최근 소프트웨어 개발에 적용하기 시작한 객체지향 방법(OOM:Object-Oriented Method)은 독립적인 소프트웨어의 재사용을 통한 개발 비용과 시간의 단축을 강조하고 있다. 그러나 개발 기술에 대한 지식 부족과 확장성 및 성능을 배제한 설계로 많은 문제점이 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어 개발 생명주기에서 소프트웨어 생산성 향상을 위한 효율적인 객체지향 모델링 방법을 제안하고자 한다. 제안 방법은 Use Case 모델링, 분석 모델링, 그리고 설계 모델링 방법들을 포함하고 있다.
Conventional static reliability analysis methods are inadequate for modeling dynamic interactions between components of a system. Various techniques such as dynamic fault tree, dynamic Bayesian networks, and dynamic reliability block diagrams have been proposed for modeling dynamic systems based on improvement of the conventional modeling methods. In this paper, we review these methods briefly and introduce dynamic nodes to the existing reliability graph with general gates (RGGG) as an intuitive modeling method to model dynamic systems. For a quantitative analysis, we use a discrete-time method to convert an RGGG to an equivalent Bayesian network and develop a software tool for generation of probability tables.
The purpose of this study is to propose modeling method of Underfloor Air Distribution System with reliability and validity by comparing characteristics of modeling methods. For this, the modeling methods of UFAD were selected by investigating various modeling methods of previous researches. Then, simulations were conducted by using EnergyPlus which is dynamic analysis program of building energy. Annual energy consumption for each method was compared with a wide range of indoor thermal loads. As a result, the methodology of reducing internal gains can cause under sizing of the system. It suggests modeling methods to reflect occupied zone air-conditioning, temperature stratification and supply plenum which are the main characteristics of UFAD.
The interdisciplinary research area of small scale energy harvesting has attracted tremendous interests in the past decades, with a goal of ultimately realizing self-powered electronic systems. Among the various available ambient energy sources which can be converted into electricity, wind energy is a most promising and ubiquitous source in both outdoor and indoor environments. Significant research outcomes have been produced on small scale wind energy harvesting in the literature, mostly based on piezoelectric conversion. Especially, modeling methods of wind energy harvesting techniques plays a greatly important role in accurate performance evaluations as well as efficient parameter optimizations. The purpose of this paper is to present a guideline on the modeling methods of small-scale wind energy harvesters. The mechanisms and characteristics of different types of aeroelastic instabilities are presented first, including the vortex-induced vibration, galloping, flutter, wake galloping and turbulence-induced vibration. Next, the modeling methods are reviewed in detail, which are classified into three categories: the mathematical modeling method, the equivalent circuit modeling method, and the computational fluid dynamics (CFD) method. This paper aims to provide useful guidance to researchers from various disciplines when they want to develop and model a multi-way coupled wind piezoelectric energy harvester.
A try was carried out to reduce lead time of die manufacturing. That is to make manual machining and finishing work time shorter by improving CAD/CAM modeling methods, so called with "separate modeling" and "relief modeling". The manual machining and finishing manual work time were reduced adapting the novel CAD/CAM modeling methods. Ultimately we accomplished much reduction of the lead time of die manufacturing.f die manufacturing.
본 논문은 조선공업에 동시공학 개념을 적용하기 위한 것으로 선박 구조설계 및 모델링을 대상으로 한 것이다. 본 연구에서는 선박의 구조부재를 모델링하기 위한 방법으로서 범용 CAD시스템의 사용자 정의 언어(PPL, Parametric Programming Language)를 이용하는 방법과 이를 이용한 parametric macro를 이용하는 것을 제안하였다. 한편 모델링의 효율성 및 그 결과의 활용성을 고려하여 모델링 절차에 대하여 검토하였으며 각각의 모델링 절차들이 갖는 장단점을 비교하였다. 마지막으로 구조부재의 모델링 결과를 어떻게 활용하는가에 대하여 간략히 설명하였다.
최근 소프트웨어 개발에 적용하기 시작한 객체지향 방법(OOM:Object-Oriented Method)은 독립적인 소프트웨어의 재사용을 통한 개발 비용과 시간의 단축을 강조하고 있다. 그러나 개발 기술에 대한 지식 부족과 확장성 및 성능을 배제한 설계로 많은 문제점이 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어 개발 생명주기에서 소프트웨어 생산성 향상을 위한 효율적인 객체지향 모델링 방법을 제안하고자 한다. 제안 방법은 Use Case 모델링, 분석 모델링, 그리고 설계 모델링 방법들을 포함하고 있다. 제안한 프레임워크 모델은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, 효율적인 객체지향 표준 개발모델 제안, 둘째, 소프트웨어 개발 및 유지보수 비용의 절감, 셋째, 신기숱 적용에 따른 프로젝트의 불확실한 문제 해결 등이다.
입력 랜덤 변수(input random variable)의 통계 모델링은 기계시스템의 신뢰성 해석(reliability analysis), 신뢰성 기반 설계(reliability-based design optimization), 해석모델의 통계적 검정(validation) 및 보정(calibration)을 위해 반드시 필요하다. 대표적인 통계모델링 기법에는 Akaike Information Criterion (AIC), AIC correction (AICc), Bayesian Information Criterion, Maximum Likelihood Estimation (MLE), Bayesian 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 기본적으로 주어진 데이터로부터 후보 모델의 우도함수값을 이용하여 후보 모델 중 가장 적합한 모델을 선택하는 방법이며, 방법에 따라 데이터 수 혹은 파라미터의 수를 고려하여 모델을 선정한다. 하지만 실제 현장에서 데이터의 통계모델링을 하는 엔지니어는 각 방법의 장단점에 대한 이해가 부족하여 어떤 방법이 정확한 방법인지 몰라 통계모델링 수행 시 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 통계모델링 방법들을 비교하고 각 방법의 장단점 분석을 통해 가장 적합한 모델링 기법을 제안하고자 한다. 각 방법의 검증을 위해 다양한 모분포를 가정하고 다양한 사이즈의 샘플을 임의로 생성하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 공학 데이터를 사용하여 통계모델링 방법의 유효성을 검증하였다.
Three fuzzy input space partitoining methods, which are grid, tree, and scatter method, are mainly used until now. These partition methods represent good performance in the modeling of the linear system and nonlinear system with independent modeling variables. But in the case of the nonlinear system with the coupled modeling variables, there should be many fuzzy rules for acquiring the exact fuzzy model. In this paper, it shows that the fuzzy model is acquired using transformed modeling vector by linear transformation of the modeling vector.
This study aims to compare and contrast the Kansei modeling methods for building a luxuriousness model that people feel about appearance of mobile phones. For the evaluation based on Kansei engineering approaches, 15 participants were employed to evaluate 18 mobile phones using a questionnaire. The results of evaluation were analyzed to build luxuriousness models through quantification I method, neural network, and decision tree method, respectively. The performance of Kansei modeling methods was compared and contrasted in terms of accuracy and predictability. The result of comparison of modeling methods indicated that model accuracy and predictability was closely related to the number of variables and data size. It was also revealed that quantification I method was the best in terms of model accuracy while decision tree method was the best modeling method with small variance in terms of predictability. However, it was empirically found that quantification I method showed extremely unstable predictability with small number of data. Consequently, it is expected that the research findings of this study might be utilized as a guideline for selecting proper Kansei modeling method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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