1990년대 국내 목장에 거세게 불기 시작한 자동화 바람. 시스템을 갖추고 적응하기까지 적잖은 비용이 들긴 했지만, 자동화는 노동시간을 줄여주고 생산비를 절감할 수 있도록 해줌으로써 낙농가들에게 '즐거움을 선사했다. 김동규 대표 역시 '자동화(AUTO, 오토)가 주는 즐거움(樂, 락)'을 잘 알고 있기에 '(주)오토락'이 라는 이름으로 낙농기계 및 부품 회사를 설립한 이후 1993년 국내 최초로 텐덤 방식의 착유기를 국내에 들여오는 등 국내 낙농의 자동화 시대를 개척했다. 현재는 우리 나라 최고의 낙농기계 및 부품 백화점을 목표로 최선을 다하고 있는 (주)오토락(경남 진주시)을 찾아가 봤다.
Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.16
no.3
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pp.12-18
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1994
본 연구에서는 운전 시뮬레이터의 구성에 이용될 효율적인 차량 시뮬레이션 프로그램을 개발하기 위해 세가지 방법으로 연구를 수행하였다. 우선 효율적인 운동방정식의 구성을 위해 부호계산용 상용프로그램 MACSYMA를 이용하여 다물체게의 운동방정식을 부호적으로 유도하는 운동방정식 유도 프로그램을 구성하였고, 이를 이용하여 15자유도의 다물체 차량모델에 대해 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 또한 차량모델을 개선하여 가면서 계산시간을 줄였으며, 차량시뮬레이션 프로그램에서 이용될 효율적인 수치해법을 결정하였다.
Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.19
no.1
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pp.22-33
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1997
본 란에서는 우선 로봇을 이용한 공정자동화 관점에서 자동차 제조라인과 관련된 공정자동화를 가급적 구체적으로 거론코자 하였고 그 대상으로 가공, 조립 그리고 측정분야를 택하여 현황 및 필자의 관련 기술내용을 간략히 소개하였다. 여기서 소개된 기술은 공정이 다를 수 있어도 범용성을 가지며 계속 발전할 걸로 예상된다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.9C
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pp.930-938
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2005
We propose a content-based image retrieval(CBIR) method based on an efncient combination of a color feature and multiresolution texture features. As a color feature, a HSV autocorrelograrn is chosen which is blown to measure spatial correlation of colors well. As texture features, BDIP and BVLC moments are chosen which is hewn to measure local intensity variations well and measure local texture smoothness well, respectively. The texture features are obtained in a wavelet pyramid of the luminance component of a color image. The extracted features are combined for efficient similarity computation by the normalization depending on their dimensions and standard deviation vectors. Experimental results show that the proposed method yielded average $8\%\;and\;11\%$ better performance in precision vs. recall than the method using BDIPBVLC moments and the method using color autocorrelograrn, respectively and yielded at least $10\%$ better performance than the methods using wavelet moments, CSD, color histogram. Specially, the proposed method shows an excellent performance over the other methods in image DBs contained images of various resolutions.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.1348-1351
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2012
본 연구는 오토바이에서 생성되는 유선통신 신호와 GPS를 이용한 속도를 수집하여 헬멧에 전송하여 스마트폰을 이용해 현재 위치정보와 오토바이에서 전달되는 속도 정보 등을 저장한 블랙박스 App과 무전 기능인 멀티통신 App을 개발했다. 또한 오토바이에서 생성된 속도 데이터나 신호 데이터값을 거치대를 통해 헬멧으로 전달되어 헬멧에 Headup Display를 통해 운전자에 전달하는 Headup Display를 탑재한 헬멧을 연구개발 하였다. 본 연구의 결과물은 오토바이 등 여러 사람이 함께 이동하면서 서로의 정보를 실시간으로 공유할 수 있어서 효과적으로 활용할 수 있다. 연구의 한계점은 연구소에서 실험적으로 개발 운용한 모델로서 상업적인 접근에 대한 구체적인 방안이 필요하다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.519-521
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1999
Message Sequence Charts는 요구 사항 및 설계 단계에서 시스템의 시나리오 정보를 명세하는 수단으로 많이 사용되어 왔다. 하지만, 그 정형 시멘틱에 대한 연구가 미흡하여, 자신의 완결성 및 다른 명세와의 일치성 등의 검증이 힘든 상황이다. 본 논문에서는 Message Sequence Charts의 오토마타 기반 정형적 시멘틱을 정의한다. 제안된 오토마타 기반 정형적 시멘틱은 MSC에서의 모든 경로에 대한 행위를 유지하고, 그 오토마타는 MSC에서 발생할 수 있는 이벤트의 연속과 일치한다. 또한 본 논문에서는 오토마타의 추출을 위한 알고리즘을 제공한다. 이를 통하여 오토마타 추출과정이 자동화 됨으로써 다를 상태 기반 언어와의 검증 등이 용이하게 되고, MSC의 자체 검증에도 도움을 준다.
Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.3
no.3
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pp.14-23
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1981
Engine 윤활은 윤활부분에 발생하는 마찰이나 마모를 감소시키는 것으로 일반적으로 생각하고 있으나 냉각, 방장, 압력의 분산 세척등의 여러가지 작용도 동시에 하는 사명이 부과되는 폭넓은 것으로 되어있다. 1. Engine윤활유의 기능 가. 마모를 줄이고 동력의 손실을 막는다. 나. 금속의 접촉을 맞고 마모를 줄인다. 다. 냉각작용을 한다. 라. 세정작용을 한다. 마. 충격이나 진동을 줄인다. 바. 밀용작용을 한다. 사. 부식방지 작용을 한다. 이상의 그 기본적인 기능에 따라 윤활작용을 생각해 본다.
Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.9
no.4
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pp.77-85
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1987
본 논문은 단기통 4사이클 전기점화기관에서 가스교환 과정이 체적효율에 미치는 영향에 대하여 연구한 것이다. 가스교환 과정의 수학적 모델을 설정하고 수치해석을 수행한 결과 체적효율은 가스교환과정과 관련되는 밸브 개폐시기(1,2)보다는 흡배기관의 압력에 의하여 더 큰 영향을 받는 다는 것을 알 수 있었다. 실험에 있어서는 각각 밸브 개폐시기가 다른 3종류의 캠을 사용하였 으며 수치 해석결과와 실험결고가 비교적 잘 일치하였다.
Based on Artificial Intelligence technology, AI-enabled warfare is expected to become the main issue in the future warfare. Natural language processing technology is a core technology of AI technology, and it can significantly contribute to reducing the information burden of underrstanidng reports, information objects and intelligences written in natural language by commanders and staff. In this paper, we propose a Language model-based Multi-source Information Integration (LAMII) framework to reduce the information overload of commanders and support rapid decision-making. The proposed LAMII framework consists of the key steps of representation learning based on language models in self-supervsied way and document integration using autoencoders. In the first step, representation learning that can identify the similar relationship between two heterogeneous sentences is performed using the self-supervised learning technique. In the second step, using the learned model, documents that implies similar contents or topics from multiple sources are found and integrated. At this time, the autoencoder is used to measure the information redundancy of the sentences in order to remove the duplicate sentences. In order to prove the superiority of this paper, we conducted comparison experiments using the language models and the benchmark sets used to evaluate their performance. As a result of the experiment, it was demonstrated that the proposed LAMII framework can effectively predict the similar relationship between heterogeneous sentence compared to other language models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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