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이중연,홍기남,지상원 한국복합신소재구조학회 2020 복합신소재구조학회논문집 Vol.11 No.5
This paper reports the results of computational fluid dynamics analysis on a steam transfer tube designed to eliminate the uncured end point of the cured-in-place pipe (CIPP) that is used to reinforce sewer pipes. For the flow analysis of the designed steam transfer tube, analysis was performed using SolidWorks Flow Simulation. Flow and temperature distributions for steam transport tubes with diameters of 100, 150, and 200mm were investigated by using flow analysis. The analysis results confirmed that as the diameter of the steam transfer tube is increased, the inner length of the CIPP satisfying the curing temperature increased. Additionally, it was confirmed that a steam backflow phenomenon occurred at the inlets of all steam transfer tubes except for the diameter of 200mm. Accordingly, the optimum diameter for the steam transfer tube was determined to be 200mm. Further, through flow analysis, it was confirmed that the curing temperature was satisfied for all lengths of CIPP after 350s of steam injection. 본 논문은 하수관 보강 방법 중 보강튜브경화공법(CIPP)의 종점부 미경화 문제를 해결하기 위해 설계된 증기이송튜브 시스템에 대한 유동해석 결과를 보고한다. 설계된 증기이송튜브의 유동해석을 위해 SolidWorks Flow Simulation을 이용하여해석을 수행하였다. 100mm, 150mm, 200mm의 직경을 갖는 증기이송튜브에 대한 유동 흐름 및 온도 분포가 유동을 해석을 통해검토되었다. 해석 결과를 통해 증기이송튜브의 직경이 증가함에 따라 경화온도를 만족하는 CIPP 내부 길이가 증가하는 것이 확인되었다. 또한, 직경 200mm를 제외한 모든 직경의 증기이송튜브의 입구에서 증기 역류 현상이 나타남을 확인하였다. 이에 증기이송튜브의 최적 직경은 200mm로 결정되었으며, 이에 대한 유동해석을 통해 증기주입을 시작하고 350초 경과 이후에 CIPP 내 모든 길이에서 경화온도를 만족하는 것을 확인하였다.
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대용량 전산유체역학 데이터의 효과적 분석을 위한 2차 변수 분석 시스템의 설계 및 구현
이중연,허영주,이세훈,김민아 한국정보과학회 2019 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.25 No.11
Computational Fluid Dynamics (CFD) is a branch of fluid mechanics that solves partial differential equations depicting fluid flows using a set of algebraic equations with computers. Although a substantial number of variables is calculated in CFD, only a few can be stored in the file system due to its limited storage capacity. This has necessitated the use of a functionality that calculates secondary variables at the time of analysis, which generally occurs at the post-processing stage. In this paper, we suggest an effective analysis system for the secondary variable of a massive CFD dataset. We prove the usefulness of the proposed system by evaluating its performance and usability using real-world vessel CFD data. Through this process, we verified the performance and the usability of the system, which are 5.96 times higher and 1.43 times better than those of existing CFD analysis tools, respectively. 전산유체역학은 컴퓨터를 이용해서 유체현상을 모사하는 미분방정식의 해를 풀고 해석하는 학문이다. 복잡한 유체현상을 해석하기 위해서는 여러 종류의 CFD 변수를 계산해야 하는데, 데이터의 크기가 대규모가 될 경우, 한정적인 스토리지의 용량으로 인해 필수적인 변수만을 스토리지에 저장하고, 나머지 CFD 변수들은 후처리 시점에 계산하는 경우가 많다. 본 논문에서는 전산유체역학 응용에서 많이 사용하는 CFD 변수들에 대해 각 변수를 후처리 시간에 효과적으로 계산하고 분석할 수 있도록 하는 2차 변수 분석 시스템을 제안하고자 한다. 또한, 제안하는 시스템의 성능 및 사용성 평가를 통해 해당 시스템의 유용성을 검증한다. 이러한 검증 과정에는 실세계에서 사용되는 선박유동해석 데이터가 사용되었다. 이를 통해 기존 시스템 대비 최대 5.96배의 좋은 성능과 1.43배의 높은 사용성을 보임을 검증하였다.
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혼성신호 컨볼루션 뉴럴 네트워크 가속기를 위한 저전력 ADC설계
이중연,말릭 수메르,사아드 아슬란,김형원,Lee, Jung Yeon,Asghar, Malik Summair,Arslan, Saad,Kim, HyungWon 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.11
본 논문은 저전력 뉴럴 네트워크 가속기 SOC를 위한 아날로그 Convolution Filter용 저전력 초소형 ADC 회로 및 칩 설계 기술을 소개한다. 대부분의 딥러닝의 학습과 추론을 할 수 있는 Convolution neural network accelerator는 디지털회로로 구현되고 있다. 이들은 수많은 곱셈기 및 덧셈기를 병렬 구조로 구현하며, 기존의 복잡한 곱셉기와 덧셈기의 디지털 구현 방식은 높은 전력소모와 큰 면적을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 이 한계점을 극복하고자 본 연구는 디지털 Convolution filter circuit을 Analog multiplier와 Accumulator, ADC로 구성된 Analog Convolution Filter로 대체한다. 본 논문에서는 최소의 칩면적와 전력소모로 Analog Accumulator의 아날로그 결과 신호를 디지털 Feature 데이터로 변환하는 8-bit SAR ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 Capacitor Array의 모든 Capacitor branch에 Split capacitor를 삽입하여 모든 branch의 Capacitor 크기가 균등하게 Unit capacitor가 되도록 설계하여 칩면적을 최소화 한다. 또한 초소형 unit capacitor의 Voltage-dependent capacitance variation 문제점을 제거하기 Flipped Dual-Capacitor 회로를 제안한다. 제안하는 ADC를 TSMC CMOS 65nm 공정을 이용하여 설계하였으며, 전체 chip size는 1355.7㎛<sup>2</sup>, Power consumption은 2.6㎼, SNDR은 44.19dB, ENOB는 7.04bit의 성능을 달성하였다. This paper introduces a low-power compact ADC circuit for analog Convolutional filter for low-power neural network accelerator SOC. While convolutional neural network accelerators can speed up the learning and inference process, they have drawback of consuming excessive power and occupying large chip area due to large number of multiply-and-accumulate operators when implemented in complex digital circuits. To overcome these drawbacks, we implemented an analog convolutional filter that consists of an analog multiply-and-accumulate arithmetic circuit along with an ADC. This paper is focused on the design optimization of a low-power 8bit SAR ADC for the analog convolutional filter accelerator We demonstrate how to minimize the capacitor-array DAC, an important component of SAR ADC, which is three times smaller than the conventional circuit. The proposed ADC has been fabricated in CMOS 65nm process. It achieves an overall size of 1355.7㎛<sup>2</sup>, power consumption of 2.6㎼ at a frequency of 100MHz, SNDR of 44.19 dB, and ENOB of 7.04bit.
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이중연,이경훈 대한건축학회 2007 대한건축학회논문집 Vol.23 No.8
It is not deniable that the civil engineering damages are most significantly discussed when a natural disaster occurs like typhoon.However it is true that thorough evaluations have not been handled seriously when it comes to building issues.Thus here l propose some structural improvement plan and damage control list to understand the situation and prevention.
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이중연,Lee, Jung-Yeon 한국과학기술정보연구원 2000 지식정보인프라 Vol.3 No.-
최근 문화, 예술, 과학 등 많은 분야에 걸쳐 컴퓨터 그래픽의 중요성이 부각되고 있다. 특히 컴퓨터 그래픽의 한 분야인 3D 그래픽은 영화, 광고, 게임, 교육 CAD/CAM, 과학적 가시화 등 많은 분야에서 널리 쓰이면서 그 중요성이 더욱 커졌다. 그러나 이와 관련된 국내 기술력은 외국의 기술력에 비해 많이 뒤쳐진 상태다. 국내의 컴퓨터 그래픽관련 기술력을 세계적인 수준으로 끌어올리기 위해 연구에 매진하고 있는 서강대학교 컴퓨터그래픽스연구실의 임인성 교수님을 만나보았다.
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대용량 유동 데이터를 위한 분산 가시화 시스템의 설계 및 구현
이중연,김민아,이세훈,허영주,구기범 한국항공우주학회 2012 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2012 No.11
본 논문에서는 대용량 유동 데이터를 실시간으로 해석하기 위한 새로운 분산 가시화 시스템을 제안한다. 제안하는 분산 가시화 시스템은 유동 가시화의 특성에 맞춘 동적 데이터 할당 기술을 이용해서 기존의 방법에 비해 빠른 유동 가시화를 가능하게 한다. 이러한 동적 데이터 할당 기술은 분산 공유 메모리 기법을 이용해서 구현되었으며 실시간 가시화를 위한 분산 가시화 시스템에 적용되었다. 또한, 실제 테라 스케일 유동 데이터에 적용, 등치면과 스트림라인 생성 실험을 통해 기존 가시화 기술과 비교하였고, 우월한 성능을 보임을 입증했다. In this paper, we represent a new distributed visualization system to interactively analyze massive flow data. This distributed visualization system enables faster visualization using dynamic data allocation which is optimized on characteristics of flow visualization method. The dynamic data allocation technique is implemented based on distributed shared memory technology and applied into the distributed visualization system. Proposed system is applied into the tera scale flow dataset. We did experiments of iso-surface and streamline generation to compare with ParaView and showed superior performance.
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