한국천문연구원은 GMT (Giant Magellan Telescope)의 부경 중의 하나인 FSM (Fast Steering Mirror)의 시험모델을 개발 중이다. 구경 1.06m의 비축 비구면 반사경을 시험제작하기 위하여 경량화 설계를 하였고 실제 가공 준비를 하고 있다. 반사경의 tip-tilt 제어를 위해서는 mathmatical model을 작성하고 실제 test-bed를 제작하였다. 이 논문에서는 FSM 시험모델의 개발 현황에 대해 논한다.
최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어 오픈 도메인 QA 시스템의 발전은 가속화되고 있다. 특히 IR 시스템(Information Retrieval)과 추출 기반의 기계 독해 모델을 결합한 접근 방식(IRQA)의 경우, 문서와 질문 각각을 연속 벡터로 인코딩하는 IR 시스템(Dense Retrieval)의 연구가 진행되면서 검색 성능이 전통적인 키워드 기반 IR 시스템에 비해 큰 폭으로 상승하였고, 이를 기반으로 오픈 도메인 질의응답의 성능 또한 개선 되었다. 본 논문에서는 경량화 된 BERT 모델을 기반으로 하여 Dense Retrieval 모델 ORQA와 REALM을 사전 학습하고, 한국어 오픈 도메인 QA에서 QA 성능과 검색 성능을 도출한다. 실험 결과, 키워드 기반 IR 시스템 BM25를 기반으로 했던 이전 IRQA 실험결과와 비교하여 더 적은 문서로 더 나은 QA 성능을 보였으며, 검색 결과의 경우, BM25의 성능을 뛰어넘는 결과를 보였다.
최근 데이터 획득 위치에 가장 근접하고, 저 수준의 계산력을 제공하는 엣지 기기를 중심으로 직접 딥러닝 추론을 수행하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 드론에서 촬영한 교통 영상 데이터를 기반으로, 다수의 차량 종류 및 보행자를 식별하는 모델을 Jetson Nano 에 탑재하여 기본 성능을 측정한다. 더불어, 자원제약형 기기 환경에서 TensorRT 와 Deepstream 을 활용하여 객체 식별 모델의 연산 경량화 및 추론 가속화 성능을 극대화하기 위한 구현 및 실험을 수행하여 Anchor-based 및 Anchor-free 객체 식별 모델의 정확도와 실시간 대응력을 평가하고 논의한다.
CPU 와 GPU 의 성능이 지속적으로 발전함에 따라 객체 인식 인공지능의 정확도와 추론 속도는 점차 향상되고 있으나 이러한 성능을 Edge Device 와 같은 제한된 환경에서 구현하기에 아직 여러 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 여러가지 Edge Device 에서 객체 인식을 위한 경량화 된 모델 중 하나인 SSD-Mobilenet-V2 를 활용하여 결과값을 통해 각 Device 간 경향성을 분석하였다. 본 결과를 바탕으로 다양한 환경에서의 객체인식 인공지능 모델의 성능 개선을 위한 연구에 활용할 수 있다.
전동기는 산업 전 분야에 걸쳐 다양하게 사용되는 회전기기로서, 소형화, 경량화, 고속화하는 추세에 있다. 이는 전동기 프레임의 구조강성을 약화시키고, 축계 위험속도를 낮춤으로써 진동에 취약한 구조를 가지게 된다. 회전체 진동 관련 규정 중 API 684 에서는 베어링 지지강성이 베어링 강성에 비해 3.5 배 이하인 경우 베어링 지지강성이 위험 속도 해석 모델에 포함되어야 함을 명시하고 있다. 산업 현장에서는 베어링 지지강성을 정확하게 산출하기 어려워 이를 고려하지 않고 회전체를 설계하는 경우가 많아 실제 조건에서 예측하지 못한 진동 문제가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 전동기 베어링 하우징 및 프레임에 대한 가진 시험을 통해 얻은 주파수 응답함수의 실수부를 분석하여 베어링 지지강성을 추출하는 방법을 제시하였다. 이를 바탕으로 유한요소 해석모델을 이용하여 베어링 지지강성을 해석적으로 예측하는 기법을 정립하였다. 추출된 베어링 지지강성을 축계 해석 모델에 포함하여 베어링 지지강성 포함 유무에 따른 축계 위험속도 및 안정성을 비교하였다. 그 결과 베어링 지지강성을 포함한 경우, 보다 정확한 위험속도 및 진동응답 수준을 예측할 수 있음을 확인하였다.
1960년대 후반 유한요소법인 전자장 수치해석에 응용되기 시작한 후 전기기기 특성해석, 성능예측 및 설계에 많은 도움을 주었다. 그동안 실제 모델에 응용된것은 거의가 2차원 문제에 국한되었다. 그러나, 최근 들어서는 각종 전기기기가 경량화, 소형화, 고효율화 됨에 따라 점차로 3차원 전자장 수치해석에 대한 요구가 급증하고 잇다. 앞서 언급한 바와 같이 유한요소법은 영역법의 일종으로 영역을 적절히 요소분할 하는데 어려움이 있다. 따라서 근래에 영역법의 문제점을 보완하기 위하여, 또한 영역법으 대용으로 경계법에 대한 연구가 점차로 증대되고 있다. 경계요소법은 주어진 지배방정식에 대한 Green 함수를 반드시 알아야만 하는 단점을 갖고 있으나 근래에 들어서는 광범위한 분야에 걸쳐 Grem함수가 이미 발전되어 있기 때문에 실제 응용에는 별 문제가 없으리라 생각된다.
본 논문에서는 소형화, 경량화 및 저전력화를 목표로 개발된 과학기술위성 2호 대용량 메모리 유닛(Mass Memory Unit, MMU)의 준비행모델(Proto Flight Model, PFM)을 통해서 과학기술위성 1호 대용량 메모리 유닛과의 성능을 비교 하였다. 탑재체로부터의 수신 속도와 XTX로의 전송 속도는 각각 200Kbps와 10Mbps이다. 실험실에서의 성능시험과 위성에 조립된 상태에서의 성능 및 환경 시험을 통해서 그 성능을 확인 하였다.
고압을 받는 플랜트용 제품 설계 시에 대부분 강건 구조를 지양하다 보면 안전율이 높아지고 중량이 과다 해지는 문제가 있다. 본 논문은 플랜트용 이축 볼밸브 볼의 경량화를 위하여 밸브의 3차원 모델링과 ANSYS를 적용한 유한요소해석으로 응력해석을 수행한 후에, 허용 응력 범위와 설계 변경 제한 조건 내에서 최적화 과정으로 볼의 중량 감소를 달성하였다. 약 22%의 볼 중량이 감소되었고 응력은 증가하였으나 안전계수는 1.25가 되었다. 볼의 일부분에 과도한 응력이 있으나 대부분 재료의 항복응력 허용치 내에 있어 안전한 상태이다. 유동의 흐름을 제어하는 실링 (seal) 역할을 하는 시트 인서트와 시트 링 등 밸브의 3차원 모델에 대한 정적 구조해석으로 응력 값을 확인하여 안전함을 확인하였고, 또한 대칭 구조인 부분에 대해 2차원 단순 모델의 구조해석으로 같은 결과가 도출됨을 확인하였다. 본 연구의 범위는 볼의 중량 감소라 볼의 감소된 치수가 도출되었으며, 주변 부재의 재설계는 (신제품 개발에 해당되어) 본 연구에 고려되지 않는다.
본 논문에서는 도서 지역 화물 및 승객 운송을 맡은 연안 항해용 친환경 차도선을 개발하면서, 검토된 주요 결과들에 대해서 논의한다. 시장에서의 경제성을 확보하기 위하여, 폭 19 m를 최종 개발모델 및 갑판면적에 많은 차량이 배치되도록 고려하였다. 조파저항 감소를 위해 선형 형상은 "V"에 선수벌수를 접목하였으며, 수치해석을 통해 개발 선박의 유체역학적 성능을 확인하였다. 선가를 직접 결정짓는 선각 중량을 감소하기 위하여, 최적화 전문 프로그램에 내재된 다목적 최적화 방법인 파레토 시뮬레이트 어닐링을 활용하여 약 3.9 %의 중량 절감을 달성하였다. 본 연구를 통해서 도출된 주요 결과들은 추후 쌍동형 차도선 관련 연구를 수행하는 엔지니어와 관련 산업에 좋은 선례가 될 것으로 기대한다.
에너지분야 사물인터넷기술인 e-IoT 통신 및 서비스의 표준화 분야는 최신 기술로 새로운 시장이 창출되는 분야의 주도권을 확보하고 시장을 선점하기 위해 표준모델을 정의하고 실용모델을 실증하는 기술이다. 특히 4차 산업혁명의 기초 기술인 IoT 기술에 대한 프레임워크 개발, 표준화를 통한 상호연동성 확보, 표준 플랫폼의 운영 등을 위해 세부적인 기술규격들을 정의하고 있다. 본 논문에서는 e-IoT 표준 프로토콜 경량화 및 시험인증절차에 관한 방식을 제안한다. 제안된 방식은 향후 e-IoT 제품의 저전력 이슈에 대한 문제를 해결할 수 있는 제품 구현방안을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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