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필라멘트 와인딩법에 의한 단일 개구부 복합재료 압력용기의 개발
황병선,김병선,김병하,박승범,Hwang, Byeong-Seon,Kim, Byeong-Seon,Kim, Byeong-Ha,Park, Seung-Beom,Roger, Davidson 한국기계연구원 2000 硏究論文集 Vol.30 No.-
Double boss type composite pressure bottles have been developed widely but single boss type had not because there are some difficulty in technical point. In this paper a research was performed to develop composite pressure vessel in conjunction with design, fabrication, and test. Fiber pattern and angles were decided by CADFIL software and they are [liner/$15^{\circ}$/$15^{\circ}$/$90^{\circ}$/$18^{\circ}$/$90^{\circ}$/$21^{\circ}$/$21^{\circ}$/$90^{\circ}$]. Fabrication of bottles was done by AEA's 5-axis filament winding machine. During fabrication fiber optic sensor were embedded to measure were behavior of structure at the applied internal pressure. Even though satisfied test results were not obtained, the experimental set-up of fiber optics showed the possibility for the application of filament wound vessels. However, the conventional strain and fabrication of single boss composite bottles.
황병선,김정호,이예람,경찬욱,선준호,선영규,김진영,Hwang, Byungsun,Kim, Jeongho,Lee, Ye-Ram,Kyeong, Chanuk,Seon, Joonho,Sun, Young-Ghyu,Kim, Jin-Young 한국인터넷방송통신학회 2022 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.22 No.5
Recently, interesting of home training is getting bigger due to COVID-19. Accordingly, research on applying HAR(human activity recognition) technology to home training has been conducted. However, existing paper of HAR proposed static activity instead of dynamic activity. In this paper, the deep learning model where dynamic exercise posture can be analyzed and the accuracy of the user's exercise posture can be shown is proposed. Fitness images of AI-hub are analyzed by blaze pose. The experiment is compared with three types of deep learning model: RNN(recurrent neural network), LSTM(long short-term memory), CNN(convolution neural network). In simulation results, it was shown that the f1-score of RNN, LSTM and CNN is 0.49, 0.87 and 0.98, respectively. It was confirmed that CNN is more suitable for human activity recognition than other models from simulation results. More exercise postures can be analyzed using a variety learning data.
황병선,염종택,이진우,Hwang, Byeong-Seon,Yeom, Jong-Taek,Lee, Jin-U 재료연구소 2009 機械와 材料 Vol.21 No.2
본 고는 중대형 풍력터빈의 핵심부품인 로터 블레이드, 대형베어링, 증속기, 발전기, 전략변환장치, 타워 등에 사용되는 주요재료에 대한 설명과 제조방법 및 평가 방법 등에 대해 다루어 졌다. 일반적으로 풍력터빈을 구성하는 소재는 금속소재와 비금속재료로 구분되며, 비금속재료는 대부분 복합재료로써 풍력 블레이드에 적용되고 있다. 현재 육상용 풍력터빈의 한계를 극복하기 위한 대안으로, 해상용 풍력터빈에 대한 관심이 집중되고 있으며, 이러한 극지 해상의 대형 시스템에 활용되고 있는 금속소재의 경우, 고강도, 저온인성, 내피로, 내식성 등이 우수한 강재를 요구하기에 이르렀다. 이에 따라, 여러 소재 측면의 요구를 충족하기 위한 소재설계의 비중이 점차 고조되고 있으며, 이러한 시점에 본 고를 통해 풍력터빈에 활용되고 있는 소재의 전반적인 내용과 관련 소재부품의 제조 및 평가 방법등의 이해를 돕고자 한다.
대규모 IoT 환경에서의 효과적 측위를 위한 능동적-수동적 거리 추정 기법
황병선,이승우,김경훈,선영규,김진영,Byungsun Hwang,Seongwoo Lee,Kyoung-Hun Kim,Young-Ghyu Sun,Jin-Young Kim 한국인터넷방송통신학회 2024 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.24 No.3
Internet of Things (IoT)의 성능 발전 및 보급으로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있으며, 요구되는 서비스의 목적에 맞게 다양한 거리 추정 기법들이 연구되고 있다. 기존 거리 추정 기법은 태그와 앵커가 직접 신호를 교환하여 거리를 추정하기 때문에 대규모 IoT 환경에서 통신 자원을 효율적으로 사용하지 못하다는 한계점을 갖는다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 능동적-수동적 거리 추정 기법들이 제안되었으나, 클록 드리프트 오차에 대한 이론적인 수렴성 보장과 거리 추정 기법의 특징에 대한 분석이 부족하여 정밀한 측위 결과를 도출하기 어려울 수 있다. 본 논문에서는 대규모 IoT 환경에서 정밀 측위를 위해 클록 드리프트 오차를 반영한 개선된 능동적-수동적 거리 추정 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 개선된 능동적-수동적 거리 추정 기법은 기존 능동적-수동적 거리 추정 기법 대비 최대 94.4%, 14.4% 거리 추정 성능을 개선할 수 있음을 확인했다. With the advancement and proliferation of the Internet of Things (IoT), a wide range of location-based services are being offered, and various ranging methods are being researched to meet the objectives of the required services. Conventional ranging methods involve the direct exchange of signals between tags and anchors to estimate distance, presenting a limitation in efficiently utilizing communication resources in large-scale IoT environments. To overcome these limitations, active-passive ranging methods have been proposed. However, there is a lack of theoretical convergence guarantees against clock drift errors and a detailed analysis of the characteristics of ranging estimation techniques, making it challenging to derive precise positioning results. In this paper, an improved active-passive ranging method that accounts for clock drift errors is proposed for precise positioning in large-scale IoT environments. The simulation results confirmed that the proposed active-passive ranging method can enhance distance estimation performance by up to 94.4% and 14.4%, respectively, compared to the existing active-passive ranging methods.