• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.589-592
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• 2006

최근 유 무선 통신 기술이 발전하고 소규모 장치의 개발 기술이 향상되면서 퍼베이시브 컴퓨팅 환경에 대한 관심이 높아지고 있다. 퍼베이시브 컴퓨팅 환경에서는 다양한 생활용품에 장착 가능한 소규모 장치와 센서 등을 사용한다. 소규모 장치와 센서들은 다양한 기기로 구성되어 있기 때문에 개발 환경과 실행 환경의 호환성이 낮은 문제점을 가지고 있다. 이는 가상기계 플랫폼을 적용하여 해결할 수 있다. 기존에 개발된 가상기계는 규모가 크고 높은 컴퓨팅 파워를 요구하기 때문에 퍼베이시브 환경에는 사용할 수 없다. 그러므로 퍼베이시브 환경에 적합한 가상기계의 어셈블러가 필요하다. 본 논문에서는 임베디드 시스템을 위한 가상기계인 EVM의 어셈블러를 수정하여 퍼베이시브 컴퓨팅 환경에 적합한 어셈블러를 설계하고 구현한다. 적은 리소스만을 제공하는 소규모 가상기계에 적합하도록 EVM의 객체 지향 특성과 불필요한 명령어를 제거한다. 수정된 새로운 가상기계 플랫폼을 위한 어셈블러를 통해서 가상기계에서 실행 가능한 실행 파일 포맷을 생성할 수 있다.

• 한국정밀공학회지
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• 제3권3호
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• pp.5-8
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• 1986

우리나라 전산업의 R & b 투자율을 보면 표5에서와 같이 1.01%로서 일본의 2.03% 미국의 2.88%에 비해 크게 부족한 실정이다. 또한 기계공업에서는 2.25%로서 상당히 높은 비율로 나타나고 있으나 역시 일본 및 미국에 비해 뒤떨어지고 있음을 볼 수 있는데 그러나 타업종과 달리 기계공업중 전기. 전자와 정밀기기업종이 중심이 되어 기업의 기술 개발투자를 선도하고 있으나 기술집약도가 높은 이 부문에서 선진국과 큰 격차를 나타내고 있음을 알 수 있다. 이와같이 우리나라 기계공업체도 최근에는 많은 기술개발투자를 하고 있으나 이에 비해 개발실적은 우리기술이 크게 낙후된 실정이어서 아직도 선진공업국수준 이하의 기계를 개발중에 있는 것으로 평가되고 있는데 즉, 선진국에서는 이미 5-10 년전에 개발 공급한 제품들을 개발하고 있어 한마디로 복사단계의 기술개발이라고 하겠다. 그리고 국내 베어링회사인 K사의 R & b 투자실적 및 계획을 '85 년도에 1.4%로 저조하였으나 '88 년에는 2.9%로 계획하고 있어 R & b 투자에 많은 관심을 가지고 있음을 알 수 있으나 다른 투자를 할 수 없는 실정인 것으로 나타나고 있어 베어링산업의 또하나의 문제로 지적하지 않을 수 없다.

• 발명특허
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• 제16권10호통권188호
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• pp.52-57
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• 1991

인간이 지닌 지적인 능력을 규명하여 컴퓨터로 하여금 지능이 필요로 하는 일을 수행할 수 있도록 하는 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)기술에 관한 관심이 높아지고 있는 가운데 선진각국에서는 철강, 자동차, 산업기계 등 다양한 분야에서 제품의 라이프 사이클 단축, 다품종 소량 생산, 효율적인 조업, 고도의 품질제어 요구에 유연하게 대처하기 위하여 인공지능 개발 프로젝트를 활발히 진행중이다. 본고에서는 산업기계분야에서 인공지능 개발에 필요한 기반환경에 대하여 살펴보고 선진국의 주요 개발동향 및 우리나라의 개발실태를 살표보고자 한다.

• 발명특허
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• 제16권11호통권189호
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• pp.50-53
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• 1991

인간이 지닌 지적인 능력을 규명하여 컴퓨터로 하여금 지능이 필요로 하는 일을 수행할 수 있도록 하는 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)기술에 관한 관심이 높아지고 있는 가운데 선진각국에서는 철강, 자동차, 산업기계 등 다양한 분야에서 제품의 라이프 사이클 단축, 다품종 소량 생산, 효율적인 조업, 고도의 품질제어 요구에 유연하게 대처하기 위하여 인공지능 개발 프로젝트를 활발히 진행중이다. 본고에서는 산업기계분야에서 인공지능 개발에 필요한 기반환경에 대하여 살펴보고 선진국의 주요 개발동향 및 우리나라의 개발실태를 살펴보고자 한다.

• 기계저널
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• 제52권11호
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• pp.43-47
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• 2012

이 글에서는 두산인프라코어(주)를 중심으로 15개 국내외 기관이 참여하여 토목 및 전자 그리고 기계기술의 융합을 통해 개발한 세계 최초의 지능형 무인 굴착 시스템을 소개하고자 한다.

• 기계저널
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• 제51권8호
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• pp.34-38
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• 2011

이 글에서는 기계류 부품의 개발 기간 및 수명주기의 단축과 고성능화를 요구하고 최근의 산업흐름 현실 속에서 신뢰성 향상을 위한 종합적인 품질보증 신뢰성평가 기법과 시험비용 및 평가시간 단축을 위한 가속수명시험법 개발 추진체계 등 기술 현황에 대하여 소개하고자 한다.

• 기술혁신학회지
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• 제2권1호
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• pp.118-134
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• 1999

기계기술과 산업은 한국의 미래기술과 산업에 있어서 두 가지 의미의 중요성을 갖는다 하나는 미래성장분야의 하나로서 세계 어느 나라를 막론하고 전략육성 산업의 선정 시 반드시 포함되는 분야의 하나이다. 지능형기계, 초정밀기계, 광학응용기계 등 미래 급성장이 예상되는 기술들이 많은 분야이다. 또 하나는 다른 분야의 기술혁신을 뒷받침 해주는 역할을 하는 분야로서 한국이 선진국으로 진입하기 위해서 반드시 갖추어야 하는 분야로서의 중요성이다. 본 논문에서는 우리나라 기계기술과 산업의 현황을 진단해보고, 선진국 수준으로 발전시키기 위한 전략을 제시한다. 한 분야의 발전전략의 수립을 위해서는 먼저 그 분야의 기술적, 경제적 특성을 이해하고, 그 나라에서 현재까지 발전되어온 역사적 상황을 파악해야 한다. 본 고에서는 기계분야의 특성에 있어서 경제에서의 위치, 기술혁신의 실현체로서의 특성, 기술연계효과, 사용자주도 혁신의 중요성 및 기타 다른 기술적 경제적 특성에 대해서 논한다. 기계기술발전의 역사적 특성을 파악하고자 미국, 일본, 독일 등 선진국에서의 기계기술과 산업의 발전과정을 정리한다 이어서 우리나라 기계기술의 발전 과정에 대해서 살펴보면서 현황과 문제점에 대해 논한다. 이러한 분석을 바탕으로 우리나라 기계기술과 산업의 발전을 위한 전략을 제시한다. 기술혁신 체제의 개선, 중장기적 추진과 기술개발사업들의 개편 등 기술개발사업의 개선, 기술인력 양성제도의 개선, 시험평가 기능의 확충 등을 위한 방안을 제시하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1999년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.282-289
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• 1999

선별은 청과물을 포장하기 이전에 크기, 중량, 색깔등 정해진 규격에 따라 고르는 과정을 말하고, 크게 인력선별과 기계선별, 개별선별과 공동선별로 구분한다. 국내의 경우 아직까지도 수확된 청과물은 농가단위로 개별선별하고 있으며, 중량식 선별기를 이용하여 등급선별 한 후 15kg, 10kg 상자에 포장하는 것이 가장 일반적이다. 근래에 청과물의 부가가치를 높이기 위해서 중량에 색깔을 선별할 수 있는 기능을 추가한 기계시스템이 개발되어 산업화된 바 있다(최 등, 1997). 또한 근적외선 분광분석법을 이용하여 과일의 당도를 비파괴적으로 측정 선별할 수 있는 시스템이 개발 실용화 단계에 있다(이 등, 1998). (중략)

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.329-330
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• 2020

본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.477-478
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• 2017

4차 산업혁명 시대가 도래해 인간 뇌와 기계 간 인터페이스 기술 개발이 한창이다. BMI(Brain-Machine Interface)는 뇌의 신경계로부터 신호를 측정하고 분석해 기계와 같은 외부 기기에 연결해 제어함으로써 사용자의 의사나 의도대로 기기를 움직이는 인터페이스를 만드는 것이다. 뇌-기계 인터페이스 기술은 뇌질환 치료, 장애인을 위한 로봇 팔과 로봇다리 같은 인체 결합기술, 인간과 기계와의 직접적인 정신 교류의 개발을 위한 필적인 기술이다. 본 논문에서는 4차 산업혁명의 핵심기술 중 하나인 뇌 기계 인터페이스에 대한 3P 정보분석을 수행함으로써 BMI의 R&D 및 시장진입을 위한 전략을 제시하였다.