• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.398-404
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• 2020

본 논문에서는 변형 경사하강검색법을 이용한 새로운 나선 직교진폭변조 신호성상도와 이를 위한 이진사상규칙을 제시한다. 기존 방법과는 달리 새로운 검색법은 반복설계를 위한 파라미터로 최대 반복 횟수와 함께 성상도 최적화 알고리즘을 사용하여 위상잡음에 더욱 강인한 나선 직교진폭변조 성상도를 생성한다. 또한, 제시된 이진사상기법은 신호성상도에서 동일한 경계를 공유하는 필드 수를 조정함으로써 성상도의 평균 해밍거리를 크게 감소시키는 것으로 나타났다. 그 결과, 제안된 나선 직교진폭변조는 매우 심한 수준의 위상잡음 환경에서도 기존 성상도에 비하여 훨씬 향상된 심볼오류성능을 가지는 것으로 확인되었다. 따라서 제안된 나선 직교진폭변조는 위상잡음의 영향이 크게 나타나는 코히어런트 광통신시스템과 직교 주파수분할다중화 시스템에 유용한 변조방법인 것으로 판단된다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1996년도 춘계학술대회논문집; 부산수산대학교, 10 May 1996
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• pp.263-270
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• 1996

본 연구에서는 여러개의 원판형 압전소자가 부착된 판구조물의 소음제어를 다루었다. 판재의 아래에는 소음원이 위치하고 이 소음원은 판재를 가진한다. 구조물 및 압전소자는 3차원 요소, 구조물 요소 및 천이요소의 조화로 이루어지는 유한요소로 모델링 되었다. 최적화 과정의 목적함수는 구조물로부터 복사되는 소음 에너지이고 설계변수는 원판형 압전소자의 위치, 크기 및 인가되는 전압이 사용되었다. 최적설계과정에서 요구되는 자동격자형성이 언급되었다. 구조물의 공진 및 비공진 주파수에서 최적설계가 행해졌으며 괄목할 만한 소음감소를 얻었다. 이 결고는 음향 하중의 형태가 다르게 변하더라도 크게 변하지 않는 것이 밝혀졌다. 또한 한 주파수 뿐 아니라 넓은 주파수 영역에서도 압전가진기의 전압을 조정함으로써 좋은감소를 얻을 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권4호
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• pp.193-200
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• 2011

본 논문은인간-컴퓨터 인터페이스, 가상현실의 의학 응용, 환자의 원격 모니터링과 같은 실시간 응용 분야에 적합한 인체 운동의 시각적 해석 알고리즘 (visual analyzer algorithm)을 제안한다. 본 알고리즘을 사용할 때의 비용을 줄이기 위해서, 단수의 카메라를 사용하도록 설계한다. 그리고 제안한 알고리즘을 좀 더 편리하게 사용할 수 있도록 하기 위해서 광학적 표시자의 사용을 피한다. 제안하는 알고리즘이 실시간 사용에 편리하도록 하기 위해서, 폐쇄적 형태가 되도록 설계한다. 폐쇄적 형태의 알고리즘을 설계하기 위해서, 인체의 각 관절을 기존의 3차원 관절 모델 대신 어떤 형태의 근사화도 사용하지 않고도 2차원 관절 모델로 공식화하는 아이디어를 제안한다. 그리고 이 폐쇄적 형태의 알고리즘이 높은 정확도를 갖게 하기 위해서, 계산 알고리즘을 최적화 문제로 공식화한다. 이렇게 해서 설계된 알고리즘을 인체의 각 관절에 차례대로 적용한다.

• 한국광물학회지
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• 제23권3호
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• pp.219-225
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• 2010

저등급 석탄인 갈탄(lignite)을 순환 유동층 가스화기(circulating fluidized bed gasifier)의 효과적인 가스화를 위한 공급탄으로 제조하기 위하여 모든 조건들은 동일하고 스크린의 크기만을 변경하여 목적하는 입도분포 특성을 달성하는 최적조건을 찾기 위한 실험을 수행하였다. 가스화기 공급탄은 0.045~1 mm 크기로 85 wt% 이상이 요구되며 이러한 입도분포를 갖는 공급탄을 제조하기 위해서는 경제적이면서도 효과적인 공정 설계가 반드시 필요하다. 따라서 본 연구는 중국산 갈탄을 해머밀로 효과적으로 분쇄하기 위하여 다구치 설계를 사용하였으며, 설계조건에 따른 실험결과 및 통계분석 결과 95% 유의수준에서 1차 스크린의 크기는 3 mm, 2차 스크린의 크기는 1.3 mm인 경우가 최적화된 조건인 것으로 나타났다.

• Advances in nano research
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• 제16권6호
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• pp.623-638
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• 2024

This study investigates the thermal post-buckling behavior of concrete eccentric annular sector plates reinforced with graphene oxide powders (GOPs). Employing the minimum total potential energy principle, the plates' stability and response under thermal loads are analyzed. The Haber-Schaim foundation model is utilized to account for the support conditions, while the transform differential quadrature method (TDQM) is applied to solve the governing differential equations efficiently. The integration of GOPs significantly enhances the mechanical properties and stability of the plates, making them suitable for advanced engineering applications. Numerical results demonstrate the critical thermal loads and post-buckling paths, providing valuable insights into the design and optimization of such reinforced structures. This study presents a machine learning algorithm designed to predict complex engineering phenomena using datasets derived from presented mathematical modeling. By leveraging advanced data analytics and machine learning techniques, the algorithm effectively captures and learns intricate patterns from the mathematical models, providing accurate and efficient predictions. The methodology involves generating comprehensive datasets from mathematical simulations, which are then used to train the machine learning model. The trained model is capable of predicting various engineering outcomes, such as stress, strain, and thermal responses, with high precision. This approach significantly reduces the computational time and resources required for traditional simulations, enabling rapid and reliable analysis. This comprehensive approach offers a robust framework for predicting the thermal post-buckling behavior of reinforced concrete plates, contributing to the development of resilient and efficient structural components in civil engineering.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제81권3호
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• pp.293-303
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• 2022

As infrastructure ages and traffic load increases, serious public concerns have arisen for the well-being of bridges. The current health monitoring practice focuses on large-scale bridges rather than short span bridges. However, it is critical that more attention should be given to these behind-the-scene bridges. The relevant information about the construction methods and as-built properties are most likely missing. Additionally, since the condition of a bridge has unavoidably changed during service, due to weathering and deterioration, the material properties and boundary conditions would also have changed since its construction. Therefore, it is not appropriate to continue using the design values of the bridge parameters when undertaking any analysis to evaluate bridge performance. It is imperative to update the model, using finite element (FE) analysis to reflect the current structural condition. In this study, a FE model is established to simulate a concrete culvert bridge in New South Wales, Australia. That model, however, contains a number of parameter uncertainties that would compromise the accuracy of analytical results. The model is therefore updated with a neural network (NN) optimisation algorithm incorporating Monte Carlo (MC) simulation to minimise the uncertainties in parameters. The modal frequency and strain responses produced by the updated FE model are compared with the frequency and strain values on-site measured by sensors. The outcome indicates that the NN model updating incorporating MC simulation is a feasible and robust optimisation method for updating numerical models so as to minimise the difference between numerical models and their real-world counterparts.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제62권6호
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• pp.749-758
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• 2017

In structural mechanics, traditional analyses methods usually employ matrix operations for obtaining displacement and internal forces of the structure under the external effects, such as distributed loads, earthquake or wind excitations, and temperature changing inter alia. These matrices are derived from the well-known principle of mechanics called minimum potential energy. According to this principle, a system can be in the equilibrium state only in case when the total potential energy of system is minimum. A close examination of the expression of the well-known equilibrium condition for linear problems, $P=K{\Delta}$, where P is the load vector, K is the stiffness matrix and ${\Delta}$ is the displacement vector, it is seen that, basically this principle searches the displacement set (or deformed shape) for a system that minimizes the total potential energy of it. Instead of using mathematical operations used in the conventional methods, with a different formulation, meta-heuristic algorithms can also be used for solving this minimization problem by defining total potential energy as objective function and displacements as design variables. Based on this idea the technique called Total Potential Optimization using Meta-heuristic Algorithms (TPO/MA) is proposed. The method has been successfully applied for linear and non-linear analyses of trusses and truss-like structures, and the results have shown that the approach is much more successful than conventional methods, especially for analyses of non-linear systems. In this study, the application of TPO/MA, with Harmony Search as the selected meta-heuristic algorithm, to cables net system is presented. The results have shown that the method is robust, powerful and accurate.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권8호
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• pp.45-52
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• 2011

플래시 메모리는 빠른 처리 속도, 비휘발성, 저전력, 강한 내구성으로 인해 최근 다방면에서 활용되는 비중이 점점 커지고 있고, 최근 비트 당 가격이 저렴해지면서 NAND 플래시 기반의 SSD (Solid State Disk)가 기존 기계적 메커니즘의 HDD(Hard Disk Drive)를 대체할 새로운 저장 장치로 주목받고 있다. 특히 모바일 기기에 적용되는 싱글 패키지 SSD 제품의 경우 병렬 처리를 통한 성능 향상을 위해 채널 수를 증가시키면 NAND 플래시 컨트롤러의 면적과 입출력 핀 수가 채널 수 증가에 따라 증가하여 폼팩터 (form factor)에 직접적인 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 NAND 플래시 채널 수와 인터페이스의 채널당 FIFO 버퍼 사이즈를 최적화하여 SSD 컨트롤러의 성능을 고려한 면적과 입출력 핀 수를 최소화하고 이를 폼팩터에 반영하는 방법을 제안한다. 이중 버퍼를 채용한 10채널 지원 SSD 컨트롤러에 대해서 실험을 통해 동일한 성능을 유지하면서도 버퍼 블록 사이즈를 73%정도 축소시킬 수 있었고, 컨트롤러 전체 칩 면적으로는 채널 수 감소에 따른 채널별 컨트롤 블록과 입출력 핀 수 감소 등으로 인해 대략 40%정도 축소 가능할 것으로 예상된다.

• Tribology and Lubricants
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• 제38권4호
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• pp.136-142
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• 2022

This paper investigates the enhanced wear performance of a CrAl coated accident tolerant fuel (ATF) cladding. In the wake of the Fukushima accident, extensive research on ATF with respect to improving the oxidation resistance of cladding materials is ongoing. Since coated Zr claddings can be applied without major changes to the criteria for reactor core design, many researchers are studying coatings for claddings. To improve the quality of the CrAl coating layer, optimization of the manufacturing process is imperative. This study employs arc ion plating to obtain improved CrAl coated claddings using CrAl binary alloy targets through an improved coating method. Surface roughness and adhesion are improved, and droplets are reduced. Furthermore, the coated layer has a dense and fine microstructure. In scratch tests, all the tested CrAl coated claddings exhibit a superior resistance compared to the Zr cladding. In a fretting wear test, the wear volume of the CrAl coated claddings is smaller compared to the Zr cladding. Furthermore, the coated cladding manufactured through the improved process exhibits better wear resistance than other CrAl coated claddings. Based on these results, we suggest that fine microstructure is attributed to a mechanically and microstructurally robust CrAl coating layer, which enhances wear resistance.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.138-143
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• 2006

본 논문은 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 제어를 위해 강인 지능형 디지털 재설계의 전 역적 접근 방안에 대해 제안하고자 한다. 이산화를 통한 제어기 설계에 있어서 불확실성이 포함된 실시간 비선형 시스템에 대해 보다 효율적이고 안정적인 접근을 위해 T-S 퍼지 모델이 사용되었다. 그리고 전역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 오차가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화 하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 또한 쌍선형과 역 쌍선형 기법을 사용함으로써 불확실성이 포함된 비선형 시스템을 보다. 더 정확하게 분석하였다. 샘플링 기간이 충분히 작다면, 불확실 비선형 시스템의 실시간 시스템으로의 전환이 충분한 이유를 가지게 된다. 전 역적 접근을 통한 디지털로 제어된 시스템은 선형 행렬 부등식 형태로 바꾸어 시스템의 안정성을 보장하고자 하였다. 마지막으로 T-S 퍼지 모델로 분석된 혼돈 Lorenz system에 적용함으로써 제안된 방법의 안정성과 효율성을 확인한다.