본 연구는 머신러닝의 기법이 도시 형태를 분석 및 추론하는 복잡한 과정에 적용 되었을 때, 도시 공간의 변화를 감지하고 분석하며 예측 할 수 있는 가능성을 사례 연구의 근거를 통해 제시하고자 한다. 사례 연구는 미국 보스톤의 메인 스트리트를 대상으로 도시 형태를 분석하는 과정에 머신러닝의 기법을 적용 실험하여 그 효용성을 예증했던 2006년의 선행 연구의 결과를 2016년 도시 형태와 현상을 비교 재해석하여, 10년간의 변화를 도시적 관점, 정보 환경의 관점, 기술적 관점에서 분석하고 이에 유효한 도시 모니터링의 시사점을 도출했다. 먼저, 다중 참여형 정보 수집의 플랫폼이 열리면서 대용량 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 기술적으로 가능해 졌다. 로봇이나 드론 등 인공지능이 탑재된 기계들을 사용하여 도시 정보를 취득하고 개입할 수 있는 가능성과 신산업의 요구에 맞추어 도시 정보 체계를 바꿀 수 있는 가능성이 열려있다. 결론적으로, 현 도시의 당면 문제에 집중하고 각 지역의 특성에 맞는 모니터링 전략을 세우는 것이 중요하며, 국내에서는 최근 도시 재생의 관점이 강조되고 있으므로 그 실천적인 연구가 필요하다.
다양한 산업영역에 대하여 정부기관, 기업들은 디지털 트랜스포메이션 전략 수립 및 추진하고 있으며 성공적인 기술 혁신을 통한 4차 산업혁명시대를 선도하고 있다. 이런 변화의 시기에 디지털 트랜스포메이션의 성공사례로 글로벌 기업 나이키, 스타벅스의 이야기를 많이 접할 수 있다. 이 두 기업은 디지털 트랜스포메이션을 통하여 성공적인 결과를 보여 주고 있다. 국내 기업들 또한 모바일, 클라우드, IoT, 인공지능, AR·VR 기술을 기반으로 디지털 혁신을 진행하고 있으며 고효율 높은 생산성을 위한 RPA (Robotic Process Automation)프로세스를 구축 하고 있다. 본 논문에서는 건설 산업의 설계, 시공, 유지관리의 시공 전주기 데이터를 활용하여 3차원 디지털 트윈 공간 구축 자동화 프로세스 기법을 소개하고 앞으로 건설 산업영역의 디지털 트랜스포메이션 전략에 대하여 알아본다.
4차 산업혁명 기술의 발전으로 인하여 다양한 분야에서의 스마트화가 가속화되고 있다. 해운물류 산업 역시 선진국들을 중심으로 디지털트윈, 사물인터넷, 인공지능 등 첨단 신기술을 접목한 스마트화를 추진 중이다. 국내에서도 변화하는 글로벌 해운물류 흐름에 맞추어 해양수산부를 중심으로 스마트 해운물류 체계 확산전략을 추진하고 있으며 이를 통해 해운물류 스마트화 기반을 조성하고 있다. 본 연구는 이러한 해운물류 스마트화 기반 조성에 따라 입출항, 접안, 상하역 등 변화하는 해운물류 프로세스에 대응하기 위하여 각 운영주체 간 커뮤니케이션의 중요성을 인지하고, 가상의 디지털트윈 환경에서 운영주체 간 의견을 교환할 수 있는 커뮤니케이션 도구의 개념을 제시하고자 한다. 또한, 이러한 커뮤니케이션 도구의 점진적인 개발을 위하여 아키텍처를 비롯한 소프트웨어 설계 모델을 도출하였다.
Pumps are essential machinery in the various industries. With the development of high-speed and large-scale pumps, especially high energy density, high requirements have been imposed on the vibration and noise performance of pumps, and cavitation is an important source of vibration and noise excitation in pumps, so it is necessary to improve pumps cavitation performance. The modern pump optimization design method mainly adopts parameterization and artificial intelligence coupling optimization, which requires direct correlation between geometric parameters and pump performance. The existing cavitation performance calculation method is difficult to be integrated into multi-objective automatic coupling optimization. Therefore, a fast prediction method for pump cavitation performance is urgently needed. This paper proposes a novel cavitation prediction method based on impeller pressure isosurface at single-phase media. When the cavitation occurs, the area of pressure isosurface Siso increases linearly with the NPSHa decrease. This demonstrates that with the development of cavitation, the variation law of the head with the NPSHa and the variation law of the head with the area of pressure isosurface are consistent. Therefore, the area of pressure isosurface Siso can be used to predict cavitation performance. For a certain impeller blade, since the area ratio Rs is proportional to the area of pressure isosurface Siso, the cavitation performance can be predicted by the Rs. In this paper, a new cavitation performance prediction method is proposed, and the feasibility of this method is demonstrated in combination with experiments, which will greatly accelerate the pump hydraulic optimization design.
대부분의 해양 사고는 인적 요인에 의해 발생하며, 항행 전문가들은 그 문제의 해결을 위해인적 요인의 영향을 받지 않는 항행 지원 시스템을 요구하였다. 항행을 지원하기 위한 인공지능 기술 중에서 전문가 시스템은 전문가의 지식이나 경험들을 이용한 지식베이스와 그 추론 엔진의 구현을 통해 기계가 해당 분야의 전문가 역할을 대신할 수 있는 중요한 기법이다. 현실세계에서 복잡한 상황에 대한 정확한 판단을 하기 위해서는 여러 분야의 전문가에 의한 종합적인 판단이 필요하며, 특히, 그러한 판단은 여러 위험요소가 잠재되어 있는 항행상황에서 더욱 중요하다. 이 논문에서는 블랙보드 시스템을 이용하여 다양한 전문가 시스템으로부터 얻은 항행 안전 지식의 융합 방법을 제안하고, 테스트 시스템을 설계 및 구현하여 제안하는 방법의 타당성을 보인다.
Kim, Woo-Lin;Ham, Hye-Won;Yun, Sang-Un;Lee, Won Joo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권12호
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pp.105-110
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2021
본 논문에서는 STT(Speech-to-Text), TTS(Text-to-Speech) API와 가속도 센서 기반의 청각 장애인의 의사소통을 도와주는 안드로이드 모바일 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 청각 장애인의 대화 상대가 말하는 것을 마이크로 녹음하고 STT API를 이용하여 텍스트로 변환하여 청각 장애인에게 보여주는 기능을 제공한다. 또한, TTS API를 이용하여 청각 장애인이 문자를 입력하면 음성으로 변환하여 대화 상대에게 들려준다. 청각 장애인이 스마트폰을 흔들면 이 애플리케이션이 실행하도록 가속도 센서 기반의 백그라운드 서비스 기능을 제공한다. 본 논문에서 구현한 애플리케이션은 청각 장애인들이 다른 사람과 의사소통을 할 때 영상통화로 수화를 이용하지 않고 쉽게 대화할 수 있는 기능을 제공한다.
세계 제조업은 장기적인 경기침체, 노동 원가 및 원자재 가격 상승으로 성장 한계에 봉착하게 되었으며, 이에 대한 해결방안으로 ICT와 센서 기술을 바탕으로 제조업의 4차 산업혁명을 진행하고 있다. 이러한 흐름에 따라 화학 산업에서의 스마트공장보급 확산과 스마트제조 기술 향상을 위해, 본 논문은 스마트 제조혁신을 위한 보호필름 공정 제조데이터 활용모델의 설계를 제안한다. 보호필름 공정 중에서 원료 배합 및 교반, 압출, 그리고 검수 공정에 대해서 온도, 압력, 습도, 그리고 동영상 및 열화상의 제조 데이터를 획득한다. 또한 획득된 제조 데이터는 대용량 스토리지에 저장되며, AI 서비스에 의한 시계열 및 이미지 분석과 시각화가 진행된다.
최근 컴퓨터 하드웨어 및 3D 그래픽의 기술 발전으로 많은 사용자들이 실제와 유사한 3D 그래픽으로 표현되는 것에 관심을 가지고 있다. 이러한 사용자들의 요구가 증대됨에 따라 많은 분야에서 3D 시뮬레이션이 개발 보급되고 있다. 본 논문에서는 3D 그래픽 기술을 활용하여 화재시의 건물 내에서 사람들이 대피하는 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 사람이 화재 시 건물을 탈출할 때 인공지능을 갖기 위해 A* 알고리즘을 사용하였으며, 화재 시에 사람의 탈출에 영향을 미치는 열과 연기를 고려하여 각 사람의 탈출 속도를 계산한다. 본 논문에서 제안하는 대피 시뮬레이션의 효과를 입증하기 위해 실제 건물환경을 모델링하여 적용하였다. 실험결과들을 통해서 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 연기의 농도가 짙어질수록 사람의 탈출속도가 감소하는 것과 온도와 연기 농도에 의해 사람이 피해를 입고 사망하는 것을 확인할 수 있다.
외래 관광객 수요를 분석하고 예측하는 것은 관광 정책을 수립하고 기획하는데 지대한 영향을 미치기 때문에 관광 산업 분야에서 매우 중요하다. 외래 관광객 데이터는 여러 외적 요인들에 의해 영향을 받기 때문에, 시간에 따른 미세한 변화가 많다는 특징을 갖는다. 따라서, 최근에는 관광객 입국자 수요를 예측하기 위해 경제 변수 등 여러 외적 요인들도 함께 반영하여 예측 모델을 설계하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 기존의 시계열 예측에 주로 사용되는 회귀분석 모델과 순환신경망 모델은 여러 변수들을 반영하는 시계열 예측에 있어 좋은 성능을 보이지 못했다. 따라서 우리는 합성곱 신경망을 활용하여 이러한 한계점들을 보완한 외래 관광객 수요 예측 모델을 소개한다. 본 논문에서는 한국관광공사에서 제공한 과거 10개년 외래 관광객 데이터와 추가적으로 수집한 여러 외적 요인들을 입력 변수로 반영하는 1차원 합성곱 신경망을 설계하여 외래 관광객 수요를 예측하는 모델을 제시한다.
학령인구의 급격한 감소에 따른 학교의 소규모화가 가속화되고 있으며, 지역 및 학교 소멸에 대한 위기가 고조되고 있는 상황에서 소규모학교에서 미래교육 대응에 대한 필요성이 점점 증가하고 있다. 미래에는 유연한 교육과정, 디지털·인공지능 기반의 교실 수업 개선 등과 같은 교육과정을 통해서 학생들의 학교생활 만족도 향상, 창의성 및 인성 함양, 학업성취도 향상, 협력적 소통 역량 강화와 교사들의 교수학습 방법의 변화 등의 교육적 효과가 중요하다고 볼 수 있으며, 이를 위해서는 학교공간혁신 등 학교시설을 미래지향적인 공간으로 변화시킬 필요가 있다. 본 연구는 소규모 학교에서 미래형 교육체제가 무엇인지를 살펴보았고 학교공간 변화와 학교교육 상관관계, 스마트 환경 등 공간혁신의 교육적 효과와 지속가능성에 대한 인식을 중점적으로 분석하여 향후 소규모학교 공간혁신사업의 바람직한 추진 방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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