선형 롤러베어링은 하중이 크고 정밀성이 요구되는 이송장치를 지지하기 위해 광범위하게 사용되는 기계요소이다. 본 논문에서는 외력을 받는 선형 롤러베어링의 변위를 계산하기 위한 새로운 모델링 방법을 제시하였다. 먼저 LM 블록을 강체로 가정하여 롤러와 LM 블록의 지배방정식을 유도하였고 Newton-Raphson법을 이용해 계산하였다. 롤러와 레이스 사이의 접촉하중은 롤러의 형상을 고려하여 슬라이싱 기법을 이용하여 계산하였다. 강체 LM 블록 모델에 의해 계산된 접촉하중을 활용하여 LM 블록의 구조적 변형을 유한요소 모델로부터 계산하였다. 최종적인 변위는 강체 LM 블록을 가정한 모델로부터 계산된 변위와 LM 블록 구조해석 결과를 조합하여 도출하였다. 제안된 방법에 의한 결과와 베어링 제작 업체 프로그램 결과와의 비교를 통해 제안된 방법을 검증하였다.
The objective of this paper is to introduce the standard of evaluation methods and fatigue test for linear motion rolling bearing. In particular, attention well be given to the list of evaluation and fatigue results in this paper. The life of a linear motion rolling bearing is given by the length of distance covered between the connection parts before the first evidence of fatigue develops in the material of one of the raceways of rolling elements. The main factors that contribute to fatigue failures include: Number of load cycles experienced; Range of stress experienced in each load cycle; Mean stress experienced in each toad cycle; Presence of local stress concentrations.
본 논문에서는 머신러닝의 원리를 쉽게 이해할 수 있는 블록 기반 코딩 플랫폼을 내장한 LMS를 제안한다. 해당 LMS는 Moodle이라는 LMS 플랫폼을 기반으로 사이트가 구축되었으며, LTI를 통해 LMS 내부에 DIY라는 코딩 툴을 내장 시켰다. 또한, 사용자의 모든 로그데이터를 통해 추천시스템을 구상하였으며, DIY를 통해 실행되는 코드를 Python Pedal라이브러리를 백엔드에서 실행 시켜 사용자가 작성한 코드에 대해 즉각적인 피드백을 제공하게 구성되어 있다.
본 논문에서는 인공지능(AI) 체험부터 초중등, 대학 및 평생교육에서 필요한 광범위한 응용과 활용을 할 수 있는 라이브러리를 디지털북 형태로 지원하며, 블록과 텍스트 코딩의 장점을 취합해 입문자들이 쉽고 재미있게 SW·AI 융합 교육을 할 수 있는 플랫폼을 구현하였다. 플랫폼은 웹어셈블리 기반의 파이오다이드를 통해 웹 브라우저에서 파이썬 코딩을 가능하게 하고 복잡한 설치과정 없이 쉽게 이용이 가능하다. 다양한 LMS와 연동이 가능하도록 API를 제공하며, Drag & Fill 블록으로 입문자가 코딩에 겪는 어려움 중 하나인 많은 양의 함수와 파라미터 사용법의 어려움을 해소하였다. 플랫폼은 블록으로 코딩하여 문법의 어려움, 오탈자, 오류 등을 줄이는 동시에 블록에서 생성되는 파이썬 텍스트 코드로 입문자가 텍스트 코드에 익숙해질 수 있는 경험을 제공한다.
본 논문에서는 웨이블렛 변환 알고리듬을 이용 한 음향반향 제거 기법을 제안하였다. 일반적으로 LMS 알고리듬은 간단하지만 그 수렴특성이 고유치 분포율과 탭 수에 의해 결정되는 단점이 있고 MDF (multidelay filter)를 이용한 적응 알고리듬은 블록단위로 수행되는 LMS를 수렴속도 측면에서 보완해주지만 긴 차수일때는 FFT에 비례하여 연산량이 늘어나는 단점이 있다. 본 논문은 웨이블렛의 직교성을 이용한 변환 적응 알고리듬을 음향반향 제거기에 도입하여 그 성능을 비교·평가하였다. 모의실험을 통해 시간영역 LMS, MDF 알고리듬과 비교하여 제안한 알고리듬의 수렴성능이 우수함을 보였다.
통신기술의 발달과 정보화 사회로 빠르게 변화되면서, 유선ㆍ무선, 핸즈프리, 원거리 화상회의 등의 다양한 방식의 통신이 이루어지고 있다. 음성통신의 어려운 문제 중에 하나는 주위의 소음이다. 소음은 상황에 따라서 다양하고 복잡하여 그 특성을 분석하기가 어렵다. 소음의 특성과 반향 등을 분석하기 위해서는 수 천 개의 적응필터 탭이 필요하게 된다. 따라서 실시간 소음제거를 위해서는 계산량이 많아 어려움이 따르므로 계산량 감소를 위해 FFT연산에 근거한 주파수 영역의 FDAF 적응필터를 이용하게 되었다. 하지만 계산량은 상당히 감소되었지만, 적응필터의 차수가 증가하면서 시간지연과 하드웨어적으로 복잡하게 되어 블록의 차수를 줄일 수 있는 MDF를 비교 검토하였다.
광대역 무선 디지털 통신 시스템용 파이프라인 적응 결정귀환 등화기(pipelined adaptive decision-feedback equalizer; PADFE)를 0,25-${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 full custom 단일 칩으로 설계하였다. ADFE의 동작속도를 향상시키기 위해 DLMS(delayed least-mean-square)을 적용한 2-stage 파이프라인 구조로 설계하였다. PADFE의 필터와 계수갱신 블록 등 모든 연산을 redundant binary(RB) 수치계로 처리하였으며, 2의 보수 수치계를 사용하는 기존의 방식에 비해 연산량의 감소와 동작속도의 향상이 얻어졌으며, 또한 전체적인 구조의 단순화에 의해 VLSI 구현이 용이하다는 장점을 갖는다. COSSAP을 이용한 알고리듬 레벨 시뮬레이션을 통해 파이프라인 stage 수, 필터 tap 수, 계수 및 내부 비트 수 등의 설계 파라메터 결정과 bit error rate(BER), 수렴속도 등을 분석하였다. 설계된 PADFE는 약 205,000개의 트랜지스터로 구성되며, 코어의 면적은 41.96\times1.35-mm^2$이다. 시뮬레이션 결과, 2.5-V 전원전압에서 200-MHz의 클록 주파수로 동작 가능할 것으로 예상되며, 평균 전력소모는 약 890-mW로 예측되었다. 제작된 칩의 테스트 결과로부터 기능이 정상적으로 동작함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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