• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.53-63
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• 2011

유사 재해의 반복적 발생은 건설재해의 가장 큰 특징 중 하나이다. 안전사고 예방을 위한 유사 재해사례는 수행 예정인 작업의 위험을 발견하고 안전 대책을 수립하는데 직접적인 정보를 제공한다. 과거 재해 사례들을 검색하여 안전관리 분야에 사용하기 위해 많은 검색시스템들이 개발되었다. 하지만 현장의 다양한 조건과 반영한 결과를 얻기 위해서는 수많은 검색을 수행하거나, 실제 현장의 안전관리 계획 수립 단계별 특성을 반영하지 못하는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 기존 안전관리 검색시스템들의 한계점을 개선하기 위해 정보 검색 방법과 BIM(building information modeling)을 이용한 안전관리 단계별 적용이 가능하며 현장의 상황과 유사한 재해사례를 검색하는 시스템을 개발하였다. 검색 시스템은 BIM의 객체를 추출하여 이를 현장 정보 DB와 결합하여 질의를 구성한다. 그리고 질의를 과거 재해사례 DB와 비교하여 가장 유사한 과거 재해 사례를 찾고, 안전 관리자에게 정보를 제공한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 안전 관리자는 검색 결과를 얻기 위한 과도한 질의 생성을 줄일 수 있다. 또한 BIM 객체를 통해 과거 유사한 재해가 발생한 현장의 좌표를 얻을 수 있어 위험을 쉽게 인지할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권3호
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• pp.9-23
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• 2015

차로변경은 운전자의 숙련된 주변인식 및 운전기술이 요구되어 심각한 교통사고를 야기한다. 그리하여 우리는 불가피한 차로변경이 대두되는 고속도로 합류구간에서 본선으로 합류하는 차량의 차로변경을 보조하는 차량 자동제어 시스템 (ALCAS; Advanced Lane Change Assist System)을 개발한다. 본 연구에서는 ALCAS 중 조향이 수행되기 이전에 최적 차로변경 시작지점(Optimal Lane Change Start Point; OLCSP)을 생성하고 그 지점까지 도달하는 종방향 제어 알고리즘 개발에 초점을 두었다. 이를 위해 우선 고속도로 합류구간의 차로변경 행태를 분석하였고, 실제 차량의 가속도 함수 형태를 통해 차로변경 특징모형(Lane Change Feature Model)을 설계하였다. 그 후 차로변경 수행 단계를 정립하였으며, 이 알고리즘 성능과 타당성을 검증하기 위하여 다양한 주변차량 주행환경에 따른 시나리오 시험을 수행하였다. 또한 개발된 알고리즘의 효과를 미시적 교통류 시뮬레이션 (VISSIM)을 통해 확인하였다. 개발한 알고리즘을 합류차량에 적용한 결과 안정류 상태에서 합류성능이 두드러지게 개선되는 것을 확인하였다. 이 차량 자동제어 시스템은 교통 자동차 분야 융합기술의 일환으로 개발되었으며, 운전자의 부하와 오류를 감소시켜 효율성과 안전성을 향상시킬 뿐만 아니라 교통류의 안정성, 임계용량, 주행 효율성의 증대로 사회비용 감소를 기대할 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.12-22
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• 2021

This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F₁-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.

• 전기학회논문지
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• 제61권11호
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• pp.1758-1764
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• 2012

A large number of wire rope has been used in various inderstiries as Cranes and Elevators from expanding the scale of the industrial market. But now, the management of wire rope is used as manually operated by rope replacement from over time or after the accident.It is caused to major accidents as well as economic losses and personal injury. Therefore its time to need periodic fault diagnosis of wire rope or supply of real-time monitoring system. Currently, there are several methods has been reported for fault diagnosis method of the wire rope, to find out the feature point from extracting method is becoming more common compared to time wave and model-based system. This method has implemented a deterministic modeling like the observer and neural network through considering the state of the system as a deterministic signal. However, the out-put of real system has probability characteristics, and if it is used as a current method on this system, the performance will be decreased at the real time. And if the random noise is occurred from unstable measure/experiment environment in wire rope system, diagnostic criterion becomes unclear and accuracy of diagnosis becomes blurred. Thus, more sophisticated techniques are required rather than deterministic fault diagnosis algorithm. In this paper, we developed the fault diagnosis of the wire rope using probability density estimation techniques algorithm. At first, The steady-state wire rope fault signal detection is defined as the probability model through probability distribution estimate. Wire rope defects signal is detected by a hall sensor in real-time, it is estimated by proposed probability estimation algorithm. we judge whether wire rope has defection or not using the error value from comparing two probability distribution.

• Spatial Information Research
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• 제7권2호
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• pp.175-190
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• 1999

최근 GIS 관련 기술이 급속도로 발전되고 안정화됨에 따라 기 구축된 우수한 GIS 기술들의 재사용 문제가 제기되고 있다. 현재 이러한 재사용 문제들은 GIS 모듈의 컴포넌트화와 표준 인터페이스 제정을 기본 방향으로 하는 GIS의 표준화 연구 방향으로 해결책을 모색하고 있다. [1] 현재 GIS 표준화 연구는 초기 단계로서 GIS 하부구조의 표준화, 다시 말하면 범세계적으로 통용될 수 있는 GIS 정보의 표준 하부구조의 구축에 역점을 두고 있다. 이러한 표준화 작업은 국제적인 GIS 선도 업체 위주로 구성된 개방형 GIS 정보의 표준 하부구조의 구축에 역점을 두고 있다. 이러한 표준화작업은 국제적인 GIS 선도 업체 위주로 구성된 개방향 GIS 컨소시엄(OGC : Open GIS Consortium)을 주축으로 하여 국제적인 GIS의 표준모델을 제시하고 있다. 특히 본 연구에서는 개방형 GIs 컨소시엄(OGC ; OpenGIS Consortium)에서 제안한 OLE/COM Simple Feature 구현 사양 1.1을 주축으로 하여 응용 시스템에 표준화된 방식으로 GIS 데이터를 서비스할 수 있는 데이터 제공자(Data Provider) 컴포넌트의 구축에 관한 사항을 종합적으로 살펴보고자 한다. 다양한 데이터베이스 시스템 또는 파일 시스템을 GIS 데이터의 기반으로 하여 표준화된 인터페이스를 제공할 수 있는 데이터 제공자 컴포넌트의 구축 방법, 데이터 제공자 컴포넌트들간의 GIS 데이터의 공유 방법 그리고 응용시스템에서의 데이터 제공자 컴포넌트 이용 방법에 관하여 중점적으로 살펴볼 것이다. 특히 이러한 OGC 사양의 데이터 제공자 컴포넌트를 구현하는 과정에서 야기되는 문제점들을 리스트하고 이의 해결방안에 대하여서도 논의할 것이다. 그리고 본 연구에서는 데이터 제공자 컴포넌트의 설계 및 분석과정을 수행함에 있어서 UML(Univied Modeling Language)을 이용함으로서 향후 타데이터 제공자 컴포넌트 개발을 위한 모델을 제시하고 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제86권3호
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• pp.291-309
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• 2023

This paper addresses the finite element modeling of functionally graded porous (FGP) beams for free vibration and buckling behaviour cases. The formulated finite element is based on simple and efficient higher order shear deformation theory. The key feature of this formulation is that it deals with Euler-Bernoulli beam theory with only three unknowns without requiring any shear correction factor. In fact, the presented two-noded beam element has three degrees of freedom per node, and the discrete model guarantees the interelement continuity by using both C⁰ and C¹ continuities for the displacement field and its first derivative shape functions, respectively. The weak form of the governing equations is obtained from the Hamilton principle of FGP beams to generate the elementary stiffness, geometric, and mass matrices. By deploying the isoparametric coordinate system, the derived elementary matrices are computed using the Gauss quadrature rule. To overcome the shear-locking phenomenon, the reduced integration technique is used for the shear strain energy. Furthermore, the effect of porosity distribution patterns on the free vibration and buckling behaviours of porous functionally graded beams in various parameters is investigated. The obtained results extend and improve those predicted previously by alternative existing theories, in which significant parameters such as material distribution, geometrical configuration, boundary conditions, and porosity distributions are considered and discussed in detailed numerical comparisons. Determining the impacts of these parameters on natural frequencies and critical buckling loads play an essential role in the manufacturing process of such materials and their related mechanical modeling in aerospace, nuclear, civil, and other structures.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3836-3854
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• 2022

The student group division is benefit for universities to do the student management based on the group profile. With the widespread use of student smart cards on campus, especially where students living in campus residence halls, students' daily activities on campus are recorded with information such as smart card swiping time and location. Therefore, it is feasible to depict the students with the daily activity data and accordingly group students based on objective measuring from their campus behavior with some regular student attributions collected in the management system. However, it is challenge in feature representation due to diverse forms of the student data. To effectively and comprehensively represent students' behaviors for further student group division, we proposed to adopt activity data from student smart cards and student attributes as input data with taking account of activity and attribution relationship types from different perspective. Specially, we propose a novel student group division method based on a multi-view student attribute heterogeneous information network (MSA-HIN). The network nodes in our proposed MSA-HIN represent students with their multi-dimensional attribute information. Meanwhile, the edges are constructed to characterize student different relationships, such as co-major, co-occurrence, and co-borrowing books. Based on the MSA-HIN, embedded representations of students are learned and a deep graph cluster algorithm is applied to divide students into groups. Comparative experiments have been done on a real-life campus dataset collected from a university. The experimental results demonstrate that our method can effectively reveal the variability of student attributes and relationships and accordingly achieves the best clustering results for group division.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권8A호
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• pp.1134-1143
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• 2000

본 연구에서는 통신망 노드에서의 큐잉 노드에서의 큐잉 지연 성능 보장을 위한 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. GPS (Generalized Processor Sharing) 개념을 확장하여 트래픽 클래스 단위의 서비스 커브를 정의하고 정의된 서비스 커브들 간의 관계를 규정짓는 시스템 방정식을 유도하였다 이러한 시스템 방정식을 기반으로 GPS 서버에서 정의 되는 세션별 가중치 값을 요구된 지연 성능과 트래픽 파라미터를 사용하여 구하였다 이와같이 유도된 가중치 값을 적용하여 GPS 알고리즘의 변형인 소위 '대역할당 알고리즘'을 소개하였다 유도된 시스템 방정식은 대역할당 알고리즘이 구현되는 서버 동작의 구체적 모델링이다 또한 대역할당 알고리즘에 수반되는 호 수락 제어조건도 도출 함으로써 수용된 모든세션들의 결정적 지연성능품질이 보장될수 있도록 하였다 가중치 값은 고정된 값이 아니고 망 노드의 상태에 따라 역동적으로 튜닝 되도록 정의되었으며 이로써 대역폭 사용의 사용의 효율성이 중대되는 특성을 갖는다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.293-300
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• 2016

The Voice recognition is one of convenient methods to communicate between human and robots. This study proposes a speech recognition method using speech recognizers based on Hidden Markov Model (HMM) with a combination of techniques to enhance a biped robot control. In the past, Artificial Neural Networks (ANN) and Dynamic Time Wrapping (DTW) were used, however, currently they are less commonly applied to speech recognition systems. This Research confirms that the HMM, an accepted high-performance technique, can be successfully employed to model speech signals. High recognition accuracy can be obtained by using HMMs. Apart from speech modeling techniques, multiple feature extraction methods have been studied to find speech stresses caused by emotions and the environment to improve speech recognition rates. The procedure consisted of 2 parts: one is recognizing robot commands using multiple HMM recognizers, and the other is sending recognized commands to control a robot. In this paper, a practical voice recognition system which can recognize a lot of task commands is proposed. The proposed system consists of a general purpose microprocessor and a useful voice recognition processor which can recognize a limited number of voice patterns. By simulation and experiment, it was illustrated the reliability of voice recognition rates for application of the manufacturing process.