4차 산업혁명 시대를 맞아, 제조 기업들은 생산성 향상을 위해 축적된 설비 데이터를 활용하여 스마트제조를 실현하는 것에 높은 관심을 두고 있다. 하지만 기존의 설비 데이터 분석 연구들은 주로 센서 데이터 등 정형 데이터를 대상으로 하여, 실제 큰 비중을 차지하고 있는 텍스트와 같은 비정형 데이터에 대한 분석 연구는 부족한 실정이다. 특히, 작업자가 수기로 작성한 텍스트 데이터를 활용한 사례는 매우 적었다. 따라서 본 논문에서는 작업자가 수기로 작성한 설비 오류 데이터를 분석하여 연관 규칙 마이닝을 통해 설비 오류 발생 패턴을 도출하는 프레임워크를 제안하고자 한다. 이때, 일반적인 텍스트 분석 기법과 같이 단어를 분석 기준으로 사용하는 경우 전문 용어에 해당하는 설비 오류의 의미를 표현하는 데에 한계가 있다는 점에 착안하여 구절을 추출하여 텍스트 분석 기준으로 사용하였다. 제안하는 프레임워크의 성능을 실제 사례를 통해 검증하였으며, 본 연구 결과를 활용하면 설비 오류를 예방하여 가동률을 높이고 나아가 제조 기업의 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 인공지능 언어 모델의 다양한 활용에 대한 관심이 높아지면서 수학교육에서의 교수학적 활용 방안 모색에 대한 필요성이 강조되고 있다. 인공지능 언어 모델은 자연어 처리가 가능하다는 특징으로 인하여 수학 문장제 해결과 관련된 활용이 기대된다. 인공지능 언어 모델 중 하나인 ChatGPT의 성능을 확인하기 위하여 초등학교 교과서에 제시된 문장제를 해결하도록 지시하였으며 풀이 과정 및 오류를 분석하였다. 분석 결과, 인공지능 언어 모델은 81.08%의 정답률을 나타내었으며 문제 이해 오류, 식 수립 오류, 계산 오류 등이 발생하였다. 이러한 문장제 해결 과정 및 오류 유형의 분석을 바탕으로 인공지능 언어 모델의 교수학적 활용 방안과 관련된 시사점을 제안하였다.
본 연구에서는 우리말 연속 숫자음 인식에서 본래의 숫자음을 변이 시키는 주된 요인인 연음현상에 대한 인식을 높이기 위해 별도의 연음부분의 레퍼런스를 작성하여 매칭 시키는 방식을 제안한다 또한 단모음으로 이루어진 /2/와 /5/의 연속된 음에 대하여도 레퍼런스를 작성하였다. 제안한 방식에 의하여 전체적으로 $1.4\%$정도 인식률이 상승됨을 볼 수 있다. 특히 발성 목록중 /82/, /62/, /31/, /15/, /75/ 등의 연음과 /226/, /755/등과 같이 모음의 연속된 발성이 포함된 숫자 열에서 제안된 방식이 인식률에 영향을 미치는 것을 볼 수가 있었다. 이는 연음에서 발생하는 오류가 연속 숫자음에 많은 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 그 외에 /22/, /55/등과 같이 단모음으로 이루어진 숫자음의 연속 발성 또한 인식률을 저하시키는데 한 요인으로 작용함으로서 이에 대한 레퍼런스도 작성하여 인식률이 상승되는 것을 볼 수 있었다.
Asynchronous Transfer Model(ATM)에 기반한 광대역 멀티미디어 통신망에서 best effort 형태의 서비스 지원을 위해 Available Bit Rate(ABR) 서비스가 사용되고 있다. 이미 제안된 많은 수의 ABR 전송률제어 알고리즘들은 정확하게 적정전송률을 계산하는 알고리즘(exact fair rate calculation algorithm)과 적정전송률의 근사치를 계산하는 알고리즘(approximate fair rate calculation algorithm)의 두 분류로 크게 구분 될 수 있다. 정확하게 적정전송률을 계산하는 알고리즘은 공정성과 응답성(responsiveness)측면에서 장점을 갖는다. 하지만 무선ATM 환경 하에서는 무선링크의 가용대역폭이 무선채널의 오류특성으로 인해 시변(time-varying)하므로, 정확하게 적정전송률을 계산하는 알고리즘은 무선ATM 환경에 적용되기 어려우며 따라서 적정전송률의 근사치를 계산하는 알고리즘이 대산 사용될 수 있다. 이 경우에 적정전송률의 근사치를 계산하는 알고리즘들의 응답성이 상대적으로 뒤떨어지는 특성으로 인해 가용대역폭이 시변하는 경우 알고리즘 성능의 저하가 발생될 수 있다. 본 논문에서는 적정전송률의 근사치를 계산하는 알고리즘들을 위한 응답성 개선 방안을 제안하고 응답성이 개선된 적정전송률의 근사치를 계산하는 알고리즘의 한 예로 응답성이 개선된 EDMRCA 알고리즘을 제시한다. 모의 실험을 통해 제시하는 알고리즘이 EDMRCA보다 응답성 측면에서 상당히 개선되었음을 보인다.
본 논문에서는 ETSI와 3GPP에서 차세대 이동통신 IMT-2000 서비스의 음성부호화기의 표준으로 채택한 AMR을 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스에서 사용하기 위해 부가 정보를 이용한 손실 패킷 복구 방법이 첨가된 전송방법을 제시한다. 인터넷과 같은 패킷 교환 망에서의 음성 통신에서 과도한 패킷 손실은 급격한 음질 저하를 유발한다. 본 논문에서는 음성 패킷 데이터를 순방향 오류정정(FEC)의 부가 정보로 사용하고 연속 패킷 손실이 발생하였을 경우 오류 은닉방법을 사용하여 패킷 손실에 의한 음질 저하를 개선하는 방법을 제안한다. 순방향 오류정정방법 중 부가 음성 정보를 원래의 음성정보와 함께 보냄으로써 손실된 음성은 부가 음성 정보를 이용해 복구할 수 있다. 본 연구에서 사용한 AMR 음성 부호화기는 CELP기반의 음성 부호화기 이므로 음성 부호화기의 특징을 이용해 2개 이상의 군집오류가 발생했을 경우 패킷 손실이 일어나기 전후의 데이터를 이용해서 손실된 패킷으로 인한 영향을 최소로 하는 오류은닉 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 AMR 부호화기의 고음질 압축 방법인 12.2 kbit/s 모드로 전송하는 방법과 ITU-T 표준안인 CS-ACELP로 전송하는 방법을 SNR과 MOS 측정을 통해 비교하였다. 제안된 방법이 10%의 평균 패킷 손실률에서 부호화기 자체의 오류은닉 기술을 적용한 AMR - 12.2 kbit/s 모드보다 MOS값에서는 1.1, SNR값은 5.61 dB 높았으며, 제안된 방법은 20%의 손실률에서도 통신 가능한 음질을 유지하였다.
컨테이너는 다른 컨테이너와 구분할 수 있는 고유 변호를 가지고 있다. 컨테이너를 처리할 때 컨테이너 변호를 확인하는 작업이 선행되어야 한다. 대부분의 항만에서는 이러한 확인 작업이 수작업으로 이루어진다. 이는 시간, 비용 면에서 비효율적일 뿐만 아니라, 근무자의 상태에 따라 많은 오류가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 선박에서 컨테이너 양하 시 크레인의 스프레더에 설치된 카메라를 이용한 컨테이너 번호를 확인하는 방법이 사용되었다. 하지만 주변 환경 및 상태에 따라 인식 오류가 빈번하게 발생하여 실제로 적용하는 데 한계가 있었다. 낮은 인식률을 향상하기 위하여 하드웨어의 성능을 개선하거나, 잘못 읽어 들인 번호를 상황에 따라 올바른 번호로 변환하는 방법을 고려될 수 있다. 본 논문에서는 후자의 방법에 대하여 문제를 정의하고, 효율적인 해법에 대하여 연구한다.
1:N 멀티캐스트 환경에서 신뢰적으로 데이터를 전송하기 위한 오류제어 메커니즘은 1:1 환경과는 달리 ACK 폭주나 중복된 재전송 데이터에 대한 고려가 반드시 필요하다. 이런 오류 제어 메커니즘들에 대한 많은 연구가 있었지만, 실제 서비스를 위해 구현된 경우는 그리 많지 않다. 본 고에서 다루는 ECTP는 현재 ITU-T와 ISO에서 국제 표준으로 승인된 신뢰적인 그룹 전송 프로토콜인데, 내부적으로는 신뢰적이면서 효율적으로 데이터를 전송하기 위해 다수의 타이머를 정의한다. 성능 평가는 RedHat7.2 환경에서 실제 구현한 ECTP의 트래픽을 다수의 파라미터들의 다양한 조합하였을 때를 인터넷 testbed상에서 이들 측정하였다. 끝으로 전송률의 개선이나 그룹 통신에 발생하는 제어 패킷들의 수는 오류 제어를 위한 각종 타이머 값이 크게 의존함을 보였다.
냉동창고는 일반 창고와 달리 냉각설비를 갖춘 단열된 건물의 창고로서, $0^{\circ}C$이하의 다양한 유형의 냉장/냉동고에 물품들을 입고, 적재, 출고하는 일련의 업무가 운영된다. 최근 냉동창고에 RFID 기술이 도입됨으로써 창고 내 물품관리를 네트워크화, 지능화할 수 있게 되었다. 그러나 RFID 시스템으로 인한 물리적 인식 실패뿐만 아니라 논리적 인식 실패로 인한 물류정보 불일치가 발생하게 되면 RFID 냉동창고 관리시스템의 신뢰도가 떨어지고 업무의 효율이 감소하게 된다. 본 논문에서는 RFID 냉동창고 관리 시 발생하는 다양한 종류의 오류들을 즉각적으로 탐지할 수 있는 슈퍼바이저 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이는 RFID 냉동창고 관리업무상 발생할 수 있는 오류들의 제약조건들을 미리 설정하고 오류의 알림을 받을 수 있는 마스터 슈퍼바이저와 냉동창고 내 업무를 처리하는 작업자가 오류에 대한 알림을 받고 그 자리에서 오류를 직접 확인하고 처리할 수 있는 모바일 슈퍼바이저로 구성된다. 본 논문에서는 슈퍼바이저 시스템이 RFID 냉동창고 관리시스템 상의 오류들을 탐지/분석하는 시간을 줄임으로써 신뢰성을 높이기 위한 평균복구시간을 줄일 수 있음을 보인다.
본 논문은 세션 관리 기능을 포함한 홈 네트워크 환경을 위한 지각자 처리 및 오류 복구 처리에 대해서 기술한다. 이 시스템은 ED와 ES, ER로 구성되어 있다. ED는 세션 관리 기능을 포함한 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 훅 킹 기법으로 오류를 감지하는 에이전트이다. ES는 세션 관리 기능을 포함한 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 오류를 공유하는 에이전트이다. ER은 세션 관리 기능을 포함한 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위한 소프트웨어 오류를 복구하기에 적합한 에이전트이다. 본 논문은 규칙-기반 DEVS(Discrete Event System Specification) 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 분산 멀티미디어 상에서의 오류 복구 시스템의 성능 분석을 설명한다. 제시된 방법이 기존 방법에 비하여 오류 발생률과 작업 수행 시간에 있어서 더 효율적이다.
본 논문은 한글 주소의 오인식 수정에 관한 연구로서, 필기자의 다양한 필기 형태와 입력 장치의 특성으로 인하여 문자 인식 단계에서 발생할 수 있는 혼동을 줄이고 오류를 효율적으로 수정하는 후처리 알고리즘을 소개한다. 특히, 주소의 행정 구역부에 대해서는 정합해야 할 문자 모델의 범위를 줄여줌으로써 높은 인식률과 처리 속도를 기록하였으며, 문자 인식의 결과에 임계값과 백트랙킹 방법을 도입한 후처리 알고리즘을 적용하여 더욱더 높은 인식률을 나타낼 수 있었다. 번지부와 건물부에 대한 오인식도 제안된 각각의 알고리즘을 적용함으로써 효과적으로 수정할 수 있었다. 우리나라의 25,000여 행정 구역을 바탕으로 작성 가능한 주소들 중에서 임의의 150개 주소 데이타에 대하여 제안된 후처리 방법을 포함한 다양한 후처리 방법으로 실험한 결과, 행정 구역부에 대하여 98%이상의 높은 인식률을 보임으로써, 제안된 후처리 알고리즘이 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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