• 제목/요약/키워드: 인공 결함

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자가 인공수정기의 국제적 실증 결과

  • 이명식;최창용;오운용;이지웅;장원경;박수봉;백광수;우제석
    • 한국동물번식학회:학술대회논문집
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    • 한국동물번식학회 2001년도 춘계학술발표대회
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    • pp.3-3
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    • 2001
  • 전문가의 영역인 인공수정기술을 초보자도 용이하게 수정이 가능하도록 자궁경관 외도구의 영상을 체외에서 육안관찰하면서 수정적기 포착 및 적정부위내 정액 주입 화인이 가능한 축산기술연구소 개발 자가인공수정기의 국내외적으로 실증시험을 통하여 수태율을 알아보고자 수행하였다. 국내에서 직장질법으로 전업수정사가 수정하였을 때 72%(54/75)로써 자가인공수정기로 해당축주가 수행한 결과 67.5%(50/74)와 비교하여 1회 수정수태율이 다소 떨어지는 경향이었으며 품종별 수태율은 한우 61.7%(21/31), 젖소 60.0%(15/25)로 차이가 없었고 4개 지역의 145두에 자가인공수정한 결과 90두가 임신되어 62.0%의 수태율을 얻었다. 중국에서 중국황우를 대상으로 150두를 수정한 결과 1회 수정수태율이 84.6%(127/150)였고, 재차 수정 결과 98%(147/150)로 높은 수태성적을 얻었다.

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소외계층 학생의 인공지능 교육 실태 조사 (An Analysis on Artificial Intelligence Education for Disadvantaged student)

  • 김성원;김영민;이영준
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.235-236
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    • 2022
  • 본 논문에서는 인공지능 교육에서 소외계층의 지원 방안을 도출하기 위하여 소외계층과 일반 학생의 인공지능 교육과 관련된 여러 요인의 실태를 조사하였다. 실태 조사 결과를 소외계층과 일반 학생을 비교하여, 소외계층의 인공지능 교육에서 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위하여 인공지능 교육 관련 실태를 조사할 수 있는 설문을 구성하였으며, 온라인을 통해 설문을 진행하였다. 연구 결과, 소외계층 662명과 일반 학생 1,482명이 설문에 참여하였다. 소외계층은 일반 학생보다 인공지능에 대한 관심이 높았으며, 프로그램이 언어나 피지컬 컴퓨팅을 경험한 학생 비율이 높았다. 또한, 인공지능 직&·간접적 경험의 비율은 일반 학생과 비슷한 수준이었다. 하지만 인공지능 교육 경험 비율은 일반 학생이 약 20% 높았다. 이러한 내용을 종합하였을 때, 인공지능 교육에 대한 관심은 높지만, 인공지능 교육을 받는 학생의 비율은 낮은 것을 확인할 수 있었다.

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인공신경망을 이용한 항공기 기내식 수요예측의 예측력 개선 방안에 관한 연구 (Airline In-flight Meal Demand Forecasting with Neural Networks and Time Series Models)

  • Lee, Young-Chan;Seo, Chang-Gab
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제10권2호
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    • pp.151-164
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    • 2001
  • 현재의 항공사 기내식 수요예측 시스템으로는 항공기 운항의 지연이나 초과 주문으로 인한 손실 문제를 해결하기 힘든 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 항공기 기내식 시계열 자료만을 입력변수로 사용한 단순인공신경망모형(simple neural network model), 단순인공신경망모형에 전통적인 시계열 기법(본 연구에서는 지수 평활법)의 예측 결과를 입력변수로 추가한 혼합인공신경망모형(hybrid neural network model), 그리고 혼합인공신경 망 모형에 상관관계가 높은 다른 시계열 자료(본 논문에서는 유사 노선의 다른 항공기 기내식 시계열 자료)를 인공신경망의 입력변수로 추가시킨 하이퍼혼합인공신경망모형(hyper hybrid neural network model)을 새로운 항공기 기내식 수요예측 기법으로 제안하고, 이들 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 분석 결과 하이퍼혼합인공신경망 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타나, 인공신경 망을 기반으로 한 수요예측에 있어 상관관계가 높은 다른 시계열 자료를 입력변수로 추가함으로써 인공신경망모형의 예측력을 개선시킬 수 있음을 알 수 있었다

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SVM과 인공신경망을 이용한 고도 변화에 따른 가스터빈 엔진의 결함 진단 연구 (Defect Diagnostics of Gas Turbine Engine with Altitude Variation Using SVM and Artificial Neural Network)

  • 이상명;최원준;노태성;최동환
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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    • pp.209-212
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    • 2006
  • 본 논문에서는 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단 알고리즘을 개발하지 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. SVM을 이용하여 결함 위치를 판별한 후 인공신경망이 선택적으로 학습하는 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였으며 이를 고도 변화에 따른 가스 터빈 엔진의 결함 진단에 적용하여 분류 속도 및 예측 정확률 개선 가능성을 확인하였다.

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수치해석을 이용한 인공절리 조건에 따른 발파속도 평가 (Evaluation of Blast Velocity by Artificial Joint Conditions using Numerical Analysis)

  • 석철기;노유송;박훈
    • 화약ㆍ발파
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    • 제35권4호
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    • pp.1-9
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    • 2017
  • 본 연구는 인공절리를 이용한 발파효과 검토를 위해 인공절리 수, 인공절리 간격, 인공절리 경사에 따른 발파속도의 영향 및 기여도를 평가 분석한 연구이다. 인공절리 상태 변화에 따른 발파속도는 동적해석 프로그램인 AUTODYN을 이용하여 획득하였다. 수치해석 결과에 대해 정규화 분석을 수행하였고, 각 인자의 기여도 분석을 위해 강건설계 실험계획법을 이용하여 설계 인자를 분석하였다. 각 인자는 3수준으로 설정하였고, 분석에 직교 배열표 $L_9(3^4)$를 사용하였다. 정규화 분석을 통해 수치해석 결과를 분석한 결과 인공절리 경사가 증가함에 따라 발파속도는 감소하는 경향을 보였다. 또한, 인공절리 간격과 인공절리 경사에 대해 발파속도를 분석한 결과 발파속도는 경사가 수직일 때 인공절리 간격이 증가함에 따라 감소는 경향을 보였다. 강건설계를 이용한 기여율 분석결과 발파속도에 가장 큰 영향을 미치는 것은 인공절리 경사이며, 이어서 인공절리 수, 인공절리 간격 순으로 기여율이 평가되었다.

유전자 알고리즘을 활용한 인공지능 예측모형간 결합 기법: 주식시장에의 응용

  • 안현철;이형용
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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    • pp.141-148
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    • 2008
  • 각종 인공지능 기법들을 활용하여, 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 지금까지 많은 인공지능 및 금융공학의 연구자들에 의해 시도되어 왔으며, 그 결과 다양한 인공지능 기법들이 예측 방법론으로 제시되어 왔다. 이런 가운데 서로 다른 예측모형들이 산출하는 예측결과를 종합 - 보완하는 결합기법에 관련된 연구가 90년대 후반부터 오늘날까지 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘 기반의 새로 인공지능 예측모형간 결합기법을 제시하고 있다. 다만, 기존의 연구모형들이 각 개별모형 결과의 상대적 가중치에 초점을 맞추고 있었다면, 본 연구의 제안모형은 등락을 판단하는데 활용되는 임계치까지 유전자 알고리즘을 이용해 동시에 최적화하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화된다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측을 위해 구축된 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, SVM모형의 결과들을 제안모형을 이용해 결합하였다. 그 결과, 예측력 향상에 본 연구의 제안모형이 기여 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

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ReLU 함수의 예측을 통한 인공 신경망 추론 연산 최적화 (Optimization of Artificial Neural Network Inference by ReLU Function Prediction)

  • 박상우;김한이;서태원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.699-701
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    • 2018
  • 본 연구는 인공 신경망 '추론'과정에서 연산량을 줄이는 아이디어를 고안했고, 이를 구현하여 기존 알고리즘과 성능을 비교 분석하였다. 특정 데이터 셋에 대한 실험을 통해 ReLU(Rectified Linear Unit) 함수의 결과를 분석했고, 그 결과를 통해 ReLU 함수의 결과가 예측가능함을 확인했다. 또한 인공 신경망 알고리즘에 ReLU 함수의 결과 예측 기법을 적용하여 인공 신경망 추론과정을 최적화했다. 이 아이디어를 기반으로 구현된 인공 신경망은 기존 아이디어로 구현된 인공 신경망에 비해 약 3배 빠른 성능을 보였다.

인공지능 기반 고장진단 관련 동향 분석 (Overview of AI-based Fault Detection and Diagnostics)

  • 박은수;김선대;정종범;류은석
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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    • pp.235-237
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    • 2018
  • 많은 분야에서 기기설비들의 고장, 결함은 안전과 관련되어 있기 때문에 연구가 활발히 진행되고 있다. 주로 데이터를 취득하여 제품의 유지보수 및 품질을 향상시키는 연구로 고장을 나타내는 특성 인자를 추출하여 고장진단을 하는 것이다. 하지만, 과거의 룰 기반 결함 탐지 기법은 예외의 경우를 탐지하기 어렵다는 문제를 가져왔다. 최근 들어 인공지능이 특성 인자를 쉽게 추출할 수 있다는 장점으로 인해 인공지능과 결합된 고장진단 시스템이 많이 제안되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 추세와 인공지능과 결합된 고장진단 시스템을 소개한다.

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평판형 와전류 표준 시험편의 개발 및 교정 (Development and Calibration of a Plate Type Eddy Current Standard)

  • 김영주;김영길;안봉영;윤동진
    • 비파괴검사학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.393-397
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    • 2007
  • 절대형 와전류 탐촉자 인증 시험에 사용되는 인공 결함이 포함된 와전류 표준 시편을 개발하였다. 개발된 표준 시편은 ASTM E 1629에서 규정한 전기 전도도를 지니고 인공 결함을 포함하며 전체 형상과 규격, 인공 결함의 규격을 만족한다. 인공 결함의 규격은 너비 0.1 mm, 깊이 0.5 mm이다. 이 인공 결함은 기존에는 양 측 끝단만 측정이 가능하고 중간 부위의 측정이 불가능하여 가운데 부위의 인증이 불가능하였으나 초음파 기술을 적용하는 새로운 방법을 도입하여 $15\;{\mu}m$ 정도의 불확도로 측정을 하여 교정이 가능하도록 하였다.

균열 대수층의 정호 함양 시험

  • 석희준;김형수;백건하;정수은;김진삼
    • 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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    • 한국지하수토양환경학회 2004년도 총회 및 춘계학술발표회
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    • pp.443-446
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    • 2004
  • 이동장수 먹는샘물 공장부지내에 파쇄대에 위치한 관정에서 인공수압파쇄 및 인공함양 시험을 실시하여 대수성 산출 증대효과와 저장 증대효과를 살펴보았다. 인공수압파쇄 시험은 두개의 관정(MW-2, O-7)에 실시하였고, 마찬가지로 인공함양 시험도 다른 두개의 관정(O-7a, MW-7)에 대해서 실시하였다. 또한 대수성 산출능의 효과를 살펴보기 위하여 인공수압파쇄 및 인공함양시험 전후에 각각 양수 시험을 실시하여 비양수량, 투수계수, 및 수위강하를 구하였다. 따라서 사전 사후 대수성 시험 비교 결과 인공수압파쇄 시험에서는 평균적으로 약 367 %의 투수계수의 증가율과 271 %의 비양수량의 증가를 나타내었다. 마찬가지로 인공함양 시험 결과 O-7a는 약 110%의 투수계수의 증가와 약 75%의 비양수량의 증가를 보였다. 반면에 MW-7는 거의 변화가 없었다. 인공함양시험은 인공수압파쇄시험보다 낮은 투수계수 증가율을 보이거나 거의 변화를 일으키지 못했지만 주변에 있는 관정에 주입압과 비슷한 양상를 갖는 수위변화를 일으키는 것으로 보아서 함양된 주입수가 주변의 대수층에 널리 퍼져 있을 것으로 추측된다.

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