• 제목/요약/키워드: 경량화

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나선 박막 인덕터의 GHz 대역 특성 (Characteristics of spiral thin film inductors in the GHz bandwidth range.)

  • 김지원;조순철
    • 한국자기학회:학술대회 개요집
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    • 한국자기학회 2002년도 동계연구발표회 논문개요집
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    • pp.216-217
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    • 2002
  • 최근의 반도체 제조기술의 급속한 발달로 인하여 시스템의 소형화ㆍ경량화의 추세가 증가하고 있다. 특히 휴대용 전화기, PCS 등 정보통신기기의 소형화 및 경량화의 추세가 두드러지게 나타나고 있다. 또한 각종 부품의 동작 가능 주파수 대역이 종전의 kHz 또는 MHz 대역에서 GHz 대역으로 옮겨지고 있는 추세에 있다[1]. 이러한 추세 중 인덕터의 소형화ㆍ경량화 기술은 반도체 제조기술을 이용해 실리콘기판 등의 위에 평면 모양의 코일을 만드는 박막 인덕터가 이용되고 있다. (중략)

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도시철도차량 차체의 경량화를 위한 소재 변경 및 구조체 최적화 연구 (Study on Weight Reduction of Urban Transit Carbody Based on Material Changes and Structural Optimization)

  • 조정길;구정서;정현승
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제37권9호
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    • pp.1099-1107
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    • 2013
  • 본 연구에서는 알루미늄 압출재로 구성된 한국형 표준전동차모델(K-EMU)의 차체를 대상으로 치수 최적설계와 구조체 소재 변경을 통한 경량화방안에 대해 연구하였다. 우선 K-EMU 차체의 하부구조, 측벽구조, 단부구조의 부재별 두께를 현재의 압출가능 두께를 적용하여 치수 최적화 기법으로 약 14.8% 경량화 하였다. 그리고 치수최적설계 된 K-EMU 차체에 유지보수성이 좋은 고장력강(SMA570)재질의 프레임타입 하부구조를 적용하여 초기 K-EMU 차체대비 약 3.8% 경량화 된 하이브리드 차체를 도출하였다. 마지막으로 샌드위치 복합재를 하부구조와 지붕구조에 적용하여 초기 K-EMU 차체대비 약 30% 경량화 된 초경량 하이브리드 차체를 도출하였다. 도출된 차체 모델들은 모두 전동차 구조체 하중시험법을 만족하였다.

알루미늄 압출재로 이루어진 철도차량 차체의 경량화를 위한 최적설계 방안 연구 (Weight Reducing of Aluminum Extrusion Profiles of a Railway-Car Body Based on Topology and Size Optimization)

  • 한순우;정현승
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제35권2호
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    • pp.213-221
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    • 2011
  • 알루미늄 재질의 도시철도차량 차체의 경량화를 위해 이중 판재구조로 이루어진 철도차량용 알루미늄 압출재의 최적설계를 수행하였다. 위상최적설계 기법을 이용하여 알루미늄 차체에서 가장 큰 중량을 차지하는 하부 프레임 베이스 플레이트의 경량화된 위상을 도출하였고, 이를 기반으로 압출재 부재별 치수 최적화를 수행하였다. 하부 프레임 다음으로 큰 중량을 차지하는 측면 프레임 압출재에 대해서는 치수 최적화를 통하여 경량설계를 수행하였다. 최적설계안과 현재 설계의 최대발생응력과 최대 변형량을 비교하여 최적설계결과의 타당성을 검증하였다. 이 과정을 통하여 언더프레임과 사이드프레임의 중량을 현재보다 평균 12% 줄일 수 있었고, 차체 전체로는 8.5%의 경량화 효과를 얻었다.

초정밀 가공기술을 이용한 광응용부품 개발

  • 김상석;김정호
    • 광학과기술
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    • 제8권2호
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    • pp.5-13
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    • 2004
  • 최근 반도체, 영상정보 및 전자광학 분야 등 첨단 산업분야의 발전과 더불어 광학계의 경량화 요구가 높아짐에 따라 비구면 렌즈에 대한 수요가 급속히 증가하고 있는 실정이다. 일반적으로 비구면으로 구성된 광학계는 넓은시야와 고성능의 화상을 얻을 수 있을 뿐 아니라, 광학계를 소형, 경량화 시킬 수 있는 장점을 가지고 있어 현재, 종래의 구면 광학계가 비구면 광학계로 대체되고 있는 추세이다.(중략)

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역해석으로 도출된 경량콘크리트의 파괴에너지 특성 분석 (Lightweight Concrete Fracture Energy Derived by Inverse Analysis)

  • 이경배;권민호;서현수;김진섭;조재영
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제19권5호
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    • pp.22-29
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    • 2015
  • 현대의 구조물은 고층화, 대형화 되어가는 추세이다. 보통중량 콘크리트는 강도에 비해 질량이 크기 때문에 구조물의 자중을 증가시킨다는 단점이 있다. 그러므로, 추세에 맞는 콘크리트의 경량화가 필요한 실정이다. 콘크리트의 경량화 방법 중 하나가 경량골재를 사용한 경량골재 콘크리트이다. 하지만, 국내에서는 경량골재 콘크리트에 대한 인식부족으로 인하여 구조용 경량골재 콘크리트에 대한 연구가 부족한 실정이다. 경량골재 콘크리트에 사용되는 경량골재의 품질에 따라 콘크리트의 물성 및 강도에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 보통골재와 경량골재를 사용한 콘크리트를 제작하고 인장균열파괴실험을 통해 하중-CMOD곡선은 얻고, 이를 역해석하여 파괴에너지를 도출하였다.

감마선 영상화 장치용 경량 고효율 차폐체 최적설계에 관한 연구 (A study on the optimization of light weight high efficiency shield for gamma-ray imaging detector)

  • 박강택;이남호;황영관
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.773-774
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    • 2016
  • 본 논문에서는 감마선원 영상화를 위한 감마선 탐지장치에 적용할 차폐체의 경량, 소형화 연구를 수행하였다. 선행 연구를 통해 상용 감마선 영상화 장치의 차폐체와 유사한 차폐효율 및 성능을 나타내는 납 기반의 차폐체를 구현하였으며, 본 논문에서는 납 기반의 차폐체보다 경량화, 소형화를 위해 텅스텐기반의 차폐체를 설계하였다. 차폐체 설계를 위해서 MCNP 전산모사를 수행하였으며, 그 결과 17%의 경량화 및 51%의 체적을 줄이는 결과를 얻었다.

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양자화 기반의 모델 압축을 이용한 ONNX 경량화 (Lightweight of ONNX using Quantization-based Model Compression)

  • 장두혁;이정수;허준영
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.93-98
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    • 2021
  • 딥 러닝의 발전으로 다양한 AI 기반의 응용이 많아지고, 그 모델의 규모도 매우 커지고 있다. 그러나 임베디드 기기와 같이 자원이 제한적인 환경에서는 모델의 적용이 어렵거나 전력 부족 등의 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해서 클라우드 기술 또는 오프로딩 기술을 활용하거나, 모델의 매개변수 개수를 줄이거나 계산을 최적화하는 등의 경량화 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 다양한 프레임워크들의 상호 교환 포맷으로 사용되고 있는 ONNX(개방형 신경망 교환 포맷) 포맷에 딥러닝 경량화 방법 중 학습된 모델의 양자화를 적용한다. 경량화 전 모델과의 신경망 구조와 추론성능을 비교하고, 양자화를 위한 다양한 모듈 방식를 분석한다. 실험을 통해 ONNX의 양자화 결과, 정확도는 차이가 거의 없으며 기존 모델보다 매개변수 크기가 압축되었으며 추론 시간 또한 전보다 최적화되었음을 알 수 있었다.

사물인터넷 환경의 이상탐지를 위한 경량 인공신경망 기술 연구

  • 오성택;고웅;김미주;이재혁;김홍근;박순태
    • 정보보호학회지
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    • 제29권6호
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    • pp.53-58
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    • 2019
  • 최근 5G 네트워크의 발전으로 사물인터넷의 활용도가 커지며 시장이 급격히 확대되고 있다. 사물인터넷 기기가 급증하면서 이를 대상으로 하는 위협이 크게 늘며 사물인터넷 기기의 보안이 중요시 되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 기기는 기존의 ICT 장비와는 다르게 리소스가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안기술로 네트워크 학습을 통해 사물인터넷 기기의 이상행위를 탐지하는 경량화된 인공신경망 기술을 제안한다. 기기 별 혹은 사용자 별 네트워크 행위 패턴을 분석하여 특성 연구를 진행하였으며, 사물인터넷 기기의 정상행위를 수집하고 학습데이터로 활용한다. 이러한 학습데이터를 통해 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 이상행위 탐지 모델을 구축하였으며, 파라미터 튜닝을 통해 모델 사이즈, 학습 시간, 복잡도 등을 경량화 하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 신경망 프루닝 및 양자화를 통해 경량화된 오토인코더 기반 인공신경망을 학습하였으며, 정상 행위 패턴을 벗어나는 이상행위를 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련 연구를 통하여 머신러닝 기술과 이상 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 이상행위 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.

플래쉬 메모리 내에 상주 가능한 경량 리눅스 운영체제 구현 (Implementation of Light Weight Linux O.S on the Flash Memory)

  • 장승주;최은석
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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    • pp.309-312
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    • 2007
  • 최근 임베디드 시스템에 대한 많은 연구들이 진행 중이다. 임베디드 시스템은 점점 소형화 추세로 가고 있다. DOM(Disk On Module)저장장치는 공간에 제한이 있는 응용프로그램이나 모바일 등의 기기에 사용할 수 있다. 본 논문에서는 DOM(Disk On Module) 메모리를 사용하여, 리눅스 기반의 커널을 탑재하고, DOM 메모리만으로 시스템이 구동될 수 있도록 한다. DOM(Disk On Module) 메모리의 용량 제한으로 인하여 소형 운영체제가 필수적이다. 이를 위해 본 논문은 기존의 리눅스 운영체제를 DOM 환경에 적합하도록 경량화시켜서 설계하였다. 리눅스 운영체제를 경량화한 수, DOM(Disk On Module)에 부트 로더의 한 종류인 LILO를 설치하여 DOM(Disk On Module)메모리상에서 새롭게 설계된 경량 리눅스 운영체제가 일반 리눅스 운영체제처럼 부팅될 수 있게 만들어 준다. 본 논문은 일반 리눅스 PC와 성능을 비교하는 실험을 수행하였다.

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