자동차 부품기업들은 플랫폼 기반 대량맞춤형 제품개발과 생산을 통해 비용절감과 아시아 신흥시장 수주 확대를 목표로 하고 있다. 그러나 신흥시장은 수주량이 적고, 변동성이 높아 목표 달성이 어렵다. 본 연구는 부품기업 관점에서 신흥시장의 수주량 변동성 위험을 적정 수준으로 관리하면서, 영업이익을 극대화할 수 있는 제품 포트폴리오 최적화 방법을 제안한다. 기존 제품 포트폴리오 최적화 접근법과의 차별점은 세가지다. 첫째, 플랫폼 기반 대량맞춤형 생산에 의한 비용 절감효과를 반영한다. 둘째, 수주량 변동성을 고려한다. 셋째, 최소 영업이익률 유지라는 강건성 조건을 반영한다. 실무적으로는 신흥시장 개척의 재무 위험을 최소한도로 유지하면서, 점진적으로 시장점유율을 높여가는 동적 제품개발 전략 수립의 토대를 제공한다. 북미, 유럽, 아시아 18개 업체에 납품하는 다국적 부품제조기업의 파워리프트게이트 제품을 대상으로 실증연구를 수행했다.
4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.
홍수피해저감 대책의 우선순위 결정은 시스템 차원에서 접근해야 한다. 홍수피해저감 사업을 분야별로 분리하여 분석하면 숲을 보지 못하고 산을 판단하는 오류를 범할 수 있다. 홍수피해 최소화를 위한 여러 전문 분야별 대안 분석도 중요하지만, 시스템 차원에서 홍수피해 저감 방안을 파악하고 대책을 수립해야 한다. 따라서 본 시스템의 개발 목적은 최적의 홍수피해저감 대책을 결정하는 데 있어 각각의 개별 정보를 공유하고, 의사결정 지원에 필요한 시스템을 구축하는 데 있다. 본 연구에서 제시한 홍수방어 대책 통합평가시스템은 수문학적 홍수분석 모형을 비롯하여 수리학적 홍수분석 모형, 의사결정지원 시스템이 통합되어 단일 시스템으로 구축되며 이를 위해서는 구체적인 사용자 요구파악과 관련 업무 프로세스 분석을 통한 전체적인 시스템 구조 설계가 중요하다. 홍수방어 대책 통합평가시스템의 핵심 요소는 1) GIS입력 모듈, 2) Fuzzy 알고리즘 모듈, 3) MCDA 알고리즘 모듈, 4) 결과표출 모듈 등 네 가지이다. 여기서 첫 번째 모듈은 GIS 입력 모듈로써 최적 방안 도출을 위한 빈도별 홍수터, 홍수심, 토지이용도 등과 같은 일련의 GIS 기초자료를 제공한다. 두 번째 단계는 퍼지화된 MCDA 모듈을 수행하기 위한 퍼지 알고리즘 및 퍼지 연산을 위한 내부 코딩이 이루어지는 단계로써 사용자 요구 사항에 따른 연산이 가능하다. 세 번째 단계는 최적 방안을 모색하는 MCDA 알고리즘과 연산 수행을 위한 세부 모듈로 구성됐다. 마지막 네 번째 단계는 모형과 DB간의 연계절차로써 사용자가 직접 운영하는 GUI 부분으로써 사용자의 요구 사항을 비롯하여 모형의 특징을 Matlab 프로그램으로 각각의 화면을 디자인한다. 이 단계에서는 모형을 수행하기 위한 DB가 구축되며 사용자의 요구에 의한 맞춤형 분석이 가능하도록 구성됐다. 통합시스템을 통한 의사결정과정의 합리성은 선택된 최적의 홍수저감대책의 사회 경제적 수용성은 물론 의사결정과정의 투명성을 높일 수 있을 것이다.
하드웨어-소프트웨어 통합설계에서 다양한 설계제약 조건을 만족하는 임베디드 시스템 개발을 효율적으로 완료하기 위하여 하드웨어와 소프트웨어의 최적분할을 빠른 시간 안에 탐색하는 핵심기술이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 하드웨어-소프트웨어 분할에 따른 매핑 조합 중 최적분할에 해당할 수 없는 조합들은 미리 선별하여 탐색대상에서 제외하는 것을 가능하게 하는 맞춤형 매핑 휴리스틱, CHARMS을 제시한다. CHARMS은 응용프로그램의 여러 태스크를 하드웨어 또는 소프트웨어로 매핑하면서, 단위시간 안에 처리되는 태스크의 수인 Parallelism과 일의 양인 Workload 로 Throughput을 예측하고 최적의 분할대상을 선별하는 기존의 휴리스틱보다 향상된 방법으로, 태스크들의 계산 복잡도를 고려하였으며, 설계제약 조건의 중요도를 다양하게 표현할 수 있는 weighted combo-metric을 활용한다. H.263 인코더 설계에서 CHARMS을 이용할 경우 매핑조합의 95.17%를 탐색 대상에서 제외할 수 있었음을 실험을 통하여 보였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 공유 가능한 자원들이 산재되어 존재하며 사용자는 이를 기반으로 최적의 서비스를 제공받기를 원한다. 그러나 환경 내에는 다양한 상황과 서비스들이 존재하며 사용자 개인의 선호 정보 역시 매우 다양한 것이 현실이다. 그러므로 사용자가 원하는 서비스의 제공을 위해서는 사용자가 어떠한 상황에서 어떠한 서비스를 요청했으며, 어떤 자원이 사용자의 현재 상황에 적절한지를 판단하여, 사용자 요구사항에 맞는 자원을 추론하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 최적의 서비스를 제공받을 수 있도록 주변의 공유 가능한 자원들을 추론하고 이들을 추천하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위하여 사용자의 상황을 인식하기 위한 방안으로 온톨로지를 이용한 상황추론 방법을 제안한다. 또한 사용자 선호 정보를 반영하여 개인 맞춤형 자원을 추천하기 위한 추론방법의 하나로 규칙을 이용한 추론방법을 제안한다.
정서적 지원 대화를 위한 챗봇 개발 시, 사용자의 챗봇에 대한 사용성 및 대화 적절성을 높이기 위해서는 사용자 감정에 적합한 지원 콘텐츠를 제공하는 것이 중요하다. 이를 위해, 본 논문은 사용자 입력 텍스트의 감정 강도 예측 모델을 제안하고, 사용자 발화 맞춤형 정서적 지원 대화에 적용하고자 한다. 먼저 입력된 한국어 문장에서 키워드를 추출한 뒤, 이를 각성도 (arousal)과 긍정부 정도(valence) 공간에 투영하여 키워드가 내포하는 각성도-긍정부정도에 가장 근접한 감정을 예측하였다. 뿐만 아니라, 입력된 전체 문장에 대한 감정 강도를 추가로 예측하여, 핵심 감정 강도 - 문맥상 감정강도를 모두 추출하였다. 이러한 통섭적 감정 강도 지수들은 사용자 감정에 따른 최적 지원 전략 선택 및 최적 대화 콘텐츠 생성에 공헌할 것으로 기대한다.
본 연구는 사용자의 신체 맞춤형 3D 가상모델에 VR을 이용한 패션 코디네이션이 가능하도록 설계한 시스템을 제안한다. 특별히 사용자의 신체 각 부위의 정보에 따라 3D모델을 조정할 수 있으며 의상데이터는 3D asset Database에서 최적의 조건으로 선별되어 VR 환경에서 코디네이션이 가능하도록 설계되었다. 따라서 사용자에게 가장 적합한 의상 정보를 현실감 있게 제공하여 만족도를 높일 것으로 기대한다. 본 시스템은 온오프라인에서 모두 활용 가능하며 가상 패션쇼, 가상 디자인, 패션 교육 등에 연계 가능하다.
Today, automobile world market is highly competitive. In order to strengthen the competitiveness, quality of automobile is recognized as important and efforts are being made to improve the quality of manufactured components. The directional ability of automobile has influence on driver directly and hence it must be solved on the preferential basis. In the present research, an automated vision system has been developed to inspect the front chassis module. To interpret the inspection data obtained for front chassis module, new interpreting algorithm have been developed. Previously the control of tolerance of front chassis module was done manually. With the help of the new algorithm developed, the dimension is calculated automatically to check whether the front chassis module is within the tolerance limit or not.
본 논문은 역설계 기법을 이용하여 비접촉 방법으로 인체의 발을 3차원으로 복원하고, 발에 관련된 분야에서 필요한 데이터를 추출하는 시스템에서 신발 제작에 필요한 데이터를 지능 기법을 이용하여 분류하는 모듈을 제안한다. 신발의 경우 개개인의 신체조건이 다르고 유행과 개성을 추구하고자 하기 때문에 기존의 생산체계로는 한계가 있다. 측정데이터를 기반으로 하는 맞춤 신발은 기존의 전통적인 수제화 방식과 대량생산 방식의 장점만을 취하여 저렴하고 편리하게 제작된다. 또한 3차원 측정기를 이용하여 측정한 화형 데이터를 적당하게 분류한다면 기성화와 수제화 제작에 필요한 라스트 생성과 개인의 발의 구조 분석에 활용 가능 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 획득된 발 데이터를 미리 정해 놓은 그룹으로 결정하기위해 신경망을 사용하여 신발 제작에 필요한 최적의 라스트 데이터를 선택하게 한다.
An efficient method is developed for the shape optimization of 2-D structures. The sequential linear programming is used for minimization problems. Selected set of master nodes are employed as design variables and assigned to move towards the normal direction. After adapting the nodes on the design boundary, the B-spline curves and mesh smoothing schemes are used to maintain the finite element in good quality. Finally, a numerical implementation of optimum design of an automobile torque converter piston subjected to pressure and centrifugal loads is presented. The results shows additional weight up to 13% may be saved after the shape optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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