This paper presents the thermal characteristics analysis of a high-speed motor-separated spindle system consisted of angular contact ball bearings and built-in motor with oil-jet lubrication. The spindle system is composed of the main spindle and sub-spindle which are mechanically connected by a flexible coupling. The spindles are supported by two front and rear bearings, and the built-in motor is located between the front and rear bearings of the sub-spindle. The thermal analysis model of spindle system is constructed by the finite element method, and the thermal characteristics in the design stage are estimated based on temperature distribution and heat flow under the various testing conditions related to material of bearing ball, spindle speed and coolant temperature.
Numerical calculation has been performed to investigate the effect of inlet configuration on the growth rate of GaN layer on the heated susceptor. The conventional single inlet, where the gas is mixed by force in the inlet, is compared with separated flow inlet. Two-parallel gas flow $H_{2}$ and $NH_{3}$ are separated by a plate with finite length which are also parallel to the susceptor. The effect of separated plate length, carrier gas and flow rate of each precursor on the mixing of reactant gases and growth rate were investigated. Furthermore the three dimensional model is employed to predict the transverse variation of growth rate.
본 논문에서는 천안함 폭침사건과 연평도 포격전으로 서북도서의 중요성이 부각됨에 따라 서북도서를 본토로부터 분리된 전구로 보고, 이에 대한 특징과 현실태를 고려하여 NCOE 구축방안을 제안하였다. 서북도서는 전략적 가치가 있음에도 불구하고 그동안 감시정찰체계, 지휘통제체계, 정밀타격체계의 효과적인 운용을 위한 체계적인 NCOE가 구축되지 못한 상태였다. 따라서 아키텍팅에 의한 방법을 활용하여 개선소요를 도출하였으며, 개선소요 중 전구 ISR 자산과 연계한 K-9자주포의 북한 갱도포병 타격체계 개선은 작계분석모델에 의한 시뮬레이션을 수행한 결과, 타격효과가 크게 향상된 것으로 나타났다. 이러한 NCOE 구축방안은 서북도서와 같은 분리된 전구작전을 위한 군사력 건설과 작전수행체계 구축의 표준모델로서 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 수직벽 하류에 형성되는 박이 전단층의 발전과 재부착 그리고 재발전 경계층에 대해 평균 속도, 벽면의 압력 분포, 난류 강도, 레이놀즈 전단 압력 및 아직 수직벽에 대해서는 보고된바 없는 난류 떨림 속도 성분들의 3승곱 통계치를 측정하여 난류 구조의 변화를 분석하고 이를 수치적 계산 모델개발의 자 료로 제공하고자 함이 이 연구의 목적이다.
본 연구에서는 한국과 미국의 대표적인 거래소인 빗썸과 코인베이스의 비트코인 가격을 ARIMA와 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 예측하고, 이후 각 국가의 뉴스 기사를 이용해 분리 학습에 기반한 separated RNN 모형을 제안한다. separated RNN 모형은 학습 데이터를 가격의 추세 변화 점을 기준으로 분리해 학습시킨 후, 추세 변화점 별 뉴스 데이터를 활용해 용어 기반 사전을 구축한다. 이후 용어 기반 사전과 평가 데이터 기간의 뉴스 데이터를 이용해 예측할 데이터의 가격 추세 변화 점을 찾아낸 후, 매칭되는 모형을 적용해 예측 결과를 산출한다. 2017년 5월 22일부터 2020년 9월 16일까지의 가격 데이터를 사용해 분석한 결과, 제안된 separated RNN을 이용해 예측한 결과가 한국과 미국의 비트코인 가격 예측 모두에서 순환 신경망(RNN)을 이용해 예측한 결과보다 높은 예측 성과를 보였다. 본 연구는 시계열 예측 기법의 한계를 뉴스 데이터를 이용한 추세 변화 점 탐색을 통해 극복할 수 있고, 성과 향상을 위한 추후 다양한 시계열 예측 기법 및 추세 변화 점 탐색을 위한 다양한 텍스트 마이닝 기법을 적용해볼 필요가 있음을 시사한다.
정보보호 기술이 부분적, 폐쇄적, 개별적 개발에서 개방적, 광역적, 통합적으로 변모해 감에 따라 각각의 보안시스템을 구조적으로 통일하고 분산된 관리 방법을 일원화하기 위한 연구의 필요성이 증대되었다 그러나 아직까지는 각각의 보안시스템을 하나로 통합시켜 관리할 수 있는 공통된 프레임워크가 존재하지 않는다 따라서 이 논문에서는 각각의 보안 시스템을 체계적으로 관리하고 분산된 관리 방법을 일원화 할 수 있는 정책기반 네트워크 보안 관리 모델을 제시한다.
This study proposes a small-signal model and control design for a two-stage DC-DC-AC converter to investigate its dynamic characteristics in relation to battery energy storage system. When the circuit analysis of the two-stage DC-DC-AC converter is attempted simultaneously, the mathematical procedure of deriving the dynamic equation is complex and difficult. The main idea of modeling the two-stage DC-DC-AC converter states that this topology is separated into a bidirectional DC-DC converter and a single-phase inverter with an equivalent current source corresponding to that of the inverter or converter. The dynamic equations for the separated converter and inverter are then derived using the state-space averaging technique. The procedures of building the small-signal model of the two-stage DC-DC-AC converter are described in detail. Based on the derived small-signal model, the individual controllers are designed through a frequency-domain analysis. The simulation and experimental results verify the validity of the proposed modeling approach and controller design.
An experimental investigation of the flow over the rectangular body located in close proximity to a ground board was reported using the particle image velocimetry (PIV) technique. The present experiments were conducted in a closed-loop open surface water channel with the Reynolds number, $Re_H=1.2{\times}10^4$ based on the model height. In addition to the PIV measurements, flow visualization studies were also carried out. The PIV technique provided instantaneous and time-averaged velocity vectors map, vorticity contours, streamline topology and turbulent quantities at various locations in the near wake. In the vertical symmetry plane, the upperbody flow is separated from the sharp top leading edge of the model and formed a large reverse flow region on the upper surface of the model. The flow structure downstream of the model has asymmetric double vortices. In the horizontal symmetry plane, identical separated flow regions occur on both vertical side walls and a pair of primary recirculatory bubbles dominates the wake region.
Forest vertical structure is vital for comprehending ecosystems and biodiversity, in addition to fundamental forest information. Currently, the forest vertical structure is predominantly assessed via an in-situ method, which is not only difficult to apply to inaccessible locations or large areas but also costly and requires substantial human resources. Therefore, mapping systems based on remote sensing data have been actively explored. Recently, research on analyzing and classifying images using machine learning techniques has been actively conducted and applied to map the vertical structure of forests accurately. In this study, Sentinel-2 and digital surface model images were obtained on two different dates separated by approximately one month, and the spectral index and tree height maps were generated separately. Furthermore, according to the acquisition time, the input data were separated into cases 1 and 2, which were then combined to generate case 3. Using these data, forest vetical structure mapping models based on random forest, support vector machine, and extreme gradient boost(XGBoost)were generated. Consequently, nine models were generated, with the XGBoost model in Case 3 performing the best, with an average precision of 0.99 and an F1 score of 0.91. We confirmed that generating a forest vertical structure mapping model utilizing bi-seasonal data and an appropriate model can result in an accuracy of 90% or higher.
음악에 대한 선호도는 다양한 요소들에 의해 결정되며, 추천의 이유를 보여주는 특성을 발굴하는 것은 음악 추천에 있어 중요하다. 본 논문은 가수 인식 작업을 통해 학습한 모델을 활용하여 다양한 음악적 특성을 반영하는 요소들 중 가수의 목소리 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 배경음이 포함된 음원 역시 활용할 수 있지만, 음원에 포함된 배경음은 네트워크가 가수의 목소리를 온전하게 인식하는 것을 방해할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 음원 분리를 통해 배경음을 분리하는 사전 작업을 수행하고자 하며, SiSEC에 등장해 검증된 모델 구조를 활용하여 분리된 보컬로 이루어진 데이터 세트를 생성한다. 최종적으로 분리된 보컬을 활용하여 아티스트의 목소리를 반영하는 음색 기반 음악 특성을 발굴하고자 하며, 배경음이 분리되지 않은 음원을 활용한 기존 방법과의 비교를 통해 음원 분리의 효과를 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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