본 연구에서는 하천제방의 현장투수계수를 예측하기 위하여 낙동강과 금호강 유역에 위치한 12개소 제방의 지반물성치, 표준관입실험 그리고 현장투수실험 자료를 이용하여 인공신경망해석을 실시하였다. 총 108개의 자료 중 82%인 89개 자료를 학습단계에 그리고, 나머지 19개 자료는 예측단계에 사용하였다. 또한 그 적용성 평가를 위하여 현재 널리 사용되고 있는 경험식들에 의한 결과와 비교하였다. 그 결과 경험식을 통한 현장투수계수는 모두 실측치와의 상관계수가 0.3 이하로 나와 실측치와는 큰 차이가 있으나, 그에 비하여 신경망에 의한 예측결과는 모든 Case에서 실측치와의 상관계수가 모두 0.8이상으로 기존 경험식들에 비하여 정확한 현장투수계수를 예측을 하였다.
To investigate the effects of "sudden change" of wind fluctuations on vehicle running performance, which is caused by the artificial discrete simulation of wind field, a three-dimensional vehicle model is set up with multi-body dynamics theory and the vehicle dynamic responses in crosswind conditions are obtained in time domain. Based on Hilbert Huang Transform, the effects of simulation separations on time-frequency characteristics of wind field are discussed. In addition, the probability density distribution of "sudden change" of wind fluctuations is displayed, addressing the effects of simulation separation, mean wind speed and vehicle speed on the "sudden change" of wind fluctuations. The "sudden change" of vehicle dynamic responses, which is due to the discontinuity of wind fluctuations on moving vehicle, is also analyzed. With Principal Component Analysis, the comprehensive evaluation of vehicle running performance in crosswind conditions at different simulation separations of wind field is investigated. The results demonstrate that the artificial discrete simulation of wind field often causes "sudden change" in the wind fluctuations and the corresponding vehicle dynamic responses are noticeably affected. It provides a theoretical foundation for the choice of a suitable simulation separation of wind field in engineering application.
Objective: The purpose of this study is to analyze trends related to sports and artificial intelligence (AI) to understand the trends and how they change according to time, and to establish methods to apply AI in sports. Both macro and micro perspectives related to sports utilization of AI were analyzed. Method: In this study, after analyzing and discussing various information related to the use of artificial intelligence in the sports through a search of academic journals, papers, books, and websites published recently at nationally and internationally, the application plan of artificial intelligence in the sports field was presented. Results: 1) Motion analysis technology using artificial intelligence is effective in sports where posture is important, and if it provides systematic feedback and training methods, it can help improve performance. 2) The introduction of a sports referee judgment system using artificial intelligence is expected to improve performance by restoring factual judgment and objective fairness in sports games. 3) Artificial intelligence will provide coaching staff and players with a variety of information to help improve performance through systematic coaching and improving feedback and enhanced training methods. 4) It is judged that artificial intelligence-related to sports ethics, sports ICT, sports marketing, sports prediction, etc. We think that based on the current AI research trends will have a positive impact on all sports-related areas, helping to revitalize sports. Conclusion: Motion analysis technology using artificial intelligence, sports referee judgment system, coaching using artificial intelligence, and artificial intelligence are judged to have a positive effect on all sports-related areas and help revitalize sports.
In this paper, consolidation settlements with time at vertical drain sites were predicted by artificial neural networks. Laboratory test results and field measurements of two vertical drain sites were used for training and testing neural networks. Predicted consolidation settlements by trained artificial neural networks were compared with measured settlements by field instrumentation. To improve the prediction accuracy, modular artificial neural networks were studied. From the results of applying artificial neural networks to the same situation, it was shown that modular artificial neural network model was more accurate for the prediction of the consolidation settlements than the general model.
본 논문은 신호등 신호에 따른 자율 주행 (또는 반-자율 주행) 차량의 주행 제어를 위한 인공 전위 함수(artificial potential function)를 제안한다. 신호등은 보행자의 안전과 직결된 일반적이면서도 가장 중요한 교통 신호 중 하나로서, 도로 위 자율 주행을 위해서는 차량이 교통 신호를 준수하게 해주는 주행 알고리즘의 설계가 중요하다. 본 논문은 세 가지 신호 색(녹색, 노랑, 빨강)으로 구성된 차량 신호등의 신호에 따라 차량의 움직임을 제어할 수 있는 인공 전위 함수를 제안한다. 제안된 인공 전위 함수는 세 가지 신호 색 각각에 대한 인공 전위 함수들로 구성되며, 신호에 따라 전위 함수가 전환되며 인공 전위 장(artificial potential field)을 변화시킨다. 제안된 신호등 전위 함수는 차량 주행을 위한 기존의 인공 전위 함수들과 결합되어 최종 인공 전위 장을 생성한다. 제안하는 방법은 시뮬레이션을 통해 다양한 신호등 상황에 대해 실험되었으며, 신호등의 신호에 따라 차량이 자연스럽게 반응하는 모습을 보여준다.
The improvement of critical current properties of $REBa_2Cu_3O_{7-x}$ (REBCO) coated conductors by introducing artificial pinning centers (APCs) is examined with respect to the field-angle anisotropy, high-field performance and relaxation property with time. Nano-rods along the c-axis introduced by PLD method and isotropic nano-particles introduced by TFA-MOD method are treated. The theoretical analysis is also shown to understand the effect of APCs quantitatively. The effects of superconducting layer thickness that influences the high-field performance and relaxation property are also discussed. It is shown that the upper critical field, which is another important factor to determine the high-field property, can be improved by introduction of APCs through electron scattering at interfaces with the superconducting matrix. The optimum critical current property can be obtained by properly designing the morphology and number density of APCs and the superconducting layer thickness.
본 논문에서는 선도 로봇을 추종하는 군집 로봇의 대형 제어를 인공 포텐셜 장을 사용하여 제안한다. 또한, 인공 포텐셜 장은 물리적으로 해석하기 쉬운 전기장을 모델링하여 구성하고, 장애물을 더욱 효과적으로 모델링하기 위해서, 장애물의 모양에 따라 전기장의식을 달리한다. 제안하는 방법은 선도 로봇의 경로를 인공 포텐셜 장을 통해 계획한 뒤, 선도 로봇을 추종 로봇이 뒤따라가는 형태로 구성된다. 마지막으로 시뮬레이션 예제를 통해 제안하는 기법의 타당성을 검증한다.
인공지능(Artificial Intelligence)의 잠재력에 대한 기대로 여러 분야에서 이를 활용하고자 노력하고 있으며 교육 분야에서의 적용에 대한 관심 역시 높다. 교육에 있어서 인공지능 기술에 활용되는 기계학습(machine learning)과 딥러닝(deep learning)으로 스스로 학습하는 방법에 대한 관심을 가지게 되었으며 이러한 방식이 교육에 어떻게 활용될 수 있을 지와 인공지능을 어떻게 수학교육에 적용할 수 있을지에 대한 관심이 대두되고 있다. 이에 정보통신기술의 발달에 따른 수학교육의 변화를 고찰해 봄으로써 수학교육의 변화가 인공지능과 어떠한 연과성이 있는지를 살펴보는데 의의가 있다고 할 수 있다.
The purpose of this study is to effectively implement the artificial intelligence education required in the digital transformation era. As we enter the era of the 4th industrial revolution, the demand for a great digital transformation in industry is essential, and the nurturing of manpower is presented as an indispensable relationship in the industrial field based on it. The integration of various new technologies that have emerged from the era of the 4th industrial revolution has the greatest purpose in realizing artificial intelligence technology. As the importance of digital competency in the top curriculum reorganization has been highlighted, artificial intelligence education is necessary even in the curriculum reorganization in 2022, and there is a demand in the educational field that it should be converted into a mandatory education in middle and high schools. Artificial intelligence education according to the demands of the times is to develop an artificial intelligence curriculum in universities by reestablishing systematic artificial intelligence education in universities, setting educational goals, and presenting the goals of artificial intelligence education by major. The main direction of this study is to present the relationship between artificial intelligence and each major in university education, develop a curriculum based on artificial intelligence for each major, and link artificial intelligence software for AI education customized for each major. We would like to present a process that can measure the learning outcomes of AI education.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.321-327
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2023
The current rapid development of artificial intelligence technology has involved all aspects of the production field. The development of various algorithms and programs has pushed artificial intelligence to a new peak. Due to its complexity and diversity in the field of architectural design, the positive impact of artificial intelligence technology on architectural design is discussed from the perspective of conceptual design. For museums, which are one of the increasingly popular public facilities, the introduction of artificial intelligence technology has provided certain help in assisting the conceptual design of the museum. This article analyzes the theoretical and practical support of artificial intelligence technology in improving conceptual design, analyzing the architectural appearance, structural layout, materials, etc., to increase the feasibility and practicality of assisting conceptual design. It has certain reference significance for building a modern, advanced, international and interactive modern museum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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