• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.60-61
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• 2008

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권4호
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• pp.565-572
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• 2020

본 연구는 증류탑 분리공정 시스템 최적화를 위하여 인공지능 머신러닝이 적용된 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 증류탑 분리공정은 석유화학 산업의 대표적이고 핵심적인 공정이다. 하지만 다양한 운전조건과 연속식공정 특성으로 인하여 안정적인 운전이 어려우며 운전자 숙련도에 의하여 공정효율에 차이가 발생된다. 이를 해결하기 위하여 이론적 시뮬레이션을 활용한 제어방법이 개발되어 사용되고 있지만 특수하거나 복잡한 반응이 포함된 공정에는 적용이 어려우며, 거대한 시스템에 대하여 분석이 이루어질 경우 계산비용 증대로 인하여 실시간 제어와 연동이 어려운 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 머신러닝을 기반으로 한 경험적 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다. 경험적 시뮬레이션 개발은 실제 공정에서 수집된 빅 데이터, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 공정을 대표하는 데이터 선별, 화학공정 특성에 맞는 모델 선정으로 이루어졌으며, 현장검증 및 테스트를 통하여 증류탑 분리공정 플랫폼이 개발되었다. 최종적으로 개발된 플랫폼을 통하여 운전 조작변수의 예측이 가능하며, 최적화된 운전조건을 제공하여 효율적인 공정운영을 달성할 수 있다. 본 논문은 머신러닝 기법을 화학공정에 적용한 기초연구로서 이후 다양한 공정에 적용하여 4차 산업의 스마트 팩토리의 초석이 되어 널리 활용될 수 있을 것이라 판단된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.13-18
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• 2015

최근 시뮬레이션이 다양한 계산과학 및 산업 분야에서 널리 활용되면서, 컴퓨팅 자원에 대한 그 요구사항 또한 점점 다양해지고 있다. 특히 이러한 요구는 기존 슈퍼컴퓨터와 같은 CPU 중심의 자원에서 벗어나, 사용자 별 설정 및 활용이 쉬운 유연하고 효율적인 고성능 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 이용해 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 다수의 가상머신으로 이루어진 대규모의 가상 클러스터의 실시간 구축이 필연적이다. 이러한 대규모의 가상 클러스터 생성은 동시 다발적인 가상머신 요청을 야기시키고, 이 요청들에 의해 대기 시간이 매우 길어지는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제의 주요 원인은 각각의 가상머신에서 사용되는 가상 이미지를 생성, 복사하는 작업들간에 병목 현상 때문이다. 본 논문에서는 가상머신 이미지들의 생성 시간을 최소화하고, 가상 클러스터의 I/O 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 검증한다.

• 한국기계가공학회지
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• 제16권5호
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• pp.47-54
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• 2017

This study examines the implementation of a kinematic machining tool to evaluate the interference and collision phenomenon of 5-axis machining of wing ribs from airplanes, particularly for a large-size model airplane. We develop a machine simulation model of a parallel kinematic machining tool that can operate in a virtual space, which is equivalent to the authentic conditions in the field. The investigation of the simulation function elements indicates the necessity to generate the 6-axis machining, which attaches an angle head to the main axis of the machine. Using an NC program for the wing ribs, we attempt to verify the correspondence and conformity between the machine simulation model and the actual equipment.

• 한국기계가공학회지
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• 제17권5호
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• pp.1-7
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• 2018

Flexible track drilling machines are credited with important applications in the area of aircraft manufacturing because of their portability, quick installation capabilities, and high efficiency. However, their structures are special and the constitution principles and motion characteristics are difficult to control, increasing the development costs and research cycle in the context of the technology blockade of foreign companies. The simulation analysis of flexible track drilling machines can be conducted by applying virtual prototypes, shortening the development cycle and reducing the cost. In this paper, a model of a machine is established by using the SolidWorks software and imported into ADAMS to conduct kinematic and dynamic simulation analysis. During the analysis, the feasibility of the configuration is checked, a reasonable driving motion is chosen, potential deficiencies are found, and improvement actions are raised.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.595-599
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• 2006

신속한 생산 대응력을 가지기 위해 산업 현장 여러 곳에서 로봇을 도입하고 있는 상황에서 로봇의 설치와 변경의 비용이 문제가 되고 있다. 최근에는 이를 해결하기 위해 컴퓨터 상에서 가상 작업장을 구축하고 시뮬레이션을 하면서 여러 검증을 해 볼 수 있는 OLP(Off-Line Programming) 방식이 많이 쓰이고 있다. 본 연구에서는 이런 OLP시스템을 구축하는 데 있어서 중요한 역할을 하는 시뮬레이션 언어를 설계하고, 이 언어의 컴파일러를 구현했다. 또한, 컴파일의 결과물을 실행할 수 있는 가상머신을 구현했다.

• 한국기계가공학회지
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• 제11권3호
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• pp.104-109
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• 2012

Recently, the deburring process which is last process of manufacture is one of the important process for complete product. The manual deburring process can cause not only higher error rate but also irregular shape and quality of product. Therefore, Shape Guided Automatic Deburring Machine has been developed to resolve the above problems. But the Shape Guided Automatic Deburring Machine have been applied only to produce a circular product. Therefore, this machine is difficult to apply to products of various shapes. To solve this problem, we would like to develop Generalized Shape Guided Automatic Deburring Machine applicable to various shapes. To this end, we have done the modeling and design using CATIA program and have performed machine simulation.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1473-1476
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• 2005

데이터 주소의 계수를 위한 하드웨어 설계가 없는 본 노이만(von Neumann) 개념(SISD)의 컴퓨터에서 데이터의 주소지정은 소프트웨어적으로 수행된다. 그러므로 벡터 데이터 요소들의 주소지정은 인덱싱 기법에 의해 그 요소 수만큼 해당 변수들을 만들어서 사용해야 한다. 이것은 데이터 계수기 없이 명령어 계수기, 즉 PC(program counter)만 하드웨어로 설계되기 때문이다. 본 연구에서는 중앙처리장치 외부에 외형적 구조와 크기를 갖는 단위 벡터의 요소를 액세스하는 하드웨어 유닛의 설계를 제안한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통하여 성능 검증을 하였으며, 실험 결과 동일한 프로세싱 유닛을 가지는 벡터 머신 아키텍쳐보다 12 - 30 % 정도 우수한 성능을 내는 것을 확인하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제38권5호
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• pp.51-60
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• 2023

Quantum machine learning (QML) is an area of quantum computing that leverages its principles to develop machine learning algorithms and techniques. QML is aimed at combining traditional machine learning with the capabilities of quantum computing to devise approaches for problem solving and (big) data processing. Nevertheless, QML is in its early stage of the research and development. Thus, more theoretical studies are needed to understand whether a significant quantum speedup can be achieved compared with classical machine learning. If this is the case, the underlying physical principles may be explained. First, fundamental concepts and elements of QML should be established. We describe the inception and development of QML, highlighting essential quantum computing algorithms that are integral to QML. The advent of the noisy intermediate-scale quantum era and Google's demonstration of quantum supremacy are then addressed. Finally, we briefly discuss research prospects for QML.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.33-35
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• 2020

이전 연구에 존재했던 영상에서 이미지를 추출하여 학습 데이터로 사용 할 때 시계열성을 고려하지 않은 상태에서의 검증은 정확하지 않을 수 있음을 설명한다. 정확한 형체를 가진 물체의 경우 매 프레임 마다 일정한 모양을 유지할 가능성이 크지만, 기체나 액체처럼 유동성이 큰 형태를 분사 혹은 방류 할 때 순간적인 간섭 혹은 분산에 의해 실제 값이 분사 량 혹은 방류량과 다를 수 있다. 본 연구에서는 이전 연구 중 Yolov3와 youtube 영상을 이용하여 연기 형태를 추출하고, 이를 Resnet에 학습시킨 연구를 이용하여 이와 비슷한 사례의 연구에서 나타날 수 있는 검증 오류들을 설명한다.