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본 연구에서는 소형풍력발전용 블레이드의 축소모델을 대상으로 단순 하중 계산 및 구조 시험을 수행하였 다. 먼저, 연구 대상인 블레이드의 초기 모델의 0.2 비율만큼 축소하여 설계 및 제작하였다. 그리고 소형 풍력발전 국제 규격인 IEC 61400-2에 의거한 단순 하중 계산식을 이용하여 모멘트를 획득하였다. 또한, 추를 이용한 구조 시험을 수행하여 최대 모멘트를 획득하였다. 이를 통하여 계산 및 시험에 따른 최대 모멘트를 비교하였다.

This study deals with simplified load calculation and structural testing for scale down model of small wind turbine blade. First, the blade was designed and produced scale down to 0.2 ratio of initial blade. And moments were acquired by simplified load calculation equations according to IEC 61400-2 standard. Also, structural test using weight was conducted to obtain the maximum moment. Therefore maximum moments were compared at calculation and test.

지금까지 서비스 제공자의 커뮤니케이션에 대한 연구는 활발히 진행되어왔다. 하지만 각 커뮤니케이션 요인 간의 밀접한 상호 영향 관계에 대한 좀 더 명확한 규명을 위해서는 구두적 커뮤니케이션과 함께 비구두적 커뮤 니케이션에 대한 연구가 보다 활발하게 이루어져야 한다. 본 연구는 서비스 회복단계에서 서비스 제공자의 비구두적 요인(Nonverbal attributes)들이 고객평가에 어떻게 영 향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 연구 결과를 살펴보면, 첫째, 만족에 대한 분석 결과, 신체 언어가 높고 외모적 언어가 낮은 집단이 신체 언어가 낮고 외모적 언어가 높은 집단보다 더 만족에 영향을 미친다고 확인 되었다. 즉, 서비스 회복단계에서 접점 서비스 제공자의 신체 언어가 외모적 언어보다 만족에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 재이용 의도에 대한 분석 결 과, 신체 언어가 낮고 외모적 언어가 높은 집단이 신체언어가 높고 외모적 언어가 낮은 집단보다 재이용 의도에 영향을 미친다고 확인 되었다. 즉, 서비스 회복단계에서 접점 서비스 제공자의 외모적 언어가 신체 언어보다 재이용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 추천 의도에 대한 분석 결과, 신체 언어가 높고 외모적 언어가 낮은 집단이 신체 언어가 낮고 외모적 언어가 높은 집단 간의 차이가 나지 않는 것으로 나타났다. 즉, 서비스 회복 단계에 서 접점 서비스 제공자의 외모적 언어와 신체 언어는 추천 의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 서비스 제공자의 비구두적 요인의 중요성을 살펴보았다

The objective of this research is to find out the effect of service provider nonverbal attributes on customer evaluation in service recovery stage. Results showed that first, the better kinesics of service provider, the more satisfaction in service recovery stage. Second, the better service providers have physical appearance, the more revisit intention. But both the kinesics and physical appearance have not an effect on recommendation intention. This paper discussed theoretical and practical focusing on nonverbal attributes of service providers.

현재 IT기술과 자동차기술을 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행중에 있으며 많은 새로운 서비스 모델들이 개발중에 있다. 지능형자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 무선 네트워크를 이용한 다양 한 서비스가 제공이 되고 있다. 이러한 지능형 자동차가 무선 네트워크를 이용한 서비스가 제동되면서 다양한 보안 위협 요소가 도출되고 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 외부에서 네트워크에 침입하여 지능형자동차의 보안위 협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션의 인증 모델에 대한 기법을 제공하고자 한다. 인증 모델의 경우 신체의 고유성을 식별할 수 있는 생체인식을 이용한 인증기법을 제안한다.

Studies on the intelligent vehicles that are fused with IT and intelligent vehicle technologies are currently under active discussion. And many new service models for them are being developed. As intelligent vehicles are being actively developed, a variety of wireless services are support. As such intelligent vehicles use wireless network, they are exposed to the diverse sources of security risk. This paper aims to examine the factors to threaten intelligent vehicle, which are usually intruded through network system and propose the security solution using biometric authentication technique. The proposed security system employs biometric authentication technique model that can distinguish the physical characteristics of user.

PC에서 모니터나 본체에서 전원인가 후 아무런 외부적인 반응이 없는 경우, 이것이 하드웨어 장애인지 아니면 소프트웨어 장애인지 일반 사용자의 경우 확인이 어려운 상황이다. 본 연구는 이러한 경우 컴퓨터 하드웨어 장애 인지 소프트웨어 장애인지를 구별하고 하드웨어 장애인 경우 어떤 하드웨어가 장애인지를 알려주는 모듈을 개발하였다. 즉, 본 연구는 일반 PC의 OS 부팅 전에 하드웨어 장애로 인한 부팅 실패시 하드웨어 장애를 인식하는 모듈을 개발 한 것으로 컴퓨터 PCI slot에 장착되며 컴퓨터 전원 인가시 CPU는 메인보드 롬바이어스 내용을 순차적으로 처리하 는데 특정 하드웨어 장애시 순차적 진행을 중단한다. 본 연구의 개발 모듈은 이러한 경우 롬바이어스의 중단 번지를 인식하여 장애 하드웨어를 사용자에게 알려주는 역할을 한다. 개발된 하드웨어 장애인식 모듈은 모의 평가 시험을 통해서 정확하게 인식할 수 있었다.

Currently almost people use a personal computer for various purpose. But some people are not familiar to computer system. If they see only black screen on the monitor when they turn on the computer power, they can not recognize whether it is hardware or software faults. So, in this paper is aimed to develop the module of computer hardware fault detecter using ROM BIOS before OS booting. This module use PCI interface with mother board of computer. Before os booting, it can get the ROM BIOS memory by interrupt and show what hardware is fault according to the predefined memory content of BIOS.

기존의 바코드는 정보 배열이 나란히 나열된 선 모양을 가지며 이를 1차원 바코드라 부른다. 이에 반해 2차원 바코드는 점자방식 또는 모자이크방식 코드로 작은 정사각형 도는 직사각형 안에 정보를 표현한다. 2차원 바코드는 기존의 1차원 바코드보다 작은 공간에 많은 데이터를 표현 가능함으로써 보다 효율적인 바코드의 구현이 가능하다. 현재 ISO 국제 표준화된 2차원 바코드는 총 4가지로 분류되는데 QR Code, Data Matrix, PDF417, MaxiCode가 있다. 본 논문에서는 ISO 국제 표준화된 바코드 중 하나인 Data Matrix의 Base 256 모드에 대한 기본 개념, 구성 방법, 인코딩 및 디코딩 방법을 상세히 제안한다. Data Matrix 심벌에 저장된 데이터를 보다 효율 적으로 구성하기 위해 숫자, Alphanumeric 문자, 이진법에 따라 다른 인코딩, 디코딩 방법을 사용하게 되는데 본 논문에서는 이를 고려한 디코딩 방법에 초점을 맞춰 기술할 것이다.

Conventional bar code has the appearance of line bars and spaces, called as one-dimensional bar code. In contrast, the information in two-dimensional bar code is represented by either a small, rectangular or square with the types of mosaic and Braille. The two-dimensional bar code is much more efficient than one-dimensional bar code because it can allow to store and express large amounts of data in a small space and so far there is also a little information about decoding the Data Matrix in base 256 mode. According to the ISO international standards, there are four kinds of bar code: QR code, Data Matrix, PDF417, and Maxi code. In this paper, among them, we focus on describing the basic concepts of Data Matrix in base 256 mode, how to encode and decode them, and how to organize them in detail. In addition, Data Matrix can be organized efficiently depending on the modes of numeric, alphanumeric characters, and binary system and expecially, we focus on describing how to decode the Data Matrix code by four modes.

Grouping problem with similarities between DNA sequences are studied. The similaritymeasure and the distance measure showed the complementary characteristics. Distance measure can be obtained by complementing similarity measure, and vice versa. Similarity measure is derived and proved. Usefulness of the proposed similarity measure is applied to grouping problem of 25 cockroach DNA sequences. By calculation of DNA similarity, 25 cockroaches are clustered by four groups, and the results are compared with the previous neighbor-joining method.

This paper presents a model predictive control (MPC) based on a neural network (NN) model for air/fuel ration (AFR) control of automotive engines. The novelty of the paper is that the severe nonlinearity of the engine dynamics are modelled by a NN to a high precision, and adaptation of the NN model can cope with system uncertainty and time varying effects. A single dimensional optimization algorithm is used in the paper to speed up the optimization so that it can be implemented to the engine fast dynamics. Simulations on a widely used mean value engine model (MVEM) demonstrate effectiveness of the developed method.