• 한국정밀공학회지
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• 제20권4호
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• pp.12-19
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• 2003

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.150-150
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• 2004

현재의 핫 엠보싱 기술은 나노/마이크로 패턴의 복제 기술로 다방면에서 연구되어지고 있다. 기존에 알려진 핫 엠보싱 기술은 하드 몰드를 사용하여 열과 압력을 가해서 PR 패턴 제작이나 나노/마이크로 구조물을 제작하였다. 그러나 이러한 하드 몰드의 사용은 3차원 구조물을 구현할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 하드 몰드 대신 소프트 몰드를 사용하여 3차원 미세 구조물을 구현해 보고자 한다.(중략)

• 한국분말야금학회:학술대회논문집
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• 한국분말야금학회 2006년도 춘계학술강연 및 발표대회강연 및 발표논문 초록집
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• pp.50-50
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• 2006

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.885-896
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• 2022

제조에서의 모터 불량은 향후 A/S 및 신뢰성에 중요한 역활을 한다. 모터의 불량 구분은 소리, 전류, 진동등의 측정을 통해 검출한다. 본 논문에서 사용한 데이터는 자동차 사이드미러 모터 기어박스의 소리를 사용하였다. 모터 소리는 3가지의 클래스로 구성되어 있다. 소리 데이터는 멜스펙트로그램을 통한 변환 과정을 거쳐 네트워크 모델에 입력된다. 본 논문에서는 불량 모터 구분 성능을 올리기 위한 데이터 증강, 클래스 불균형에 따는 다양한 데이터 재샘플링, 재가중치 조절, 손실함수의 변경, 표현 학습과 클래스 구분의 두 단계 분리 방법 등 다양한 방법을 적용하였으며, 추가적으로 커리큘럼 러닝 방법, 자기 스페이스 학습 방법 등을 Bidirectional LSTM Attention, Convolutional Recurrent Neural Network, Multi-Head Attention, Bidirectional Temporal Convolution Network, Convolution Neural Network 등 총 5가지 네트워크 모델을 통하여 비교하고, 모터 소리 구분에 최적의 구성을 찾을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.553-554
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• 2011

자동차, 선박, 기계부품 등의 분야에서 고성능 컴퓨터를 활용한 공학 시뮬레이션 기술은 이미 널리 활용되고 있으며, 바이오, 나노뿐 아니라 금융 분야까지 확대되고 있는 추세이다. 공학 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 CFD(Computational Fluid Dynamics), 기계구조, 병렬수치해석 등에 대한 고급 지식이 요구되는데, 이로 인해 산업체에서의 활용이 활발하지 못한 것이 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 대안으로 공학 시뮬레이션 프로세스의 자동화 기술이 등장했으며, 열유체, 피로내구, 진동, 충돌 등의 분야에서 특정제품이나 기술에 대한 시스템이 제안되었다. 국내에서는 에어포일(airfoil), 팬(fan), 기어(gear) 등의 제품이나 주조 기술에 대해 공학 시뮬레이션 자동화가 시도되었다. KISTI에서는 축류팬(axial fan) 시뮬레이션 자동화에 대해 프로토타입 시스템을 구축하였으며, 현대차에서는 자동차 부품에 대한 시뮬레이션 자동화 시스템을 구축하여 활용하고 있다. 미국 OSC(Ohio Supercomputer Center)의 경우 용접기술에 대한 시뮬레이션 자동화 시스템을 웹상에 구축하여 서비스를 오픈하였으며, 현재 전 세계 200여 기업이 이용하고 있다. 공학 시뮬레이션 자동화 기술이 보다 발전하기 위해서는 시뮬레이션 결과의 신뢰성, 적용 가능 분야 및 제품의 확대, 데이터보안 등이 확보되어야 한다.