Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.273-274
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2016
현대의 디지털 영상미디어 문화는 단순하게 진화된 형태를 넘어 보다 더 수준 높은 콘텐츠의 다양성과 미적 취향이 융합된 기술적 추구를 더욱 요구하고 있다. 특히 영상미디어 콘텐츠에 있어 영상표현의 역할은 그 어느 때보다 미학과 심리적 요인에 대한 접근의 중요성과 주목성을 통해 오감을 구현해 내는 최적화된 구현방식을 표출하기에 이르렀다. 이를 위해서는 무엇보다 주목성, 감성충족, 지속성 등이 내제 되어야 영상콘텐츠. 경쟁력 확보가 가능하다. 이러한 측면이 디지털 영상콘텐츠의 핵심 기반을 이루는 감성기술이자 가장 어려운 난제이기도 하다. 그렇기 때문에 최적화된 디자인구성은 물론 알고리즘 환경이 구축되어야만 한다. 이른바 시지각의 데이터를 몰입으로 유도하고, 지속성 여부를 가늠하는 융합기술이 제시되어야만 새로운 시각형태의 전환으로 디자인 경쟁력을 갖출 수 있다.
기존경수로 핵연료의 연소도를 크게 증가시키는 고연소도 핵연료 및 미래형 핵연료에서는 연료봉의 축방향 조사성장이 증가하게 되고 이와 같이 증가된 축방향 연료봉 성장을 수용하기 위해서는 상.하단 고정체 사이의 간격이 더 필요하게 된다. 이 요구되는 상.하단고정체 사이의 축방향 공간을 얻기 위하여 기존 국산핵연료 하단고정체 유로판 및 이물질여과 하단고정체에 대하여 응력강도를 기준으로 두께최적화 계산을 수행하였다. 계산은 범용 유한요소 코드인 ANSYS 코드를 이용하였다. 이 두께 최적화에 의해 기존의 국산 17$\times$17 경수로 핵연료의 하단고정체에서는 지지 Leg의 폭과 길이를 증가시킴으로써 유로판의 두께 감소를 약 5.1mm 줄일 수 있음을 알 수 있고, DRBEP용 하단고정체에서는 약 4.6mm의 두께 감소가 가능한 것으로 해석되었다.
차량 전장품 중 와이어링 하네스에서 큰 전류가 흐르는 회로의 연결 단자가 가지는 전기적 내구 성능 및 기계적 성능을 확보하기 위하여 단자 압착부의 압축율 최적화 기법을 개발하였다. 우선 단자 제작 과정을 표준화한 후 압착부의 주요 인자인 기계적 인장강도와 내부 부식 정도에 의한 전기적 저항 중대로 화재가 발생 가능성 관점에서 접근하였다. 여러 가지 실험을 통하여 얻어진 DATA를 분석한 결과 회귀 2차 모형을 사용하여 대전류 단자 압착부의 전기적/기계적 내구 성능 최적화 구간을 설정 하였으며, 이의 과정을 제시 하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1530-1535
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2010
본 연구에서는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona) 매개변수 최적화 기법을 이용하여 TANK 모형의 매개변수를 추정할 경우 SCE-UA 기법의 적용성을 검토하고 실제 관측유량에 대해 적용하고자 한다. 이를 위해 임의매개변수를 4단 TANK 모형의 유출결과를 관측치로 가정하고 역으로 SCE-UA 기법을 이용하여 전역 최적해 추정 능력을 검증하였다. 또한 실제 유역에 대한 적용성 평가를 위해 소양강 댐 상류 유역을 대상유역으로 선정 하였으며 관측유량을 보정과 검정기간으로 나누어 추정된 매개변수의 정확도를 평가하였다. 향후 수문성분 분리 과정을 통해 각 유출 성분별 매개변수 최적화를 수행하고자 하며 이러한 결과는 유출 성분자료가 부족한 우리나라에서 보다 정확한 수자원 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.283-283
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2016
기후변화의 지역적 영향으로 호우의 강도와 빈도가 증가하고 있는 상황에서 수재해 대응을 위하여 다양한 기술들이 필요하며 특히 홍수 취약성에 대한 분석과 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 기존의 PSR(Pressure-State-Response) 모형과 DPSIR(Driving force-Pressure-StateImpact-Response 모형을 다중선형회귀 기법을 사용하여 최적화하였다(Fig. 1). 대상기간은 2008년부터 2013년까지이며, mod 1에서는 연도별로 다중선형회귀기법을 사용하여 최적 가중치를 산정하였고, mod 2에서는 대상기간(2008 ~ 2013) 전체에 대해 다중선형회귀기법을 사용하여 최적 가중치를 산정하는 방법을 적용하였다.
In order to optimize the pulse electroforming copper process, a double hidden layer BP (Back Propagation) neural network is constructed. Through sample training, the mapping relationship between electroforming copper process conditions and target properties is accurately established, and the prediction of microhardness and tensile strength of the electroforming layer in the pulse electroforming copper process is realized. The predicted results are verified by electrodeposition copper test in copper pyrophosphate solution system with pulse power supply. The results show that the microhardness and tensile strength of copper layer predicted by "3-4-3-2" structure double hidden layer neural network are very close to the experimental values, and the relative error is less than 2.32%. In the parameter range, the microhardness of copper layer is between 100.3~205.6MPa and the tensile strength is between 112~485MPa.When the microhardness and tensile strength are optimal,the corresponding process conditions are as follows: current density is 2A-dm-2, pulse frequency is 2KHz and pulse duty cycle is 10%.
As the electric vehicle market grows, there is an issue of light weight vehicles to increase battery efficiency. Therefore, it is going to replace the battery module cover that protects the battery module of electric vehicles with high strength/high heat-resistant polymer composite material which has lighter weight from existing aluminum materials. It also aims to respond to the early electric vehicle market where technology changes quickly by combining 3D printing technology that is advantageous for small production of multiple varieties without restrictions on complex shapes. Based on the composite material mechanics, the critical length of glass fibers in short glass fiber (GF)/polycarbonate (PC) composite materials manufactured through extruder was derived as 453.87 ㎛, and the side feeding method was adopted to improve the residual fiber length from 365.87 ㎛ and to increase a dispersibility. Thus, the optimal properties of tensile strength 135 MPa and Young's modulus 7.8 MPa were implemented as GF/PC composite materials containing 30 wt% of GF. In addition, the filament extrusion conditions (temperature, extrusion speed) were optimized to meet the commercial filament specification of 1.75 mm thickness and 0.05 mm standard deviation. Through manufactured filaments, 3D printing process conditions (temperature, printing speed) were optimized by multi-optimization that minimize porosity, maximize tensile strength, and printing speed to increase the productivity. Through this procedure, tensile strength and elastic modulus were improved 11%, 56% respectively. Also, by post-processing, tensile strength and Young's modulus were improved 5%, 18% respectively. Lastly, using the FEA (finite element analysis) technique, the structure of the battery module cover was optimized to meet the mechanical shock test criteria of the electric vehicle battery module cover (ISO-12405), and it is satisfied the battery cover mechanical shock test while achieving 37% lighter weight compared to aluminum battery module cover. Based on this research, it is expected that 3D printing technology of polymer composite materials can be used in various fields in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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