The balance shaft housing in the recent engines tends to have the high cycle fatigue crack caused by increased engine power. In this paper, a CAE procedure is introduced to predict the durability of the balance shaft housing. The procedure is performed through two analysis steps. In the first step, the multibody dynamic simulation is used to obtain more accurate loading boundary conditions applied to the finite element model for the following step. Next, the finite element analysis is performed to predict the durability of the balance shaft housing through the calculation of the safety factor. Through this CAE procedure, the revised balance shaft housing was developed to improve the durability. And the durability of the housing was confirmed experimentally.
본 논문에서는 게임 사용자들이 요구하는 게임 경험치에 대하여 제안한다. 게임 경험치는 사용자들이 게임을 처음 접하는 단계에서 게임을 즐기는 동기 부여적인 측면과 게임을 진행함에 따라 게임 내 밸런스를 유지하기 위한 매우 중요한 요소이다. 게임을 즐기는 요소로서 게임의 재미요소에 대한 연구는 다양한 방면으로 진행되어 왔다. 그러나 게임 경험치 획득에 대한 구체적인 연구는 없었다. 게임 사용자들이 요구하는 게임 내 경험치 획득에 관하여 연구하기 위하여 사용자 그룹을 선정하여 사용자들이 각자 자기경험을 바탕으로 캐릭터의 레벨이 상승함에 따라 요구하는 경험치를 시각적으로 확인하면서 구체적인 값을 제시하도록 하였다. 이러한 결과는 향후 게임을 개발하는데 있어 사용자 요구를 반영하여 보다 일반적인 게임 경험치를 부여하는 기준으로 사용될 수 있다.
최근 국 내외의 강화된 배출가스 규제 기준을 만족시킬 수 있는 CRDI 디젤엔진을 산업용 엔진에 적용하기 위해, 제작사에서만 제어할 수 있는 ECU를 사용자의 요구대로 분사시기와 분사량을 조절할 수 있는 엔진 제어 알고리즘을 개발하여, 엔진 성능 향상과 배출가스 저감 등을 위한 테스트 및 검증에 사용하고자 한다. 이러한 CRDI 디젤엔진 전용 Emulator를 개발하기 위해 CRDI 엔진 제어 ECU의 입력 요소 중 CKP와 CMP 센서의 작동원리를 이용하여 디젤 노킹을 판별하고 엔진 밸런스 보정 알고리즘의 설계 방안을 제안함으로써 연비 향상 및 유해 배출가스의 저감을 위한 효율적인 개선 방안을 제안한다.
마모씨일과 발란스디스크에서의 로마킨효과가 3600rpm에서 운전되는 14단 터빈펌프의 동특성에 미치는 영향을 고찰한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1. 14단 터빈펌프 시제품 해석을 위한 유한요소 모델링 및 해석결과는 실험적 모드해석을 통하여 5% 이내의 오차로 검증되었다. 2. 마모링 및 밸런스 디스크의 로마킨효과를 고려하였을 때 시제품 펌프의 위험속도는 그렇지 않았을 때에 비하여 1차의 경우 약 50% 상승하나 고차의 경우는 그 영향이 미미하였다. 그런데 1차 위험속도가 운전속도와 밀접한 관련이 있으므로 설계시 로마킨효과는 반드시 고려되어야 한다. 3. 마모링 및 밸런스디스크의 설계변경에 의하여 시제품 펌프의 강성을 변화시킬 경우 위험속도가 크게 변화하는 것으로 나타났다. 이를 이용하면 펌프의 심각한 구조변경 없이도 씨일의 적절한 설계에 의하여 임펠러 깃등의 고조화성분을 포함한 유해한 진동을 회피하는 동특성 설계가 가능하다. 향후 계속 연구사업으로서 씨일의 동특성 해석코드 개발 및 Wet Test를 통하여 본 연구결과를 검증하고 그 결과를 다단 터빈 펌프의 동특성 설게에 적용하여 고압 다단 터빈 펌프의 독자적 개발에 활용코자 한다.
비단백태질소가 단백질의 생물적이용성에 미치는 영향을 조사하기 위하여 무단백 혹은 단백질사료에 0, 0.5, 1.0 및 1.5%의 요소가 각각 첨가되었다. 갓 부화한 단관백색 레그혼 숫병아리에 8주간 병아리용 시판사료를 급여하고 6일간을 무단백사료 다음 6일간 실험사료를 급여하였다. 무단백사료 급여시에는 요소첨가량이 증가함에 따라 사료섭취량이 감소하는 경향을 나타내었으나 체중감소량은 서로 비슷하였다. 단백질사료를 급여하였을 때는 증체량과 사료소비량은 요소첨가에 의한 영향이 없었으나 사료요구율은 요소첨가량이 증가함에 따라 높아지는 경향이 있었다. 단백질이용효율(PER)과 정미단백가(NPR)은 요소첨가량이 증가함에 따라 무단백사료를 급여한 것에서 증가하나 단백질사료를 급여한 것에서 감소하는 경향이 있었다. 요산태질소의 배설은 요소첨가량이 증가함에 따라 무단백사료를 급여하면 특별한 경향은 없었으나 단백질사료를 급여한 것에서는 증가하는 경향이 있었다. 크레아틴태질소의 배설은 요소첨가의 경향이 뚜렷하지 않았다. 암모니아태질소의 배설은 요소첨가량이 증가함에 따라 무단백사료를 급여했을 때는 증가하는 경향이, 단백질사료를 급여했을대는 특별한 경향이 없었다. 한편 요소태질소의 배설은 무단밸 및 단백질사료를 급여한 것에서 요소첨가량이 증가할수록 증가하였다. 무단백사료를 급여한 병아리의 질소밸런스는 부의 값이었으나 요소첨가량이 증가함에 따라 증가하였다. 단백질사료를 급여한 것의 질소밸런스와 요중질소배설량은 요소첨가량이 증가함에 따라 증가하였으나 분중 배설량질소량은 특별한 경향을 나타내지 않았다. 무단백사료에 첨가된 요소질소의 소화율은 요소첨가률이 높아짐에 따라 낮아지는 경향이 있었으나 생물가(BV)와 정미단백질이용율(NPC)은 1.5%의 요소가 첨가되면 높아지는 경향이 있었다. 단백질사료를 급여한 병아리에서는 단백질의 소화율, BV 및 VPU가 0.5%의 요소가 첨가되었을 때 높아지는 경향이 있었다.
디스플레이, 광학, 에너지 분야 부품의 미세형상화, 대면적화, 저가격화 요구에 대응하기 위하여 대면적 롤금형의 미세형상 가공기술개발에 대한 필요성이 대두되고 있다. 롤금형은 기존의 평판금형에 비해서 금형의 납기가 빠르고, 대면적화에 용이하며, 연속성형이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 본 연구는 롤금형에 미세형상을 가공할 때 발생하는 형상오차의 원인을 규명하는 것을 목적으로 하고 있으며, 가공 현장에서 개선 가능한 요소로서 롤금형의 동적밸런싱 보정방안을 제시하고 있다. 기존보다 정밀한 동적밸런싱 보정을 통하여 롤금형의 질량불평형이 최대 90%까지 감소되었고, 롤금형의 진동량이 0.044 mm/sec (RMS)에서 0.004mm/sec (RMS)로 감소하였으며, 결과적으로 미세패턴의 형상정밀도가 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
게임에서 레벨 디자인 (Level Design)과 캐릭터간의 밸런스는 게임의 흥미를 결정하는 매우 중요한 요소이며, 레벨 디자이너에 의해 결정 된다. 기존의 게임에서는 플레이어가 가장 큰 재미를 느낄 수 있는 캐릭터의 공격 패턴과 속성은 정적으로 정해졌으며 스크립트 형식으로 표현됐다. 이와 같이 정적으로 정해진 레벨에 따라 진행되면 플레이어가 쉽게 적응하게 되고, 플레이어의 학습능력에 따라 레벨 디자이너가 의도했던 밸런스가 깨질 수 있었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 게임 도중에 플레이어의 대응 패턴을 GMM(Gaussian Mixture Model)으로 모델링하고 분석하여 레벨 디자이너가 의도했던 레벨과 재미를 느낄 수 있는 환경을 제공하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제 2D슈팅게임에 적용하여 플레이어의 패턴을 분석한 결과와 동적 레벨 디자인의 결과를 보인다.
이 논문에서는 image signal processing 을 고려하여 저조도에서 촬영된 저품질의 raw 이미지를 딥러닝에 기반하여 개선하는 방법을 제안한다. 스마트폰 카메라의 경우 DSLR 카메라에 비해 렌즈나 센서의 확장에 제약이 있어 저조도 상황에서 이미지에 노이즈가 증가되고 품질이 저하되는 문제점을 보인다. 기존 딥러닝 기반 저조도 이미지 처리 방식은 image signal processing의 주요 요소인 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 고려하지 못하여 부자연스러운 이미지를 생성하기도 한다. 본 논문에서는 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 딥러닝 모델에 적용하기 위해 중심거리와 채널 평균을 활용한다. 스마트폰으로 촬영된 저조도 이미지를 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 더 높은 peak signal to noise ratio 와 structural similarity index measure를 달성함과 동시에 높은 품질의 저조도 이미지를 생성함을 확인한다.
자동차의 주행에 있어서 타이어는 매우 중요한 구성 요소이다. 특히, 주행 중 차량에서 운전자가 핸들을 통해 느끼는 대부분의 진동은 바로 타이어-휠간 복합체의 밸런스가 맞지 않은 것에서 기인한다. 본 연구에서는 타이어 내에 글래스 비드를 투여함으로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 또한, 글래스 비드를 다양한 물질로 코팅하여서 글래스 비드의 친수성으로 인하여 생기는 응집 문제를 해결하였다.
시멘틱 웹에서의 온톨로지는 특정 영역의 설명을 위해 공유할 개념화된 명세란 정의로 널리 알려져 있으며, 시멘틱웹의 중요한 요소기술이다. 온톨로지는 특정 도메인에 대한 정보를 기술하는데, 이러한 온톨로지를 매핑할 경우 많은 양의 정보를 통합관리하거나, 상호호환성을 이룰 수 있다. 여러 온톨로지 매핑 방법론의 성능을 평가하는 수단 중 f-measure란 것이 있는다. f-measure의 값은 정확도(precision)과 응답률(recall)에 의해서 결정된다. 정확도와 응답률이 변화함에 따라 f-measure 값도 자연히 변하기 때문에, 높은 f-measure 값을 구하기 위해서는 정확도와 응답률의 밸런스를 조정할 필요가 있다. 본 논문에서는 높은 f-measure값을 얻을 수 있는 정확도와 재현률을 구하는 방법을 휴리스틱적 방법을 통하여 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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