• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권1호
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• pp.229-237
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• 2024

The logistics industry is converging with digital technology and growing into various logistics automation systems. However, inspection and loading/unloading, which are mainly performed in logistics work, depend on human resources, and the workforce is shrinking due to the decline in the productive population due to the low birth rate and aging. Although much research is being conducted on the development of automated logistics systems to solve these problems, there is a lack of research and development on load stacking stability, which has the potential to cause significant accidents. In this study, loading boxes with various sizes and positions of the center of gravity were set up, and a method for stacking that with high stability is presented. The size of the loading box is measured using a depth camera. The loading box's weight and center of gravity are measured and estimated by a developed device with four loadcells. The measurement error is measured through various repeated experiments and is corrected using the least squares method. The robot arm performs load stacking by determining the target position so that the centers of gravity of the loading boxes with unbalanced masses with a random sequence are transported in alignment. All processes were automated, and the results were verified by experimentally confirming load stacking stability.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권3호
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• pp.210-218
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• 2018

항공기와 같은 복잡한 구조물의 유한요소해석을 위해 자동요소망을 생성하면 일반적으로 삼각형 요소가 많이 생성되게 된다. 하지만 삼각형 요소는 사각형 요소에 비해 정확도가 떨어지므로 신뢰성 있는 해를 도출하기 어렵다. 이와 같은 문제는 배경셀 적분을 이용한 무요소법(Meshfree Method)을 통해 개선할 수 있으나 이 또한 적분점의 과다사용, 적분영역의 비효율성 등의 문제가 발생하게 된다. 이를 개선하기 위해 절점 기준으로 적분영역을 설정하여 적분을 수행하는 방법이 제안되었지만 비압축성 문제의 경우 해의 진동현상이 일어나는 등 수치 정확도가 떨어지게 된다. 따라서 본 연구에서는 적분영역을 절점영역이 아닌 요소영역으로 설정하는 수정된 무요소법을 통해 요소의 형태에 따른 정확도 저하가 발생되지 않고 기존의 무요소법에서 발생되는 수치 불안정성 등을 개선하였다. 2차원 예제를 통해 수정된 무요소법의 효용성을 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.335-345
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• 2020

본 논문에서는 과거 2차 세계대전 자료 중 Ardennes 전역에서 있었던 실제 전투 자료를 란체스터 모형에 적합 시키기 위하여 로그변환된 선형회귀모형을 추정하는 문제를 다루었다. 먼저 동일한 자료에 대하여 기존 연구 결과를 고찰하여 모수에 대한 최적해(Global Solution) 결정 문제와 다중공선성 문제들을 확인하였다. 최소제곱 추정법에 의한 모수 추정은 특정 제약조건이나 제한된 후보군을 고려할 경우 최적해를 찾지 못하고 지역해(Local Solution)를 찾을 수 있음으로 주의가 필요하고, 모형에 포함된 변수들은 통계적으로 충분히 유의성을 검토하여 포함해야지 그렇지 않았을 때 모수 추정값들이 왜곡될 수 있다. 모형에 과도하게 많은 설명 변수를 포함하는 경우 변수 간의 상관관계로 인하여 추정값이 왜곡되고 변수의 추가나 제거 시 불안정한 현상들이 발생한다. 이런 다중공선성 문제를 탐색하는 방법은 설명 변수 간의 선형적 연관 관계를 측정할 수 있는 분산확대인자(VIF)로 알려진 통계량에 의해 확인이 가능하며 이를 조치하기 위해서는 상호 연관된 설명 변수들을 제거하여 모형을 단순화해야 한다. 그래서 이러한 문제가 발생하지 않도록 모형을 단순화하고 이해와 설명이 용이한 전투력 손실률 모형을 제안하였고 Ardennes 자료에 대하여 적합한 결과 모수 추정이 안정적이고 자료에 대한 설명과 해석이 용이하다는 점을 입증하였다. 특히, 모수 추정간 선형회귀 모형의 기본적인 가정사항인 독립성, 정규성, 등분산성을 검증하여 자기상관(Autocorrelation) 문제로 독립성이 훼손되어 과대 과소 추정될 우려가 있는 사항을 Cochrane-Orcutt 방법에 의해 변환하여 독립성과 정규성을 보장하였다.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.111-121
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• 2006

최근 들어 항공 라이다 데이터를 도시모델링에 활용하려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 도시모델을 구성하는 인공 구조물을 효율적으로 추출하기 위해서는 측정된 3차원 점의 집합으로부터 평면패치를 자동으로 추출하는 것이 중요하다. 평면 패치의 자동 추출에 대한 상당한 연구가 수행되었지만 아직도 추출의 정확도와 완전성 및 계산의 효율성 측면에서 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구는 항공 라이다 측량으로 취득된 3차원 점의 집합을 자동으로 분할하여 표면패치를 구성하는 효율적인 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 3차원 점간의 인접성을 수립하고, 소량의 인접점을 그룹핑하여 초기패치를 생성하고, 이를 성장시켜 표면패치를 생성하는 과정으로 구성된다. 제안된 방법은 패치를 성장시키는 과정에서 통계적 분석에 기반하여 가변적으로 설정되는 임계값을 이용하여 분할 결과의 질을 향상시키고, Priority Heap과 순차적최소제곱법에 기반한 효율적인 계산 방법을 사용하였다는 점이 특징적이다. 제안된 방법을 다양한 실측 라이다 데이터에 적용하여 성능을 검증하였다. 제안한 분할 방법을 통해 대용량 3차원 점으로 구성되는 라이다 데이터는 명시적이고 강인한 표현 형태인 표면 패치의 집합으로 변환될 수 있었다. 이러한 중간 변환 과정을 통해 빌딩 추출과 같은 객체 인식의 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제23권4호
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• pp.450-455
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• 2010

The study had two objectives, namely, to estimate the andrological disorders leading to disposal of Karan Fries (KF), Sahiwal cattle and Murrah buffalo bulls and to study the effect of various factors (species/breeds, season of birth and period of birth) on male reproductive parameters. Records on occurrence of subfertility problems and disposal pattern of bulls maintained at the National Dairy Research Institute herd were collected for 15 years (1991 to 2005). Percentage of bulls producing freezable semen was less in the crossbred cattle (58.46%) as compared to Sahiwal (81.69%) and Murrah bulls (81.05%). Various subfertility traits like poor libido and unacceptable seminal profile were found to be the significant reasons (p<0.01) for culling of the breeding bulls. Inadequate sex drive was the main contributing factor for bull disposal in Sahiwal (22.55%) and Murrah bulls (15.12%) whereas poor semen quality and freezability were most frequently observed in KF bulls (24.29 and 7.29 percent, respectively). Least squares analyses of different male reproductive parameters showed that species/breeds had significant effect (p<0.05) on all traits except for frozen semen production periods (FSPP). Periods of birth were significantly different (p<0.05) for all traits except for semen volume. Age at first semen collection (AFSC), age at first semen freezing (AFSF) and age at disposal (AD) were highest in Murrah, while frozen semen production period (FSPP) and semen production period (SPP) were highest in KF and lowest in Sahiwal. The age at first semen donation and breeding period could be reduced by introducing the bulls to training at an early age. These results revealed a declining trend in AFSC, AFSF, FSPP, SPP and AD, thereby indicating an improvement in reproductive performance over the years. The age at first semen donation in bovines can be reduced by introducing the young male calves to training at an early age, which could increase the dosage of semen obtained from each male.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1141-1141
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• 2001

The aim of the study was to evaluate the performance of 3 calibration methods, modified partial least squares (MPLS), local PLS (LOCAL) and artificial neural network (ANN) on the prediction of chemical composition of forages, using a large NIR database. The study used forage samples (n=25,977) from Australia, Europe (Belgium, Germany, Italy and Sweden) and North America (Canada and U.S.A) with information relative to moisture, crude protein and neutral detergent fibre content. The spectra of the samples were collected with 10 different Foss NIR Systems instruments, which were either standardized or not standardized to one master instrument. The spectra were trimmed to a wavelength range between 1100 and 2498 nm. Two data sets, one standardized (IVAL) and the other not standardized (SVAL) were used as independent validation sets, but 10% of both sets were omitted and kept for later expansion of the calibration database. The remaining samples were combined into one database (n=21,696), which was split into 75% calibration (CALBASE) and 25% validation (VALBASE). The chemical components in the 3 validation data sets were predicted with each model derived from CALBASE using the calibration database before and after it was expanded with 10% of the samples from IVAL and SVAL data sets. Calibration performance was evaluated using standard error of prediction corrected for bias (SEP(C)), bias, slope and R2. None of the models appeared to be consistently better across all validation sets. VALBASE was predicted well by all models, with smaller SEP(C) and bias values than for IVAL and SVAL. This was not surprising as VALBASE was selected from the calibration database and it had a sample population similar to CALBASE, whereas IVAL and SVAL were completely independent validation sets. In most cases, Local and ANN models, but not modified PLS, showed considerable improvement in the prediction of IVAL and SVAL after the calibration database had been expanded with the 10% samples of IVAL and SVAL reserved for calibration expansion. The effects of sample processing, instrument standardization and differences in reference procedure were partially confounded in the validation sets, so it was not possible to determine which factors were most important. Further work on the development of large databases must address the problems of standardization of instruments, harmonization and standardization of laboratory procedures and even more importantly, the definition of the database population.

• 전기학회논문지
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• 제67권1호
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• pp.114-123
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• 2018

This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.229-238
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• 2017

본 연구는 사회 경제적 문제를 발생시키고 있는 미분양아파트 적체물량을 효율적으로 해소할 수 있는 방안을 제시하는데 목적을 두고 있으며, 미분양아파트 입주민의 특성요인을 규명하고, 그중 미분양아파트 입주 시 우선적으로 고려해야하는 요인을 파악하고자 하였다. 또한 입주민 특성요인과 미분양아파트 조건완화특성이 거주만족도를 경유해 재구매의사에 미치는 영향구조를 알아보고자 연구를 진행하였다. 미분양 입주자의 구매의사에 영향을 미치는 요인을 구성하기 위해 앞서 검토한 선행연구를 토대로 구매의사결정 요인과 조건완화특성을 종합화하였다. 우선, 미분양아파트 입주민의 특성요인을 규명하기 위해 선행연구를중심으로 부동산의 물리적, 환경적, 사회적, 경제적 특성 등을 추출하였으며, 부동산 전문가 집단의 FGI(Focus Group Interview)를 통해 분석에 적합한 특성요인을 정리하였다. 다음으로 설정된 가설과 연구모형을 바탕으로 변수간 영향관계를 PLS 구조방정식을 활용하여 분석하였다. 분석결과 미분양아파트 잔여세대 입주민의 경우 구매의사결정에 있어 조건완화혜택이 가장 큰 영향을 미치며, 다음으로 경제적 특성 그리고 주거환경특성이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 특성에 기인한 미분양아파트 거주만족도는 재구매의사에도 유의한 영향을 주고 있는 것으로 도출되었다.

• 대한교통학회지
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• 제18권4호
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• pp.117-126
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• 2000

링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제35권6호
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• pp.649-656
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• 2011

자동차용 리튬이온전지(lithium-ion batteries)의 성능향상 및 효과적인 셀 설계를 위한 준 2 차원 (pseudo-2-dimension) 해석 모델을 개발하였다. 전지 내부에 리튬, 리튬이온, 전자의 거동 및 계면에서 전해질과 활물질의 리튬이온 농도와 전기적 포텐셜 차이에 의한 전기화학 반응량 등을 계산할 수 있는 $Newman^{(1,2)}$ 모델을 기반에 변수 추정을 위한 최적화 기능을 추가하였다. 이 전기화학모델을 이용해 설계 변수, 재료의 물성 값 등의 의한 충/방전 특성을 계산할 수 있으며, 위치와 시간에 따른 전위, 농도, 생성전류량 등을 알 수 있다. 역으로 최적화 기능을 이용하여 실험에서 얻은 충/방전 곡선과 계산 값의 오차를 최소화하는 방법으로 측정이 어려운 물성값 추정이 가능하며 이를 이용하여 셀 성능 열화에 영향을 주는 변수 및 열화도를 예측할 수 있다. SB 리모티브에서 측정된 열화 과정의 방전 곡선들을 이용하여 최적화 해석을 수행하여 전지의 반복수명열화가 음극 및 양극활물질의 반응면적 및 전해질에 확산계수의 열화에 의한 것임을 알 수 있었다.