• 한국의류산업학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.267-276
• /
• 2019

This study develops 3D-printed-garment collections for a fashion show presentation. A design concept using traditional patterns that consisted of garments regarding the limitation of the printing technology was investigated in order to develop the collection. The structures of the connecting joints of the textile parts which could be easily and sturdily interconnected were invented. Wearability as garments that could be naturally worn on the human body were sought. As a result, four 3D-printed-garments were developed. The 1st garment composed of objects based on a 'Yeon-Dang-Cho'-pattern was constructed as a geometric robe style using a FDM 3D printer and transparent TPU filaments. The 2nd and 3rd 3D-printed-garments composed of an object based on a 'Boe-Sang-Hwa'-pattern was constructed as a distorted one-piece exaggerating the silhouettes of shoulders and waist parts as well as a straight asymmetric tunic style that used the same printer and material as the 1st garment. The last garment composed of an object based on a 'Boe-Sang-Hwa'-pattern printed using a SLA 3D printer and flexible-liquid-resin was constructed attaching the objects on the fabric material by the hot-press machine. The four developed garments were presented in the opening fashion show of 'the 6th International 3D-printing Korea Expo'. This study provides a basic case for related studies to adapt 3D-printing technology in textile pattern development of garment construction.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.1004-1010
• /
• 2020

본 논문은 단상 영구자석 동기전동기의 초기 회전자 자극 검출 기법을 제안한다. 대상 전동기는 저속 및 정지 상태에서 역기전력을 기반으로 위치 정보를 얻을 수 없다. 따라서 초기 개루프 기동이 필요하며 이 과정에서 저 전류 및 소프트 기동을 위한 초기 회전자 위치 정보가 필요하다. 제안하는 초기 회전자 자극 검출 알고리즘의 경우 비대칭 공극의 영향 및 영구자석 자속의 영향을 고려하였으며, 고주파 전압 신호 주입을 기반으로 정확한 검출을 위한 오프셋 전압을 이용하였다. 이때 고주파 전압 신호로부터 유도된 고주파 전류의 경우 가상의 dq축을 이용하여 유도된 전류의 최댓값 취득을 통해 회전자 영구자석 자극을 판별한다. 본 논문에서는 센서리스 운전의 저전류 및 소프트 기동을 위해 제안된 초기 회전자 자극 검출 알고리즘을 홀센서 신호를 근거로 효용성 및 타당성을 다수의 실험을 통해 검증하였다.

• 폴리머
• /
• 제37권3호
• /
• pp.308-315
• /
• 2013

본 연구에서는 실리카 나노 입자의 표면개질을 위해 실란 커플링제인 bis[3-(triethoxysilylpropyl)]tetrasulfide(TESPT)를 사용하여 표면개질 반응을 수행하였다. 반응온도, 반응시간 및 TESPT 투입량의 변화가 실리카 표면개질 반응에 미치는 영향을 Fourier transform infrared spectroscopy(FTIR), thermogravimetric analysis(TGA), elemental analysis(EA) 및 고체 $^{13}C$ 및 $^{29}Si$ cross-polarization magic angle spinning(CP/MAS) nuclear magnetic resonance spectroscopy(NMR)를 사용하여 분석하였다. 실리카 대비 투입되는 TESPT의 투입량을 증가시킬수록 $3746cm^{-1}$의 실리카의 고립 실란올(isolated) 피크의 세기는 줄어들었고, $2938cm^{-1}$의 TESPT의 $-CH_2$기에 의한 피크의 세기는 증가하였다. 또한 TESPT로 표면 개질된 실리카가 SBR 복합체의 기계적 물성에 미치는 영향과 SBR 기질 내에서 실란 커플링제로 표면 처리된 실리카의 분산정도를 universal testing machine(UTM)과 field emission scanning electron microscope(FE-SEM)를 이용하여 각각 측정하였다. 실험 결과 개질되지 않은 본래(pristine) 실리카를 20 phr(parts per hundred of rubber) 넣은 SBR 나노복합체에 비해 개질된 실리카 20 phr를 넣은 SBR 복합체의 인장강도는 5.65에서 9.38 MPa, 100% modulus는 1.62에서 2.73 MPa로 각각 증가하였으나, 파괴점 신장률은 349.6에서 298.9%로 조금 감소되었으며, SBR 기질 내의 실리카 분산성은 TESPT로 처리된 실리카가 본래 실리카에 비해 우수하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.125-141
• /
• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제28권7호
• /
• pp.936-946
• /
• 2007

기울어진 자전축을 갖는 회전계에서, 일정한 각속도로 회전하는 동서풍이 있는 경우에 대해서 로스비하우어비츠 파동의 섹터모드(적도에 대한 반구 비대칭의 첫 번째 모드)와 균형을 이루는 지위고도장을 해석적으로 유도하였다. 균형장은 발산방정식으로부터 시간변화를 제거하고 라플라시안 연산자를 역산함으로써 구하였다. 역산은 비선형항의 계산과 포이슨 방정식의 해를 구하는 두 단계의 연산과정으로 이루어져 있다. 두 번째 단계에서, 구면조화함수로 표현되는 강제력의 항은 구면조화함수의 선형관계를 이용하였고, 그 이외의 항은 구면조화함수를 적분함으로써 구하였다. 균형장은 여섯 개의 동서파수 성분으로 표현됨이 드러났다. 본 연구에서 구한 균형장은 적도에 대하여 비대칭의 구조를 가지기 때문에, 대칭의 구조만을 가지는 것에 비하여 미분방정식의 수치해의 검종법으로서의 활용도가 높다. 일정한 각속도를 갖는 배경 동서풍이 지구의 자전각속도와 같거나 1/2에 해당하는 경우에는, 일부 동서파수 성분이 제거되는 것으로 나타났다. 이론적으로 구한 균형장은 정교한 수치모델을 통하여 구한 균형장과 거의 정확하게 같은 것으로 밝혀져, 이론적 해의 타당성이 입증되었다. 마지막으로, 로스비하우어비츠 파동의 섹터모드와 균형을 이루는 지위고도장의 안정성을 장기간시간적분을 통하여 살펴보았다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.270-283
• /
• 2012

다채널 TV, IPTV 및 Smart TV 서비스의 등장으로 인해 수많은 방송 채널과 방대한 TV 프로그램 콘텐츠가 시청자 단말로 제공됨으로써 시청자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾고 소비하는 것이 어려운 TV 시청 환경을 맞게 되었다. 따라서 TV 사용자들에게 자신이 선호하는 콘텐츠를 자동 추천해 줌으로써 원하는 콘텐츠로의 접근성을 증대시키는 것은 미래의 지능형 TV 서비스에 있어서 주요한 이슈이다. 이에 본 논문에서는 사용자의 선호 취향과 대중의 선호취향을 모두 고려한 협업필터링 개념의 통계적 기계학습 기반 TV 프로그램 추천 모델을 제시한다. 이를 위해 시청한 TV 콘텐츠에 대한 선호 토픽을 사용자의 시청 선호도로 보고, 최근 널리 활용되고 있는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)모델을 TV 프로그램 추천 모델에 적용하였다. LDA 기반 TV 프로그램 추천 성능을 개선하기 위해 본 논문에서는 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로, TV 사용자들의 관심 토픽을 은닉 변수로 하고, TV 사용자들의 관심 토픽에 대한 다양성을 반영하기 위해 은닉 변수의 확률분포 특성을 비대칭 디리클레(Dirichlet) 분포로 모형화하여 실험에 적용하였다. 제안된 LDA 기반 TV 프로그램 자동 추천 방법의 성능을 검증하기 위해, 유사 시청 특성을 갖는 사용자 그룹에 대해 상위 5개의 TV 프로그램을 일주일 단위로 추천하였을 경우 평균 66.5%, 2개월 단위의 추천에 대해서는 평균 77.9%의 precision 추천 성능을 확인할 수 있었다.