Control arm is the structural component that pivots on two places. One end of the control arm is attached to the body frame and the other end is attached to the steering knuckle. The former research proposed the structural design by applying optimization technique with aluminum alloy. This study suggests a durability test method on the developed upper control arm to validate the analysis results. The durability analysis results of the developed control arm by using MSC Fatigue is confirmed to be close to infinite life. The weak model of developed control arm which occurs to finite life is made to perform the durability test and the zig design is developed in this process.
This study examined trends in model perceptions in the Asian fashion industry through a survey on the current status of using models, model attributes, and image recognition for companies and brands participating in the Seoul Fashion Week and Hong Kong Fashion Week. The results of the study are as follows. First, an examination of the races of models used for public relations by clothing and accessory companies indicated that the use of Asian and black models was lower than white models. Second, intimacy, reliability, similarity, and professionalism were derived as attributes for a public relation model. Among these factors, only 'intimacy' showed a difference between the countries. Third, Seoul Fashion Week participants gave the highest marks for the strong individuality of the models used for their brands; however, participants in the Hong Kong Fashion Week most appreciated suitability with products and professional appearance. Fourth, the different trends of model image recognition were shown through various analysis results by country or race, in which Seoul Fashion Week participants highly perceived the global and luxurious image of white models, and were generally highly satisfied with the models. In terms of the Hong Kong Fashion Week, Asian models tended to be perceived as a more casual image, and the participants held contributions to brand recognition as the most significant factor when using Asian models.
농 수산물의 기본적인 품질향상을 위해서는 저수지의 효율적인 통합제어 관리시스템과 정확한 데이터가 절대적으로 필요하며 이는 USN을 이용하여 비용과 시간을 절감할 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 수상에서 환경을 계측하여 알려줄 수 있는 수상 로봇과 환경정보를 취합하여 통신하기 위한 네트워크를 설계하고 제작하였다. 기존의 모델에 비해 내구성이 뛰어나고 저렴한 모델을 설계하였으며 ZigBee와 TRS, Wi-Fi 및 LTE 망으로 연계가 가능하도록 네트위크를 설계하였다. 또한 모의실험을 통하여 수상로봇의 탐사기능을 확인하였고 사용자 관리 프로그램을 제작하였다.
본 연구에서는 Workstation Cluster 환경에서 전통적인 디스크들을 배열처럼 사용할 수 있는 병렬 화일시스템(N-PFS)의 성능을 해석적 방법과 실측 결과를 사용 하여 분석하였다. N-PFS는 소규모 서버 시스템에서 고성능 화일 서버로 사용될 수 있으며, 멀티미디어 데이타나 과학 계산용 데이타와 같은 대용량 데이타를 효율 적으로 처리할 수 있다 본 논문에서는 N-PFS의 성능 분석을 위한 해석적 모델을 제시하였으며, 제시된 해석적 모델의 정확성을 시스템에서의 실측값과 비교함으로써 검증하였다. 해석적 방법과 실측을 통하여 성능을 분석한 결과, 위크스테이션 클리스터 환경에서 대용량 데이타 처리에 적합한 스트라이핑 단위는 64-128Kbytes이며, 8개의 디스크에서 최대 대역폭은 15.8Mbytes/sec로 나타났다. 그리고 대용량 데이타 처리시의 병목 현상은 버퍼 간의 데이타 폭사시간으로 나타났다.
이 논문에서는 호텔예약을 위한 음성번역시스템(KT-STS:Korea Telecom Speech Translation System)에 대해 기술한다. KT-STS는 한국손님이 일본의 호텔을 예약하고자 할 때 사용할 수 있는 시스템으로 한국어 음성을 인식하여 일본어로 번역을 해주는 시스템이다. 이 시스템은 한국어 음성인식부, 한일 기계번역부, 그리고 한국어 음성합성부로 구성되어 있다. 한국어 음성인식부는 HMM(Hidden Markov Model)에 근거한 화자독립, 300 단어급 연속음성인식시스템이다. 언어모델은 바이그램(bigram)을 전향 언어모델로, 의존문법을 후향 언어모델로 사용한다. 기계번역부에서는 의존문법과 직적 번역 방식을 사용하였다. 음성합성부에서 합성단위로 반음소를 사용하며 합성방식은 주기파형분해 및 재배치 방식을 이용한다. KT-STS는 TMS320C30 DSP 보드를 장착한 SPARC20 위크스테이션 상에서 거의 실시간으로 동작한다. 음성인식 실험결과 94.68%의 단어인식률과 82.42%의 문장인식률을 얻었으며, 한일 번역기만의 번역 성공률은 100%였다. 우리는 이 시스템과 일본 KDD에서 개발한 시스템을 전용선으로 연결하여 한일간 자동통역 국제시연을 가진 바 있다.
최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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