최근 점점 통합되는 세계시장과 증가하는 경쟁에서 살아남기 위해 시간과 공간의 제약을 받지 않고 제품정보를 공유할 수 있는 기술의 확보가 요구되고 있다. 제품정보의 공유를 위한 방안으로 제품정보를 중립형태의 표준으로 표현해 네트워크를 통해 전송하는 방법이 있다. 본 논문에서는 인터넷상에서 STEP 물리적 파일의 3차원 형상정보를 가시화하는 방법을 소개한다. 제품정보의 국제표준으로 새롭게 제시되는 STEP에서 형상정보가 어떻게 표현되는지 알아보고, 인터넷 환경에서의 프로그래밍 언어인 자바와 3차원 데이터 포맷인 VRML을 이용하여 형상정보를 가시화한 후 각각의 장단점을 파악하여, STEP 모델 가시화 기술을 자동차 PDM에 적용해 본다.
The performance of one-particle stochastic Lagrangian models for passive tracer dispersion are evaluated against measurements in horizontally-homogeneous neutrally-stratified atmospheric surface layer. State-of-the-technology models as well as classical Langevin models, all in class of well mixed models are numerically implemented for inter-model comparison study. Model results (far-downstream asymptotic behavior and vertical profiles of the time averaged concentrations, concentration fluxes, and concentration fluctuations) are compared with the reported measurements. The results are: 1) the far-downstream asymptotic trends of all models except Reynolds model agree well with Garger and Zhukov's measurements. 2) profiles of the average concentrations and vertical concentration fluxes by all models except Reynolds model show good agreement with Raupach and Legg's experimental data. Reynolds model produces horizontal concentration flux profiles most close to measurements, yet all other models fail severely. 3) With temporally correlated emissions, one-particle models seems to simulate fairly the concentration fluctuations induced by plume meandering, when the statistical random noises are removed from the calculated concentration fluctuations. Analytical expression for the statistical random noise of one-particle model is presented. This study finds no indication that recent models of most delicate theoretical background are superior to the simple Langevin model in accuracy and numerical performance at well.
조선분야에서 CNC, 혹은 CAM이 사용되는 분야는 주로 강재 절단, 프로펠러 제작 자동화와 수조 실험용 모델제작에 관한 것이며 대학에서는 대부분 선형과 구조 설계용 CAD 연구를 수행하고 있고 CAM 분야는 활성화되어 있지 않은 편이다. 본 문에서는 Pro/Engineer CAD 시스템으로 3차원 선체 형상을 모델링 하고 이를 CNC 공작기계로 제작하는 과정을 수행하고 부수적으로 이기종 소프트웨어간 데이터 교환을 위한 중립 데이터 양식에 관한 기초 조사연구도 하였다. CIM 과정에서 소프트웨어간의 형상 정보 교환 시 IGES, STEP을 사용할 수 있으나 본 연구에 적용된 CAM s/w에서 STEP을 인식할 수 없어 IGES를 사용하였고 TRIMC VMC 공작기계의 제작물 크기에 제한이 있어 작은 규모의 선박 모형(prototype) 가공을 수행하였다.
A numerical analysis of turbulent gas-particle two-phase flow is performed in conjunction with the experiments of Fackrell & Robins and Raupach & Legg that considered ground-level source and/or elevated source flat plate flow. K-$\omega$ turbulence model is used in order to analyze fully turbulent flow field and the concentration equation with settling velocity is adopted for the concentration field. The model of Einstein and Chien is applied that couples the velocity field and the concentration field. Turbulent eddy viscosity is re-evaluated in this model. The present numerical results have good agreement between the simulation and the experimental data for the mean flow velocities and particle concentrations. While the previous study shows about 27% error in the vicinity of the source of particle concentration, the .present study allows about 14% error. A new turbulent gas-particle flow model developed by this study is able to cut down error by 13% at a near source.
인공지능의 고속화를 위한 인공지능용 혹은 딥러닝용 하드웨어 및 소프트웨어 시스템에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 또한 딥러닝 모델에 따라 다양한 추론 시스템이 끊임없이 연구되고 소개되고 있다. 최근에는 전세계에서 100개가 넘는 회사들에서 인공지능용 추론 칩을 개발하고 있고, 임베디드 시스템에서 데이터센터 솔루션에 이르기까지 다양한 분야를 위한 것들이 존재한다. 이러한 하드웨어의 개발을 위해서 12개 이상의 소프트웨어 프레임 워크 및 라이브러리가 활용되고 있다. 하드웨어와 소프트웨어가 다양한 만큼 이들을 중립적으로 평가하기가 매우 어려운 실정이다. 따라서 업계 표준의 인공지능을 위한 벤치마킹 및 평가기준이 필요한데, 이러한 요구로 인해 MLPerf 추론이 만들어졌다. MLPerf는 30개 이상의 기업과 200개 이상의 머신러닝 연구자 및 실무자들에 의해 운영되고, 전혀 다른 구조를 갖는 시스템을 비교할 수 있는 일관성 있는 규칙과 방법을 제시한다. MLPerf에 의해 제시된 규칙에 의해 2019년도에 처음으로 다양한 인공지능용 추론 하드웨어가 벤치마킹을 수행했다. 여기에는 14개의 회사에서 600개 이상의 추론 결과를 측정하였으며, 30개가 넘는 시스템이 이러한 추론에 사용되었다. 본 원고에서는 MLPerf의 학습과 추론을 중심으로 하여 최근에 개발된 다양한 회사들의 인공지능용 하드웨어, 즉 가속기 들의 성능을 살펴보고자 한다.
본 연구는 어떤 사건에 대한 예측 정확성 여부와 기억을 회상할 때의 정서 상태가 후견지명 편향 (hindsight bias)에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 valence 축에 따라 긍정적 정서와 부정적 정서를 일으키는 두 가지 음악을 제시하고 두 조건에 대하여 기억에 대한 과잉 확신이 얼마나 달라지는가를 분석하였다. 예측 정확성 여부에 대해서는 실험 결과 데이터 중 예측 일치 조건과 불일치 조건으로 나누어 후견지명 편향에 끼치는 영향과 정서와의 상호작용이 있는가를 분석하였다. 사람들은 예측과 반대되는 결과를 접했을 때 결과에 anchoring하여 기억을 회상하려는 편향이 더욱 커졌으며 부정적인 정서보다 긍정적 정서 상태일 때 후견지명 편향이 더욱 커졌음을 밝혔다. 특히 예측과 상이한 결과 피드백을 받고 긍정적 정서 상태일 때 가장 많은 왜곡 현상을 보였으며, 예측 불일치/ 부정적 정서 조건, 예측 일치/ 긍정적 정서 조건, 예측 일치/ 부정적 정서 조건 순으로 후견지명 편향을 보였다. 이 결과는 정서 상태보다 어떤 사건에 대한 예측 정확성 여부가 후견지명 편향에 더 큰 영향을 준다는 것을 시사한다. 본 연구의 실험실 상황을 통하여 자기와 관련이 없는 중립적 과제를 통해서도 후견지명 편향이 나타남을 알 수 있었다. 특히 그 동안 거의 이루어지지 않았던 정서와 후견지명 편향의 관계를 밝히고, 기존의 예측 정확성에 따른 편향을 설명하는 모델간 논쟁이 많았으나 실험 결과가 motivational model을 지지함을 밝혔음에 의의가 있다.
In shipbuilding and offshore plant construction, pipe-stools of various types are installed. Moreover, these are many quantities but they must be installed in a successive manner. Due to these characteristics the pipe-stool installation processes easily tends to cause the schedule delays in the overall production processes. In order to reduce delay, the goal of this study is to predicts production’s lead time before manufacturing. Through this predictions it’s expected to reduce total production’s lead time by improving it's process. First of all, we made MLR(Multiple Linear Regression) and PLSR(Partial Least Square Regression) model to predict pipe-spool's lead time and then compared predictability of MLR and PLSR model. If a explanatory variable is added, it will be possible to predict results precisely.
본 논문에서는 블레이드와 같이 세장비가 크고 초기 비틀림이 존재하는 복합재료로 구성된 날개 구조물에 대한 이차원 단면의 차원축소와 복원관계를 이론적으로 기술하고 이를 이용한 복합재료 로터 블레이드의 효율적인 설계 과정을 기술하였다. 차원축소와 복원해석 수치해석 프로그램인 VABS를 이용하여 단면해석을 수행하고 연성이 고려된 강성행렬과 질량행렬을 중립점에 연결하여 블레이드의 특성을 포함한 1차원 보 모델링을 구성하였다. 1차원 보 모델을 통해 블레이드의 거동을 확인하고 내부하중을 계산하여 단면위치에서 변형률 복원을 수치적으로 계산하고 이산화 된 단면에 수치적으로 매칭하여 시각적으로 형상화하였다.
보 및 아치형 구조물은 2차원 탄성체이지만 두께가 상대적으로 매우 얇다는 특성 때문에 Kirchhoff이나 Reissner-Mindlin이론과 같이 변위장의 두께방향 변위를 선형함수로 근사화시켜왔다. 그 결과 2차원 문제가 물체의 중립면에서 표현되는 1차원 문제로 차원이 감소되어 이론적 해석이 간편해 진다. 그러나 경계에서와 같이 두께방향 변위가 복잡한 영역의 거동을 보다 정확히 해석하기 위해서는 2차원 선형 탄성이론이나 두께방향 다항식의 차수가 상당히 높아야 한다. 본 논문은 두께방향 다항식의 차수변화에 따른 해석정도 경향 및 여러 다른 차수를 한 문제 영역에 혼합하는 모델조합에 대한 내용을 제시한다.
Automatic generation of the mid-surfaces of a CAD model is becoming a useful function in that it can help increase the efficiency of engineering analysis as far as it does not affect the result seriously. Several methods had been proposed previously to automatically generate the mid-surfaces, but they often failed to generate the mid-surfaces of complex CAD models. Due to the inherent difficulty of this mid-surface generation problem, it may not be possible to come up with a complete and general method to solve this problem. Since a method that can handle a specific case may not work for different cases, it seems that developing case-specific methods ends up with solving only a fraction of the problem. In this paper, therefore, we propose a method to generate mid-surfaces based on a divide-and-conquer paradigm. This method first decomposes a complex CAD model into simple volumes. The mid-surfaces of the simple volumes are automatically generated by the existing methods, and then they are converted into the mid-surfaces of the original CAD model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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