• 한국정밀공학회지
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• 제15권3호
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• pp.24-30
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• 1998

Strength and displacement of jig body in index machine utilized for multiprocess machining such as drilling, boring and tapping, etc, at the same time were analyzed by the use of finite element analysis soft ware ANSYS 5.2A. The whole geometry was constructed by 4048 elements and 7016 nodes employing 8 node brick element. The analyses were carried out on five loading cases combining vertical and horizontal machining to simulate the case occurring large displacement and the one occurring small displacement one and provided following conclusions. (1) Jig body had sufficient strength because its safety factor was 6.95 even in the most severe loading case. (2) The largest displacement in Z direction was 549 m and that in radial direction was 43.7 m. (3) In order to reduce the displacement, vertical machining rather than horizontal or two or three processes should be adopted in the same station. (4) Alternate change of horizontal machining direction at consecutive stations can reduce the displace ment. (5) The dimension of the slider should be increased to reduce the displacement by the tolerance in the sliding part. (6) A bypass idle piston head needs to be installed to give a counterpart supporting load from opposite direction for a single horizontal machining case.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권4호
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• pp.433-438
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• 2011

종이컵 성형기는 배럴캠, 인덱스, 터렛, 모터 등의 많은 부품으로 이루어진다. 그 중에서 배럴캠은 기계의 주 구동부이다. 배럴캠이 회전하면서 인덱스에 고정되어 있는 롤러를 밀어준다. 그리고 인덱스와 연결된 터렛이 회전하면서 종이컵이 만들어진다. 따라서 종이컵 성형기의 성능은 배럴캠에 큰 영향을 받는다. 이번 연구에서는 배럴캠을 설계하는 프로그램이 MATLAB 을 이용하여 개발 되었다. 프로그램은 배럴캠의 프로파일을 만들어준다. 이 프로파일은 3 차원 CAD 프로그램을 이용 하여 3 차원 CAD 모델로 변환된다. 이 3 차원 CAD 모델과 배럴 캠의 3 차원 레이저 측정을 통해 생성된 모델을 포함하는 동역학 모델을 생성하였다. 그리고 동역학 모델을 검증하기 위해 기계의 인덱스의 회전각이 고속카메라를 이용하여 측정된다. 동역학 모델의 회전각을 비교하여 프로그램을 검증한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권5호
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• pp.921-929
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• 2011

정보화시대에 대학에서의 교양 컴퓨터교육과정은 컴퓨터에 대한 소양을 쌓고 정보화 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양하여 생산성 향상은 물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 않게 하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 대학생을 대상으로 컴퓨터교육 만족도에 영향을 미치는 결정적인 변인의 발견 및 만족도를 분석한다. 전처리과정으로 자바 기반의 학습 도구인 속성 부분집합의 선택기반을 사용하여 최적의 변인을 선택한 후 통계적 학습이론에 기반을 둔 다중 최소제곱 서포트벡터 기계를 사용하고자 한다. 대학의 교양 컴퓨터교육 만족도 분석을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기 보다는 기존의 다중 서포트벡터기계와 다중 최소제곱 서포트벡터기계를 비교 분석한다. 본 논문의 연구결과는 컴퓨터교육 만족도 자료의 분석에서 다중 최소제곱 서포트벡터기계가 다중 서포트벡터기계와 같이 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제29권3호
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• pp.219-228
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• 2022

The most widely used parameter to represent rock abrasiveness is the Cerchar abrasivity index (CAI). The CAI value can be applied to predict wear in TBM cutters. It has been extensively demonstrated that the CAI is affected significantly by cementation degree, strength, and amount of abrasive minerals, i.e., the quartz content or equivalent quartz content in rocks. The relationship between the properties of rocks and the CAI is investigated in this study. A database comprising 223 observations that includes rock types, uniaxial compressive strengths, Brazilian tensile strengths, equivalent quartz contents, quartz contents, brittleness indices, and CAIs is constructed. A linear model is developed by selecting independent variables while considering multicollinearity after performing multiple regression analyses. Machine learning-based regression methods including support vector regression, regression tree regression, k-nearest neighbors regression, random forest regression, and artificial neural network regression are used in addition to multiple linear regression. The results of the random forest regression model show that it yields the best prediction performance.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• Current Optics and Photonics
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• 제8권3호
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• pp.230-238
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• 2024

The refractive index is a key material-design parameter, especially for high-refractive-index glasses, which are used for precision optics and devices. Increased demand for high-precision optical lenses produced by the glass-mold-press (GMP) process has spurred extensive studies of proper glass materials. B₂O₃, SiO₂, and multiple heavy-metal oxides such as Ta₂O₅, Nb₂O₅, La₂O₃, and Gd₂O₃ mostly compose the high-refractive-index glasses for GMP. However, due to many oxides including up to 10 components, it is hard to predict the refractivity solely from the composition of the glass. In this study, the refractive index of optical glasses based on the B₂O₃-La₂O₃-Ta₂O₅-SiO₂ system is predicted using machine learning (ML) and compared to experimental data. A dataset comprising up to 271 glasses with 10 components is collected and used for training. Various ML algorithms (linear-regression, Bayesian-ridge-regression, nearest-neighbor, and random-forest models) are employed to train the data. Along with composition, the polarizability and density of the glasses are also considered independent parameters to predict the refractive index. After obtaining the best-fitting model by R² value, the trained model is examined alongside the experimentally obtained refractive indices of B₂O₃-La₂O₃-Ta₂O₅-SiO₂ quaternary glasses.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.45-53
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• 2020

철도분야에서도 계측자료를 바탕으로 머신러닝 기법을 이용하여 예측 분석하는 시도가 점차적으로 증가하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 열차의 차상가속도 데이터를 기반으로 궤도의 품질을 결정하는 지표 중에 하나인 궤도품질지수를 머신러닝 기법을 활용하여 예측하였다. 머신러닝 기법으로 활용하고 있는 대표적인 3개의 모델로 궤도품질지수를 예측하여 가장 정확도가 높은 모델은 XGBoost으로 데이터셋에서 85% 이상의 예측정확도를 보였다. 또한 윤축과 대차의 z축의 진동가속도가 고저 궤도품질지수의 기여도가 높은 것으로 나타났으며, 이는 기존 연구결과와도 잘 일치하였다. 이러한 결과를 볼 때 단일 알고리즘인 서포터 벡터머신보다는 앙상블 알고리즘을 적용한 랜덤포레스트와 XGBoost이 정확도가 높은 것으로 판단된다. 따라서 머신러닝 기법에서 적용모델에 따라 정확도가 달라질 수 있기 때문에 차량진동가속도를 이용한 궤도품질지수를 예측하기 위해서는 앙상블 알고리즘을 가지는 모델을 적용하는 것이 적절할 것으로 판단된다.

• 정보관리학회지
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• 제25권2호
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• pp.199-221
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• 2008

본 연구는 전문(fulltext) 환경에서 수작업 색인과 자동색 인의 색 인용어의 특성과 차이점을 알아보는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 영어로 작성된 단행본에 대한 권말색인과 두 개의 유사 색인 시스템(LinkIt 과 Termer)을 이용한 색인들이 이용되었다. 이러한 비교분석을 통해 수작업 색인은 이용과 브라우징에 대한 강점이 있으며 자동색인은 자동 시스템에서의 탐색에 강점이 있음을 확인하였지만, 양자간의 경계가 불분명해짐도 아울러 확인하였다. 마지막으로 브라우징과 탐색을 위한 유사 색인 시스템의 이용에 있어서 고려할 점과 이에 대한 향후 연구에 대하여 토의하였다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제21권6호
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• pp.26-32
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• 2003

Arc welding process has indicated that it suffers from many flaws. It's because requirement of products is diverse and factors which affects the quality is also various. Therefore, in order to stabilize the welding process, it is important to choose a proper welding machine for the each process, and to evaluate the welding process capability of each machine. In this study, rational and simple index to evaluate the welding machine was set the coefficient of resistance variation through the arc stability examination such as spatter generation weight and bead configuration uniformity etc. And the method to evaluate the process capability index was developed by application of 6$\sigma$.

• 한국생산제조학회지
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• 제19권5호
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• pp.678-683
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• 2010

The drum cam with rotational follower is used to apply the ATC and index table of machine tools and it has the merit of minimizing the backlash. In general, to machine the drum cam with rotational follower, 5-axis CNC machine must be used and its kinematic principle must be included in modeling on CAM. So, the commercialized CAM software can't be applied to this machining of drum cam. Though some special software for machining drum cam was developed, it could be applied to special 5-axis CNC machine tools and the finish machining module was not applied. To solve this problem, this study includes the induction of the post processing algorithm for the rough machining of drum cam on several 5-axis CNC machine tools, type AC, AB and Be. The finish machining software will be treated in next study. A sample drum cam was machined on 5-axis CNC machine tool of AC type. The designed geometric profile of drum cam consist to the measured profile after machining well. This post processing algorithm for rough machining of the drum cam was clearly verified.