빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 빅데이터 분석은 소셜 빅데이터, 실시간 사물지능통신(M2M; Machine to Machine), 센서 데이터, 기업 고객관계 데이터 등 도처에 존재하는 다양한 성격의 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것을 말한다. 빅데이터 시대에는 단순히 데이터 베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 폭발적으로 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 무엇보다 중요해졌다. 그런데 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 따라서 본 연구는 우리나라에서 2000년-2017년 사이 혁신확산이론 모델을 기반으로 한 주제로 출판된 연구 50개 논문 750개 샘플을 대상으로 하였다.
In this study, the machine learning which has been widely used in prediction algorithms recently was used. the research point was the CD(chudong) point which was a representative point of Daecheong Lake. Chlorophyll-a(Chl-a) concentration was used as a target variable for algae prediction. to predict the Chl-a concentration, a data set of water quality and quantity factors was consisted. we performed algorithms about random forest and gradient boosting with Python. to perform the algorithms, at first the correlation analysis between Chl-a and water quality and quantity data was studied. we extracted ten factors of high importance for water quality and quantity data. as a result of the algorithm performance index, the gradient boosting showed that RMSE was 2.72 mg/m3 and MSE was 7.40 mg/m3 and R2 was 0.66. as a result of the residual analysis, the analysis result of gradient boosting was excellent. as a result of the algorithm execution, the gradient boosting algorithm was excellent. the gradient boosting algorithm was also excellent with 2.44 mg/m3 of RMSE in the machine learning hyperparameter adjustment result.
Consider an m machine flow shop with blocking. The processing time of job j,j=1,..., n on each one of the m machines is equal to the same random variable $X_j$ and is distributed according to $F_i$. We assume that the processing times are stochastically ordered, i.e., $F_{1_{-st}}{<}F_{2_{st}}{<}cdots_{-st}{<}F_n$. We show that the sequence 1,3,5,...,n-1,n,n-2,...,6,4,2 when n is even and sequence 1,3,5,...,n-2,n,n-1 ... 6,4,2 when n is odd minimizes the expected makespan and that the sequence 1,...,n minimizes the expected flow time.
최근 무선통신 기술이 급속도로 발전하면서 스마트 센서를 이용한 사물통신 (Machine-to-Machine, M2M)과 사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 등의 신규 서비스들이 창출되고 있다. 본 논문에서는 사용자들이 스마트폰이나 태블릿PC 등의 사용자 장비 (User Equipment, UE)를 이용하여 사물인터넷 디바이스 (IoT Device, IoTD)를 제어하는 환경에서, 스몰셀 기지국(Small-cell Access Point, SAP)을 도입하여 IoTD를 개인화하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 먼저 UE, IoTD, 그리고 SAP 로 구성되는 시스템 아키텍처를 소개한다. 이후, IoTD의 프로파일 등록 절차와 댁내 외 UE의 IoTD를 제어 절차로 구성되는 IoTD 개인화 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 시스템 성능을 분석하였고, 전형적인 방법보다 제안하는 방법이 패킷 지연시간, 패킷 손실률, 그리고 정규화된 수율 측면에서 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
시가화 지역 토지피복분류는 도시계획 및 관리에 활용된다. 따라서, 시가화 지역에 대한 분류 정확도 향상 연구는 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3A을 기계학습 중 Support Vector Machine(SVM)과 Artificial Neural Network(ANN)을 기반으로 시가화지역 분류를 진행하였다. 훈련 데이터 구축과정에서 25 m 격자를 기반으로 훈련 지역을 구분하여 영상을 학습하였으며, 학습된 모델을 활용하여 테스트 지역을 분류하였다. 검증과정에서 250개의 GTP를 활용하여 오차 행렬을 통한 결과를 제시하였다. SVM 4가지 기법과 ANN 2가지 기법 중 SVM Polynomial Model이 가장 높은 정확도인 86%를 나타냈다. Ground Truth Points(GTP)를 활용하여 두 개의 모델을 비교하는 과정에서, SVM 모델은 전체적으로 ANN 모델보다 효과적으로 KOMPSAT-3A 영상을 분류하였다. 건물, 도로, 식생, 나대지 4가지 클래스 분류 중 건물이 가장 낮은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 고층건물에 따른 건물 그림자에 의한 오분류가 주요 원인으로 나타났다.
Many methods and techniques to reduce ground vibrations are well known. Some of them are to adopt electric milisecond detonators with a sequential blasting machine or an initiating system with an adequate number of delay intervals. The types of electric detonators munufactured in Korea include instantaneous, decisecond and milisecond delays byt numbers of delay intervals are only limite from No.1 to No.20 respectively. It is not sufficient to control accurately milisecond time with these detonators in tunnel excavation. Sequential fire time refers to adding an external time delay to a detonators norminal firing time to obtain sequential initiation and it is determined by sequential timer setting. To reduce the vibration level, sequential blasting machine with decisecond detonatore was adopted. A total of 134 blasting was recorded at various sites. Blast-to-structure distances ranged from 20.3 to 42.0 meter, where charge weight varied from 0.25 to 0.75 kg per delay. The results can be summarized as follow : 1. The effects of sequential blasting machine on the vibration level are discussed. The vibration level by S.B.M. are decreased approximately 14.38~18.05 to compare to level of conventional blasting and cycle time per round can be saved. 2. The empirical equations of particle velocity were obtained in S,B.M. and conventional blastin. $V=K(D/W^{1/3})-n$. where the values for n and k are estimated to be 1.665 to 1.710 and 93.59 to 137 respectively. 3. The growth of cracks due to vibrations are found but the level fall to within allowable value.
SUS304 is wellknown as difficult-to-machine materials. It is easy to appear workhardened, and workhardening is one of the causes of groove wear on the tool. In this paper, the author would like to compare the width of flank wear with that of groove wear, and to find whether the groove wear can be used as a criterion of a tool life. The design of the twelve tests provides three levels for each variable (speed: 200m/min, 118m/min, 70m/min; feed: 0.3mm/rev, 0.17mm/rev, 0.1mm/rev; depth of cut: 0.4mm, 0.28mm, 0.2mm). The study of tool-life testing by statistical technique follows usual most scientific sequence. So the tool-life predicting equation is calculated by the method of least squares. The overall adequacy of the model can be verified by the analysis of variance. The results obtained are as follows : 1) When SUS304 is cut in 200(m/min), the width of flank wear is much larger than that of groove wear. 2) In cutting speed 118m/min, flank wear is a little larger than groove wear and in the cutting speed 70m/min, the latter is a little larger so that it is reasonable to determine the tool life according the crierion by groove wear in the low cutting speed (less than 70m/min). 3) Owing to the burr the depth of engagement along the cutting edge is extended toward the shank.
공작기계가 협력의 주체가 되는 생산시스템에서는 공작기계가 다양한 내외부적 요인들과 협력을 유지하면서 스스로 지식을 진화시킬 수 있는 M2M(Machine To Machine) 환경을 만들어 갈 수 있게 될 것이다. 본 연구에서는 지식진화형 지능공작기계의 개발을 위한 대화 모듈 에이전트 설계에 대한 내용을 소개한다. 지식진화형 지능 공작기계를 개발하기 위해서는 인간 전문가를 대신할 다양한 지식과 이에 적합한 지식처리가 필요하다. 그러기 위해서는 무엇보다 기계간 협력을 위한 에이전트의 요구가 필수적이다.(중략)
최근 인간 사물 환경 등 모든 사물이 네트워크에 연결돼 언제 어디서나 다양한 디바이스로 관련 정보를 쉽게 이용할 수 있는 사물지능통신망 서비스가 차세대 방송통신 시장의 새로운 먹거리로 전망되고 있다. 이는 기존의 방송, 통신, 인터넷 등 개별 미디어를 기반으로 한 인간 중심의 정보수집 방법에서 이들을 융합한 인간 대(對)사물, 사물 대(對)사물로의 정보 수집 방법의 진화에 의한 것으로 그 진화의 중심에 'M2M(Machine to Machine : 사물지능통신)'이 있다. 그 예로, 미국의 타임지는 지난해 최고의 발명품으로 사물 인터넷(The Internet of Things)을 채택했으며, 국내 언론에서는 2020년 1000억대가 넘는 사물들이 네트워크에 연결될 것으로 전망하고 있다. 본 고는 방송통신 인프라의 효율적인 활용을 통해 저탄소 녹색성장, 기후변화 대응, 에너지 절감, 재난 재해 방지 등 국가 정책을 뒷받침하고 미래방송 통신 융합 ICT(Information & Communication Technology)를 선도 하는 사물지능통신(M2M)의 발전과 및 관련 미래 서비스 모델을 살펴보고자 한다.
The tapping is machining process that makes a female screw on the parts to be assembly together. It is used for the high-speed tapping machine with synchronizing function for the high productivity. This paper describes the development of the ultra high-speed tapping machine with 10,000rpm. The key factors in the tapping speed are the acceleration/deceleration velocity and the synchronizing errors between the spindle motor and feeding motor. To minimizing acceleration/deceleration time, the low inertia spindle with synchronous built-in servo motor is developed. To minimizing synchronizing errors, the tapping cycle algorithm under open architecture CNC environment is optimized. The developed tapping machine has 0.13sec/10,000rpm in acceleration/deceleration time and the synchronizing error below 4.0%. It has 0.55sec for cycle time of one female screw, M3 tap, 2 times depth of tap diameter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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