첨단 로봇 기술의 적용은 건설 산업의 인력난으로 야기되고 있는 문제점을 해결하기 위한 유효한 방안으로 인식되고 있으며, 이에 대한 해결책 중 하나로 건설 현장에서의 로봇 활용 방안에 대한 연구가 꾸준히 이루어지고 있다. 1990년대 이미 일본에서는 초고층 구조체의 전자동 시공시스템을 개발하였으나, 장비의 개발과 운영에 천문학적 비용이 소요되는 비경제적 시스템으로 실용화에 실패하였다. 이에 국내에서는 시스템을 경량화하고 국내 건설 상황에 적합한 경제성을 갖춘 고층 건물 구조체의 시공 자동화 시스템 개발을 위한 연구를 진행하고 있다. 본 논문은 국내 시공 자동화시스템의 핵심이라 할 수 있는 건설공장 구조체와 이를 상승시키기 위한 크라이밍 유압로봇 시스템 개발을 중심으로 고층건물 구조체 시공 자동화 시스템에 관해 소개하고자 한다.
본 논문은 반자동 필드 모핑에 기반한 2D 가상 컬러 헤어스타일의 모발 블렌딩에 관한 것이다. 제안된 2D 가상 컬러 헤어스타일러는 반자동 필드 모핑을 수행할 시에 고정형 모핑 마스크 대신에 가변형 모핑 마스크를 사용하여 가상 헤어스타일을 생성하고 이렇게 생성된 헤어스타일을 가변 모핑 마스크의 경계 영역에서 시그모이드 함수를 이용한 모발 블렌딩을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 방법은 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 이용하여 가상 헤어스타일을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 따르면, 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 외부 사용자 입력을 통해 자연스러운 헤어스타일을 생성할 수 있다.
본고는 스틸 폐캔을 재생 스틸로 용해시 금속 회수율을 높이기 위하여 스틸 폐캔을 예비처리하는 방법과 연속적으로 처리하기위한 자동화 장치에 관한 국내 개발 기술사례이다. 본 개발기술은 스틸 폐캔 더미의 와해, 이물질제거, 알루미늄 폐캔 분리, 도료와 락카제거 등의 예비처리 공정들과, 락카제거된 스틸 폐캔들을 다시 압착하여 일정한 크기의 더미로 제조하는 공정으로 구성되어 있으며, 스틸 폐캔 용해시에 적합한 형태로 처리하는 것을 최종목표로 하였다. 또한, 락카 제거시에 부산물로 발생된 철분과 알루미늄 분말 혼합물을 자력선별기를 사용하여 분리 회수하였다. 이와 같은 일련의 처리를 통해서 제강공장에서 재활용하기에 적합한 형태로 스틸 폐캔을 처리할 수 있으며, 전 공정을 자동화시킴으로써 대량의 스틸 폐캔을 효과적으로 처리할 수 있다.
Clutches are an integral part of the automatic transmission for changing gears. Modern automatic transmissions make extensive use of wet multiple-disc clutches employing hydraulic actuation mechanism with electronic control. Although nowadays, highly advanced shifting algorithm implements the superior shift quality and transmission efficiency, its performance should be based on smooth, reliable engagement with a reasonably durable friction material as well as stable clutch piston dynamics. Particularly, clutch filling control is the crucial part of shifting process because only the open-loop control is available due to the lack of measurement. In this paper, the effect of clutch-fill control parameters on clutch piston dynamics is experimentally investigated by using clutch piston test equipment which enables the clutch piston to actuate similar to real shifting conditions. The experimental analysis results can be expected to be utilized for the calibration of proportional solenoid valve as reference current profile data in vehicle test.
본 논문에서는 R에서 시계열 자료 예측을 위한 자동화 함수에 대하여 고찰하고 그 예측 성능을 비교합니다. 대표적인 시계열 예측 방법인 지수 평활 모형과 ARIMA (autoregressive integrated moving average) 모형을 대상으로 하였으며, 이들의 모형화 및 예측 자동화를 가능하게 하는 R의 4가지 자동화 함수인 forecast::ets(), forecast::auto.arima(), smooth::es()와 smooth::auto.ssarima()를 대상으로 하였습니다. 이들의 예측 성능을 비교하기 위하여 3,003가지의 시계열로 구성되어 있는 M3-Competition자료와 3가지의 정확성 척도를 사용하였습니다. 4가지 자동화 함수는 모형화의 다양성 및 편리성, 예측 정확도 및 실행 시간 등에서 각자 장단점이 있음을 확인하였습니다.
Because the quantitative relationships between welding parameters and welding result are not yet blown, optimal values of welding parameters for $CO_2$ robotic arc welding is a difficult task. Using the various artificial data processing methods may solve this difficulty. This research aims to develop an expert system for $CO_2$ robotic arc welding to recommend the optimal values of welding parameters. This system has three main functions. First is the recommendation of reasonable values of welding parameters. For such work, the relationships in between the welding parameters are investigated by the use of regression analysis and fuzzy system. The second is the estimation of bead shape by a neural network system. In this study the welding current voltage, speed, weaving width, and root gap are considered as the main parameters influencing a bead shape. The neural network system uses the 3-layer back-propagation model and a generalized delta rule as teaming algorithm. The last is the optimization of the parameters for the correction of undesirable weld bead. The causalities of undesirable weld bead are represented in the form of rules. The inference engine derives conclusions from these rules. The conclusions give the corrected values of the welding parameters. This expert system was developed as a PC-based system of which can be used for the automatic or semi-automatic $CO_2$ fillet welding with 1.2, 1.4, and 1.6mm diameter the solid wires or flux-cored wires.
Ming Li;Xiaolin Zhang;Rongchen Sun;Zengmao Chen;Chenghao Liu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1743-1758
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2023
Automatic modulation classification is a critical algorithm for non-cooperative communication systems. This paper addresses the challenging problem of closed-set and open-set signal modulation classification in complex channels. We propose a novel approach that incorporates a self-learning filter and center-loss in Deep Residual Shrinking Networks (DRSN) for closed-set modulation classification, and the Opendistance method for open-set modulation classification. Our approach achieves better performance than existing methods in both closed-set and open-set recognition. In closed-set recognition, the self-learning filter and center-loss combination improves recognition performance, with a maximum accuracy of over 92.18%. In open-set recognition, the use of a self-learning filter and center-loss provide an effective feature vector for open-set recognition, and the Opendistance method outperforms SoftMax and OpenMax in F1 scores and mean average accuracy under high openness. Overall, our proposed approach demonstrates promising results for automatic modulation classification, providing better performance in non-cooperative communication systems.
본 연구는 기록물전거레코드 자동생성을 위하여 전자문서시스템에서 전거레코드 관련 요소를 제시하는데 목적이 있다. 기록물 생산자 전거레코드인 ISAAR(CPF)와 호주 기록관리 메타데이터 표준 RMSCA를 살펴보고 이를 바탕으로 우리나라 기록물관리시스템인 전자문서시스템과 자료관시스템을 살펴보았다. 연구결과로 전자문서시스템의 전자결재 기능과 시스템 운영 관리기능을 통해 전거레코드 기술 요소를 자동 생성하도록 제안하였고 전자문서시스템에서 자동 생성되지 않는 기능은 전거시스템 및 아키비스트의 역할, 그리고 기술규칙 제정을 통해 제안하였다.
오늘날 네트워크 자원을 사용하는 응용이 증대되면서 네트워크 관리를 위한 트래픽 분석에서 현재 연구 단계의 한계가 드러나고 있다. 그런 한계를 해결하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데 그 중 대표적인 연구인 시그니쳐 자동생성 연구는 응용 트래픽을 입력으로 트래픽의 공통된 패턴을 찾아 출력하는 과정이 자동화된 연구이다. 그러나 시그니쳐 자동생성 연구는 트래픽을 사용자가 수집해야 하는 반자동 시스템이기 때문에 트래픽 수집 단계에서 문제가 발생할 수 있고, 생성된 시그니쳐의 검증 과정이 포함되어있지 않기 때문에 시그니쳐의 정확도를 신뢰할 수 없는 한계가 있다. 본 논문에서는 시그니쳐 자동생성 시스템의 한계를 극복하기 위해 트래픽수집, 시그니쳐 생성, 시그니쳐 검증, 시그니쳐 관리까지 모든 과정이 자동으로 이루어지는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망의 실제트래픽에 적용하여 추출한 시그니쳐는 분석률을 유지하며, 오탐률을 0으로 만드는 효과를 보였다.
안전 필수 분야의 전장 장비에서 다양한 고장요인 (고장모드)에 따른 고장 영향 분석 (FMEA, Failure Mode and Effects Analysis)이 필수적이다. 이는 기기나 시스템의 잠재적인 결함들을 식별하고, 그로 인한 발생 가능한 위험을 평가하여 이를 방지하거나 관리하기 위한 개선안을 수립한다. 그러나 최근 시스템의 복잡성이 증가하고 소프트웨어의 영향이 중요해지며 전통적인 FMEA 만을 설계 단계에 적용하는 것이 어려운 상황이다. 본 논문은 모델기반설계기법을 기반으로한 Automatic FMEA 방식을 제안한다. 모델의 구조와 동작을 자동으로 분석하여 FMEA를 수행할 수 있게 하여, 설계 초기 단계에서도 고장모드 분석이 가능하게 한다. 사례연구로 차량 연료 제어 시스템을 대상으로 Automatic FMEA를 수행하였다. 본 연구는 Automatic FMEA 분석도구의 성능을 입증하는 동시에, 향후 연구 방향을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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