본 연구는 TMS 분석기의 성능 상태를 판정하기 위한 지능형 진단기 설계 방법을 제안하였다. NOn와 SOx를 계측하는 TH 분석기의 입, 출력 신호와 설비의 유지보수 경험을 이용하여 분석기의 동작 상태를 진단하는 Neuro-Fuzzy 진단 모델을 설계하는 방법을 제안하고, 실험 데이터로 시뮬레이션을 통해, 그 타당성을 입증하였다.
본 연구는 TMS 분석기의 성능 상태를 판정하기 위한 지능형 진단기 설계 방법을 제안하였다. NOx와 SOx를 계측하는 TMS 분석기의 입, 출력 신호와 설비의 유지보수 경험을 이용하여 분석기의 동작 상태를 진단하는 Neruo-Fuzzy 진단 모델을 설계하는 방법을 제안하고, 실험 데이터로 시뮬레이션을 통해, 그 타당성을 입증하였다.
영상감시, 특히 CCTV는 이미 보안에서 없어서는 안 될 큰 중심이 된지 오래지만 지속적인 기술 성장 못지않게 또 다른 첨단기술 및 기능 요구가 증가되고 있으며 그중에 하나가 CCTV 영상의 사각지대이다. CCTV는 다양한 목적을 위해 24시간 영상을 녹화하지만 현재 시스템으로 사각지대 없는 CCTV시스템은 다수의 카메라를 설치하여만 한다. 이는 높은 비용과 유지관리가 필요하게 되어 적재적소에 CCTV시스템 설치가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구개발에서는 사각지대가 없는 CCTV 개발에 필요한 지능형 영상분석 시스템에 필요한 통합 관리 시스템을 설계하여 전체적인 시스템 개발 완료에 목표를 두고 있다.
수학은 계통성이 강한 학문으로 이전 단계에서의 학습 결손이 다음 학습에 큰 영향을 주기 때문에 학생들의 학습이 잘 이루어졌는지 수시로 확인하고, 즉각적으로 피드백을 제공해 주는 것이 필요하며, 이를 위해 수학교육에서 인공지능 교육시스템(ITS)을 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 개인 맞춤형 수학 학습을 실행하기 위해 적용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능이 무엇인지 살펴보고, 이를 실제로 적용해 본 결과를 분석하여 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습의 효과성을 구체적으로 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 개인 맞춤형 학습과 수학교육에서 인공지능이 활용된 선행연구 내용을 분석하여 개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능을 추출하고, 이것을 반영한 학습 및 수업을 설계하여 초등학교 5학년 학생들에게 약 3개월 간 적용해 본 결과를 분석하였다. 그 결과, 개인 맞춤형 수학 학습을 위해 활용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능은 크게 진단 및 평가, 분석 및 예측, 피드백 및 콘텐츠 제공으로 나눌 수 있었다. 또한 이러한 기능을 반영한 학습 설계를 초등학생들에게 적용한 결과, 개인 맞춤형 수학 학습에 인공지능 교육시스템이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 시사점을 얻었다. 그리고 앞으로 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있기 위해 더 정교한 기술과 자료 개발이 필요하다는 점을 제언하였다.
지능형 교수 시스템의 주요 구성 요소인 교수 모듈, 학습자 모듈, 전문가 모듈, 인터페이스 모듈 중에서 학습자와 가장 긴밀한 연관이 있으며 학습 시스템의 가장 큰 표현 부분에 해당하는 모듈이 인터페이스 모듈이다. 학습자에게 있어 인터페이스 모듈은 일반 이러닝 시스템뿐만 아니라 지능형 교수 시스템에서도 큰 비중을 차지하는데 아직까지 인터페이스의 개선에 관한 연구는 그리 활발하지 못한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 이러닝시 학습자와 가장 상호작용이 많은 인터페이스의 개선에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해 기존의 인터페이스의 주요 구성 요소에 대해 살펴보았으며 선행 연구의 문제점을 개선한 멀티미디어 인터페이스를 설계 구현 하였다.
최근 데이터 저장을 위한 고속 입출력에서 병목현상을 해결하기 위해 다양한 SSD(Solid State Drive) 관련 연구가 많이 수행되고 있다. 대표적인 것으로 비휘발성 메모리인 플래시와 차세대 반도체 메모리인 SCM(Storage Class Memory) SSD가 있고, 휘발성 메모리인 DRAM기반의 SSD가 있다. 플래시 또는 SCM 메모리기반 저장장치는 하드 디스크기반 저장장치에 비해 읽기 속도가 빠르며, 내구성이 강하다는 장점으로 새로운 저장장치 시스템의 저장매체로 부각되고 있으나, 단위 저장 공간 당 높은 가격으로 인해 저장장치 시스템에 적용하기 에는 많은 문제점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 고용량의 하드디스크와 SSD를 RAID 또는 단일 저장장치 매체로 구성하는 하이브리드 저장장치에 관한 연구와 제품이 출시되고 있다. 본 논문에서는 이러한 하이브리드 저장 매체 어레이를 저장장치 시스템으로 구성하기 위한 볼륨구성과 해당 서버에 볼륨 제공 서비스를 수행하기 위한 하이브리드 저장장치 시스템 설계 방법에 대해 설명한다.
시퀀스제어는 제조, 유통, 건설, 의료 산업분야의 기계, 전기, 전자, 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. 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. 시퀀스 및 PLC 회로를 설계 후 융합된 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈의 성능평가항목이 모두 만족하였고 회로의 안전성과 신뢰성에 문제가 없는 것으로 나타났다.
지역사회에서는 병원퇴원 후 경증장애인의 체력회복을 도와 일상생활로의 복귀를 지원하고 노인 등 취약계층의 건강유지 및 증진을 위한 저비용 개인맞춤형 재활운동 서비스 시스템이 요구된다. 특히, 병원과의 데이터 연계를 통해 개인의 건강상태, 질병에 따라 최적화된 재활운동이 관리될 경우, 효율적인 재활 및 2차 부상방지를 지원할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 재활운동의 비용감소와 장애인 및 노인 등 취약계층의 운동재활 접근성(코칭/시설) 강화를 위한 O2O(Online-to-Offline) 연계 AI 기반 개인맞춤형 운동재활 서비스 시스템을 설계한다.
최근 몇 년 사이에 인터넷(Internet) 공간상에서 거래되는 선박매매 사이트의 출현으로 인하여 사이버해운거래 시장이 형성되고 있다. 인터넷은 다양한 정보제공자에 의해 광범위한 분야의 정보를 멀티미디어 형태로 전달한다는 점에서 매우 각광을 받고 있지만 이용자의 증가로 무수한 정보들이 걸러지지 못한 채로 Web상에 존재하게 되었다 따라서, 이러한 정보들을 체계적으로 정리하고, 이용자들의 구미에 맞게 가공된 정보의 필요성이 대두되게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 이용자가 원하는 것을 스스로 인지하고 판단하여 요구사항을 해결해주는 '지능적 대리인' 또는 '지능을 가진 도우미'라고 일컫는 지능형 에이전트(Intelligent Agent)의 필요성이 대두되었다. 지능형 에이전트는 그 다양한 기능으로 인하여 인터넷에서 매우 중요한 요소로 자리잡게 되었다. 우리나라를 비롯해서 선진 해운국에서는 선박매매사이트를 개설하여 사이버 공간상에서 거래를 수행하고 있지만, 사이트별 등록된 선박의 수가 많지 않을 뿐 아니라 거래대상 선박의 표현 방식도 사이트별 국가별로 매우 달라, 선박 매매 시 충분한 매매대상 선박정보를 획득하기 어려운 실정이다. 본 연구는 선박매매 시 고객에게 매매 선박정보를 제공해주는 선박매매용 에이전트 설계를 목표로 하고 있다. Bargainfinder, Bargainboat, Shopboat, Price watch 등 쇼핑몰을 대상으로 하는 비교쇼핑에이전트는 상용화되어 운영되고 있지만 선박매매용 에이전트에 관한 연구는 시도되지 않고 있다. 본 연구는 선박매매용 에이전트를 개발하기 위한 설계연구로서 다음 사항에 대한 연구가 시도되었다. (a) 구매 선박에 대한 요구사항 표현 방법 (b) 관련 선박의 표현, 등록 및 색인방법 (c) 공급 선박의 분류와 표현 방법 (d) 에이전트의 정보 수집을 위한 메시지 표현 방법 (e) 수집된 선박정보의 데이터베이스 저장 표현방법 (f) 요구 선박을 찾아주는 정보제공 서비스가 요구된다.
제조업체에서의 재고관리 시스템은 그 적용 목적과 상황에 따라 다양한 형태가 있다. 그러나, 완제품 생산에 필요한 원자재 및 부품의 안정된 공급을 위하여 수요 예측과 경제성, 신뢰성, 운용성이 우수한 시스템 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 재고관리를 위하여 신경망을 이용한 지능적인 예측 재고관리 시스템을 설계하고, 신경망의 학습알고리즘을 적용하여 제품생산에 요구되는 자재들의 재고를 예측하고 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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