• 한국추진공학회지
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• 제11권3호
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• pp.29-34
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• 2007

본 연구에서는 모델 기반(Model-Based) 성능진단에 신경회로망을 적용하였고, SIMULINK를 이용하여 PW206C 터보축 엔진의 모델링을 수행하였다. 비행 고도, 비행 마하수, 가스발생기 회전수에 따른 다양한 운용영역의 성능데이터를 base로 하여 압축기, 압축기터빈, 동력터빈의 성능 저하에 대한 학습데이터를 획득하고 역전파(Back Propagation Network)를 이용하여 훈련하였다. 설계점 및 탈설계 영역에서 압축기, 압축기터빈, 동력터빈의 단일 손상 탐지를 수행한 결과 손상된 구성품을 비교적 잘 탐지함을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권4호
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• pp.387-394
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• 2019

본 연구에서는 도시철도 침목플로팅궤도(STEDEF) 궤도구성품의 손상영향을 분석하기 위하여 20년 이상 공용중인 현장에서 시료를 채취하여 궤도재료에 대한 육안검사와 실내시험 및 유한요소해석을 통해 궤도구성품의 손상취약부를 분석하였다. 육안검사결과 레일패드와 체결구는 특이사항이 없었으나 침목방진상자는 모서리부분의 마모 및 찢어지는 현상이 발생하였다. 침목방진패드는 두께감소 및 피로경화층이 뚜렷하게 조사되었다. 레일패드와 침목방진패드에 대한 스프링강성 시험결과, 레일패드의 노후는 뚜렷하지 않았으나 침목방진패드는 설계기준치를 크게 상회하는 것으로 나타나 침목방진패드는 통과톤수에 직접적인 영향을 받는 것으로 분석되었다. 현장시료의 열화상태와 수치해석 결과와의 비교결과, 수치해석모델의 응력 및 변위 집중위치와 현장시료의 손상위치가 일치하는 것으로 나타나 공용중인 침목플로팅궤도 궤도구성품의 손상취약부를 실험 및 해석적으로 입증하였다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회A
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• pp.560-564
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• 2008

풍력발전에 사용하는 풍력터빈의 블레이드의 적어도 20년 이상의 설계수명이 요구된단. 블레이드는 바람에 의한 압력, 지지대 구조에 의해서 가해지는 힘과 모멘트에 의해 블레이드에 변형이 가해진다. 특히 바람에 의해 블레이드는 연속적인 하중을 받아서 재료를 손상시킨다. 본 연구에서는 블레이드와 허브로 구성된 모델을 이용하여, 전산유체해석을 일차적으로 수행하여 블레이드 주변의 압력분포를 구하였다. 계산된 압력을 이용하여 다음 단계로 유한요소해석을 수행하여 블레이드 재료에 발생하는 응력을 계산하여 피로해석을 수행하였다. 피로해석을 통해 재료에 미치는 손상률을 구하였다. 다양한 블레이드 피치 각도과 바람의 속도에 따라 해석결과를 비료 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.196-201
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• 2008

국내에서 추진하고 있는 모바일 RFID 네트워크 서비스는 국외에서 진행하는 단순 물품의 정보에 한정되는 RFID 서비스보다 진보된 서비스이다. 이는 단순히 사물에 대한 정보 서비스가 아니라 핸드폰을 가지고 있는 사람은 모두 대상이 되는 확장성 있는 서비스를 요구한다. 이에 따라 단순 물품에 한정되는 서비스 모델은 모바일 RFID 네트워크 서비스 모델로써 사용될 수 없으며, 개인화된 정보제공을 위한 서비스 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 모바일 RFID 네트워크에서 핸드폰에 RFID 태그와 리더가 장착된 환경을 가정하여 개인화된 정보제공을 위한 서비스 모델에 따라 서비스에 대한 구성과 그 실행 모델을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.131-134
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• 1998

본 논문에서는 시공간 적응적 기반영역 (Adaptive Spatio-Temporal Support Region : ASTSR)을 바탕으로 하는 일반화된 Auto-Regressive(AT)모델을 제안한다. 시공간 적응적 기반 영역은 영상 내 경계선의 특성과 동영상에서의 시간적 불연속 (temporal discontinuity) 개념을 이용하여 구성되어질 수 있다. 설정된 시공간 적응적 기반영역은 기존의 AR 모델에 적용되어지는 직사각형 형태의 기반영역에 비하여 보다 정상상태(stationarity)의 특성을 가지며 이로 인해 더 정확한 모델 파라미터들을 추출해 낼 수 있을 뿐 아니라 데이터의 처리량에서도 큰 이득을 얻을 수 있다. 제안된 방법은 손상된 동영상 데이터를 복원(motion picture restoration)하는 측면에 응용되어 실험되어졌으며 기존의 모델과 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권4호
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• pp.331-340
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• 2021

본 논문은 비예측 극한하중인 폭발하중에 노출된 RC building 구조물의 폭발손상평가를 위한 수치해석적 연구이다. 수치해석의 효율성 및 정확성을 높이기 위해, 폭발하중에 대한 정의, 유체-구조 연성을 위한 Euler-Lagrange 커플링 기법 적용, 그리고 고변형률 속도가 고려된 콘크리트 및 강재 재료구성모델이 제안된다. 특히 효율적인 폭발하중 정의를 위해, Euler-FCT 기법을 통하여 TNT 질량에 따른 시간별 압력하중 데이터가 확보되고, 이는 RC building 구조물 총 7 지점의 폭발위치에 적용되며, ANSYS-AUTODYN 솔버에 연결되어 수치 시뮬레이션이 수행된다. 해석결과, TNT 질량 및 폭발 위치에 따라 손상 차이가 발생하였으며, 먼저 TNT 질량 20 kg 일 경우 3 곳의 폭발손상 지점에서 주부재 중 슬래브에서만 중간 및 가벼운 손상이 발생되었고, TNT 질량 100 kg 일 경우 5 곳의 폭발손상 지점 중 3 곳은 슬래브 및 보 부재에서 중간 손상이 발생되었으며, 2 곳은 슬래브에서 심각한 손상이 발생되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.769-777
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• 2015

본 연구에서는 속도 의존성을 나타내는 콘크리트의 인장거동을 모사하기 위하여 유변학적(rheological) 모델을 개발하였고 이를 평가하였다. 일반적으로 외부에서 가해지는 하중 속도가 증가할수록 콘크리트의 물성(강도, 탄성계수, 파괴에너지 등)은 그 크기가 증가한다. 콘크리트의 강도는 다른 물성에 비하여 큰 속도의존성을 나타내고, 압축 하중인 경우보다 인장 하중을 받는 경우 그 속도의존성이 크게 나타난다. 이러한 콘크리트의 속도 의존성을 모사하기 위하여, 기존 RBSN(Rigid-Body-Spring-Network) 모델의 거동을 나타내는 스프링 세트에 대쉬포트(Dashpot)와 같은 점성 요소와 Coulomb 마찰 요소를 조합하였다. 요소의 조합에 따라 세 가지 모델( 1)점탄성, 2)점소성, 3)점탄소성 손상(Damage 모델)을 고려하였고, 이에 대한 구성관계식을 유도하였다. 개발된 해석모델은 직접인장 실험의 응력-변형률 관계곡선과 비교 검증되었고, 이중 점탄소성 손상 모델은 실험결과를 잘 모사할 수 있음을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.303-314
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• 2009

암석 절리면의 거칠기의 발현에 따른 돌출부의 손상 특성을 연구하기 위해 전단시험 한 절리면 시편에 대한 이미지 분석을 수행하였다. 동일한 절리면에 대한 반복적인 시험에는 복제 시편을 사용한 모델시험이 가장 적합하였으므로 암석절리면으로부터 각기 다른 4종류의 3차원 거칠기를 복제하고, 고강도 석고를 사용한 시편을 제작하였다. 연직응력 수준을 변화시키며 총 20여회의 전단시험을 실시하였으며, 전단된 시편의 디지털 사진의 이미지 분석을 통하여 손상된 거칠기의 국지적 양상과 규모를 분석하였다. 분석 결과 거칠기의 손상 특성은 연직응력의 수준에 크게 의존하며, 돌출부의 파괴와 마모로 규정할 수 있는 것으로 나타났다. 돌출부 손상은 첨두 전단변위에서 가장 많이 발생하며, 변위가 증가하면 작은 돌출부들이 새롭게 손상되어 평균적인 돌출부의 손상 규모는 일정한 것으로 나타났다. 고강도 석고를 사용한 전단시험 결과에 자연 암석절리의 돌출부를 구성하는 광물입자의 물리적 특성이 완전하게 반영될 수는 없다. 그러나 첨두 전단변위와 돌출부 손상과의 상관관계에 대한 정량적 연구 결과는 돌출부 손상 특성의 파악이 암석 절리면 역학적 특성과 전단모델의 연구에 매우 중요한 수단이 될 수 있음을 보여준다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권4호
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• pp.109-115
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• 2022

딥러닝 기법과 컴퓨터 비전 기술을 융합한 합성곱 신경망 알고리즘은 고성능 컴퓨팅 시스템을 기반으로 이미지 데이터의 분류를 가용하게 한다. 본 논문에서는 합성곱 신경망 알고리즘을 대표적인 딥러닝 프레임워크인 텐서플로와 학습 기법을 이용하여 구현하고 이미지 분류 문제에 적용한다. 모델의 지도학습에 필요한 데이터는 동일 종류의 볼트를 이용하여 나사산이 정상인 볼트와 나사산이 손상된 볼트로 구분하여 이미지를 생성하였다. 소량의 이미지 데이터를 이용한 학습 모델은 좋은 성능으로 볼트의 손상을 탐지하였다. 그리고 모델의 내부 구성에 따른 학습 성능을 비교하기 위해 합성곱 신경망 내 컨볼루션 레이어의 개수를 변경하고 과적합 회피기법을 선택 적용하여 이미지 분류 성능을 확인하였다.

• 반도체공학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.17-20
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• 2024

본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.