• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.273-280
• /
• 2021

본 연구는 하이브리드 자동차의 리니어 오실레이팅 전기기기의 비교 연구를 위해 수행하였으며, 다섯 가지(직각좌표형, 영구자석 매입 원통형, 자속역전식, 릴럭턴스 원통형, 횡자속 형태.)의 제안된 형태의 비교를 통해 리니어 오실레이팅 전기기기의 연구결과를 제시하였다. 모든 형태는 초기 모델링으로서 누설을 고려한 등가자기회로법을 통해 수행되었다. 영구자석 형태의 이동자로 구성된 직각좌표형은 구속조건 아래에서 설계변수들의 파라미터 분석을 통한 최적화 과정이 수행되었고, 영구자석 매입 원통형은 이동자에 영구자석과 Back-iron이 결합된 구조를 제시하였다. 자속역전식은 영구자석형 이동자의 매입형태에 따른 분석과 향상된 모델을 제시하며, 릴럭턴스 원통형은 유효 자속의 증가와 리플을 저감하기 위한 이동자 치의 형태를 비교·분석하였다. 횡자속 형태에서는 2차원 분석기법과 3차원 분석을 통한 비교를 수행하였다. 본 연구는 설계 규칙과 리니어 오실레이팅 전기기기의 특성을 제공한다는 측면에서 의미가 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제34권1호
• /
• pp.25-33
• /
• 2021

머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제40권3호
• /
• pp.239-247
• /
• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권12호
• /
• pp.59-68
• /
• 2022

본 논문은 주어진 현품 영상과 도면 영상의 유사도를 비교하여 1:1 검증을 위한 방법을 제시한 것으로, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 두 개로 결합하여 Siamese Net을 구성하고 현품 영상과 도면 영상(정면도, 좌우 측면도, 평면도 등)을 같은 제품이면 1로 다른 제품이면 0으로 학습하며, 추론은 현품 영상과 도면 영상을 쌍으로 질의하여 해당 쌍이 같은 제품인지 아닌지를 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 현품 영상과 도면 영상과의 유사도가 문턱 값(Threshold: 0.5) 이상이면 동일한 제품이고, 문턱 값 미만이면 다른 제품이라고 판별한다. 본 연구에서는 질의 쌍으로 동일제품의 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정 : 긍정) "동일제품"으로 판별할 정확도는 약 71.8%로 나타났고, 질의 쌍으로 다른 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정: 부정) "다른제품"으로 판별할 정확도는 약 83.1%를 나타내었다. 향후 제안한 모델에 파라미터 최적화 연구를 접목하고 데이터 정제 등의 과정을 추가하여 현품 영상과 도면 영상의 매칭 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권10호
• /
• pp.65-75
• /
• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.103-112
• /
• 2009

원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.103-108
• /
• 2023

본 연구에서는 SiC 기반의 1200V급 전력 MOSFET을 최적 설계하기 위하여 공정 및 설계 파라미터를 변화시키면서 실험을 수행한 후, 필수적인 전기적 특성을 도출하였다. 그리고 최종적으로 설계하고자 하는 트렌치 게이트형 SiC 전력 MOSFET 소자의 우수성을 확보하기 위하여 플래너 게이트 SiC 전력 MOSFET을 같은 조건하에 설계하여 전기적인 특성을 도출하여 트렌치 게이트형 SiC 전력 MOSFET 소자와 비교 분석을 하였다. 비교 분석한 결과, 항복전압을 그대로 유지한 상태에서 온 저항은 각각 플래너게이트 전력 MOSFET은 1,840mΩ, 트렌치 게이트 전력 MOSFET는 40mΩ으로 약 40배 이상 우수한 특성을 도출하였다. 온 저항은 에너지 효율에 직접적인 영향을 끼치는 바 에너지 효율에 있어 우수한 결과를 도출한 것으로 판단되었다. 본 실험을 통해 최적화된 소자는 1200V급에 일반적으로 사용되었던 IGBT소자를 충분히 대체 가능한 것으로 판단되었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.785-796
• /
• 2023

본 연구에서는 구조물 건전성 모니터링에 널리 활용되고 있는 PVDF(: Polyvinylidene fluoride) 센서에 나타날 수 있는 결함을 실시간으로 분류 및 예측하기 위한 방법론을 제안하였다. 센서 부착 환경에 따라 나타나는 센서의 결함 유형을 분류하였고, 임팩트 해머를 이용한 충격 시험을 수행하여 결함 유형에 따른 출력 신호를 획득하였다. 결함 유형에 따른 출력 신호간의 차이를 식별하기 위해 이들의 시간영역 통계 특징을 추출하여 데이터 집합을 구축하였다. 머신러닝 기반 분류 알고리즘들 중 센서 결함 유형 감지에 가장 적합한 알고리즘 선정을 위해 구축한 데이터 집합의 학습 및 이에 따른 결과를 분석하였고, 이들 중 SVM(: Support vector machine)이 가장 높은 성능을 보임을 확인하였다. 선정된 SVM 알고리즘의 추가적인 정확도 향상을 위해 하이퍼 파라미터 최적화 작업을 수행하였으며, 결과적으로 92.5%의 정확도로 센서 결함 유형을 분류하였고 이는 타 분류 알고리즘에 비하여 최대 13.95% 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 센서 결함 예측 기법은 PVDF 센서뿐만 아니라 실시간 구조물 건전성 모니터링을 위한 다양한 센서의 신뢰성을 확보하기 위한 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 1992년도 추계학술대회논문집; 반도아카데미, 20 Nov. 1992
• /
• pp.25-30
• /
• 1992

최근 전자계산기를 이용한 진동해석 방법이 눈부시게 발달하여, 일반 구조물 이나 기계 구조물 등의 동특성을 설계 단계에서 정도 높게 예측하는 것이 가능하게 되었다. 그러나 종래의 구조해석은 주어진 시스템의 동특성을 위한 것으로 얻어진 동특성으로부터 질량, 관성제원 및 스프링상수값 등의 설계상 수값을 규명하는 연구는 미미한 실정이다. 이것에 대한 해결방법으로 크게 해석적인 방법과 실험적인 방법으로의 접근이 있어 왔다. 해석적인 방법으로 유한요소해석에서 얻은 모드좌표를 물리좌표로 변환하는 방법으로 Guyan의 정축소와 같은 절점축소를 행하는 방법이 고찰되었다. 실험적인 방법으로 가 진실험에서 얻은 전달함수나 모드파라미터로부터 [M], [K] 행렬을 결정하는 연구가 있었지만 어떤것도 질량, 스프링상수 등의 설계상수를 완전히 규명하 지는 못하였다. 또한, 설계 단계에서 필요한 질량, 관성제원 또는 스프링상수 등의 최적한 값이나, 원하는 시스템특성을 얻을 수 있는 설계상수의 적정한 폭을 구하는 연구는 설계자의 경험과 반복된 시행착오에 의존하는 실정이다. 감도해석은 이러한 문제점을 개선하는 수단으로 설계변수에 대한 동특성의 변화율을 구하는 것이다. 감도해석을 수행하는 것은 어느 설계변수를 수정하 는 것이 주어진 동특성에 부합되는 지를 알려주고, 어느 것을 수정하는 것이 원하는 방향의 동특성변화에 가장 효과적인지를 알려주는 것이다. 따라서 감 도해석을 이용하여 설계의 최적화 프로그램을 만들수 있고, 이것은 설계자가 요구하는 동특성을 목적함수로 하여 주어진 구조물을 최적화하는 설계상수 값을 얻을 수 있게 한다. 본 논문에서는 강체모델의 동특성으로부터 모델의 설계 상수를 규명하고, 동특성의 개선을 위하여 설계변수의 변경량을 물리좌 표계에서 얻는것을 목적으로 한다. 강체 마운트계의 관성제원 및 마운트강성 의 규명을 위하여 임으로 주어진 설계상수를 모델데이타로 하여 관성제원과 스프링 강성을 구하였다. 관성제원의 규명은 주어진 모델의 관성값을 모르는 것으로 하여 임의의 초기 관성값으로 감도해석에 의해 주어진 계의 관성값 을 물리 좌표계에서 규명하였다. 마운트 강성의 규명도 관성제원의 규명과 같은 방법으로 임의의 강성값으로 감도해석을 하여 강성값을 규명하였다. 또 한 감도해석에 의한 동특성 변경은 특정한 고유진동 수의 변경이 필요할 때, 고유진동수의 이동을 위한 관성제원의 변경 및 마운트 강성변경값을 예측할 수 있다. 본 연구수행의 기본적인 흐름도는 Fig.1.1과 같다. 위와 같은 작업 으로 엔진 마운트와 같은 강체 모델의 시스템 규명을 행하는 경우에 유한요 소해석 및 가진 실험으로 얻은 고유진동수의 정보 또는 원하는 고유진동수 의 특성을 기본으로 실제 설계에서 사용이 가능하도록 물리 좌표계에서 관 성 제원 및 스프링상수를 구할 수 있을 것이다.

• 한국소음진동공학회논문집
• /
• 제26권5호
• /
• pp.518-527
• /
• 2016

이 연구는 패널 플러터 시뮬레이션을 위한 집중 하중의 사용을 연구한다. 이러한 구상은 날개 구조의 아음속 플러터 연구에 대해서는 검증된 바 있으나 초음속 영역에서는 그렇지 못하다. 따라서, 4면 단순 지지 경계 조건의 패널에 공기력과 등가의 집중하중을 가하여 초음속 패널 플러터를 연구한다. 분포된 공기력은 수치 적분 계산을 통해 집중 하중들로 근사된다. 선형 패널 플러터에 대한 공탄성 방정식은 고전적인 small-deflection theory와 piston theory를 이용하여 세워지는 반면, 모방된 패널 플러터에서 플러터 방정식은 분포 공기력에 의한 압력을 집중 하중에 의한 압력으로 대체함으로써 유도된다. 최종적으로 플러터 주파수, 임계 동압, 그리고 그에 상응하는 모드형상이 모방된 패널 플러터에 대해 구해지고, 그 결과를 선형 패널 플러터로부터 얻은 결과와 비교하여 검증하였다. 또한 두 가지 중요한 파라미터인 집중 하중의 개수와 위치는 수치적 예제들과 최적화 과정을 통해 각각 논의되었다. 이 연구에서 얻어진 플러터 결과는 집중하중들을 이용하여 패널 플러터를 재현하는 가능성을 논의하는데 타당한 것으로 생각된다.