실제 추론 과정에 사용되는 테스트 이미지에 대해서도 마찬가지로 임베딩 벡터를 구한다. 그런 다음 테스트 이미지의 임베딩 벡터와 이전에 구한 정상 클래스를 대표하는 가우시안 분포 정보와의 거리를 계산하여 이상치 맵을 생성하여 최종적으로 변위가 존재하는 영역을 감지한다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 임베딩 유사도 기반 모델이 목조 문화재에서 크랙이 발생하는 변위 영역을 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 크랙 현상에 대한 변위 영역 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

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모델재를 이용한 축대칭 평금형 압출공정의 변형가시화 해석 (A Visioplasticity Analysis for Axisymmetric Extrusion through Square Dies Using Model Material)

  • 한철호;엄태복
    • 소성∙가공
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    • 제5권2호
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    • pp.156-164
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    • 1996
  • To investigate the behavior of plastic deformation in axisymmetric extrusion through square dies, experimental works with the plasticine as a model material are carried out at the room temperature. Some mechanical properties of the model material are determined by compression and ring compression tests. Visioplasticity method using expermental grid distortion in extrusion is introduced to analyze the plastic flow strain rate and strain distribution. In spite of severe deformation during the extrusion through square die the visioplasticity method shows good results for the distribution of effective strain rate and effective strain.

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벤토나이트 완충재 장기 침식을 모사하기 위한 Two-region 모델 소개 (Introduction of Two-region Model for Simulating Long-Term Erosion of Bentonite Buffer)

  • 이재원;김정우
    • 터널과지하공간
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    • 제33권4호
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    • pp.228-243
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    • 2023
  • 벤토나이트는 팽윤 능력과 낮은 투수율 등의 유리한 특성으로 인해 고준위방폐물처분장에서 완충재로 널리 인정받고 활용되고 있으며, 낮은 투수율로 인해 방사성 핵종이 주변 암반으로 이동하는 것을 효과적으로 방지하여 방사성 폐기물의 안전한 처분을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 벤토나이트 완충재의 장기적인 성능은 여전히 지속적인 연구의 대상으로 남아 있으며, 주요 우려 사항 중 하나는 벤토나이트의 팽윤과 지하수 흐름에 의한 완충재의 침식이다. 벤토나이트 완충재의 침식은 완충재의 무결성을 손상시키고 지하수를 통한 방사성 핵종의 이동을 촉진할 수 있는 콜로이드 형성을 초래하여, 결과적으로 방사성 핵종 이동 위험을 높임으로써 처분장 안전에 중대한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 벤토나이트 완충재의 침식 메커니즘과 침식 정도를 수치 해석적으로 정량화하여 장기적인 벤토나이트 완충재의 성능 및 콜로이드 형성 정도를 평가하는 것이 고준위방폐물처분장의 안전성 평가에 매우 중요하다. 본 기술 보고에서는 동적 벤토나이트 확산 모델을 기반으로 거동이 유사한 영역을 두 개로 분류하여 벤토나이트의 균열 침투 및 콜로이드 형성을 모사할 수 있도록 제안된 모델인 Two-region 모델을 소개하였으며, 이 모델을 이용해 벤토나이트 완충재 침식 정도를 정량적으로 평가하였다.

주변 문장 유사도를 이용한 문서 재사용 측정 모델 (A Text Reuse Measuring Model Using Circumference Sentence Similarity)

  • 최성원;김상범;임해창
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.179-183
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    • 2005
  • 기존의 문서 재사용 탐지 모델은 문서 혹은 문장 단위로 그 내부의 단어 혹은 n-gram을 비교를 통해 문장의 재사용을 판별하였다. 그렇지만 문서 단위의 재사용 검사는 다른 문서의 일부분을 재사용하는 경우에 대해서는 문서 내에 문서 재사용이 이루어지지 않은 부분에 의해서 그 재사용 측정값이 낮아지게 되어 오류가 발생할 수 있는 가능성이 높아진다. 반면에 문장 단위의 문서 재사용 검사는 비교문서 내의 문장들에 대한 비교를 수행하게 되므로, 문서의 일부분에 대해 재사용물 수행한 경우에도 그 재사용된 부분 내의 문장들에 대한 비교를 수행하는 것이므로 문서 단위의 재사용에 비해 그런 경우에 더 견고하게 작동된다. 그렇지만, 문장 단위의 비교는 문서에 비해 짧은 문장을 단위로 하기 때문에 그 신뢰도에 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이런 문장단위 비교의 단점을 보완하기 위해 문장 단위의 문서 재사용 검사를 수행 후, 문장의 주변 문장의 재사용 검사 결과를 이용하여 문장 단위 재사용 검사에서 일어나는 오류를 감소시키고자 하였다.

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칼란드리아 내부의 감속재 열유동 해석을 위한 난류모델 성능 평가 (Performance Assessment of Turbulence Models for the Prediction of Moderator Thermal Flow Inside CANDU Calandria)

  • 이공희;방영석;우승웅
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제36권3호
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    • pp.363-369
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    • 2012
  • CANDU형 원전의 칼란드리아 내부 감속재 열유동은 입구 노즐에서 나온 제트 유동에 의해 발생하는 관성력과 감속재로 전달되는 열부하에 의해 발생하는 부력의 상호작용으로 인해 복잡한 난류 특성을 나타낸다. 본 연구에서는 이러한 복잡한 감속재 열유동을 정확히 예측하기 위한 난류모델의 성능을 평가하기 위해 상용 유동해석 프로그램인 FLUENT에 탑재된 난류모델들을 사용해서 계산한 결과를 Sheridan Park Engineering Laboratory (SPEL)의 실험값과 비교하였다. 결론적으로 CANDU형 원전의 칼란드리아 내부 감속재 열유동을 신뢰할 수 있게 예측하기 위해서는 부력이 난류 유동에 미치는 영향을 고려해주는 생성항을 포함한 난류 모델이 사용되어야 한다.

객체지향 시스템으로부터 컴포넌트를 식별하기 위한 모델 기반의 정량적 재공학 (Model-Based Quantitative Reengineering for Identifying Components from Object-Oriented Systems)

  • 이은주
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제14D권1호
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    • pp.67-82
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    • 2007
  • 객체지향 기술은 단위가 되는 클래스가 지나지게 세밀하고 한정적이어서 재사용의 효용이 떨어진다. 컴포넌트는 객체보다 큰 단위로서 복잡도를 효율적으로 관리해주고 품질과 재사용성을 향상시킨다. 또한 MDA나 SOA와 같은 새로운 프레임워크가 등장하면서 컴포넌트 기술의 중요성은 더 커지게 되었다. 따라서 객체지향 시스템을 분석하여 새로운 환경에 적합한 컴포넌트로 재공학하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 시스템으로부터 컴포넌트를 식별하기 위한 모델 기반의 정량적 재공학 방법을 제안한다. 본 방법에서는 이전 연구를 확장하여 시스템모델과 프로세스를 상세히 정의하고 정형화하였다. 객체지향 시스템으로부터 시스템 모델을 구성하고 이 모델을 사용하여 정량적 방법으로 컴포넌트들을 추출하고 정제한다. 또한 지원 도구를 개발하여 현재 존재하는 객체지향 시스템에 적용하여 유효성을 확인한다.

러프논리에 기반한 객체지향 컴포넌트의 재사용 결정 알고리즘 생성 (Generation of Reusability Decision Algorithm of Object-Oriented Components based on Rough Logic)

  • 이성주
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.583-590
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    • 1999
  • 본 연구에서는 컴포넌트의 획득시점에서 객체지향 컴포넌트의 재사용 가능성을 능동적으로 결정할수 객체지향 컴포넌트의 재사용성 결정 모델을 제안한다. 먼저 제안된 모델은 객체지향 컴포넌트의 재사용 결정을 위한 속성들을 선택한다,다음으로 여러 연구들에서 제시된 객체지향 클래스의 품질척도들과 품질 분류기준들에 근거하여 실제 재사용주인 컴포넌트들에서 재사용 정보를 추출한다. 마지막으로 러프집합을 이용하여 추출된 정보에서 객체지향 컴포넌트의 재사용 결정알고리즘을 생성한다.

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