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장성수,김상태,Jang, Seong-Su,Kim, Sang-Tae 대한기계학회 2000 大韓機械學會論文集A Vol.24 No.9
Statistical fatigue properties of metallic materials are increasingly required for reliability design purpose. In this study, static and fatigue tests were conducted and the normal, log-normal, two -parameter Weibull distributions at the 5% significance level are compared using the Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit test. Parameter estimation were compared with experimental results using the maximum likelihood method and least square method. It is found that two-parameter Weibull distribution and maximum likelihood method provide a good fit for static and fatigue life data. Therefore, it is applicable to the static and fatigue life analysis of the spheroidal graphite cast iron. The P-S-N curves were evaluated using log-normal distribution, which showed fatigue life behavior very well.
피로수명예측을 위한 잔류강도 저하모델의 파라미터 결정법 제안(I)
김상태,장성수,Kim, Sang-Tae,Jang, Seong-Su 대한기계학회 2001 大韓機械學會論文集A Vol.25 No.5
The static and fatigue tests have been carried out to verify the validity of a generalized residual strength degradation model. And a new method of parameter determination in the model is verified experimentally to account for the effect of tension-compression fatigue loading of spheroidal graphite cast iron. It is shown that the correlation between the experimental results and the theoretical prediction on the statistical distribution of fatigue life by using the proposed method is very reasonable. Furthermore, it is found that the correlation between the theoretical prediction and the experimental results of fatigue life in case of tension-tension fatigue data in composite material appears to be reasonable. Therefore, the proposed method is more adjustable in the determination of the parameter than maximum likelihood method and minimization technique.
피로수명예측을 위한 잔류강도 저하모델의 파라미터 결정법 제안(II)
김상태,장성수,Kim, Sang-Tae,Jang, Seong-Su 대한기계학회 2001 大韓機械學會論文集A Vol.25 No.9
A new method of parameter determination in the fatigue residual strength degradation model is proposed. The new method and minimization technique is compared experimentally to account for the effect of tension-compression fatigue loading of spheroidal graphite cast iron and graphite/epoxy laminate. It is shown that the correlation between the experimental results and the theoretical prediction on the fatigue life and residual strength distribution using the proposed method is very reasonable. Therefore, the proposed method is more adjustable in the determination of the parameter than minimization technique for the prediction of the fatigue characteristics.
정지궤도복합위성 우주기상탑재체 개발 요구사항 및 시스템 설계
진경욱(Kyoung-Wook Jin),장성수(Sung-Soo Jang),최정수(Jung-Su Choi),양군호(Koon-Ho Yang),선종호(Jongho Seon),채규성(Kyu-Sung Chae),박준용(Junyong Park) 한국항공우주연구원 2014 항공우주기술 Vol.13 No.2
천리안위성(2010년 발사)의 성공적인 개발을 바탕으로 두 기의 위성을 동시에 개발하는 정지궤도 복합위성(GEO-KOMPSAT-2) 프로그램이 진행 중이다. 정지궤도 복합위성 중 GEO-KOMPSAT-2A(GK2A)위성에는 차세대 고성능 기상 탑재체와 우주기상 탑재체가 개발·탑재될 예정이다. 국내 주도로 개발되는 우주기상 탑재체는 대한민국 최초의 정지궤도용 우주기상 센서가 될 예정이다. 세 가지 종류의 우주기상 탑재체(고에너지 입자 검출기, 자력계, 위성 대전 감시기)는 정지궤도에서 우주공간에 대한 물리적 현상(고에너지 입자 분포, 지구 주위의 자기장, 위성 대전 전류)을 관측하여 우주기상 예·경보에 활용될 목적을 가지고 있다. 본 논문에서는 GK2A위성의 부탑재체인 우주기상탑재체 개발 요구사항, 시스템 설계 및 접속 설계에 대해 요약 기술하였다. GEO-KOMPSAT-2 (GK2) program, which develops two advanced geostationary satellites simultaneously after the successful COMS mission (2010~present), is on going. An improved next generation meteorological payload and space weather sensors will be equipped on the GK2A. The space weather sensor will be the Korea"s first geostationary space environment monitoring payload. Main objectives of the project are its applications into space weather forecasting and pre-warning of hazardous space weather by monitoring physical phenomena such as distribution of high energetic particles, Earth"s magnetic fields and charging currents on the spacecraft at a geostationary orbit using the three space weather sensors(energetic particle detector, magnetometer and charging monitor). The summary of the GK2A space weather sensor development and its system and interface designs were described in the paper.
김철진(Cheol-jin Kim),장성수(Sung-su Jang) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 인공지능 기술은 크게 3가지로 이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 분할 기술이 있다. 그 중 이미지 분할 기술은 이미지 내의 모든 픽셀에 대한 분류가 가능하고 이를 통해 이미지내의 특정 객체의 영역과 위치를 파악할 수 있다. 이미지 분할 과정은 Down-sampling과 Up-sampling을 거치는데 이때 입력 이미지 내 객체들의 지역적인 정보가 유실되는 위치정보 소실 문제가 발생한다. 1x1 Convolutional Layer를 사용하여 이미지 내의 대략적인 위치정보를 유지하며 위 문제를 해결한 모델에 착안하여 우리는 본 논문에서 이미지 분할 시 객체 계층 정보를 활용하여 지역적인 정보를 보완하는 방법을 제안한다.