정밀을 요하는 자동차 부품의 측정 시스템은 온도에 따른 보상이 필수적이다. 부품의 측정값의 신뢰도를 유지하기 위해서 단순히 제품의 합격 영역을 상온에서 51.786~51.819mm로 했을 때, 온도가 상온에서 떨어져 있는 경우 그 부품의 측정영역을 신뢰하기가 어려워진다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 2개의 카메라를 사용하여 한쪽은 표준 제품을 두고, 다른 쪽은 실제 제품을 두므로서 온도에 따라 달라지는 표준 제품의 측정값의 Offset를 실제 제품에 반영하므로 측정값을 보상하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러 가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다. 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수이기 때문에 이를 정확히 알아 내는데, FCM(Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성을 고려되지 않기 때문에 FCM은 \"equal evidence\"와 \"ignorance\"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 하고 이를 바탕으로 PCM(Possibilistic C-means)를 사용하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.
생체 면역 시스템은 외부의 물질로부터 생명체를 지켜주는 방어 시스템으로 자기와 구별되는 외부 물질을 인식하여 생명체를 지켜준다. 본 논문에서는 이러한 생체 면역 시스템의 자기와 비자기를 구분하는 특징을 컴퓨터에 적용해서 자기(Self) 파일과 구분되는 비자기(Nonself) 파일을 인식 가능하도록 생체 면역 시스템의 T세포를 모델링하였다. 모델링한 T세포는 자기를 인식하는 MHC인식부와 비자기를 인식하는 항원인식부로 구성되어 있으며, 자기-비자기 검사를 요하는 파일과의 매칭을 통해 자기-비자기를 구분한다. MHC인식부와 항원인식부로 구성된 T세포의 자기-비자기 인식률이 항원인식부만을 사용한 자기-비자기 인식률에 비해 높아짐을 입증하였다.
본 논문은 혼합현실(Mixed reality) 에 대한 새로운 접근법을 제시한다. 혼합현실은 실제환경 (Real environment)과 가상환경 (Virtual environment) 이 융합된 가상현실로서 기존의 혼합현실 연구자들은 두 환경을 가능한 정확하게 정합(Registration)시키고자 노력하였다. 이러한 노력은 때때로 복잡한 계산과정이나 부가적인 장치를 요하기도 한다. 부가적인 장치의 사용은 사용성문제를 유발할 뿐만 아니라 추가적인 비용도 요구한다. 우리가 제시하는 접근법은 이러한 노력들과는 반대로 많은 부분을 사용자의 인지력과 상상력에 의지한다. 즉, 사용자의 인지력으로 두 환경 간의 오차를 보정하며 심지어는 사용자에 의해 두 환경 간의 결합이 머릿속에서 이루어진다. 우리는 이러한 접근 방법을 Loosely Coupled Mixed Reality(LMR)라고 부른다. 본 논문에서는 혼합현실에 대한 새로운 접근법인 LMR에 대해 설명하고 LMR이 갖는 여러 가지 쟁점을 짚어보았다. 또한 LMR의 효과를 검증하기 위해 만든 골프 게임을 설명 하도록 하겠다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제21권5호
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pp.522-526
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1997
잔류 응력이 존재하는 부품의 가공 시에는 잔류 응력 상태가 새로운 평형 상태를 이루기 위해 재 분포되며 이는 가공 자체에 따른 변형 이와의 부가적 변형을 초래한다. 고도의 정밀도를 요하는 가공에는 이러한 잔류 응력에 의한 부가적 변형을 고려하여야 하며, 가공 후의 잔류 응력의 재 분포 상태는 가공 후 부품의 물질적 성능을 결정하는데 중요한 요소이므로 이를 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 잔류 응력에 의한 부가적 치수 변화를 고려한 가공 후의 부품의 내경 및 두께와 잔류 응력의 재 분포를 예측할 수 있는 이론적 수식을 제시하고 유한요소법에 의한 시뮬레이션의 결과와 비교하였다. 초기 잔류 응력의 분포는 autofrettage process에 의해 유도되었다.
분무건조장치는 Solution, Slurry, Emulsion, Colloidal Suspension 등의 액상원료를 미립화하여 표면적을 증가시켜 수열면적을 크게 하여 열풍과 직접 접촉함으로써 순간적으로 건조를 행하여 액상원료로부터 바로 분립상의 제품을 얻는 건조법이다. 분유를 비롯하여 Instant 식품류, 합성세제, 염료, 안료, Ceramic, 공해 폐액의 처리에 이르기까지 폭넓게 이용되고 있다. 분무건조기는 통기, 회전, 기류 건조기 등 다른 건조기에 비하여 고도의 설계 및 제작 기술을 요하며, 설계에 있어서 일부 이론적인 취급이 행해지고 있는 것은 사실이나 아직은 경험에 의존하고 있는 현실이다. 국내에서 제작되고 있는 분무건조기의 열효율은 25-33%로 선진국의 35-48%에 비해 매우 낮다. 국내에서 사용되고 있는 분무건조기의 92%는 덴마크, 일본 등에서 수입된 것이다.(중략)
최근 도심지의 가속화에 따라 시가지 인근에서의 암반굴착이 활성화되고 있으며, 특히 보안을 요하는 구조물에 근접한 발과 또는 가동중의 설비 가까이 에서 발파굴착을 실시해야하는 등 주변환경을 충분히 고려하여 진동, 소음 및 비산을 효과적으로 제어할 수 있는 발파기술이 요구되고 있다. 이와 같은 배경에서 미진동 발파굴착을 위하여 콘크리트 파쇄기, 팽창성 파쇄제 등이 개발되어 실용화되고 있다. 국내에서는 (주)한화가 콘크리트 파쇄기(Finecker)를 개발하여 공급해 왔으며, (주)고려 노벨 화약에서는 저폭속(2,000 m/s) 화약을 2중의 Air Gap을 이용하여 진동 및 소음 제어하는 미진동 발파용 화약(Kinecker)을 출시하여 공급하고 있다. 이에 Kinecker의 원리와 특징 그리고 현장적용 사례 및 발파패턴을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 실시간에 많은 회수의 해석처리를 요하는 문제에 대한 자바 코드 성능 향상을 위한 실시간 클래스 생성 방식을 제안한다. 먼저 해석 처리한 결과를 실시간에 동적으로 자바 소스로 생성하고 컴파일한 뒤 메모리에 적재시키며, 이후에는 생성된 클래스의 메소드 호출에 의해 계산이 처리되도록 한다. 이렇게 함으로써 매번 해석에 따른 시간 부담을 감소시켜 반복 계산의 성능의 향상시켰다.
가압중수형 원자로의 원자로건물내 주중기관 파단사고는 냉각재 상실사고와는 달리 핵연료 건전성이 유지됨에도 불구하고 파단 부위를 통한 과도한 중기 방출에 따른 일차측 급냉 및 감압에 의하여 경수를 수원으로 사용하는 비상노심냉각 계통(Emergency Core Cooling System:ECCS)의 작동으로 인하여 일차측 중수의 규정농도가 규정치 98% 이하로 저하되어 교체 또는 승급을 요하는 막대한 경제적 손실을 초래 할 수 있다. 원자로건물내 주중기관 파단사고시 비상노심냉각계통의 작동을 방지 또는 지연시키기 위한 운전기법으로 이차측 급수의 차단을 고려하였다. 주증기관 파단크기 50% 이하 범위에서는 원자로 정지후 급수 차단을 통해 비상노심냉각계통 작동을 막을 수 있음이 평가되었다.
분산 데이터베이스에서의 통신량을 줄이기 위한 기법과 관련한 많은 연구가 수행되고 있으며, 이러한 연구는 주로 데이터베이스 설계 초기에 고려되는 파일의 배치에 대한 문제를 다루고 있다. 이러한 파일 배치 문제에서는 분산 데이터베이스 상황을 가정하고, 공식화(formulation)한 후 이에 대한 해법을 제시하는 방식을 취하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 하나의 파일이 다른 지점에 있는 파일을 참조하는 경우 두 파일에 대한 접근량을 줄이기 위한 방법을 제안함으로써 분산 데이터베이스의 물리적 설계의 최적화를 도모하였다. 본 연구에서는 기존의 방법과는 달리 참조정보를 요하는 참조 파일(referential file)을 추가함으로써 두 지점간의 통신량을 줄이고자 하는 방안을 제시하였으며, 이 때 참조 파일의 종류는 참조하는 레코드의 수를 유지하는 방법과 참조 여부에 관한 정보만 유지하는 두 가지 방법을 모두 고려하였다. 본 연구에서는 기존의 방식과 본 연구에서 제안한 두 가지 방법간의 통신비용을 계산함으로써 본 연구의 타당성을 검증하였다. 이때 참조 무결성을 유지하는 대표적인 세 가지 제약조건, 즉 Cascade delete, Restricted, Nullify를 대상으로 분석함으로써 이와 관련된 대다수의 프로토콜에서 본 연구에서 제안한 방법의 효용성을 입증코자 했다. 이를 위해 필요한 공식들을 유도해 내는 작업도 논문에서 중요하게 다루었다. 이 연구는 분산 데이터베이스 설계시 통신량을 줄이는 중요한 고려 요소로 활용될수 있을 것이다.
이 논문에서는 대용량 연속음성 인식에서 인식 속도를 향상시키기 위한 방법들에 대해서 연구하였다. 음성인식에 있어서 많은 양의 계산을 요하는 부분은 관측 확률의 계산과 탐색에 필요한 계산이다. 탐색에 필요한 계산을 줄이기 위하여 빔 탐색법과 phoneme look-ahead기법을 통해 탐색 공간을 줄였으며, 관측 확률을 계산하는데 소요되는 시간을 줄이기 위하여 입력 특징 벡터와 이웃 관계에 있는 가우시안 성분들만 정확한 계산을 하는 VQ에 의한 계산량 감축 방법과 tree-structured pdf 방법을 구현하였다. 3천개의 어휘와 2천여개의 트라이폰 모델로 구성된 연속 음성인식 시스템에서 보통의 Viterbi 빔 탐색법을 적용한 경우에 실시간의 2.73배의 인식 속도로 93.39%의 단어 인식률을 얻을 수 있는데 phoneme look-ahead 기법과 tree-structured pdf 방법을 추가 적용함으로써 비슷한 인식 성능에서 1.55배의 인식 속도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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