• Composites Research
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• v.35 no.3
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• pp.188-195
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• 2022

This paper proposes a multiscale process-structural analysis methodology and applies to a battery housing part made of the short fiber-reinforced and fabric-reinforced composite layers. In particular, uncertainties of the material properties within the microscale representative volume element (RVE) were considered. The random spatial distribution of matrix properties in the microscale RVE was realized by the Karhunen-Loeve Expansion (KLE) method. Then, effective properties of the RVE reflecting on spatially varying matrix properties were obtained by the computational homogenization and mapped to a macroscale FE (finite element) model. Morever, through the hybrid process simulation, a FE (finite element) model mapping residual stress and fiber orientation from compression molding simulation is combined with one mapping fiber orientation from the draping process simulation. The proposed method is expected to rigorously evaluate the design requirements of the battery housing part and composite materials having various material configurations.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.1
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• pp.61-71
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• 2014

This study carried out finite element vibration analysis of composite plate structures for construction using multi-scale approaches, which is based on the higher-order theory. The finite element (FE) models for composite structures using multi-scale approaches described in this paper is attractive not only because it shows excellent accuracy in analysis but also it shows the effect of the material combination. The FE model is used for studying free vibrations of laminated composite plates for various fiber-volume fractions. In particular, new results reported in this paper are focused on the significant effects of the fiber-volume fraction for various parameters, such as fiber angles, layup sequences, and length-thickness ratios. It may be concluded from this study that the combination effect of fiber and matrix, largely governing the dynamic characteristics of composite structures, should not be neglected and thus the optimal combination could be used to design such civil structures for better dynamic performance.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.2
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• pp.27-35
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• 2009

In this paper, we present result of embedded system based H.264/SVC decoder circuit design and system implementation. To deal with the standardized H.264/SVC functionalities, the presented SVC decoder system is consist of hardware engine design and software with ARM core processor. In order to improve the feasibility and applicability, and reduce the decoder complexity, the implemented system is constructed with only the consideration of IPPP structure scalability without using the full B-picture architecture. Finally, we will show the decoding image result using the designed H.264/SVC decoder system.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.119-122
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• 2011

분자동역학 전산모사를 통하여 에폭시에 다양한 반경의 구형 실리콘 카바이드를 삽입한 나노복합재를 모델링하고, 이들의 기계적 물성과 열적 물성 해석을 다양한 온도조건 하에서 수행하였다. 전산모사 결과 동일한 체적분율 하에서 나노복합재는 입자의 크기가 작아질수록 탄성계수와 전단계수가 상승하는 동시에 선팽창계수는 감소하는 입자의 크기효과를 보였다. 또한 온도 상승에 따른 기계적 물성의 하락이 잘 관찰되었다. 본 연구에서는 이러한 분자동역학 해석 결과를 바탕으로 다양한 온도조건 하에서의 입자의 크기효과를 고려한 멀티스케일 3상 모델을 제시하였다. 유리상 조건 범위에서 온도 변화에 따른 나노복합재 계면의 열응력텐서와 열변형률텐서의 정보를 통해 복합재 내에서 계면이 차지하는 부피비를 온도에 대한 함수로 고려하고, 이를 멀티스케일 모델에 반영함으로써 다양한 온도조건에 대한 나노복합재 열탄성 물성의 예측해를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 모델에서 계산된 3상 복합재의 물성은 분자동역학 전산모사의 결과에서 나타나는 나노입자의 크기효과를 잘 반영하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.421-421
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• 2015

2007년 IPCC 4차 기후변화 평가보고서 발간 이후, 최근 제 5차 기후변화 평가보고서에 표준 온실가스 시나리오를 대표농도경로(Representative Concentration Pathway, RCP)로 새롭게 선정하여 발간되었다. 이러한 기후변화 시나리오를 적용하여 수자원변화를 예측하는 연구들이 진행되었다. 그러나 기후변화 모델을 제공하는 기관이 많고 전지구적인 스케일로 제공되고 있어 모델의 선택여부와 지역적인 특성으로 인해 발생하는 스케일 불일치 등 다양한 불확실성을 포함하고 있다. 또한, 본 연구 대상지역인 도암댐 유역은 상류에 고랭지 밭이 다수 위치해 있으며 2018년 동계올림픽을 유치하는 평창에 속해있어 2011년 이후로 급격한 개발이 이루어졌고 지속적으로 토지 이용변화가 일어나는 유역이다. 따라서 본 연구에서는 RCP 4.5와 8.5시나리오를 대상으로 총 20개의 기후변화 모델 자료를 수집하였고 지역오차보정을 통해 지역적인 스케일의 불일치를 개선하고 미래시나리오에 대해서는 비정상성을 고려한 비정상성 분위사상법을 통해 미래 시나리오의 정확성을 높였다. 과거 토지이용변화추세를 반영하여 5가지의 미래토지이용변화 시나리오를 생성하고 이를 유역모형인 SWAT모형에 적용하여 미래기후변화와 토지이용변화를 모두 고려하여 도암댐 유역에서의 유출을 전망하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.47-50
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• 2009

본 논문에서는 불균질 재료의 균열진전을 해석하기 위한 방법으로 변절점 유한요소를 이용한 멀티스케일 기법을 제시하였다. 효율적인 해석을 위하여 서로 다른 스케일의 요소망을 적용하여 전체 모델의 자유도를 감소시킨다. 균열선단과 비교적 멀리 떨어져 있는 영역은 균질화 기법을 도입하여 불균질 재료에 대한 등가물성을 갖는 성긴 요소망으로 대체하고, 균열선단 주변의 요소망은 재료의 기하학적 특성과 불균질성을 반영하도록 조밀하게 구성한다. 한편 균열선단에 존재하는 응력 특이성을 표현하기 위하여 균열선단을 포함한 요소를 더욱 조밀한 요소망으로 분할하여 구성한다. 여기에서 서로 다른 스케일의 요소망 경계에는 변절점 유한요소를 적용함으로써 경계에서의 절점 연결조건과 적합성을 만족시킬 수 있다. 제시한 멀티스케일 기법을 수치예제에 적용함으로써 정확성과 효율성을 검증하였으며, 특히 불균질 성분이 균열진전에 미치는 영향을 경계조건과 T-응력의 관점에서 분석하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.29 no.6
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• pp.577-582
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• 2016

In this study, a multiscale method for solving a thermoelasticity problem for interphase in the polymeric nanocomposites is developed. Molecular dynamics simulation and finite element analysis were numerically combined to describe the geometrical boundaries and the local mechanical response of the interfacial region where the polymer networks were highly interacted with the nanoparticle surface. Also, the micrmechanical thermoelasticity equations were applied to the obtained equivalent continuum unit to compute the growth of interphase thickness according to the size of nanoparticles, as well as the thermal phase transition behavior at a wide range of temperatures. Accordingly, the equivalent continuum model obtained from the multiscale analysis provides a meaningful description of the thermoelastic behavior of interphase as well as its nanoparticle size effect on thermoelasticity at both below and above the glass transition temperature.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.127-130
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• 2011

본 연구에서는 나노입자와 고분자 기지 간에 공유결합을 형성시킨 나노복합재의 계면특성과 탄성계수에서 나타나는 크기효과를 고려하기 위해 분자동역학과 미시역학모델을 순차적으로 연계하는 멀티스케일 해석모델을 제안하였다. 나노입자의 체적분율이 동일한 5개의 나노복합재 셀에 대해, 입자의 표면 원자와 고분자 기지 간에 탄소로 구성된 공유결합을 생성시킨 후 분자동 역학 전산모사를 통해 탄성계수를 예측하였고, 공유결합이 존재하지 않는 나노복합재의 탄성계수와 이를 비교하여 계면의 물성증가와 탄성계수에서 나타나는 입자의 크기효과를 규명하였다. 향상된 계면의 특성을 연속체 해석 모델에서 고려하기 위해 분자동역학 해석결과와 미시역학 모델을 연계하는 순차적 브리징 기법을 적용하였고, 이로부터 계산된 계면의 물성의 타당성을 유한요소 해석을 통해 검증하였다. 그 결과 입자와 기지 간 공유결합을 통해 나노복합재가 보다 넓은 범위에 걸친 크기효과를 나타냈으며, 제안된 브리징 모델을 통해서 물리적으로 타당한 계면의 탄성계수 값을 계산할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.4
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• pp.42-48
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• 2002

The case that cannot show the satisfactory control results with a modeling error and a shortage of related knowledge about a plant is if a fuzzy controller designed based on the plant model or the experience applies to an actual plant. We must adjust the scale factor which is a controller again in order to improve control performance in case of this and needs a lot of time and costs because this regulation process is carried out with a trial and error way We proposes the fuzzy controller that an automatic control adjust scale factors according to fuzzy logic and normalizer in this paper We confirmed that an automatic adjusted fuzzy controller displayed good performance than the fuzzy controller that scale factors was fixed through simulation. We implemented the controller using the DSP processor and applied in a hydraulic servo system. And then we observed an experimental results.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.6 no.4
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• pp.767-776
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• 2020

GcGAN is a deep learning model to translate styles between images under geometric consistency constraint. However, GcGAN has a disadvantage that it does not properly maintain detailed content of an image, since it preserves the content of the image through limited geometric transformation such as rotation or flip. Therefore, in this study, we propose a new image-to-image translation method, MSGcGAN(Multi-Scale GcGAN), which improves this disadvantage. MSGcGAN, an extended model of GcGAN, performs style translation between images in a direction to reduce semantic distortion of images and maintain detailed content by learning multi-scale images simultaneously and extracting scale-invariant features. The experimental results showed that MSGcGAN was better than GcGAN in both quantitative and qualitative aspects, and it translated the style more naturally while maintaining the overall content of the image.