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함영복(Y. B. Ham),윤소남(S. N. Yun),최준혁(J. H. Choi),조원용(W. Y. Cho) 한국동력기계공학회 2005 한국동력기계공학회 학술대회 논문집 Vol.- No.-
Water hydraulics instead of conventional oil hydraulics has been used as an environment-friendly pressure medium because of high power density, pollution-free, low fire risk and so on. Especially, water hydraulic power generation pump has used to be the research subject in relation to its relative sliding movement, material, design and manufacturing methods. In this paper, we applied the engineering plastic-coated sliding components against the stainless steel to a water hydraulic power generation pump. We have designed the tilting cam drive mechanism consist of rod type pistons and constant velocity joint and analyzed the friction stress of sliding components. Finally, combining each component of verified materials, rod type piston and constant velocity joint was developed low leakage and low friction water hydraulic power generation pump with high efficiency.
Jong-Duk Son(손종덕),Bo-Suk Yang(양보석),A.C.C. Tan,J. Mathew 한국동력기계공학회 2004 한국동력기계공학회 학술대회 논문집 Vol.- No.-
많은 기계에서 전달 매체에 의한 원래 신호의 감쇠와 노이즈로 인해 결함을 미리 발견하기 어렵다. 적응 필터와 고차 통계를 이용한 진보된 신호처리기술이 기계 표면에서 측정된 신호로부터 원래의 신호를 추출하는데 사용되었다. 이 논문에서는 고유벡터 알고리듬을 이용한 Blind Deconvolution 기술이 측정된 신호로부터 결함 베어링 신호를 복원하는데 이용되었다. 결함 신호는 다양한 노이즈를 포함하고 있다. 신호와 노이즈 비율은 초기 신호를 발견하는데 이 기술의 효율을 결정하고 필터의 최적의 길이를 결정하는데 이용되었다. 결과로부터 이 기술이 0.21과 같이 낮은 신호 대 노이즈 비율에서 원래의 신호를 결정하는데 효과적이라는 나타낸다. 그러나 상대적으로 큰 필터 길이가 요구된다.
임의의 잡음 신호 추가를 활용한 적대적으로 생성된 이미지 데이터셋 탐지 방안에 대한 연구
황정환,윤지원 한국정보전자통신기술학회 2019 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.12 No.6
In Deep Learning models derivative is implemented by error back-propagation which enables the model to learn the error and update parameters. It can find the global (or local) optimal points of parameters even in the complex models taking advantage of a huge improvement in computing power. However, deliberately generated data points can ‘fool’ models and degrade the performance such as prediction accuracy. Not only these adversarial examples reduce the performance but also these examples are not easily detectable with human’s eyes. In this work, we propose the method to detect adversarial datasets with random noise addition. We exploit the fact that when random noise is added, prediction accuracy of non-adversarial dataset remains almost unchanged, but that of adversarial dataset changes. We set attack methods (FGSM, Saliency Map) and noise level (0-19 with max pixel value 255) as independent variables and difference of prediction accuracy when noise was added as dependent variable in a simulation experiment. We have succeeded in extracting the threshold that separates non-adversarial and adversarial dataset. We detected the adversarial dataset using this threshold. 여러 분야에서 사용되는 이미지 분류를 위한 딥러닝(Deep Learning) 모델은 오류 역전파 방법을 통해 미분을 구현하고 미분 값을 통해 예측 상의 오류를 학습한다. 엄청난 계산량을 향상된 계산 능력으로 해결하여, 복잡하게 설계된 모델에서도 파라미터의 전역 (혹은 국소) 최적점을 찾을 수 있다는 것이 장점이다. 하지만 정교하게 계산된 데이터를 만들어내면 이 딥러닝 모델을 ‘속여’ 모델의 예측 정확도와 같은 성능을 저하시킬 수 있다. 이렇게 생성된 적대적 사례는 딥러닝을 저해할 수 있을 뿐 아니라, 사람의 눈으로는 쉽게 발견할 수 없도록 정교하게 계산되어 있다. 본 연구에서는 임의의 잡음 신호를 추가하는 방법을 통해 적대적으로 생성된 이미지 데이터셋을 탐지하는 방안을 제안한다. 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때 일반적인 데이터셋은 예측 정확도가 거의 변하지 않는 반면, 적대적 데이터셋의 예측 정확도는 크게 변한다는 특성을 이용한다. 실험은 공격 기법(FGSM, Saliency Map)과 잡음 신호의 세기 수준(픽셀 최댓값 255 기준 0-19) 두 가지 변수를 독립 변수로 설정하고 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때의 예측 정확도 차이를 종속 변수로 설정하여 시뮬레이션을 진행하였다. 각 변수별로 일반적 데이터셋과 적대적 데이터셋을 구분하는 탐지 역치를 도출하였으며, 이 탐지 역치를 통해 적대적 데이터셋을 탐지할 수 있었다.
Design of a Parallel Hybrid Vehicle Powertrain with Semi-Spherical CVT
J. Y. Kim(김정윤) 한국동력기계공학회 2009 한국동력기계공학회 학술대회 논문집 Vol.2009 No.6
구면무단변속기(SS-CVT)는 구조가 간단하여 변속기구의 부피와 무게를 기존의 변속기구에 비하 여 줄일 수 있으며, 별도의 클러치 없이 출력축의 정회전, 역회전 그리고 중립상태 등을 구현할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 구면무단변속기의 기구적 특징과 변속메카니즘을 이용하여 직류모터와 가솔린엔 진을 장착한 병렬형 하이브리드차량의 동력전달계를 제안하고자 한다. 이를 위하여 먼저 구면무단변속 기의 작동원리에 대해 설명하고 전용 실험장치를 제작하여 무단변속성능을 검증하였다. 또한 직류모터를 보조 동력원으로 사용하는 병렬형 하이브리드차량 동력전달계의 설계를 위해 연결기어비와 구면무단 변속기의 변속비를 차량주행성능에 맞추어 설정하였으며, 이를 차량가속성능의 수치 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 구면무단변속기의 하이브리드차량 동력전달계의 적용가능 성을 검증하였으며, 연구결과로 선정된 구성요소의 설계파라미터를 이용하여 시작차량을 제작하였다.