Much labor, an exceedingly long lead time, and the skills of experienced engineers are required for press tool design. To reduce such problems, several CAD systems for blanking or piercing have been developed. This paper describes a computer-aided design for blanking or piercing of irregularly shaped sheet metal products. An approach to the system is based on knowledge base rules. The process planning & die design system is designed by considering several factors, such as complexity of blank geometry, punch profile, and availability of press equipment and standard parts. Therefore, after checking a production feasibility for irregular shaped sheet metal products, this system which is implemented strip layout module can carry out a process planning and generate the strip layout in graphic forms. Also this system implemented die layout module can carry out a die design for each process which is obtained form the result of an automated process planning and generate parts and assembly drawing of a die set.
일반적으로 고객의 요구사항을 시스템이나 서비스로 구현하는 과정에서 구현된 시스템이나 서비스들이 요구사항을 만족하여 개발 되었는지를 검증하게 된다. 그러나 철도분야의 안전체계나 안전기준을 개발하는 국가연구개발프로젝트의 경우 일반적인 검증 프로세스를 활용하여 이러한 성과물을 검증하는데 많은 한계가 있다. 본 연구에서는 국가연구개발프로젝트를 통해서 산출되는 안전체계, 안전기준, 프로세스 등의 성과물에 대한 체계적이고 효과적인 검증 프로세스를 제시하였으며, 성과물 검증 프로세스의 결과물을 전산 관리할 수 있는 방안 또한 제시하였다.
최근 아키텍처 프레임워크가 정보관리 시스템 개발에 사용되고 있다. 본 논문은 미국방 아키텍처 프레임워크를 사용하여 철도 안전성 평가에 대한 운용 아키텍처 개발 방법론에 대해 기술한다. 철도 시스템과 같이 안전에 민감한 시스템의 경우는 안전성 평가 업무를 효과적이고, 효율적으로 수행하기 위해 정보관리 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 운용 아키텍처를 기반으로 안전성 평가에 대한 정보관리 시스템의 요구사항을 생성하는 것은 필수적이다. 철도시스템에 적용 가능한 안전성 평가 운용 아키텍처를 개발하기 위해 ARP4761이 참고 되었다. 우선, 상용 시스템엔지니어링 도구인 CORE를 활용한 운용 아키텍처 개발 프로세스를 수행하기 위해 스키마 및 템플릿 개발하였다. 운용 아키텍처는 유연한 정보 관리 시스템 구축을 가능하게 할 뿐만 아니라 업무 프로세스의 문제도 해결하는데 도움을 준다.
Machining optimization using typical computer-aided manufacturing (CAM) software mainly depends on tool paths, and it is impossible to predict the behavior of material or cutting force. In this paper, cutting force analysis simulation is performed on the Unibody Case of a mobile phone with the aim of optimizing cutting-force-based machining using the Third Wave Systems' AdventEdge Production Module. Machining time after optimization was shortened by 42% for roughing compared to pre-optimization, and actual machining time was reduced by 36.8%. For finishing, machining time was reduced by 92%, and actual machining time was reduced around 90%. A surface roughness analysis found that the post-optimization surface roughness was $1.16{\mu}m$ Ra, compared to a pre-optimization value of $1.75{\mu}m$ Ra.
This work has been directed at studying and developing a prototype Computer Aided Design(CAD) tool to be used for planning tendon paths in hand reconstructive surgery. The application of CAD to rehabilitative surgery of the hand is a new field of endeavor. There are currently no existing systems designed to assist the orthopedic surgeon in planning these complex peocedures. Additionally, orthopedic surgeons are not trained in mechanics, kinematics, math modeling, or the use of computers. It was also our intent to study the mechanisms and the efficacy of the application of CAD techniques to this important aspect of hand surgery. The following advances are reported here: Interactive 3D tendon path definition tools., Software to calculate tendon excursion from an arbitrary tendon path crossing any number of joints., A model to interactively compute and display the foirces in muscle and tendon., A workstation environment to help surgeons evaluate the consequences of a simulated tendon transfer operation when a tendon is lengthened, rerouted, or reattached in a mew location., It also has been one of the primary concerns in this work that an interactive graphical surgical workstation must present a natural, user-friendly environment to the orthopedic durgeon user. The surgical workstation must ultimately aid the surgeon in helping his patient or in doing his work more efficiently or more reliably.
일반적으로 프로젝트를 수행하는 과정에서 적절한 기술 계획에 따라 진척도 및 성과에 대한 기술검토를 규칙적으로 실시하게 된다. 그러나 일정 시점에서 수행되는 기술검토를 진행하는 과정에서 불명확한 진척도 및 성과 보고, 의견의 불일치, 시간지연 등 여러 가지 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 규칙적인 기술검토 이전에 동료검토를 진행하게 된다. 본 연구에서는 연구개발을 수행하는 과정에 활용되는 효과적인 동료검토 프로세스를 개발하였으며, 추가적으로 동료검토에 관한 일반적인 오해와 개선방안에 대해 서술하였다.
본 연구는 운용성 향상을 위하여 효율적이고, 체계적인 인적 요소 분석 방법을 제안한다. 시스템 개발의 출발점인 사용자의 요구사항 생성 및 관리, 설계반영에 중점을 두고 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시함으로써 운용성 향상을 구현하기 위함이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 사례연구로 인에이블링 시스템 운용환경 설계를 위한 인적 요소 요구사항 아키텍처방법을 제시하고, 이를 기반으로 하여 인에이블링 시스템 인적요소 데이터베이스를 분석하고 구축하는 작업을 수행하였다. 최근 들어, 인에블링 시스템에 관한 인적 요소분석 및 설계반영의 필요성이 증대되고 있다. 인간공학 표준 및 가이드에서 제시하는 방법들을 정리하고, 분석하여 인에이블링 시스템 운용환경설계 검토를 수행하였다. 본 연구의 인에이블링 시스템 운용 환경 설계를 위한 인적요소 분석방법론을 통하여 체계 데이터베이스를 구축하고, 다양한 분야의 체계 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
WHDL이나 Verilog와 같은 기존의 하드웨어 기술 언어(Hardware Description Language)를 이용하여 비동기 마이크로세서를 모델링하고 시뮬레이션을 수행할수 있으나 핸드셰이크 프로토콜 (handshake protocol) 에 의해 동작하는 비동기 마이크로프로세서의 기술이 지나치게 복잡해진다. 결과적으 로 성능 평가 시간이 너무 길어져 상위 수준(system level)에서의 효과적인 설계 공간 탐색에 많은 어려움을 겪는다. 따라서 상위 수준에서 비동기적 특성인 핸드 셰이크 프로토콜을 쉽게 모델링하고 빠른시간 내에 효과적으로 시뮬레이션할수 있는 방법론과 도구가 필요하다. 이런 목적 하에 프로세서 모델링과 시 뮬레이션을 통하여 성능 평가를 수행할수 있는 자동화 도구 SLEDS(System Level Event Driven Simulator)를 개발하였다. 본 도구의 궁극적 목표는 프로세서를 구성하는 모듈들의 지연을 조절하여 (delay balancing)전체적으로 프로세서가 고성능을 얻을수 있도록 최적화 조건을 구하는 것이다. 이와 더불어 정의된 행위를 실제로 수행함으로써 예상한 결과와 실제 결과를 비교하여 설계가 제대로 되었는지 상위 수준에서의 검증을 목표로 한다.
Early detection of the pulmonary nodule is important for diagnosis and treatment of lung cancer. Recently, CT has been used as a screening tool for lung nodule detection. And, it has been reported that computer aided detection(CAD) systems can improve the accuracy of the radiologist in detection nodules on CT scan. The previous study has been proposed a method using Convolutional Neural Network(CNN) in Lung CAD system. But the proposed model has a limitation in accuracy due to its sparse layer structure. Therefore, we propose a Deep Convolutional Neural Network to overcome this limitation. The model proposed in this work is consist of 14 layers including 8 convolutional layers and 4 fully connected layers. The CNN model is trained and tested with 61,404 regions-of-interest (ROIs) patches of lung image including 39,760 nodules and 21,644 non-nodules extracted from the Lung Image Database Consortium(LIDC) dataset. We could obtain the classification accuracy of 91.79% with the CNN model presented in this work. To prevent overfitting, we trained the model with Augmented Dataset and regularization term in the cost function. With L1, L2 regularization at Training process, we obtained 92.39%, 92.52% of accuracy respectively. And we obtained 93.52% with data augmentation. In conclusion, we could obtain the accuracy of 93.75% with L2 Regularization and Data Augmentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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