현재 우리나라의 인만 서장우편 물량은 매년 증가하고 있는 추세이며 특히 월말이나 연말에 집중화되는 계절성과 순환성의 특성을 보인다. 그러나 우편물량의 증가와 월말 또는 연말에 집중화되는 현상에 적절히 대응하지 못하고 있으며, 집배원의 인력 부족으로 서비스의 질적 저하와 업무 부하량 증가 등의 문제가 더욱 가시화되어 가고 있다. 이러한 상황에서 신속한 우편물 처리와 집배원의 업무 경감 등을 위해 배달우편물 순로구분 시스템, 주소정보 시스템 도입 등의 노력이 시도되고 있으나. 일반 소비자 또는 다량 우편물 발송업체 등의 주소 기재 방식이 일정하지 않고 표현 방법이 다양하여 자동화 기계 및 집배원 업무효율의 저하가 예상되고 있는 실정이다 따라서 본 논문에서는 우편물에 기입하는 주소의 표기 표준화를 통해 주소인식률과 집배원의 배달 구분 업무 효율성을 향상시키고자 한다. 먼저 국내 우편주소 체계와 정보 구조를 살펴보고, 각각의 문제점을 파악하여 표준화 시 고려할 요소들을 표기 내용을 중심으로 정리하였다. 그리고 자동주소인식을 위해 다양한 형식의 결정을 위해 고려사항들을 제시하였다.
통신, 센서, 인공지능 등의 기술 발전으로 인해 스마트 팩토리 구축이 진행되고 있다. 스마트 팩토리는 기존의 자동화 공정에서 생산되는 데이터를 대상으로 기계 학습과 같은 지능화 기술을 활용해 효율적인 공정 제어를 목표로 한다. 스마트 팩토리로의 구축으로 인해 생산성이 높아지지만 비용도 높아진다. 따라서 소규모 업체들은 스마트 팩토리로 단계별 전환이 효율적이다. CNC 절단기 기반의 소규모 스마트 팩토리 구축을 위해서 본 논문에서는 기존 제조 장비의 데이터를 수집, 모니터링 및 제어할 수 있는 원격 제어 시스템을 제안한다. 원격 제어 시스템의 구조 및 설계와 효율적인 센싱 데이터 전송 방법 등을 제시하였다. 실현 가능성을 검증하기 위해 CNC 절단 장비를 대상으로 시스템을 구현하였고 기능을 검증하였다. 성능 평가를 위해 모니터링 웹 페이지 접속시간을 측정하였고, 구현된 시스템이 사용 가능한 수준이라는 것을 확인하였다.
인공위성에 대한 구조해석을 수행하기 위해서는 인공위성의 모든 기계적 특성이 반영된 유한요소모델을 필요로 한다. 인공위성의 개발특성상 여러 부품들은 서로 다른 회사에서 제작이 되며, 해당 유한요소모델의 제공이 불가능한 경우가 종종 발생하게 된다. 이러한 경우에 초요소 기법을 이용하면 쉽게 해결할 수 있다. 현재 개발중인 위성의 경우, 안테나 업체에서 안테나 기동시 발생하는 미소진동의 양을 계산하고자 인공위성 전체의 유한요소모델을 필요로 하였다. 이 때, 초요소 기법을 이용하여 축약된 모델을 제공할 수 있었다. 초요소기법은 Craig-Bampton 방법을 이용하여 유한요소모델을 동적축약하는 기법이며 본 논문에서는 인공위성 유한요소모델에 이를 적용하였다. 동적축약이 잘 이루어졌는지를 확인하기 위하여 전체 유한요소모델과, 축약모델의 모드해석 결과와 주파수 응답해석 결과를 비교하였으며, 두 결과가 매우 잘 맞는다는 것을 확인할 수 있었다. 이로부터 본 해석 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
해양 플랜트 전장생산설계의 케이블 트레이 설계는 구조 부재 및 각종 의장 장비들과 간섭없이 케이블이 설치될 수 있도록 3D 모델링하여 원활하게 최적 배치하는 작업으로, 대부분 PDMS(Plant design management system)를 이용하여 수행되고 있다. PDMS는 해양 플랜트 생산설계 전용 3D CAD 시스템으로 국내 조선소와 관련 설계협력업체에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 PDMS 기반 해양 플랜트 케이블 트레이 설계 지원 PML(Programmable macro language)을 개발하여, 기존 방법 대비 업무 효율성을 검토하였다. 개발된 케이블 트레이 설계 PML은 전장 템프릿 라이브러리를 이용하여 완전히 파라메트릭 설계가 가능하도록 함으로써 설계 변경으로 인한 빈번한 수정 작업에 신속히 대응할 있도록 하였고, 축적된 설계 경험를 반영하여 반복되는 작업 피로를 최소화할 수 있도록 하였다. 그리고 개발된 시스템을 해양 플랜트 구조 모듈에 적용하여 기존 방법 대비 약 50% 이상의 작업 효율성 향상이 예상됨을 확인하였다.
인공지능은 기술개발 속도가 가속화되어 생활, 의료, 금융 서비스 및 자율자동차 등 산업 전반에 적용되고 있다. 4차 산업혁명 시대의 핵심기술로 자리 잡고 있는 인공지능 경쟁력 확보를 위해 선진국들은 국가적 역량을 집중하고 있다. 반면 IT강국으로서의 인프라와 인적자원을 보유한 한국은 미국, 캐나다, 일본, 등 전통적인 인공지능 선진국뿐만 아니라 지능형 기술집약 산업 육성에 총력을 기울이는 후발주자 중국에도 뒤쳐져있는 상황이다. 지능정보 사회의 고도화에 따라 인공지능은 향후 국가의 산업경쟁력을 좌우할 기반기술인바, 국가적인 관심과 역량 결집이 필요하다. 또한 인공지능 기술의 종속을 막기 위하여 자체 기술개발 노력과 함께 선두업체와의 공동 개발이 중요하다. 이에 더하여 인공지능 시장 저변 확대를 위하여 제도 개선과 법률적 기반 마련이 시급하다.
본 연구에서는 국내 진동감시시스템 제작업체인 (주)나다와 발전소 회전기기 진동데이터 취득 및 분석에 효과적인 휴대용 진동분석기를 개발하고자 하였다. 개발된 휴대용 진동분석기의 하드웨어는 측정기기의 교정을 위한 측정 불확도를 통해 얻은 측정값을 시스템에서 보정함으로써 측정오차를 최소화하였고, 고속 데이터 처리로 높은 분해능을 가진 신호처리 장치로 구성되었다. 소프트웨어 구조는 다양한 진동 플롯을 구현하여 상세한 분석프로그램을 실행하며, 회전기기 운전 중 외란으로 발생하는 노이즈 측정 및 제거에 효과적인 알고리즘을 적용하였다. 개발품은 사용자의 이동 편의성 증대 및 고속 데이터 처리로 분해능을 높임으로써 성능향상은 물론, 국산화 개발에 따른 구입비용 절감에도 크게 기여하였다.
세계 10대 도시이며 Metro City인 서울특별시는 인쇄, 봉제, 기계금속 등 전통적인 도심제조업이 분포되어있다. 이들 제조업 집적지 내 소상공인은 서로 상부상조 하는 형태로 발전해왔다. 집적지의 특성상 각 공정은 개별 업체가 담당한다. 상대적으로 영세한 소상공인이 공정 간 실시간 물류 이동 정보를 제공하는 주문처리 서비스를 준비하기에 어려운 현실이다. 본 논문에서는 패키지(Package) 제조 및 특수인쇄 분야 소상공인의 원활한 수주, 배송 처리를 위해 기존 물류 Data를 수집, 분석하고 CRNN, k-NN, ID3 Decision Tree algorithm을 적용한 인공지능 Fulfillment Service Platform 시스템을 설계한다. 본 연구를 통하여 집적지 소상공인 누구나 Cloud 네트워크를 통하여, 개별 수주, 배송 맞춤서비스를 사용할 수 있게 함으로써 매출 증대 및 역량 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다.
엣지 컴퓨팅을 사용하는 서비스 공급업체는 높은 수준의 서비스를 제공한다. 이에 따라 다양하고 중요한 정보들이 단말 장치에 저장되면서 탐지하기 더욱 어려운 최신 사이버 공격의 핵심 목표가 됐다. 보안을 위해 침입 탐지시스템과 같은 보안 시스템이 자주 활용되지만, 기존의 침입 탐지 시스템은 탐지 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅에서 단말 장치의 더욱 정확한 침입 탐지를 위한 기계 학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 희소성 제약을 사용하여 입력 데이터의 중요한 특징 벡터들을 추출하는 stacked sparse autoencoder (SSAE)와 convolutional neural network (CNN)를 결합한 하이브리드 모델이다. 최적의 모델을 찾기 위해 SSAE의 희소성 계수를 조절하면서 모델의 성능을 비교 및 분석했다. 그 결과 희소성 계수가 일 때 96.9%로 가장 높은 정확도를 보여주었다. 따라서 모델이 중요한 특징들만 학습할 경우 더 높은 성능을 얻을 수 있었다.
세계 10대 도시이며 Metro City인 서울특별시는 인쇄, 봉제, 기계금속 등 전통적인 도심제조업이 분포되어있다. 이들 제조업은 세부 업종 및 공정에 따라 소상공인 집적지를 형성해 서로 상부상조 하는 형태로 발전해왔다. 집적지의 특성상 집적지 내 각 공정별 업체 간 물류는 신속히 이루어지고 있으나 상대적으로 영세한 소상공인이 최종 단계의 완제품 수요자에 대한 주문처리 서비스를 준비하기에는 어려운 현실이다. 따라서 원활한 수주, 배송처리를 위해 집적지 상공인을 위한 통합수주 Fulfillment Service Platform 도입이 시급하다. 본 논문에서는 전통 도심산업 중 인쇄업 소상공인의 기존 Fulfillment Service data를 수집, 분석하고 CRNN, k-NN, ID3 Decision Tree algorithm을 적용한 인공지능 Fulfillment Service Platform 시스템을 설계한다. 본 연구를 통하여 집적지 소상공인 누구나 활용할 수 있는 개별 수주, 배송 맞춤서비스 사용이 가능하게 함으로써 소상공인 매출 증대 및 역량 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다.
모듈러 주택은 많은 장점이 있음에도 불구하고, RC구조에 익숙한 소비자들의 모듈러 주택에 대한 낮은 선호도가 모듈러 주택의 높은 공사비를 초래하고 있다. 모듈러 건축물의 공사비는 RC 구조 대비 130% 전후로 형성되어 있어 모듈러 건축물의 경제성 확보가 시급하다. 따라서 본 연구에서는 모듈러 주택의 공종별 절감가능 금액을 산출한 후, 장기적 관점에서의 경제성 분석을 진행하였다. 연구 진행을 위해 모듈러 주택의 내역서를 공장제작분 및 현장설치분으로 분개하여 공종별 발생하는 재료비, 노무비, 경비를 비교 분석을 진행했다. 그 후 파레토도를 작성하여 비용 누계 80% 내외에 포함되는 핵심 공종을 찾아 공사비 절감 가능대상으로 선정하였다. 국내 모듈러 건축의 시장규모가 일본, 유럽 국가 등 모듈러 선진국 수준과 비슷하다는 가정하에 전문가 인터뷰를 통해 모듈러 공법의 특성을 반영한 비용절감 방법을 설정하였고, 모듈러 업체 전문가를 대상으로 한 설문조사를 통해 비용절감 방법을 적용했을 때의 공종별 절감 가능 금액을 산출하고, 총 절감가능 금액을 산출했다. 비용절감 방법 중 '자동화 및 기계화'방법을 적용했을 때의 절감가능성이 1.54%로 가장 큰 것을 알 수 있었고, 국내 모듈러 생산 과정이 전자동화 및 기계화가 된다면 공사비 절감 뿐만 아니라 공기 단축도 기대해 볼 수 있다고 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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