열전지의 전해질은 용융염이 주성분이라서 용융염 전지라고도 불린다. 용융염 전해질은 평소에는 전기가 흐르지 않는 고체이지만, 화약 열원에 의해 녹으면 탁월한 이온 전도체가 된다. 따라서 열전지는 일종의 화약 전지이다. 화약의 열에너지로 용융염 전해질을 녹여야만 비로소 작동하게 되기 때문이다. 열전지에 사용되는 파이로테크닉 부품은 착화기, 점화스트립, 열원이 있다. 이들 파이로테크닉 부품은 극심한 환경조건에서도 안정적으로 전원을 공급해야 하는 유도 포탄용 열전지의 신뢰도는 물론 성능에도 큰 영향을 미친다. 노치형 착화기는 열원 착화 확률이 높았고, 필름형 착화기는 안전성을 향상시키는 것으로 나타났다. 열지에 금속 산화물 첨가를 통해 연소속도를 향상시킬 수 있었고, 분사형 착화기와 병행 사용하여 착화 신뢰성을 크게 높일 수 있었다. 2단계 환원 공정을 통해 산호 모양의 고순도 Fe 입자를 안전하게 얻을 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study was to develop quality innovation techniques specialized for the small and medium-sized businesses. which account for the majority of Korean companies, were having a hard time utilizing the widely recognized quality innovation techniques due to resource constraints. Methods: First, we do review the existing Single PPM and 6 Sigma. And investigate the utilization of these methods including Toyota Production System. Second, we devised a four-step problem-solving methodology based on recent trends in quality innovation such as Simple, Speedy, and Smart. Third, we do survey on frequently used tools for quality innovation. Many opinion leaders including quality consultants and professors answered and gave us valuable comments about our selected quality tools. Finally, we do specify and map tools to each step of PASS. Results: In 2017, 167 companies participated in the quality innovation support business for small businesses according to the Korea Chamber of Commerce & Industry. We conducted performance checks on 167 companies that had completed the "PASS" projects. For the purpose of evaluating improvement performance, the survey was carried out using a structured questionnaire during the field visit of these companies mentioned above. For the reference, 165 out of 167 companies (98.8 % response rate) responded to the questionnaire and conducted performance analysis based on it. According to the survey, 97.6 percent of the respondents were very satisfied with their overall satisfaction with the quality innovation support projects for small and medium sized enterprises in 2017. Also, 93.3 % of the respondents were satisfied with the results of level of the target achievement. As a result, 160 companies (97.0 % of the participating companies) hope to partic ipate in the quality improvement project using "PASS" once again. Conclusion: In this paper, we introduce the new quality innovation methodology, which is named as 'PASS', It could support the long-range business plan of the small and medium-sized businesses to achieve total customer satisfaction resulting in increased market share and improved profit margin. The most small companies can use this "PASS" technique more easily, quickly and most efficiently than their existing known quality innovation techniques such as Six Sigma and Single PPM, etc.
도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.
Objectives : We studied the ISP(information strategy plan) of oasis spanning 5 years. From this study we aimed at total road map to upgrade the service systematically and to carry out the related projects. If we do it as road map, oasis will be the core infra service contributing to the improvement of TKM(traditional korean medicine) research capability. Methods : We carried out 3 step ISP method composed of environmental analysis, current status analysis and future plan. We used paper, report and trend analysis document as base materials and did the survey to get opinions from users and TKM experts. We limited this study to drawing the conceptual design of oasis. Results : From environmental analysis we knew that China and USA built up the largest TM databases. We did the survey to get the activation ways of oasis. And we did the benchmarking on the advanced services through current status analysis. Finally we determined 'maximize the research value based the open TKM knowledge infra' as oasis' vision. And we designed oasis' future system which is composed of service layer, application layer and contents layer. Conclusion : First TKM related documents, research materials, researcher information and standards are merged to elevate the TKM information level. Concretely large scale TKM information infra project such as TKM information classification code development, TKM library network building and CAM research information offering are carried out at the same time.
본 연구는 '힘과 운동'에 관한 정량적, 정성적 문제에 따른 문제해결과정을 분석하여 어떤 차이가 있는지를 알아보고자 실시되었다. 본 연구의 대상은 여자고등학교 1학년 학생 8명이었다. 이들은 문제해결에 필요한 내용지식을 보유하고 있는 학생들이었다. 선행 지식검사와 정량적 문제 3개와 정성적 문제 3개로 구성된 본검사를 사용하였다. 연구결과, 정량적 문제에서는 계획단계의 시간비율이 정성적 문제에 비해 더 높고 총 소요시간도 길게 나타났으며, 해결단계의 반복횟수도 더 많았다. 정량적 문제에서 해결에 성공하는 정도는 정성적 문제에서 별 차이가 없었고, 전략사용에도 차이가 없었다. 학생들은 평소 물리학습에서 정량적 문제를 많이 접하므로 수식과 공식을 사용하여 문제 푸는 일에 익숙해 있고, 수식과 공식에 의한 결과를 더 신뢰해서 정성적 문제를 정량적으로 해결하려는 경향이 있었으며, 정성적 문제 보다 정량적 문제를 더 선호하였다.
본 논문은 회전체의 진동 데이터를 효율적으로 획득하기 위해 데이터 획득 시스템을 설계하였다. 데이터획득 장치는 필터와 증폭기로 구성한 아날로그 로직과 ADC와 DSP, FPGA, FIFO 메모리를 갖고 있는 디지털로직으로 구성하였다. 센서로부터 회전체의 진동신호는 아날로그 로직을 통과하여 FPGA에 의해 제어되고, 그 신호는 ADC를 통해 변환되고 FIFO 메모리에 저장하였다. 디지털 선호 처리는 FPGA 제어어의해서 FIFO 메모리에 들어온 데이터를 이용하여 DPS에서 신호처리를 수행할 수 있도록 구성하였다. 회전체 진동을 진단 및 분석하기 위한 진동 요소는 데이터 선호로서 실수 변환, Peak to Peak, 평균 값 산출, GAP, 디지털 필터, FFT 둥을 DSP에서 처리하고 설정된 이벤트를 추적하며, 그 결과 값을 도출하여 조기 경보 구축하였다 묘든 신호처리 과정 및 이벤트 추적은 여러 분석 단계 의해서 처리 시간이 소요되며, 특정 이벤트에 따라 처리 소요 시간에도 변동이 발생한다. 데이터 획득 및 처리는 연속적으로 실시간 분석을 수행해야 하지만, DSP에서는 입력된 신호를 처리하는 동안에 입력된 이후의 데이터에서 다음 입력처리 시간동안 획득한 데이터는 처리 될 수 없고, 특히 다수의 채널에서는 더 많은 데이터 손실이 일어날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 손실이 적고 빠른 처리를 위하여 DPS와 FPGA을 효과적인 사용하였고, 이러한 여러 분석 단계 신호처리에서 발생되는 시간을 최소한으로 줄일 수 있는 방법으로 DSP에서 처리되는 신호단계 중 일부를 FPGA에서 처리할 수 있도록 설계 하였고 그리고 단일의 신호 처리에 의해 수행되는 분석 단계를 병렬 처리로 데이터를 실시간으로 처리하였다. 그 결과로 DSP 만으로 구성된 신호처리 보다 DSP와 FPGA로 구성된 시스템이 훨씬 빠르고 안정된 신호 처리 방법을 제시하였다.
RTM (Resin Transfer Molding) 공정을 수치해석하기 위해 Level set 방법과 결합된 확장 유한 요소 법을 적용하였다. 유동 전면 부에서 비연속적인 구배를 가지는 압력을 계산하기 위해 확장 유한 요소 법을 이용하여 계산의 정밀성을 높였다. 확장 유한 요소 법에 이용되는 확장 형상 함수는 Level set 값을 이용하여 정의하였다. 이 확장 형상 함수는 요소를 통과하는 수지 유동 전면부의 위치를 반영할 수 있다. 게다가 Level set 법이 금형 충전 동안 수지 유동 전면부의 위치를 계산할 때 적용되었다. 수지 유동 전면부의 위치를 계산하는 미분방정식은 내연적 특성 Galerkin 유한 요소 법을 적용하여 풀었다. 선형 시스템 계산에서는 IPSAP의 다중 프론트 솔버를 이용한다. 본 연구에서 계산한 해석 값은 이론 값과 비교하여 검증하였다. 계산 효율을 높이기 위해 확장 유한 요소 법과 Level set 방법의 국소화 기법이 제안되었다. 이 기법은 계산 영역을 수지 유동 전면 부 근처의 영역으로 축소한다. 그러므로 전체 계산 양은 최소화될 수 있었다. 이 기법의 계산 효율은 채널 유동 모델을 이용하여 평가된다. 본 연구의 해석 능력을 보여주기 위해 몇 가지 적용 예제를 계산하였다. 첫 번째 예제를 이용해서 복잡하게 흘러가는 수지 전면부의 갈라짐과 합쳐지는 현상 해석하였다. 그리고 금형 내부의 Race-tracking 효과와 기공 생성 현상을 확인하기 위해 복잡한 모양의 구조물을 시뮬레이션 하였다.
본 연구에서는 동해안의 너울성파랑을 예 경보하기 위한 기초단계로 동해 폭풍파랑의 특성을 분석하고, 수정 WAM모형을 이용해 이를 재현하였다. 본 연구의 파랑관측자료분석 결과에 의하면, 동해 심해역의 파랑은 NE계열의 파랑이 지배적이었으나, 폭풍파랑은 N계열의 출현율이 가장 높은 것으로 나타났다. 이외에 N 및 NNE 계열의 폭풍파랑에 대한 유의파고는 NE 계열 폭풍파랑의 유의파고보다 더 큰 것으로 분석되었다. 그러나 긴 취송거리에 의하여 유의파주기는 NE계열의 폭풍파랑의 유의파주기가 N또는 NNE계열의 유의파주기보다 크게 나타났다. 효과적인 동해역 폭풍파랑 예 경보를 위해 5분의 공간격자간격에 기반한 수치모의실험을 구축하고, 이를 2013년의 주요 폭풍파랑에 적용하였다. 본 연구의 수치모의실험 결과를 심해 및 천해 파랑측정 자료와 비교한 결과 전반적으로 잘 일치하였다. 그러나 천해역의 경우 수심 및 바람장의 해상도가 부족하여 수치모의의 정확도가 약간 떨어지는 것을 알 수 있었다. 본 연구진이 개발한 수정 WAM모델은 음해법을 사용하여 기존 WAM모형보다 10배 정도 빠르게 동해 폭풍파랑의 수치모의 계산을 수행할 수 있었다.
유한요소법은 구조해석법으로 가장 많이 사용되는 방법으로 자리잡고 있으며, 근래에는 다소 복잡한 동적 및 비선형 문제에도 사용이 일반화되고 있다. 이러한 거동 예측이 어려운 구조해석에도 구조물을 적절한 유한요소와 요소망으로 표현하면 신뢰있는 해석 결과를 얻을 수 있다. 구조물의 동적 또는 비선형 거동에는 예상하지 않은 부분에서 큰 변형이 일어날 수 있으며, 유한요소해석 과정에서 같은 요소망을 계속 사용하면 요소의 모양이 신뢰 범위 밖으로 변형될 수 있으므로 요소망 역시 동적으로 적응할 필요가 있다. 또한, 유한요소 프로그램의 사용자 요구 사항 중 하나가 실시간으로 빠르게 진행되는 것이므로 연산면에서 효율적이어야 한다. 본 연구는 시간영역 동적해석에서 전 단계 해석 결과를 사용하여 계산된 대표 변형률값을 오차 평가에 사용하여 절점 이동인 r-법과 요소 분할인 h-법의 조합으로 요소 세분화를 진행하여 동적으로 적응하는 요소망 형성 과정을 기술한다. 해석 중 과대하게 변형되는 요소는 모양계수 개념으로 방지한다. 간단한 프레임의 동적 유한요소해석을 예제로 정확성과 연산 효율성을 보여준다. 본 연구에서 제시하는 적응적 유한요소망 형성 전략은 복잡한 동적 및 비선형 해석에 일반적으로 적용될 수 있다.
데이터 큐브는 다차원 데이터 분석 및 멀티레벨 데이터 분석에 많이 사용되고 있는 중요한 데이터 구조이다. 최근 데이터 스트림의 온라인 분석에 대한 수요가 증가하면서 스트림 큐브, Flow 큐브, S-큐브 등의 다양한 데이터 큐브 구조와 기법이 제안되었다. 그러나 기존 기법들은 데이터 큐브 생성 시 고비용이 요구되는 단점을 가지고 있어 효과적인 데이터 구조, 질의 방법 및 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 스트림 큐브 기법에서는 H-큐빙 기법을 사용하여 큐보이드를 선택하고, 계산된 셀들을 인기 패스에 있는 큐보이드들로 구성된 H-트리에 저장한다. 그러나 스트림 큐브 기법에서는 H-트리에 데이터를 비순차적으로 삽입하기 때문에 H-큐빙 기법을 사용하여 질의를 처리할 때 제한성을 갖고 있다. 본 논문에서는 데이터의 트리 구조의 각 층에 대한 인덱스를 구축하여 스트림 데이터에 대한 빠른 삽입 연산을 지원하는 $H^*$-tree 구조와, popular-path에 존재하지 않는 큐보이드를 빨리 계산하여 스트림 데이터에 대한 빠른 애드 혹 질의 응답을 지원하는 $H^*$-cubing 기법을 제안한다. 성능평가를 통하여 제안한 $H^*$-tree 기법은 보다 적은 큐브 구축 시간을 지원하며, $H^*$-cubing 기법이 stream cube 기법보다 빠른 애드 혹질의 응답 시간을 소요하며, 보다 적은메모리를 사용함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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