• 생물환경조절학회지
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• 제19권2호
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• pp.63-69
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• 2010

2007년 4월 이전까지 10~15년 동안 규격시설로 운영되어 오던 농가지도형 단동하우스에서의 보강지주 설치효과를 분석하였다. 이전의 연구로 적설하중에 대한 수식 계산을 통해 보강지주 설치 단동하우스의 추가적설심이 제시된 바 있으나 모델이 농가지도형 단동하우스 규격과 상이해 연구 결과를 농가지도형 단동하우스에 그대로 적용하기에 무리가 따랐다. 본 연구에서는 농가지도형 단동하우스를 3차원 강뼈대 구조물로 모델링 하여 보강지주 설치 효과를 분석하였으며 재하시험을 통해 해석결과를 검증하였다. 구조해석 결과, 단동하우스에 보강지주 설치 시 안전적설심은 오히려 줄어드는 것으로 나타났는데 파이프 체결 부에서의 집중 하중으로 지붕도리에 큰 응력이 걸리기 때문으로 보강지주 설치 시에는 지붕도리의 규격도 함께 강화되어야 할 것으로 판단되었다. 지붕도리를 강화하고 보강지주를 3~4m 간격으로 설치할 경우, 안전적설심은 기본모델에서 보다 2배 이상 높아지는 것으로 나타났다. 보강지주 규격별 농가지도형 단동하우스 5종의 안전적설심을 제시하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제17권4호통권77호
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• pp.419-429
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• 2005

본 연구의 목적은 기존의 복합십자형 다이아프램을 사용한 CFT 기둥-보 인장측 접합부에 관한 연구에 이어서 접합부 각 요소의 구조적 특성을 명료하게 하는데 있다. 복합십자형 다이아프램은 기존 접합부의 하중전달 경로 및 다이아프램의 갑작스런 기하학적인 형상 변화에 대한 디테일을 개선함으로서, 보 플랜지 및 다이아프램에 응력을 고르게 분포시키고 접합부의 응력집중이 완화된 접합방식이다. 복합십자형 다이아프램을 접합부에서 중요한 요소 중 하나인 슬리브에서의 응력전달에 관하여 연구를 수행하였다. 슬리브의 두께 및 길이를 변수로 하여 해석한 결과, 슬리브의 길이 및 두께는 접합부의 내력에 큰 영향을 주지 않고 다이아프램으로부터의 하중을 콘크리트로 전달시키는 매개체의 역할을 하였다. 또한 적정 슬리브의 길이 및 두께를 각각 직경의 1배, 슬리브 직경/두께비를 20으로 제안한다. 기존의 내력식을 검토하여 메커니즘을 수정한 후 적용가능한 접합부의 극한내력식 및 항복내력식을 제안하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권6호
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• pp.109-118
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• 1998

본 논문에서는 압축 복원된 디지탈 RGB 또는 YCbCr 신호를 NTSC와 PAL 방송 규격에 맞는 휘도 신호와 크로마 신호 또는 영상 복합 신호로 변환 출력하는 기능을 갖는 부호화기를 설계하였다. 부호화기의 비디오 타이밍 신호는 수평 동기 신호, 수직 동기 신호, 블랭킹을 포함하며 또한 비디오를 편집하는 데 편리한 필드인식(identification) 신호를 지원한다. 부호화기는 곱셈기를 사용한 시스토릭 파이프라인 방식 [13] 에 비해 4단 파이프라인 아키텍쳐와 쉬프트-앤-가산기를 사용하여 약40%의 게이트 수를 줄였다. 설계된 부호화기는 $0.65{\mu}m$ SOG(Sea fo Gatearray) 삼중 금속 CMOS 공정 기술을 사용하여 패드를 포함한 전체 칩 면적은 $3.7478mm {\times} 4.4678mm$으로 19,468의 게이트가 집적되었으며 전력 소비는 0.9W이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.259-264
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• 2023

본 논문에서는 3차원 엮임 재료의 재료 물성치들을 효율적으로 분석하고 추후 최적설계 연구에 활용하기 위해서 파라메트릭 배치 해석 워크플로우를 제시하였다. 3차원 엮임 재료를 구성하는 와이어들 사이의 간격을 설계 매개변수로 하는 파라메트릭 모델에 대해서 임의의 변수 조합을 가지는 2,500개의 수치 모델을 생성하였으며, 상용 프로그램인 매트랩과 앤시스의 여러 모듈을 사용하여 체적탄성계수, 열전도도, 유체투과율과 같은 다양한 재료 물성치들을 배치 해석을 통해서 자동으로 얻어질 수 있도록 구성하였다. 이와 같이 얻어진 대용량의 재료 물성치 데이터베이스를 활용해서 회귀 분석을 수행하였으며, 그 결과 설계 변수들과 재료 물성치 사이의 경향성과 수치 해석 결과의 정확도를 검증하였다. 또한 확보된 데이터베이스를 통해서 3차원 엮임 재료의 물성치를 예측할 수 있는 인공 신경망을 구성하고 학습시켰으며, 그 결과 임의의 설계 매개변수 값들을 가지는 엮임 재료 모델에 대해서 구조 및 유체해석 과정 없이도 높은 정확도로 재료 물성치들을 추정할 수 있음을 확인하였다.