In-process detection of drill wear is one of the most important technoligies for automatic, unmaned machining systems. In this study, an on-line drill wear estimation model based on spindle/Z-axis motor currents generated during the drilling process is proposed. The theoretical model is obtained by integrating the drilling process model and the servomechanism model. The drilling process model describes the relationship of drill wear and drilling torque/ thrust force, whereas the servomechanism model describes the relationship of drilling torque/ thrust force applied to motor and spindle/Z-axis motor current. Evaluation tests have shown that the proposed model is a good real-time estimator for drill wear.
실생활과 밀접한 임베디드 시스템들이 인터넷에 연결되어 점차 복잡해지고 시스템 사용 패턴 또한 다양해짐에 따라 임베디드 시스템의 안전성 문제가 대두되고 있다. 임베디드 시스템의 상호작용에 대한 안전성을 분석하기 위서는 시스템 모델을 정형적으로 기술하고 이를 이용하는 체계적인 안전성 분석 방법이 필요하다. 이 연구에서는 Labeled Transition Systems (LTS)를 이용하여 시스템 모델과 속성 모델을 기술하고 안전성 속성이 만족되는지 검사하는 방법을 제공한다. 이 연구에서는 기존 합성적 안전성 분석 방법의 문제점을 해결하기 위해 시스템 모델을 속성모델 관점에서 축약하여 생성한 후에 두 모델 간의 행위 일치 관계를 이용하여 안전성 분석을 수행한다.
본 논문에서는 Self-Attention을 활용한 딥러닝 기반 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 문맥의존 철자오류 교정은 최근 철자오류 교정 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 기존에는 규칙 기반, 확률 기반, 임베딩을 활용한 철자오류 교정이 연구되었으나, 아직 양질의 교정을 수행해내기에는 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 교정 모델들의 단점을 보완하기 위해 Self-Attention을 활용한 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 Self-Attention을 활용하여 기존의 임베딩 정보에 문맥 의존적 정보가 반영된 더 나은 임베딩을 생성하는 역할을 한다. 전체 문장의 정보가 반영된 새로운 임베딩을 활용하여 동적으로 타겟 단어와의 관련 단어들을 찾아 문맥의존 철자 오류교정을 시행한다. 본 논문에서는 성능평가를 위해 세종 말뭉치를 평가 데이터로 이용하여 제안 모델을 실험하였고, 비정형화된 구어체(Kakao Talk) 말뭉치로도 평가 데이터를 구축해 실험한 결과 비교 모델보다 높은 정확율과 재현율의 성능향상을 보였다.
도시현상의 해석을 위해 공간정보는 필수적이다. 위치정보가 부족한 도시정보를 공간정보로 변환하기 위한 공간정보화 방법론이 꾸준히 개발되어왔다. 정형화된 주소정보나 지명 등을 이용한 Geocoding이나 이미 위치정보가 있는 공간정보와의 공간결합, 참조데이터를 활용한 수작업 형태 등이 대표적이다. 그러나 아직도 행정기관에서 작성되는 수많은 문서정보들은 비정형화된 문서형태로 인해 공간정보화의 수요가 있음에도 그동안 깊이 있게 다루어지지 못하였다. 본 연구는 자연어 처리 모델인 BERT를 활용하여 도시계획과 관련된 공개문서의 공간정보화를 진행한다. 주소가 포함된 문장 요소를 문서로부터 추출하고, 이를 정형화된 데이터로 변환하는 과정을 중점적으로 다룬다. 18년 동안의 도시계획 고시공고문을 학습 데이터로 사용하여 BERT 모델을 학습시켰으며, 모델의 하이퍼파라미터를 직접 조정하여 성능을 향상시켰다. 모델 학습 후의 테스트 결과, 도시계획시설의 유형을 분류하는 모델은 96.6%, 주소 인식 모델은 98.5%, 주소 정제 모델은 93.1%의 정확도를 보였다. 결과 데이터를 GIS 상에 맵핑하였을 때, 특정 지점의 도시계획시설에 관한 변경 이력을 효과적으로 표출할 수 있었다. 본 연구로 도시계획 문서의 공간적 맥락에 대한 깊은 이해를 제공하며, 이를 통해 이해관계자들이 더욱 효과적인 의사결정을 할 수 있게 지원하기를 기대한다.
본 연구는 횡력저항시스템별로 프로토타입 모델을 선정하고 지진지역과 비정형성에 따른 내진성능 영향력을 검토하였다. 프로토타입 모델은 다이아그리드 시스템과 브레이스튜브 시스템 그리고 아웃리거 시스템을 선정하였다. 또한 각 횡력저항시스템별 평면 비틀림 각도를 $0^{\circ}$, $1^{\circ}$($1.5^{\circ}$), $2^{\circ}$($3^{\circ}$) 씩 변화하여 내진성능을 검토하였다. 지진지역은 강진지역(LA), 약진지역(Boston)을 선정하였다. 선형응답해석은 프로토타입 모델의 풍변위, 고유주기를 검토하였다. Non-Linear Response History(NLRH) 해석에서는 밑면전단력, 층간변위비를 검토하였다. 검토결과 다이아그리드 시스템과 브레이스튜브 시스템 그리고 아웃리거 시스템 모두 평면 비틀림 각도가 증가할수록 건물 전체의 강성이 줄어들었다. 또한 평면 비틀림 각도가 증가할수록 풍변위와 고유주기 결과가 증가하고 건물 전체의 강성이 줄어들어 밑면전단력이 감소하였다. 끝으로, NLRH 해석 결과 강진과 약진지역 모두 Tall Building Initiative(TBI)의 Maximum Considered Earthquake(MCE)수준의 층간변위비 제한값 0.045를 만족하여 허용범위내의 내진성능을 만족하고 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 학습자들의 다자간 협력학습을 위한 스콤 기반 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 제안한다. 이 모델은 정형적 접근 방법을 기반으로 하고 있으며, 협력학습을 효율적이고 그래픽적으로 정의하기 위하여 스콤에서의 콘텐츠 집합 모델과 시퀀싱 및 네비게이션 모델에 관하여 ICN(Information Control Net) 모델을 기반으로 정의한다. ICN 모델은 프로세스를 기반으로 각 요소들의 제어 흐름을 표현하는 모델인데, 본 논문에서는 이러한 ICN 모델을 확장한 SCOSNCN(SCO Sequencing & Navigation Control Net) 모델을 활용하여 프로세스의 실행 순서 및 학습 활동을 정의하고 협력학습에 필요한 콘텐츠와 그에 따른 시퀀싱 & 네비게이션 모델 관련 사항들을 정의한다. SCOSNCN 모델에서는 협력학습을 지원하기 위해 각각의 액티비티에 교수자 및 학습자를 정의하고, 정의되어진 액티비티의 선행, 후행 조건 및 네비게이션 조건 등을 명시하여 협력학습을 위한 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 제시한다. 또한, 협력학습 정의에 필요한 시퀀싱 & 네비게이션 기본 요소 및 역할, 그리고 이에 대한 규칙 등을 제안한다. 이에 스콤 기반 협력학습을 위한 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 바탕으로 스콤 기반 협력학습시스템 아키텍처와 실례를 제안함으로서 향후 교수자 및 학습자뿐만 아니라 e-러닝 산업 분야 및 교육에 있어 학습 콘텐츠의 정의 및 협력학습을 통한 교육의 효율성 향상에 기여하고자 한다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 실시간 엔터프라이즈 워크플로우 관리 시스템을 구현하는데 있어서 반드시 수반되어야 하는 워크플로우 모델링 방법론으로서 정보제어넷 기반 클라우드 워크플로우 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 클라우드 서비스 배치모델을 기반으로 하는 클라우드 워크플로우 아키텍처, 즉 조직 수준 클라우드 배치모델, 커뮤니티 수준 클라우드 배치모델, 공적 수준 클라우드 배치모델, 혼합형 클라우드 배치모델 등으로 분류되는 클라우드 배치모델에 따른 클라우드 워크플로우 아키텍처를 지원하는 것을 목적으로 한다. 이 모델은 전통적으로 엔터프라이즈 워크플로우의 대표적인 정형적 모델링 기법인 정보제어넷 모델링 방법론을 클라우드 배치모델과 연계할 수 있도록 확장시킨 수학적 그래프 모델이다. 결론적으로, 본 논문에서는 제안된 정보제어넷 기반 클라우드 워크플로우 모델을 적용할 수 있는 클라우드 워크플로우 아키텍처와 그에 따른 클라우드 워크플로우 서비스를 설계함으로써 제안된 모델의 적용가능성을 검증한다.
본 논문에서는 모델 체킹을 시스템의 성능상의 효율성 분석에 적용하는 방법에 대해 논한다. 시뮬레이션이나 실험적인 측정을 통해 시스템의 성능저하를 찾는 건은 쉽지만, 성능을 저하시키는 요인을 분석해 내는 젓은 사실상 매우 어렵다. 특히, 시스템 지체가 매우 복잡해지고, 주위 다른 시스템과의 상호 동작을 하게 되면 소스코드의 분을 통한 오류 발견은 거의 불가능해진다. 이에 본 논문에서는 모델 체킹에 사용되는 시제논리를 통해 시스템의 자원 활용도를 명세하고, 이를 이용해서 모델 체킹을 수행함으로써 성능 저하를 발생시키는 요인을 찾아내는 방법에 대해 논한다
발전소와 임베디드 시스템, 지능형 빌딩과 같은 현대의 대부분의 시스템은 PLC 라는 특수목적 컴퓨터를 이용하여 자동제어된다. PLC 프로그래밍 언어 중에서 가장 많이 사용하는 것은 LD 프로그램이다. LD 프로그램의 검증은 시뮬레이션과 테스팅등을 통해 이루어지는데 이러한 방법은 프로그램 검증에 한계가 있다. 본 논문에는 LD 프로그램의 검증시 모델 체킹을 사용할 수 있도록 주어진 LD 프로그램을 모델 체커의 입력으로 자동으로 변환하는 방법을 기술한다. LD 프로그램과 SMV 모델의 의미구조를 정의 하고 이를 바탕으로 의미가 보존되는 변환 함수를 정형적으로 나타낸다.
척추경 나사못을 이용한 요추 유합술은 가장 보편적으로 사용되는 수술 적 치료 방법이다. 과거 여러 연구들에서 이러한 척추 유합술의 임상적 우수성은 이미 입증 되었으며, 척추경 나사못은 시술 부위의 운동을 완전히 제한함으로써 높은 유합율을 얻을 수 있으나, 상대적으로 인접 분절의 조기 퇴행성 변화의 요인 중 하나로 보고되고 있다. 또한 유합술을 수행 할 때 후방조직의 절제 또한 인접 분절의 퇴행을 초래하는 원인으로 보고되고 있다. 따라서 본 연구에서는 유한요소해석 방법을 이용하여 척추경 나사못 과 후방조직을 절제하는 시술 방법을 비교하여 척추체의 운동범위의 증가량을 계산하였고, 척추경 나사못 모델과 후방조직을 제거한 모델을 개발하여 시술하기 전 정상모델과 비교하였다. 개발된 모델과 정상 모델을 생체 역학적 측면에서 분석하여 인접분절의 조기 퇴행성 변화를 일으키는 가장 큰 원인이 무엇인지 정량적으로 분석하였고, 이를 근거 하여 임상적 효과와 그 이론적 근거를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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