Pa, Pa Win Aung;Lee, Donghwan;Park, Jooyoung;Cho, Mingeon;Park, Seunghee
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.2
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pp.249-256
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2022
Various studies are being actively conducted to show that the real-time visualization technology that combines BIM (Building Information Modeling) and AR (Augmented Reality) helps to increase construction management decision-making and processing efficiency. However, when large-capacity BIM data is projected into AR, there are various limitations such as data transmission and connection problems and the image cut-off issue. To improve the high efficiency of visualizing, a mesh optimization algorithm based on the k-nearest neighbors (KNN) classification framework to reconstruct BIM data is proposed in place of existing mesh optimization methods that are complicated and cannot adequately handle meshes with numerous boundaries of the 3D models. In the proposed algorithm, our target BIM model is optimized with the Unity C# code based on triangle centroid concepts and classified using the KNN. As a result, the algorithm can check the number of mesh vertices and triangles before and after optimization of the entire model and each structure. In addition, it is able to optimize the mesh vertices of the original model by approximately 56 % and the triangles by about 42 %. Moreover, compared to the original model, the optimized model shows no visual differences in the model elements and information, meaning that high-performance visualization can be expected when using AR devices.
Journal of the Korean Professional Engineers Association
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v.30
no.3
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pp.24-29
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1997
최근 지구의 온난화 현상, 산성비 및 오존층 파괴라고 한 지구환경 문제가 큰 과제로 대두되면서 지구환경 보호를 배경으로한 CAFE 규제에 의한 자동차 경량화 움직임이 급속히 확대되고 있고, WTO출범과 함께 경제 전쟁시대에 돌입한 중소기업 분야도 경쟁, 개방화의 물결이 가속화되면서 고기능화, 고부가 가치화 등의 전문기술로 경쟁하지 않으면 안되게 되어 있다 특히 자동차 부품이외에 광학 부품, Computer, OA 전자 산업기기 등의 모든 분야에 응용되고 있는 경량 금속인 Al 합금(비중 2.7) 소재도 실용 금속중 가장 가벼운 Mg합금(비중 1.7), Ti합 금 등의 초 경량금속으로 대체 할려고 하는 경향이 세계적으로 나타나고 있다. 한편 전기자동차, 대체 에너지차, 가스터빈차등의 저공해 차의 실용화 연구도 추진되어 왔지만 폭넓은 요구에 대응하지 못하고 있다. 따라서 이의 부품 및 제품에 사용되는 소재의 최 경량금속의 전환과 형상 가공 기술은 이 시대의 요청 사항이 되고 있다.
최근 유가상승 및 환경오염으로 인하여 자동차 연비 개선에 대한 관심이 날로 증가하고 있어 자동차 제조사들은 다양한 접근방법을 통해 경량화를 달성하고자 하고 있다. 경량화 방법으로는 경량재료의 적용, 고강도 소재를 이용한 부품소형화, 조립식 파트의 일체형 모듈화 등이 있으며, 본 연구에서는 경량구조재료인 마그네슘 합금을 자동차용 스크롤 압축기에 적용하기 위하여 기존 알루미늄 합금부품과의 열팽창 및 열변형의 비교를 통해 마그네슘 합금 적용한 스크롤 부품의 설계시 고려되어야 할 요소들을 분석 및 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2003.05a
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pp.197-201
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2003
플라스틱 제품은 경량이며 내후성, 내구성, 방음성, 단열성, 절연성 등이 우수하고 또한 발포가공에 의해 원료 폴리머의 사용량을 저감시켜 생산원가를 줄일 수 있다는 커다란 장점이 있다. 그러나 물리적인 강도, 가연성, 내열성 등의 한계점 때문에 그 용도가 제한되고 있는 실정이다. 형상 변경이 비교적 용이한 경량 구조체를 이용한 건축소재는 협소공간의 고도 이용과 건설 분야의 양적, 질적인 측면에서 급속한 성장으로 건축자재의 경량화, 고급화 및 다양화를 요구하고 있으며 이에 polyurethane, polyethylene, polystyrene 등의 플리스틱 및 foam 형태의 저밀도 고분자 건축소재의 사용이 급증되고 있다.(중략)
온실가스 배출 규제로 대표되는 환경문제가 시급한 경제 사회적 현안이 됨에 따라 자동차 차체경량화에 인한 연료소모 및 배기가스 감소를 통하여 각종 환경규제에 대응하고 환경친화형 산업으로 형성되는 새로운 시장을 선점하려는 노력이 전세계적으로 치열하게 경주되고 있다. 자동차 중량의 대부분을 점유하고 있는 철강소재의 경량화는 차체 경량화의 척도로 평가되어 왔으며, 미래형 자동차의 출현에 대응하기 위한 철강산업계의 노력도 치열하게 경주되고 있다. 고부가가치 강판의 최대 수요처인 자동차 산업의 동향과 이에 관련한 최근의 자동차용 강판의 연구개발 현황 및 차세대 고강도 강판의 연구개발 동향에 대해 소개한다.
최근 환경문제가 대두됨에 따라 산업폐기물의 처리문제에 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 또한 현대의 콘크리트 구조물은 거대화, 고층화되어 그 중량이 계속 커지고 있으므로 구조물을 경량화 하려는 노력과 개발이 계속 진행되어 왔다. 구조물의 주재료로 사용되고 있는 콘크리트는 강도 및 내구성에 비해 비중이 크다는 결점을 가지고 있으므로 강하고 가벼운 고강도의 경량골재 콘크리트 개발이 행해져 왔다. (중략)
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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1999.04a
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pp.28-28
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1999
본 연구는 이전 연구에서 500KW급 중형 수평축 발전기를 설계하였던 경험을 토대로 750KW급 대형 수평축 풍력발전용 복합재 회전날개를 개발하기 위해 수행되었다. 회전날개의 대형화에 따른 구조강도 확보 및 경량화 문제를 해결하기 위해 날개의 단면구조를 변경하였고, 주 하중을 받는 스파부분을 보강하였으며, 취급이 어렵고 가격이 비싼 노맥스 허니컴 대신에 폼을 사용한 샌드위치 구조를 적용하였다. 또한 경량화를 위해 금속재 플렌지형 허브부분 접합방식을 삽입볼트 접합방식으로 구조 설계를 변경하였다. 이러한 복합재 회전날개의 구조적 안정성을 확인하기 위해 상용 유한요소 해석 코드인 NISA II를 사용하였으며, 선형정적해석, 고유진동수해석, 국부 좌굴해석 등을 수행하여, 무게의 증가는 최대한 억제하면서 대형화에 따른 구조강도의 확보가 이루어졌음을 확인하였고, 피로수명해석을 통하여 20년 이상의 요구 수명을 만족함을 확인하였다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.1
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pp.1-8
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2024
On-device AI technology, which can operate AI models at the edge devices to support real-time processing and privacy enhancement, is attracting attention. As intelligent IoT is applied to various industries, services utilizing the on-device AI technology are increasing significantly. However, general deep learning models require a lot of computational resources for inference and learning. Therefore, various lightweighting methods such as quantization and pruning have been suggested to operate deep learning models in embedded edge devices. Among the lightweighting methods, we analyze how to lightweight and apply deep learning models to edge computing devices, focusing on pruning technology in this paper. In particular, we utilize dynamic and static pruning techniques to evaluate the inference speed, accuracy, and memory usage of a lightweight AI vision model. The content analyzed in this paper can be used for intelligent video control systems or video security systems in autonomous vehicles, where real-time processing are highly required. In addition, it is expected that the content can be used more effectively in various IoT services and industries.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.31
no.6
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pp.353-358
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2018
In this study, it is describe to an optimization analysis process for the weight reduction of the voltage converter in the electric vehicle charging systems. The optimization design is a technique that finds the optimal material distribution under a given material quantity constraint by combining the design sensitivity with the material properties and the mathematical optimization. Among the topology optimization, a lightweight design is performed by a solid isotropic material with penalization with simple formula and well-convergence. The lightweight design consists of three steps. As a first step, a finite element model for the basic design of the on-board voltage converter was constructed and static analysis was performed on the load. In the second step, the optimum shape is obtained for the lightweight by performing the topology optimization using the solid isotropic material with penalization applying the stiffness coefficient of the isotropic material to the static analysis result. As a final step, impact analysis was performed by applying a half-sinusoidal pulse shape impact load which satisfies the impact test standard of the vehicle-mounted part with respect to the optimum shape. In the topology optimization, the design domain was defined as the mounting bracket area, and the design technology was finally achieved by optimizing the mounting bracket to achieve a weight reduction of 20% over the basic design.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.24
no.1
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pp.21-26
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2023
Knowledge distillation (KD) is a model lightening technology that transfers the knowledge of deep models to light models. Most KD methods have been developed for classification models, and there have been few KD studies in the field of super-resolution (SR). In this paper, various KD methods are applied to an SR model and their performance is compared. Specifically, we modified the loss function to apply each KD method to the SR model and conducted an experiment to learn a student model that was about 27 times lighter than the teacher model and to double the image resolution. Through the experiment, it was confirmed that some KD methods were not valid when applied to SR models, and that the performance was the highest when the relational KD and the traditional KD methods were combined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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