Based on eco-friendly advantages and the enhanced development in the chemical and physical characteristics, liquid silicone rubber (LSR) is widely used in producing precision parts in the automotive, medical, electronics, aeronautical and many other industries. In the current work, a thermoplastic-thermoset multi component injection molding (MCM) was developed for a waterproof automotive connector housing using PBT and LSR resins. Measurements of the rheological characteristics of PBT and LSR were made to improve the reliability of the numerical analysis for the multi component injection process. With the measured viscosity, pvT and curing data, numerical analysis of the multi cycle injection molding was conducted using simulation software (Sigma V5.0).
본 연구는 신재생에너지의 하나인 태양광 발진의 소형 발전의 활용분야의 하나로 기존 정원 보안등의 전력원을 상용전원에서 태양전지로 변환하여 직용, 실증화한 연구 결과로서 태양전기 전원의 특성과 배터리의 노화, 반사갓의 차이점을 실증화 시험을 통하여 분석하였으며 각각의 실험결과들은 웹을 통하여 원격 모니터링이 가능하도록 시스템을 구성하였다.
A new auscultation system for the detection of breath sound form trachea was developed in house. Small size microphone(panasonic pin microphone) was encapsuled in a housing for resonant effect, and hardware for the sound detection was fabricated. Pulmonary function test results were compared with the parameters extracted from frequency spectrum of breath sound obtained from the developed system. Results showed that the peak frequency and relative ratio of integral values between low(80∼400Hz) and high(400∼800Hz) frequency ranges revealed the significant differences. Developed system could be used for distinguishing normal subject and the patients who have pulmonary disease.
Optical aligning process to archive the maximum optical coupling is crucial in many optical device manufacturing line such as laser diode module. Due to the three-dimensional nature of housing module and the aligning process for laser diode coupler, large amount of the manufacturing time, typically ranging from tens of minutes to an hour has to be devoted to the aligning process alone. In this thesis, we propose a new optical aligning process that employee a two-pass algorithm: coarse-to-fine search. Coarse search is a kind of blind search that finds the candidate region where the maximum optical coupling might mostly occur, followed by a fine searching that finds the maximum within the candidate region. The algorithm has been tested on 50 samples of cam-type laser diode modules, and the experimental results are analyzed in terms of aligning time and coupling efficiency.
The antenna transmits and receives signals has a number of electronics that generate heat. For cooling, four fans and airways circulate air inside the antenna-equipped housing to exchange heat from the cooling plate assembly. In this study, fluid analysis was conducted to assess the suitability of the cooling system. The electronic components of the antenna exhibited temperature values lower than the maximum operating temperature of the components, which showed that the cooling system for the antenna had sufficient performance.
최근에는 물류비용의 증가로 인한 경제적 문제 해결과 사용자의 편의성, 효율 증대를 위하여 많은 사무용 기기 및 가전제품의 부품이 고분자 복합재료로 대체되고 있다. 금속 재료와 비교해 볼 때 이러한 고분자 복합재료는 내구 한도가 낮고 환경에 따라 변형이 심하여 사용 횟수의 증가 및 사용 시간의 증가로 인해 피로 파괴 문제가 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문에서는 최근 많이 사용되고 있는 HIPS(High Impact Polystyrene, HR-1360) 재료를 대상으로 하여 $20^{\circ}C$(상온), $40^{\circ}C$, $60^{\circ}C$ 환경 조건에서의 정적 강도 특성을 평가 하였으며, 피로 시험을 통하여 HIPS 재료의 피로 수명(S-N) 선도를 구하였다. 또한 마이크로 비커스 경도 시험기를 이용한 경도 시험을 통해 인장강도와 내구 한도를 예측해 보았다.
본 논문에서는 주어진 데이터 전처리를 통한 새로운 형태의 TSK기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 주어진 데이터의 효율적인 처리를 위해 클러스터링 기법인 Fuzzy C-Means 클러스터링 방법을 이용하였다. 제안된 새로운 형태의 퍼지추론 시스템의 전반부는 FCM 을 통하여 정규화된 멤버쉽 함수와 클러스터 수를 결정하기 때문에, 멤버쉽함수의 형태 및 개수를 정의할 필요가 없어, 모델의 구조 또한 간단한 형태를 이룬다. 본 논문에서 사용된 후반부는 4가지 형태로-간략추론, 1차선형추론, 2차선형추론, 변형된 2차선형추론-가 있으며, 이는 효율적인 후반부구조를 찾는데 주도적인 역할을 한다. 또한 제안된 모델의 후반부 파라미터 계수는 Weighted Least Squares Estimation(WLSE)을 사용하여 동정하며, Least Squares Estimation(LSE)를 적용한 모델의 성능과 비교한다. 마지막으로, Boston housing 데이터를 사용하여 제안된 모델의 성능을 평가하였다.
The purposes of this study were to summarize the concept of well-being and well-being apartment, to grasp the present condition of apartments which were introduced with well-being elements, and to find out the consumer preferences on well-being elements for apartment planning. Library and internet surveys were performed to summarize the concept of well-being and well-being apartment and to grasp the present condition of apartments which were introduced with well-being elements. Questionnaire survey was carried out from 2nd to 22nd of June 2005, to investigate the preferences on well-being elements for apartment planning. The respondents were 250 residents who are from thirties to fifties and living in urban area. As results, respondents think that 'living for health of body and mind' about concept of well-being and 'certificated apartments by green building rating system' or 'apartments introduced ecological factor' about concept of well-being apartment. They answered that 'yes' about 'Do you have intention to buy well-being apartment?'. The elements in aspect of complex planning having the preference were revealed that promenade for complex design, ecological garden or walking space for landscape design, outdoor exercise space for outdoor design, and security system for foundation equipment. The elements having the preference in aspect of public facilities were fitness room for sports & health facility and study room for cultural facility. The preferred elements in aspect of building and unit design were roof garden for building design, multi-functional room for unit floor plan, natural surface material for interior surface, ventilation system for indoor environment, control system for home automation, and food waste machine for home electronics.
최근 기계학습에 대한 관심이 높아지고 연구가 활성화됨에 따라 다양한 기계학습 모델에서 최적의 하이퍼 파라미터 조합을 찾는 것이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 다양한 하이퍼 파라미터 중에서 옵티마이저에 중점을 두고, 다양한 데이터에서 주요 옵티마이저들의 성능을 측정하고 비교하였다. 특히, 가장 기본이 되는 SGD부터 Momentum, NAG, AdaGrad, RMSProp, AdaDelta, Adam, AdaMax, Nadam까지 총 9개의 옵티마이저의 성능을 MNIST, CIFAR-10, IRIS, TITANIC, Boston Housing Price 데이터를 이용하여 비교하였다. 실험 결과, 전체적으로 Adam과 Nadam을 사용하였을 때 기계학습 모델의 손실 함숫값이 가장 빠르게 감소하는 것을 확인할 수 있었으며, F1 score 또한 높아짐을 확인할 수 있었다. 한편, AdaMax는 학습 중에 불안정한 모습을 많이 보여주었으며, AdaDelta는 다른 옵티마이저들에 비하여 수렴 속도가 느리며 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 예금은행 주택담보대출에 대해 매년 문제가 야기되는 지속적인 증가율을 정성적으로 파악하고, 다시 안정세를 보일 수 있는 특성요인을 파악하고자 향후 주택담보대출에 대해 정량적으로 분석하고 증가율 추세에 대한 대책을 마련하고자 예측 연구를 실행하였다. 빅-데이터 분석에 많이 쓰이는 R 프로그램을 활용하여 데이터를 분석한 결과 ARIMA 모형의 모수를 (0,1,1)(0,1,1)[12]로 추정하였을 때, MAPE와 RMSE의 검정 결과 기준으로 가장 최적의 ARIMA 모형인 것으로 나타났다. 해당 모수를 통해 향후 5년 (60개월간)의 추정치를 예측한 결과, 평균 4.5%대의 증가율을 나타냈다. 그러나 이는 사회 환경요인의 요인을 반영하지 않은 예측 값이기 때문에 다양한 사회 환경요인을 활용하여 외부 충격요인에 대한 구조적 모형 연구가 이루어져야 할 것이며, 추후 관련연구들은 이와 같은 한계들을 극복하여 진행될 필요가 있으며 정책적인 활용도를 높이기 위해 많은 실증연구가 이루어져야 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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