• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제5회(2016년)
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• pp.246-255
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• 2016

When spring of the suspension is exerted by an external load, a car should be designed to prevent predictable damages and designed for a ride comfort. We used experiments design to design VON-MISES STRESS and K, a constant, of spring of suspension which is installed in a car as a goal level. We analyzed the result from Edison's Elastic - Plastic Analysis SW(CSD_EPLAST) by setting D, d, n as external diameter of coil, internal diameter of coil, the number of total coil respectively. The experiment design let the outcome be as Full-second order by using Box-Behnken which is one of response surface methods. Experimented and analyzed results based on the established experiments design, We found out design parameter which has desired VON-MISES STRESS and the constant K. Additionally, we predicted life time of when the external load was exerted by repeated load by using fatigue equation, and verification of plastic deformation has also been made. Additionally we interpreted a model, which is formed by optimized design parameter, with linear analysis and non-linear analysis, at the same time we also analyzed plastic deformation with the values from the both models. Finally, we predicted fatigue life of optimized model by using fatigue estimation theory and also evaluated a ride comfort with oscillation analysis.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권12호
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• pp.37-46
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• 2023

동적 물성치는 지반의 상세한 거동을 예측하기 위한 필수인자이나, 샘플 채취와 추가적인 실험이 동반되는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 정적 지반 물성치를 기반으로 동적 지반 물성치를 예측하는 것으로 인공신경망을 활용하고자 하였다. 정적 물성치는 점착력, 내부마찰각, 함수비, 비중 그리고 일축압축강도로 선정하였으며 출력 값인 동적물성치는 압축파 속도와 전단파 속도로 결정하였다. 인공신경망 적용시 결과값의 신뢰성을 높이기 위해 Levenberg-Marquardt와 Bayesian regularization 방법을 적용하였으며, 각 최적화 방법에 따른 신뢰성을 비교하였다. 인공신경망 모델의 정확도는 결정계수로 나타냈으며, train과 test 과정 모두 0.9 이상의 값을 보여 해당 연구에서 구축한 인공신경망의 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 구축된 인공신경망 모델의 검증을 위해 새로운 입력 데이터에 대해서도 출력값의 신뢰성을 검증하였으며, 그 결과 높은 정확도를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.695-701
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• 2018

엔진에서 배기폐열을 회수하여 엔진의 열효율을 향상시키고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 모터사이클용 엔진의 배기 폐열 회수용 열전발전 시스템의 성능 해석을 수행하였다. Gamma Tech.의 GT-SUITE 소프트웨어를 사용하여 엔진모사 모델과 열전발전 시스템 모델을 구성하였다. 첫째, 엔진 속도 1000~7000 rpm, 엔진 부하 0~100% 조건에서 엔진의 출력, 연비 등 성능 특성과 배기가스량, 배기가스 온도 등 배기가스 특성을 파악하였다. 연료의 화학에너지 대비 배기가스로 배출되는 에너지의 비율은 엔진 속도 및 부하에 따라 40~60% 수준으로 확인되었다. 둘째, 배기폐열회수용 열전발전 시스템 모델을 구성하였다. 엔진 모델과 열전발전 시스템 모델을 통합 해석하여, 열전소자에서 발생하는 전압, 전류, 회수 전력 특성 등을 분석하였다. 열전소자의 발전 특성은 시스템을 통과하는 배기가스의 온도 분포에 지배적인 영향을 받았다. 현재 구성된 배기폐열회수용 열전발전 시스템의 열전발전량은 배기폐열 에너지 중 최대 2.2% 수준을 회수할 수 있음을 확인하였다. 향후 연구에서는 열전발전 시스템의 설계에 따른 열전발전량 특성을 파악하고, 열전발전 시스템 설계 최적화를 수행할 예정이다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제31권3호
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• pp.438-444
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• 2002

본 연구는 저지방 세절소시지의 제조원리를 이해하기 위하여 돈육의 후지로 부터 염용성 단백질을 추출하여 친수성 콜로이드와 상호결합의 최적조건을 설정하고 이를 저지방 육제품 제조기술에 응용하기 위하여 실시하였다. 모델 연구에서 사용된 요인 중에서 추출한 염용성 단백질과 친수성 콜로이드 혼합물의 pH에 따른 가열 겔의 특성을 조사한 결과, pH가 6.0이상이 되었을 때 탄력성이 있는 가열 겔을 생성할 수 있었고 친수성 콜로이드의 첨가량이 증가함에 따라 겔 강도가 증진되었다. pH가 높아짐에 따라 염용성 단백질과 친수성콜로이드와의 반응에 의한 가열 겔의 강도가 증진되어 pH 6.5에서는 친수성 콜로이드 첨가량이 증가할수록 겔 강도가 높았다. 친수성 콜로이드 중에서 kappa-CN이 겔 생성능력이 현저히 높은 반면 KF와 LBG은 겔 생성능력이 상대적으로 낮았다. 친수성 콜로이드의 첨가량에 따른 가열 겔의 강도는 pH에 상관없이 첨가량이 증가할수록 증가하였으나 pH가 6.0인 경우 1.0% 이상 첨가할 경우 유의차를 보이지 않았다. 가열온도에 따른 겔 특성은 pH와 상관관계가 있어서 pH가 6.0일 경우 가열온도의 증가에 따라 겔 강도의 차이를 보이지 않았으나, pH가 5.5 혹은 6.5일 경우 가열온도가 높아짐에 따라 겔 강도가 높은 경향이었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권8호
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• pp.1105-1111
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• 2010

한국원자력연구원은 전력생산과 해수담수화를 동시에 수행하고 친환경적인 SMART 원자로를 개발하였다. SMART 원자로의 여러 구조물 중에 제어봉 구동 장치(CRDM)는 제어봉의 삽입 량을 조절하여 원자로의 출력을 조정하고 비상시 제어봉을 긴급 삽입하여 원자로를 정지시키기 위한 기기이다. 본 연구의 목적은 제어봉 구동 장치의 구조적 건전성을 확보하기 위해서 동특성해석을 수행하는 것이다. 또한 향후 내진해석에 활용될 단순모델의 활용을 위해 상세모델과의 비교, 검증을 수행하였다. 해석은 유한요소 해석기법을 활용하였고 상용해석 프로그램인 ABAQUS 와 ANSYS V12 를 사용하였다. 유한요소 해석모델은 상세모델인 3-D Solid 모델과 단순모델인 Beam 모델을 작성하여 비교하였고 추가로 단순모델을 오일러 보인 Beam4 요소와 티모센코 보인 Beam188 요소로 작성하여 비교 검토하였다. 향후 SMART 원자로집합체의 단순모델을 작성하여 내진해석 등 다양한 해석에 활용될 계획이므로 단순모델은 상세모델과의 오차를 줄이기 위해서 모델 보정(model updating)이 수행되었다.

• 터널과지하공간
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• 제22권4호
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• pp.257-265
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• 2012

본 연구에서는 드릴비트 내부 유로의 최적설계를 위하여 암분유동해석을 수행하였다. 이를 위해 암분과 기체의 다상유동해석이 가능한 전산유체역학 코드인 Star-CCM+을 사용하였다. 실제 천공시험으로부터 획득한 결과값을 기체 및 암분의 해석조건으로 적용하였다. 내부 유로 설계에 관련된 핵심인자를 3가지로 결정한 후, 다구찌 기법을 활용한 실험계획법으로부터 3가지 설계인자에 대한 최적값을 조사하였다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.245-255
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• 2021

Various studies about metallic bipolar plates have been conducted to improve fuel cell performance through flow field design optimization. These research works have been mainly focused on fuel cells for vehicle, but not fuel cells for building. In order to reduce the price and volume of fuel cell stacks for building, it is necessary to apply a metallic flow field, In this study, for a metallic flow field applied to a fuel cell for building, the effect of a change in the flow field shape on the performance of a polymer electrolyte membrane fuel cell was confirmed using a model and experiments with a down-sizing single cell. As a result, the flow field using a metal foam outperforms the channel type flow field because it has higher internal differential pressure and higher reactants velocity in gas diffusion layer, resulting in higher water removal and higher oxygen concentration in the catalyst layer than the channel type flow field. This study is expected to contribute to providing basic data for selecting the optimal flow field for the full stack of polymer electrolyte membrane fuel cells for buildings.

• Design & Manufacturing
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• 제16권4호
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• pp.24-33
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• 2022

Fiber-reinforced plastics(FRPs) have excellent specific stiffness and strength, so they are usually used as automotive parts that require high rigidity and lightweight instead of metal. However, it is difficult to predict the mechanical properties of injection molded parts due to the fiber orientation and breakage of FRPs. In this paper, the fiber orientation characteristics and mechanical properties of injection molded specimens were evaluated in order to fabricate automotive transmission side covers with FRPs and design a rib structure for improvement of their rigidity. The test molds were designed and manufactured to confirm the fiber orientation characteristics of each position of the injection molded standard plate-shaped specimens, and the tensile properties of the specimens were evaluated according to the injection molding conditions and directions of specimens. A gusset-rib structure was designed to improve the additional structural rigidity of the target products, and a proper rib structure was selected through the flexural tests of the rib-structured specimens. Based on the evaluation of fiber orientation and mechanical characteristics, the optimization analyses of gate location were performed to minimize the warpage of target products. Also, the deformation analyses against the internal pressure of target product were performed to confirm the rigidity improvement by gusset-rib structure. As a result, it could be confirmed that the deformation was reduced by 27~37% compared to the previous model, when the gusset-rib structure was applied to the joining part of the target products.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권3호
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• pp.116-122
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• 2017

Physical breast phantoms would be useful for the development of a dedicated breast computed tomography (BCT) system and its optimization. While the conventional breast phantoms are available in compressed forms, which are appropriate for the mammography and digital tomosynthesis, however, the BCT requires phantoms in uncompressed forms. Although simple cylindrical plastic phantoms can be used for the development of the BCT system, they will not replace the roles of uncompressed phantoms describing breast anatomies for a better study of the BCT. In this study, we have designed a numerical voxel breast phantom accounting for the random nature of breast anatomies and applied it to the 3D printer to fabricate the uncompressed anthropomorphic breast phantom. The numerical voxel phantom mainly consists of the external skin and internal anatomies, including the ductal networks, the glandular tissues, the Cooper's ligaments, and the adipose tissues. The voxel phantom is then converted into a surface data in the STL file format by using the marching cube algorithm. Using the STL file, we obtain the skin and the glandular tissue from the 3D printer, and then assemble them. The uncompressed breast phantom is completed by filling the remaining space with oil, which mimics the adipose tissues. Since the breast phantom developed in this study is completely software-generated, we can create readily anthropomorphic phantoms accounting for diverse human breast anatomies.