Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.1
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pp.48-57
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1995
연삭가공중에 발생하는 트러블의 인식과 처리는 공학적 원리에 입각한 방법과 현장 숙련기술자의 경험적 지식을 바탕으로한 방법이있다. 그러나, 연삭가공은 관계되는 가공변수가 많아, 이들 상호간의 관계를 정량적으로 규명할 수 없어 대부분이 숙련자의 지식에 의존하는 것이 현실정이다. 본 논문은 이와같은 점에 착안하여 원통연삭을 대상으로 현장숙련자가 갖고 있는 경험적이고도 정성적인 지식의 호과적인 활용을 위해 계층분석으로 도입하여 이들이 갖고 있는 노하우를 정량화하고, 아울러 공학적원리를 가미한 연삭가공을 트러블 진단. 처리 시스템을 구축하였다. 또한 시스템 구성에 신뢰성을 높이기 위해 폴트 진단 모델을 도입하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.871-874
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2013
사용자 경험은 사용자가 제품을 사용 하면서 상호 작용을 통해 얻게 된 경험을 의미 하며 과정지향적인 인터랙티브 제품 일수록 보다 나은 경험을 위해 경험요소를 계획 하고 구성 하는 사용자 경험 디자인의 비중이 높다. 이는 어플리케이션의 기술적 완성도 및 상업적 성공 여부에도 영향을 미친다. 본 논문은, 인터랙션 디자인 분야의 사용자 모델 퍼소나(persona)와 이를 도입한 퍼소나 기반 시나리오 기법(Persona-Based Scenario)을 통하여 도출해낸 요구 사항을 토대로 기존의 사용자 경험 설계 연구 보다 사용자 중심적으로 향상된 인터랙션 프레임워크를 제공 하는데 목적을 두고 있다.
To evaluate the engineering characteristics of aggregate base materials, cyclic triaxial, CBR and permeability tests were performed for 15 samples. The CBR values of aggregate base materials have wide range from 32 to 110(average 81) and the amount of swelling in submerged conditions has below 0.04mm. The Modulus of aggregate base materials were significantly affected by volumetric stress, linear volumetric model was best for fitting. The modulus of aggregate base materials were determined within range of 100MPa~600MPa, 80~270 and 0.1~0.6 for model coefficient $k_1$ and $k_2$ respectively. The empirical correlation model was suggested that prediction the modulus from the basic properties obtained from particle size distribution test and compaction test. The coefficient of determination of the proposed correlation model was 0.423 for model coefficient $k_1$, 0.920 for model coefficient $k_2$ and 0.872 for modulus with stress level.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2000.04a
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pp.30-34
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2000
인간의 능력은 유전과 환경에 의해 결정되며, 정보는 인지와 감성의 긴밀한 상호작용을 통하여 처리된다. 이런 관점에서 보면, 정보처리모델에서는 유전과 환경, 인지와 감성 작용이 모두 고려되어야 한다. 본 논문에서는 감성이론과 정보처리모델을 바탕으로 감성필터모델을 제시하였다. 이 모델에서는 감성필터가 입력을 선별적으로 수용하며, 수용된 입력은 자신의 현재 능력과 함께 상호작용을 하며 정보를 처리하게 된다. 정보를 처리하는 과정에서 인간은 지식과 경험을 재구성하거나 잠재력을 계발할 수 있다. 이 모델을 통하여, 새로운 관전에서 유전과 환경의 의미 그리고 감성과 인지의 역할을 살펴보았다. 또한 교육적인 관점에서 감성교육과 감성공학의 의미에 대하여 살펴보았다.
The feasibility of using neural networks to model the complex relationship between piezocone measurements and the undrained shear strength of clays has been investigated. A three layered back propagation neural network model was developed based on actual undrained shear strengths, which were obtained from the isotrpoically and anisotrpoically consolidated triaxial compression test(CIUC and CAUC), and piezocone measurements compiled from various locations around the world. It was validated by comparing model predictions with measured values about new piezocone data, which were not previously employed during development of model. Performance of the neural network model was compared with conventional empirical method, direct correlation method, and theoretical method. It was found that the neural network model is not only capable of inferring a complex relationship between piezocone measurements and the undrained shear strength of clays but also gives a more precise and reliable undrained shear strength than theoretical and empirical approaches. Furthermore, neural network model has a possibility to be a generalized relationship between piezocone measurements and undrained shear strength over the various places and countries, while the present empirical correlations present the site specific relationship.
The real data obtained from field exercises has a crucial role in modeling and simulation of a combat or a wargame. This becomes an important input especially in analyzing weapon systems realization. Many existing models have been using the mean value of the time between each fire. The firing data can be incorporated into a known probability distribution or used directly as an empirical distribution. Data of field exercises are very useful instead of the real combat outcomes. This study finds a new modeling approach and techniques to compare the data with the previously generated outcomes. This fundamental research work will continue to consider more of the various weapon systems, the sizes, and other tactical aspects.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.44-49
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2023
이 연구는 MBTI 심리기능을 근거로 사용자 유형을 ST와 NF로 구분하고, 그룹별로 나눈 일상대화를 전사 후 분석하여 대화에서 나타나는 청자의 공감적 반응이 성향에 따라 차별화되는 점을 발견하고 이를 챗봇 대화 실험에 적용하여 분석결과의 유효성을 귀납적으로 증명하였다. 고성능의 초대규모 생성모델을 필두로 한 채팅 에어전트 구현이 보편화된 시점에서 진정 가치있는 대화 모델은 유창한 언어 구사 능력뿐만 아니라 사용자의 성향에 적합한 만족스러운 대화 경험을 제공할 수 있어야 함을 시사한다. 이 연구는 리얼월드의 대화 방식을 모방하여 챗봇 대화로 재현하였다는 점에서 실질적인 B2C 대화 서비스의 질적 향상에 기여도가 높을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.111-112
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2022
장애인 운전 지원센터는 지역별 편차가 심하고 인력 부족 등의 문제로 배우고자 하는 장애인의 수요를 충족하지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용하여 가상현실을 통한 장애인 운전 교육 시뮬레이터 모델을 제안한다. 가상현실 기법을 활용하여 시뮬레이터를 구성하고 운전 교육데이터를 시뮬레이터에 적용하여 모델을 구성하였다. 실질적인 교육내용을 기준으로 프로세스를 구성하였으며, 제안 모델을 활용하면 운전 교육이 어려운 중증장애인들도 시뮬레이터를 통한 간접적인 운전을 경험함으로써 삶의 질 또한 향상되는 것을 기대할 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.191-191
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2023
기후변화 대응을 위한 탄소 중립의 중요성이 대두되는 요즘, 생태계의 가장 큰 메탄 저장소로서 지구의 탄소 순환에 주요한 영향을 미치는 습지에 대한 이해는 필수적이다. 전지구 지면 모델인 Community Land Model(CLM)에 Functionally Assembled Terrestial Ecosystem Simulator(FATES) 외부 모듈을 함께 구동한 지면 생태계 모델 CLM-FATES는 지면 heterogeneity와 다양한 식생 종류를 고려하여 에너지 플럭스, 토양 수문, 생화학적 과정 등을 모의함으로써 탄소 동태 변화를 포함한 장기적 생태계 동태 변화 모의를 가능하게 한다. 본 연구는 CLM-FATES 모델을 미국 캘리포니아주 Mayberry Wetland (US-Myb)와 Twitchell East End Wetland (US-Tw4)에 적용하였다. 모델의 대기 입력 자료로는 FLUXNET-CH4에서 제공하는 에디 공분산 기반 플럭스 관측 자료를 사용하였다. 기존 CLM-FATES 모델은 토양이 장기간 포화 혹은 침수되어 지표 위 혹은 지표면 가까이 발달한 지하수면을 가지고 있는 습지의 수문학적 특성을 잘 반영하지 못해 정밀한 습지 생태계 동태 변화 모의에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 CLM-FATES를 통한 보다 정확한 습지 생태계 모의를 위해 모델 내 토양 수문 관련 모듈을 수정하여 모델이 습지의 수문학적 특성을 반영할 수 있도록 하였다. 모델 구동 결과 도출한 잠열, 총일차생산량(Gross Primary Production: GPP)과 순생태계생산량(Net Ecosystem Production, NEP) 플럭스, 메탄 플럭스, 엽면적지수(Leaf Area Index; LAI)와 지표수 높이에 대해 관측값 대비 RMSE 및 R2 값을 계산하여 모의 결과의 적절성을 분석하였다. 이러한 모델 개선 경험을 바탕으로 추후 우리나라 습지 사이트에 모델을 적용하여 습지 탄소 동태 예측에 활용할 계획이다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.4
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pp.170-180
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2010
With development of the earth's subsurface space, the need for a reliable subsurface spatial model such as a cross-section, boring log is increasing. However, the ground mass was essentially uncertain. To generate model was uncertain because of the shortage of data and the absence of geotechnical interpretation standard(non-statistical uncertainty) as well as field environment variables(statistical uncertainty). Therefore, the current interpretation of the data and the generation of the model were accomplished by a highly trained experts. In this study, a geotechnical ontology model was developed using the current expert experience and knowledge, and the information content was calculated in the ontology hierarchy. After the relative distance between the information contents in the ontology model was combined with the distance between cluster centers, a cluster analysis that considered the geotechnical semantics was performed. In a comparative test of the proposed method, k-means method, and expert's interpretation, the proposed method is most similar to expert's interpretation, and can be 3D-GIS visualization through easily handling massive data. We expect that the proposed method is able to generate the more reasonable subsurface spatial information model without geotechnical experts' help.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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