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전기 자동차용 인덕션 히터의 인덕턴스 향상을 위한 최적설계 연구 (A Study on Optimum Design for inductance improvement of indution heater for Electric Vehicle)

  • 강준규;조병욱;김기찬
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.399-400
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    • 2018
  • 인덕션 히터(Induction Heater)는 PTC 히터의 비해 빠른 온도 상승 효과를 가지고 있다. 인덕션 히터는 LC공진 회로로 구성된다. 커패시터의 정전 용량은 가격과 중량에 비례한다. 따라서 인덕턴스를 향상시켜서 정전용량을 줄여야 한다. 인덕턴스 향상을 위해 인덕션 히터의 구조를 변경하고 다구찌 기법과 유한요소법(FEM:Finite Element Method) 시뮬레이션을 통해 최적화 모델을 도출한다.

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다중 릴레이션에서의 Skyline 연산 방법 연구 (A Study on Skyline Operators over Multi-Relation)

  • 임선영;박은영;박영호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.1380-1381
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    • 2012
  • 인터넷이 발달함에 따라 데이터가 방대해지고 더욱 이질적인 특성을 가지게 되었다. 따라서 이질적이고 대용량 데이터에서의 빠른 검색이 중요시되고 있다. 또한, 다중 릴레이션 환경에서의 사용자 질의가 증가함에 따라 다중 릴레이션에서의 Skyline 연산의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 다중릴레이션 환경에서의 Skyline 연산의 기존 연구들을 소개하며 문제점을 분석하고 해결책을 간략하게 제시한다.

전이 구간(트렌지션 커터존)의 최적 디스크커터 각도 산정에 관한 수치해석 연구 (Numerical analysis on the estimation of optimal disc cutter angle in transition cutter zone)

  • 이상연;송기일
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제23권1호
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    • pp.1-12
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    • 2021
  • Tunnel boring machine (TBM)의 설계에 있어서 지반과 직접적으로 맞닿아 절삭을 담당하는 커터헤드의 설계에 따라서 장비의 굴진효율이 달라지게 된다. 디스크커터는 배치되는 위치에 따라 센터 커터 존, 이너 커터 존, 트렌지션 커터 존으로 구분된다. 기존에도 페이스커터의 최적 절삭조건을 규명하기 위한 연구는 많이 진행되어 왔으나, 트렌지션 커터의 최적 절삭조건을 규명하기 위한 연구는 상대적으로 미진하였다. 본 연구에서는 트렌지션 커터의 최적의 절삭조건을 규명하기 위해 개별요소법 수치해석을 수행하고 트렌지션 커터 사이의 각도에 따른 비에너지 곡선을 작도하여 최적 절삭조건을 알아보고자 하였다. 수치해석 결과 전이영역에서 최소 비에너지를 보이는 트렌지션 커터 사이의 각도 9°인 것으로 확인되었다. 이를 트렌지션 커터의 경사각에 따라 3가지 영역으로 구분하고 영역별 디스크커터 사이의 각도와 비에너지를 정리한 결과 트렌지션 커터의 경사각이 커질수록 최적 비에너지를 보이는 트렌지션 커터 사이의 각도는 10°에서 8°까지 점차 감소하는 경향을 보였다. 이러한 결과는 기존에 사용되고 있는 트렌지션 커터의 설계 결과와 유사한 경향으로써, 본 연구의 결과를 밑받침한다.

파티션 비트맵을 이용한 메모리 효율적인 리눅스 파티션 스케줄러 (Linux-based Memory Efficient Partition Scheduler using Partition Bitmap)

  • 권철순;조현우;김덕수;김형신
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제20권9호
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    • pp.519-524
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    • 2014
  • 독립적인 전자 장비들을 모듈화하여 하나로 통합한 시스템에 탑재되는 운영체제는 안정성 보장을 위해 파티셔닝 기술을 갖추어야 한다. 기존 운영체제에 파티셔닝 기술을 접목하기 위해서는 기존 스케줄러를 파티션 스케줄러로 확장해야한다. 특히 낮은 성능과 적은 메모리를 사용하는 우주용 시스템과 같은 임베디드 시스템에 적용하기 위해서는 스케줄러 확장시 성능적인 측면뿐만 아니라 메모리적인 측면도 고려해야한다. 본 논문에서는 파티션 비트맵을 이용한 메모리 효율적인 리눅스 파티션 스케줄러를 제안한다. 제안한 파티션 스케줄러는 구현시 적은 양의 메모리 공간을 요구하며 적은 파티션 전환 오버헤드가 발생한다. 또한 프로토타입을 LEON 4 프로세서 보드에 구현하였다. 성능평가를 통해 결과 정확성과 파티션 전환 오버헤드, 그리고 구현시 요구되는 메모리 공간 및 추가되는 소스코드의 양을 확인하였다.

가상머신 마이그레이션을 위한 OTP 기반 동적인증 프레임워크 (OTP-Based Dynamic Authentication Framework for Virtual Machine Migration)

  • 이은지;박춘식;곽진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.315-327
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    • 2017
  • 가상머신 마이그레이션 과정에서 무단 접근, 데이터 변조 등의 보안 위협이 발생할 수 있다. 특히, 가상머신 마이그레이션은 사용자의 주요 데이터 및 중요 인프라 정보를 전송해야하기 때문에 해당 보안 위협이 발생할 경우 다른 클라우드 서비스에 비교적 위험성이 높다. 이러한 이유로 최근 가상머신 마이그레이션을 위한 동적인증의 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라, 본 논문은 기존의 가상머신 마이그레이션을 위한 인증 기법의 취약점을 개선하기 위해 OTP 기반의 동적인증 프레임워크를 제안한다. 이는 가상머신 마이그레이션 요청 모듈 및 동작 모듈로 구성된다. 요청 모듈에서는 사용자가 마이그레이션 요청 시 OTP 기반의 사용자의 인증 과정 및 데이터 센터로의 마이그레이션 요청 과정을 포함한다. 동작 모듈에서는 SPEKE을 이용한 데이터 센터 간 안전한 키 교환 과정과 데이터 센터와 물리 서버 간 TOTP 기반의 상호인증 과정을 포함한다.

게이미피케이션을 활용한 교직수업이 예비유아교사의 학업적 자기효능감과 학습몰입에 미치는 영향 (The Effect of Teaching Profession Class using Gamification on the Academic self-efficacy and Learning Flow of Pre-service Early Childhood Teachers)

  • 김민정
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권5호
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    • pp.329-340
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    • 2022
  • 본 연구는 게이미피케이션을 활용한 교직수업이 예비유아교사의 학업적 자기효능감과 학습몰입에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 실시되었다. 이를 위해, 경기도에 소재한 A대학의 2022학년도 유아교육과 신입생 75명을 대상으로 1학기 중 12주 동안 8차례의 게이미피케이션 적용 수업을 실시하였다. 학업적 자기효능감과 학습몰입에 대한 게이미피케이션 활용 수업의 효과를 살펴보기 위해 두 차례의 검사에 모두 성실히 답변한 65명의 자료를 분석하였으며, 사전-사후 검사에 대한 대응표본 t-test가 실시되었다. 연구 결과, 게이미피케이션을 활용한 교직수업은 예비 유아교사의 학업적 자기효능감과 그 하위 요소인 자신감을 유의미하게 향상시켰으며, 예비 유아교사의 학습몰입과 그 하위요소인 인지적 학습몰입에 긍정적 효과를 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 게이미피케이션 활용 수업의 효과를 입증하였으며, 게이미피케이션 활용 수업의 질적 향상을 위한 후속 연구들을 제안하였다.

게이미피케이션을 기반으로 한 수업이 전문대학생의 학습동기 및 학습몰입에 미치는 영향 (The Effect of Gamification-based Classes on Learning Motivation and Learning Immersion of Junior College Students)

  • 김경미;조채영
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권1호
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    • pp.437-442
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 게이미피케이션(gamification)을 기반으로 한 수업이 전문대학생의 학습동기 및 학습몰입에 미치는 효과를 검증하고 의미를 탐색하는 것이다. 본 연구는 부산광역시 D대학교 교수학습개발센터가 지원한 교수학습공동체 활동의 일환으로 2개 학과, 80명의 학생을 대상으로 진행되었다. 본 연구의 연구문제는 첫째, 게이미피케이션 기반의 수업은 전문대학생의 학습동기 강화에 영향을 미치는가? 둘째, 게이미피케이션 기반의 수업은 전문대학생의 학습몰입에 영향을 미치는가?이다. 게이미피케이션 기반 수업의 적용 전·후 설문조사를 실시하여 효과성을 살펴본 결과 게이미피케이션 기반 수업은 학습자의 학습동기와 학습몰입 모든 항목에서 통계적으로 유의미한 변화를 나타내었다. 이를 통하여 게이미피케이션 기반 수업은 전문대학생의 학습동기 및 학습몰입 향상에 적합한 교수학습법으로 적용 가치가 있다는 것을 알 수 있다.

클라우드 환경에서 마이그레이션 효율 향상을 위한 퍼지이론 기반의 타겟머신 선정 연구 (A Study on target machine selection based on fuzzy logic for migration efficiency in cloud computing)

  • 손아영;허의남
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.17-20
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    • 2017
  • 실시간 마이그레이션은 데이터 센터 내에서 자원을 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 기술이다. 그러나 대부분의 연구는 마이그레이션 Metric간 Trade-off를 고려하고 있지 않아 Qos저하의 우려가 있기 때문에 서비스 목적에 따라 다수의 Metric을 고려해야한다. 마이그레이션 시 고려되는 요소들을 분류하고 이를 복합적으로 고려할 수 있는 퍼지이론 기반의 마이그레이션 기법을 제시하고자 한다. 또한 향후 연구에 대해서도 논의한다.

소니피케이션(sonification) 구현을 위한 뇌파 데이타 기반 객관적 사운드 모델 연구 (A Study on the generation of objective sound model for sonification using brain wave data set)

  • 전성환;조인재;서정근
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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    • pp.795-798
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    • 2016
  • 소니피케이션은 다양한 데이터를 사운드로 변환시키는 과정으로 본 연구에서는 뇌파 신호를 사운드로 생성하는 객관적인 워크플로우를 제시하고자 하였다. 현재까지의 뇌파 소니피케이션은 사운드로의 변환이 인위적이고 임의적으로 진행되어 객관적인 논리를 제시하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 뇌파데이터의 정량적 분석을 통해 파라미터 추출, 사운드 맵핑, 사운드 모델 구축에 대한 논리적 근거를 제시하였으며 이를 통해 뇌파데이터의 객관적인 소니피케이션 과정을 구현하였다. 파라미터 추출을 위해 15Hz High pass filtering이 가장 적절한 방법으로 확인되었으며 뇌파 데이터의 최대값 빈도 분석과 음악코드의 비율 분석을 실제로 맵핑시켜 사운드 모델을 구축하여 사운드 생성을 구현하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 뇌파데이터의 소니피케이션 과정에 대한 객관적이고 논리적인 워크플로우를 제시하였으며 이러한 워크플로우가 다양한 분야에서 적용될 수 있을 것으로 예상된다.