전해동박(Electrodeposited Copper Foil)은 전기도금 공정으로 제조되는 얇은 구리 포일로서, 주로 TV, PC, 스마트폰 등 전자제품의 인쇄회로기판에서 전기신호를 전달하는 회로소재로 사용이 되며, 최근에는 모바일 IT, 전기자동차, 지능형 로봇, 그린 에너지 산업 등에서 필수적으로 적용되는 소재로 이용이 급증하고 있는 핵심소재이다. 모바일, Network 고속 통신 기술의 발전에 따라 Data 사용량의 폭증으로 고속/고주파 신호전송이 필요성이 증대되고 있으며 무선 충전 기술의 도입 및 웨어러블 기기의 보급으로 점차 FCCL도 3layer에서 2layer로 점차 그 수요가 바뀌어 가고 있다. 이에 따라 전해동박도 고속/고주파 신호 전송 및 고밀도 특성에 맞추어 저조도, 고밀착력 특성을 요구되는 방향으로 개발 되고 있으며 Line Space 가 기존 $25{\mu}m/25{\mu}m$ 패턴에서 $20{\mu}m/20{\mu}m$ 패턴으로 Fine pitch를 요구함에 따라 전해동박의 박막화, 저조도 고 밀착력 특성이 더 요구되고 있다.
3D스캔-인체 및 의복 모델링-시뮬레이션-패턴 제작 및 검증의 전체 3D 의복제작 프로세스를 원활히 활용할 수 있도록 하기 위하여 3D 그래픽과 CAD 시스템 그리고 3D-2D 직접 패턴 전개 시스템을 이용해야 하는 데 이 때 장애가 되는 것은 3D 시뮬레이션한 가상의복으로부터 정확한 패턴을 추출하는 것이 어렵고, 전반적 과정의 호환이 쉽지 않다는 것이다. 이에 본 연구에서는 인체에 정확히 밀착된 부분과 드레이프가 있는 비대칭형 드레스를 대상으로 전체 프로세스를 원활하게 구동할 수 있는 방법을 모색하였다. 연구 방법으로는 3D 스캔 데이터를 이용하여 Maya로 범용성 3D 인체 모델을 만들고 이 3D 바디 모델에 맞는 3D 드레스를 디자인하고 모델링한 후, Rapidform, 2C-AN 프로그램과 YukaCAD를 이용하여 정확한 2D 패턴을 제작하는 과정의 호환성을 해결하며 진행하였다. 이 과정에서 도출한 패턴을 실제 의상으로 제작하여 착의 시킨 후 3D 의복 모델과의 여유분 분포를 3차원 측정 기술로 검증하였고 실물 드레스의 드레이프의 모양과 시뮬레이트된 드레스의 모양을 검토하였다. 그 결과 제시한 방법을 활용하면 전반적으로 만족스럽게 정량적인 3D 의복 제작 프로세스를 운영할 수 있음을 확인하였다.
저층 장스팬 철골프레임에는 강재절감을 위해 휨모멘트 저항에 극대화한 판폭 두께비가 큰 변단면 부재를 사용하고 있다. 게다가, 밀착조임 볼트접합은 고장력 볼트조임에 비하여 공사비 절감과 시공용이성의 장점을 지니고 있다. 한편, 밀착조임 엔드플레이트 접합사용에 다수 장점을 가지고 있음에도 불구하고 구조적 거동 및 해석상의 복잡함이 존재한다. 이에 본 연구에서는 밀착조임 엔드플레이트 접합형 변단면 부재에 대한 실대형 실험을 행하였다. 변수로는 체결 토크치, 재하패턴, 볼트종류, 접합부 파괴형이다. Silva et al.과 AISC(2003)에서 제시한 강성 및 내력식을 이용한 예측결과를 실험결과와 비교하였다.
지능형 홈 네트워크 서비스의 일반적 보급화로 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 개인화 서비스를 위한 사용자의 프로파일 및 다양한 상태 정보, 센서 및 기타 환경정보를 통한 동적 상황인지가 가능토록 하는 상황인지(context-aware) 서비스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하는 것을 주요인으로 간주해야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 능동적 행위에 따른 지능형 홈 제어 시스템을 제안하였다. 또한 지속적인 모니터링을 통하여 사용자의 성향이 파악되면 상황에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하는 것으로 목적으로 하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
This research studied how to develop tight upper sportswear from 3D scan data considering fabric stretch property. Subjects were five Korean men of average figure in their 20's. Scanning was done for ten postures via vitus smart/pro(Techmath LTD). Analyzing from 3D scan data, more than 70% of the upper body surface showed surface change rate under 20%. It was shoulder and under arm side part that showed most noticeable body surface change when moving. A parametric model with convex surface was generated and flattened onto the plane, resulting 2D pattern. The error rate occurring in the process of 3D to 2D conversion was 0.2% for outline and 0.13% for area, respectively. Thirteen kinds of stretchable fabrics in the market were collected for this study. Stretch property was in the range of 16.0~58.2% for wale direction; 23.1~78.4% for course. Based on wear trial test, four fabrics were chosen for making the 1st experimental garment and finally one fabric was chosen for the 2nd one, which was developed applying 4 kinds of crosswise reduction rate on 2D pattern: 0, 5, 10, and 15%. Through wear trial test and garment pressure measurement, experimental garment applied with 10% pattern reduction rate was evaluated as most comfortable and considerable.
This study develops tight-fitting torso patterns for performance garments by taking into account the skin deformation generated directly from a 3D scan during arm movements. The skin deformation caused during the arm movements was scanned after scanning the skin surface stamped with a circle. To create a torso pattern in response to skin deformation, the ratio and direction of the skin deformation were first measured and analyzed so that the 3D human body could be segmented. After translating, the 3D skin surface was segmented into 2D flat patterns, designing nude patterns and reducing them as well as tight-fitting shirts: the skin deformation segment shirts were made in response to the skin deformation. The features of the fabric deformation and the garment pressure were analyzed and evaluated. In comparison with a clothing construction segment shirt, the diameter of the skin deformation segment shirt was smaller as well the ratios of extension and reduction was less. The garment pressure of the skin deformation segment shirt was higher. The skin deformation segment shirt fitted more tightly compared to a clothing construction segment shirt as it covered the body more thoroughly and was as comfortable as the other shirts with less fabric deformation made as the body moved.
인공지능은 4차 산업혁명에서 화두 되고 있는 기술 중 하나이며, 세계 각국의 기업들이 주목하고 있는 기술로 교육, 금융, 자동차 등 다양한 산업 분야에 적용해 나가고 있다. 챗봇은 정해진 응답규칙에 따라 사용자 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 지능형 가상 도우미 서비스, 날씨, 교통, 일정 등에 대한 간단한 질의응답부터 사용자의 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 활용 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 입지를 굳혀갈 전망이다. 이에 인공지능 챗봇에 대한 연구는 반드시 필요하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 중소상인들을 위한 인공지능 챗봇 서비스 플랫폼 설계 및 구현에 대하여 제시하고자 한다.
본 논문에서는 은 나노 분말과 카본 잉크를 이용하여 13.56 MHz에서 동작하는 완전 인쇄형 NFC 태그를 설계 및 제작하였다. 제안된 NFC 태그는 50 pF의 내부 커패시턴스를 갖는 NFC 태그 IC에 적용하기 위해서, $2.74{\mu}H$의 인덕턴스를 갖는 원형 코일을 PI 필름 위에 설계하였으며, 전통적인 회로 제작 방식인 PCB 제조 공정에 비해 대면적 및 대량 생산, 저비용, 친환경공정 등의 장점을 가진 인쇄 전자 기술인 스크린 프린팅 기법을 이용하여 제작하였다. 제안된 구조는 단일 층으로 구현된 원형 코일, 코일 외곽과 중심부 사이에 칩 실장을 위한 점퍼 패턴, 그리고 코일과 점퍼 패턴과의 절연을 위한 절연 패턴으로 구성되어 있으며, 은 나노 분말과 카본 잉크를 이용하여 전도성 패턴과 절연 패턴을 중첩 인쇄하여 구현하였다. 본 논문에서 제안된 NFC 태그의 성능 검증을 위해 인쇄선폭, 두께, 선저항, 밀착력 그리고 환경 신뢰성 평가 등을 수행하였으며, 완전 인쇄형 제작 방식 기반 NFC 태그의 적합성을 확인하였다.
유비쿼터스를 위해 u-관광정보 시스템이 연구되고 있다. 최근에는 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합학문이 미래학문으로 떠오르고 있다. 관광정보는 관광상품에 대한 정보로서 관광객이 관광의사결정을 하는데 필요한 정보를 말한다. 이러한 정보가 밀착형 미디어인 모바일을 이용하여 언제 어디서나 정보를 제시하고 스마트 앱을 활용한 콘텐츠를 생성하고 효율적인 관광정보 콘텐츠를 저장하는 데이터베이스가 필요하다. 본 논문은 스마트 앱을 활용하여 관광정보 콘텐츠를 생성하고 스마트 관광정보 조회,검색, 관광정보 콘텐츠 수정, 관광정책 및 관광객의 성향과 평점을 분석할 수 있으며 이러한 효율적인 관광정보 콘텐츠를 저장 및 활용할 수 있는 모델을 제안한다. 이것이 u-스마트 관광정보 시스템이다. 가장 큰 장점은 기존의 관광정보와 관광객의 성향과 관광 평점을 스마트앱을 활용하여 실시간으로 메타 모델화하여 메타데이터베이스를 구축한 것이다. 관광정보 콘텐츠를 패턴화함으로 관광디지털정책을 생성하는데 도움을 준다.
전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서, 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 적응형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 행위를 모니터하고 자동 분류하여 사용자의 취향을 학습하는 기능을 요하게 되었다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서, 본 논문에서는 사용자 개인의 관심정보와 선호하는 상품에 대한 호감도를 고려한 적응형 전자 상거래 에이전트 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 구매 행위에 적응력을 가질 수 있도록 보다 정확한 사용자 프로파일을 구축하고, 이와 같은 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 불필요한 검색과정 없이 필요한 상품 정보를 제공 할 수 있도록 한다. 본 시스템에서는 모니터링을 통하여 사용자 의도를 파악하는 모니터 에이전트, 사용자의 행동성향을 학습 한 후 행동 패턴이 유사한 그룹을 참조하는 유사도 참조 에이전트, 사용자의 행위의 변화에 따른 개인화된 행동 DB를 구축할 수 있는 관심 추출 에이전트로 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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