• International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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• 제6권3호
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• pp.8-12
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• 2005

The positioning system for an ultra precision machine tool must be accurate to the order of a nanometer. Various feed drive devices have been proposed to achieve this resolution; currently, most attention is directed towards hydrostatic lead screws and friction drives. It has been reported that a positioning resolution accurate to an angstrom can be achieved using a twist-roller friction drive. Therefore, we manufactured an ultra precision positioning system driven by a twist-roller friction drive and assessed its performance when defining problems and finding solutions. Our study showed that the twist-roller friction drive is mechanically suitable for ultra precision positioning, but some considerations are required to obtain a higher resolution.

• 한국생산제조학회지
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• 제22권5호
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• pp.824-830
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• 2013

In ultra-precision machining, the inside temperature should be controlled precisely. The important factors are environmental conditions (outside temperature, humidity) and temperature conditions (cutting heat, spindle heat). Thus, in this study, an environmental control cell for the ultra-precision machine that could control the inside temperature and minimize effects of the surrounding environment to achieve a thermal deformation of less than 400nm of a specimen was designed and verified through C.F.D. Further, a method that could control the temperature precisely by using a blower, heat exchanger and heater was evaluated. As a result, this study established a C.F.D technic for the environmental control cell, and the specimen temperature was controlled to be within $17.465{\pm}0.055^{\circ}C$.

• 철학연구
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• 제147권
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• pp.117-146
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• 2018

이 논문은 인공지능시대에도 종교는 가능한가, 오직 인간만이 종교신앙의 주체일 수 있는가, 인간의 마음을 탑재한 초지능기계들도 신앙의 주체일 수 있는가를 다룬다. 초지능기계들이 인간과 동일한 조건에서 신앙의 주체가 되려면, 인간의 고유한 특성인 감정, 의지, 자의식 등을 가질 수 있어야 한다. '특이점' 이후의 초지능기계들은 종교신앙의 주체를 넘어서서, 신과 같은 존재로서 인간과 자연과 세계를 지배하게 될 것이다. 이는 모라벡, 커즈와일, 하라리의 공통된 견해이다. 칸트가 구상한 '순수이성의 이념'과 '실천이성의 요청'으로서 신 개념은 제시 베링이 앞서 말한 것처럼 '간극의 신'처럼 보일 수 있다. 종교적 신앙 주체는 항상 도덕적인 선을 행하려고 부단하게 노력해야 하지만, 그런 노력 자체만으로는 완전선(完全善)에 도달할 수 없기 때문에 영혼불멸성을 요청하였다. 그러나 특이점을 넘어서 출현한 초지능기계가 지능폭발로 신적 지위를 가질 수 있다면, 인공지능로봇은 칸트적인 의미에서 종교적 수행을 불필요하게 여길 것이다. 에른스트 블로흐의 경우에는 초지능기계가 신적 존재라고 하더라도, 그것이 악신인가 선신인가를 비판적으로 물어야 한다. 칸트의 매트릭스에서는 선신일 수 있는 초지능기계가 블로흐의 매트릭스에서는 악신으로 추락할 수도 있다. 따라서 초지능기계-신이 우리를 유일한 종교신앙의 완성으로 이끌어 가는지, 인류와 지구촌의 몰락으로 내몰아갈 것인지를 부단하게 비판적으로 성찰해야 한다.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권7호
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• pp.15-24
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• 2021

In this paper, to analyze the types of surface morphology error according to factors that cause machining error, the experiments were conducted in the ultra-precision diamond machine using a diamond tool. The factors causing machining error were classified into the pressure variation of compressed air, external shock, tool errors, machining conditions (rotational speed and feed rate), tool wear, and vibration. The pressure variation of compressed air causes a form accuracy error with waviness. An external shock causes a ring-shaped surface defect. The installed diamond tool for machining often has height error, feed-direction position error, and radius size error. The types of form accuracy error according to the tool's errors were analyzed by CAD simulation. The surface roughness is dependent on the tool radius, rotational speed, and feed rate. It was confirmed that the surface roughness was significantly affected by tool wear and vibration, and the surface roughness of Rz 0.0105 ㎛ was achieved.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.1-7
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• 2022

Machine learning (ML) algorithms have been intended to seamlessly collaborate for enabling intelligent networking in terms of massive service differentiation, prediction, and provides high-accuracy recommendation systems. Mobile edge computing (MEC) servers are located close to the edge networks to overcome the responsibility for massive requests from user devices and perform local service offloading. Moreover, there are required lightweight methods for handling real-time Internet of Things (IoT) communication perspectives, especially for ultra-reliable low-latency communication (URLLC) and optimal resource utilization. To overcome the abovementioned issues, this paper proposed an intelligent scheme for traffic steering based on the integration of MEC and lightweight ML, namely support vector machine (SVM) for effectively routing for lightweight and resource constraint networks. The scheme provides dynamic resource handling for the real-time IoT user systems based on the awareness of obvious network statues. The system evaluations were conducted by utillizing computer software simulations, and the proposed approach is remarkably outperformed the conventional schemes in terms of significant QoS metrics, including communication latency, reliability, and communication throughput.

• 한국정밀공학회지
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• 제31권7호
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• pp.577-583
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• 2014

In this study, we introduce how to apply "Information and Communication Technology (ICT) to injection molding system. We report the current state of IT technology applied to produce their products in micro lens injection molding system. And we explain key technology of ICT for injection molding system and how to implement. Especially, we also mention about an embedded controller, also called as "M2M device". It provides programmable intelligent functions, communication, various interfaces, amplifier functions and mobile device connection to our application.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.412-418
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• 2024

본 논문은 RANSAC(Random Sample Consensus) 알고리즘을 활용하여 차량용 CAN 통신에서 발생하는 해킹 공격을 효과적으로 탐지하는 방법을 제안한다. 기존에 제안된 딥러닝 기반 탐지 기법은 차량과 같이 리소스가 제한된 환경에는 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘의 경량성과 효율성을 활용하여 차량용 CAN 통신에서의 공격 탐지 성능을 향상시켰다. RANSAC 알고리즘은 적은 연산 자원으로도 효과적인 탐지를 수행할 수 있어서 차량에 탑재 가능한 실용적인 해킹 탐지 솔루션을 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.75-81
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• 2024

본 논문은 딥러닝 모델이 포함된 TinyML(Tiny Machine Learning)를 초저전력 시스템에 탑재하여, 층간소음 문제를 실시간으로 처리하는 방법을 제시한다. 이 방법이 가능한 이유는 딥러닝 모델 경량화 기술로 인해 컴퓨팅 리소스가 작은 시스템도 자체적으로 추론을 수행 할 수 있기 때문이다. 기존에 층간소음 문제를 해결하기 위해 제시됐던 방법은 센서에서 수집한 데이터를 서버로 보내어 데이터를 분석한 후에 처리하는 방법 이었다. 하지만 이러한 중앙 처리 방법은 구축 비용이 비싸고 복잡하며, 실시간 처리가 어려운 문제가 있다. 이러한 한계점을 본 논문에서는 TinyML을 사용한 On-Sensor AI(Artificial Intelligent) 로 해결하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 시스템 설치가 간단하고 저비용 이면서 문제를 실시간적으로 처리할 수 있다.