본 연구에서는 제품에 분할선을 입력하여 상, 하판 금형을 만든 후 제품의 추 출을 방해하는 금형의 면들을 간섭검사를 통하여 찾아내는 프로그램을 개발하였다. 그리고 찾아낸 간섭면들을 이용하여 금형 설계자가 적합한 형상의 사이드 코어를 설계 할 수 있도록 설계과정을 CAD화 하였다.물론, 내부적으로는 사이드 토어의 생성과 동시에 금형의 형상도 수정되도록 프로그램 되어있다. 이러한 일련의 과정은 Fig.2 와 같이 나타낼 수 있는데 앞으로 2장에서는 금형의 생성 및 간섭면 검색 과정을 다루 고 3장에서는 사이드 코어의 설계 및 금형의 수정과정을 단계별로 자세히 설명하도록 하겠다. 그리고 결론에서는 현재 갭ㄹ한 프로그램의 효용 및 적용 범위, 문제점 및 개선 방안 등에 대해서 논의해 보겠다.
본 연구의 목적은 이용자 지향적인 정보검색을 수행하기 위한 질의확장용 지식베이스를 구축하는 것이다. 이를 위해 개념기반 정보검색방법과 통계적 기반 정보검색방법을 이용한 지식베이스 구축에 관련된 다양한 이론 연구를 수행하였다. 이들 지식베이스 구축방법에 있어서 공통된 가설은 연관용어의 출현은 문헌집합내의 동시출현 빈도임을 재확인하였고, 이 가설을 근거로 색인파일 알고리즘과 부울 논리의 And 연산자를 이용하여 질의확장용 지식베이스를 구축하였다. 본 지식베이스의 실험 주제는 교육학이며, 교육학개론이란 단행본을 이용하여 색인어들의 연관용어를 자동으로 제시해줄수 있는 실험용 지식베이스를 구축하였다. 실험용 지식베이스는 자연어색인방법과 통제어색인방법을 이용하여 두 개의 지식베이스를 구축해 각 지식베이스 시스템의 질의확장 성능에 대한 평가 작업을 수행하였다.
In order to reduce the trial-and-errors in design and production of injection molded plastic parts, there has been much research effort not only on CAE systems which simulate the injection molding process, but also on CAD systems which support initial design and re-design of plastic parts and their molds. The CAD systems and CAE systems have been developed independently with being built on different basis. That is, CAD systems manipulate the part shapes and the design features in a complete solid model, while CAE systems work on shell meshes generated on the abstract sheet model or medial surface of the part. Therefore, it is required to support the two types of geometric models and feature information in one environment to integrate CAD and CAE systems for accelerating the design speed. A feature-based non-manifold geometric modeling system has been developed to provide an integrated environment for design and analysis of injection molding products. In this system, the geometric models for CAD and CAE systems are represented by a non-manifold boundary representation and they are merged into a single geometric model. The suitable form of geometric model for any application can be extracted from this model. In addition, the feature deletion and interaction problem of the feature-based design system has been solved clearly by introducing the non-manifold Boolean operation based on 'merge and selection' algorithm. The sheet modeling capabilities were also developed for easy modeling of thin plastic parts.
유전 알고리즘에서 해의 적합도를 계산하는 시간이 오래 걸린다면 메타모델을 만드는 것은 필수적이다. 이에 메타모델의 성능을 높여 유전 알고리즘이 더 좋을 해를 찾게 하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이산적인 도메인에서 이산 월시 변환을 사용해 메타모텔의 성능을 높이고자 하였다. 이산 월시 변환을 통해 해의 기저를 변환했고 변환된 해를 사용해 메타모델을 만들었다. 의사-불리언 함수의 대표적인 함수인 NK 모형을 대상으로 실험했고 제안된 모델의 성능에 대한 실증적인 증거를 제공했다. 제안된 모델을 사용해 유전 알고리즘을 수행했을 때, 유전알고리즘이 더 좋은 해를 찾음을 확인했다. 특히, 선행 연구인 유사도 함수를 이산적인 도메인에 적합하게 수정한 방사기저 함수 네트워크보다 좋은 성능을 보였다.
The recent rapid increase in genomic data related to many microorganisms and the development of computational tools to accurately analyze large amounts of data have enabled us to design several kinds of simulation approaches for the complex behaviors of cells. Among these approaches, dFBA (dynamic flux balance analysis), which utilizes FBA, differential equations, and regulatory events, has correctly predicted cellular behaviors under given environmental conditions. However, until now, dFBA has centered on substrate concentration, cell growth, and gene on/off, but a detailed hierarchical structure of a regulatory network has not been taken into account. The use of Boolean rules for regulatory events in dFBA has limited the representation of interactions between specific regulatory proteins and genes and the whole transcriptional regulation mechanism with environmental change. In this paper, we adopted the operon as the basic structure, constructed a hierarchical structure for a regulatory network with defined fundamental symbols, and introduced a weight between symbols in order to solve the above problems. Finally, the total control mechanism of regulatory elements (operons, genes, effectors, etc.) with time was simulated through the linkage of dFBA with regulatory network modeling. The lac operon, trp operon, and tna operon in the central metabolic network of E. coli were chosen as the basic models for control patterns. The suggested modeling method in this study can be adopted as a basic framework to describe other transcriptional regulations, and provide biologists and engineers with useful information on transcriptional regulation mechanisms under extracellular environmental change.
This paper describes a design process of end-milling cutters: solid model of the designed cutter is constructed along with computation of cutter geometry, and the wheel geometry as well as wheel positioning data fur fabricating end-mills with required cutter geometry is calculated. In the process, the main idea is to use the cutting simulation method by which the machined shape of an end-milling cutter is obtained via Boolean operation between a given grinding wheel and a cylindrical workpiece (raw stock). Major design parameters of a cutter such as rake angle, inner radius can be verified by interrogating the section profile of its solid model. We studied relations between various dimensional parameters and proposed an iterative approach to obtain the required geometry of a grinding wheel and the CL data fer machining an end-milling cutter satisfying the design parameters. This research has been implemented on a commercial CAD system by use of the API function programming, and is currently used by a tool maker in Korea. It can eliminate producing a physical prototype during the design stage, and it can be used fur virtual cutting test and analysis as well.
As disasters have been increasing in recent years, disaster health literacy is gaining more important for a population such as middle-age women. This is because they face developmental crises (menopause) and situational crisis (disaster). Due to the growing elderly population, it is imperative to seriously consider the issue of aging women's healthcare, and their educational needs relative to emergencies and disasters. The purpose of study was to clarify the importance of disaster health literacy for middle-age women. This study is a review of the literature using PubMed, ScienceDirect, Web of Science, Google Scholar, SCOPUS, OVID, ProQuest, Springer, and Wiley. Data was collected with keywords related to the research topic ("Women's health" OR "Geriatric health") AND ("Health literacy" OR "Disaster health literacy" OR "Disaster prevention literacy" OR "Risk knowledge" OR "Knowledge management") AND ("Disasters" OR "Risk" OR "Crises") in combination with the Boolean-operators OR and AND. We reviewed full text English-language articles published November 2011 November 2017. Additional references were identified from reference lists in targeted publications, review articles and books. This review demonstrated that disaster health literacy is critical for elderly women, because they may suffer from physical and psychological problems triggered by developmental crises such as menopause and situational crises such as disasters. Disaster literacy could enable them to improve resiliency and reduce disaster risk. Education has vital role in health promotion of middle-age women. Policymakers and health managers should be aware of the challenges of elderly women as a vulnerable group in disasters and develop plans to incorporate disaster health literacy for preparedness and prevention in educating this group.
최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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