• 산업융합연구
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• 제20권8호
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• pp.77-84
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• 2022

본 연구는 기계 학습 기반의 자동 분류 기법을 적용함으로써 유망 기술의 선정 과정에 활용할 수 있는 의사결정 지원 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 수행을 위해 전체 시스템의 아키텍처를 구축하고 세부 연구 단계를 진행하였다. 우선, 유망 기술 후보 아이템을 선정하고 빅데이터 시스템을 활용하여 추세 데이터를 자동 생성하였다. 기술 발전의 개념 모델과 패턴 분류 체계를 정의한 후 자동 분류 실험을 통해 효율적인 기계 학습 방안을 제시하였다. 마지막으로 시스템의 분석 결과를 해석하고 활용 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 동적 시간 와핑(DTW) 기법과 k-최근접 이웃(kNN) 분류 모델을 결합한 DTW-kNN 기반의 분류 실험에서 최대 87.7%의 식별 성능을 보여주었으며, 특히 추세의 변동이 심한 'eventual' 정의 구간에서는 유클리디언 거리(ED) 알고리즘 대비 39.4% 포인트의 최대 성능 차이를 보여주어 제안 모델의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 시스템이 제시하는 분석 결과를 통해, 대량의 추세 데이터를 입력받아 유형별로 자동 분류하고 필터링하는 과정에 본 의사결정 지원 시스템을 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.29-37
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• 2016

국내 철도안전법의 형식승인 제도는 2014년도에 시행되어 현재 차량분야부터 순차적으로 기술기준이 고시되고 있다. 형식승인 제도의 인증 대상품은 철도차량과 철도용품으로 구분되며, 형식승인 제도에서는 기존 인증제도와는 다르게 설계적합성 검증, 설계합치성 검증, 형식시험 검사의 순서로 설계에 대한 입증이 요구되고 있으며, 이는 TSI 인증 등 전세계의 인증 제도와 부합화된 내용이다. 본 연구에서는 유럽 표준형 자동복합연결기 시스템을 구성하는 하부시스템 중 연결기 헤드에 대하여 국내 철도안전법 형식승인 제도와 TSI 기준의 요구사항을 도출하고 그 중에서 설계적합성 검증 항목을 분류하였다. 분류된 34개의 설계적합성 검증항목 중 32개는 도면 및 기술검토서를 통해 검증하였으며, 분석이 필요한 2개의 항목에 대하여 연결범위 분석 및 강도해석을 수행함으로써 유럽 표준형 자동복합연결기 헤드가 국내외 기술기준 및 규격의 요구사항에 적합하게 설계되었음을 확인하였다.

• 융합경영연구
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• 제4권1호
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• pp.1-8
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• 2016

The purpose of this paper is to discuss the methodology of optimizing delivery route scheduling using a capacity integer linear programming problem model developed to a previous case study. The methodology suggests a two-stage decision: the first, automatic, where the manager will obtain guidance generated by the solution of the linear programming model, later they could use post-optimization techniques to fine tune to the best operational solution. This study has the goal to reduce the size of service companies' ground transportation fleets, aiming not only to reduce costs and increase competitive advantages but also to lower levels of air pollution and its consequences, traffic and, therefore, the levels of carbon dioxide, allowing for a reduction in envir onmental disasters.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.531-536
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• 2024

최근 농업분야의 스마트 농기계로 분류되고 있는 방제드론은 농촌지역의 고령화 시대를 맞이하여 작업 시간 단축과 방제효과를 높이기 위해 하드웨어 및 소프트웨어를 결합하여 스마트 방제 및 자동방제 시스템 구축을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 관리관제 및 자동방제 시스템 구축을 위한 기초연구로 방제드론 전용노즐의 특성을 분석하였다. 다양한 드론 모델의 종류, 방제사, 바람, 비행속도, 비행고도, 날씨 조건, UAV 농약 종류 등 다양한 변수를 고려하기 위해서는 노즐의 특성파악과 범용성을 고려하여 약제살포 기준 제시가 가능한 관련 연구가 필요하다. 따라서 다양한 변수 고려가 가능하도록 자체 설계노즐을 기반으로 유동해석(CFD) 시뮬레이션을 실시하고 감수지 실험을 통하여 액적분포의 이론값과 실험값을 비교 분석하였다. 추후 드론운용에 따른 다양한 변수를 고려하여 정확한 비산을 산출하고 관리관제 및 자동방제 시스템에 활용하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.211-218
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• 2021

최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.93-104
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• 2021

세계경제의 지속적인 발전과정에서 도시의 거주환경 변화와 조성에 대한 문제는 줄곧 많은 사람들이 관심을 기울이는 주제이다. 이에 본 연구는 거주지역에 존재하는 안전 취약점을 찾아 CPTED 이론 하에 실제에 부합되는 실행 가능한 개선방안과 기획을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 첫째, 필요한 문헌을 수집하였다. 둘째, 현장조사를 진행하여 현지 주민과 관광객에 대해 설문조사를 진행하였고 이로부터 존재하는 안전 취약점들을 정리하였다. 셋째, 이에 대응하는 개선방안과 건의사항에 대해 제시하였다. 이로부터 최종적으로 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, CPTED 이론의 6가지 원리를 기초로 하여 연구대상인 감천문화마을에 존재하는 문제점에 대해 조사 및 종합하였다. 둘째, 현장 조사와 설문조사 결과를 종합해 가장 심각한 안전 문제 6개(안전손잡이, 조경, 출입구 통제, 표지판, 빈 공간, 감시)를 객관적으로 분석하였고 안전계단 증가, 자동 출입구 설치, 통행시야 확대, 표식 통일, 휴식장소 구축 등 방면에서 디자인을 제시하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제9권5호
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• pp.144-149
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• 2000

The demands for robotic and automatic system are continually increasing in manufacturing fields. There have been many studies to monitor and predict the system, but they have mainly focused upon measuring cutting force, and current of motor spindle, and upon using acoustic sensor, etc. In this study, time series sequence of cutting force was acquired by taking advantage of piezoelectric type tool dynamometer. Radial cutting force was obtained from it and was available for useful observation data. The parameter was estimated using PAA(parameter adaptation algorithm) from observation data. ARMA(auto regressive moving average) model was selected for system model and second order was decided according to parameter estimation. Uncorrelation test was also carried out to verify convergence of parameter.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1999년도 추계학술대회 논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.40-45
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• 1999

The demands for robotic and automatic system are continually increasing in manufacturing fields. There have been many studies to monitor and predict the system, but they have mainly focused upon measuring cutting force, and current of motor spindle, and upon using acoustic sensor, etc.In this study, time series sequence of cutting force was acquired by taking advantage of piezoelectric type tool dynamometer. Radial cutting force was obtained from it and was available for useful observation data. The parameter was estimated using PAA (parameter adaptation algorithm) from observation data. ARMA(auto regressive moving average) model was selected for system model and second order was decided according to parameter estimation. Uncorrelation test was also carried out to verify convergence of parameter.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.24-31
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• 2023

The solid-state drive (SSD) possesses higher input and output speeds, more resistance to physical shock, and lower latency compared with regular hard disks; hence, it is an increasingly popular storage device. However, tiny components on an internal printed circuit board (PCB) hinder the manual detection of malfunctioning components. With the rapid development of artificial intelligence technologies, automatic detection of components through convolutional neural networks (CNN) can provide a sound solution for this area. This study proposes applying the YOLOv5 model to SSD PCB component detection, which is the first step in detecting defective components. It achieves pioneering state-of-the-art results on the SSD PCB dataset. Contrast experiments are conducted with YOLOX, a neck-and-neck model with YOLOv5; evidently, YOLOv5 obtains an mAP@0.5 of 99.0%, essentially outperforming YOLOX. These experiments prove that the YOLOv5 model is effective for tiny object detection and can be used to study the second step of detecting defective components in the future.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권3호
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• pp.239-243
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• 2023

Owing to the environment in which it has become difficult to face people, on-tact communication has been activated, and online video conferencing platforms have become indispensable collaboration tools. Although costs have dropped and productivity has improved, communication remains poor. Recently, various companies, including existing online videoconferencing companies, have attempted to solve communication problems by establishing a videoconferencing platform within the virtual reality (Virtual Reality) space. Although the VR videoconference platform has only improved upon the benefits of existing video conferences, the problem of manually summarizing minutes because there is no function to summarize minute documents still remains. Therefore, this study proposes a method for establishing a meeting minute summary system without applying cases to a VR videoconference platform. This study aims to solve the problem of communication difficulties by combining VR, a metaverse technology, with an existing online video conferencing platform.