• 한국정밀공학회지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.93-99
• /
• 1998

Although laser interferometer measurement system has advantages of measurement range and accuracy, it has some disadvantages when measurement of multi degrees of freedom of motion are required. Because the traditional error measurement methods for geometric errors (two straightness and three angular errors) of a slide of machine tools measures error components one at a time. It may also create an optical path difference and affect the measurement accuracy. In order to identify and compensate for geometric errors of a moving rigid body in real time processes, an on-line error measurement system for simultaneous detection of the five error components of a moving object is required. Using laser alignment technique and some optoelectronic components, an on-line measurement system with 5 degrees of freedom was developed for the geometric error detection in this study Performance verification of the system has been performed on an error generating mechanism. Experimental results show the feasibility of this system for identifying geometric errors of a slide of machine tools.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.7-12
• /
• 2014

IETF (Internet Engineering Task Force)의 CoAP (Constrained Application Protocol) 프로토콜은 작은 용량의 메모리와 저전력 등 제한된 환경에서 센서나 구동체 노드 간에 통신을 지원한다. CoAP 프로토콜은 HTTP와 쉽게 상호 변환할 수 있으며, 사물인터넷(Internet of Thing : IoT)와 M2M (Machine-to-Machine) 환경에서 저전력 센서와 구동체 네트워크를 통한 기반 시설을 감시하거나 관리할 수 있다. IETF CoRE(Constrained RESTful environments) 워킹그룹(Working Group)에서 2010년에 CoAP 프로토콜에 대한 표준화를 시작하여 최근에 RFC(Request for Comments) 7252로 발표한다 [2]. 본 논문에서는 이질적인 운영 환경에서 CoAP 프로토콜을 설계하고 구현하여 상호 호환성을 검증한다. 이를 위해 CoAP 클라이언트에는 윈도우 기반의 CoAP 프로토콜을 실현하고, CoAP 서버에는 리눅스 기반의 CoAP 프로토콜을 구현하여 상호 연동 실험을 실시하여 동작을 확인한다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.65-82
• /
• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권7호
• /
• pp.885-892
• /
• 2004

본 논문에서는 SVM에 기반을 둔 결정법칙에 의해 얼굴인식과 서명인식시스템으로 구성된 다중생체인식시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 퍼지 선형판별기법(Fuzzy Linear Discriminant Analysis : Fnzzy LDA)를 이용한 얼굴인식과 선형판별분석기법과 구간매칭기법을 이용한 서명인식을 구축하였다. 두 개의 단일생체인식시스템을 효과적으로 융합시키기 위해 우선 독립적인 두 개의 생체인식시스템에 의해 산출된 매칭도로부터 등록자(Genuine)와 침입자(Impostor)의 확률 분포 모델을 생성한 후, SVM(Support Vector Machine)에 의해 최종 인증하는 구조로 되어있다. 제안된 방법인 SVM기반 결정법칙을 적용하여 실험한 결과 기존에 결정법칙으로 많이 사용되고 있는 가중치합과 결정트리 방식에 비해 각각 $1.654{\%}$와 $3.3{\%}$의 인식률 향상을 나타내 제안된 방법의 우수성을 나타냈다.

• 한국생산제조학회지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.675-681
• /
• 2015

When many holes on a plane are machined simultaneously, the positional precision and machining efficiency are very important. Multi-spindle heads are typical order making products of which the number of shafts and hole positions vary depending on the size or form of the product. For the automatic design of multi-spindle heads, the design modules for power transmission systems for drive, idle, and spindle shafts were developed, and a design technique the determining the optimum position and number of idle shafts according to gear positions was developed. In addition, for the precise determination of the multi-spindle head, the design methods for the guide planes of columns, and feed mechanisms were devised. In addition, the design modules for accurate clamping and automatic transportation mechanisms were developed. Finally, in order to simplify and standardize the design process, the design analysis and simulation verification modules are integrated.

• Design & Manufacturing
• /
• 제13권2호
• /
• pp.54-59
• /
• 2019

CNC(Computer Numerical Control) machine tools are being used in various industrial fields such as aircraft and automobiles. The machining conditions used in the mold industry are used, and the simulation and the experiment are compared. The tool used in the experiment was carried out to increase the reliability of the simulation of the cutting machining. The program used in the 3D-FEM (finite element method) was the AdvantEdge and predicted by down-milling. The tool model is used 3D-FEM simulation by using the cutting force, temperature prediction. In this study, we carried out the verification of cutting force by using a 3-axis tool dynamometer (Kistler 9257B) system when machining the plastic mold Steel machining of NAK-80. The cutting force experiment data using on the charge amplifier (5070A) is amplified, and the 3-axis cutting force data are saved as a TDMS file using the Lab-View based program using on NI-PXIe-1062Q. The machining condition 7 was the most similar to the simulation and the experimental results. The material properties of the NAK-80 material and the simulation trends reflected in the reverse design of the tool were derived similarly to the experimental results.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.351-361
• /
• 2021

화재는 막대한 재산과 인명피해를 초래하고 있으며 크고 작은 화재가 지속해서 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 화재 유형별로 화재에 영향을 미치는 각종 위험요인을 예측하고자 한다. 전국에서 화재 발생 건수가 가장 많은 경기도를 대상으로 화재발생위험요인 예측분석을 실시하였다. 또한, 머신러닝 방법인 SVM, RF, GBRT를 활용하여 각 모형의 정확성을 MAE,RMSE를 통해 적합도가 높은 모형을 제시하였으며 이를 토대로 경기도 화재발생요인 예측분석을 실시하였다. 머신러닝 방법 3가지를 비교분석한 결과 RF가 MAE 1.517, RMSE 1.820으로 나타났으며 MAE, RMSE 검증데이터 및 시험데이터의 경우 MAE값 0.024, RMSE값 0.12의 차이로 매우 유사하게 나타나 가장 우수한 예측력으로 나타났다. RF기법을 적용하여 분석한 결과 공통적으로 발화장소가 화재발생에 가장 큰 영향을 주는 위험요인으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 화재발생에 영향을 주는 요인들의 위험순서를 파악하여 화재안전관리의 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제12권1호
• /
• pp.64-71
• /
• 2017

Considering the volatility, intermittent and random of photovoltaic (PV) generation systems, accurate forecasting of PV power output is important for the grid scheduling and energy management. In order to improve the accuracy of short-term power forecasting of PV systems, this paper proposes a prediction model based on environmental factors and support vector machine optimized by genetic algorithm (GA-SVM). In order to improve the prediction accuracy of this model, weather conditions are divided into three types, and the gray correlation coefficient algorithm is used to find out a similar day of the predicted day. To avoid parameters optimization into local optima, this paper uses genetic algorithm to optimize SVM parameters. Example verification shows that the prediction accuracy in three types of weather will remain at between 10% -15% and the short-term PV power forecasting model proposed is effective and promising.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국신재생에너지학회 2010년도 추계학술대회 초록집
• /
• pp.75.1-75.1
• /
• 2010

This research presents a fuel cell simulator for control logic verification and operator training. Nowadays, power industries are focusing on clean energy as a response to new policy. The fuel cell can be the solution for clean energy, but operating technology is not well developed compared to other conventional power plans because of its short history. Therefore we need a simulator to verify the new control strategy and train operators, because the price of a real fuel cell system is too high and mechanically weak to be used for these kind of purposes. To develop the simulator, a 300 KW MCFC(Molten Carbonate Fuel Cell) system was modeled with stack, BOPs(pre-reformer, steam generator, etc) and mechanical components(valves, pipes, pumps, blowers, etc). The process model was integrated to emulated control system and HMI(Human Machine Interface). A static load and open loop tests were conducted for verifying the accuracy of the process model, since it is the most important part in the simulation. After verifying the process model, an automatic load change and start-up tests were conducted to verify the performance of a new control strategy(logic and functional loops).

• Asian review of World Histories
• /
• 제4권1호
• /
• pp.83-123
• /
• 2016

We describe a vision of historical analysis at the world scale, through the digital assembly of historical sources into a cloud-based database, where machine-learning techniques can be used to summarize the database into a time-integrated actor-to-actor complex network. Using this time-integrated network as a template, we then apply the method of automatic narratives to discover key actors ('who'), key events ('what'), key periods ('when'), key locations ('where'), key motives ('why'), and key actions ('how') that can be presented as hypotheses to world historians. We show two test cases on how this method works. To accelerate the pace of knowledge discovery and verification, we describe how historians would interact with these automatic narratives through an online, map-based knowledge aggregator that learns how scholars filter information, and eventually takes over this function to free historians from the more important tasks of verification, and stitching together coherent storylines. Ultimately, multiple coherent storylines that are not necessary compatible with each other can be discovered through human-computer interactions by the map-based knowledge aggregator.