현재 공작기계의 상당부분에서 자동화 및 무인화가 이루어지고 있는 추세이며, 이러한 대부분의 산업시설들과 기계류에는 회전체 부품들을 가지고 있다. 이들 부품들에서 베어링(Bearing)은 절대적으로 매우 중요한 부분을 차지하고 있으며, 만일 회전축시스템(Rotor System)에 베어링의심각한 이상은 시스템이 정지되는 사태를 불러일으킬 수도 있다. 따라서 이상에 대한 조기 감지의 역할은 전체 시스템의 향상뿐만 아니라, 비용이나 시간적인 측면에서도 크나큰 이익을 가져다 줄 수 있다. 지금까지 이러한 회전축시스템에 대한 다양한 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 이런 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 여러 가지 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 회전축시스템의 베어링에 대한 이상진단을 통계적 기법, Fuzzy Clustering, Neural network과 Neuro-fuzzy를 이용한 기법과의 상호비교를 통해서 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자 한다.
본 논문에서는 세종형태분석 말뭉치에 포함되어 있는 오류를 효율적으로 수정하기 위하여 오류 수정도구를 개발하였다. 세종형태분석 말뭉치에서 오류를 검출하기 위하여 형태소 생성과 자동 띄어쓰기 방법을 이용하였다. 검출된 오류를 수정하기 위하여 철자 오류 수정, 형태소 삭제 수정, 형태소 삽입 수정, 어절 재분석 방법을 사용하였다. 또한 최대한 반복적인 작업은 수행하지 않도록 설계하였다. 구현된 오류 수정 도구를 통하여 세종형태분석 말뭉치를 수정하였을 경우 텍스트 파일 형태의 말뭉치에서 오류를 수정하는 것보다 최소 9배 이상 빠른 작업이 가능하였으며, 사용자가 오류 수정 작업을 진행할수록 수정 속도가 빨라짐을 실험을 통해서 알 수 있었다.
한국어로부터 자연스러운 영어 역어문장을 생성하기 위한 정보를 사전에 일관성있게 수록하는 방법을 제시하였다. 기계번역의 각 과정에서 필요한 정보는 가장 적당한 형태로 사전으로부터 제공되어야 하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 한국어는 어순의 부분적 자유성, 어미의 복잡한 활용규칙, 조사의 다양한 쓰임새로 인해 이러한 규칙들의 정보를 일관되게 사전에 수록하기가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 한국어 문장과 역어 문장을 단어나 구 혹은 절등의 구성요소들의 다대다 매핑규칙을 찾고 이들 규칙을 적당한 형태로 사전에 수록하여야하는 어려움에서 벗어나 문장대 문장구조를 직접대응시켜 구구조단위로 분석된 형태의 부분 파서트리 형태의 트리구조를 역어와 함께 사전에 수록하므로써 사전정보를 손쉽게 구축, 유지하고자 하였다. 또 이들 정보를 추출해내는 알고리즘을 사용함으로써 주어진 한국어 문장에 대해 사전에 수록된 가장 자연스러운 형태의 역어문장을 생성할 수 있도록 하였다.
본 논문은 인공암벽에 부착된 홀드의 형태 및 위치 인식 시스템을 제안한다. 스크린 클라이밍 시스템에 있어서 인공암벽에 부착된 홀드의 형태와 위치 데이터는 다양한 정보로 활용되지만 사람이 수작업으로 계산하기에는 어려움이 따른다. 홀드의 형태가 각기 다르며, 인공암벽에 부착된 홀드의 수가 보통 수백 개 이상 되기 때문이다. 따라서 제안하는 인식 기술을 통하여 자동으로 홀드의 형태와 위치 데이터를 계산할 수 있게 한다. 홀드의 형태는 스네이크 알고리즘으로 윤곽선을 추출해 인식하며, 홀드의 위치는 추출된 윤곽 데이터의 무게중심 점을 계산하여 인식한다.
본 연구에서는 최근 국내 면세점에서의 중요도가 급성장하고 있는 한국방문 중국인 면세점 구매객들을 대상으로 여행형태와 쇼핑행동에 미치는 영향을 분석하였으며, 다음과 같이 중요한 세 가지 의미있는 구매특성을 분석할 수 있었다. 첫째, 인구통계학적인 측면에서는 한국방문 중국인 관광객 면세점 이용행태에 관한 결과이다. 여행목적에 있어서는 휴양/관광이 72.9%로 절반이상을 차지하였다. 또한 전체 응답자의 약 40%가 3시간 이상의 쇼핑 시간을, 1시간 이상 2시간미만은 30%, 그리고 2시간 이상 3시간미만은 약 24%, 그리고 1시간미만은 전체 응답자의 약 6%가 쇼핑을 즐겼다. 특이한 점은 시간에 따른 쇼핑 지출액이 다르다는 것이다. 둘째, 한국 방문 후 면세점을 이용하는 중국인 관광객에게 상품의 브랜드(Quality of the brand)와 종류(Kinds of brand)에 따라 중국인들의 면세점내 구매의도 활성화가 더욱 진행됨을 확인할 수 있었다. 셋째, 한국을 방문하여 면세점을 이용하는 중국인 관광객들은 면세품 쇼핑 시 매장판매 직원 전문성에 대한 서비스 만족도가 증가할수록 충성도가 이에 비례하여 상승함을 파악할 수 있었다. 이와 같은 분석 결과에도 있듯이 면세점 쇼핑 활성화를 위해 가격 및 제품 경쟁력을 확보하고 고급브랜드를 공격적으로 유치하여 판매직원들의 전문성을 증대시키는 노력이 매우 중요한 마케팅 전략의 핵심인 것으로 나타났다.
저저항(DuPont 1721, 100.OMEGA./sq.)과 고저항(1741, 10K.OMEGA./sq.)의 두 Ru계 후막저항체를 여러 조건에서 소결하여 소결막의 복소임피던스 특성과 임피던스의 주파수의존성을 1KHz-13MHz의 주파수 범위에서 조사하였다. 저저항 1721계의 경우 600.deg.C이상에서 소결한 모든 시편이 거의 저항성분(R)만으로 구성된 등가회로에 해당되는 복소임피던스 거동을 보였으며 임피던스에 미치는 주파수 의존성은 크게 나타나지 않았는데 5KHz까지는 주파수에 따라 변화가 없다가 그 이상의 주파수에서 주파수 증가에 따라 약간씩 증가하였다. 고저항 1741 후막저항체의 경우는 소결조건에 따라 복소임피던스 거동과 임피던스에 미치는 주파수 의존성이 달리 나타났다. 600.deg.C에서는 용량(C) 성분만으로 구성된 등가회로에 해당하는 복소임피던스 거동을 얻었고 주파수 증가에 따라 임피던스가 직선적으로 감소하였으며 700.deg.C이상 900.deg.C까지는 저항(R)과 용량(C)이 병렬로 연결되는 형태의 등가회로에 해당하는 복소임피던스 거동을 얻었고 이때의 임피던스의 주파수 의존성은 저주파수 영역에서는 임피던스가 주파수에 변함없이 일정하다가 5KHz이상의 주파수에서는 주파수 증가에 따라 임피던스가 직선적으로 감소하였다. 1000.deg.C반응에서의 복소임피던스 거동은 RCL성분이 병렬로 연결된 형태의 등가회로에 해당되는 결과를 얻었으며 임피던스도 작아지고 주차수 의존성도 현저하지 않았다.
2004년 4월 1일, 국내 최초의 고속철도(HSR)인 KTX (Korea Train eXpress)가 경부선에 도입 되었다. KTX의 등장은 경부선을 이용하는 철도 승객들의 운송수단 선택 및 도시구간별 이용객 수 변화를 가져왔다. KTX의 등장과 같은 개입사건(Intervention events)의 영향은 개입사건 전후 변화를 단순 통계량으로 분석하거나 개입 ARIMA 모델을 통해 분석 되었다. 개입 ARIMA 모델은 개입사건의 발생 시점(t)과 개입사건의 영향 형태(type) 등의 가정이 필요하다는 한계가 있었으며, 본 연구에서는 기존 연구에서의 한계점을 보완할 수 있는 시계열 이상치 탐지(time series outlier detection)를 활용하였다. 일반적으로 개입사건의 발생시기는 잘 알려져 있지 않으므로 시계열 이상치 탐지를 통해 개입사건에의 발생 시기를 추정할 수 있다. 시계열 이상치 탐지기법을 활용하여 개입의 시점과 영향 형태에 관한 가정 없이 개입사건에 대한 영향을 분석할 수 있으며, 발생된 이상치의 시점을 개입사건의 시점, 이상치의 영향을 개입사건의 영향으로 가정하였다. 데이터는 KTDB (Korea Transport Database)로 부터 KTX가 도입되기 이전인 2003년부터 2014년까지 12년 동안의 경부선(4개의 주요 도시구간 합산)을 포함한 주요 도시구간 4개의 월별데이터를 수집하여 활용하였다. 경부선 도시 구간별 이상치를 탐지 하고 그 영향을 분석한 결과, 동일한 개입사건 임에도 그 영향의 형태의 정도가 도시구간마다 다르게 나타나거나 영향이 나타나지 않았으며, 기존 연구에서 분석되지 않은 개입사건을 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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