신뢰성 있는 토양의 이산요소모델을 개발하기 위해서는 토양의 특성을 고려하여 매개변수를 교정해야 한다. 본 연구에서는 이산요소모델을 구성하는 각 매개변수가 토양 입자의 거동에 미치는 영향을 분석하였고, 분석된 결과를 이용하여 토양의 이산요소모델을 개발하였다. 민감도 분석의 대상이 되는 매개변수는 전단 계수, 마찰 계수, 표면 에너지 등으로 선정하였으며, 교정의 기준이 되는 토양의 특성은 가비중, 안식각, 점착력 및 내부마찰각으로 선정하였다. 또한, 토성이 서로 다른 해안가, 논 및 밭을 구성하는 토양을 대상으로 연구를 수행하여 다양한 토성에 대한 적용성을 확인하였다. 결과적으로 본 연구에서 수행한 민감도 분석 결과를 이용하여 각 토양의 거동을 모사할 수 있는 이산요소모델을 교정하였으며, 시험 결과와의 비교를 통해 교정된 이산요소모델을 검증하였다.

식용 옥수수 수확기는 수확 시 옥수수 이삭의 손상율을 결정하는 탈과 시스템이 중요하다. 탈과 시스템을 개발하기 위해서는 탈과 시스템의 손상율에 영향을 미치는 주요 설계 변수를 구명해야 하고, 설계 변수의 영향 분석에는 시뮬레이션 기법이 많이 사용되고 있다. 본 연구의 목적은 탈과 시스템의 시뮬레이션 해석에 사용할 옥수수 줄기에 대한 이산요소 모델을 개발하는 것이다. 식용 옥수수의 특성을 고려하기 위하여 옥수수 줄기의 물리적 특성을 분석하였으며, 만능재료시험기를 이용한 압축 시험과 3점 굽힘 시험을 통하여 역학적 특성을 확인하였다. 또한, 옥수수 줄기의 이산요소 모델은 접촉 모델과 결합 모델로 구현하였고, 매개변수 연구를 통해 이산요소 모델의 주요 파라미터를 도출하였으며, 시험 결과와 비교하여 개발된 이산요소 모델을 검증하였다. 본 연구로부터 개발된 옥수수 줄기 모델은 탈과 시스템의 시뮬레이션에 활용된다.

재외(在外) 한인(韓人) 즉, ‘코리안 디아스포라(Korean Diaspora)’는 한민족(韓民族) 의 혈통을 이어받은 사람들이 모국을 떠나 세계 여러 지역으로 이주하여 살아가는 한민족 ‘이산(離散)’을 의미한다. 코리안 디아스포라 미술의 가장 핵심적 개념은 ‘타의(他意)에 의 한 이주’라고 할 수 있다. 코리안 디아스포라 작가들의 작품을 그들이 지닌 민족적 정체성 측면에서 분류하고 분석해보면 ‘①기억(記憶), 이산의 역사 ②근원(根源), 뿌리와 정체성 ③ 정착(定着), 또 하나의 고향 ④연결(連結), 이산과 분단을 넘어’라는 네 개의 키워드로 나누 어 살펴볼 수 있다. 첫 번째, ‘기억(記憶), 이산(離散)의 역사’는 아시아의 재외 한인 이산의 역사에 대한 집단적이고도 개인적인 기억과 서사를 다룬 작품들로 나타난다. 자발적이 아닌 타의(他意)에 의한 이주, 원치 않고 준비되지 않은 이산(離散)의 아프고 고통스러운 기억(記憶)이 코리안 디아스포라 미술의 첫 번째 정수(精髓)이다. 두 번째, ‘근원(根源), 뿌리와 정체성’은 해외 한인 동포들이 겪고 있는 정체성에 관한 것 이다. 대부분의 재외한인 동포는 민족적으로는 한민족에 속하지만 국가적으로는 다른 나라의 국적을 갖고 있다. 재일동포의 경우에는 일본으로의 귀화를 종용 당하거나 한국 국적을 취득 하기도 하지만, 이도저도 아닌 ‘조선적’이라는 무국적 상태를 지속하고 있는 이들도 있다. 혈 통에 따른 국적과 거주지에 따른 국적의 불일치라는 이중적 상황과 현지에서 소수자로서 살 면서 당하는 차별과 부조리함은 슬프고 서러운 상황일 수밖에 없다. 한반도를 떠나 이주를 시작한 증조부모나 조부모의 모습에서부터 부모와 가족을 그린 그림들, 자신의 자화상, 그리 고 백두산과 제주도 같은 혈통적 조국 산하의 풍경, 탈춤이나 돌잡이, 제사와 같은 풍물과 전통적 관습 등을 그린 여러 동포 작가의 작품에서는 한민족으로서의 혈통적․문화적 정체 성을 느끼게 된다. 세 번째, ‘정착(定着), 또 하나의 고향’은 아시아의 코리안 디아스포라 작가들이 조국을 떠나 언어와 문화가 다른 세상에 정착하고 적응하면서 만나게 되는 시각적 대상을 그린 작품 들을 보여준다. 또 다른 고향인 현지의 자연 풍경과 도시의 모습, 인물과 풍속, 역사와 종교 등은 그들 작품의 주제가 된다. 혈통적 조국이 아닌 거주국의 국민으로서 갖게 되는 국가․ 국토․현재에 대한 애정이 여러 작가의 작품에서 간취된다. 모든 예술은 풍토성을 띠는 것이 당연하므로 거주국의 관습과 문화의 영향을 받을 수밖에 없다. 또한 거주국 미술계의 역사와 현대미술의 상황을 직접적 혹은 간접적으로 반영한다. 네 번째, ‘연결(連結), 이산과 분단을 넘어’는 동포 작가들이 한민족으로서의 민족의식과 한반도의 문화적․정치적 현상에 대한 관심을 투영하여 그려낸 작품들이다. 세계에서 몇 안 되는 민족 분단 국가인 한반도에 사는 우리와 마찬가지로, 재외 한인 작가들에게도 남과 북의 대치 상황은 관심사일 수밖에 없다. 그래서 남한과 북한이 마주하는 대화의 자리가 자주 열 려, 분단을 극복하고 항구적인 평화체제가 확립되기를 바라는 염원을 담은 그림들이 꽤 많다. 코리안 디아스포라 작가의 미술이 이산과 분단을 뛰어넘고 한민족을 위한 축복과 번영의 매개자로서 역할을 할 수 있는 날이 오기를 기대한다.

A lot of sensor and control signals is generated by an industrial controller and related internet-of-things in discrete manufacturing system. The acquired signals are such records indicating whether several process operations have been correctly conducted or not in the system, therefore they are usually composed of binary numbers. For example, once a certain sensor turns on, the corresponding value is changed from 0 to 1, and it means the process is finished the previous operation and ready to conduct next operation. If an actuator starts to move, the corresponding value is changed from 0 to 1 and it indicates the corresponding operation is been conducting. Because traditional fault detection approaches are generally conducted with analog sensor signals and the signals show stationary during normal operation states, it is not simple to identify whether the manufacturing process works properly via conventional fault detection methods. However, digital control signals collected from a programmable logic controller continuously vary during normal process operation in order to show inherent sequence information which indicates the conducting operation tasks. Therefore, in this research, it is proposed to a recurrent neural network-based fault detection approach for considering sequential patterns in normal states of the manufacturing process. Using the constructed long short-term memory based fault detection, it is possible to predict the next control signals and detect faulty states by compared the predicted and real control signals in real-time. We validated and verified the proposed fault detection methods using digital control signals which are collected from a laser marking process, and the method provide good detection performance only using binary values.

A60 급 갑판 관통 관은 선박과 해양플랜트에서 화재사고가 발생할 경우 화염의 확산을 방지하고 인명을 보호하기 위해 수평구조에 설치되는 방화장치이다. 본 연구에서는 다양한 대리모델과 다중 섬유전자 알고리즘을 이용하여 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대한 이산변수 근사최적화를 수행하였다. A60 급 갑판 관통 관의 방화설계는 과도 열전달해석을 통해 평가하였다. 근사최적화에서 관통 관의 길이, 지름, 재질, 그리고 단열재의 밀도는 이산설계변수로 적용하였고, 제한조건은 온도, 생산성 및 가격을 고려하였다. 대리모델 기반의 근사최적설계 문제는 제한조건을 만족하면서 A60 급 갑판 관통 관의 중량을 최소화할 수 있는 이산설계변수를 결정하도록 정식화 하였다. 반응표면모델, 크리깅, 그리고 방사기저함수 신경망과 같은 다양한 대리모델이 근사최적화에 사용되었다. 근사최적화의 정확도를 검토하기 위해 최적해의 결과는 실제 계산 결과와 비교하였다. 근사최적화에 사용된 대리모델 중 방사기저함수 신경망 모델이 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대해 가장 정확한 최적설계 결과를 나타내었다.

Accurate and effective powder compaction analyses are performed for brittle materials such as graphite, utilized as a solid lubricant, by using the discrete element method (DEM). The reliability of the DEM analysis is confirmed by comparing the results of graphite powder compaction analyses using the DEM particle bonding contact model and particle non-bonding contact model with those from the powder compaction experiment under the same conditions. To improve the characteristics, the parameters influencing the compaction properties of the metal-graphite mixtures are explored. The compressibility increases as the size distribution of the graphite powder increases, where the shape of the graphite particles is uniform. The improved compaction characteristics of the metal-graphite (bonding model) mixtures are further verified by the stress transmission and compressive force distribution between the top and bottom punches. It is confirmed that the application of graphite (bonding model) powders resulted in improved stress transmission and compressive force distribution of 24% and 85%, respectively.

덤프 트럭 데크의 경량화를 통한 연료 소비를 줄이고 에코 친화적인 설계를 위해서는 정확한 구조 분석이 필요하다. 지금까지 데크의 하중은 정수압 또는 토압 이론을 기반으로 계산되었다. 이 방법으로 데크의 하중 불균일을 계산할 수 없다. 하중 분포는 골재 입자의 크기 분포 및 상호 작용에 따라 달라진다. 이산요소법은 유한요소법보다 효과적으로 골재의 거동을 시뮬레이션할 수 있다. 본 논문에 서는 벌크 밀도와 안식각을 측정하여 주요 특성을 얻었다. 15톤 덤프 트럭 데크는 범핑, 브레이킹 및 회전 시의 운동 조건을 적용하여 얻은 하중을 사용했다. 시뮬레이션은 이산요소해석 소프트웨어인 EDEM을 사용했다. 데크의 응력 및 변형 분포는 NASTRAN에 의해 계산되었다. 측정된 값과 비교하였고, 이를 통해 DEM 시뮬레이션의 결과는 수학적 가정에 의한 결과보다 정확함을 확인하였다.

Systems such as database and socal network systems have been broadly used, and their unexpected failure, with great losses and sometimes a social confusion, has received attention in recent years. Therefore, it is an important issue to find optimal maintenance plans for such kind of systems from the points of system reliability and maintaining cost. However, it is difficult to maintain a system during its working cycle, since stopping works might incur users some troubles. From the above viewpoint, this paper discusses minimal repair maintenance policy with periodic replacement, while considering the random working cycles. The random working cycle and periodic replacement policies with minimal repair has been discussed in traditional literatures by usually analyzing cases for the nonstopping works. However, maintenance can be more conveniently done at discrete time and even during the working cycle in real applications. So, we propose that periodic replacement is planned at discrete times while considering the random working cycle, and moreover provide a model in which system, with a minimal repair at failures between replacements, is replaced at the minimum of discrete times KT and random cycles Y. The average cost rate model is used to determine the optimal number of periodic replacement.

In this study, the regression equation was suggested to predict of the shot ball velocity according to blade shapes based on discrete element (DE) analysis. First, the flat type blade DE model was used in the analysis, the validity of the DE model was verified by giving that the velocity of the shot ball almost equal to the theoretical one. Next, the DE analyses for curved and combined blade models was accomplished, and their analytical velocities of shot ball were compared with the theoretical one. The velocity of combined blade model was greatest. From this, the regression equation for velocity of shot ball according to the blade shape based on the DE analysis was derived. Additionally, the wind speed measurement experiment was carried out, and the experimental result and analytical one were the same. Ultimately, it was confirmed that the prediction method of the velocity of shot ball based on DE analysis was effective.

감성은 의사 결정, 지각 등에 직접적으로 영향을 미치며 인간의 삶에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고각성부정 감성의 편리하고 정확한 인식에 있어서, 생체신호를 이용한 분석 알고리즘을 설계하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 보통 / 공포 감성 유발 영상을 이용하여 두 감성을 유도한 후, 생체신호 중 간단한 피부전도도 신호를 측정하였다. 측정된 피부전도도에 대해 Tonic 성분과 Phasic 성분으로 분해하고 감성 자극과 관련된 Phasic 성분을 더 상세하게 SCVSR, SCSR로 분해하여 각 성분의 주요한 특징들을 추출함으로써, 정확한 분석을 하기 위해 기존의 사용된 방법이 아닌 우수한 시간-주파수 지역화 특성을 가진 이산 웨이브렛 변환을 사용하였다. 추출된 특징들은 Phasic 성분의 최댓값, Phasic 성분의 진폭, SCVSR의 영교차율, SCSR의 영교차율이다. 분석 결과, 4가지 특징들 모두 고각성 부정 감성의 경우가 저각성 보통 감성의 경우보다 더 높은 값을 나타내고, 기존의 분석 방법보다 통계적으로 두 감정 사이의 더 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 이에 따라 본 연구의 결과는 피부전도도가 고각성 부정감성 측정에 대해 유용한 지표라는 것을 확인하였으며, 향후 피부전도도를 이용한 실시간 부정 감성 평가 시스템개발에 기여할 수 있을 것을 나타낸다.

This paper deals with solution methods for discrete and multi-valued optimization problems. The objective function of the problem incorporates noise effects generated in case that fitness evaluation is accomplished by computer based experiments such as Monte Carlo simulation or discrete event simulation. Meta heuristics including Genetic Algorithm (GA) and Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) can be used to solve these simulation based multi-valued optimization problems. In applying these population based meta heuristics to simulation based optimization problem, samples size to estimate the expected fitness value of a solution and population (particle) size in a generation (step) should be carefully determined to obtain reliable solutions. Under realistic environment with restriction on available computation time, there exists trade-off between these values. In this paper, the effects of sample and population sizes are analyzed under well-known multi-modal and multi-dimensional test functions with randomly generated noise effects. From the experimental results, it is shown that the performance of DPSO is superior to that of GA. While appropriate determination of population sizes is more important than sample size in GA, appropriate determination of sample size is more important than particle size in DPSO. Especially in DPSO, the solution quality under increasing sample sizes with steps is inferior to constant or decreasing sample sizes with steps. Furthermore, the performance of DPSO is improved when OCBA (Optimal Computing Budget Allocation) is incorporated in selecting the best particle in each step. In applying OCBA in DPSO, smaller value of incremental sample size is preferred to obtain better solutions

시멘트 페이스트의 동적인 거동을 수치적으로 해석하는 방법으로는 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)를 이용하는 방법과 이산요소법(Discrete Element Method, DEM)을 이용하는 방 법이 있다. 그러나 시멘트 페이스트와 같이 입자의 크기가 작은 건설재료에 대하여 이산요소법을 활용하 기 위해서는 매우 작은 입자(particle)를 적용해야하는데, 이때 필요한 해석시간은 급격하게 증가하기 때 문에 실제 적용에 어려움이 많다. 따라서 합리적인 수치해석 도구로서 이산요소법을 효율적으로 활용하기 위해서는 재료의 동적 특성에 대하여 상사성을 최대한 유지하는 조건에서 최대 입자크기를 합리적으로 결 정하는 것이 가장 현실적인 방법이라 할 수 있다. 이러한 결정조건을 활용하면, 이산요소법 또는 이산요 소법과 전산유체역학과의 결합(Coupling)을 통하여 도로하부의 동공의 발생이나 함몰의 발생, 자가다짐 콘크리트(Self-Compacting Concrete, SCC), 사면에서 흙의 전단파괴 및 3D 프린터에서 사용되는 유동 적 건설재료의 거동을 합리적으로 예측하거나 수치해석을 기반으로 조건에 맞는 재료의 조성을 결정할 있 는 가능성이 매우 높아진다. 영국의 Swansea 대학의 Feng 교수는 상사적 특성(Similarity)를 이용하여 해석시간을 단축시키기 위한 이론적인 접근 방법을 제시하기 위하여 기하학적 변수, 운동학적 변수 및 역 학적 물성 모두에 조정계수를 적용하는 완전 조정법(Exact Scaling Approach)과 특정조건에서 얻어진 역학적 물성을 상수로 취급하고 기하학적 변수와 운동학적 변수에만 조정계수를 적용하는 부분 조정법 (Partial Scaling Approach)을 제시하였다. 본 연구에서는 정적 액체 가교 모형(Static Liquid Bridge Model)에 부분 조정법을 적용하였으며, 이 산요소법을 이용하여 시멘트 페이스트에 대한 미니콘 실험(Mini-Cone Test)을 모사하고자 하였다. 해석 시간의 단축과 결과의 합리성을 판단하기 위하여 입자의 크기를 변화시키기고 이에 대하여 재료의 물성을 역학기반 이론으로 조정하여 모사를 수행하였다.

본 연구에서는 항온기 내의 원통형 아스팔트 혼합물 시편에 대하여 이산요소법(Discrete Element Method, DEM)을 이용한 열전도 모사연구를 수행하였다. 이를 위하여 기존 연구를 통하여 얻어진 분석적 해(Analytical Solution)를 이용한 아스팔트 혼합물 시편의 온도변화 예측결과를 이용하였으며, 이를 이 산요소법에서 얻어지는 온도의 변화와 비교하였다. 이산요소법은 개별 입자의 동적 운동을 모사하는데 적 합하여, 시간단위의 해석시간이 요구되는 열전달 해석에는 적용이 사실상 불가능하다. 그러나 본 연구에 서는 열전달 해석에 요구되는 열전달 계수에 상사적 개념을 적용하여 결과에 오차가 발생하지 않는 한도 에서 입자의 크기를 증대시켰으며, 이에 적정한 열전달 계수, 열용량 등의 계수를 조정할 수 있는 열역학 적인 근거를 확립하였다. 개별요소법을 이용한 열전달 해석은 열역학적 물성이 서로 다른 입자들을 이용 하여 무작위적으로 혼합된 입자 혼합물의 온도변화를 해석하는데 유용하게 적용될 수 있으며, 시간이나 온도의 변화에 따라서 상(Phase)가 변화하는 재료에 대하여 이를 미시적으로 고려할 수 있는 기반으로 활 용될 수 있기 때문에 큰 의미가 있다. 본 연구에서는 기존의 연구에서 결정된 열역학적 물성을 이산요소해석 소프트웨어에 적용하여 온도의 변화를 예측하였으며, 이들 예측값은 실측값 및 분석적 해에서 도출된 외부 및 내부의 온도변화와 매우 근접하는 것으로 나타났다. 운동하는 입자와 외부 유체와의 열전달에 적용하기 위해서는 보다 정밀한 상 사적 이론(Similarity Principle)과 열역학적 물성의 결정이 필요하겠으나, 본 연구에서는 역학기반의 이 산요소 압자의 크기와 물성의 결정방법을 제시하였으며, 이는 향후 확장된 연구범위에 적용할 수 있다.

PURPOSES : The applicability of the mechanics-based similarity concept (suggested by Feng et al.) for determining scaled variables, including length and load, via laboratory-scale tests and discrete element analysis, was evaluated. METHODS: Several studies on the similarity concept were reviewed. The exact scaling approach, a similarity concept described by Feng, was applied in order to determine an analytical solution of a free-falling ball. This solution can be considered one of the simplest conditions for discrete element analysis. RESULTS : The results revealed that 1) the exact scaling approach can be used to determine the scale of variables in laboratory tests and numerical analysis, 2) applying only a scale factor, via the exact scaling approach, is inadequate for the error-free replacement of small particles by large ones during discrete element analysis, 3) the level of continuity of flowable materials such as SCC and cement mortar seems to be an important criterion for evaluating the applicability of the similarity concept, and 4) additional conditions, such as the kinetics of particle, contact model, and geometry, must be taken into consideration to achieve the maximum radius of replacement particles during discrete element analysis. CONCLUSIONS : The concept of similarity is a convenient tool to evaluate the correspondence of scaled laboratory test or numerical analysis to physical condition. However, to achieve excellent correspondence, additional factors, such as the kinetics of particles, contact model, and geometry, must be taken into consideration.

Up-to-date manufacturing companies have faced a market-driven environment of pull production order. There should be a difference in operating manufacturing resources according to the type, quantity, and delivery time of manufactured products, because the process situation in pull production is changed by customer orders. And it should be taken into account from the stage of preparing for production such as process design and the placement and utilization of manufacturing resources. However, the feasibility of production plans is limited because most of small manufacturing businesses make production/supply plan of the parts and products assuming that equipment abilities in scheduling is sufficient without managing process standard information systemically. In this study, a discrete event simulation system based on BOM (bill of material), that is F-OPIS (online productivity innovation system), is introduced and a case study on application of the system leading to improving productivities is presented. F-OPIS deals with a decision-problem on production management and it is specialized for small-and- medium sized manufacturing companies. The target company of this case study is a typical small-and-medium sized manufacturing company in Korea, that produces various machined parts. The target company adopts make-to-stock production management to prevent tardy delivery because of fluctuations in demand. Therefore, it is required to apply an efficient inventory control solution for improving productivities. In this paper, based on the constraints of working capacity of manufacturing resources, the bottleneck process is analyzed as production conditions are changed. Consequently, an improvement plan is proposed, that eventually enhances overall utilization rates of resources in the bottleneck process and reduces overall production lead-time and inventory level.

Many real world optimization problems are discrete and multi-valued. Meta heuristics including Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization have been effectively used to solve these multi-valued optimization problems. However, extensive comparative study on the performance of these algorithms is still required. In this study, performance of these algorithms is evaluated with multi-modal and multi-dimensional test functions. From the experimental results, it is shown that Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) provides better and more reliable solutions among the considered algorithms. Also, additional experiments shows that solution quality of DPSO is not lowered significantly when bit size representing a solution increases. It means that bit representation of multi-valued discrete numbers provides reliable solutions instead of becoming barrier to performance of DPSO.