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- 저자 : 이순근 (검색결과 15 건)
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연결부 강성 추정을 통한 자동차 헤드램프의 동적 응답 신뢰도 개선
복잡한 구조물의 동적 거동을 정확하게 분석하기 위해서는 연결부의 특성 파악이 필수적이다. 자동차 헤드램프 내부에도 연결부가 존재하며, 이 연결부에 대한 유한요소 모델링 방법이 유한요소해석 결과의 신뢰도에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 헤드램프의 연결부 강성을 추정함으로써 유한요소해석의 동적 응답 신뢰도를 개선하는 방법을 제안하였다. 연결부는 역학적 등가 모델인 스프링 요소로 구성하였으며, 순차적 근사 최적화 기법을 활용하여 강성을 추출하였다. 최적화 과정에서는 임팩트 해머 모달 실험과 유한요소해석에서 도출된 고유진동수 및 MAC 값을 활용하였다. 최적화된 연결부 강성이 입력된 헤드램프의 유한요소해석 결과는 실험 결과와 유사한 동적 거동을 나타냈다. 최종적으로, 동일한 연결부로 구성된 다른 제품에 추정된 강성을 적용하여, 제안한 방법과 추정된 강성의 타당성을 검증하였다. In order to exactly analyze dynamic behavior of a complex structure, it is essential to understand joint characteristics. There are joints in an automotive headlamp. The modeling method for the joints of a headlamp strongly has an effect on the reliability of FEA (Finite Element Analysis) results. In this study, it was proposed the method how to improve the dynamic response reliability by the estimation of the joint stiffness. The headlamp joint was assumed to be the spring element and the joint stiffness was extracted using the sequential approximate optimization. The natural frequencies and MAC values of the headlamp were obtained from FEA and impact hammer modal testing. The results were used in the optimization procedure of the joint stiffness. The FEA results of the headlamp which was included the optimized joint stiffness show the similar dynamic characteristics in comparison with the experiment results. Finally, the joint stiffness was applied to another product assembled with the same joint. As a result, it was verified that the proposed method and the estimated stiffness were valid.
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이순근 연세대학교 보건대학원 2007 국내석사
Industrial health organizations are broadly related to field environment information, workers’ health records and medical examination records. It is very important in the field of industrial health to analyze and manage all information scientifically in order to contribute to efficient health management of workers.Despite the importance of information management, however, most of current systems at industrial health organizations are very poorly built and cannot even utilize existing information.In this respect, this study was conducted to provide a knowledge management system for industrial health organizations based on the performance management system. For this purpose, I derived performance and problems of the information system currently used at the Korea Industrial Health Association and presented a knowledge management system (KMS) model based on the most frequently used information technology (IT) management strategies, such as data warehouse (DW) and balance score sheets (BSC). In addition, I evaluated the quantitative and qualitative effects of models to propose a possible system to apply.The knowledge management system built through this study would lead to an improvement in industrial health services with internal and national policy-making data and serve as a basic model that can be utilized and recognized in the globalized medical market. 산업보건대행기관은 사업장 작업환경정보와 근로자의 검진정보 등 건강인에 대한 자료까지 방대하게 산재되어 있다. 이를 과학적으로 분석하여 체계적으로 관리하면 근로자의 효율적인 건강관리에 기여할 수 있어 산업보건영역에서 정보관리는 매우 중요하다고 할 수 있다.하지만, 정보관리의 중요성에도 불구하고 현재 체계적인 정보화는 매우 부진하며 보유한 정보의 활용 또한 미비할 실정이다.따라서 본 연구에서는 산업보건서비스 향상을 위한 업무운영시스템을 활용한 산업보건대행기관 지식관리시스템의 도입 및 확산방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위해서 산업보건대행기관을 대표하는 대한산업보건협회의 정보시스템 현황과 문제점을 도출하였으며 이를 해결하고자 데이터웨어하우스(DW), 균형성과지표(BSC) 등 현재 가장 많이 사용되고 있는 정보기술(IT)경영전략들을 활용하여 운영업무시스템을 연계한 산업보건대행기관 지식관리시스템(KMS) 모델을 제시 하였다. 또한 설계된 모델에 대하여 정량적 효과와 정성적 효과를 평가하여 시스템 도입 및 확산방안을 제시하였다.운영업무시스템을 활용한 산업보건대행기관 지식관리시스템의 도입 및 확산은 조직내부 및 국가 정책결정자료 제공을 통한 산업보건서비스 향상으로 의료시장 개방 등 글로벌화된 경쟁체제에서 경쟁력 우위를 보장하는 KMS의 기본모델로써 활용될 수 있을 것이다.
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특허문서의 키워드 추출을 위한 텍스트 마이닝 기반의 관계성 그래프 모델
특허권은 현대와 같이 발달된 기술사회와 치열한 기업 간의 경쟁 속에서 기술의 선점이라는 측면에서 그 중요성이 증대되고 있다. 이에 세계적으로 연간 출원되는 특허권의 수도 방대하며, 편의성 및 효율성으로 인해 전자문서의 형식으로 분류, 저장되고 있다. 이와 같이 분류, 저장된 특허문서들은 그에 대한 분석 및 평가를 통해 해당 기술의 강점 및 약점을 평가하는데 사용되고 있으며 또한, 응용 기술의 개발이나 새로운 기술 개발에 있어 그와 관련된 특허기술에 대한 분석은 중복 투자와 불필요한 노력을 회피하기 위해서도 필수 불가결한 요소가 되고 있다. 이러한 방대한 특허문서로부터 분석 및 평가 등에 사용할 유용한 정보를 추출하기 위해서는 텍스트 마이닝의 기술을 활용해야 하며 이 기술을 적용하기 위해 가장 기본은 해당 특허문서의 특징을 가장 잘 반영할 수 있는 최소한의 키워드들을 추출해 내는 것이다. 본 논문에서는 일반문서와 다른 특허문서의 반구조적인 특성을 활용하여 효율적으로 키워드들을 추출하는 관계성 그래프 모델을 제시하고자 한다. 제안된 모델을 구성하는 정점들은 기존의 벡터공간모델을 이용하여 추출된 상위 후보 키워드들이며 간선들은 이들 후보 키워드들 간의 관계성을 반영하도록 하였다. 관계성은 특허문서의 반구조적인 특성과 동일 문장 내에 나타난 빈도수에 기반하여 산출하며 그 값을 간선의 레이블로 하여 표현한다. 이 관계성이 임계값 이하를 갖는 간선들을 제거하는 간선 자르기 과정을 수행한 후 다른 후보 키워드들과 관계성이 없는 후보 키워드들을 제거함으로서 일정 정도 이상의 관계성을 갖는 키워드들을 추출한다. 다음 단계로 보다 강한 관계성을 갖는 키워드들만을 추출하기 위해 그리드 알고리즘(Grid Algorithm)의 한 종류인 최단경로 알고리즘을 변형한 최대 관계성 알고리즘을 적용한다. 이 알고리즘을 통해 관계성이 높은 키워드들만으로 구성된 키워드 리스트를 추출한다. 제안한 모델의 평가를 위해 미국특허청에 등록된 임의의 특허문서 50개를 임의로 선택하여 실험하였으며 벡터모델로부터 추출된 여러 상위 후보 키워드 군들에 대해 간선 자르기 과정을 적용한 결과 평균적으로 30% 이상 키워드 군의 크기를 줄였으며, 최대 관계성 알고리즘을 적용한 경우에는 평균 40% 이상의 향상된 효과를 보여주었다. 또한 제안한 모델은 특허문서 내용을 기반으로 하여 키워드들을 추출하였기 때문에 키워드 군의 크기의 축소에도 불구하고 해당 특허문서의 특징을 잘 반영하였다. 결과적으로 본 논문에서 제시한 특허문서의 반구조적인 특성을 반영한 관계성 그래프 모델은 특허문서로부터 키워드를 추출하는데 효율적임을 알 수 있었다.
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