• Design & Manufacturing
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• 제17권4호
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• pp.72-78
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• 2023

Injection molding is a process widely used in various industries because of its high production speed and ease of mass production during the plastic manufacturing process, and the product is molded by injecting molten plastic into the mold at high speed and pressure. Since process conditions such as resin and mold temperature mutually affect the process and the quality of the molded product, it is difficult to accurately predict quality through mathematical or statistical methods. Recently, studies to predict the quality of injection molded products by applying artificial neural networks, which are known to be very useful for analyzing nonlinear types of problems, are actively underway. In this study, structural optimization of neural networks was conducted by applying multi-task learning techniques according to the characteristics of the input and output parameters of the artificial neural network. A structure reflecting the characteristics of each process step was applied to the input parameters, and a structure reflecting the quality characteristics of the injection molded part was applied to the output parameters using multi-tasking learning. Building an artificial neural network to predict the three qualities (mass, diameter, height) of injection-molded product under six process conditions (melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, pacing time, cooling time) and comparing its performance with the existing neural network, we observed enhancements in prediction accuracy for mass, diameter, and height by approximately 69.38%, 24.87%, and 39.87%, respectively.

• Design & Manufacturing
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• 제17권4호
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• pp.1-7
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• 2023

In the fabrication of curved multi-display glass for automotive use, the surface roughness of the mold is a critical quality factor. However, the difficulty in detecting micro-cutting signals in a micro-machining environment and the absence of a standardized model for predicting micro-cutting forces make it challenging to intuitively infer the correlation between cutting variables and actual surface roughness under machining conditions. Consequently, current practices heavily rely on machining condition optimization through the utilization of cutting models and experimental research for force prediction. To overcome these limitations, this study employs a surface roughness prediction formula instead of a cutting force prediction model and converts the surface roughness prediction formula into experimental data. Additionally, to account for changes in surface roughness during machining runtime, the theory of position variables has been introduced. By leveraging artificial neural network technology, the accuracy of the surface roughness prediction formula model has improved by 98%. Through the application of artificial neural network technology, the surface roughness prediction formula model, with enhanced accuracy, is anticipated to reliably perform the derivation of optimal machining conditions and the prediction of surface roughness in various machining environments at the analytical stage.

• 한국식품영양과학회지
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• 제38권7호
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• pp.935-945
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• 2009

본 연구에서는 다양한 약리적 효능에도 불구하고 현재 한정된 범위의 가공식품의 재료로 쓰이는 모과의 이용성을 증진시키고자하는 방안으로 모과잼을 제조해 보고자 혼합물 실험계획법으로(mixture design) 중 D-optimal design을 이용하였다. 실험에 사용한 모과의 수용성 펙틴 함량을 측정한 결과 4.32 mg/g이었다. 이는 잼을 만들기에는 적당하지 않은 수용성 펙틴 함량이므로 모과잼을 만들기 위해서는 펙틴을 첨가할 필요가 있음을 알 수 있었다. 잼 품질에 가장 영향을 미치는 모과, 펙틴과 설탕 첨가량을 독립변수로 설정하였고, 예비실험을 거쳐 모과 페이스트 $45{\sim}60%$, 펙틴 $1.5{\sim}4.5%$, 설탕 $45.5{\sim}63.5%$의 범위로 결정하였다. 14개의 실험 결과를 모델링화 하여 F-test를 통해 유의성을 검증한 결과 당도($^{\circ}Brix$), pH, 명도, 황색도, 총색차, 견고성은 각각의 인자들이 독립적으로 작용을 하는 linear 모델이, 퍼짐성, 적색도, 관능검사의 모든 항목에서는 각각의 인자들이 서로 교호작용을 하는 quadratic 모델이 결정되었다. 모델의 적합성을 분석한 결과 모든 항목에서 유의성을 보여주어 모델로서 적합함이 인정되었다. 반응표면과 trace plot의 결과 모과 페이스트 첨가량이 적고 설탕 첨가량이 많을수록 당도($^{\circ}Brix$)와 총색차는 증가하였고, 모과 페이스트와 펙틴의 첨가량이 많고 설탕 첨가량이 적을수록 원재료의 pH에 영향을 받아 pH는 낮아졌다. 퍼짐성과 견고성의 경우 모과 페이스트와 펙틴의 영향을 많이 받은 것으로 나타났다. 색도 중 명도와 적색도의 경우 모과 페이스트 첨가량이 많고 설탕 첨가량이 적을 수록 모과잼의 색이 밝고 붉은 것으로, 모과 페이스트와 설탕의 첨가량이 많을수록 황색도가 증가해 잼의 색이 노란 것으로 나타났다. 관능검사 결과에서는 모과 페이스트, 펙틴, 설탕을 적거나 많이 첨가할 경우에는 오히려 낮은 점수를 받았고, 모과 페이스트와 펙틴의 상호작용이 가장 크게 작용한 것으로 나타났다. 모과잼의 재료 혼합비의 최적화는 수치적 최적화와 모형적 최적화 결과를 통해 모과 페이스트 54.48%, 펙틴 2.45%, 설탕 53.07%로 결정되었고, 이 재료 배합비로 모과잼을 제조할 경우 모과의 이용성 향상과 모과잼의 산업화가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 다양한 약리적효능에도 불구하고 현재 한정된 범위의 가공식품의 재료로 쓰이는 모과의 이용성을 증진시키고자하는 방안으로 모과잼을 제조하기 위하여 혼합물 실험계획법으로 최적의 재료 혼합비율을 찾아 고품질의 모과잼을 개발하고자 하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권4호
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• pp.243-252
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• 2020

이 논문에서는 시추공을 이용한 탐사나 자료 해석 시에 중요한 시추공 궤적 정보 획득 방법에 대한 이해를 공유하고자, 깊이에 따른 시추공의 좌표를 구하는 시추공 공곡 측정 문제를 좌표계 변환 공식에 기초하여 수학적으로 정리하였다. 먼저, 철재 케이싱이 설치되어 있지 않은 시추공에 적용 가능한 방법으로서 3성분 가속도계와 3성분 자력계를 함께 이용하여 시추공의 방위각, 편차각 그리고 센서회전각을 구하는 원리를 정리하였다. 다음으로, 철재 케이싱이 설치되어 있을 경우에 자이로스코프에서 3성분 각속도가 측정되었을 때, 좌표계 변환 행렬의 시간 미분 관계식에 기초해 각속도의 시간에 따른 적분을 통해 요-피치-롤 각을 구하는 수학적 이론을 정리하고 지구 자전의 영향을 제거함으로써 측정자료의 시간 적분에 의해 시추공의 궤적을 구하는 방법을 설명하였다. 오차가 포함된 측정 자료로부터 시추공 공곡 결정의 정확도를 높이는 중요한 방법으로 센서 또는 측정 자료를 융합하는 원리도 예를 들어 설명하였다. 시추공 공곡 측정원리는 GPS 수신이 불가능한 터널내에서의 궤적 추적 또는 무인비행체를 이용한 공중 탐사나 항공 탐사 시 센서의 자세 측정에도 활용될 수 있다. 또한, 센서의 융합에서 필수적으로 접목되어야 할 최적화 필터에 대해서도 중요 문헌 및 사례를 소개함으로써, 앞으로의 연구에 도움을 주고자 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권7호
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• pp.379-386
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• 2005

최근까지 개발되었던 청각 보조기 중에서 공기 전도형 보청기의 하울링 (howling) 현상과 수술 후 이소골 등 기존 음향계의 재생이 불가능한 인공 와우 (cochlear implant system)의 단점을 해결하고, 동시에 청음 명료도가 높은 음성 신호를 전달하기 위한 수단으로 연구된 것이 인공중이 (implantable middle ear hearing device) 이다. 본 연구에서는 인공중이의 음성 신호 재현을 위한 진동 장치인 차동전자 트랜스듀서 (differential electromagnetic transducer, DET)에 대한 수학적 모형화와 계의 진동을 기술하는 운동방정식을 유도하고 그 해를 구하였다. 제한된 크기와 인가 전류 $1\;mA_{rms}$ 정현파에서 최대 구동력을 얻기 위해서 전자기력에 대한 유한요소해석을 수행하였고, 결과에 의해서 자석과 코일에 대한 최적 크기를 결정하였다. 사람의 중이 내 등자뼈 (stapes)의 진동 특성과 유사한 진동을 갖는 DET를 설계하기 위해서, 진동막의 강성계수를 변화하면서 진동해석을 시뮬레이션 하였다. 설계된 DET는 마이크로 머시닝 기술에 의해서 제작하였고, 그 진동 특성을 측정 하였다. 최종적으로 측정된 진동 특성에 대한 분석을 통하여 인공중이를 위한 진동 장치로서의 적용 가능함을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1015-1024
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• 2011

최근 애드혹 네트워크에서의 모바일 P2P에 대한 관심이 높아지고 있다. 비록 유선 네트워크에서 P2P 알고리즘에 대한 많은 연구가 있었지만, 기존 P2P 프로토콜들은 장치의 이동성을 고려하지 않아 모바일 애드혹 네트워크(MANET, Mobile Ad-hoc Network)에 적합하지 않다. 본 연구에서는 애드혹 네트워크에서 장치의 이동성을 고려하여 클러스터 기반의 새로운 P2P 프로토콜을 제안한다. 기존의 클러스터 기반의 P2P 알고리즘에서 각 클러스터는 슈퍼피어와 슈퍼피어에 자신이 갖고 있는 파일 목록을 등록한 피어들로 구성된다. 이동성이 높은 피어들은 클러스터 간에 자주 핸드오프가 발생하고, 이로 인하여 슈퍼피어에 파일 목록을 등록하기 위한 트래픽이 많이 발생한다. 제안하는 알고리즘에서 이동성이 낮은 피어들은 기존의 클러스터 기반 P2P의 피어들과 동일하게 동작하고, 이동성이 높은 피어들은 다르게 동작한다. 즉 이동성이 높은 피어들은 새로운 클러스터에 참여시, 자신의 존재를 슈퍼피어에게 알리지만 파일 목록을 등록하지는 않으며 파일을 찾고자 할 때 우선 슈퍼피어에 등록된 파일 목록을 검색하고 만약 찾지 못하였을 경우 검색 메시지를 클러스터 내에 전파(broadcast)한다. 본 논문에서 제안 알고리즘을 수학적으로 모델링하고 P2P 트래픽과 라우팅 트래픽에 대한 분석과 최적화를 수행하였고 수학적 모델링 결과에서 제안 알고리즘의 성능이 기존의 클러스터 기반 P2P 알고리즘과 Gnutella 알고리즘에 비해 비슷하거나 더 좋음을 보였다.

• 한국포장학회지
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• 제20권3호
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• pp.97-102
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• 2014

TTI 상용제품인 Fresh-check을 명태의 냉장유통 중 품질예측에 사용할 때 그 성능이 항상 최적화되어 있을 수 없다는 가정하에서, TTI를 냉장유통의 어느 시점에서 부착하는 것이 가장 바람직한지를 수학적으로 분석하였다. TTI 부착시점으로 크게 '어획 후 선상에서, '부산국제수산물도매시장에서', '마트에서'의 세 경우로 나누었다. 먼저, 등온 실험을 통하여 TTI의 색 변화와 명태의 Pseudomonas spp.에 관한 kinetic과 Arrhenius 온도의존성 모델 식을 완성하였다. 얻어진 모델 식을 사용하여 냉장유통에 해당하는 dynamic 온도조건에 대하여 수리적으로 TTI의 색 변화와 명태의 품질변화를 계산하였다. 그 결과, 마트에서 부착했을 때 TTI 색 변화가 종료 점에 도달한 시간이 명태의 부패시간과 가장 일치하였다. 따라서 상용 TTI 제품을 사용할 경우 부착시점의 선택이 중요함을 알 수 있었다.

• 소음진동
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• 제8권5호
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• pp.964-973
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• 1998

본 논문에서 자기 축수 시스템의 부상과 불평형 보상 제어기를 제안한다. 특정한 동작속도에서 불균형 진동과 부상을 제어하기위해 우리는 이산시간 Q 매개변수화 제어를 사용한다. 회전자의 속도가 p=0일 때, 회전소도와 같은 주파수로 회전자의 불균형은 없다. 그래서 부상을 만들기 위해 우리는 제어기가 z=1의 단위원에서 극점을 가지는 Q매개변수화 Q를 선택한다. 그러나 회전자의 속도가 p$\neq$0일 때, 회전속도와 같은 주파수로 정현파의 외란이 존재하게 된다. 그래서 이 외란의 점근적인 소멸을 하기위해 Q 매개화변수 제어기 자유 변수 Q가 제어기가 어떠한 회전속도 p에 대한 z=expjpTs에 있는 단위 원에서 극점을 가지도록 선택된다. 첫째로, 우리는 이 연구에서 적용된 실험적인 구성을 소개한다. 두 번째로, 우리는 차분 방정식의 형태로 자기축수 시스템의 수학적인 모델을 제안한다. 세 번째로 우리는 제안된 이산 시간 Q매개변수화 제어기 설계방법을 설명한다. 제어기의 자유 매개변수 Q는 안정한 전달함수가 된다고 가정한다. 네 번째로, 우리는 설계목적을 만족하는 자유 매개변수가 복잡한 최적문제를 풀기보다는 선형 방정식을 구함으로서 만족될 수 있다. 마지막으로 몇 개의 시뮬레이션과 실험적인 결과가 제언된 제어기를 평가하기 위해 구해진다. 획득된 결과는 회전설계 속도에서의 불균형 진동을 제어하는 제안된 제어기의 효과를 나타낸다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.143-156
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• 2010

근거리통신망과 인터넷으로부터 유입되는 정보보호 위협이 증가하는 상황에 대처하기 위하여, 많은 기업들이 정보보호 시스템 구축을 고려하고 있다. 기업 내 의사결정자의 정보보호 도구 선택을 지원하기 위하여, 본 논문은 선형퍼지회귀분석 및 physical programming을 이용하는 세 가지 단계로 구성된 통합 프레임워크를 제안하였다. 첫째, 정보보호도구 선정 기준 및 평가 기준에 대한 전문가들의 상대평가 의견을 바탕으로, 각 정보보호 기준들 간의 관계를 정량화시키기 위하여 analytic hierarchy process 및 quality function deployment 방법을 적용하였다. 그리고, 선형퍼지회귀분석법을 활용하여 각 기준별 평가값을 산출하였다. 마지막으로, 정보보호 시스템의 품질, 정보보호 수준, 비용 등의 다수 목적함수를 효과적으로 고려하기 위하여, physical programming weights 알고리즘을 통하여 도출된 가중치에 기반한 목표계획법을 활용하여 가장 적절한 정보보호 도구를 선정하였다. 이와 같은 과정은 구체적인 예제를 통해 단계별로 설명하고 그 장점을 가시적으로 제시하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 전문가 제공 정보에서 발생 가능한 노이즈를 효과적으로 제거함으로써, 전문가의 경험을 통한 표준 정보보호 기준의 확보와 수학적 최적화 방법을 통한 정확성 확보의 장점을 의사결정자에게 제공할 것으로 기대된다.

• 한국식품조리과학회지
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• 제31권2호
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• pp.175-184
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• 2015

본 연구에서는 아가리쿠스 버섯 가루를 첨가한 쿠키 제조 조건의 최적화를 위해 아가리쿠스 버섯 가루와 버터의 양을 독립변수로 하였고, Design Expert 8(State-easy Co.)을 사용하여 실험을 계획하고 최적화하였다. 아가리쿠스 버섯 가루와 버터의 최대 및 최소범위는 예비실험을 거쳐 아가리쿠스 버섯 가루는 1~5 g, 버터는 40~70 g으로 하여 쿠키를 제조하여 이화학적, 관능적 특성 검사를 실시하였다. 1. 쿠키의 수분함량은 유의적으로 아가리쿠스 버섯과 버터의 첨가량이 증가할수록 수분함량이 증가하였고(p<0.001), 독립변수가 서로 상호작용하는 2FI model이 선정되었으며, 이는 버섯의 식이섬유소의 수분 보유 성질에 의해 수분 보유력이 증가한 것으로 판단된다. 반죽의 수분함량은 유의적인 차이는 아니지만 아가리쿠스 버섯이 증가할수록 감소하고 버터가 증가할수록 증가하는 경향을 보였다. 2. pH와 당도는 아가리쿠스 버섯과 버터의 첨가량이 증가할수록 감소하였으나 유의적인 차이는 아니었다. 색도에서 명도는 아가리쿠스 버섯 가루 1 g과 버터 70 g에서 가장 높았고, 0.1%수준에서 유의적인 차이가 있었다. 적색도는 아가리쿠스 버섯 첨가량이 증가할수록 급격하게 증가하였으며 0.1%수준에서 유의적인 차이를 보였고 이는 버섯 특유의 색상이 영향을 준 것으로 판단된다. 황색도에서는 유의적인 차이는 없었다. 3. 퍼짐성은 아가리쿠스 버섯 가루와 버터의 양이 증가할수록 증가하였고 5% 수준에서 유의한 것으로 나타났으며, 경도는 버터의 첨가량이 증가할수록 급격하게 감소하는 것으로 나타났으나 유의적인 차이는 없었다. 4. 관능적 특성에서 색, 향미, 조직감, 전체적인 기호도 항목은 5% 수준에서 유의한 것으로 나타났으며, 아가리쿠스 버섯 가루와 버터의 양이 많아질수록 기호도는 일정수준까지 증가하다가 급격히 감소한 것으로 나타났다. 관능의 모든 항목에서 아가리쿠스 버섯 가루 3.5 g 버터 55 g에서 기호도가 가장 높은 것으로 나타났다. 5. 이상의 실험 결과를 바탕으로 아가리쿠스 버섯 쿠키의 유의적인 관능항목의 수치 최적화와 모형적 최적화를 통해 관능적 최적 배합비율은 아가리쿠스 버섯 가루 3.63g과 버터 55.37 g으로 산출되었다. 본 연구를 통해 아가리쿠스 버섯 쿠키의 영양, 기능, 품질, 기호도 측면에서 상품화를 위한 충분한 가능성이 있다고 판단되며, 아가리쿠스 버섯을 이용한 식품개발 가능성을 확인할 수 있었다.