• 한국소음진동공학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.180-188
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• 2014

현대자동차그룹은 HSM이라고 불리는 간략화된 차량 모델에 대하여 썬루프 버페팅 현상의 실험적인 조사를 시행하였다. 현대자동차그룹은 어떤 CFD솔버가 충분한 정확도를 가지고 썬루프 버페팅 현상을 예측하는지 조사하기 위해 상용CFD공급업체의 참여를 요청하였다. ANSYS Korea는 이번 조사에 참여하여 ANSYS fluent를 이용하여 HSM의 썬루프 버페팅에 대한 수치해석을 수행하였다. 먼저 유동장 검증을 위해 풍속 60 km/h에 대하여 썬루프가 닫힌 HSM모델에 대하여 해석을 수행하였다. HSM상부 면의 세 지점에서 속도 분포를 예측하였고, 이는 시험결과와 비교되었다. 그런 다음 고해상도 난류 모델인 DES를 이용한 해석이 전 풍속영역에 걸쳐 수행되었다. 버페팅 주파수와 버페팅 음압레벨이 예측되었고, 이는 시험결과와 비교되었다. 이를 통해 실제 차량 개발을 위한 CFD의 예측 가능성에 대하여 결론을 얻을 수 있었다.

• 항공우주
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• 제75권
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• pp.54-55
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• 2001

충남 연기군에 위치한 썬에어로시and#49852;(주)는 최근 중소기업창에서 1만번째로 벤처기업 확인을 받은 국내 유일의 군용 시뮬레이터 설계, 제작업체이다. 이 업체는 항공기 Full Scale Mock-Up과 군용 항공기 풍동모델은 물론, 군용 항공기 및 자주포, 미사일 시뮬레이터, 항공기 시험장비, 복합재료에 이르기까지 항공기 분야에 대해 연구 개발하는 항공기 시뮬레이터 전문 개발업체이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.754-764
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• 2022

코드 리팩토링은 소프트웨어 시스템의 코드를 변경함으로써 새로운 요구사항 반영, 버그 수정, 코드 구조화 등을 달성하기 위한 유지보수 활동이다. 리팩토링 유형, 리팩토링 효과, 지원 도구 등에 관한 다양한 연구가 진행 중이다. 하지만, 많은 연구들이 자바 응용들을 대상으로 하고 있으며 파이썬 응용에 관한 리팩토링 연구는 사례가 많지 않다. 본 논문은 파이썬으로 개발된 딥러닝 시스템을 대상으로 단일 리팩토링과 복합 리팩토링을 식별하고 특성을 분석하였다. 또한, 딥러닝 응용과 일반 파이썬 응용 두 그룹에서 단일 및 복합 리팩토링 연산의 발생 빈도에 있어 통계학적 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 또한, 커밋 메시지의 키워드를 분석하여 소프트웨어 개발자들의 리팩토링 의도가 커밋 메시지에 반영되었는지를 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.289-292
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• 2013

본 논문은 SVM(Support Vector Machine) 학습알고리즘을 이용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 자동차 부품 검사 장비에 관한 것이다. 자동화 시스템은 높은 정밀도와 생산성을 위한 빠른 처리 속도를 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 선형 SVM 학습알고리즘을 활용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 알고리즘을 개발하였다. SVM 알고리즘은 분류를 위한 알고리즘이지만 ROI(Region-Of-Interest) 내의 모든 윈도우에 대한 분류를 수행하여 검출기 역할을 할 수 있도록 한다. 볼트가 있는 경우와 볼트가 없는 경우가 아닌 네거티브 샘플을 확보하기 위해 검출 대상 물체 주변에서 다양한 네거티브 샘플들을 추출한다. 그 결과 물체가 예상 위치에서 다소 빗나가는 경우에도 볼트 유무를 판별할 수 있을 뿐 아니라 볼트의 위치까지 검출할 수 있고, 처리 속도에서 자동화 시스템이 요구하는 수준에 도달함을 실험 결과를 통해 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제37권5호
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• pp.285-291
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• 2018

본 연구에서는 차량에 장착되는 파노라마 썬루프 디플렉터의 각도에 따른 개구부 주변 유동 특성을 분석하고 공력소음에 미치는 영향을 확인하였다. 파노라마 썬루프 개방 후 주행 시 공력소음을 저감하기 위해 메쉬 디플렉터를 장착하는데, 후방향인 기존 메쉬 디플렉터 각도를 전방향으로 변경하였을 때 유동 변화와 공력소음 기여도를 분석하였다. 이를 위하여 CAT(Computer Aided Test)와 실차 풍동 평가를 진행하였으며, 전방경사형 디플렉터에서 기존 디플렉터 대비 원활한 유동의 흐름과 유동 방향의 상향으로 공력소음이 개선되는 것을 확인하였다. 전방경사형 디플렉터 적용 시 동등한 원가에서 공력소음을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제2권1호
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• pp.41-48
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• 2016

논문에서는 python 언어를 학습하고자 하는 학생을 위한 학습 도우미 'PyStudy'를 개발하였다. 'PyStudy'는 콘솔창, 학습창, 학습 진도창, 파이썬 도움말, 학습콘텐츠로 구성되어 있다. 학생은 통상적인 통합개발환경(IDE) 기능과 학습콘텐츠들을 학습창을 통해 이용할 수 있다. 학습도중 모르는 것이 있을 경우 파이썬 도움말을 이용해 빠르게 찾을 수 있다. 학생의 학습관리는 학습 진도창을 통해 이루어진다. PyStudy는 파이썬 언어에 대한 효율적 학습환경을 제공하며, 이를 통해 파이썬 기반 고급 프로그래밍 교육에 적용할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.665-682
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• 2020

본 논문은 순수하게 파이썬 언어로 작성된 연산에 대하여 just-in-time (JIT) 컴파일을 적용하여 전체 계산 속도를 향상시킬 수 있는 numba 라이브러리에 대한 사용법과 응용에 대하여 소개한다. 실제 통계 계산 문제에 대한 numba 라이브러리의 적용에 대한 예제로 반복문 사용이 요구되는 통계 계산 문제들 중 순열 검정과 정규 혼합 분포의 모수 추정의 EM 알고리즘을 고려하였으며 순수한 파이썬 구문 및 반복문을 활용한 계산 시간과 numba를 활용한 계산 시간을 비교하여 numba 라이브러리 활용의 효율성을 수치적으로 제시하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.193-198
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• 2023

본 논문은 파이썬 프로그래밍 교육에서 단원별 연습문제의 타당성을 분석하였다. 단원별로 제시되는 연습문제는 온라인 학습 시스템을 통해 제시되고 학생 각자가 답안 코드를 업로드하여 자동으로 채점된다. 한학기 동안 진행되는 파이썬 교육을 통해, 학생들의 중간시험점수, 기말시험 점수 그리고 각 단원별 연습문제 점수 등 데이터가 수집된다. 수집된 데이터들을 통해, 자동채점 연습문제들의 타당도를 분석하여 단원별 연습문제들을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 자동 채점 연습문제들의 타당도를 분석하기 위해, Orange 머신러닝 도구를 사용하였다. 파이썬 과목에서 수집된 데이터를 전체, 상위권 그리고 하위권 그룹별로 4가지 분석을 실시하고 종합적으로 비교한다. 파이썬 단원별 연습문제 점수들로부터 학생의 최종 성적을 예측하는 머신러닝 모델의 예측 정확도로부터 단원별 자동채점 연습문제의 출제 타당도를 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.405-406
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• 2022

파이썬 및 데이터 분석, 인공지능 코딩 교육을 수행하기 위한 플랫폼인 에듀비(EduB)에서 AI 융합 및 STEAM 교육을 위해 추가 블록을 생성할 수 있는 저작 도구를 개발하였다. 이를 위해 기존에 블록클리 에디터를 작성해서 처리하는 방식 대신 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 블록 형태의 탬플릿을 제공하여 새로운 기능과 블록을 쉽게 추가할 수 있는 방법을 제안하고 해당 블록 생성기를 구현하였다.

• 한국광물학회지
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• 제22권4호
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• pp.395-405
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• 2009

투명한 발틱 호박을 $300^{\circ}C$에서 10분 동안 열처리할 때 썬 스팽글(sun spangle)을 생성하는 호박과 생성하지 않는 호박의 구분이 뚜렷하여 이러한 변화의 원인을 호박 매질의 성숙도와 내포물 분석을 통하여 밝히고자 하였다. 현미경으로 관찰한 결과, 두 종류의 시료 내에 함유된 내포물의 색상에서 차이를 보였으며 열처리 후 나타난 썬 스팽글에서는 미세한 틈(fissure)과 굴절률 차이를 나타내는 내포물을 확인할 수 있었다. 각 시편의 DR방식의 적외선 분광분석 스펙트럼은 열처리 전과 후에 뚜렷한 변화가 일어나지 않아 열처리 전후 화학 성분에는 변화가 없을 것으로 판단되고 원 시료들의 1000~600 $cm^{-1}$ 영역에서 스펙트라 차이를 나타내고 있어 이로 인한 성분 차이가 있을 것으로 추측된다. 이차이온질량분석(TOF-SIMS)을 통한 표면 분석에서는 썬 스팽글이 생성하지 않는 원 시료(PA)에 탄소 관련된 peak의 세기가 강하고 산소 peak이 약해 성숙 정도가 썬 스팽글을 생성하는 원 시료(SPA)보다 더 클 것으로 판단되었다. 또한 열중량분석-시차주사열용량분석(TG-DSC)의 열적 거동이 달라 두 시편의 화학성분에 차이가 있을 것으로 판단되는데, 이는 두 시료가 산지는 같을지라도 지질 연령이 달라 화학성분에 차이가 나타나는 것으로 보이며 이에 대해서 자세한 조사가 필요하다. 한편, 썬 스팽글을 생성하는 호박에서는 내포물의 열처리에 의한 물리적인 부피 팽창이 일어났으나 썬 스팽글이 생성되지 않은 호박은 상대적으로 미미한 팽창만 보였다. 그 원인을 조사하기 위하여 Attenuated Total Reflectance (ATR) 방식의 FTIR 분석을 수행한 결과, 썬 스팽글을 생성하는 호박은 1019 $cm^{-1}$의 peak을 나타내고 887 $cm^{-1}$의 세기가 강하게 나타나는 반면 썬 스팽글을 생성하지 않은 호박에서는 887 $cm^{-1}$의 세기가 상대적으로 약하고 1019 $cm^{-1}$의 peak은 존재하지 않았으며 1000~600 $cm^{-1}$에서 흡수밴드의 차이를 보였다. 열처리 후 썬 스팽글의 생성은 이들 흡수 스펙트럼의 차이를 나타내는 성분과 호박의 성숙도에서 기인된 매질 중합체의 열팽창률의 차이에서 비롯된 것으로 판단된다.