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宋埈泰,張洪寬 成均館大學校 科學技術硏究所 1992 論文集 Vol.43 No.1
The design of piezoelectric layer and acoustic lens for scanning acoustic microscope is described. Acoustic lens utilizes the principle of optical lens, but it is the concave type in contrast with the optical lens. Mainly, the materials of acoustic lens are composed of ZnO which operates the longitudinal mode and has a large electromechanical coupling constant with the piezoelectric transducer and A1_20_3 which is very hard and whose difference of acoustic velocity is large about the acoustic lens rod. The segment of entire circle(O) must be generally 50˚ which is larger than Rayleigh's critical angle. If θ_max is 50˚ K is 53.33 or 15.74. Thus, according to the frequency of piezoelectric transducer, the radius of top electrode is obtained by formula (4.16). Peizoelectric transducer must be the thickness mode of circular plate, and piezoelectric layer is between λ / 4 and λ/2. And with the frequency of half wavelength of f_o = ω_o/2π = v_o/21_o and the acoustic velocity of v_0, the thickness of 1_0, the thickness of transducer is taken.
宋埈泰,辛龍德,張洪寬 成均館大學校 科學技術硏究所 1988 論文集 Vol.39 No.1
The object recognition using the ultrasonic resonator is reconstructed computationally on a CRT. The recognition information is obtained sequentially by the scanning the transmitter-receider unit in twodimension by the fan-beam method. The system consists of the scanning transmitter-receiver unit, step motor for position control, computing part and display unit including a CRT. The distance between sensor and object was measured quickly in each sampling point. The resolution of disk shape of 25cm diameter and the square shape of 25cm x 25cm were 77%, 61% each. The object recognition using the ultrasonic wave was carried out in air.
스마트공장 구축을 위한 인공지능 기반 연구기술 사례 분석
한상욱,이인재,장홍관,최동학 한국경영과학회 2022 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.6
코로나19 사태 이후 비대면 공정관리에 대한 중요성이 부각되면서 스마트 공장(Smart Factory)에 대한 관심이 계속해서 증가하고 있다. 정부의 디지털 뉴딜 정책이 발표되면서 중소 제조업의 디지털 대전환 시대 및 중소·중견기업의 제조혁신이 촉진되고 있는 가운데, 데이터에 기반한 공장의 전체 생산과정을 통합 관리하는 스마트 공장은 세계적인 블루오션 시장으로 주목받고 있다. 최근 중소 제조 공장에 도입되는 장비들은 공정에 필요한 다양한 데이터를 생산하고 있다. 장비에 부착된 여러 가지 센서들이 현재 생산 중인 품목에 따라 다양한 파라미터 값들로 데이터를 내주고 있는 셈이다. 하지만 아직까지 많은 공장들이 그 데이터들을 흘려보내거나 제대로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 스마트 공장의 AI 연구기술 개발·적용 사례를 조사하고 제조 분야마다 다른 공정 데이터의 종류, 수집, 예측 방향에 초점을 맞추어 스마트 공장에서의 AI 기술도입의 방향성을 살펴보고자 한다.