International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제9권1호
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pp.47-50
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2008
This paper presents a new water-lubricated hybrid sliding bearing for a high speed and high accuracy main shaft system, along with the numerical method used for its design. The porous material for the restrictor and the restriction parameter were chosen based on the special requirements of the water-lubricated bearing. Subsequent numerical calculations give the load capacity, stiffness, and friction power of different forms of water-lubricated bearings. The pressure distribution of the water film in a 6-cavity bearing is shown, based on the results of the numerical calculations. A comparison of oil-lubricated and water-lubricated bearings shows that the latter benefits more from improved processing precision and efficiency. An analysis of the stiffness and friction power results shows that 6-cavity bearings are the preferred type, due their greater stiffness and lower friction power. The average elevated temperature was calculated and found to be satisfactory. The relevant parameters of the porous restrictor were determined by calculating the restriction rate. All these results indicate that this design for a water-lubricated bearing meets specifications for high speed and high accuracy.
스마트폰의 빠른 발전으로 인해 스마트폰 사용자가 늘어났고 어플리케이션의 서비스는 확대되어 서비스 이용자간의 커뮤니케이션들이 활성화 되고 있다. 이런 어플리케이션 중에서 학교 급식의 품질과 기대도를 알 수 있게 하는 서비스는 찾아 보기 힘들다. 또한 기존의 어플리케이션은 특정 디바이스에서만 동작하여 디바이스의 호환이 어렵다. 따라서 HTML5을 기반으로 하는 하이브리드 앱을 개발하였고 이 어플리케이션을 통해 학교의 급식을 학생들에 의해 모니터링 될 수 있고 하나의 커뮤니케이션을 형성할 수 있다.
학습효율의 향상을 위해 본 논문에서는 웹기반 가상실험시스템과 원격실험시스템을 적절하게 통합하여 전기전자회로에 대한 하이브리드 실험시스템을 구현하였다. 먼저, 전기/전자회로 실험에 대한 웹기반 가상실험실을 개발하여 개념학습, 가상실험, 평가등의 3개의 주요 세션과 그에 대한 관리시스템으로 구성하였다. 다음으로 가상실험을 진행하는 동안 발생할 수 있는 현실감의 부족성 문제를 해결하기 위해 전기전자회로에 대한 원격실험시스템을 구현하였다. 제안된 가상/원격실험시스템은 독립적인 형태로 사용될 수도 있지만, 학습효율을 극대화하기 위해서 두 개의 시스템을 통합하여 하이브리드 전기전자 실험시스템을 구현하였다.
본고는 학생주도 창의융합 프로젝트식 교육 모델의 설계와 시행을 통해 21세기에 요구되는 창의적 공학인재 양성을 위한 교육의 새로운 방법론을 제시하고 그 성과에 대해 고찰하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저, 공학적 창의성에 대한 개념과 R&D 3.0 및 교육3.0의 구체적 내용을 검토하였다. R&D 3.0과 교육 3.0의 내용검토를 통해 기술과 인문을 융합할 수 있는 융합 역량과 국제 협력 역량 강화를 지향하는 학생 주도의 프로젝트식 교육의 필요성을 확인하였고, 공학적 창의성에 대한 논의를 통해 기술의 사회인문학적 맥락을 읽을 수 있는 인문사회적 소양 교육과 경험 중심의 현장 교육 및 집단적 창의성을 함양할 수 있는 팀 기반 교육의 필요성을 도출하였다. 이를 바탕으로, 학생주도 창의융합 프로젝트인 공학도를 위한 Global Engineering Project(이하 GEP) 프로그램을 설계하고 이를 3차에 걸쳐 시행한 후, 시행 결과를 바탕으로 프로그램의 성과와 기대 효과를 정리하였다.
영어 능력 향상에 있어 원어민 교사 활용은 매우 중요하다. 그러나 농어촌의 학교들은 생활문화 환경의 열악으로 원어민 교사를 제대로 활용하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 온라인 화상 시스템으로 원어민 교사에 의한 수업을 지원하고 온라인 컨텐츠를 활용하여 수준별 개별화 교육을 지원하는 하이브리드 모델을 통하여 학업 성취도를 높이는데 있다. 본 연구는 대도시, 중도시, 농어촌 소도시의 3개 집단에서 초 중등 2개 학교씩 6개 학교의 150명을 대상으로 3개월간 적용하였다. 연구방법은 하이브리드 모델의 적용 전후를 T-테스트를 통하여 비교하는 실험연구를 중심으로 하였다. 영어 교육에 적용 후 분석 결과 이해력은 상위 집단이 쓰기 능력은 하위 집단이 높게 향상되었다. 전체 영어 능력 향상 정도는 하위 집단이 상위 집단보다 높았다.
HIL(Hardware-in-the-Loop) 개념을 적용하면 하이브리드 자동차용 부품의 자동차 환경에서의 특성을 부품을 차량에 장착하지 않고도 평가 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 특정 전동기를 하이브리드 자동차용 전동기로 사용하였을 경우 자동차의 구동 특성을 분석할 수 있는 HIL 방식을 구현하기 위한 부품 특성 시험. 구동특성 시뮬레이션, 장치 구성 방법을 설명한다. 시험장치는 자동차 시뮬레이터, 부하장치로 구성되며 시뮬레이션에서 사용된 차량제어기를 직접 차량제어기로 사용하게 된다. 부하장치는 차량의 동적 특성을 모의하게 된다. 특히 기존의 차량의 관성을 모의하기 위한 기계적 관성부하를 사용하지 않고 부하장치를 능동적으로 제어 하여 차량에 적용되었을 경우의 전동기 특성을 구할 수 있다. 시험 전동기가 병렬방식 하이브리드 자동차에 적용되었을 경우의 전동기의 실제 특성을 구할 수 있다. 제안된 방식은 하이브리드 자동차의 구동 특성을 교육하기 위한 교육매체로 사용 될 수 있다.
스테레오 매칭 중 센서스 변환은 방사 왜곡과 밝기 변화에 강한 특징이 있다. 본 논문은 미니 센서스 변환과 일반화된 센서스 변환을 동시에 이용한 하이브리드 센서스 변환을 제안하였다. 제안한 하이브리드 센서스 변환 방법은 미니 센서스 변환의 적은 계산량과 일반화된 센서스 변환의 잡음에 강인한 특성을 반영하여 설계되었다. 성능을 평가하기 위하여 후처리 과정까지 포함하여 스테레오 매칭을 수행하였다. 그 결과 하이브리드 센서스 변환은 일반화된 센서스 변환과 성능이 비슷하였고, 계산량은 미니 센서스 변환과 일반화된 센서스의 중간값을 갖는다.
스마트 기기의 보급 확대로 다양한 콘텐츠를 서비스하는 이동 단말기의 한정된 채널 할당 문제가 심화되고 있다. 이동통신망에서는 이동국에서 채널할당 요청이 있을 때 교환국에서 각 기지국에 속한 이동국에 채널을 할당한다. 이 때 한정된 채널을 효과적으로 할당하기 위한 다양한 방식들이 제안되고 있는데, 여기서는 하이브리드 채널 할당에 유전 알고리즘을 이용한 UHGA(Universal Hybrid Channel Assignment using Genetic Algorithm)이 농촌 지역이나 도심 지역과 같은 다양한 환경의 범용 망에 적용되어 효율성이 있음을 시뮬레이션을 통해 검증한다.
In this study, we estimate the ultimate load of rectangular concrete-filled steel tubes (CFST) by developing a novel hybrid predictive model (ANN-BCMO) which is a combination of balancing composite motion optimization (BCMO) - a very new optimization technique and artificial neural network (ANN). For this aim, an experimental database consisting of 422 datasets is used for the development and validation of the ANN-BCMO model. Variables in the database are related with the geometrical characteristics of the structural members, and the mechanical properties of the constituent materials (steel and concrete). Validation of the hybrid ANN-BCMO model is carried out by applying standard statistical criteria such as root mean square error (RMSE), coefficient of determination (R2), and mean absolute error (MAE). In addition, the selection of appropriate values for parameters of the hybrid ANN-BCMO is conducted and its robustness is evaluated and compared with the conventional ANN techniques. The results reveal that the new hybrid ANN-BCMO model is a promising tool for prediction of the ultimate load of rectangular CFST, and prove the effective role of BCMO as a powerful algorithm in optimizing and improving the capability of the ANN predictor.
In this paper, we obtain some common fixed point theorems of single and multivalued maps under hybrid contractive conditions satisfying weakly commuting in IFMS. Our results extend previous ones in IFMS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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