• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.464-469
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• 2019

테이퍼 롤러 베어링은 큰 부하 하중이 가해져도 안정적으로 차량을 지지할 수 있어서 승합차, 화물차, 열차 등에 핵심적인 구동 부품으로 광범위하게 사용된다. 테이퍼 롤러 베어링 부품 중에서 케이지는 롤러들 사이의 간격을 유지해 주며, 이를 통해서 마찰 방지 및 마모, 발열을 억제하고 윤활을 위한 공간을 제공해주는 등의 역할을 한다. 차량이 주행 중에 공진으로 인해 케이지가 심하게 변형되면 롤러가 원활한 구름 운동을 하지 못하거나, 케이지를 이탈하는 경우가 발생하게 된다. 따라서 베어링의 안정적인 내구성능을 확보하기 위해서는 케이지의 공진주파수를 파악하는 것이 매우 중요하다. 베어링 케이지는 구조적으로 동일한 형상이 반복되는 주기적 구조물로 볼 수 있는데, 이러한 구조물은 제작과정에서 설계 시 의도한 완벽한 기하학적 형상과는 어느 정도의 오차를 가진 형상으로 제작되게 된다. 본 연구에서는 이러한 케이지의 기하학적 불완전성이 동특성에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 그 결과 기하학적인 불완전성에 의하여 이상적인 케이지의 고유진동수 부근에서 고유진동수 분리가 발생하며, 그 간격은 기하학적 오차의 크기에 비례하고 모드의 차수가 증가할수록 그 간격도 넓어진다고 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.66-72
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• 2019

동력 집중식 고속 철도차량의 승차감과 주행 안정성 향상 방안으로서 채택한 관절형 대차는 차체와 결합된 기존 독립대차와 달리 객차 사이를 갱웨이 링에 의하여 연결한다. 갱웨이 링은 열차 주행 동안 객차분리를 방지하면서 객차사이 승객 이동에 대한 절대적 안전을 확보되어야 함에도 불구하고, 아직까지 정량적인 내구성 시험기준 설정이 미비하다. 따라서 동력 집중식 고속 철도차량의 승차감과 승객 안전성을 향상을 위해서는 관절형 대차 갱웨이 링에 대한 내구성 평가의 시험기준에 대한 체계적인 연구가 중요하다. 본 연구에서는 고속 철도차량 관절형 대차의 갱웨이 링에 대한 안전성을 검토하기 위하여, 열차 운행조건에 준한 전후, 좌우 및 수직의 3축 모드로부터 7가지 혼합모드 하중조건을 도출하였다. 이 하중조건하에 유한요소해석결과로부터 각 부품들의 안전율은 최소 2.4 이상이다. 또한 변형률-피로수명설계관점에서 내구성 해석을 통하여 피로안전성을 평가하였다. 본 갱웨이 링에 대한 내구성 시험은 혼합모드 하중조건하에 총 4단계의 1,000만 사이클을 수행하였다. 내구성 시험 후에 침투 탐상 검사기법을 이용하여 각 부품의 결함유무를 검토하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-6
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• 2020

도로이동 오염원 대기환경 빅데이터는 상시 교통량 조사장비인 AVC, VDS, WIM, DTG를 활용한 차종, 속도, 하중 등 실시간 교통류 데이터와 GIS를 활용한 도로형상(오르막, 내리막, 회전구간) 데이터를 연계한 교통류 데이터로 구성되어 있다. 또한, 일반적인 데이터와 달리 단위시간 당 데이터가 많이 발생하고, 다양한 포맷을 가지고 있다. 특히, 이들 상세 교통류 정보로 수집되는 대용량의 실시간 데이터들은 약 총 740만 건/시간 이상이 수집되어 저장 및 가공되기 때문에 효율적으로 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도로이동 오염뭔 대기환경 빅데이터 시각화를 위한 오픈소스 기반의 데이터 병렬처리 성능 최적화 연구를 수행한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권3호
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• pp.489-504
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• 2021

By distributing computing tasks among devices at the edge of networks, edge computing uses virtualization, distributed computing and parallel computing technologies to enable users dynamically obtain computing power, storage space and other services as needed. Applying edge computing architectures to Internet of Vehicles can effectively alleviate the contradiction among the large amount of computing, low delayed vehicle applications, and the limited and uneven resource distribution of vehicles. In this paper, a predictive offloading strategy based on the MEC load state is proposed, which not only considers reducing the delay of calculation results by the RSU multi-hop backhaul, but also reduces the queuing time of tasks at MEC servers. Firstly, the delay factor and the energy consumption factor are introduced according to the characteristics of tasks, and the cost of local execution and offloading to MEC servers for execution are defined. Then, from the perspective of vehicles, the delay preference factor and the energy consumption preference factor are introduced to define the cost of executing a computing task for another computing task. Furthermore, a mathematical optimization model for minimizing the power overhead is constructed with the constraints of time delay and power consumption. Additionally, the simulated annealing algorithm is utilized to solve the optimization model. The simulation results show that this strategy can effectively reduce the system power consumption by shortening the task execution delay. Finally, we can choose whether to offload computing tasks to MEC server for execution according to the size of two costs. This strategy not only meets the requirements of time delay and energy consumption, but also ensures the lowest cost.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.9-14
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• 2022

본 연구에서는 유연성을 가지는 공기 조형물과 같은 기구물이 사용자가 원하는 자세를 안정적으로 유지하며 이동하기 위한 방안을 제안한다. 이를 수행하기 위해 IMU를 이용한 수평 유지 자세 제어와 PI 알고리즘을 적용하여 주어진 궤적에 따라 주행이 가능한 이동로봇의 구조를 가지는 로봇 시스템을 연구하였다. 본 연구에서 사용된 공기 조형물은 고정된 자세로 얇은 끈을 이용하는 경우가 많다. 다른 방법으로는 무게 중심부에 하중을 실어 자세를 유지며 공기의 압력을 사용하므로 유연성을 가지는 시스템이다. 이러한 구조물은 디지털 센서 기술의 융합과정을 통해 유연한 형태의 구조물과 이동로봇의 결합으로 다양한 성과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구는 로봇의 한 분야인 AGV(무인 반송차)의 주행 기술과 다양한 센서를 응용한 기술들을 융합하여 자세제어를 수행하였다. 검증은 공인인증시험을 통해 주어진 성능 평가를 수행하였으며 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.17-28
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• 2022

The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.

• Design & Manufacturing
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• 제17권1호
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• pp.48-55
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• 2023

In this study, on the structure simulation for manufacturing a high strength/light weight 48V battery housing for a mild hybrid vehicle was conducted. Compression analysis was performed in accordance with the international safety standards(ECE R100) for existing battery housings. The effect of plastic materials on compressive strength was analyzed. Three models of truss, honeycomb and grid rib for the battery housing were designed and the strength characteristics of the proposed models were analyzed through nonlinear buckling analysis. The effects of the previous existing rib, double-sided grid rib, double-sided honeycomb rib and double-sided grid rib with a subtractive draft for the upper cover on the compressive strength in each axial direction were examined. It was confirmed that the truss rib reinforcement of the battery housing was very effective compared to the existing model and it was also confirmed that the rib of the upper cover had no significant effect. In the results of individual 3-axis compression analysis, the compression load in the lateral long axis direction was the least and this result was found to be very important to achieve the overall goal in designing the battery housing. To reduce the weight of the presented battery housing model, the cell molding method was applied. It was confirmed that it was very effective in reducing injection pressure, clamping force and weight.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권8호
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• pp.2927-2934
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• 2023

The influence of the atmospheric radon background on the airborne gamma spectrum can seriously affect researchers' judgement of ground radiation information. However, due to load and endurance, unmanned aerial vehicle (UAV)-borne gamma-ray spectrometry is difficulty installing upward-looking detectors to monitor atmospheric radon background. In this paper, an advanced spectral-ratio method was used to correct the atmospheric radon background for a UAV-borne gamma-ray spectrometry in Inner Mongolia, China. By correcting atmospheric radon background, the ratio of the average count rate of U window in the anomalous radon zone (S5) to that in other survey zone decreased from 1.91 to 1.03, and the average uranium content in S5 decreased from 4.65 mg/kg to 3.37 mg/kg. The results show that the advanced spectral-ratio method efficiently eliminated the influence of the atmospheric radon background on the UAV-borne gamma-ray spectrometry to accurately obtain ground radiation information in uranium exploration. It can also be used for uranium tailings monitoring, and environmental radiation background surveys.

• 한국정밀공학회지
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• 제13권9호
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• pp.114-129
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• 1996

This paper describes the whole development phase for the underwater vehicle actuating system with high hydroload torque disturbance. This includes requirement analysis, system modeling, control algorithm design, real time implementation, test and performance evaluations. As for driving control algorithms, fuzzy logic, variable structure and PD(Proportional-Differential) algorithm were designed and implemented on board controller using a single chip microprocessor. Intel 8797. And test and performance evaluation is carried out both single test and wystem integration test. We could confirm the basic performance of actuating system through the single test and gereral developing work of any actuating systems was finished with a single performance test of actuating system without system integration test. But, we suggested that system integration test be needed. System integration test is carried out using G/C HILS(Guidance and Control Hardware-In-the -Loop Simulation) which is constituted flight motion simulator, load simulator, real time host computer and the related subsystems such as inertial navigation system, power supply system and Guidance and Control Computer etc.. The most important practical contribution of this paper is that full system characteristics such as minimal control effort, enhancement of guidance and autopilot performance by the actuating system using G/C HILS technique are investigated. Through full running G/C HILS, in spite of the passing to single tests, some control algorithm resulted in failure as to stability of full system and system time frame.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권1호
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• pp.33-41
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• 2022

컨테이너 터미널의 중요한 운영 목표는 선박에 컨테이너를 싣고 내리는 안벽 크레인(QC: quay crane) 작업의 효율을 극대화하는 것이다. QC 작업 효율의 극대화를 위해서는 장치장과 QC 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 내부트럭(YT: yard tractor)의 운행 지연이 최소화되어야 하는데, 터미널 내부의 교통 정체가 이를 어렵게 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 YT와 외부트럭이 혼재하여 다니는 터미널에서YT의 운영 데이터만을 기반으로 터미널 내부 교통 속도를 예측하는 모델을 학습하는 방안을 제안한다. 외부트럭에 대한 교통 데이터는 구할 수 없지만, 대신 YT 운영 데이터에는 가까운 미래의 YT 운행 경로에 관한 정보가 포함되어 있어서 교통 예측에 상당한 도움이 된다. 시뮬레이션 실험 결과 제안 방안으로 학습한 모델이 상당히 정확한 수준으로 교통 속도를 예측할 수 있음을 확인하였다.