In this paper, a methodology to assess machine tool errors quickly is suggested using a touch probe and a cube array artifact. Parameterized error models derived are expressed of model coefficient vectors and backlash errors to be determined. To determine the unknown model coefficient vectors, a cube array artifact is proposed. Considering CMM measurement data of cube vertex coordinates. error vectors for all axes ate obtained and used to complete the error model. Some simulation results show that the suggested error model can follow the true values within 10$\mu\textrm{m}$. To verify the error model, a circular part with two concentric circles is measured and simulated. The results show that the differences between CMM and OMM radius errors are smaller than 15$\mu\textrm{m}$.
This paper presents development of double-K fracture model for the split-tension cube specimen for determining the unstable fracture toughness and initial cracking toughness of concrete. There are some advantages of using of split-tension cube test like compactness and lightness over the existing specimen geometries in practice such as three-point bend test, wedge splitting test and compact tension specimen. The cohesive toughness of the material is determined using weight function having four terms for the split-tension cube specimen. Some empirical relations are also suggested for determining geometrical factors in order to calculate stress intensity factor and crack mouth opening displacement for the same specimen. The results of double-K fracture parameters of split-tension cube specimen are compared with those obtained for compact tension specimen. Finally, the influence of the width of the load-distribution of split-tension cube specimen on the double-K fracture parameters for laboratory size specimens is investigated. The input data required for determining double-K fracture parameters for both the specimen geometries are obtained using well known version of the Fictitious Crack Model.
우주기반기술 검증용 극초소형 위성 STEP Cube Lab.(Cube Laboratory for Space Technology Experimental Project)의 주요 탑재체인 집광형 프레넬렌즈가 적용된 고효율 집광형 태양전력시스템, 열선 절단방식이 적용된 무충격 구속분리장치 그리고 MEMS 기반의 고체추력기에 대해 인증수준의 열진공 시험과 열평형 시험을 수행하였다. 이를 통해 열진공 환경 하의 인증수준의 시험온도규격에서 탑재체의 구조건전성 및 정상작동성을 검증하고, 열평형 시험 결과로부터 보다 신뢰성 높은 보정된 열해석 모델을 확립하였다. 본 논문에서는 주요 임무 탑재체의 인증수준의 열환경 시험에 대한 기능시험 결과 및 시험 결과로부터 수행된 열모델 보정과 최종 열모델의 궤도 열해석 결과에 대해 기술하였다.
Biomechanical behavior of the human femur is very important in various clinical situations. In this study, the data of FE models based on DICOM file exported from Computed tomography(CT). We generated FE models(voxel model, tetra model) of human femur using CT slide image. We compared them with Yon Mises stress results derived from finite element analysis(FEA). Comparing the two models, we found a correlation of them. As a result, the tetra model based proposed marching cube algorithm is a valid and accurate method to predict parameters of the complex biomechanical behavior of human femur.
본 논문에서 제안한 우주기반기술 검증용 큐브위성의 명칭은 STEP Cube Lab. (Cube Laboratory for Space Technology Experimental Project)으로 주요임무는 국내 산학연에서 기수행된 우주핵심기술을 발굴하며, 자체 개발 탑재체를 궤도 검증하는 것이다. 상기의 임무 구현을 위해 체계 레벨에서의 요구조건에 따라 전자조립 및 기능시험을 수행하였다. 또한, 비행 소프트웨어 설계의 유효성을 입증하였으며, 발사 궤도 열 환경시험을 통해 수락수준의 비행모델 검증을 완료하였다. 본 논문에서는 FM EIT, 발사 궤도 열 환경에서 수행한 기능시험의 일련 과정을 소개하고자 한다.
본 연구는 System Dynamics를 이용하여 선사 컨테이너 인벤토리의 수요를 장비 Type/size별 예측, Port별 예측, Weekly 예측을 통해 보다 정교한 예측모델을 구축하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 예측은 중국의 상하이항과 얀티안항을 대상으로 하였다. 컨테이너 인벤토리는 수요가 많고 유효한 데이터를 산출할 수 있는 Dry 컨테이너 20', 40', High cube 40'으로 한정하였다. 시뮬레이션 기간은 2011년-2017년이며, 선사에서 실제 예측하는 단위인 Weekly 데이터를 활용하였다. 모델의 정확도 검증을 위해 절대비율 평균오차(MAPE)를 적용한 결과 상하이 Dry 40' 수요, 상하이 Dry High cube 40' 수요, 상하이 Dry 20' 공급, 상하이 Dry 40' 공급, 상하이 Dry High cube 40' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속하는 매우 정확한 예측 모델로 검증되었다. 그 외의 상하이 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 얀티안 Dry High cube 40' 수요, Dry 20' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속해 매우 정확한 예측 모델이며, 그 외의 얀티안 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 본 연구의 예측 모델은 실제 선사에서 관리중인 데이터와 비교해도 높은 정확도를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 모델은 지역 수요예측 담당자 및 본부의 인벤토리 컨트롤 담당자가 참고자료로 유용하게 사용 가능하다.
극초소형 위성으로 분류되는 큐브위성 STEP Cube Lab.(Cube Laboratory for Space Technology Experimental Project)은 우주기반 핵심기술들의 궤도검증을 주 임무로 2015년 발사를 위해 최종 비행모델의 개발을 완료하였다. 상기 임무를 위해 STEP Cube Lab.은 수동 열제어를 기반으로 최적화된 열제어 설계를 수행하였으며, 수락(acceptance) 수준의 열진공시험을 통해 위성 성능 및 열제어 설계의 검증을 완료하였다. 또한 열평형 시험을 통해 위성 열-수치 모델의 신뢰도 향상을 위한 보정 작업을 수행하였다. 본 논문에서는 STEP Cube Lab. FM의 열진공시험을 통한 일련의 검증 과정에 대해 서술하고자 한다.
Some of satellites such as IKONOS don't provide the orbital elements so that we can’ utilize the physical sensor model. Therefore, Rational Function Model(RFM) which is one of mathematical models could be a feasible solution. In order to improve 3D geopositioning accuracy of IKONOS stereo imagery, Rational Polynomial Coefficients(RPCs) of the RFM need to be updated with Ground Control Points(GCPs). In this paper, a method to improve RPCs of RFM using GCPs and 3D cube is proposed. Firstly, the image coordinates of GCPs are observed. And then, using offset values and scale values of RPC provided, the image coordinates and ground coordinates of 3D cube are initially determined and updated RPCs are computed by the iterative least square method. The proposed method was implemented and analyzed in several cases: different numbers of 3D cube layers and GCPs. The experimental results showed that the proposed method improved the accuracy of RPCs in great amount.
Finite difference model and dynamic thermal property evaluation system were developed to estimate convection heat transfer coefficient by modeling temperature-time profile of beef cube in continuous flow sterilizing system. As input parameters of the model, specific heat and thermal conductivity values of beef frankfurter meat were independently measured from 20 to $80^{\circ}C$. Convection heat transfer coefficient was estimated by comparing simulated and measured temperature-time profiles. Actual temperature-time profiles of meat cube were measured at flow rates of 15, 30, and 45 L/min and viscosities from 0 to 15 cp, and mean values of convection heat transfer coefficients ranged from 792 to $2107\;W/m^2{\cdot}K$. Convection heat transfer coefficient increased with increase in flow rate and decreased as viscosity increased.
본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경구축에 활용하기 위한 상황인지 모델과 이를 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였다. 먼저 상황인지 모델개발을 위해 사용자의 인터랙션 상황을 파악하는 방법과 수집된 상황의 의미를 추론하여 사용자 요구에 맞는 멀티모달 인터랙션 서비스를 제공하는 방법을 연구하였다. 또한 상황인지 모델(Context cube)을 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 이 프레임웍의 활용성을 검증하는 사례연구를 수행하고, 개인화된 유비쿼터스 서비스 도출 및 이 서비스의 산업화 가능성을 제시하였다. 상황인지는 사용자의 기본 행위(Basic Activity), 공간에서의 사용자 위치 및 공간내의 기기 및 환경 요소, 시간 요소와 사용자의 일상적인 스케줄 정보 요소에 의해 파악할 수 있으며, 이러한 요소들을 종합하여 공간적인 개념의 상황인지 모델(Context Cube)을 개발함으로써, 구체적인 공간 모델 내에서의 다양하고 개인화 된 유비쿼터스 서비스의 제안이 가능하였다. 또한, 실제적인 사용자 시나리오에 의한 사례연구를 통해 개념 모델을 구축하는 과정 및 각 과정에서 요구되는 정보의 유형을 검증하고, 상황인지 모델에서의 구성요소의 내용과 배열 등을 정의함으로써 개념모델의 완성도를 높였으며, 상황인지 모델에서 표현되는 사용자의 인터랙션 특징을 바탕으로 멀티모달 인터랙션 디자인의 접근방법을 개발함으로서 이를 디자인 프레임웍으로 구체화할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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