최근의 소프트웨어 개발에서는 리팩토링이 일반적인 요소로서 활발하게 이용되고 있다. 리팩토링에 대한 관심이 높아지면서 리팩토링의 자동화와 리팩토링 재사용을 위한 조립에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 연구들에서는 리팩토링과 리팩토링 조립에 대해 선/후행조건을 각각 명세하고 있다. 하지만 리팩토링 조립의 경우에 대한 선/후행조건은 개별적인 리팩토링들의 선/후행조건들과 중복된 기능들이 대부분이며, 사용 가능한 리팩토링의 조립이 정적으로 고정되어 있음을 의미한다. 이에 본 연구에서는 리팩토링 조립의 경우가 고정되어 있지 않고 조립의 경우에 따른 선/후행조건의 추가적인 정의 없이 동적으로 다양하게 조립여부를 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해 리팩토링의 동적 조립을 위한 전체 프레임워크를 제안하며 OCL 기반으로 리팩토링을 명세한다.
본 연구에서는 쉴드터널의 볼트 체결 방식의 문제점을 개선하기 위해 강연선 긴장력을 이용한 새로운 세그먼트 체결 기술을 개발하였다. 현장 조립 시험시공을 통해 세그먼트 전단키가 세그먼트 틸팅 공정에서 가이드 역할을 하여 볼트 체결 방식보다 조립 시간이 더 단축되는 것을 확인하였다. 그리고 세그먼트 조립 공정의 소요공기 측정결과 볼트 체결 방식은 1개의 세그먼트 공급에서 체결까지 420초가 소요되었고, 강연선 체결 방식은 400초가 소요되었는데, 강연선 자동화 장치를 이용할 경우 기존 볼트 체결 방식에 비해 60초의 소요공기 감소효과가 있는 것으로 나타났다. 또한, BIM을 활용한 쉴드TBM 연동 강연선 자동화 시스템 모델링은 쉴드TBM 설계, 굴진 계획, 공법 프로세스 파악, 시공 관리 등에서 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
유무선 초고속 인터넷 연결과 모바일기기의 발달로 사이버공간을 이용하는 멀티미디어 교육용 콘텐츠에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 가상공간에서 로봇조립에 대한 이해를 돕기 위해서 교육용 콘텐츠를 디자인하고 구현한다. 콘텐츠는 로봇 부품을 사용자가 조립해 나가는 과정으로 플래시 애니메이션 기법과 액션 스크립트을 활용해서 동영상과 상호작용을 조립과정 콘텐츠에 나타내었다. 인터넷 가상공간에서 사용자 중심의 상호 작용을 통하여 로봇 조립과정을 구현함으로써 가상공간에서 사용자 직접 조작으로 조립함으로서 교육효과를 증진시킬 수 있다. 현재의 구현과정은 이미지위주의 제한적 조립과정이지만 향후에는 3차원 모델링기반의 AR(증강현실) 구현으로 발전할 수 있다.
When reinforcing an existing building with the Concrete Filled Tube(CFT) structure, it is impossible to form a diaphragm inside with the existing method. Therefore, in this study, a construction method was proposed so that the internal diaphragm could be welded on four sides by using a slot to transmit force.
본 연구는 고체 추진기관의 각종 밀봉 부에 많이 사용되는 O-링의 설계시 고려되는 각종 형상인자의 변화에 따른 O-링의 거동과 응력 상태를 분석하여 설계 최적조건을 찾기 위한 내용을 다루고 있다. 조립 부의 내외경과 조립 공차, 챔퍼길이와 각도, 조립 홈의 외경, 깊이, 폭, 구성반경, O-링의 내경과 선 직경 등의 설계 변수에 의한 조립부 형상과 재료의 물성치, 유한요소 선택 및 요소 분할, 경계조건, 하중조건, 접촉부 정의 등을 MSC/PATRAN3의 $PCL^{[1]}$/로 프로그래밍 하여 설계변수에 의한 결과 분석을 손쉽게 수행할 수 있도록 시도하였다 고무의 Hyperelastic 물성치는 문헌상의 자료$자료^{[2]}$에 제시된 Ogden 상수를 사용하였으며 추후에는 인장시험, 순수전단시험, 이 축 인장시험을 통해 실험적으로 측정$^{[3]}$ 하여 적용할 예정이다. 고무의 대변형, 대 변형률을 고려한 비선형 응력해석은 MSC/PATRAN3의 Advanced FEA 모듈과 ABAQUS 5.5를 사용하였다. 본 연구에서의 해석결과를 설계변수들의 영향을 비교 분석하는데 사용하였으나 그 정확도가 입증된 상태는 아니며 추후 실제 조립 및 수압시험을 통해 평가할 예정이다.
This paper presents a neural network-based computational scheme to generate the optimized robotic assembly sequence for an assembly product consisting of a number of parts. An assembly sequence is considered to be optimal when it meets a number of conditions : it must satisfy assembly constraints, keep the stability of in-process subassemblies, and minimize assembly cost. To derive such an optimal sequence, we propose a scheme using both the Hopfield neural network and the expert system. Based upon the inferred precedence constraints and the assembly costs from the expert system, we derive the evolution equation of the network. To illustrate the suitability of the proposed scheme, a case study is presented for industrial product of an electrical relay. The result is compared with that obtained from the expert system.
Cadmium telluride(CdTe) 나노입자의 자기조립으로 형성된 나노구조체는 독특한 특성 때문에 여러 분야에서 활발히 연구되고 있다. 나노구조체의 광학적, 물리적 특성은 물질 형태에 크게 의존하기 때문에 나노구조를 제어하는 기술은 나노과학 분야에서 가장 핵심적인 요체이다. 이번 실험에서 각 나노입자의 자기조립을 통해 나노선이 제조됨을 확인하였다. 안정제로 사용된 thioglycolic acid(TGA)와 Cd 이온의 비율을 기존의 2.4:1에서 1.3:1로 낮추어 CdTe 나노선을 합성 하였다. 자기조립을 통해 생성된 나노입자는 곧고 긴 형태였으며 다결정을 이루고 있었다. 이렇게 합성된 나노선은 투과전자현미경(TEM)과 주사전자현미경(SEM)으로 관찰하였으며, 작게는 500 nm에서 크게는 $10{\mu}m$ 이상의 곧고 긴 나노선이 합성된 것을 확인할 수 있었다.
최근 광섬유와 일반 통신 선로 사이의 인터페이스인 레이저 펌프(laser pump)와 같은 광 부품의 수요가 늘어나고 있다. 그러나 대부분의 광 부품 조립은 수작업으로 이루어지고 있기 때문에 한명의 전문가가 하루에 조립할 수 있는 광 부품의 수는 많지 않다. 따라서 이러한 광 부품의 대량생산을 위해서는 광 부픔 제작 과정의 자동화가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 980nm 레이저 펌프 조립 과정에서 광섬유 끝단 렌즈의 각도 조절을 자동화하기 위한 비젼 기반의 앵글 튜닝 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 입력된 영상으로부터 광섬유 끝단 렌즈의 하단 영역의 넓이를 이용하여 광섬유의 각도를 측정하고, 광섬유를 회전시키면서 변화하는 각도 값을 이용하여 광섬유를 원하는 각도로 튜닝 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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