재사용 및 의미공유가 가능한 가공 데이터베이스를 구축하기 위해서는 의미적 메타데이터 관리가 요구된다. 이 연구에서는 가공 데이터를 위한 의미적 데이터 모델링 프로세스를 개발하였다. 이것은 기존의 데이터 모델들과 메타데이터 레지스트리를 다루는 ISO/IEC 11179 표준을 복합한 것이다. 데이터의 의미적 상호운용성을 확보하기 위해서 데이터 요소 이름을 구성하는 객체 클래스 이름과 특성 이름들은 기존의 데이터 모델을 이용해서 식별하고, 데이터 요소의 명명과 명세는 ISO/IEC 11179에 근거해서 이루어진다. 방전가공이라는 기계가공에 실험적으로 적용함으로써 방법론을 설명하였다.
특징형상 데이터는 공정설계의 입력 정보로 사용되며, 부품 서술 데이터, 기하학적 데이터, 가공 기술적 데이터로 분류할 수 있다. 또한 공정순서및 작업순서 결정에서 선행관계는 반드시 고려하여 위배되지 않도록 해야하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 작업순서 결정시 만족해야하는 선행관계를 기하형상에 의한 선행관계, 단위 특징형상의 작업내용들간의 선행관계, 가공 경험에 의한 선행관계 등으로 분류/정의하였고, 특징형상 데이터와 가공지식을 이용하여 분류된 선행관계를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 그리고 추출한 선행관계를, 공구 교환횟수를 최소로 하는 작업순서 결정 알고리즘에 적용한 사례를 정리하였다.
uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.
지상파 디지털방송에서는 기존 아날로그 방송에 비해 뛰어난 품질의 영상/음성 서비스가 제공될 뿐만 아니라 신문이나 잡지에서 볼 수 있었던 프로그램 정보를 TV 화면상에서 바로 받아 볼 수 있는 EPG(Electronic Program Guide) 서비스와 각종 데이터 서비스도 함께 제공된다. 이러한 EPG 정보와 함께 수신기에 필요한 각종 시스템 정보를 수신측에 전달하려면 ATSC(Advanced Television Systems Committee)의 PSIP(Program and System Information Protocol)에 따라 정보를 가공하는 장비가 필요하며 데이터 서비스를 위해서는 ATSC A/90의 송출 규격에 따라 데이터를 가공하는 장비가 필요하게 된다. 데이터서버 시스템은 PSIP의 생성과 데이터의 스케줄링을 담당하는 Data/PSIP 제어기와 데이터를 ATSC 송출 규격에 맞추어 가공하는 데이터 인젝터로 구성된다. 데이터서버 시스템은 방송 편성 정보를 담고 있는 KBS 편성 DB, 각종 콘텐츠를 관리하는 콘텐츠 DB, 그리고 실시간 독립정보 서비스를 제공하기 위한 실시간 어플리케이션 에이전트와의 인터페이스를 갖추고 있다. Data/PSIP 제어기와 데이터 인젝터에서는 편성된 PSIP 정보와 콘텐츠 데이터를 ASI(Asynchronous Serial Interface) 인터페이스를 통해서 다중화기로 전송한다. 다중화기는 PSIP 정보와 인코딩된 데이터 정보를 A/V TS(Transport Stream)와 함께 다중화하여 최종적으로 디지털 데이터 방송용 TS를 출력시킨다.
수치지도를 구성하고 있는 요소 중 주기 데이터는 POI(Point of Interest)라는 원시 데이터의 정확한 위치 및 부가적인 속성정보를 요하는데, 이는 실사와 입력 그리고 여러 단계의 가공 체계를 통하여 구축된다. 본 연구는 구축된 POI로부터 주기 데이터로의 가공 공정에 대해서 수행하였고, 이를 다양한 수치지도 사양에 유연하게 적용하고 수작업을 최소화할 수 있도록 자동배치 알고리즘을 개발하였다. 또한, 본 연구는 그 결과로 시가지도 영역과 시가지도 외 지역으로 나누어 배치전과 배치 후 결과를 지도 레벨별로 분석하고, 연구 수행 중에 도출된 장점들과 향후 보완점에 대해서 언급하고자 한다.
인공지능 기술은 작동과정에 대한 투명성이 보장되지 않는 수동적 인식 영역에 제한되는 한계점으로 인해, AI가 학습하는 데이터에 의존적인 취약점을 갖는다. 인공지능 학습을 위한 원시데이터는 AI 학습의 고도화를 위한 데이터 품질 확보를 위해 수작업으로 가공과 검수를 해야 하기에 인적 오류가 내재되어 있으며, 데이터의 훼손, 불완전함, 원시데이터와의 차이 등으로 인해 가공데이터를 통한 AI 학습 시 예상 치 못한 결과값을 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버 보안 관점에서의 접근을 통한 AI 학습데이터의 부정확한 사례 및 사이버보안 공격 방법 분석을 통해 기계학습 전 학습데이터 관리의 필요성을 살펴보고, 학습 데이터 무결성 검증을 위해 블록체인 기반의 학습데이터 환경 모델인 Data-preserving 인공지능 시스템 구축 방향을 제시한다. Data-preserving AI 학습환경 모델은 AI 학습데이터 제공 전 변조되지 않은 데이터로 학습됨을 보장 하여 데이터 가공 시 및 원시데이터 수집을 위한 오픈 네트워크에서의 데이터 제공 및 활용 시 있을 수 있는 사이버 공격, 데이터 변질 등의 위협을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
목형의 곡면을 수작업으로 제작할 때 많은 경험이 있다 하더라도 정확한 곡면 형상, 좌우대칭 등의 작업에는 상당한 어려움이 따른다. 기계를 사용한 단순한 2차원 목형은 NC 프로그램을 작성하여 간단히 가공할 수 있지만, 복잡한 곡면 형상의 가공은 3차원 CAM s/w, 공구, 재료 등 다양한 변수가 따르기에 축척된 많은 데이터를 필요로 한다. 3차원 곡면 가공 제품 중 제품의 설계 및 디자인 s/w가 다르다면, 데이터의 호환 및 가공 시스템을 구성하기에는 더더욱 어려움이 따른다. 최근 레저에 대한 관심이 증가함에 따라 레저보트 업체에서는 수작업 대신 레저장비에 대한 소비자의 디자인 및 설계제작 요구에 대응하기 위해서 가공 자동화 및 정밀도 향상을 위하여 CAD/CAM 시스템을 이용한 3차원 모델링 및 CNC 공작기계를 사용한 새로운 개념의 플러그 제작 자동화 기술 개발이 필요하게 되었다. 따라서 본 연구는 수작업으로 제작하던 레저보트의 목형을 정밀도와 생산성 향상을 위하여 디자인을 강조한 3차원 디자인 s/w로 디자인하고, 이 디자인 한 데이터를 이용하여 3차원 CAM s/w에서 모델링 한 후, 가공 데이터를 산출하여 정밀가공기계인 머시닝센터로 가공하고자 하는 것이다. 이 연구 결과를 바탕으로 전문계 고교에서도 CAD 및 단순 가공 기술교육에서 벗어나 다양한 디자인으로 된 곡면 가공 수요자의 요구에 대응하기 위한 3차원 모델링과 3차원 정밀 가공 시스템의 교육 및 개발에 도움이 되었으면 한다. 본 연구는 선박의 하단부인 헐(Hull)의 목형인 플러그(plug)를 가공하기 위하여 플러그의 재료, 2차원 도면 형상을 3차원 형상으로의 모델링, 3차원 디자인 모델링, 가공을 위한 CAM, CNC 공작기계를 이용한 가공 기술 등 여러 가지 융합되고 복합적인 기술인 CAD/CAM 시스템을 활용한 모델링 및 플러그 가공 기술을 개발하는 것이다. 학생들에게는 기술개발의 중요성을, 업체에게는 생산성 향상이 주목적이다.
polycarbonate(PC)용 안경렌즈를 생산하는데 사용되는 몰드(mold)를 가공하기 위해서는 코아(core)의 가공이 필요하다. 코아의 가공은 Diamond Turning Machine(DTM) 또는 Computer Numerical Control(CNC) 선반으로 이루어지는데 이러한 장비의 운용을 위해서는 렌즈 코아 형상에 대한 수치 데이터가 필요하게 된다. 이에 우리는 렌즈 코아 형상에 대한 수치 데이터를 산출하는 프로그램을 개발하였다. 프로그램은 일반 비구면 식의 계수를 사용하여 수치 데이터를 산출할 수 있도록 개발하였으며, 형상 그래프를 보여줄 수 있도록 하였고, 필요한 수치 데이터 파일을 저장할 수 있도록 하였다.
정보화 시대에서 유비쿼터스 시대로 접어들면서 현실세계에서의 데이터를 정보로 상향시킬 수 있는 기반 기술과 메커니즘이 발전하고 있으며, 이러한 기술적 노력의 이환으로 현실 세계의 실증정보를 가공전의 데이터 형태로 창출하는 기술에는 센서기술(Sensor Technology)이 있으며, 현재 센서기술은 현실 세계의 실증 정보를 수집하는 차원을 넘어서 이들간의 클러스터링을 형성하고 형성된 클러스터링을 기반으로 데이터 라우팅을 통해 가공 메커니즘(Processing Mechanism)을 제공하는 시스템으로 전달되고 이렇게 전달된 데이터와 가공 메커니즘에 의해 서비스를 통해 정보 수요자에게 전달된다. 본 논문에서는 센싱된 데이터를 웹서버를 통해 서비스가 될 수 있는 구조에 대해서 설계 및 제안을 하였다. 또한 본 논문에서는 센싱기술과 센서네트워크, 그리고 웹 서비스라는 일련의 구조를 설계 및 구현시 고려하여야 할 사항 및 발전방향에 대해서 언급한다.
본 연구는 각주형 금형부품을 절삭가공할때 부품의 설계데이터로부터 부품의 형상적인 특징을 추출하여 공정설계시스템인 MOLDCAPP과 작업설계시스템인 COPS에서 사용할 수 있는 정보를 생성함으로써 CAD/CAM의 연결을 자동화할 수 있는 특징형상 인식 시스템을 개발하는 연구로, 특징형상 인식기법의 창안보다는, 가용한 기술의 장 점을 사용하여 각주형 공작물의 기계 절삭가공으로 생성될 수 있는 형상을 특징형상으 로 정의하고 ACIS로 설계된 CAD데이터로부터 정의된 특징형상을 추출하여 각 특징형상 들의 형상 데이터를 결정함으로써 MOLDCAPP, COPS 등의 공절설계시스템의 입력데이터 를 생성할 수 있도록 Fig.1과 같이 설계하였다. 특히 PART시스템과 같이 인식대상이 포괄적이지 않으나, 금형부품상의 특징형상으로 범위를 축소하고 금형부품의 가공특징 을 고려하여 인식규칙을 단순화함으로써 금형가공공정의 CAD/CAM연결에 이용될 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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