Gear design carried in former type determined a few variables like module, pressure angle, helix angle. After investigating repeatedly results obtained through stress analysis and making a determination an optimal shape, but its design process was not only complex but also difficult to get a precise profile curve from operating by hand. In this study, rotating shape of gear profile curves were generated automatically with standard spur gear, equivalent helical gear, shifted gear & pinion by using developed program which is Auto_LISP language supported in Auto-CAD. Output tooth profile by using CAE program is applied as Preprocessor for stress analysis in each contact points. This program which can be determined rapidly an optimal shape of gear will be successfully supported for Small & Medium companies designing and manufacturing gears by using Auto-CAD.
The static implicit finite element method is applied effectively to analyze total roof panel stamping processes, which include the forming stage. complicated and abnormal Large size roof panel was analyzed by using commercial program called AutoForm. Analysis results examining possibility and validity of the AutoForm software and the factor study are presented. Further, the simulated results for the total roof panel stamping processes are shown and discussed. Its application is being increased especially in the automotive industrial area for the cost reduction, weight saving, and improvement of strength.
The AutoForm previously used the membrane element and it accomplished sheet metal forming analysis. The membrane analysis has been widely applied to various sheet metal forming processes because of its time effectiveness. However, it's well known that the membrane analysis can not provide correct information for the processes which have considerable bending effects. In this research it tried to compare the analysis results which use the shell element which is applied newly in the AutoForm commercial software with actual experimental results. The shell element is compromise element between continuum element and membrane element. The Finite element method by using shell element is the most efficient numerical method. From this research, it is known that FEA by using shell element can predict accurately the problems happened in actual experimental auto-body panel.
이 연구의 목적은 소셜 미디어에서 추출된 7개의 감성 도메인이 기업의 성과에 대한 영향 분석실험을 위한 데이터로서 적합한 지에 대해 신뢰성을 확인하고, 실제 고객감성이 자동차 시장점유율에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 확인하기 위한 것이다. 본 연구는 총 3단계 구성으로서, 단계 1은 감성사전 구축 단계로서 미국 내 26개의 자동차 제조 회사의 고객의 소리 (VOC: Voice of Customer) 총 45,447개를 자동차 커뮤니티로부터 crawling하여 POS 정보 추출 후 감성사전을 구축하였고, 7개의 감성도메인을 만들었다. 단계 2는 신뢰성분석의 단계로서 자기상관관계분석과 주성분 분석 (PCA)을 통해 데이터의 실험 적합성을 검증하였다. 단계 3에서는 PCA를 근거로 2개의 선형회귀분석 모델을 구축하였고 GM, FCA, VOLKSWAGEN 등 3개의 기업을 선정, 2013년부터 2015년까지 7개 감성영역의 자동차 시장점유율에 대한 영향을 실험하였다. 실험 결과, 자기상관관계분석에 의해서 감성 데이터에 자기상관성과 시계열적 패턴이 관찰되었다. PCA 결과, 감성영역이 부정성, 긍정성, 중립성을 주성분으로 연결되어 있음이 확인되었다. VOC 감성 데이터에 대한 신뢰성을 바탕으로 한 2개 Model의 선형회귀분석 결과, 기업마다 시장점유율에 유의미한 영향을 미치는 감성들이 존재하며 Model 1과, 2의 감성영향력이 차이가 있고 중립성의 영향을 발견하였다. 본 연구를 통해, 데이터 상에 나타난 정보를 가진 감성이 과거 값에 기초하여 자동차 시장에서 변화를 수반할 수 있다는 것을 나타내고 있음을 확인하였다. 또한, 우리가 시장 데이터의 가용성을 적용하려고 할 때, 자동차 시장 관련 정보나 감성의 자기상관성을 잘 활용할 수 있다면, 감정 분석에 대한 연구에 큰 기여를 할 수 있을 뿐만 아니라, 실제 시장에서의 비지니스 성과에도 다양한 방법으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
The AutoForm previously used the membrane element and it accomplished sheet metal forming analysis. The membrane analysis has been widely applied to various sheet metal forming processes because of its saving time effectiveness. However, it's well known that the membrane analysis can not provides correct information for the processes which considerable bending effects. From this time research it tried to compare the formation analysis result which uses the shell element which is applied newly in the AutoForm and actual products. The shell element is compromise method between continuum analysis and membrane analysis. The Finite element method by using shell element is the most economical numerical method. From analysis results, FEA by using shell element can estimate accurately the problems happened in actual auto-body panel.
The purpose of this study is to develop an improved marker auto-identification algorithm for reduce of data processing time through improve the efficiency of noise elimination and marker separation. The maker auto-identification algorithm was programming named KUMAS used Delphi language. For the study, various experiments were conducted for the verification of KUMAS. and compared two systems of established with the KUMAS. Four different motions - cycling, gait, rotation, and pendulum -, were selected and tested. Motions were filmed 30Hz frames rate per second. ${\chi}^2$ used for statistical analysis. Significant level were ${\alpha}=.05$. The test results were as follow. 1. Increased the success ratio of marker auto-identification. 2. The efficiency of marker auto-identification was remarkably improved through marker separation, noise elimination. 3. The marker auto-identification ability was improved in 2D-image plane include the 3D motion. 4. Significant different were found between KUMAS and B-SYS(established system) with non-input the artificial noise frames, input the artificial noise frames and total frames.
모바일 게임 시장 규모와 인구가 증가하고 동시에 모바일 게임의 생명주기가 크게 길어지면서 PC 기반 온라인 게임에서 나타났던 오토 프로그램 문제가 모바일 게임에서 그대로 재현되고 있다. 사용자들은 오토 프로그램 실행을 위해 안티 바이러스 프로그램의 경고를 무시하거나 심지어 안티 바이러스 프로그램을 삭제하기 때문에, 오토 프로그램이 게임 관련 기능 외에 악성 행위를 수행할 경우 게임 이용자들은 위협에 무방비로 노출될 수 있다. 본 논문에서는 장기간 대규모의 사용자를 확보하고 있는 대표적인 모바일 게임인 클래시 오브 클랜의 오토 프로그램 7종을 대상으로 악성 행위 유무를 분석하고, 이를 바탕으로 향후 발생 가능한 보안 위협과 대응방안을 제시하였다. 높은 인기를 가진 특정 모바일 게임의 오토 프로그램들을 일괄 분석함으로써 개발 플랫폼, 동작 방식 등 오토 프로그램의 최신 동향을 파악하였고, 향후 오토 프로그램의 변화 양상 예측 및 잠재적 위협을 사전에 차단할 수 있는 방안을 제시하였다.
The AutoPap 300 QC System is an automated device for the analysis and classification of conventional cervical cytology slides for quality control purpose. These studies evaluated the sensitivity of the AutoPap 300 QC System, and estimated morphologic features other than epithelial abnormality to identify a high quality control(QC) score with the AutoPap 300 QC System. The sensitivity of the AutoPap 300 QC System at 10% review rate for 210 cases of cervicovaginal cytology with low grade squamous intraepithelial lesion(LSIL) and higher grade lesion was assessed, and compared with a 10% random rescreening. The morphologic features, such as presence of endocervical component, dirty background, atrophy, abnormal ceil size, and celluiarity of single atypical cells were estimated in 45 cases of no review and 30 cases of QC review cases. The AutoPap 300 QC System identified 119(56.7%) out of 210 cases with LSIL and higher grade lesion at 10% review rate. It was more sensitive to squamous cell lesions$(50{\sim}62%)$ than to glandular lesions(10%). The dirty background and the scanty cellularity of single atypical cells were significantly related to low QC score. Conclusively, AutoPap 300 QC System is superior to human random rescreen for the identification of false negative smears. The upgrading of this device is required to enhance the defection of glandular lesion and certain Inadequate conditions of the slides.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권2호
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pp.94-99
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2016
Application layer attacks have for years posed an ever-serious threat to network security, since they always come after a technically legitimate connection has been established. In recent years, cyber criminals have turned to fully exploiting the web as a medium of communication to launch a variety of forbidden or illicit activities by spreading malicious automated software (auto-ware) such as adware, spyware, or bots. When this malicious auto-ware infects a network, it will act like a robot, mimic normal behavior of web access, and bypass the network firewall or intrusion detection system. Besides that, in a private and large network, with huge Hypertext Transfer Protocol (HTTP) traffic generated each day, communication behavior identification and classification of auto-ware is a challenge. In this paper, based on a previous study, analysis of auto-ware communication behavior, and with the addition of new features, a method for classification of HTTP auto-ware communication is proposed. For that, a Not Only Structured Query Language (NoSQL) database is applied to handle large volumes of unstructured HTTP requests captured every day. The method is tested with real HTTP traffic data collected through a proxy server of a private network, providing good results in the classification and detection of suspicious auto-ware web access.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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