As artificial intelligence has become commonplace in various fields, the transparency of AI in its development and implementation has become an important issue. In safety-critical areas, the eXplainable and/or understandable of artificial intelligence is being actively studied. On the other hand, machine learning have been applied to the intelligence of self-organizing network (SON), but transparency in this application has been neglected, despite the critical decision-makings in the operation of mobile communication systems. We describes concepts of eXplainable machine learning (ML), along with research trends, major issues, and research directions. After summarizing the ML research on SON, research directions are analyzed for explainable ML required in intelligent SON of beyond 5G and 6G communication.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.13
no.2
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pp.65-75
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2002
The support vector machine (SVM), first developed by Vapnik and his group at AT &T Bell Laboratories, is being used as a new technique for regression and classification problems. In this paper we present an approach to estimating approximate prediction intervals for SVM regression based on posterior predictive densities. Furthermore, the method is illustrated with a data example.
The safety device of infrared type for dangerous machine being used currently has a harmful effect on human's eye and skin. In this paper we explain about the characteristics of lasr source and analyze the amount of harmfulness on human's eye by simulation method. We used the datas given by ANSI in this simulation.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.11a
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pp.450-455
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1996
Emotional intelligence is investigated in terms of a composing machine as a modern abstract art form. Music has the longest tradition of being an art form which has an explicit formal foundation. Formal aspects of traditional and modern music theory are explained in terms of simple numerical relationship and illustrated with examples. The exploration of art in the view of intelligence, information and structure will restore the balanced sense of art and science which seeks happiness in life.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.06a
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pp.51-60
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2000
High-speed milling machine is being sold mainly in the market of die and mold industries, because it reduces machining time greatly as proportion to the spindle speed of machine tool. From the experimental milling tests, it has been cleared that the ball end mill is quite suitable for high speed milling and also tool wear reduces in higher speed milling condition. And a new milling concept with ultra high speed over 100, 000 rpm is proposed for solving the various problems such as NC cutter path generation and NC feed conformity etc.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.17
no.12
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pp.3115-3123
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1993
This paper presents a real-time correction method of the movemont errors of a translatory precision machine axis. This method is a null-balances technique in which two plane mirrors are used to generate an interferometric fringe pattern utilizing the optical principles of TwymanGreen interferometry. One mirror is fixed on a reference frame, while the other is placed on the machine axis being supported by three piezoelectric actuators. From the fringe pattern, one translatory and two rotational error components of the machine axis are simultaneously detected by using CCD camera vision and image processing techniques. These errors are then independently suppressed by activating the peizoelectric actuators by real-time feedback control while the machine axis is moving. Experimental results demonstrate that a machine axis can be controlled with movement errors less than 10 nm in vertical straightness, 0.1 arcsec in pitch, and 0.06 arcsec in roll for 50mm travel by adopting the real-time correction method.
Seo, Mal Yong;Park, In Man;Park, Sung Min;Han, Sun Ju;Lee, Young Il
Textile Coloration and Finishing
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v.8
no.5
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pp.7-16
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1996
The air-flow dyeing machine is a new type of dyeing machine. Which is an energy saving type to be able to dye the fabrics with the lowest liquor ratio and in shorter time. This machine is operated with an aerodynamic system rather than a hyd raulic system for traditional jet or overflow dyeing. An air-flow dyeing machine(Green-flow) by the use of aerodynamic technology was developed and compared with the Luft-roto machine made by Thies Company, Germany, in this study. Three samples were dyed with both machines under the same dyeing conditions and color fastness, dyeing levelness, drapability, and mechanical properties of these samples were compared. The results were as follows; Both machines have almost the same dyeability. The dyeability was good at liquor ratio of 1: 3.5 and the speed of 450yds/min. The order for drapability was Crepe de Chine > Cool Peach > Charmeuse. Except for the color fastness of sublimation being below class 4, most color fastness of samples dyed with Green-flow m/c were above class 4. The maximum speed was 510yds/min. for Crepe de Chine and the standard deviation of K/S value was lower for Charmeuse and Cool Peach when employed on the "Green-flow" machine and lower for Crepe de Chine when employed on the Luft-roto machine. Comparing with dyeing of the Green-flow machine and that of the Luft-roto machine, the RT of the Charmeuse was found to be higher with the Green-flow machine and thus the sample had an improved wrinkle recovery. LT and WT of Cool Peach were higher, and shear properties(G, 2HG, 2HGS) of Crepe de Chine were higher, both turning out as suitable for clothing. clothing.
Purpose: The purpose of this study is to examine machine learning use cases in manufacturing companies from a digital quality management (DQM) perspective and to analyze and present machine learning research patterns from a quality management perspective. Methods: This study was conducted based on systematic literature review methodology. A comprehensive and systematic review was conducted on manufacturing papers covering the overall quality management process from 2015 to 2022. A total of 3 research questions were established according to the goal of the study, and a total of 5 literature selection criteria were set, based on which approximately 110 research papers were selected. Based on the selected papers, machine learning research patterns according to quality management were analyzed. Results: The results of this study are as follows. Among quality management activities, it can be seen that research on the use of machine learning technology is being most actively conducted in relation to quality defect analysis. It suggests that research on the use of NN-based algorithms is taking place most actively compared to other machine learning methods across quality management activities. Lastly, this study suggests that the unique characteristics of each machine learning algorithm should be considered for efficient and effective quality management in the manufacturing industry. Conclusion: This study is significant in that it presents machine learning research trends from an industrial perspective from a digital quality management perspective and lays the foundation for presenting optimal machine learning algorithms in future quality management activities.
Since domestic and foreign platform companies and mobile carriers adopt and use different kinds of smart platforms, developers should develop or convert contents according to each smart platform to provide a single smart content for customers. It takes long time and a lot of money to convert the conventional smart contents in order to serve other smart platforms. For the reason, more attention has been paid on Smart Cross Platform or Hybrid Platform, the core technologies of OSMU(One Source Multi Use) in which, once a program is coded, it can be executed in any platforms regardless of development languages. As a result, PhoneGap and HTML5 based Sencha Touch have been introduced. In this paper, we developed the smart virtual machine, which is built in smart cross platform based smart devices, unlike Android, iOS, Windows Phone devices being dependent of platforms, and helps to download and execute applications, being independent of platforms. the smart virtual machine supports C/C++, and Java language, being differentiated from JVM by sun microsystems that supports only Java language and .NET framework by microsoft that supports only C, C++ and C#. Therefore, it provides contents developers with the environment where they can get a wide range of options in choosing a language and develop smart contents.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.18
no.6A
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pp.115-127
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2008
The Native API is a system call which can only be accessed with the authentication of the administrator. It can be used to detect a variety of malicious codes which can only be executed with the administrator's authority. Therefore, much research is being done on detection methods using the characteristics of the Native API. Most of these researches are being done by using supervised learning methods of machine learning. However, the classification standards of Anti-Virus companies do not reflect the characteristics of the Native API. As a result the population data used in the supervised learning methods are not accurate. Therefore, more research is needed on the topic of classification standards using the Native API for detection. This paper proposes a method for re-grouping malicious codes using fuzzy clustering methods with the Native API standard. The accuracy of the proposed re-grouping method uses machine learning to compare detection rates with previous classifying methods for evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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