Park, Donghun;Hwang, Seungjae;Kim, Sanggon;Kim, Cheolwan;Lee, Yunggyo
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.9
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pp.759-768
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2016
Design and performance analysis of propeller for solar-powered HALE UAV, EAV-3 are conducted. Experiment points of design variables are obtained by using Design of Experiment(DOE) and Kriging meta-model is generated for objective and constraints function. The geometry of propeller is designed by evaluating the response surface with requirement and restrictions. The validity of the design is verified by meta-model based optimization. Computational analyses are carried out by using commercial CFD code and the results are compared with those from a design code and wind tunnel test. The results showed good agreement with predictions of the design code at the design altitude. Also, it is confirmed that the blockage effect due to the measurement device and support strut is included in the test data and the results including this effect compare well with the test data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.8
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pp.1836-1842
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2010
Sensor network, which is technology to realize the ubiquitous environment, recently, could apply to the field of Mechanic & electronic Security System, Energy management system, Environment monitoring system, Home automation and health care application. However, feature of wireless networking of sensor network is vulnerable to eavesdropping and falsification about message. Presently, PKC(public key cryptography) technique using ECC(elliptic curve cryptography) is used to build up the secure networking over sensor network. ECC is more suitable to sensor having restricted performance than RSA, because it offers equal strength using small size of key. But, for high computation cost, ECC needs to enhance the performance to implement over sensor. In this paper, we propose the optimizing technique for multiplication, core operation in ECC, to accelerate the speed of ECC.
Seo, Bu-Kyo;Kim, Jong-Kyu;Lee, Dong-Jin;Seo, Sun-Min;Lee, Kwon-Hee;Park, Young-Chul
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.9
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pp.4171-4177
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2013
Outer tie rod is lighter than other, but there is the trend item weight and the number is increasing due to vehicle performance improvement. Thus, to improve vehicle fuel efficiency, weight lightening is essential. Therefore, this research performed the finite element analysis to investigate the structural performance of the outer tie rod for an electrical vehicle. This study was performed as the preliminary study for a lightweight design of the outer tie rod. The weight of outer tie rod was optimized by adopting the steel material and applying the trial and error method. The strengths due to durability and buckling should be considered in the structural design of an outer tie rod. Furthermore, the meta model-based optimization was applied to obtain its lightweight design, leading to 9 % weigh reduction.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.3
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pp.640-654
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1996
This paper presents a synthesis method for multi-level Reed-Muller circuits using BDDs(Binary Decision Diagrams). The existing synthesis tool for Reed circuits, FACTOR, is not appropriate to the synthesis of large circuits because it uses matrix (map-type) to represent given logic functions, resulting in the exponential time and space in number of imput to the circuits. For solving this problems, a syntheisis method based on BDD is presented. Using BDDs, logic functions are represented compactly. Therefor storage spaces and computing time for synthesizing logic functions were greatly decreased, and this technique can be easily applied to large circuits. Using BDD representations, the proposed method extract best patterns to minimize multi-level Reed Muller circuits with good performance in area optimization and testability. Experimental results using the proposed method show better performance than those using previous methods〔2〕. For large circuits of considering the best input partition, synthesis results have been improved.
In high-speed railway (HSR) system, the structure-borne noise inside viaduct at low frequency has been extensively investigated for its mitigation as a research hotspot owing to its harm to the nearby residents. This study proposed a novel acoustic optimization method for declining the structure-borne noise in viaduct-like structures by separating the acoustic contribution of each structural component in the measured acoustic field. The structural vibration and related acoustic sourcing, propagation, and radiation characteristics for the viaduct box girder under passing vehicle loading are studied by incorporating Finite Element Method (FEM) with Modal Acoustic Vector (MAV) analysis. Based on the Modal Acoustic Transfer Vector (MATV), the structural vibration mode that contributes maximum to the structure-borne noise shall be hereinafter filtered for the acoustic radiation. With vibration mode shapes, the locations of maximum amplitudes for being ribbed to mitigate the structure-borne noise are then obtained, and the structure-borne noise mitigation performance shall be eventually analyzed regarding to the ribbing conduction. The results demonstrate that the structural vibration and structure-borne noise of the viaduct box girder mainly occupy both in the range within 100 Hz, and the dominant frequency bands both are [31.5, 80] Hz. The peak frequency for the structure-borne noise of the viaduct box girder is mainly caused by $16^{th}$ and $62^{th}$ vibration modes; these two mode shapes mainly reflect the local vibration of the wing plate and top plate. By introducing web plate at the maximum amplitude of main mode shapes that contribute most to the acoustic modal contribution factors, the acoustic pressure peaks at the field-testing points are hereinafter obviously declined, this implies that the structure-borne noise mitigation performance is relatively promising for the viaduct.
As the implementation of smart factories spreads widely, the need for research to improve data efficiency is raised by prioritizing massive amounts of big data using IoT devices in terms of relevance and quality. The purpose of this study is to investigate whether prioritizing big data in management accounting decisions such as cost volatility estimation and recipe optimization can improve smart solution performance and decision-making effectiveness. Based on the survey answers of 84 decision makers at domestic small and medium-sized manufacturers who operate smart solutions such as ERP and MES that link manufacturing data in real time, empirical research was conducted. As a result, it was analyzed that setting prioritization of big data has a positive effect on decision-making in management accounting. became In addition, it was found that big data prioritization has a mediating effect that indirectly affects smart solution performance by using big data in management accounting decision making. Through the research results, it will be possible to contribute as a prior research to develop a scale to evaluate the correlation between big data in the process of business decision making.
In this paper, we propose a method that can be applied to the efficient implementation of multi-channel active noise controller. Since the normalized MFxLMS (Modified Filtered-x Least Mean Square) algorithm for the multi-channel active noise control requires a large amount of computation, the difficulty has lied in implementing the algorithm using a low-cost MCU (Microcontoller Unit). We implement the multi-channel active noise controller efficiently by optimizing the software based on the features of the MCU. By maximizing the usage of single-cycle MAC (Multiply- Accumulate) operations and minimizing move operations of the delay memory, we can achieve more than 3 times the performance in the aspect of computational optimization, and by parellel processing using the auxillary processor included in the MCU, we can also obtain more than 4 times the performance. In addition, the usage of additional parts can be minimized by maximizing the usage of the peripherals embedded in the MCU.
Drought is a major natural disaster that causes serious social and economic losses. Local drought forecasts can provide important information for drought preparedness. In this study, we propose a new machine learning model that predicts drought by using historical drought indices and meteorological data from 10 sites from 1981 to 2020 in the southeastern part of the Korean Peninsula, Busan-Ulsan-Gyeongnam. Using Bayesian optimization techniques, a hyper-parameter-tuned Random Forest, XGBoost, and Light GBM model were constructed to predict the evaporative demand drought index on a 6-month time scale after 1-month. The model performance was compared by constructing a single site model and a regional model, respectively. In addition, the possibility of improving the model performance was examined by constructing a fine-tuned model using data from a individual site based on the regional model.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.3
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pp.443-449
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2022
In this study, in order to improve the disadvantages of the environmental error of the infusion set that performs infusion therapy in the existing clinical practice and to maximize the user's convenience by miniaturizing the existing infusion pump system, the structure of the muscle pump of the human vein was imitated. As a double check valve method, a method for preventing the backflow of fluid and discharging a constant fluid in one direction by external pressure was proposed. The proposed bio-mimic muscle pump uses a check valve that controls the flow of fluid in one direction and a silicone tube with elasticity, and a chamber is constructed. A peristaltic pump for applying intermittent pressure to the tube chamber was constructed using a multi-cam structure roller. In order to verify the performance of the proposed pump, optimization was performed while changing the number of multi-cam rollers and adjusting the speed of the roller driving motor, and the reproducibility of the instantaneous discharge amount and the continuous discharge amount of the pump was compared and tested. The performance of the muscle pump proposed in this study was verified through experiments that it can inject up to 1L of fluid within 12 hours, and that it is possible to inject the fluid with an accuracy of ±0.1ml. Real-time monitoring of the fluid injection volume through the bio-mimic muscle pump proposed in this study not only increases the convenience of the administrator, but also provides a precise fluid administration environment to more patients at a low cost, and additionally applies bubble detection and occlusion detection technology If so, it is believed that a safer medical environment can be provided to patients.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.4
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pp.641-648
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2023
Recently, the rapid growth of artificial intelligence among the 4th industrial revolution has progressed based on the performance improvement of semiconductor, and circuit integration. According to transistors, which help operation of internal electronic devices and equipment that have been progressed to be more complicated and miniaturized, the control of heat generation and improvement of heat dissipation efficiency have emerged as new performance indicators. The DUT(Device Under Test) Shell is equipment which detects malfunction transistor by evaluating the durability of transistor through heat dissipation in a state where the power is cut off at an arbitrary heating point applying the rating current to inspect the transistor. Since the DUT shell can test more transistor at the same time according to the heat dissipation structure inside the equipment, the heat dissipation efficiency has a direct relationship with the malfunction transistor detection efficiency. Thus, in this paper, we propose various method for PCB configuration structure to optimize heat dissipation of DUT shell and we also propose various transformation and thermal analysis of optimal DUT shell using computational fluid dynamics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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