• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.853-861
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• 2010

선박운항 안정성 평가를 위한 시뮬레이션 설계 시 선박운항에 영향을 미치는 요인들을 고려하여 실험조건을 설정한다. 배속 시뮬레이션에서는 이론적으로 수많은 실험조건도 수행 가능하나, 동일 실험조건 하에서는 동일 항해위험 관련 측정치를 얻으므로 확률모형이 아니다. 실시간 시뮬레이션은 실험에 참여하는 선박운항 전문가로 인한 변동이 발생하여 확률모형 분석이 가능하나 소요되는 실험시간으로 인하여 실험회수의 제한이 있다. 그리하여 배속 시뮬레이션을 활용하여 항해 위험도가 높은 실험조건을 선택하고, 선택된 실험조건에서만 실시간 시뮬레이션을 실시하여 항만 항해 위험도를 산정하고 있다. 이전 연구에서는 전문가의 주관적 판단이나 확률분포함수 개념을 활용하여 항해 위험도가 높은 실험조건을 선택하는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법들은 최종 횡단 데이터를 활용하여 시뮬레이션 과정에서 발생하게 되는 위험도를 측정하는 방법으로는 적절하지 못하다. 본 연구에서는 시뮬레이션의 항적 데이터로부터 얻는 주성분 점수를 활용하여 이상 실험조건을 진단하고 항해 위험도 높은 지점을 판단하는 방법을 제안하고 실증분석 결과도 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.684-691
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• 2001

본 논문에서는 비디오 카메라를 통하여 획득한 연속적인 영상에서 사람의 머리를 인식하고 추적하는 시스템을 구현한다. 사람의 머리를 인식하기 위한 특징 벡터로서 얼굴 표면상의 특성인 사람의 피부색과 형태상의 특성인 타원 모델링을 이용한다. 또한 복잡한 배경으로부터 움직인 영역을 획득하기 위하여 시변 에지 검출 방법을 사용하고 획득된 영상에서 물체의 움직임을 판별하기 위하여 수직 투영 방법을 이용한다. 설정된 움직임 영역부분에 대하여 피부색을 갖고 있는 여러 개의 얼굴 후보영역을 설정하고 사람의 얼굴을 대표할 수 있는 타원 매핑을 적용하여 가장 최적으로 매핑되는 영역을 사람의 얼굴 부분으로 인식한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사람 얼굴이 360도 회전하는 경우와 부분적으로 가려진 경우 그리고 좌우로 기울어진 경우에서도 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 기반 추적 방법과 인식 기반 추적 방법을 이용하여 사람의 얼굴 부분이 빠르게 움직이는 경우에도 정확한 사람 얼굴 추적이 가능하도록 한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.65-73
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• 2004

석탄화력발전소의 보일러계통은 구성기기 사이에 수많은 상호관계를 갖는 대규모, 비선형 계통이다. 이러한 복잡한 계통의 해석에서 동특성 모의는 대규모 상호관계를 지속적으로 추적하는 강력한 방법으로 인식되고 있다. 보일러계통은 공기/가스 시스템과 물/증기 시스템으로 구성된다. 보일러의 오염물질 배출에 관한 최근 환경규제의 강화와 보일러의 물성치에 대한 설게 검증 요건 때문에 상업용 프로그램이 보일러 계통의 해석에 사용된다. 이 논문에서는 모의 도구로써 EPRI(미국전기연구소)에서 개발한 MMS를 사용하여 모델개발을 논의하였다. MMS에서 사용하여 개발된 모델은 한국표준석탄화력발전소의 보일러 연소계통에 대한 설계 및 현장데이터를 시험하였다. 개발된 모델은 정상상태 및 천이상태 조건에서 ${\pm}$5% 이내로 연소계통이 잘 응답하는 것으로 결과에서 보여준다. 이 논문에서 연소계통의 해석에 대한 개발된 모델은 일반적일고, 어떤 형식의 석탄호력발전소에도 적용이 가능하다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권6호
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• pp.723-730
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• 2013

기존선에서의 속도향상을 저해하는 요인은 매우 다양하지만, 그 중 분기기 통과속도 제한규정을 가장 대표적 사례로 손꼽히고 있다. 현재, 기존선 분기기의 직선측 최고 통과속도는 일반 선로의 차량 최고 주행속도에 비하여 낮은 속도로 제한되어 운행하고 있으며 분기기내에서 주행속도를 제한하는 것은 분기기 통과 시 철도차량의 주행안전성을 확보하는데 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 대구도시철도공사의 분기기 가드레일에 대한 형상 변경사례를 기반으로 하여, 분기기에서의 차륜/레일 형상에 따른 기하학적 관계식을 이론적으로 검토하였으며, 개발한 VI-Rail 분기기 해석기법을 통하여 F10/F12 분기기에서의 가드레일 길이 변화에 따른 주행안전성 해석을 수행하여 그에 따른 영향을 살펴보았다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제34권2호
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• pp.59-66
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• 2016

The Gas Metal Arc(GMA) welding, called Metal Inert Gas(MIG) welding, has been an important component in manufacturing industries. A key technology for robotic welding processes is seam tracking system, which is critical to improve the welding quality and welding capacities. The objectives of this study were to develop the intelligent and cost-effective algorithms for image processing in GMA welding which based on the laser vision sensor. Welding images were captured from the CCD camera and then processed by the proposed algorithm to track the weld joint location. The proposed algorithms that commonly used at the present stage were verified and compared to obtain the optimal one for each step in image processing. Finally, validity of the proposed algorithms was examined by using weld seam images obtained with different welding environments for image processing. The results proved that the proposed algorithm was quite excellent in getting rid of the variable noises to extract the feature points and centerline for seam tracking in GMA welding and could be employed for general industrial application.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.489-497
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• 2016

레일체결장치는 레일을 침목 등에 결속시켜 정해진 궤간의 유지와 열차 하중을 하부의 침목 및 도상 등에 전달하는 역할을 수행하는 주요 궤도 구성품이다. 본 논문에서는 도시철도 운영환경에서 파상마모에 대한 레일체결장치 클립의 진동 특성 분석을 위해서 조립상태에서 레일체결장치 클립의 모달테스트를 수행하여 고유진동수를 측정하였으며, 이를 파상마모에 의한 통과주파수와의 비교를 통해 공진 영향을 검토하였다. 또한 열차 주행시 파상마모에 따른 레일 및 레일체결장치 클립의 가속도와 레일체결장치 클립의 변형률을 계측하였다. 분석결과 레일 및 레일체결장치 클립의 가속도는 파상마모와 매우 밀접한 관계를 가지고 있으나, 레일체결장치 클립의 변형률과의 관계는 미비한 것으로 나타났다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.1-7
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.210-216
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• 수산해양기술연구
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• 제59권1호
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• pp.44-54
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• 2023

In this study, the second-order Nomoto's nonlinear expansion model was implemented as a Tagaki-Sugeno fuzzy model based on the heading angular velocity to design the automatic steering system of a ship considering nonlinear elements. A Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was designed using the applied fuzzy membership functions from the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The linear models and fuzzy membership functions of each operating point of a given nonlinear expansion model were simultaneously tuned using a genetic algorithm. It was confirmed that the implemented Tagaki-Sugeno fuzzy model could accurately describe the given nonlinear expansion model through the Zig-Zag experiment. The optimal parameters of the sub-PID controller for each operating point of the Tagaki-Sugeno fuzzy model were searched using a genetic algorithm. The evaluation function for searching the optimal parameters considered the route extension due to course deviation and the resistance component of the ship by steering. By adding a penalty function to the evaluation function, the performance of the automatic steering system of the ship could be evaluated to track the set course without overshooting when changing the course. It was confirmed that the sub-PID controller for each operating point followed the set course to minimize the evaluation function without overshoot when changing the course. The outputs of the tuned sub-PID controllers were combined in a weighted average method using the membership functions of the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The proposed Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was applied to the second-order Nomoto's nonlinear expansion model. As a result of examining the transient response characteristics for the set course change, it was confirmed that the set course tracking was satisfactorily performed.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제21권1호
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• pp.169-189
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• 2006

2007년 고흥 우주센타에서 우리가 만든 KSLV(Korea Small Launching Vehicle)이 발사될 예정이며, 우리나라의 우주개발을 체계적으로 진흥하고 우주물체를 효율적으로 이용관리하기 위하여'우주개발진흥법'이 제정되었고 효력을 발휘하고 있다. '우주개발진흥법'제3조 (1)항에서"정부는 다른 국가 및 국제기구와 대한민국이 맺은 우주 관련 조약을 지키며 우주공간의 평화적 이용을 도모한다."라고 규정하고 있는바, 대표적으로 우주조약(1967)과 책임협약(1972)등이 그 대표적인 국제협약들이다. 우주물체로 야기된 손해에 대한 책임협약 제2조에서 발사국은 자국의 우주물체에 대하여"지상(on the surface of the earth) 또는 비행중인 항공기(aircraft in flight)에서 발생된 손해에 대하여 절대적(absolutely liable)으로 배상할 책임이 있다고 규정하고 있다. 우주개발진흥법 제14조 (우주사고에 따른 손해배상책임)에는"우주물체를 발사한 자는 그 우주물체로 인한 우주사고에 따른 손해배상책임을 부담하여야 한다."는 규정은 발사허가의 문제를 넘어, 우주발사자에게 명백하게 책임을 부담하고 있는 것이다. 또한 우주책임협약(1972) 제2조에는 발사국(A launching State)이 배상책임의 주체가 되어 있다. 따라서, 현재 다른 나라의 사례에서 보면, 우주발사자는 제3자 피해 등에 대한 책임보험까지만 배상을 하고 그 보다 많은 배상액이 요구될 때에는 국가가 손해배상을 부담하는 체재로 수행하고 있다. 여기서, 우주발사자에게 제조물책임법을 적용시킬 수 있느냐의 문제가 제기된다. 우리나라는 2002년 7월 1일부터 시행하고 있다. KSLV개발에 있어서 KARl와 러시아제작사간 계약은 공동개발인지 기술이전개발 인지에 대한 명확한 이해가 부족하다. 특히, 러시아 회사들에 대한 책임면책에 대한 규정들이 없는 것으로 알고 있는데, 우주개발의 통념상 상호면책을 한다는 인식만으로 러시아 회사들의 제작 및 개발책임들을 면책할 수 있는 방안은 없다고 판단된다. 따라서, 명백한 책임면책 조항이 없다면, 러시아 회사들에 대하여, 한국의 제조물책임법이 적용될 수 있다고 판단된다. 가장 중요한 법적논점은 KARl와 주요부품업체간에 제조물책임법을 적용할 수 있는가에 대한 문제이다. KARl는 모 주요부품업체간의 물품구매계약특수조건에 대한 합의서 제17조에 제조물책임법에 대한 규정을 하고 있다. 참고로, Appalachian Insurance co. v. McDonnell Douglas 사례를 검토할 필요가 있는데, 본 사건은 Western Union Telegraph사 소유의 원거리 전기통신위성이 본 궤도 진입에 실패한 사례이다. Western Union의 보험회사는 완전한 손실로 간주하여 그 위성에 대해 Western Union 사에 1억 5백만 달러의 보험금을 지급하였다. 5개의 보험회사- Appalachian 보험 회사, Commonwealth 보험회사, Industrial Indemnity, Mutual Marine Office, Northbrook Excess & Surplus 보험회사 - 는 McDonnell Douglas와 Morton Thiokol 그리고 Hitco사를 상대로 과실과 제품에 대한 엄격한 책임을 물어 고소를 했다. Appalachian Insurance co. v. McDonnell Douglas사례를 참고로, KARl는 주요 제작업체의 제조물책임을 면책시켜주는 계약을 맺어야 한다. 주요제작업체가 제조물 책임을 면하기 위하여, 자비로 보험을 들게 되면 곧 KSLV 제작비만 증가하게 되기 때문이다. 따라서, Government Contractor Defense(정부계약자 항변)'의 법적개념을 적용시킬 수 있는지 여부에 대한 연구가 필요하다.