연구목적: 시퀀스제어는 제조, 유통, 건설, 의료 산업분야의 자동화 등에 응용되어 널리 사용하고 있다. 4차산업의 발전으로 제어분야에 인공지능 융합 기술이 산업에 중요한 요소가 되어가고 있다. 특히 기존 시스템에 마이크로프로세서와 인공지능이 융합된 설비의 안전성과 혁신성을 평가하고 신뢰성 높은 장비개발이 요구되고 있어 교육목적의 장비를 개발하여 해당분야의 발전을 견인하고자 한다. 연구방법: 자체 개발한 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈은 기존의 시퀀스 및 PLC제어 회로에 인공지능 능력을 융합한 장비이다. 본 장비의 성능평가항목으로 동작, 음성, 문자, 색상 등의 인식 능력과 회로의 안정성, 신뢰성을 평가하였다. 결론: 시퀀스 및 PLC 회로를 설계 후 융합된 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈의 성능평가항목이 모두 만족하였고 회로의 안전성과 신뢰성에 문제가 없는 것으로 나타났다.
자동차 제조 기업은 생산되는 제품 수명 주기가 짧기 때문에, 공정계획 및 라인 변경이 빈번히 일어난다. 따라서 새로운 공정을 계획하는 경우보다 기존 공정계획을 바탕으로 라인의 설비를 재배치하거나, 제어정보를 수정하는 경우가 많다. 하지만 생산라인의 제어 정보를 기술하는 표준 방법론이 없기 때문에 기존 공정의 정보를 해석하고 수정하는데 많은 노력이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 자동화 생산라인에서 일반적으로 사용할 수 있는 제어레벨 공정 모델링 방법론(SOS-Net)을 제안하고자 한다. 제안된 방법론은 실제 현장라인과 동일한 Low Level의 정보들을 체계적으로 표현함으로써 모델링 결과가 현업에 직접 사용될 수 있도록 고려하였다. 본 논문에서 제안하는 SOS-Net은 쉽게 작성할 수 있으며, 기존의 High Level 모델링 방법들이 갖는 한계점을 극복하고, 현업에서 사용할 수 있는 FB(Function Block) 제어 코드를 생성하는 것을 목적으로 한다.
현재 IT 기술 발전에 따라 영상 분석, 영상 인식, 공장자동화 등 여러 분야에서 영상처리가 활용되고 있다. 영상을 획득하거나 송출하는 과정 등에서 다양한 외부요인으로 인해 Salt and Pepper 잡음이 발생하여 영상의 품질을 저하시키므로 영상의 품질을 향상시키기 위한 잡음제거는 필수적이다. Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 방법이 제시되었으며, 대표적으로 AF, MF, A-TMF 등이 있다. 하지만 기존의 필터는 고밀도 잡음 환경에서 잡음제거 성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 잡음판단을 진행한 후 비잡음일 경우 원화소로 대체하고, 잡음일 경우에만 변형된 거리가중치 필터를 이용하여 원화소를 추정하여 처리하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 PSNR을 사용하여 기존의 알고리즘들과 비교, 분석한다.
본 연구는 과학기술정보통신부가 2017년부터 1조원 이상을 투자한 'AI Hub 댐' 사업에서 구축된 인공지능 모델 학습데이터의 품질관리를 자동화할 수 있는 프레임워크의 개발을 목표로 한다. 자율주행 개발에 사용되는 AI 모델 학습에는 다량의 고품질의 데이터가 필요하며, 가공된 데이터를 검수자가 데이터 자체의 이상을 검수하고 유효함을 증명하는 데는 여전히 어려움이 있으며 오류가 있는 데이터로 학습된 모델은 실제 상황에서 큰 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 이상 데이터를 제거하는 신뢰할 수 있는 데이터셋 정제 프레임워크를 통해 모델의 인식 성능을 향상시키는 전략을 소개한다. 제안하는 방법은 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 지표를 기반으로 설계되었다. 한국정보화진흥원의 AI Hub을 통해 공개된 자율주행 데이터셋에 대한 실험을 통해 프레임워크의 유효성을 증명하였고, 이상 데이터가 제거된 신뢰할 수 있는 데이터셋으로 재구축될 수 있음을 확인하였다.
국내 해양 환경에 대한 조사 및 분석 연구는 미흡한 편에 있다. 최근 세계적으로 바다가 자원의 보고로 주목 받으면서 해양 모니터링 기술에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 해양 환경을 분석하고 이해하기 위해서는 지속적으로 해양 환경 자료를 수집해야 하나 아직 많은 부분에서 제약 사항으로 남아 있다. 자동화된 해양 환경 자료의 수집과 수집된 자료를 분석하여서 해양재해를 예측하면 기름 유출에 의한 해양오염의 피해, 적조에 의한 수산업의 피해, 해양환경 이변에 의한 수산업 및 재해 피해를 최소화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 해양환경 감시 및 분석 시스템의 모델을 제안한다. 제안 시스템은 해양환경 정보를 자동 수집하여 해양환경을 지능적으로 감시한다. 또한 수집된 해양 자료를 분석하여서 해양 재해를 예측한다.
최근 학력 위변조 문제는 단순히 교육기관에서 생성된 증명서 조작, 재학 중에 수료를 졸업으로 속여 기록하는 등 자동화된 관계 검증과 검증 자체를 신뢰하기 어려운 문제가 존재한다. 이는 대학 기관들의 학력 데이터베이스 공유 부재와 학력 추적이 어려운 독립된 시스템을 구축/운영하고 있기 때문이다. 본 연구는 대학 기관을 중심으로 학력 검증을 위한 E-AV 모델을 설계 및 구현한다. 기존 학력에 대한 연계 정보들을 요약하여 암호화된 데이터베이스로 저장하고, 기존 시스템의 호환성과 확장성을 고려하여 웹 표준 기술로 구현했다. 샘플 데이터 검증 결과 위변조에 안전성을 개선하고, 저장 공간과 실행성능의 준수한다는 것을 확인했다. 본 연구는 향후 국내 대학 교육기관 학력 관리 등 온라인 검증 서비스 개선에 이바지하고자 한다.
지반의 전단파 속도 주상도를 도출하는데 있어 다운홀 기법은 하나의 시추공을 이용하고 간단한 지표면 가진원을 사용하므로 매우 경제적이다. 현장 실험을 더욱 용이하게 하고 양질의 신호를 획득하기 위해 자동 가진원을 개발하였다. 모터-스프링 타입으로 저렴하며 현장에서 다루기 매우 용이하다. 자동 가진원은 수동 가진원에 비하여 육체적 부담을 줄여주고 실험 소요 시간을 단축시킨다. 양질의 반복성이 있는 신호를 발생시켜 결과 해석에 유리하다. 자동 가진원과 더불어 적절한 감지기 시스템, 노트북 기반 신호 획득 장비 및 운용 프로그램과의 조합을 통해 반자동 다운홀 수행 시스템을 구축하였다. 수동 가진원과의 비교 검증 실험을 통해 제작된 자동 가진원의 장점들을 확인할 수 있었다. 또한, 구축된 수행 시스템의 현장 적용을 통해 용이하고 신뢰성 있는 기법 수행을 위해서 시스템을 자동화하는 것이 유리함을 알 수 있었다.
최근 컴퓨터 보급의 대중화와 초고속 통신망 사용의 보편화는 전통적인 교육형식에 많은 변화를 주는 계기가 되었다. 그 중에서도 웹 기반의 다양한 멀티미디어 매체 기술, 컴퓨터 네트워크를 통한 정보의 상호작용 등은 시 공간을 초월한 가상교육 등장에 촉진제 역할을 하고 있다. 이러한 가상교육은 교수자와 학습자간의 상호작용이 가상공간에서 이루어져 학습지도, 학습평가, 피드백 등의 학습수행 측면에서 문제점이 제기되고 있다. 이에 본 논문에서는 가상강좌의 학습평가요수 중 하나인 출석평가에 대해 학습자 참여도를 기반으로 평가하는 모델을 제안한다. 학습자 참여도란 개설된 가상교육에 학습자의 자발적인 참여 정도를 말한다. 본 논문에서 제안한 학습자 참여도 기반 출석 평가모델은 교수자에게는 자동화된 출석평가 기능을 제공하며, 학습자에게는 가상강좌의 능동적인 참여 동기유발 효과를 기대한다.
현재 RFID를 이용한 활용분야는 의료, 유통, 제조, 보안 등 다양하게 확장되고 있다. 또한, 학교에서도 도서대출 및 학생출석 관리 등의 RFID를 이용한 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서 개발한 기숙사 관리 시스템은 서포트 프로그램, 객실관리 프로그램, 관리자 프로그램, 모바일 프로그램 등으로 구성된다. 서포트 프로그램은 학생들의 기숙사 출입 내역을 웹에서 확인할 수 있으며, 관리자와 학생이 각각의 모드로 접근하여 그 정보를 확인 할 수 있다. 객실관리 프로그램은 입력받은 RFID의 태그 정보로 데이터베이스 서버에 저장된 정보를 조회한 후, 출입여부와 전원사용을 관리한다. 관리자 프로그램은 객실관리 프로그램의 운영을 위해 필요한 객실상태 및 객실 내 비품에 대한 입력 및 수정이 가능하고, 학생의 입실 및 객실 사용현황 정보 등을 설정하고 검색할 수 있다. 모바일 프로그램에서는 관리자가 입실한 학생과 미 입실한 학생의 상태를 확인할 수 있고, 이와 동시에 미 입실한 학생의 자세한 인적사항을 확인할 수 있다.
본 연구는 2016년 WEF(다보스포럼)에서 화두가 된 4차 산업혁명이 무역에 미칠 영향을 고찰하고 우리나라가 무역 강국으로 재도약하기 위한 수출촉진전략을 제시한다. 4차 산업혁명은 종래의 3차 산업혁명 시대의 생산자동화를 넘어 사물인터넷(IoT), 사이버물리시스템(CPS), 인공지능(AI) 그리고 빅데이터 기술의 융·복합을 기반으로 생산기기의 초지능화 및 초연결성 실현을 통한 생산과정의 최적화를 의미한다. 이는 비단 무역을 넘어 사회전반에 영향을 미칠 것으로 전망되는바 본고는 우리나라가 직면한 저성장, 내수침체의 늪에서 벗어나기 위하여 전 세계가 직면한 4차 산업혁명이 무역에 미칠 영향을 고찰하고 나아가 수출촉진전략을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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