최근 자동차 산업에서 전기 모터 연료 전지에 대한 수요가 급증했으며, 연료 전지 케이스로 사용되는 사각형 알루미늄 캔에 대한 수요 또한 증가하고 있다. 직사각형 배터리 케이스의 바닥에 있는 에어 벤트는 비정상적으로 높은 압력이 발생할 때 미리 압력을 방출하여 큰 폭발을 방지하는 역할을 한다. 직사각형 컵 배터리 케이스는 6 단계의 다단계 딥 드로잉으로 외형을 만들고 직사각형 배터리 케이스와 용접하여 벤트 부품을 제작해왔다. 그러나 본 연구에서는 직사각형 케이스의 바닥면에 공기 벤트 형상을 직접 추가 하는 연구를 수행하였다. 단조의 초기 형상으로는 사각 컵 다단식 딥 드로잉 성형 해석에서 추출한 두께와 형상을 이용한 유한 요소 해석 기법을 사용 하였다. 그 결과, 예측 정밀도가 향상되고, 배부름 및 파단 등의 결함을 미리 예측할 수 있었다. 초기 분석 결과를 토대로 두 가지 단조 형상이 후보로 제시되었고 성형 해석을 통해 최적의 단조 형상을 결정 하였다. 이러한 결과를 바탕으로 금형을 제작하고 실제 결과와 분석 결과를 비교하여 본 연구의 타당성을 검증하였다.
최근 딥러닝 기반의 객체 검출 및 인식 연구가 발전해가면서 산업 및 실생활에 적용되는 범위가 넓어지고 있다. 건설 분야에도 딥러닝 기반의 시스템이 도입되고 있지만 아직은 미온적이다. 건설 도면에서 자재 산출이 수작업으로 이뤄지고 있어 많은 소요시간과 부정확한 적산 결과로 잘못된 물량산출의 거래가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해서 빠르고 정확한 자동 도면 인식시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 건설도면 내 철강 자재를 검출하고 인식하는 인공지능기반 자동 도면 인식 적산 시스템을 제안한다. 빠른 속도의 YOLOv4 기반에 소형 객체 검출성능을 향상하기 위한 복제 방식의 데이터 증강기법과 공간집중 모듈을 적용하였다. 검출한 철강 자재 영역을 문자 인식한 결과를 토대로 철강 자재를 적산한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존 YOLOv4 대비 정확도와 정밀도를 각각 1.8%, 16% 증가시켰다. 제안된 방식의 Precision은 0.938, Recall은 1, AP0.5는 99.4%, AP0.5:0.95 68.8%의 향상된 결과를 얻었다. 문자 인식은 기존 데이터를 사용한 인식률 75.6%에 비해 건설도면에 사용되는 폰트에 맞는 데이터 세트를 구성하여 학습한 결과 99.9%의 인식률을 얻었다. 한 이미지 당 평균 소요시간은 검출 단계는 0.013초, 문자 인식은 0.65초, 적산 단계는 0.16초로 총 0.84초의 결과를 얻었다.
The mold industry in Japan, an advanced country in the mold industry, is also at a point of great change. The main causes are the Ukraine crisis and the collapse of the global supply chain (parts supply chain) caused by COVID-19. In addition, the prices of overseas products are rising sharply due to rapid exchange rate fluctuations (decrease in the value of the yen). Until now, Japan's monotsukuri industry has been actively pursuing overseas expansion, riding the trend of globalization. However, the trend began to rapidly reverse, and now the monotsukuri industry that had expanded overseas is showing a tendency to return to Japan. Another factor of change is the change in the automobile industry, which is the most demanded product in the mold industry. As the automobile industry evolves from gasoline cars to electric cars, the number of parts that make up a car will drastically decrease. This trend is expected to increase the demand for small-scale production of a variety of products in the mold industry, and furthermore, it is expected that short delivery times will be required in parts development. As in Korea, the production population working in the mold industry is rapidly decreasing in Japan as well. Even if you add up the total population working in manufacturing in Japan, it only accounts for about 15%. Even in Japan, it is judged that it will be difficult to sustain the monotsukuri industry with this small production population. Therefore, since improvement in production efficiency cannot be expected with the same manual dexterity as before, the mold industry is also demanding the development of mold technology at a different level than before to increase productivity. In this paper, I would like to introduce new Japanese mold technology collected through attending the Intermold exhibition. This is an example of applying a dedicated pin (Gastos) to a mold to prevent an increase in internal pressure during plastic injection molding, and a deep drawing press molding technology with an inherent hydraulic function.
해상풍 데이터는 최근 들어서 신재생 에너지 개발의 일환으로 해상 풍력발전 단지가 각광받으면서 더욱 중요성을 더하고 있다. 본 연구에서는 2015~2020년 부울경(부산, 울산, 경남) 연안해역을 촬영한 Sentinel-1 영상 368장과 저해상도 수치모델의 UV 컴포넌트를 이용한 DNN (Deep Neural Network) 모델을 개발하여 해상풍 데이터를 공간해상도 10 m 수준으로 정밀하게 생산하는 방법을 제시하였다. 이를 통해 기존의 CMOD (C-band Model) 함수에 비해 40% 정도 오차가 감소하였으며, U 컴포넌트와 V 컴포넌트는 각각 상관계수 0.901, 0.826의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구에서 부울경 해역(해안선으로부터 3 km 버퍼 영역)에 대해 산출한 10 m 해상도의 바람장 지도를 작성해 보면, 내륙에서 외해로 갈수록 풍속이 강해지는 일반적인 경향을 따르면서도 공간적으로 상세화된 바람 패턴을 잘 나타낼 수 있었다. 이러한 고해상도 해상풍 지도는 해상 풍력발전을 위한 상세조사뿐 아니라, SAR를 활용한 전천후 연안 방재 및 연안레저 정보 제공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
SNN(Spiking Neural Networks) 기반의 인공지능 연구는 현재 유행하는 DNN(Deep Neural Networks) 기반의 인공지능의 한계를 극복할 수 있는 차세대 인공지능으로서 주목받고 있다. 본 논문에서는 SNN 형태의 입력을 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 구동시킬 수 있는 시스템 SW인 SNN 컴파일러의 구조에 대하여 설명한다. 또한 컴파일러 구현을 위하여 사용된 알고리즘을 소개하고 매핑 알고리즘의 동작 형태에 따라 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 수행시간이 어떻게 달라지는지에 대한 실험결과를 제시한다. 본문에서 제안한 매핑 알고리즘은 랜덤 매핑에 비해 최대 3.96배의 수행속도 향상이 있었다. 해당 연구 결과를 통해 SNN들을 다양한 뉴로모픽 하드웨어에서 적용할 수 있을 것이다.
The Leksell frame-based transcerebellar approach was proposed with the arc support frame attached upside down to the Z coordinate. This study presented practical tips and considerations for obtaining adequate tissue samples for deep-seated cerebellar lesions or lower brainstem lesions specifically those accessible via the cerebellar peduncle. For practical insights, the Leksell coordinate frame G was fixed to prevent the anterior screw implantation within the temporalis muscle, to avoid interference with the magnetic resonance (MR)-adapter, and taking into account the magnetic field of MR in close proximity to the tentorium. After mounting of indicator box, the MR imaging evaluation should cover both the indicator box and the infratentorial region that deviated from it. The coordinates [X, Y, Za, Arc0, Ringa0] obtained from Leksell SurgiPlan® software (Elekta, Stockholm, Sweden) with arc 00 located on the patient's right side were converted to [X, Y, Zb=360-Za, Arc0, Ringb0=Ringa0-1800]. The operation was performed in the prone position under general anesthesia in four patients with deep cerebellar (n=3) and brainstem (n=1) tumors. The biopsy results showed two cases of diffuse large B-cell lymphoma, one metastatic braintumor and one glioblastoma. One patient required frame repositioning as a complication. Drawing upon the methodology outlined in existing literature, we anticipate that imparting supplementary expertise could render the stereotactic biopsy of infratentorial tumors more consistent and manageable for the practitioner, thereby facilitating adequate tissue samples and minimizing patient complications.
Fractures of galvannealed coating layer during actual press forming in automotive applications were observed by scanning electron microscopy in order to understand fracture mechanism. Fracture behaviors of galvannealed coating layer in extra deep drawing quality steels and high strength steels have been studied by performing the tests describing the representative plastic deformation in sheet metal forming such as uni-axial tensile test, compression test, bi-axial test and plane strain test. Growth and direction of cracks were deeply related to the plastic deformation modes and history. The material properties of galvannealed coating layer were investigated by nano-indentation test equipped with Berkovich diamond indentor for the specimens. Hardness and elastic modulus of the coating layer were higher than bared steels and that was the reason for crack of coating layer. Flat friction test and drawbead friction test were performed to observe the effect of the surface morphology on the frictional characteristics. The micro-plasto hydrodynamic lubrication were appeared and played an important role in reducing the coefficient of friction.
In this study, a forming magnesium alloy circular cup was simulated accounting for heat transfer at elevated temperatures. In order to predict the failure of magnesium alloy sheet during simulation, the forming limit diagram, which is used in sheet metal forming analysis to determine the criterion for failure, was investigated. For the failure prediction in the simulation accounting for heat transfer, the forming limit diagram for a temperature the same as the temperature of the blank element was used. The result of the simulation showed that the drawn depth increases with the increase of the die-holder temperature, and is in accord with the experimental results above the die-holder temperature of $150^{\circ}C$. The forming limit diagram provided a good guide for the failure prediction of warm forming simulation accounting for heat transfer. In addition, the effect of the tool shoulder radius on the drawn depth at various tool temperatures is verified using the simulation conditions which agreed with the experimental results.
본 연구에서는 자동차용 Zn-Ni계 합금 전기도금 강판(electro Zn-Ni alloy coated steel sheet, EGN)에서 도금층 중의 Ni함량에 따른 금층의 표면특성이 마찰거 동에 미치는 영향과 윤활유 종류에 따른 Ni 함량별 마찰특성을 파악하여 최적 스탬핑 조건을 도출하는데 기여하고자 한다.
The European architects including MVRDV, Rem Koolhaas, Van Berkel, and Zaha Hadid tend to use the their own design strategy based on the objective data. This Architectural design method leads to make new paradigm of contemporary architecture. For the purpose of the understanding a part of new architecture paradigm I will analyze the case of Villa VPRO designed by MVRDV. At the result, I can draw the following conclusions. First, through collecting and analyzing data, drawing design concept and planning the space program, they decided on the design strategies of Villa VPRO. They designed the space volume having 42.4m$\times$42.4m floors and infiltrated environmental elements to solve the problems about deep space. Second, Villa VPRO was constructed by 'creative space-making system: a series of floors much like a geological formation, the continuous floors interconnected by spatial means, the precision bombardments of snake-like holes, open elevations, the stacking spaces. Third, Villa VPRO produced the spectacle space effect the various formation of continuous floors make a lot of difference space types in this building. Also they lead to move naturally and give event space. A numbers of holes and openness make it possible to provide friendly environment with combining light and air with views of the surrounding and transparency. And using the method of stacking many types of space make the differences in height.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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