일반적으로 정수압 베어링은 저진동, 저마찰 및 높은 댐핑 특성을 가지며 하중 지지 용량도 커서 공작 기계, 측정 기구등에 광범위하게 하용된다. 특히 여러 산업이 발달함에 따라 점차 정밀 부품의 필요성이 증가되고 있고 공작 기계의 용량도 점차 대형화되는 추세에 있다. 이에 따라 공작 기계의 미끄럼 운동을 지지하는 베어링은 높은 강성 및 높은 하중 지지용량을 갖게할 필요가 있다. 본 논문에서는 능동적 급유 방식의 리스트릭터의 한 종류인 다이아프램 제어 밸브 (diaphram control valve)와 수동적 급유 방식의 리스트릭터의 한종류인 오리프스의 특성을 이론적으로 해석하고 실험을 통하여 이론 해석의 타당성을 검증하고 결과를 도시하고자 한다.
본 논문은 시설물의 효율적인 유지보수 관리를 위해 이미지 도면의 부품정보를 효율적으로 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 시설물 설계 도면에는 시설물을 구성하는 부품에 대한 정보가 표현되어 있고, 각 부품을 구분하기 위해 레전드 문자가 표기되어 있다. 본 논문은 이미지 도면의 레전드 문자 인식을 위해 인공지능 기법을 적용한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 평가하기 위해 인공지능기법을 도면관리시스템에 적용한다.
최근 발생한 원전부품 시험성적서 위변조 사건은 국민들에게 많은 충격을 가져왔다. 또한 케이블 제조회사들은 부당한 이득을 취득할 목적으로 시험 데이터를 위조했으며 군수분야에서도 시험성적서를 위조하여 불량부품을 납품한 사례도 발견되었다. 성적이 위조된 부품은 무기체계 운용에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 이는 국가안보에 직결된다는 점에서 매우 중요한 사안이다. 본 연구에서는 군수업체의 시험데이터 위조 가능성을 검출할 수 있는 통계적 이론 기반의 방법론을 확립하고 이를 엑셀 툴을 활용하여 유효성 검증 툴을 개발하였다. 또한 군수업체 시험시스템의 전반적인 개선을 목적으로 기존의 시험시스템 요구사항들을 반영한 체크리스트 기반의 검증 도구 역시 개발하였다. 본 유효성 검증 툴을 활용하여 위조된 시험 성적서의 검출 및 검증을 통해 불량부품 사용을 사전에 차단함으로써 군수품 품질보증에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 함수 기능에서 로직 게이트 기능까지 시뮬레이션 가능한 고성능의 로직 시뮬레이터(HSIM) 개발에 대해서 논한다. 개발된 로직 시뮬레이터는 입력부, 시 뮬레이터 본체, 출력부로 구성되어 있으며, 입력부에는 네트 리스트 컴파일러, 부품 정보 컴파일러가 포함된다. 시뮬레이터 본체에는 시뮬레이션 속도를 높이기 위한 각종 기술과 시뮬레이터의 중심 부분인 시뮬레이션 엔진 등이 소속되어 있다. 출력부에는 시뮬레이션 결과를 분석하는 파형 분석기가 있다. 개발된 시뮬레이터 본체의 주요 특 징은 점진적 로더를 사용하여 컴파일된 부품 기능들을 시뮬레이션 엔진에서 직접 로드 하여 시뮬레이션을 수행한다. 이렇게 한 결과 기존의 유릿 딜레어 event-driven interpretive 시뮬레이터와 비교했을 때 55% 이상 속도가 빠른 효과적인 성능 향상을 달성했다.
본 연구에서는 수작업으로 행해지는 블록 어셈블리 순서 결정과 같은 조선 공정계획을 자동화 하기 위하여 선박의 어셈블리 모델을, 그래프 이론을 기반으로, 기하, 관계, 순서 및 계층의 4단계 모델로 구성하는 방법을 제안하였다. 기하모델은 CAD로부터 입력받는 부품들의 기하형상에 일부 속성 값(판부재, 보강재)을 부가한 것이다. 어셈블리 부품간 연결관계를 연결관계를 표현하기 위한 관계 모델을 기하 모델의 곡면간 교차계산을 통해 생성하고, 블록 어셈블리 순서와 구성관계를 나타내기 위해, 관계 모델로부터 그래프 알고리즘과 조선소의 조립 방법을 그래프 탐색 규칙으로 사용해서, 순서모델을 생성하였으며, 이를 위상정렬하여 어셈블리 계층 및 부품 리스트를 표현하는 계층모델을 생성하였다. 끝으로 위에서 제안한 4단계에 따라 Single type, double bottom type과 같은 대표적인 블록 어셈블리 모델을 대상으로 본 연구에서 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
미국에 있어 산업디자인은 조형운동을 통한 사회문화 적 개혁도 아니었고, 정연한 미래지향적 인공세계의 설계도 아니었다. 디자인은 기계와 도구를 대중에게 친숙한 모습으로 다듬고 한편으로는 제품 안에 담긴 기술적 혁신의 내용을 미래지향적 이미지로 표현하는 수단이었으며, 궁극적으로는 판매증진에 이바지하는 것이었다. 19세기부터 확립된 부품호환과 표준화는 20세기 초 자동화에 기초한 소비제품의 대량생산 시스템에 디자인이 더해지면서 잠재시장의 규모는 극적으로 성장하는 모습이었다. 헨리 포드가 먼저 자동화 일관 생산으로 대량생산과 소비의 길을 열었다면, 알프레드 슬론(A. Sloan)은 미국 자동차 산업에 스타일링의 규범을 세웠다고 할 수 있다. 미국의 스타일리스트들은 20년대 이후 여러 대기업에 고용되어 대중들의 선망의 대상인 꿈의 기기(dream machines)들을 창조해냈다. 미국의 디자인은 이와 같은 사회적, 산업적 특성을 기반으로 성장 발전하였다.
본 연구는 꽃 디자인 능력을 향상시키기 위한 효과적인 교수법을 연구하기 위해 사전 학습(e- 러닝), 매뉴얼로 모델링, 학습자의 실습, 1:1 교육 코칭, 자기 평가, 코칭 행동 평가(1차, 2차) 등의 모델을 작성하여 적용되었다. 첫째, 사전 학습을 통한 인지 실습 교육은 꽃 디자인 실천에서 매우 필수적이다. 둘째, 플로랄 디자인의 연습 수업은 교수가 일반적으로 예제를 설정하고 학습자가 따라하는 수업이다. 셋째, 본 연구는 체크리스트를 작성하고, 자체 평가를 통해 반영하고, 완성된 작품에 대한 꽃무늬 디자인의 요소, 원리 및 기술 부분에 따라 평가 양식을 작성하는 것이다. 그 이후로 각 교수의 평가 양식을 교수가 직접 분석하여 피드백을 제공한 결과 자체 작업의 자체 검토 및 기술 부품의 품질 수준이 향상되었다. 넷째, 수업 시간 내에 완료 한 기존 수업과는 달리, 연습 수업은 자발적 연습을 했다. 다섯째, 마지막 단계에서 포트폴리오의 작업 프로세스를 배치하여 다시 스케치 및 촬영을 통해 학습자가 만든 작품을 평가하는 것이다. 또한 체크리스트와 함께 제작 방법 및 주의 사항을 준비하고 교수님의 피드백을 받으면서 꽃 디자인 능력이 크게 향상되었다. 결론적으로, 이 연구는 학습자에 의한 연습 형태의 여섯 단계를 통한 꽃 디자인의 기본 능력을 향상시키는 데 훌륭한 학습 모델이 된다는 것을 발견했다. 따라서 학습자의 자기 주도적 학습에 큰 도움이 될 것이므로 향후 이와 관련된 교재 개발 및 현장 적응이 고려된다.
미국 911 테러 발생 이후로, 국가 기반시설(예: 송/배전 전력망, 석유/가스 파이프라인, 원자력 발전소, 정보통신 시설, 교통 시설, 금융 시설, 매스미디어 시설 등)에 대한 테러리스트의 사보타지 리스크를 관리하는 도전문제에 정부 차원이나, 기업 차원에서 국내외적으로 뜨거운 이목이 집중되고 있다. 그 가운데 에너지 시스템, 특히 원자력 발전소의 물리적 보안은 국가 안보 차원에서 매우 중대한 이슈가 되고 있다. 이는 사보타지로 인한 이러한 시스템의 파손이 국민, 작업자, 또는 외부 환경에 방사성물질 누출과 같은 중대한 결말을 초래할 수 있기 때문이다. 원전과 같은 복잡 시스템에서 설계 기준 위협이 초래할 수 있는 이러한 결말은 그 시스템의 특정 핵심 표적(예: 부품, 구역, 자산, 행위, 인원)의 방호를 통해 효과적으로 방어될 수 있다. 다시 말하면, 표적 인식에서는 어떻게 방어할 것인가에 앞서서 무엇을 방어할 것인가를 다루려는 것이다. 이 연구의 주요 목적은 여태까지 개발된 다양한 표적 인식 기법의 개발 추세를 소개하고 향후 전망을 제시하는 데에 있다. 이를 통해 표적 인식 기법의 수월성, 신뢰성, 및 경제성을 제고할 수 있으리라 본다. 표적 인식 기술의 활용성 측면에서 볼 때, 표적 인식은 하드웨어 적이거나 소프트웨어적인 방호 시스템의 설계에 필수적이므로, 신뢰성 높은 표적 인식은 다음과 같은 긍정적인 파급 효과를 줄일 수 있다: 1) 사보타지 리스크 감소에 직간접적으로 기여할 수 있다; 2) 제한적인 보안 재원을 효율적으로 할당할 수 있다; 3) 보안 대응군대의 훈련 시나리오를 개발할 수 있다; 4) 발전소 규제요건인 안전조치 계획을 비용이나 보안 측면에서 향상시켜 국민 안심(public easiness)을 도모할 수 있다. 향후에는 보다 더 광의적인 복잡 시스템 사이에서 상호 연계적인 사보타지에 대한 표적 인식의 기법들이 점검될 필요성이 있다고 본다.
본 연구에서는 한 중 IT산업의 기업 및 경쟁력 분석, 수출입구조를 통해 전반적인 무역의 흐름을 알아보고 정보통신기기 분야인 통신기기, 정보기기, 방송기기, 부품 등 4개 분야에 대해 무역집중도(Trade Intensity), 현시비교우위지수(Revealed Comparative Advantage), Grubel-Lloyd 지수, 불변시장점유율(Constant Market Share) 등으로 한 중 무역구조를 분석하였는데 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국은 2004년 이후 3개 기업이 글로벌 500대 기업 리스트에 등재되어 왔으나 중국기업들이 평균 2.25개로 한국을 바짝 쫓아오는 상황에 직면해 있다. 둘째, 무역집중도 지수 분석결과 2002년보다 2007년에 4.57% 증가하여 한 중 간 통신기기에 관한 교역의 긴밀도가 높아지고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 현시비교우위지수(Revealed Comparative Advantage)와 Grubel-Lloyd 지수의 분석결과 한국 정보통신기기는 비교열위에 있지만 수출입 구조에서는 흑자를 내고 있다. 넷째, 최근 들어 중국 수입시장에서 상당수 정보통신기기 제품의 시장점유율은 경쟁력과 상품공급구조의 변동으로 시장점유율이 하락하였다. 현재 한 중 정보통신기기 분야의 무역구조 변화와 중국수입시장에서 시장점유율 하락의 어려움을 국내 IT산업이 한 단계 도약할 수 있는 계기로 삼아야 할 것이다.
최근에 경험적 지식을 체계화하는 방법으로 사례기반추론(CBR: Case Based Reasoning) 및 규칙기반추론(RBR: Rule Based Reasoning)이 여러 분야에서 이용되고 있다. CBR과 RBR이 각각 활용되기도 하지만 문제 해결의 정확성을 높이기 위해 복합된 형태로 사용되기도 하고, 흑은 효과적으로 문제를 해결하기 위해 문제 해결 단계별로 각각 사용되기도 한다 또한 데이터에서 지식을 추출하기 위한 세부 알고리즘으로는 인공지능과 통계적 분석기법 등이 활발하게 연구 및 적용되고 있다. 본 연구는 모니터의 핵심 부품인 섀도우마스크(Shadow Mask)를 개발하는데 있어 도면 협의부터 설계가지의 과정에 CBR과 RBR을 활용하고 발생되는 데이터를 이용하여 진화(Evolution)하는 지식기반시스템(Knowledge Based System)으로 구축하는 것을 목적으로 하고 있다. 특히 도면 협의시 인터넷상에 웹서버 시스템을 통하여 규격 (User Spec.)을 생성하고 이를 이용하여 자동으로 도면이 설계되도록 하고 저장된 사례들을 공유할 수 있도록 하여 도면 검토 시간이 단축되고 검토의 정확성을 기할 수 있어 실패비용을 감소시켰다. 그리고 실제 설계시 CBR과 RBR을 활용하여 자동설계를 할 수 있게 하였고 현장에서 발생되는 데이터를 지식화하여 유사사례 설계가 가능하도록 하였다. 지식기반시스템은 신속한 도면 검토가 가능하므로 인원 활용이 극대화되고, 섀도우 마스크 설계자와 마스터 패턴 설계자 사이의 원활한 의사소통을 통해 고객과의 신뢰성 확보와 신인도 향상을 기대할 수 있는 효과가 있다. 그리고 고급설계자에게만 의지되어온 것을 어느 정도 해결할 수 있고, 신입설계자에게는 훌륭한 교육시스템이 될 수 있다.한 도구임을 입증하였다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 하겠다.운 선용품 판매 및 관련 정보 제공 등 해운 거래를 위한 종합적인 서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해, 본문에서는 e-Marketplace의 효율적인 연계 방안에 대해 해운 관련 업종별로 제시하고 있다. 리스트 제공형, 중개형, 협력형, 보완형, 정보 연계형 등이 있는데, 이는 해운 분야에서 사이버 해운 거래가 가지는 문제점들을 보완하고 업종간 협업체제를 이루어 원활한 거래를 유도할 것이다. 그리하여 우리나라가 동북아 지역뿐만 아니라 세계적인 해운 국가 및 물류 ·정보 중심지로 성장할 수 있는 여건을 구축하는데 기여할 것이다. 나타내었다.약 1주일간의 포르말린 고정이 끝난 소장 및 대장을 부위별, 별 종양개수 및 분포를 자동영상분석기(Kontron Co. Ltd., Germany)로 분석하였다. 체의 변화, 장기무게, 사료소비량 및 마리당 종양의 개수에 대한 통계학적 유의성 검증을 위하여 Duncan's t-test로 통계처리 하였고, 종양 발생빈도에 대하여는 Likelihood ration Chi-square test로 유의성을 검증하였다. C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한 대조군의 대장선종의 발생률은 84%(Group 3; 21/25례)로써 I3C 100ppm 및 300ppm을 투여한 경우에 있어서는 각군 모두 60%(Group 1; 12/20 례, Group 2; 15/25 례)로 감소하는 경향을 나타내었다. 대장선종의 마리당 발생개수에 있어서는 C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한
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[게시일 2004년 10월 1일]
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