• 소성∙가공
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• 제32권6호
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• pp.352-359
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• 2023

Recently, independent suspension systems have been applied not only to passenger cars but also to large commercial vehicles. Therefore, the need for research to domestically produce such independent suspensions for large commercial vehicles is gradually increasing. In this paper, we conducted research on the manufacturing technology of the relay lever, which are integral components of independent suspension systems for large commercial vehicles. Our goal was to reduce the flash volume generated during the forging process. The shape variables of the initial billet were adjusted to find proper forming conditions that could minimize flash volume while performing product forming smoothly. Shape variables were set as input variables and the flash volume was set as an output variable, and simulations were carried out to analytically predict the volume of the flash area for each variable condition. Based on the data obtained through numerical simulations, a regression model and an artificial neural network model were used to develop a prediction model that can easily predict the flash volume for variable conditions. For the corresponding prediction model, a goodness of-fit test was performed to confirm a high level of fit. By comparing and analyzing the two prediction models, the high level of fit of the ANN model was confirmed.

• 소성∙가공
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• 제33권2호
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• pp.96-102
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• 2024

This study addresses evaluation of performance of hardening model for a titanium alloy (Ti6Al4V) based on the artificial neural network (ANN) regarding the strain rate and the temperature. Uniaxial compression tests were carried out at different strain rates from 0.001 /s to 10 /s and temperatures from 575 ℃ To 975 ℃. Using the experimental data, ANN models were trained and tested with different hyperparameters, such as size of hidden layer and optimizer. The input features were determined with the equivalent plastic strain, strain rate, and temperature while the output value was set to the equivalent stress. When the number of data is sufficient with a smooth tendency, both the Bayesian regulation (BR) and the Levenberg-Marquardt (LM) show good performance to predict the flow behavior. However, only BR algorithm shows a predictability when the number of data is insufficient. Furthermore, a proper size of the hidden layer must be confirmed to describe the behavior with the limited number of the data.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제14권4호
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• pp.422-427
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• 1999

천연 항균활성 물질에 관한 대부분의 연구는 약품의 제조와 첨가물로서의 이용을 목적으로 하였으나, 물질의 효용면에서 연구결과를 실용화시키기에는 미흡한 실정이다. 이러한 사실은 천연물질의 항균성을 실제 식품에 이용하는 덴 필요한 가공적성의 연구가 따르지 못한 것이 주요한 이유라고 여겨진다. 본 연구는 우리나라 사람들이 즐겨먹는 부추의 항균활성을 연구하되, 식품에 이용할 수 있도록 항균물질의 특성규명과 더불어 가공적성을 평가하여 실제 적용하는데 목적을 두었다. 생부추즙을 agar diffusion method로 항균활성을 측정한 결과는 Bacillus cereus, Bacillus subtilis, Stayhlococcus aureus, Pseudomonas fluorescens. E. coli O157:H7 등의 세균류와 효모인 Pichia membranaefaciens등에 항균작용을 나타내었다. 생부추 착즙과 생부추 동결 후 착즙한 시료에서만 항균활성을 나타내었고 착즙한 후의 동결저장 시료나 데친 시료에서는 항균활성이 소실되었다 한편 여과와 원심분리 및 진공농축 그리고 pH변화 등에 의해서는 항균활성의 변화가 없었다. 항균활성 기초자료에 근거하여 가공식품의 모델로서 부추 마쇄시료를 첨가한 두유와 두부 및 냉면육수를 제조하여 식품응용 시험을 한 결과 부추를 첨가한 각각의 제품에서 미생물 성장 저해효과가 나타났으며, 특히 냉면육수의 경우 인위적으로 Bacillus cereus를 접종시켰음에도 불구하고 1$0^{\circ}C$, 20시간 저장시 부추를 첨가한 육수에서 미생물이 완전히 사멸되는 효과를 얻을 수 있었다.

• 자원리싸이클링
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• 제27권1호
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• pp.3-13
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• 2018

3D 적층가공(3D Additive manufacturing, AM) 기술은 기존산업의 패러다임을 혁신하는 새로운 비즈니스 모델로 자리매김하고 있다. 2000년대 초 선보인 건축용 3D 프린팅(3D printed building) 기술 또한 미국과 유럽을 중심으로 기계/전자 기술과 연계하여 빠르게 발전하고 있다. 그러나 건축용 3D 프린터 시스템의 경우 기존 전통적인 건설공법에 사용되는 시멘트/콘크리트 원료 제품과는 다른 기계적 특성을 요구한다. 이에 따라 시멘트 산업과 자원리사이클링 산업에서 생산되는 소재원료의 활용도를 높이기 위해서는 건축용 3D 프린팅 기술의 특성을 반영하기 위한 소재가공 및 활용기술 개발, 새로운 물성평가 및 테스트 방법의 확보, 환경적 안정성과 관련된 장기간의 데이터베이스 확보가 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.113-122
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• 2011

최근, 온라인상에서 사용자간 관계형성 및 커뮤니케이션을 지원하는 Social Network Service(SNS)들이 주목을 받고 있다. SNS에서 형성되는 사용자 정보와 그들의 활동에 대한 정보는 사용자에 대한 특징적인 정보로서 추천과 같은 외부서비스에서 재사용될 수 있는 유용한 정보로 여겨진다. 기존의 사용자 기본 프로파일 정보를 통한 분석이나, 친밀도 및 유사도를 도출하기 위한 단편적인 분석 방법은 가공된 정보의 활용에 있어 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 사용자의 SNS활동들로 부터 사용자간 상호영향을 도출하고 다차원 상호관계(Multi-dimension interaction)를 표현 할 수 있는 통합 된 프로파일 모델을 정의하고 이를 도출하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 대표적인 SNS인 트위터(Twitter.com)부터 사용자 정보를 수집하여 정보의 재가공을 수행한다. 본 논문의 실험에서는 가공된 정보를 통해 얻을 수 있는, 기존 방식에서는 드러나지 않던 사용자간의 새로운 관계들에 대해 설명한다. 가공된 정보는 특정 사용자의 통합 프로파일로서 컨텐츠 아이템 추천과 같은 외부서비스에서 활용가능 할 것으로 기대된다.

• 대한기계학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.433-442
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• 1989

본 연구에서는 볼 엔드 밀 절삭실험을 통하지 않고 일반적인 선삭가공 등에서 쉽게 구할 수 있는 2차원 절삭 데이터를 이용하여 볼 엔드 밀의 기하학적 형상 및 절삭조건이 주어졌을 때 모든 볼 엔드 밀 가공에서의 절삭기구를 해석하고 절삭력 모델을 구하고자 한다. 이를 위하여 볼 엔드 밀의 기하학적 특성 및 절삭 조건 등을 분석하고, 미소절삭날터를 이용한 3차원 절삭해석방법을 적용하여 미소 절삭력을 구하고 이들의 합력으로서 절삭력을 계산한다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제24권2호
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• pp.246-253
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• 2017

본 연구에서는 호박고구마의 산업적 이용 증대 및 식품 가공용 소재 개발을 목적으로 분무건조공정을 이용하여 호박고구마 효소 분해물을 분무건조한 다음 물리화학적 특성 및 소화특성을 조사하였다. 호박고구마 효소 분해물의 불용성 식이섬유, 수용성 식이섬유 및 총 식이섬유 함량은 4.17%, 2.07% 및 6.24% 이었다. 호박고구마 효소 분해물의 분무건조분말 제조는 펙틴을 피복물질로 사용하여 분무건조하였으며, 수분함량 및 전분함량은 1.68-2.46 및 45.32-46.51%였다. 색도는 분무건조 분말에서 L 값 및 a 값은 감소하고 b 값은 증가하는 경향을 나타내었다. 입자크기는 분무건조 분말이 $37.17-42.32{\mu}m$을 나타내어 동결건조 분말 $247.79{\mu}m$에 비하여 유의적으로 작은 크기를 나타내었으며, 입자모양은 전반적으로 구형의 형태에 펙틴 첨가량이 증가할수록 굴곡이 증가하였다. 수분흡수지수는 분무건조 분말에서 1.74-1.91로 동결건조 분말 2.15에 비해 낮은 수분흡수지수를 나타내었으며, 수분용해지수는 분무건조 분말에서 80.75-87.61%로 동결건조 분말(70.47%)보다 높게 나타났다. 장 상피세포 부착능은 분무건조 분말에서 2.66-6.18%를 나타내어 동결건조 분말 1.79%에 비해 높은 부착능을 나타내 장 내 유용 미생물의 증식을 촉진함을 확인하였다. 분무건조 분말의 인체 내 소화 모델에서, 펙틴 1% 첨가 분말은 최종적으로 장액에서 70.09%의 소화율을 나타내어 동결건조 분말 24.23%에 비해 인체내에서의 높은 소화율이 기대 되었다. 따라서 분무건조 분말 제조시 식품산업 활용 측면에서 가공적성이 향상되고 in vitro 인체 내 소화모델에서 소화가 개선된 식품가공용 소재 개발에 있어 산업적으로 적용 가능할 것으로 사료된다.

• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.147-159
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• 2023

본 연구는 기존의 서비스디자인 방법론의 소수 데이터를 기반으로 휴리스틱 기반의 연구 한계를 극복하고, 의료서비스의 질적 수준 관리에서 핵심가치로 주목받고 있는 경험데이터의 객관적 측정 및 가공에 관한 모델을 개발하기 위한 연구이다. 이론적 배경에서 의료서비스에서 경험의 중요성, 경험데이터의 측정 및 가공, 환자중심성 실현에 관한 문헌연구를 진행하였다. 이와 같은 문헌 및 이론적 배경 연구결과를 기반으로 다음과 같이 4가지 연구변수에 대하여 조작적 정의하고, 통계적으로 검정을 진행하였다. 가설 H1은 3가지 요인 관점의 경험데이터 측정이 페르소나 모델링에 주는 영향이고, 가설 H2는 페르소나 모델링이 서비스청사진 시각화에 주는 영향, 가설 H3은 서비스청사진 시각화는 환자중심성 실현에 주는 영향, 가설 H4는 페르소나 모델링이 환자중심성의 실현에 주는 영향이다. 요인분석, 신뢰성 분석, 상관분석의 데이터 기초검정 후 회귀분석기법으로 검증한 결과 4가지 가설은 모두 채택되었다. 결론적으로 병원에서 좋은 의료진과 의료장비만을 갖춘다고 해서 그 가치를 인정받기 어려운 시대이기에 환자들에겐 의료진과 의료장비의 효용보다 지속해서 어떠한 의료서비스 경험을 얻고 있는지가 더 중요하다는 의미를 파악할 수 있었다. 서비스 경제의 시대에서 병원서비스 경쟁력의 핵심은 매력적인 경험을 제공하느냐가 병원의 진짜 실력이 되기에 본 연구 주제인 경험데이터의 측정과 가공이 환자중심성의 실현과 스마트병원 구현에 중요한 의미가 있을 것이다.

• 대한치과보철학회지
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• 제48권4호
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• pp.294-300
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• 2010

연구 목적: 컴퓨터-가이드 임플란트 수술은 전통적인 방법에 비해 여러 가지 장점을 가진다. 본 연구의 목적은 가이드 수술용 템플릿 제작을 위한 좌표동기화 5축 정밀가 공공정의 정확도를 범용 CAD 소프트웨어를 통해 역설계공학의 방법으로 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 악궁 형태의 모형에 거타퍼쳐 스타핑을 매식한 10 개의 모형을 만들고 상부에 실리콘 인상재를 이용하여 인공치은을 덮어 스타핑의 위치를 보이지 않게 가렸다. 모형의 하면에 동기화를 위한 좌표동기화 형상을 만든 뒤 Cone beam CT에서 3차원 영상을 얻었다. 임플란트 계획 소프트웨어의 CT 이미지 상에서 매식된 스타핑과 동일한 방향으로 스타핑의 1/2 깊이까지 가상의 시술계획을 하고, 스타핑의 방향벡터와 저지점 (1/2지점) 데이터를 석고모형의 영상으로 좌표동기화 하였다. 이후 모형하면의 좌표동기화 형상을 이용하여 가공기기상의 좌표로 좌표변환을 통해 가공좌표동기화를 하였다. 5축 밀링머신의 좌표동기화판에 모형을 고정한 후, 동기화된 가공데이터에 의거하여 스타핑과 동일한 직경의 드릴로 계획된 벡터와 깊이로 정확히 가공 하였다. 모델에 정확히 안착되는 인상트레이를 CT 장비에 미리 고정한 상태에서, 인상트레이에 모델을 적합하여 이미지를 획득한 뒤 3차원 재구성하는 방법으로 영상을 중첩하여 비교 분석하였다. SolidWorks (Dassault Systems, Concord, USA) 범용 CAD 상에 영상을 불러들여 역설계공학의 방법으로 실린더 상부, 하부의 중점에서의 위치편차와 각도편차를 조사하였다. 통계는 SPSS (release 14.0, SPSS Inc., Chicago, USA)를 이용하여 각 편차 사이의 상관관계를 분석하였다 ($\alpha$ = 0.05). 결과: 위치 편차로 인하여 모든 드릴 보어 (bore)에서 상부 1/2에 잔존하는 거타퍼쳐의 일부를 관찰할 수 있었다. 실험 모형상에서 계획된 이미지와 드릴링 후CT에서 역설계를 거친 이미지 사이의 위치편차는 상부에서 0.31 (0.15 - 0.42) mm, 하부에서 0.36 (0.24 - 0.51) mm, 각도편차는 1.62 (0.54 - 2.27)$^{\circ}$이었다. 실린더 상부와 하부 위치 편차는 양의 상관관계를 가졌다 (Pearson Correlation Coeffocient = 0.904, P= .013). 결론: 좌표동기화 5축 정밀가공 공정은 가이드 수술용 템플릿을 제작하는 데에 적합한 정확도를 가진다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제47권2호
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• pp.229-238
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• 2019

목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.