선풍기, 오디오, 전기밥솥 등의 소형 산업가전제품들은 대부분 ABS, PP, PS 등의 재질로 이루어져 있다. 색깔이 있는 플라스틱은 근적외선(NIR) 분광기에 의해 분류가 가능하지만, 반면에 검은색 플라스틱은 빛을 흡수하는 특성으로 인해 분류하기가 어렵다. 그래서 본 연구에서는 LIBS(Laser Induced Breakdown Spectroscopy) 분광기를 통해 폐소형가전 플라스틱을 선별하는 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 패턴 분류기를 소개한다. 전처리부분에는 차원축소 알고리즘 중 하나인 PCA(Principal Component Analysis)를 사용해 처리 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 효과적인 데이터의 특성을 추출한다. 조건부에는 FCM(Fuzzy C-Means) 클러스터링을 사용한다. 결론부에는 다항식의 형태 중 하나인 1차 선형식을 연결가중치로서 사용한다. PSO와 5-fold cross validation은 성능의 신뢰도를 향상시키고, 분류율을 높이는데 사용된다. 제안된 분류기의 성능은 최적화한 것과 최적화하지 않은 것 두 가지의 관점에서 보여준다.
수차례의 산업혁명과 기술의 발달로 현대인들에게 시간적 여유로움이 생겼지만 이에 반해 현대인들 중 75% 이상이 '시간부족 현상' 문제를 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 현대인들의 효율적인 시간 관리를 위한 모바일 앱(APP) 서비스 개선의 여지가 있다고 판단되어 사용성 평가도구 개발 연구를 진행하였다. 먼저 각 목적이 상이한 시간관리 앱 6개의 사례조사를 통해 현황 및 구조를 분석하였으며, 사용편의성에 관한 선행연구를 진행하여 조작성, 인지성, 사용자적합성, 작업오류의 최소화, 공유성으로 총 5가지의 평가원칙을 정립하였다. 이를 기반으로 시간관리 모바일 앱 사용성 평가항목 초안을 작성하였으며, 이것을 5년 이상, 10년 이하의 디자인 전문가 집단을 대상으로 3차례의 델파이조사를 통해 총 44개의 사용성 평가도구 항목을 도출하였다. 그 결과 직관적인 화면 및 메뉴구성과 사용자의 콘텐츠 인지가 가장 중요한 요소로 평가되었으며, 기능적 측면에서의 사용자의 오류 방지 및 사용성을 위한 메인 콘텐츠 화면의 구조, 기능 개선의 필요성 등의 결론이 도출되었다. 본 연구는 기존 시간관리 모바일 앱 사용성 개선에 기여할 뿐만 아니라 향후 효율적인 시간관리 및 목적 증진을 위한 통합적 시간관리 플랫폼 설계 연구의 자료로 활용될 것이며, 나아가 앱 개발 또는 사용성에 관한 학술적 참고자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
모듈러주택은 세계대전 이후 신속하고 효율적인 주택공급을 위해 시도되었다. 국내에서도 30년 이상 품질 및 시공방법 개선을 위한 노력을 했으나 경쟁력있는 주택 상품이 되진 못했다. 모듈러 주택은 라멘구조로 평면구성을 자유롭게 할 수 있지만, 대부분 벽식 구조의 일반적인 아파트 평면을 분절한 형태로 변형하여 시공한다. 모듈러 주택의 생산 및 구조적 측면의 장점을 강화하기 위해서는 평면, 건축 구성재의 부품화 및 표준화, 자재, 제작 및 시공법, 공정관리, 공사비 관리 등 종합적인 측면에서 자동차와 같이 공장생산 시스템에 적합한 모델을 발전시키는 것이 필요하다. 본 연구에서는 생산 및 호환을 위해 MC(Modular Coordination)설계원칙을 적용하여 운반 및 생산 용이한 3m×3m 모듈을 공간의 기본 단위로 설정했다. 빌트인 가구를 포함한 3m×3m공간을 다양한 형태의 제품과 같이 생산하고, 이를 거주자의 기호에 맞게 조합하여 46m2 평면을 완성하는 방법을 제시했다. 생산설비, 운송수단, 시공크레인에 따라 생산 모듈을 다르게 설정할 수 있으며 운반장비가 소형화될수록 생산모듈의 가짓수도 적어질 수 있다. 이와같은 모듈러 주택 생산방식은 거주자의 요구에 맞춰 다양한 평면의 주택을 제공하기에 용이하고, 기술과 시스템의 발전에 따라 시공속도도 가속화할 수 있을 것이다.
최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.
무기체계 개발단계에서 전력화 공백을 방지하기 위한 제한된 개발기간 및 예산으로 인하여, 모든 운용환경을 반영하지 못한 설계내용, 예기치 못한 운용자의 실수 등으로 비롯되어 무기체계 양산 이후 운용단계에서 많은 문제점이 발생되고 있고, 그에 따른 기술변경 역시 증대되고 있다. 하지만 기술변경 시 수행되는 체계장비의 문제원인 분석 및 개선에 대한 내용들이 종합적으로 관리되지 못함으로써, 타 체계에 부착되는 유사장비들 개발 시 활용될 수 있는 중요한 실전 데이터가 일회성으로만 사용되고 있는 현실이다. 특히나 장비의 형상이 변경되거나 제품번호가 변경되는 하드웨어와 달리 소프트웨어 기술변경 내용은 심의제안서 상에 일부만 포함되며, 소스패키지와 실행파일의 버전이 변경되는 정도만 식별되는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 무기체계 소프트웨어 기술변경 원인분석 및 개선방안 데이터와 소프트웨어 기술지원 결과에 대한 데이터베이스를 구축하고, 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 위 활용방안을 통해 양질의 실전데이터를 유사장비 개발 시 선제적으로 적용함으로써 향후 개발되는 무기체계 소프트웨어 품질 확보에 기여할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 기술혁신에 영향을 미치는 요인 중 산업별 혁신시스템과 R&D 지원서비스의 요인이 엔유씨전자의 사례에서 어떻게 작용하는지 살펴보았다. 엔유씨전자는 투입구 변경과 착즙률 개선의 기술혁신을 통해 높은 혁신성과를 달성하였다. 이는 산업별 혁신시스템의 각 구성요소가 엔유씨전자의 기술혁신과 부합하는 측면이 있었기 때문이다. 엔유씨전자의 성과향상은 자체적인 혁신노력과 함께 정부출연연구소의 R&D 지원서비스가 있었기 때문에 가능했다. 기술혁신 과정에서 제품설계와 가상실험 등 기업 스스로 해결할 수 없는 영역의 고차원적인 서비스를 받을 수 있었다. 중소기업에게 부족한 부분을 보완해주는 정부와 공공기관의 지원 역할이 중요했다고 할 수 있다. 산업별 혁신시스템의 각 구성요소별로 보면 새로운 기술기회가 많은 만큼 지속성이 낮다, 모방이 쉽고 전유성이 낮지만 복합적인 측면도 있다, 기술축적의 누적성은 비교적 높은 편이다, 외부지식의 활용 가능성이 높다, 주체와 네트워크 모두 중요한 역할을 하였다, 시장여건이 매우 유리하였다 등으로 요약될 수 있다. R&D 지원서비스의 측면에서는 직접적인 효과로서 스크류의 재질과 형상에 대한 가상실험을 통해 엄청난 시간과 비용의 절약이 이루어졌다는 점을 들 수 있다. 간접적인 효과로서는 외부지원에 의한 기술개발을 계기로 엔유씨전자의 자체적인 핵심역량이 크게 강화되었고 혁신의 선순환구조가 정착되었다는 점을 들 수 있다.
젠더혁신은 연구개발의 전 과정에서 남녀의 생물학적, 인지적, 사회적 특성 및 행동방식의 차이에 의한 성 젠더 요소를 고려하여 남녀 모두를 위한 보다 나은 연구개발과 지식을 창출하는 과정을 의미한다. 본 논문의 연구목적은 ICT산업, 자동차 산업, 빅데이터, 로봇 산업 등에 활용할 수 있는 영상 음성신호처리에서 문헌연구 및 기존 자료를 분석하고 사례 조사를 통하여 젠더혁신의 중요성을 고찰하는 것이다. 본 연구에서는 젠더 연구를 기반으로 영상 음성신호처리의 관련된 최신 국내외 문헌을 검색하고 총 8편의 논문을 선정한다. 그리고 젠더분석 측면에서, 연구대상, 연구 환경, 연구 설계로 구분하여 살펴본다. 연구결과로써, 노인음성 신호처리, 기계학습과 젠더, 기계번역 기술, 안면 젠더인식 기술의 음성 영상신호 처리 알고리즘 논문 사례 분석을 통하여 기존의 알고리즘에 젠더편향성이 있음을 밝히고 이들 알고리즘 개발에서 상황에 맞는 성 젠더 분석이 필요함을 보인다. 또한 알고리즘 개발에 다양한 성 젠더 요소를 반영하는 젠더혁신 방법과 정책을 제안한다. 추후 ICT에서의 젠더혁신은 남녀 모두의 요구를 반영한 제품과 서비스를 개발로 새로운 시장 창출에 기여할 수 있다.
보쉬와 ZF 등과 같은 글로벌 자동차 부품 회사들은 친환경차 핵심 부품 중의 하나인 EWP (Electric Water Pump)에 대한 개발에 노력을 기울이고 있다. 친환경 자동차에서는 내연기관 엔진과 연동되던 쿨링 시스템보다는 내연기관 엔진에 독립적인 쿨링 시스템을 주로 사용한다. 이에 엔진과 별도로 작동되는 워터 펌프에 대한 연구개발 및 관련 생산 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 글로벌 부품 회사인 G사에서는 사출 방식에 적합한 PPS 재질의 EWP 단점을 극복하고자 SUS로 둘러싼 EWP를 연구 및 개발하였으며, 양산에 들어가기 위하여 로봇 기반의 생산 장비를 개발 중에 있다. 본 논문에서는 생산된 EWP의 성능을 테스트하기 위하여 로봇 기반의 생산 시스템과 연동되는 열 충격 모사 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 시스템을 활용하게 되면 실제 환경과 비슷한 환경에서의 EWP를 테스트함으로써 제품의 불량률을 줄일 수 있는 장점을 가질 수 있다. 동시에 테스트를 위한 모사 전 과정에서 생산된 모든 데이터를 저장함으로써 향후 빅 데이터 기반의 EWP 시스템의 CPS(: Cyber Physical System) 개발에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 생활권역별 환경안전 실시간 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 고정형 및 이동형 측정장비를 활용하여 방사선, 미세먼지, 생활기본정보(온도) 등을 측정 하도록 설계된다. 고정형 및 이동형 측정장비로부터 수신한 데이터를 저장하는 웹 데이터베이스를 구성한다. 또한 수신한 데이터를 PC에 디스플레이하기 위한 웹 프로그램과 휴대폰에 디스플레이 위한 웹 프로그램을 개발한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 방사선 측정범위는 세계 최고 수준과 버금가는 $10{\mu}Sv/h{\sim}10mSv/h$의 범위에서 측정이 되었고, 정확도는 ${\pm}6.7%{\sim}8.7%$의 측정 불확도가 측정되어 국제 표준인 ${\pm}15%$ 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. 4계절을 보유한 우리나라의 온도변화 특성에 따라 $-20^{\circ}C{\sim}50^{\circ}C$의 구간에 대해 온도 시험을 수행하였으며 온도변화에 대응하여 정상동작 됨이 확인되었다. 복사전자파 내성 시험의 경우에 적합 판정으로 안정성이 확보되었다. 시제품 제작이후 약 4개월 동안 일반환경 및 고온과 저온 환경에서 제품을 테스트한 결과, 구성된 센서의 보증기간 및 운영테스트 시 작동 및 기록되는 데이터를 기반으로 약 5년 이상의 내구성이 확인되었다. 미세먼지 센서에 대한 측정범위와 정확도는 대기환경 측정 기업을 통하여 상대성 비교 테스트를 진행하고 대기질 측정 기록부를 통하여 성능수준이 유사함을 확인하였다.
이 연구에서는 표면반응분석법의 기법 중 하나인 박스-벤켄법을 사용하여 밀가루 반죽의 물리적 특성을 예측하고 조절 할 수 있는 방법을 연구하였다. 반죽의 주요한 물리적 특성으로는 경도, 응집성 그리고 탄력성을 선정하였고 주요한 영향인자들로서 물, 이스트 그리고 발효시간을 선정한 후에 영향인자들과 물리적 특성들의 관계를 나타내는 모델링을 수행하였다. 얻어진 모델을 통하여 설계공간을 설정하고 제조를 위한 최적조건과 예상 결과를 계산할 수 있었으며, 예측된 결과와 실제 결과들은 모두 90% 이상의 정확성을 나타내었다. 결론적으로 표면반응분석법에 의한 최적화 기법은 식품산업에서 반죽특성과 최종제품의 품질을 예측하는데 폭넓게 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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