로켓엔진 연소기의 분사면 냉각성능을 개선하기 위한 연료 매니폴드의 최적형상을 제시하였다. 매니폴드의 형상은 분사균일성을 최대한 유지하면서 분사면 중심의 냉각성능을 높일 수 있어야 한다. 이를 위하여 7가지 후보 형상에 대하여 냉각성능을 비교한 결과 분사기 2-3열과 9-10열 사이에 분할 판이 설치된 형상이 최적인 것으로 판단된다. 분사균일성은 설계원형과 유사한 수준이며 분사면의 최고온도는 $27\%$ 감소하였다. 또한 매니폴드의 형상 변화에 의한 추가적인 압력강하는 거의 없을 것으로 예측되었다.
In this paper, we implemented the computer vision platform design with MEAN Stack through Raspberry PI 2 model which is an open source platform. we experimented the face recognition, temperature and humidity sensor data logging with WiFi communication under Raspberry Pi 2 model. Especially we directly made the shape of platform with 3D printing design. In this paper, we used the face recognition algorithm with OpenCV software through haarcascade feature extraction machine learning algorithm, and extended the functionality of wireless communication function ability with Bluetooth technology for the purpose of making Android Mobile devices interface. And therefore we implemented the functions of the vision platform for identifying the face recognition characteristics of scanning with PI camera with gathering the temperature and humidity sensor data under IoT environment. and made the vision platform with 3D printing technology. Especially we used MongoDB for developing the performance of vision platform because the MongoDB is more akin to working with objects in a programming language than what we know of as a database. Afterwards, we would enhance the performance of vision platform for clouding functionalities.
로켓엔진 연소기의 분사면 냉각성능을 개선하기 위한 연료 매니폴드의 최적형상을 제시하였다. 매니폴드의 형상은 분사균일성을 최대한 유지하면서 분사면 중심의 냉각성능을 높일 수 있어야 한다. 이를 위하여 7가지 후보 형상에 대하여 냉각성능을 비교한 결과 분사기 2-3열과 9-10열 사이에 분리판이 설치된 형상이 최적인 것으로 판단되었다. 분사균일성은 설계원형과 유사한 수준이며 분사면의 최고온도는 27$\%$ 감소하였다. 또한 매니폴드의 형상 변화에 의한 추가적인 압력강하는 거의 없을 것으로 예측되었다.
본 논문에서는 초기 변형소재가 이미 결정된 상태에서 제품의 최적 성형 방향 을 구하는 방법을 기술하였다. 초기 변형소재는 블랭크 호울더 곡면에 의해 변형된 중간 단면들에서의 형상을 에너지 최소화 개념을 적용하여 스플라인 곡선으로 나타내 고 이것들로 부터 곡선망을 구성한 후 최종적으로 양방향 스키닝기법(bi-directional skinning technique)에 의해 구현 하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제29권1호
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pp.29-45
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2022
The Fourth Industrial Revolution era requires people to have the ability of integrated thinking, critics, sensitivity, and creativity in an integrated manner. Therefore, teaching methods are expected to become more suitable for the trend. In this belief, current teacher-leading education method should move to students' self motivating one and consist of programs in which students voluntarily involve. In this reason, this study suggests FPBL educational method model that is combines project-based learning with flipped learning by analysing preceding research and digital painting tool class was designed by applying it. As a result of applying the designed class model to the class, all of the class satisfaction, effectiveness, and interaction were evaluated positively. Problems such as limitations of project classes due to non-face-to-face classes, large amount of learning before class, and reduced concentration during class were found. Therefore, when the FPBL class model is conducted non-face-to-face, it will be necessary to further strengthen the role of the instructor, provide lecture videos summarizing the core contents, and improve concentration by providing active participation and fun using various digital tools. The result of the study looks significant by confirming the possibility of applying FPBL model not only in design education but also other educational settings.
본 연구의 목적은 디자인 실기 수업의 본질은 유지하면서 다양하고 유연한 학습 환경을 제공하기 위해 블렌디드 러닝 사례를 면밀하게 분석하고, 수업 단계별로 블렌디드 러닝을 지원하는 학습 환경과 학생들의 활용도 및 교육 경험을 파악하는 것이다. 이를 위해 실제 주택 및 실내디자인 CAD 교과목에서 블렌디드 러닝을 적용하여 수업의 운영 및 내용, 수업 평가 등을 분석하였다. 수업 평가를 위해 강의 평가, LMS 활동평가, 수업을 진행한 전후 설문을 통한 블렌디드 러닝에 대한 경험 및 만족도를 조사하였다. 평가 결과는 장소와 시간의 제한 없이 실시간 피드백 기회의 부여, 다양한 상호작용의 기회 제공, 문자에 의한 대화 등 학습자의 활용도가 기존의 전통적인 대면 수업보다 우수하였다는 점에서 블렌디드 러닝 방식을 적용하는 것이 더 적절함을 시사한다. 또한, 사전조사의 결과, 네트워크나 기타 문제로 인해 집중도가 떨어지고 소통 부분에서 불편함을 느꼈다는 의견을 해결하기 위한 방안으로 디자인 실기 수업에서 이론 및 강의 부분은 비대면으로, 개별 질의응답 및 피드백은 대면 및 비대면으로 진행하여 사후조사 결과에서는 집중도와 효율성을 높일 수 있었음을 알 수 있었다. 이는 디자인 실기 수업에서 온라인 환경을 적극 활용할 수 있는 가능성을 시사한다.
The purpose of this research is to study face images according to color of make-up was made by computer graphic simulation. The various facial images can be helpful for choosing suitable make-up color planning. In order to find out the differences of face images by make-up color, three different foundations and seven eye-shadows, six lips were applied on the round face model. Make-up Image Scale was used the scale of seven point modified the S-D method. Data were analyzed by Varimax perpendicular rotation method, Duncan's Multiple Range Test, Three-way ANOVA. As the result of make-up image perception analysis, a factor structure was divided into mildness, modernness, elegance, unique. The factor of mildness, modernness, unique affected on the foundation color. Foundation color was found out to be influential variable to distinguish color perception abilities. Also, the foundation, eye-shadow, lip color were influenced interactively on the perception of elegance factor. Pink color was important color, influenced on the mildness factor. Gray and purple color were influenced on the modernness factor. Mildness factor was perceived as the most bright foundation but unique factor was perceived as the most dark foundation. Then, the foundation, eye-shadow, lip color were influenced interactively on the perception of facial images. The results can be effectively applied to today's marketing and color design management which is focused on the product's emotional image in customer's mind.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as an one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problems. In data preprocessing part, Principal Component Analysis(PCA) which is generally used in face recognition, which is useful to express some classes using reduction, since it is effective to maintain the rate of recognition and to reduce the amount of data at the same time. However, because of there of the whole face image, it can not guarantee the detection rate about the change of viewpoint and whole image. Thus, to compensate for the defects, Linear Discriminant Analysis(LDA) is used to enhance the separation of different classes. In this paper, we combine the PCA&LDA algorithm and design the optimized pRBFNNs for recognition module. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as two kinds of polynomials such as constant, and linear. The coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of the pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to face image(ex Yale, AT&T) datasets and then demonstrated from the viewpoint of the output performance and recognition rate.
얼굴인식 기술 분야에 있어서 Principal component analysis (PCA)기반 알고리즘은 많은 관련 알고리즘의 기초가 되고 있다. PCA는 매우 통계적인 접근이며 얼굴인식 분야에 응용하기 위해서는 많은 설계 결정요인 (design derision)을 필요로 한다. 본 논문에서는 일반적인 modular PCA알고리즘을 소개하면서 design decision을 얻는다. 얼굴인식 알고리즘 평가에 대한 표준 접근 방법인 September 1996 FERET evaluation protocol을 활용하여 각 모듈에 대한 서로 다른 구현방법을 실험하고 평가한다. 실험조건으로는 (1) 조도의 정규화 과정 을 변화 (2) JPEG과 wavelet compression 알고리즘 사용에 대한 성능효과를 분석 (3) 표현방법에서 eigenvectors의 수를 조절 (4) 분류과정에서 유사도 측정방법을 변경하는 등이다. 본 논문에서는 standard September 1996 FERET의 대용량 gallery image set에 대해 적용해 본 결과에 대해 정리하며, 100개의 무작위로 발생된 image set에 대해서도 알고리즘의 성능 변화를 평가한다.
Composite material-due to low density-causes weight savings, which results in lower fuel consumption of transport vehicles. The aim of the research was to change the existing base-plate of the aluminum airplane container with the composite sandwich plate in order to reduce the weight of the containers of cargo aircrafts. The newly constructed sandwich plate consists of aluminum honeycomb core and composite face-sheets. The face-sheets consist of glass or carbon or hybrid fiber layers. The orientations of the fibers in the face-sheets were 0°, 90° and ±45°. Multi-objective optimization method was elaborated for the newly constructed sandwich plates. Based on the design aim, the importance of the objective functions (weight and cost of sandwich plates) was the same (50%). During the optimization nine design constraints were considered: stiffness, deflection, facing stress, core shear stress, skin stress, plate buckling, shear crimping, skin wrinkling, intracell buckling. The design variables were core thickness and number of layers of the face-sheets. During the optimization both the Weighted Normalized Method of the Excel Solver and the Genetic Algorithm Solver of Matlab software were applied. The mechanical properties of composite face-sheets were calculated by Laminator software according to the Classical Lamination Plate Theory and Tsai-Hill failure criteria. The main added-value of the study is that the multi-objective optimization method was elaborated for the newly constructed sandwich structures. It was confirmed that the optimal new composite sandwich construction-due to weight savings and lower fuel consumption of cargo aircrafts - is more advantageous than conventional all-aluminum container.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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