• 제목/요약/키워드: 규칙기반 모델

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아크용접 Fume의 중금속 분포에 관한 연구 (A Study on the Distribution of Heavy Metal Elements in Arc Welding Fume)

  • 채현병;김정한
    • 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한안전경영과학회 1999년도 추계학술대회
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    • pp.343-343
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    • 1999
  • 아크용접은 산업전반에 걸쳐 그 생산기반에 없어서는 안될 필수기술로써 자동차 및 조선, 항공우주산업에 이르기까지 경제기반에 미치는 파급효과가 매우 크다. 그러나 이 아크용접을 하게 되면 각종 가스와 미세입자로 이루어진 흄이 발생하게 되는데 이들은 작업자들의 건강에 많은 영향을 미치는 것으로 보고되어 있다. 용접흄에는 용접재료 및 용접공정에 따라 다양한 유해원소가 포함되어 있고 그 종류에 따라 인체에 미치는 잠재적 독성효과도 매우 광범위하다. 최근 국내에서는 용접사들 중에 용접흄에 포함된 중금속 중 Mn중독에 의한 파킨스씨병 환자들과 Cr중독에 의하여 콧속 연골에 구멍이 뚫리는 비중격천공(鼻中隔穿孔) 환자들이 직업병으로 판정 받아 산재요양이 승인된 사례가 있다. 이러한 계기로 인하여 용접사들의 용접기피 현상이 심화되고 작업환경에 대한 법적규제는 선진 외국뿐만 아니라 국내에서도 한층 엄격하게 강화되고 있는 실정이다. 따라서 이제는 작업자와 사용자 모두 용접흄에 대한 인식의 전환이 요구되는 때이며 여러 분야에서 이러한 용접흄에 대한 연구가 활발히 진행되어야 한다. 해외에서는 이미 용접흄에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으나 국내의 경우는 매우 미비한 상태이며 용접산업의 미래 영향력이나 필요성을 고려할 때 국내에서도 적극적인 관심을 가져야 할 부분으로 판단된다. 본 연구에서는 아크용접공정에서 발생하는 흄의 특정 중금속 성분이 인체에 치명적인 악영향을 미치는 것에 착안하여 여러 종류의 용접재료에서 발생되는 용접흄의 중금속 분포를 조사하여 비교하였다. 이것은 향후 용접재료별 및 용접공정별 발생되는 흄의 유해원소를 저감시킬 수 있고 또한 각종 유해원소의 노출기준 및 평가기준을 마련할 수 있는 기초data로써 도움이 되리라 사료된다.동, 공정중재고가 줄어드는 결과를 보였고, 가동률 수준이 높을수록 ORR 방법간의 차이가 크게 나타났다. 그리고 부하평준화 기능은 Order Release 정책의 유효성에 별 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로, Order Release 방법은 우선순위규칙간의 성능차이를 줄이거나, 대체할 수 통제 기법이라기보다는 우선순위규칙을 보완하여 공정중재고와 작업현장에서의 리드타임, 리드타임의 편차를 줄여주는 역할을 한다고 볼 수 있다. 그리고, 계획시스템이 존재하여 계획오더가 일정기간간격으로 이송되는 환경에서 특히 유용하다는 결론을 얻었다. 알 수 있었다. 것인데, 제조업에서의 심각한 고비용, 저효율 문제 를 해결하기 위해 필수적으로 도입해야만 하는 실정이다. 또한 소비자의 다양한 요구로 인 하여 제품의 종류와 사양면에서 심한 변동을 보이는 시장 수요에, 신속한 정보처리로 대응 하는데도 크게 기여하고 있다. 이에 본 연구에서는, 자동차 Job Shop의 동기화 생산방식을 지원하는 동기화 생산시스템의 구축 모델을 제시하고자 한다.과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(min

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이질적 이미지의 딥러닝 분석을 위한 적대적 학습기반 이미지 보정 방법론 (Adversarial Learning-Based Image Correction Methodology for Deep Learning Analysis of Heterogeneous Images)

  • 김준우;김남규
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권11호
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    • pp.457-464
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    • 2021
  • 빅데이터 시대의 도래는 데이터에서 스스로 규칙을 배우는 딥러닝의 비약적인 발전을 가능하게 하였으며, 특히 CNN 알고리즘이 거둔 성과는 모델의 구조를 넘어 소스 데이터 자체를 조정하는 수준에 이르렀다. 하지만 기존의 이미지 처리 방법은 이미지 데이터 자체를 다룰 뿐, 해당 이미지가 생성된 이질적 환경을 충분히 고려하지 않았다. 이질적 환경에서 촬영된 이미지는 동일한 정보임에도 촬영 환경에 따라 각 이미지의 특징(Feature)이 상이하게 표현될 수 있다. 이는 각 이미지가 갖는 상이한 환경 정보뿐 아니라 이미지 고유의 정보조차 서로 상이한 특징으로 표현되며, 이로 인해 이들 이미지 정보는 서로 잡음(Noise)으로 작용해 모델의 분석 성능을 저해할 수 있음을 의미한다. 따라서 본 논문은 이질적 환경에서 생성된 이미지 데이터들을 동시에 사용하는 앤드-투-앤드(End-To-End) 구조의 적대적 학습(Adversarial Learning) 기반의 이미지 색 항상성 모델 성능 향상 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 이미지가 촬영된 환경인 도메인을 예측하는 '도메인 분류기'와 조명 값을 예측하는 '조명 예측기'의 상호 작용으로 동작하며, 도메인 분류의 성능을 떨어뜨리는 방향의 학습을 통해 도메인 특성을 제거한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 이질적 환경에서 촬영된 이미지 데이터 셋 7,022장에 대한 색 항상성 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존 방법론에 비해 Angular Error 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

이전 문장 자질과 다음 발화의 후보 화행을 이용한 한국어 화행 분석 (Korean Speech Act Tagging using Previous Sentence Features and Following Candidate Speech Acts)

  • 김세종;이용훈;이종혁
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권6호
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    • pp.374-385
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    • 2008
  • 화행 분석이란 자연언어로 된 발화를 통해서 나타나는 화자의 의도를 인식하는 것으로 대화를 처리하는 여러 응용 분야에서 중요하게 요구되는 과정이다. 기존의 연구에서는 이전 발화의 화행과 현재 발화의 문장 자질을 사용하여 규칙 기반 및 통계 기반의 연구가 진행되었다. 하지만 본 논문에서는 현재 발화 이후의 후보 화행을 추정하여 이를 현재 발화의 화행을 결정하는데 사용함으로써 기존의 연구와 차별화를 두었으며, 실제로 기존 방법보다. 3.65%의 성능 향상을 보인 95.27%의 정확도(accuracy)를 보였다. 또한 이전 발화의 화행 정보뿐만 아니라 이전 화행을 결정하는데 사용했던 문장 자질을 현재 발화의 화행 결정에 추가적으로 사용함으로써 이전 발화의 화행 결정을 통해 소실된 정보들의 활용을 최대화하였다. 마지막으로 화행의 종류에 따라 그에 알맞은 확률 모델을 단계별로 적용하여 최종적으로 97.97%의 정확도를 얻었다.

다중 상황공간을 이용한 다중 오류의 고장 진단 (Diagnosing Multiple Faults using Multiple Context Spaces)

  • 이계성;권경희
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.137-148
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    • 1997
  • 고장진단 문제는 지식기반 시스템를 이용해 해결하려는 시도가 많이 있어왔다. 그러나 대부분의 방식은 휴리스틱 또는 모델기반 방식으로 단일 오류에 대한 문제에 많은 노력이 이루어져 왔다. 단일 오류에 대한 고장진단문제 해결방식을 다중 오류진 단으로 확대할 때 발생하는 지수적인 계산비용은 피할 수 없는 문제점으로 지적되어 왔다. 이 논문에서는 시스템 구성에 따라 블록으로 구분하면 전체 탐색 영역을 국소 화할 수 있다는 점에 착안하여 다중 오류 진단을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한 다. 이 알고리즘의 기본 원리는 오류진단을 위한 출력값 측정 지점에 따라 전체 회로 를 블록으로 나누고 다중오류에 대한 발생원인의 지수적 증가를 줄임으로 효율화 시 킬 수 있다. 각각의 블럭으로부터 발생하는 오류에 대해 결합하는 규칙을 개발하고 이를 통해 상호 논리적인 모순이 없는 최소 오류원인 집합을 구한다.

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층위구조 아키텍처의 복구 및 일치성 검사를 위한 프로그램 분석 방법 (A Program Analysis Technique for Recovery of Layered Architecture and Conformance Checking)

  • 박찬진;홍의석;강유훈;우치수
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제32권8호
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    • pp.730-741
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    • 2005
  • 층위 구조 아키텍처는 프로그램을 일반성에 따라 분할하는 모듈 구성의 방법이다. 본 논문은 객체지향 프로그램으로부터 층위 구조 아키텍처를 복구하고 아키텍처 문서와의 일치성을 검사하는 방법을 제시한다. 객체지향 프로그램에서의 층위구조 스타일 규칙을 기술하기 위해, 모듈 간 사용 관계에 기반한 모듈들의 부분 순서 집합을 구성하며, 재정의 관계를 통해 모듈 간 층위 관계를 정의한다. 또한, 층위 관계의 의미를 설계 패턴에서의 예를 통해 설명한다. 프로그램으로부터 층위 구조 아키텍처를 복구하기 위한 절차를 기술하며, 복구를 위한 메타 모델을 제시한다. 이를 기반으로 공개 소스 프로젝트를 통해 개발된 소프트웨어의 소스코드들로부터 층위 구조 아키텍처를 복구하고, 복구된 아키텍처로부터 발견된 층위 관계의 의미와 아키텍처 문서와의 불일치 부분들에 대해 논의한다. 검사를 통해 아키텍처 문서와 일치하지 않는 부분들이 발견하였고, 이를 조사한 결과 이들이 층위 구조 아키텍처에서 허용 가능한 예외로 여겨지지만 아키텍트가 이들 부분에 대한 변경을 주의 깊게 관리할 필요가 있다는 것을 지적하였다.

RHadoop 플랫폼기반 CAWFP-Tree를 이용한 적응 빈발 패턴 알고리즘 (Adaptive Frequent Pattern Algorithm using CAWFP-Tree based on RHadoop Platform)

  • 박인규
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권6호
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    • pp.229-236
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    • 2017
  • 효율적인 빈발 패턴 알고리즘은 연관 규칙 마이닝이나 융복합을 위한 마이닝 과정에서 필수적인 요소이며 많은 활용성을 가지고 있다. 패턴 마이닝을 위한 많은 모델들이 빈발 패턴에 관한 정보를 추출하여 FP-트리를 이용하여 저장하고 있다. 본 논문에서는 항목들의 무게중심을 이용한 새로운 빈발 패턴 알고리즘(CAWFP-Growth)을 제안하여 항목들이 가지는 가중치와 빈도수를 같이 고려하여 항목간의 중심을 계산하여 기존의 FP-Growth 알고리즘의 효율성을 향상시킨다. 제안한 방법은 하향 폐쇄의 성질을 유지하기 위한 기존의 전역적 최대치 가중치 지지도를 필요로 하지 않기 때문에 자연히 빈발 패턴의 탐색시간이 줄어들고 정보의 손실을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 동적가중치를 이용하는 다른 방법과 비교해볼 때, 항목들의 무게중심이 빈발패턴의 정확한 정보를 유지하고 FP-트리의 처리시간을 줄여주기 때문에 제안한 방법의 중요성을 보이고 있다 또한 가상 분산모드에서 맵리듀스 프레임을 기반으로 빅데이터를 모델링하고 향후 완전분산 모드에서 제안한 알고리즘의 모델링이 필요하다.

RAiSE :다양한 의미론과 사용의 용이성을 제공하는 그래픽 프로세스 모델링 언어 (RAiSE : A Graphical Process Modeling Language Providing Semantic Richness and Ease of Use)

  • 이형원
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제12D권7호
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    • pp.1007-1016
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    • 2005
  • 프로세스 모델링 언어 설계에 있어서의 핵심적인 요구사항은 풍부한 기술적 의미론의 제공과 사용의 용이성간의 적절한 균형이다. 기존 프로세스 모델링 언어들은 프로세스 언어가 갖추어야 할 이러한 두 가지 측면을 동시에 만족시키지 못함으로써 그 동안의 다양한 연구에도 불구하고 실제 소프트웨어 산업계에서 널리 사용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 제거한 프로세스 모델링 언어 RAiSE를 정의하고 이를 잘 알려진 벤치마크 프로세스인 ISPW-6 소프트웨어프로세스에 적용한 결과를 설명한다. RAiSE는 쉽게 이해할 수 있는 그래픽 표기법을 기반으로 하여 다양한 모델링 패러다임들의 필수적인 요소들을 결합시킴으로써 이해하기 쉬우면서도 엄격하고 풍부한 의미론을 제공한다. RAiSE에 의해 작성된 프로세스 모델은 규칙 기반 전문가 시스템 도구인 CLiPS로 구현한 프로세스 엔진에 의해 해석되고 실행된다.

액터-크리틱 퍼지 강화학습을 이용한 기는 로봇의 제어 (Control of Crawling Robot using Actor-Critic Fuzzy Reinforcement Learning)

  • 문영준;이재훈;박주영
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.519-524
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    • 2009
  • 최근에 강화학습 기법은 기계학습 분야에서 많은 관심을 끌어왔다. 강화학습 관련 연구에서 가장 유력하게 사용되어 온 방법들로는 가치함수를 활용하는 기법, 제어규칙(policy) 탐색 기법 및 액터-크리틱 기법 등이 있는데, 본 논문에서는 이들 중 연속 상태 및 연속 입력을 갖는 문제를 위하여 액터-크리틱 기법의 틀에서 제안된 알고리즘들과 관련된 내용을 다룬다. 특히 본 논문은 퍼지 이론에 기반을 둔 액터-크리틱 계열 강화학습 기법인 ACFRL 알고리즘과, RLS 필터와 NAC(natural actor-critic) 기법에 기반을 둔 RLS-NAC 기법을 접목하는 방안을 집중적으로 고찰한다. 고찰된 방법론은 기는 로봇의 제어문제에 적용되고, 학습 성능의 비교로부터 얻어진 몇 가지 결과가 보고된다.

XOB: XMDR 기반의 온톨로지 생성 시스템 (XOB: An XMDR-based Ontology Builder)

  • 이석훈;정동원;김장원;백두권
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권9호
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    • pp.904-917
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    • 2010
  • 인공지능, 시맨틱 웹의 분야에서 지식을 표현하고 의미적으로 연결하기 위해 온톨로지가 연구되어 왔다. 그러나 온톨로지는 정의하는 사람의 의도와 지식 수준에 따라 다양하게 표현되고 정의될 수 있다. 이는 동일한 개념을 서로 다르게 표현하는 이질성 문제를 야기한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 XMDR에 기반한 온톨로지 생성 시스템인 XOB(XMDR-based Ontology Builder)를 소개한다. XOB는 XMDR에서 정의한 클래스 및 클래스 간의 관계성 등을 재사용하여 온톨로지를 생성함으로써 생성된 온톨로지 간 의미 이질성 문제를 해결 또는 최소화 할 수 있다. 이 논문에서는 제안 시스템인 XOB의 개념 모델 및 전체적인 구조를 소개한다. 또한 XMDR에 등록된 개념들을 이용하여 온톨로지 생성 시 요구되는 프로세스, 알고리즘 및 온톨로지 생성 규칙 등을 정의한다. 제안 시스템은 기존 방법에 비해 높은 표준화를 제공하며 이는 일관성 있는 개념의 활용, 용이한 의미 교환 등의 장점을 제공한다. 따라서 XOB는 고품질의 온톨로지 생성을 가능하게 하며 온톨로지 통합 및 시스템 개발을 위한 비용을 감소시킨다.

한글 정형화 방법에 기반한 상품평 감성분석의 제품 개발 적용 방법 연구 (A Study of Customer Review Analysis for Product Development based on Korean Language Processing)

  • 우제혁;정민규;이재현;서효원
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.49-62
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    • 2022
  • 온라인 상품평 데이터는 제품의 특성에 대한 구체적인 평가를 담고 있으면서도 인터넷상에서 쉽게 수집할 수 있기에 제품의 장단점 및 긍정/부정 척도를 판단하기에 높은 효용 가치를 가진다. 기존의 감성 분석 연구들은 여러 문장으로 구성된 상품평 전체 단위의 감성 평가 방법을 제안하였다. 제품의 여러 속성별로 감성 평가 결과를 얻을 수 있으면 후속 제품 개발 과정에 유효한 입력이 될 수 있다. 본 논문에서는 제품의 속성 단위의 감성 분석을 하기 위해 상품평의 문장 단위로부터 제품 속성을 추출하여 감성 평가를 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 양방향 LSTM과 조건부 무작위장(CRF)을 활용한 문장분석 모델을 통해 제품 속성과 감성어를 추출한다. 추출된 제품 속성별 감성 평가 결과는 본 논문에서 제안하는 감성 평가 규칙을 활용하여 계산된다. 제품 속성별 감성평가 결과는 품질 전개 기법에 적용되어 후속 제품 개발과정에 반영된다. 제안하는 방법론은 헤어드라이기 제품 사례를 통해 적정성을 보여준다.