본 연구는 반도체 IP산업의 지식기반 기업에 있어 기술혁신전략에 대하여 분석한 것이다. 분석을 위한 이론적인 논의는 i)지식의 창조 보호 활용과 혁신에 관한 이론, ii)혁신으로부터 가치 창출에 대한 이론 iii)모듈화, 시장진입시기, 표준(지배적 디자인)의 등장 경쟁 등의 중심으로 수행되었다. 이러한 이론적인 선행 연구를 통해 지식기반 기업의 기술혁신전략에 대한 탐색적인 연구가설을 제시하였다. 그리고 최종적으로 이러한 반도체 IP산업의 대표적인 지식기반 기업으로 ARM과 INTEL의 기술혁신 전략 사례 분석을 분석하여, 제시된 연구 가설들을 확인하였다. 첫째, 기술 주기에 있어 초기단계에 진입하는 지식기반기업은 i)상호보완적 자산(지식)에 대한 접근성이 낮아 수직 통합하는 기술 전략을 선택하며, ii)환경변화로 인한 산업의 가치사슬 분화에도 불구하고 수직결합적인 기술 전략을 주요한 방향으로 유지한다. 둘째, 기술 주기에 있어 후기단계에 진입하는 지식기반 기업은 i)상호보완적 지식자산에 대한 접근성이 높아져 계약거래를 통한 기술 혁신 전략을 선호하며, ii)보유한 지식자산에 있어 불연속적인 특징의 존재여부에 따라 기술 혁신 전략의 경로를 다르게 선택한다.
This paper investigates the autonomous ground vehicle (AGV) localization filter design problem under GNSS-denied environments. It is assumed that the given landmarks do not have unique features due to the lack of a prior knowledge on them. For such case, the AGV may have difficulties in distinguishing the position measurement of the detected landmark from those of other landmarks with the same feature, hence the conventional localization filters are not applicable. To resolve this technical issue, the localization filter design problem is formulated as a special form of the data association determining whether the detected feature is actually originated from which landmark. The measurement hypotheses generated by landmarks with the same feature are evaluated by the nearest neighbor data association scheme to reduce the computational burden. The position measurement corresponding to the landmark with the most probable hypothesis is used for localization filter. Through the experiments in real-driving condition, it is shown that the proposed method provides satisfactory localization performance in spite of using non-unique landmarks.
The assemblability is determined by the structure of product and the relationship between composing parts and machining parts. In this paper, the bolt was divided into bolt-head, -shaft, -thread and -end. For higher assemblability in bolting process, it was analyzed the geometric and technological characteristics of bolts were analysed regarding pre- and in-assembly process. And this paper presents the knowledge-based expert system to assist for designer in the processor of designing bolt for easier assembly. The developed expert system for supporting bolt design assemblability which is named as BDFA SYSTEM consists of two system such as "BOLT DESIGN SYSTEM" which provide feasible assembly bolt design to designer and "EVALUATION SYSTEM" which provide assembly evaluation to alternative of bolt design.
국제수로기구(IHO)의 공간지리 공통 데이터 모델에 관한 표준인 S-100을 기반으로 하는 S-10x 데이터 제품사양(Product Specification)은 해양의 특정 분야 데이터를 제작, 배포하는 기준에 관한 표준이다. 전자해도 데이터와 같은 피처 중심의 데이터는 피처 카탈로그를 S-10x 데이터 제품사양의 주요 구성 요소로 포함한다. 피처 카탈로그는 대상 분야 및 대상 분야의 데이터에 관한 전문 지식을 갖춘 도메인 전문가에 의해 제작되어 진다. 그러나 도메인 전문가가 피처 카탈로그를 구조화된 XML 문서로 오류 없이 작성하는 것은 쉬운 일이 아니다. 국제수로기구의 TSMAD 워킹그룹 회의에서도 카탈로그의 제작을 지원하는 시스템 개발의 필요성을 제기하였다. 이에 본 논문에서는 도메인 전문가가 S-10x 제품사양의 피처 카탈로그를 일관되고 구조화된 XML 문서로 제작할 수 있도록 지원하는 시스템 도구로 피처 카탈로그 빌더를 설계, 구현하였다. 피처 카탈로그 빌더는 자바 기반의 그래픽 유저 인터페이스(GUI) 프로그램으로 개발하였다. 그리고 피처 개념 사전(Feature Concept Dictionary) 레지스터의 등록 아이템 간의 관계를 확인하고 대상 분야에 적합한 아이템을 선택할 수 있도록 피처 카탈로그 빌더를 개발하였다.
Digital CAD models are one of the most important assets the manufacturer holds. The trend toward concurrent engineering and outsourcing in the distributed development and manufacturing environment has elevated the importance of high quality CAD model and its efficient exchange. But designers have spent a great deal of their time repairing CAD model errors. Most of those poor quality models may be due to designer errors caused by poor or incorrect CAD data generation practices. In this paper, we propose a rule-based approach for healing CAD model errors. The proposed approach focuses on the design history data representation from a commercial CAD model, and the procedural method for building knowledge base to heal CAD model. Through the use of rule-based approach, a CAD model healing system can be implemented, and experiments are carried out on automobile part models.
This paper presents the design consideration of the MFNNs(Multilayer Feed forward Neural Networks) based on the distribution of the given teching patterns. By extracting the feature points from the given teaching patterns, the structure of a network including the netowrk size and interconnection weights of a network is initialized. This network is trained based on the modified version of the EBP(Error Back Propagation) algorithm. As a result, the proposed method has the advantage of learning speed compared to the conventional learning of the MFNNs with randomly chosen initial weights. To show the effectiveness of the suggested approach, the simulation result on the approximation of a two demensional continuous function is shown.
본 연구는 사출성형공정상에서 발생할 수 있는 문제점을 설계시에 미리 예측하여 좋은 설계를 얻기 위한 시도이다. 사출성형 관련 설계는 사출금형설계전문가의 축적된 지식과 경험을 활용하여 수행되어 왔으며, 설계에 필요한 설계자의 경험이 전무한 경우 많은 시행오치를 유발하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 백라이트 패널을 설계함에 있어 설계초기에 성형시 발생할 수 있는 성형성, 기계적 강도 등의 문제를 수치해석을 통하여 시뮬레이션 함으로써 시행오차를 최소화하고 성형성을 고려한 설계를 구현하고자 시도하였다.
In this paper, a CAD/CAE integrated optimal design system is developed, in which design and analysis process is automated using CAD/CAE softwares for a complex model in which the modeling by parametric feature is not easy to apply. Unigraphics is used for CAD modeling, in which the process is automated by using UG/Knowledge Fusion for modeling itself and UG/Open API function for the other functions respectively. Structural analyses are also carried out automatically by ANSYS using the imported parasolid model. The developed system is applied for the PLS(Plasma Lighting System) consisting of more than 20 components, which is a next generation illumination system that is used to illuminate stadium or outdoor advertizing panel. The analyses include responses by static, wind and impact loads. As a result of analyses, tilt assembly, which is a link between upper and lower body, is found to be the most critical component bearing higher stresses. Experiment is conducted using MTS to validate the analysis result. Optimization is carried out using the software Visual DOC for the tilt assembly to minimize material volume while maintaining allowable stress level. As a result of optimization, the maximum stress is reduced by 57% from the existing design, though the material volume has increased by 21%.
급변하는 시대적 상황에 따라 대학은 단순한 지식 전달과 정보 교환의 교육 현장으로뿐 아니라 교육 경쟁력 강화를 위하여 지역 산업과의 연계를 통한 특성화 프로그램 개발에도 많은 관심을 갖고 있다. 이러한 산학연계 프로그램을 통하여 학교 내 전문 지식 인적 자원의 사회 활용과 지역 산업 발전에도 이바지할 수 있을 것이고 현장 중심 교육의 전문 직업인 양성이 이루어질 것이다. 또한, 개발된 프로그램의 실질적 운영을 통하여 기업 경쟁력과 지역 경제 활성화와 나아가서는 국가 산업의 국제 경쟁력 향상을 이를 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 대학의 건학 이념과 교육 목표에 부합되고 지역 산업과 연계된 현장 중심 교육의 발판을 마련할 수 있도록 지식 산업과 지역 사회 여건 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 지역 산업 연계 디자인 기술지도 지원 프로그램을 개발하고자 하였다. 김포의 지역적 특성에 맞는 가구 산업체를 위한 산학 협동 디자인 지원 프로그램개발을 위하여 산업체의 디자인 지원 요구사항을 조사분석하여, 가구디자인 기술 개발과 가구디자인 정보 시스템 구축, 그리고 주문식 교육체제 구축의 3영역으로 나누어 프로그램의 내용을 제시하였다. 효율적이고 실질적 운영을 통하여 상품개발과 기업 이미지 향상을 통한 부가가치 창출로 기업 이윤 확대는 물론, 결과물의 피드백으로 현장 수요에 맞는 주문식 교육체계 확립 및 실용 학문의 매우 중요한 자료로 활용될 것을 기대해본다.
In current CBR(Case-Based Reasoning) systems, the case adaptation is usually performed by rule-based method that use rules hand-coded by the system developer. So, CBR system designer faces knowledge acquisition bottleneck similar to those found in traditional expert system design. In this thesis, 1 present a model for learning method of case adaptation knowledge using case base. The feature difference of each pair of cases are noted and become the antecedent part of an adaptation rule, the differences between the solutions in the compared cases become the consequent part of the rule. However, the number of rules that can possibly be discovered using a learning algorithm is enormous. The first method for finding cases to compare uses a syntactic measure of the distance between cases. The threshold fur identification of candidates for comparison is fixed th the maximum number of differences between the target and retrived case from all retrievals. The second method is to use similarity metric since the threshold method may not be an accurate measure. I suggest the elimination method of duplicate rules. In the elimination process, a confidence value is assigned to each rule based on its frequency. The learned adaptation rules is applied in riven target Problem. The basic. process involves search for all rules that handle at least one difference followed by a combination process in which complete solutions are built.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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