• Journal of Power System Engineering
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• v.16 no.1
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• pp.51-57
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• 2012

본 연구는 컴팩트한 열교환기의 설계를 위하여 열교환기 내의 원형 단면 도관의 유변 유체의 압력 강하 및 대류 열전달률을 수치해석적으로 수행하였다. 유변 유체의 구성방정식은 기존의 비뉴톤 유체 멱법칙을 보완한 수정 멱법칙 모델을 채택하였다. 도관 내의 압력강하를 의미하는 마찰계수와 수정 레이놀즈 수의 곱은 기존 문헌치와 비교할 때 뉴톤 유체 영역과 유변 멱법칙 영역에서 각각 0.01% 및 0.004% 내에서 일치함을 보였고 유변 수정멱법칙 유체 모델의 형태를 띠는 유변 유체를 열교환기 내의 원형 단면 도관 내에서 사용하면 뉴톤 유체보다 최대 58%의 압력강하를 감소시켰고 최대 9%의 대류 열전달 증가을 발생시킬 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.439-442
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• 2009

본 연구는 16 비트 CPU를 위한 새로운 C 컴파일러를 개발하고자 한다. 새로운 ASIC 프로세서가 특정 용도로 설계되었을 때 그 CPU를 위한 새로운 컴파일러의 개발이 필요하다. 공개 소프트웨어인 GNU C 컴파일러를 사용하여 기계 의존 원시 파일들을 수정함으로서 새로운 컴파일러를 개발할 수 있다. 개발된 컴파일러는 단지 기계어에 의해 처리될 수 있는 기능들만 지원할 수 있기 때문에 곱 셈, 나눗셈, 부동소수점 처리등과 같은 기능들을 지원하기 위해서는 더 많은 연구가 필요하다. 완전한 컴파일러가 개발된 후에는 새로운 CPU에서 실행될 수 있는 응용 프로그램의 개발이 필요하다. 본 연구에 의해서 앞으로 개발될 여러 가지 다른 용도의 CPU를 위한 컴파일러들이 쉽게 개발될 수 있을 것이다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.12 no.6
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• pp.1372-1380
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• 1988

A heat transfer model for a pulse combustion water heater is developed, and an associated computer simulation is conducted to determine the temperature distribution as well as heat transfer rate. Parametric studies are performed to examine the effects of the operating and design variables on the thermal performance and heat transfer rate. They are found to be influenced mainly by energy input rate, the amount of excess air, the volume of combustion chamber, and the diameter of flue tube.

• Journal of the KSME
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• v.23 no.3
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• pp.200-206
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• 1983

FAM의 기본적인 구상은 해석 하고자하는 선형 또는 비선형 편미분 방정식을 국부적으로 해석 적인 해를 구하여 이용하자는 것이다. 그러기 위하여 유한차분법(FDM)과 유한변분법(FEM)에 서와 같이 전체유동장을 작은 요소로 나누고 그 요소 내에서 국부해를 구한 다음 이들 요소를 중첩시킴으로써 각 요소의 미지수에 대한 대수식을 얻어서 수치해를 구하자는 것이다. 그러나 FDM에서와 같이 국부요소에서 미분항을 구하지 않고, FEM 에서와 같이 요소에서 형상함수를 도입하지 않는 상태에서 해석적인 해를 구하고 있기 때문에 수치해석에서 얻어지는 미분양들은 비교적 정확하게 구해진다. 따라서 Navier-Stokes 방정식이나 에너지 방정식에서 최고차항이 작은 파라메타, 즉 레이놀즈수나 피크리수의 역수로 곱하여서 있는 경우에도 안정된 해를 구할 수 있다고 알려져 있다. 요소자체의 계수를 구하는 데는 계산시간이 많이 소요되지만 수치해석 상의 안정성이나 수렴성이 좋기 때문에 전체계산시간은 오히려 적게 걸리는 경우도 있다고 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.898-900
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• 2019

SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.899-902
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• 2021

본 논문은 이미지 저작권 유무 판별을 분류 문제로 정의하고 기계학습과 합성곱 신경망 모델을 적용하여 해결한다. 학습을 위해 입력 데이터를 고정된 크기로 변환하고 정규화 과정을 수행하여 학습 데이터셋을 준비한다. 저작권 유무 판별 실험에서 SVM, k-NN, 랜덤포레스트, VGG-Net 모델의 분류 성능을 비교 분석한다. VGG-Net C 모델의 결과가 다른 알고리즘과 비교 시 10.65% 높은 성능을 나타냈으며 배치 정규화 층을 이용하여 과적합 현상을 개선했다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.323-324
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• 2022

전 세계적으로 고령화 사회가 지속됨에 따라 평균수명이 증가하여 고령화 문제가 심각해지고 있는 추세이다. 고령에 속하는 65세 이상 노인들이 자주 발병하는 알츠하이머 치매는 명확한 치료법이 존재하지 않아 발병 전 조기 발견 및 예방이 중요하다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 기반으로 한 알츠하이머 치매분류방법을 제안한 논문과, 그래프 합성곱 신경망, 다중 커널 학습 분류기, 기계학습, SVM 분류기 등의 방법으로 알츠하이머 치매 분류에 대한 논문을 소개하고, 각각의 제안 방법 및 특징에 대해 비교분석한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.21 no.3
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• pp.121-126
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• 2020

Sound-based machine fault diagnosis is the automatic detection of abnormal sound in the acoustic emission signals of the machines. Conventional methods of using mathematical models were difficult to diagnose machine failure due to the complexity of the industry machinery system and the existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, we want to solve the problem of machine fault diagnosis as a deep learning-based image classification problem. In the paper, we propose a CNN-based automatic machine fault diagnosis method using Spectrogram images. The proposed method uses STFT to effectively extract feature vectors from frequencies generated by machine defects, and the feature vectors detected by STFT were converted into spectrogram images and classified by CNN by machine status. The results show that the proposed method can be effectively used not only to detect defects but also to various automatic diagnosis system based on sound.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.24 no.3
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• pp.89-97
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• 2021

Fault detection in seismic data is well suited to the application of machine learning algorithms. Accordingly, various machine learning techniques are being developed. In recent studies, machine learning models, which utilize synthetic data, are the particular focus when training with deep learning. The use of synthetic training data has many advantages; Securing massive data for training becomes easy and generating exact fault labels is possible with the help of synthetic training data. To interpret real data with the model trained by synthetic data, the synthetic data used for training should be geologically realistic. In this study, we introduce a method to generate realistic synthetic seismic data. Initially, reflectivity models are generated to include realistic fault structures, and then, a one-way wave equation is applied to efficiently generate seismic stack sections. Next, a migration algorithm is used to remove diffraction artifacts and random noise is added to mimic actual field data. A convolutional neural network model based on the U-Net structure is used to verify the generated synthetic data set. From the results of the experiment, we confirm that realistic synthetic data effectively creates a deep learning model that can be applied to field data.

• Polymer(Korea)
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• v.29 no.1
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• pp.14-18
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• 2005

Nylons were synthesized by anionic polymerization of ${\varepsilon}$--caprolactam while varying the content of catalyst. Polymerization rates, molecular weights, mechanical properities and frictional properties of the nylons were investigated. As the ratio of catalyst to initiator was increased up to 1.0%, the polymerization rate, conversion and molecular weight were found to increase, and mechanical properties except impact strength were improved. Frictional properties were affected mainly by tensile strength and hardness. According to the study on the friction coefficient, product of stress (P) and velocity (V), PV limit, and abrasive wear rate, nylon synthesized at 1.0% of the ratio of catalyst to initiator showed the best performance for sliding machine elements.