데이터 마이닝란 대량의 실제 데이터에서 묵시적이고 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업이다. 본 논문에서 서로 관계가 정의되지 않은 데이터베이스의 각 테이블간에서 필요한 정보를 추출 또는 가공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 마이닝 기법인 연관 규칙은 어떤 사건이 일어나면 다른 사건이 일어나는 관련성을 의미하는 것이고, 제시된 규칙 기반의 데이터 마이닝 기법은 연관 규칙의 한 분야로서 데이터를 규칙 맞게 분류하는 기법이다. 이런 마이닝 기법을 구현하기 위해 인공지능 분야의 규칙 기반의 전문가 시스템을 사용하였고, 실 시스템인 GDS(Grating automatic Drawing System)에 적용하였다.
엔드밀 가공 공정은 항공산업과 자동차 부품 및 금형 가공 산업에서 널리 사용되고 있다. 정형가공 (near net shape) 기술의 발달에 따라 금형 가공시 허용공차 이내로 표면 오차를 유지하면서 가공시간을 감소시킬 필요성이 증대되었고 이에 따라, 절삭과정을 정확히 나타냄으로써 최종표면 형상을 정확히 예측할 수 있는 절삭모델을 통해 표면형성 예측 시뮬레이터의 개발 필요성이 있어왔다. 본 논문에서는 주어진 절삭조건에서 공구의 처짐과 런아웃을 고려한 절삭력 모델에 대하여 절삭력과 표면형성 데이터를 코딩된 포트란 프로그램에서 얻고 이것을 MFC와 연동시켜 예측 결과를 쉽게 확인할 수 있는 초보단계의 시뮬레이터 개발에 대하여 연구하였다.(중략)
현재 실시간 신호제어시스템의 대기행렬 예측에 필요한 교통정보 수집장치에 있어 루프검지기에 대부분 의존하고있다. 대기행렬 예측용 루프검지기로부터 수집된 차량의 점유시간 자료는 대기행렬 예측을 위한 가공처리시 평균차량검지길이를 이용하여 속도 데이터로 전환한다. 그러나, 현재 실시간 신호제어시스템에서 대기행렬 예측을 위해 현장제어기로부터 $100{\sim}800m$까지 이격되어 설치된 루프검지기의 경우 휘더선 길이에 따라 차량검지길이의 변화가 발생하고 있다. 하지만, 휘더선 길이에 상관없이 평균 차량검지길이를 가공처리 과정에 적용시 가공된 데이터의 신뢰도는 떨어지게 되고, 이로 인해 실시간 신호제어시스템의 운영상 효율성이 감소하게 된다. 이에 현재의 실시간 신호제어시스템에서 일률적으로 적용하고 있는 평균 차량검지길이는 한계가 있다고 판단된다. 본 연구는 대기행렬예측용으로 사용되고 있는 대기행렬 루프검지기에 한하여 현장제어기로부터 설치위치까지 이격거리에 따른 휘더선 길이 변화시 차량검지길이 평가를 실시하였으며, 이에 따른 휘더선길이별 차량검지길이 기준을 제시하였다. 연구결과로 제시된 차량검지길이를 대기행렬 예측을 위한 원시자료 가공처리시 적용한다면, 가공처리 데이터의 신뢰성이 향상될 것이며, 이를 통하여 실시간 신호제어시스템의 운영 향상을 도모할 수 있을 것이라 판단된다.
본 논문은 3D LiDAR의 포인트 클라우드 데이터를 가공하여 3D 객체탐지를 위한 알고리즘을 제안했다. 기존에 2D LiDAR와 달리 3D LiDAR 기반의 데이터는 너무 방대하며 3차원으로 가공이 힘들었다. 본 논문은 3D LiDAR 기반의 다양한 연구들을 소개하고 3D LiDAR 데이터 처리에 관해 서술하였다. 본 연구에서는 객체탐지를 위해 클러스터링 기법을 활용한 3D LiDAR의 데이터를 가공하는 방법을 제안하며 명확하고 정확한 3D 객체탐지를 위해 카메라와 융합하는 알고리즘 설계하였다. 또한, 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링하기 위한 모델을 연구하였으며 모델에 따른 하이퍼 파라미터값을 연구하였다. 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링할 때, DBSCAN 알고리즘이 가장 정확한 결과를 보였으며 DBSCAN의 하이퍼 파라미터값을 비교 분석하였다. 본 연구가 추후 3D LiDAR를 활용한 객체탐지 연구에 도움이 될 것이다.
디지털 방송의 시작으로 TV를 통한 디지털 데이터의 저장과 가공 및 전송이 가능해졌다. 이러한 데이터 방송은 디지털 방송의 활성화에 중요한 역할을 하게 된다. 본 논문에서는 국내외의 디지털 방송의 표준화 현황 및 기술 동향을 살펴본다. 또한 현재 세계적으로 주류를 이루고 있는 미국의 ATSC 데이터 방송 규격과 유럽의 DVB 데이터 방송 규격을 비교 분석하여 향후 국내의 데이터 방송 모델 정립에 이용하고자 한다.
스마트 항로표지 장치에서는 위도와 경도에 대응하는 각종 센싱정보가 시계열 형식으로 생산되므로 다양한 서비스 개발이 용이하다. 그러나 데이터의 수집 및 관리 주체가 상이하고, 시스템이 분산된 상태이며, 같은 항로표지에 대해서도 저장 포맷이 다를 수 있는 등 데이터의 효과적인 활용측면에서 제약이 많았다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 파편적으로 수집된 스마트 항로표지 원시 데이터를 효과적으로 결합하고 다양한 위치기반 서비스 제공에 적합하게 가공하는 데이터 전처리 기술을 제안한다.
Since mold industries are regarded as belonging to three types of bad business, capable young people are reluctant to work in this field. The industries are hard to employ skilled workers who have much experience and knowledge On the mold manufacturing. Thus, effective CAM systems are required for unskilled workers to create process plans and NC data for the manufacturing, and process plans play important roles in the downstream manufacturing processes, such as NC machining, polishing, and final assembly. This study proposes a decision support system that facilitates unskilled workers to easily select high quality NC-data, as well as to increase productivity. The proposed system is assumed to follow a CAM operation scenario that consists of next three steps: 1) identifying several process plans and enumerating feasible unit machining operations (UMOs) from material and part surface information, 2) creating all feasible NC-data based on UMOs using a commercial CAM system, 3) selecting the best NC data among the feasible NC data using four screening criteria, such as machining accuracy, machining allowance, cutting load, and processing time. A case study on the machining of a camera core mold is provided to demonstrate the proposed system.
1960년 인류 최초의 레이저 빔 발진이 성공한 이후, 불과 40년 만에 레이저는 우리 생활의 일부분으로 여겨질 만큼, 그 활용이 광범위하게 이루어지고 있다. CD 플레이어에서 반도체 레이저는 데이터를 읽어 음악을 만들어 내며, 놀이 공원에서는 환상적인 영상 쇼를 연출하며, 인터넷으로 세계를 잇는 광케이블에도 레이저가 정보를 전달하고 있다. 또한 레이저는 프린터로 활자를 인쇄하고, 물품의 바코드를 인식하며, 양복을 재단하며, 강판을 자유자재로 절단, 용접하기도 하며, 얼굴의 점과 여드름 제거 및 라식 수술도 널리 행하여지고 있다(중략)
금형공장의 생산 일정관리에 있어서 실제 가공작업에 대한 실적데이터의 집계는 매우 중요하지만, 이러한 작업상황을 기록하는 것에 대해서 현장 작업자는 비협조적이고 반감을 갖고 있는 실정이다. 현장에서는 작업자의 개입없이 CNC 장비의 컨트롤러와의 직접적인 인터페이스를 통해서 신호를 추출하고 자동으로 작업상황을 파악할 수 있는 시스템을 구축하려고 시도하고 있지만, 컨트롤러 메이커마다 다르게 적용해야 하고 많은 비용을 요구한다. 이러한 이유로 본 연구에서는 저가의 PC 카메라를 장비에 설치하여 가공상황에 대한 동영상을 수집하고 영상처리 알고리즘을 적용하여 가공시간을 집계하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CNC 컨트롤러에 독립적으로 운용되며 저렴하게 시스템을 구축할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 무인가공과 유인가공 상황에 시범적으로 적용 및 운영함으로써 시스템의 활용가능성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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