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첨부논문의 abstract 참조

This paper proposes a real-time Ram Tilt variation monitoring system to detect equipment abnormalities and stabilize production in multi-stage cold forging processes. As equipment wear progresses, misalignment often occurs, leading to product defects and tool damage. The proposed system utilizes dual distance sensors to capture micro-variations in Ram Tilt during reciprocating motion and calculates the Ram Tilt deviation (mm) through real-time processing. Data collected over one year from eight forging machines were analyzed using SPC X̄-R charts, and abnormal control patterns were classified into three types: chronic instability, intermittent spike, and mean shift. The system was integrated with an MES to automatically stop equipment when deviations exceed thresholds, minimizing downtime and tool damage. Furthermore, the statistical independence between cycle time and Ram tilt (Pearson correlation coefficient r≈0) was verified, proving its reliability as a condition indicator. The results demonstrate improved manufacturing reliability, including a 98% reduction in defect rates, and reduced operator dependence, suggesting potential applications in smart factory environments with low-volume, high-mix production.

안테나가 평면 소형 경량 구조로서도 고지향성의 다중 빔은 물론 다중 빔의 각도를 조정할 수 있는 장치와 방법을 제시한다. 도파관형 혼 안테나의 배열 구조의 큰 구조, 높은 제작 비용이라는 문제점을 피할 수 있다. 평면적층형인 패치 배열 안테나용 전력 분배기의 유전체 손실과 도체 손실, 다중 분기 시 전력 분배기의 시작점인 공통 포트로부터 패치들까지 손실 누적으로 이득이 이론치보다 저하되는 문제점을 회피할 수 있다. 능동위상 배열 안테나의 고가의 칩셑들이 불필요하고, 제어선들과 제어기의 전력선들이 불필요하고, 비아와 제어선들과 제어기의 전력선들이 통과에 필요한 두꺼운 다층 기판들이 필요 없고, 심각한 전력 소모, 심각한 열 발생, 열 저감용 장치 부가로 인한 무게 증가의 문제점을 회피할 수 있다. 기존의 메타재질구조 렌즈는 단일 빔을 발생하지만, 제안 장치는 정지궤도위성 통신과 이동체 무선연결에 필요한, 메타재질구조 렌즈에 의한 다중 빔 발생, 메타재질구조 빔조향기에 의한 다중 빔 각도 조정이 가능해 진다.

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본 발명은 메모리 인터페이스에 사용되는 저전력 송신기에 사용되는 출력 드라이버에 관한 내용이다. 메모리 인터페이스의 데이터 전송 속도가 증가함에 따라 NRZ (Non-Return-To-Zero) 신호가 아닌 PAM (Pulse Amplitude Modulation) 신호로 신호 사용방식이 바뀌고 있다. 특히 GDDR 메모리의 최신 버전인 GDDR7 에서는 PAM-3 신호 방식을 사용하였는데 PAM-3 신호 중 중간 레벨을 송신하기 위해선 출력 드라이버에 단락 전류가 흐르게 되어 전력 소모가 늘어난다. 이를 줄이기 위해 새로운 구조의 출력 드라이버를 제시하였다.

본 발명은 전기자기파의 편파를 바꿔주는 안테나의 편파 변환기, 더욱 상세하게는 파라볼라 반사판 안테나에 RF신호를 급전하는 배열 안테나의 전기자기파의 편파를 바꿔주는 편파 변환기 및 그 소형경량화에 관한 것이다.

Edge AI (예: 배터리 기반)등에서 적응형으로 AI 모델의 추론 시간을 변경하는 내용입니다. 목적은 배터리 절약 및 수위의 급격한 변동 시에 긴급한 대응을 하기 위함입니다. 예를 들어, 하수관거에 위치한 센서 등에서 한수관거의 깊이를 실시간으로 모니터링 시에 깊이가 급격히 차오르거나 변화가 생길 시에 어떻게 AI 모델의 추론 시간을 바꾸거나 혹은 서버로의 통신이나 ALARAM 주기를 어떻게 조절하는 지의 내용입니다.

본발명은 다중목적 강화학습(Multi-Objective Reinforcement Learning, MORL)에서, 선호 벡터(preference vector)의 샘플링을 확률 분포 학습 문제로 정식화하고, 엔트로피/쿨백–라이블러(KL) 정규화와 타깃 KL 제어를 이용하여 파레토 전선(Pareto front)의 커버리지와 균형을 향상시키는 선호 분포 학습 방법 및 이를 이용한 강화학습 방법에 관한 것이다. - 도면을 위한 그림은 추후 추가예정 - 도면을 위한 그림은 추후 추가예정

본 발명은 금속 각인 일련번호 인식률 향상을 위해 부적합 데이터 자동 선별 및 정형 데이터 기반의 합성 증강 기법을 포함하는 인공지능 학습 모델 구축 방법에 관한 것이다. 본 발명의 구성은 다음과 같다. 첫째, 수집된 이미지 중 조명 반사, 마모, 오염으로 인해 인식이 불가능한 저품질 데이터를 이미지 특징값 또는 검출 신뢰도 기반의 임계치를 이용하여 자동 분류 및 제외하는 데이터 정제 단계를 포함한다. 둘째, 실제 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 표준 각인 폰트를 활용한 정형 숫자 데이터에 금속 표면의 물리적 특성(스크래치, 질감, 노이즈)을 결합한 합성 데이터(Synthetic Data)를 생성 및 증강하는 단계를 포함한다. 셋째, 정제된 실제 데이터와 생성된 합성 데이터를 혼합 학습하고, 기하학적 정규화 및 이중 방향 추론 알고리즘을 통해 회전된 금속 부품의 숫자를 인식하는 최적화 학습 및 추론 단계를 포함한다. 본 발명을 통해, 학습 데이터의 품질을 상향 평준화하고 합성 데이터를 통해 모델의 강건성을 확보함으로써, 다양한 산업 환경에서 금속 일련번호 인식의 신뢰도를 획기적으로 높이고 제조 공정의 디지털 전환에 적용을 기대할 수 있다.

동기식 모터는 회전자(rotor)에 일반적으로 영구자석이 있다. 영구자석을 제거하고 대신 DC 권선을 사용하여 전자석으로 구동시키는 방법을 wound field synchronous machine (WFSM) 이라 한다. WFSM의 회전자 권선에 DC 전류를 인가하기 위하여 일반적으로 브러시를 사용하는데, 브러쉬 없이 무선으로 전류를 인가하는 방법 또한 알려져 있다. 이 때 다양한 원인에 의하여 DC 권선의 전류에 fluctuation이 발생하고 이는 모터 효율저하, 진동, 소음 등의 원인이 된다. 무선으로 인가되는 WFSM 에서 DC 권선전류를 일정하게 유지하기 위하여 (혹은 원하는 대로 제어하기 위하여) rotor의 내부에 전류제어 전자회로를 포함하는 무선급전 WFSM(제어회로 내장 무선급전 권선계자 동기기기) 이 제시된다.