비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.
최근, 철도차량 분야에서는 경량화 및 운송 효율화를 위해 복합재 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 다양한 차량 부품에 복합재를 적용하고자 하는 연구 및 상용화 개발이 활발히 이루어지고 있으며, 복합재 적용에 대한 품질 검증을 위해 완성품의 기계적 성능 평가와 같은 사후 측정을 중심으로 평가가 이루어지고 있다. 하지만, 제작 품질에 큰 영향을 미치는 요소인 복합재 성형 과정에서 발생하는 열과 응력에 대한 분석은 미비한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 철도차량용 복합재 부품의 성형 품질을 검증하기 위하여 가장 활발히 사용되는 복합재 내장재 패널 2종(라미네이트 패널, 샌드위치 패널)에 대한 성형 품질 분석을 진행하였다. 이를 위해 복합재 내부 적용에 용이한 FBG 광섬유 센서를 이용하여 성형 과정 동안 온도 및 변형률 변화를 모니터링 하고, 성형 완료 후 발생하는 잔류 변형률 값을 측정하였다. 결과적으로, 과열 현상과 과도 잔류응력이 발생하지 않은 것을 확인함으로써 철도차량용 복합재 내장재 패널의 우수한 성형 품질을 검증하였다.
터널 공사에 있어서 Shield TBM 장비의 활용이 증가함에 따라 Shield 공법의 효율성 증대를 위한 다양한 연구 또한 수행되어졌다. Shield TBM에 대한 연구들은 대부분 굴착 대상이 되는 지반의 특성을 고려하여 Shield TBM 장비 선정, 굴진속도 계산, 모델식 개발 등에 초점을 맞추고 있으며, 굴착의 주체가 되는 Shield TBM 장비와 장비에 의해 발생하는 트러블로 인한 공기지연에 대한 연구는 수행되어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는, Shield 터널 공사 중 Shield 장비의 초기굴진을 대상으로 하여, 굴진 시 발생하는 트러블에 의해 야기되는 공기지연 시간 및 원인을 FMEA기법을 이용하여 분석하였고, 공기지연 방지를 위한 관리 방한의 제시를 목적으로 각각의 트러블 항목들에 대한 우선순위를 결정하는 연구를 수행하였다. 그 결과 이전까지의 연구들에서 지반적 요소들에 비해 상대적으로 소홀히 다루어진 Shield TBM의 기계적 요소들의 트러블이 공기지연을 일으키는 주요 원인이라는 것을 알 수 있었다. 각각의 공기지연 발생 요소 중 공기지연 위험도가 큰 몇몇 항목을 대상으로 트러블 관리방안을 제시함으로써, 본 굴진 및 향후 유사 조건의 프로젝트 수행 시 보다 효율적으로 공사를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 전 세계적으로 이미 대부분 산업에서의 생산라인은 자동화되었으며 이는 생산성 및 경제성의 향상, 산업 재해에 대한 안전성 확보, 품질 향상 및 경쟁력 향상 등 많은 이익을 가져왔다. 그러나 건설 산업에서 자동화는 일반적인 산업생산라인과 달리 끊임없는 불확정적인 사건의 발생과 이에 따른 지능적 판단 및 처리 능력의 필요성으로 인한 해결해야 할 많은 어려움이 따르기 때문에 여전히 건설 기계장비 사용을 통한 노동력 투입에 의존하고 있다. 이러한 문제를 해결하기위하여 유럽, 미국, 일본 등 선진국에서 건설 자동화를 위한 끊임없는 연구가 진행 중이며 도로 포장, 다짐 및 작업프로세스가 비교적 단순한 반복형 작업에 대하여 자동화가 많이 이루어 졌지만 건설 현장에서 가장 비중을 많이 차지하는 토공 작업에 대하여 아직 자동화 연구가 미흡하다. 토공 작업의 자동화를 위해서는 획득된 지형정보를 분석하여 효율적인 작업 계획의 수립이 수행되어야 하며, 이를 위해 숙련된 작업자의 휴리스틱스(heuristics)를 활용하면 보다 시행착오가 적고 안전하며 효율적인 작업계획을 수립할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 지능형 굴삭 시스템의 효율적인 작업계획의 수립을 위한 시스템인 지능형 Task Planning System의 구성 체계 및 각 단계마다 적용된 휴리스틱스(heuristics)에 대하여 소개하여 본다.
혈액의 점도가 높아질수록 혈액은 더 끈적하고 흐름이 어려워지므로 혈전의 발생 가능성이 높아져 허혈성 뇌경색의 발생 확률이 증가한다. 혈액 점도 측정은 최근 순환기계 질환의 예방을 위하여 그 중요성이 강조되고 있으며 혈액의 점도를 쉽고 정확하게 측정할 수 있는 점도계의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 평행판 점도계 ARS-Medi에 의한 점도표준액과 인공혈액의 측정값들을 국제적으로 정확성과 신뢰성을 인정받는 TA instrument의 Ares-G2로 측정한 값들과 비교하였다.. 뉴턴성 용액인 N44 표준용액의 점도는 모든 전단율에서 두 기기 간에 거의 완벽하게 일치하였다, 비뉴턴성 용액인 인공혈액의 경우 가장 낮은 전단율인 1 rad/s 에서는 약 10%의 차이를 보였으나, 임상적으로 유의한 전단율인 10 rad/s 이상에서는 두 기기간의 측정값이 오차범위 내에서 모두 일치하였다. 우리는 새로 개발한 혈액 전용 평행판형 점도계 ARS-Medi가 1회용 평행판을 사용하므로 혈액 점도 측정의 편의성과 위생성이 향상되어 임상에 매우 유용할 것으로 기대한다.
최근 몇 년 동안 랜섬웨어 공격이 사회 공학, 스피어피싱, 심지어 기계 학습과 같은 전술을 사용하여 특정 개인이나 조직을 대상으로 하는 공격의 정교함과 더불어 더욱 조직화 되고 전문화되고 있으며 일부는 비즈니스 모델로 운영되고 있다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 심각한 피해를 입히기 전에 공격을 감지하고 예방할 수 있는 다양한 연구와 솔루션들이 개발되어 운영되고 있다. 특히, 허니팟은 조기 경고 및 고급 보안 감시 도구 역할 뿐만 아니라, IT 시스템 및 네트워크에 대한 공격 위험을 최소화하는 데 사용할 수 있으나, 랜섬웨어가 미끼파일에 우선적으로 접근하지 않은 경우나, 완전히 우회한 경우에는 효과적인 랜섬웨어 대응이 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 허니팟을 사용자 환경에 최적화하여 신뢰성 있는 실시간 동적 허니팟 파일을 생성, 공격자가 허니팟을 우회할 가능성을 최소화함으로써 공격자가 허니팟 파일이라는 것을 인지하지 못하도록 하여 탐지율을 높일 수 있도록 하였다. 이를 위해 동적 허니팟 생성을 위한 기본 데이터수집 모델 등 4개의 모델을 설계하고 (기본 데이터 수집 모델 / 사용자 정의 모델 / 표본 통계모델 / 경험치 축적 모델) 구현하여 유효성을 검증하였다.
2020년 하반기부터 2021년 초까지 발생한 조류인플루엔자의 여파로 1,780만수의 산란계가 살처분되면서 계란 공급 부족으로 계란 1판에 1만원을 넘는 사태가 벌어지기도 했다. 이에 정부는 물가 안정 대책으로 1,000억원 이상의 국고를 계란 수입에 투입하였지만, 계란 가격의 안정화는 쉽지 않았다. 계란 가격의 급격한 변동성은 소비자와 양계농가 모두에게 부정적인 영향을 미치므로 계란 가격의 안정화 방안을 위한 대책이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 머신러닝 회귀분석 알고리즘을 활용하여 계란 가격을 예측하였으며, 가격 예측을 위해서 대한양계협회 2012~2021년도의 월간 산란계 생산통계와 국가통계포털(KOSIS)의 도축실적 등 총 8개의 독립변수를 선택하였다. 실제 가격과 모델에 의한 예측 가격의 차이를 나타내는 평균 제곱근 오차(RMSE)는 약 103원이며, 이는 개발된 모델이 계란 가격을 비교적 잘 예측한 결과라고 판단된다. 정확한 계란 가격 예측은 산란계 계란 생산주령의 유연한 조정과 산란계 입식에 대한 의사결정을 도울 수 있고, 계란 가격 안정성 확보에 도움을 줄 것으로 보인다.
본 연구에서는 농촌진흥청과 홍콩과학기술대학교의 공동 개발로 생산된 1개월 예측 자료의 오차를 분석하고, 통계적 보정 기법을 활용한 오차 개선 효과를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2013년부터 2021년까지의 과거 예측(hindcast) 자료, 기상관측자료, 다양한 환경정보들을 수집하고 다양한 환경 조건에서의 오차 특성을 분석하였다. 최고기온과 최저기온의 경우, 해발고도와 위도가 높을 수록 예측 오차가 더 크게 나타났다. 평균적으로, 선형회귀모형과 XGBoost로 보정한 예측자료는 보정 전 예측자료보다 각각 0.203, 0.438(최고기온) 및 0.069, 0.390(최저기온) 정도의 RMSE가 감소했으며, 높은 고도와 위도에서의 오차 개선이 더 크게 나타났다. 모든 분석 조건에서 XGBoost가 선형회귀모형보다 우수한 오차 개선 효과를 나타냈다. 본 연구를 통해 예측 자료의 오차가 지형적 조건에 영향을 받는다는 사실을 확인하였고, XGBoost와 같은 기계학습법이 다양한 환경인자들을 고려하여 효과적으로 오차를 개선할 수 있다는 것을 확인하였다.
수 나노미터의 두께의 단일 또는 여러 층으로 구성된 2차원 소재는 전기전도성, 유연성, 광학적 투명성 등의 고유한 특성으로 많은 연구 분야에서 활용되고 있다. 이 중 Electronic skin (E-Skin)이나 Smart Textile 과 같은 반복적인 기계적 동작이 수반될 수 있다. 또한, 온도, 습도, 압력과 같은 외부적 요인에 노출이 되는 경우가 빈번하다. 이 때, 소자의 내구성과 수명 저하를 유발하기 때문에 자가 치유 특성이 내포된 소자를 제작하기 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 최근 다양한 2차원 소재 중 자가 치유 기능을 구현할 수 있는 Ti3Ci2Tix MXene 기반 전극의 복합 소재의 연구 결과가 학계의 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 Ti3Ci2Tix MXene의 다양한 합성 방법 및 특성에 대해 소개한 후, Ti3Ci2Tix MXene 전극 기반의 자가 치유 적용 기술 사례에 대해 알아보고자 한다.
식품제조 중소기업들은 원물 투입부터 최종 팔렛타이징까지 대부분 노동집약적이고 수작업으로 구성되어 있다. 최근 로봇과 센서 데이터 기술요소 적용으로 스마트화 디지털화로 변화하는 추세이다. 본 연구에서는 식품제조기업에서 적용 설비 역량보다 작업자가 속도를 따라가지 못하는 반복작업 공정 2가지를 선정하였으며, 이를 3D 시뮬레이션을 활용하여 개선 효과성을 규명하고자 한다. 꼬치 조립 후 작업자들이 계량 후 포장하는 공정과 무작위로 공급되는 냉동식품류를 계량-내·외포장-팔렛타이징 일괄 수작업 공정 2개를 선정하였다. 가동률, 생산량, 투입 작업자 수를 검증 지표로 선정하였다. 3D 개선 공정 시뮬레이션 결과 생산량은 각각 기존보다 13.5%, 56.8% 증가했으며, 특히 팔렛타이징 로봇 적용 공정에서 높은 효과성을 보였다. 두 공정 모두 가동률과 투입인력 수는 감소함에 따라 작업자에게 피로도가 높은 공정을 로봇으로 대체 적용할 수 있어 작업 과부하를 개선할 수 있는 결과를 나타냈다. 본 연구 결과를 바탕으로 3D 시뮬레이션을 활용하여 식품계량 및 포정 공정에 로봇을 도입함으로써 개선된 공정의 성능을 정량적으로 사전 검증의 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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