• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.169-172
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• 1995

In optmizing cutting condition for face milling operation, tool wear is an important maching factor. For the purpose of establishing the relationship between various maching factor and tool wear, cutting tests have been performed. As a result, hardness and chemical composition of workpiece material, chemical compositition and grain size of cutting tool and cutting speed have been selected as machining factor. In addition, relationship between feed rate and workpiece hardness has been observed. Prior to utilizing cutting condition recommended by 'Machining Data Hardbook(MDH)' as a Knowledge base, an analysis for the validity has been provided. Based on this analysis, tool life criteria applied by MDH has been modifiied. Finaly, using MDH recommended data for neural network trainning, we can compensate the result form the trained neural network for optimizing cutting condition for some given workpice and cutting tool.

• 대한기계학회논문집A
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• 제21권2호
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• pp.209-216
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• 1997

A feature is well known as a medium to integrate CAD, CAPP and CAM systems. For a part drawing including both simple geometry and compound geometry, a process plan such as the selection of process, machine tool, cutting tool etc. normally needs simple geometry data and non-geometry data of the feature as the input. However, a extended process plan such as the generation of process sequence, operation sequence, jig & fixture, NC program etc. necessarily needs the compound geometry data as well as the simple geometry data and non-geometry data. In this paper, we propose a feature data model according to the result of analyzing necessary data, including the compound geometry data, the simple geometry data and the non-geometry data. Also, an example of the feature data model in milling process planning is described.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권1호
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• pp.30-33
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• 2016

With the advent of big data, data mining is more increasingly utilized in various decision-making fields by extracting hidden and meaningful information from large amounts of data. Even as exponential increase of the request of unrevealing the hidden meaning behind data, it becomes more and more important to decide to select which data mining algorithm and how to use it. There are several mainly used data mining algorithms in biology and clinics highlighted; Logistic regression, Neural networks, Supportvector machine, and variety of statistical techniques. In this paper it is attempted to compare the classification performance of an exemplary algorithm J48 and REPTree of ML algorithms. It is confirmed that more accurate classification algorithm is provided by the performance comparison results. More accurate prediction is possible with the algorithm for the goal of experiment. Based on this, it is expected to be relatively difficult visually detailed classification and distinction.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제13권2호
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• pp.217-226
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• 2002

In this paper, we derive noninformative priors for the ratio of failure rates in exponential model. A class of priors is found by matching the coverage probabilities of one-sided Baysian credible interval with the corresponding frequentist coverage probabilities. And we prove that the noninformative prior matches the alternative coverage probabilities and is a HPD matching prior up to the second order. Finally, we provide simulated freqentist coverage probabilities under the derived noninformative prior for small samples.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권6_3호
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• pp.1197-1204
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• 2023

Ti-alloy, a high-strength alloy material among the materials used in aircraft that are trending toward lighter weight, is classified as a difficult-to-cut material that requires a lot of energy for cutting. Cutting in a high-temperature environment is considered one means of making this possible, and various studies have been conducted on it. In particular, research on LAM (Laser Assisted Machining (LAM)), which utilizes laser heating of the cutting area, is being actively conducted. Before processing of the milling cutter begins, the temperature is raised locally by the laser irradiated through the laser head carrier, and the resistance during milling is reduced. Therefore, in this paper, in order to derive such conditions, we performed heat transfer analysis according to transfer conditions and compared it with actually applied test data to use it to establish appropriate processing conditions.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권6_3호
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• pp.1127-1133
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• 2022

Recently, the use of aircraft structures using Ti alloy (Ti-6Al-4V), a lightweight high-strength alloy material, is rapidly increasing due to the weight reduction of aircraft. However, high-strength materials such as Ti alloys require high energy for cutting and are classified as difficult-to-cut materials. Also, research on Laser Assisted Machining (hereinafter referred to as LAM), a cutting processing technology that utilizes improved machinability, is being actively researched. Therefore, in this paper, in order to confirm the proper temperature distribution using a laser, the finite element method is used to determine the temperature distribution according to the calorific value condition to derive the appropriate condition, and the thermal load generated at this time is used as a structural analysis. It is intended to be used as basic data for LAM processing conditions by measuring the amount of residual stress and thermal deformation caused by heat.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.471-475
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• 2008

생명과학분야에서 마이크로어레이 기술은 세포에서의 RNA 발현 프로파일을 관찰할 수 있도록 함으로써 생명현상의 규명 및 약물개발 등에서 분자수준의 생명현상에 대한 관찰과 분석이 가능해지고 있다. 마이크로어레이 데이터분석에서는 특정한 처리나 과정에서 현저한 특성을 보이는 유전자를 식별하기 위한 분석뿐만 아니라 유전자 전체인 게놈수준에서의 분석도 이루어진다. 약물반응 실험에서는 약물에 대한 게놈수준의 발현 프로파일을 관찰하는 것도 많은 정보를 제공할 수 있다. 약물실험에서는 대조군과 실험군들간에 관심있는 상대적인 발현특성을 갖는 유전자군을 전체적으로 추출하는 것이 필요한 경우가 있다. 예를 들면 정상군은 두개의 실험군에 대해서 중간정도의 발현정도를 갖는 유전자군을 식별하는 분석을 하는 경우, 생물학적인 데이터의 특성상 절대값을 비교하는 방법으로는 유용한 유전자들을 효과적으로 식별해 낼 수 없다. 이 논문에서는 정상군과 실험군들의 발현정도값의 경향을 판단하기 위해서 각 유전자에 대해서 집단별 대표값을 선정하여 퍼지집합으로 집단의 값의 범위를 결정하고, 이를 이용하여 특성 패턴을 갖는 유전자들을 식별해내는 방법을 제안하고, 실제 데이터를 통해서 실험한 결과를 보인다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.120-130
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• 1993

본 연구에서는 니켈의 가공시 나타나는 공구의 마멸에 대한 정량화 및 절삭변 수와의 연관성에 대한 연구는 그 자체가 마멸에 대한 데이터 베이스 측면에서 중요하 고, 이러한 접근방법으로는 연구가 거의 이루어지지 않았다는 측면에서도 큰 의미를 갖는다. 본 연구는 특히 경도가 큰 공구인 CBN, 소결 다이아몬드(poly crystal dia- mond 이하 PCD), 단결정 다이아몬드(single crystal diamond 이하 SCD)공구를 사용하 여 니켈의 절삭에서 나타나는 공구의 마멸에 대한 분석을 선행한 후 수집한 정보로부 터 절삭속도, 이송, 절삭깊이 및 공구의 nose반경이 공구의 마멸 및 표면의 성상(su- rface quality)에 미치는 영향에 대하여 고찰하였고 절삭조건의 변화에 따라 마멸에 대한 예상 곡선을 구하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-10
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• 2018

본 연구는 디지털 마케팅의 구성요인과 앞으로의 흐름을 예측하기 위해 계층적 분석 방법(AHP)을 활용하여 디지털 마케팅 구성 요인간의 상대적 중요도를 도출하고 광고 부문 전문가와 비광고 부문 전문가의 의견을 비교 분석하였다. 연구 결과, 디지털 마케팅 상위요인들의 상대적 중요도는 결합(0.260), 전환(0.259), 최적화(0.243), 기반 기술(0.238)의 순으로 나타났으며 하위요인들의 상대적 중요도는 인공지능과 머신러닝(0.086), 빅데이터(0.085), 콘텐츠 큐레이션(0.060) 순으로 나타났다. 또한, 광고 부문 전문가들은 결합과 최적화의 상대적 중요도가 높은데 반해 비광고 부문 전문가는 전환과 기반기술로 나타나 직무 특성 별 상대적 중요도가 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 디지털 마케팅의 전체적인 구성 요인과 중요도를 통해 향후 디지털 마케팅 전략을 수립하는데 유용한 시사점을 제공할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.62-73
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• 2022

국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.