본 연구에서는 한국기계연구원에서 수행한 전략스페셜리스트 운영 사례를 중심으로 기계분야 유망기술 기획 연구 방법론 및 유망기술 도출 결과를 제시하였다. 유망기술 도출을 위해 한국기계연구원은 조직 관점에서 연구기획 전담부서 이외에 연구본부 별 1인의 전담 인력을 파견하는 전략스페셜리스트 제도를 신설 운영함으로써 연구원 차원의 지원과 협력 체계를 확립하였다. 방법론 관점에서는 외부 환경 분석과 연구원 내부 역량 분석을 동시에 활용하였으며, 세부 주제 도출을 위해 서지결합분석을 활용하였다. 이를 통해 한국기계연구원은 기계기술 8대 유망 주제와 주제별 세부 테마를 도출하였다. 본 연구 결과는 한국기계연구원의 주요사업 기획에 반영되어 세부 과제 기획의 전략성 강화에 기여하였으며, 향후 기계분야의 유망기술 기획의 우수 사례로서 널리 활용될 것으로 기대된다.
법령에 의하여 요구되는 주기적 안전성 평가를 위하여 인적 요소 평가 방법론을 개발하였다. 특히 평가 하위 업무간의 중복을 제거하여 업무의 효율을 향상시키고 반복적으로 수행되는 동일발전소, 혹은 타발전소의 결과를 충분히 활용할 수 있도록 하였다. 이 방법론은 인간 기계 연계 체제의 현상태 평가, 운전 이력 중심 평가, 시뮬레이션 활용 평가라는 3가지로 특정지어진다. 이 평가 방법을 적용하여 고리 3$\cdot$4호기에 대해서 부분 평가를 수행하였고 그 결과를 제시하였다.
본고에서는 베이지안 기계학습 방법론에 대해서 간략히 살펴본다. 특히, 복잡한 자료들 사이의 관계를 규명하는 것이 목적이며 비지도학습(unsupervised learning)의 한 분야인 군집분석에서 베이지안 방법론들이 어떻게 사용되어지는지를 설명한다. 군집의 수를 사전에 아는 경우에 사용되는 모수적 베이지안 방법을 간단하게 설명하고, 군집의 수까지 추론 할 수 있는 비모수 베이지안방법에 대해서 자세하게 다룬다.
모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.
본 논문에서는 한-중 기계번역 시스템에서 사용되는 한중 동사구 패턴의 반자동 생성을 위한 방법론을 제안한다. 한중 동사구 패턴은 한국어와 중국어간의 변환을 위한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 한국어의 구문분석과 중국어의 생성을 위해 중요한 정보를 제공하는 고급 언어자원이다. 본 논문에서 제시하는 새로운 패턴 반자동확장 방안은 기존의 한중 동사구 패턴으로부터 대역어 정보를 이용하여 새로운 동사구 패턴을 생성해내는 방법이다. 본 방법론은 시스템 개발 초기에 일반적으로 이루어지는 사전기반 패턴 구축이 끝난 후, 패턴의 커버리지 문제를 해결하기 위해 실용적으로 적용할 수 있는 방법론으로서, 한국어와 중국어 같이 활용 가능한 대역 코퍼스가 아직 많지 않은 경우에 효과적이다. 본 논문에서 제시한 방법론은 실험 결과 67.15%의 정확률과 4.58배의 패턴 확장률을 나타냈다.
국내 승용차용 삼원촉매담체의 경우 배기가스 변환 효율이나 압력 강하 등은 엔진 효율 측면에서 만족되고 있지만 열적 내구성은 요구 내구 수명을 만족시키지 못하여 차량정비현장에서 상당한 파손사고가 발견되고 있다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 밝히기 위하여 국내 승용차용 삼원촉매담체에서 발생되는 열응력을 온도측정자료와 단순한 열응력 모델을 이용하여 구하였으며 열피로 성능은 확정론적 강도가 아닌 확률과 크기 및 피로 인자를 고려한 확률론적 설계 강도로 평가함으로서 확정론적 설계 강도에 의한 열피로 성능 평가 방법을 극복하였다.
이 논문은 디지털 테크놀러지가 영화 이미지의 미학적 존재론을 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 다룬다. 영화 예술의 물질적 기초로서 셀룰로이드 필름을 통한 이미지 생산과 소비의 시대는 이미 막을 내렸다. 컴퓨터와 인터넷 시대의 도래는 영화의 세계에 새로운 이미지 존재론의 출현을 불가피하게 만든다. 오늘날 디지털 시네마 시대에 벤야민의 기계 복제 개념을 재해석할 필요가 있다. 필름 이미지의 기계 복제는 컴퓨터 시뮬레이션에 기초한 디지털 합성 개념으로 변형된다. 또한, 디지털 테크놀러지는 영화의 몽타주 미학에 중대한 변화를 초래한다. 쇼트들의 시간적 연결에 기초한 필름의 몽타주 미학은 컴퓨터 데이터와 픽셀 이미지의 공간적 시뮬레이션에 기초한 '디지털 꼴라주' 미학으로 변화한다. 이 논문은 영화적 환영과 표현의 미학이 확장되는 디지털 하이브리드 이미지 존재론을 탐구함으로써 기존 연구와의 차별성을 제시한다.
데이터 기반 기계번역의 성공여부는 대량의 데이터를 단기간에 구축하는 방법과, 또 구축된 데이터에 대한 효과적인 관리 방법이 좌우한다고 할 수 있다. 대표적인 데이터 기반 기계번역 방법론인 예제 기반 기계번역 방식이나 패턴 기반 기계번역 방식에서는 최소한의 학습 내지는 학습과정 없이 데이터를 구축하는 데에 연구가 중점적으로 이루어져왔으나, 데이터의 관리 문제에 대해서는 많은 연구가 이루어지지 못하였다. 그러나 데이터의 확장 못지않게 데이터의 효율적인 관리도 데이터 기반 기계번역 시스템의 개발에서 매우 중요하다. 이 논문에서는 사/피동 링크 등을 이용하여 사전을 재구성하는 것이 데이터의 일관성과 관리성을 향상시키고, 이론적인 면에서는 정보 기술상의 잉여성을 줄인다는 점을 보인다. 또한 이러한 정보에 기반하여 기구축된 동사구 패턴으로부터 대역어 정보를 이용하여 새로운 패턴을 만들어내는 방법론도 제시한다.
본 논문의 주 목적은 최대하중조건을 변화시키면서 확률변수의 잔차를 이용하여 확률론적 피로균열전파모델들을 평가하고, Mg-Al-Zn 합금의 피로균열성장거동의 변동성을 묘사하기에 적합한 확률론적 모델을 제시하는 것이다. 평가에 사용된 모델은 피로균열성장의 변동성을 나타내기 위하여 실험적 피로균열전파모델인 Paris-Erdogan 모델, Walker 모델, Forman 모델과 수정 Forman 모델에 확률변수를 도입한 모델이다. 최대하중조건에 따른 Mg-Al-Zn 합금의 피로균열전파거동의 확률적 변동성을 묘사하기에 적합한 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan 모델'과 '확률론적 Walker 모델'임을 밝혔으며, 최대하중조건이 피로균열성장의 확률적 변동성에 미치는 영향 또한 고찰하였다.
본 논문에서는 품질 검사 방법론이 적용된 계장화 압입시험을 수행하여 점용접부의 경도를 평가하였다. 먼저 정상 및 불량 용접조건하에서 제작된 점용접 샘플에 대해 로크웰 경도 및 계장화 압입시험을 실시하였다. 계장화 압입시험을 통해 구한 압입하중-변위선도를 이용하여 계산된 경도를, 동일한 조건의 동일위치에 대한 압입경도시험을 통하여 측정된 로크웰 경도와 확률론적 방법론을 이용하여 비교평가 하였다. 또한 계장화 압입시험을 통하여 추정한 경도 및 이에 대한 확률론적 해석을 수행하여 점용접부의 신뢰성 기반 품질 관리 기준 설정 가능성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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