• 산업경영시스템학회지
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• 제17권31호
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• pp.21-31
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• 1994

In this research, tool allocation methods are studied in conjunction with loading and muting in FMSs. The objective function is to minimize production time while maximizing machine utilization of the FMS with several constraints. The proposed method has 2 steps. The first step is to determine tool allocation type with the proposed tool allocation method. The second step is to design loading models with routing. The effectiveness of the proposed FMS operation procedure is shown through numerical examples.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.107-112
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• 1990

It is necessary to develop graphic MMI (Man-Machine Interface) for the maximum utilization of our installed ADS (Automated Distribution System) for which an operator types and executes string commands. Considering the restrictions and characteristics of the installed ADS and the data for modelled distribution lines, we calculated the time of periodic data acquisition for large number of points. And we presented the performance and characteristics of the graphic MMI system which will be developed and which will facilitate SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) functions.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2001년도 춘계 학술대회지
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• pp.90-91
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• 2001

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권4호
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• pp.246-255
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• 2010

CPU 자원이 다수의 가상머신에 의해 공유되는 Xen 가상화 환경에서는, CPU가 하나의 가상머신의 요청을 처리하는 동안 다른 가상머신은 CPU를 기다려야 하는 가상머신 스케줄링 지연이 존재한다. 가상화 환경에서 응용프로그램의 QoS 요구사항을 만족시키기 위하여 자원을 관리하는 대부분의 시스템은 가상머신의 자원 사용률과 가상머신에서 운영하는 응용프로그램의 성능을 모니터링하고 분석하여 자원을 재할당한다. 이 때 응용프로그램의 성능 분석을 위해 큐잉 모델 등과 같은 수학적인 모델링 기법이 사용되지만 비가상화 환경에서 사용되던 모델은 가상머신 스케줄링 지연을 고려하지 않으므로, 가상화 환경에서는 정확한 분석과 예측이 어렵고, 따라서 이를 기반으로 자원을 관리하는 시스템은 요구되는 응용프로그램의 성능을 제공하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Xen 가상화 환경에서 가상머신 스케줄링 지연을 반영하여 응용프로그램의 성능을 측정하고, 모든 가상머신이 일으킬 수 있는 스케줄링 지연을 최소화하는 방향으로 CPU 사용 우선순위를 설정하는 기법을 제안하고, 제안한 기법이 스케줄링을 고려하지 않은 방법에 비해 응용 프로그램의 성능을 향상시킴을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.111-117
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• 2020

최근 머신러닝의 높은 관심과 더불어 물리적 장치에 연동하기 위한 교육용 컨트롤러의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 기존 컨트롤러는 교육용으로서의 고비용과 활용 영역면에서 제한적이다. 본 논문에서는 학생들의 머신 러닝 학습을 목적으로 뇌파를 이용한 동작 제어 컨트롤러를 제안한다. 특정 행위를 상상할 때 발생하는 뇌의 동작 상상 뇌파를 측정하여 표본화 한 후, Tensor Flow를 통하여 표본값을 학습시키고 게임 등의 콘텐츠에서 동작을 인식할 수 있도록 설계하였다. 동작 인식을 위한 움직임 변이는 상하좌우의 방향성과 점프 동작으로 구성된다. 인식 동작의 식별 정보를 언리얼 엔진으로 제작한 게임에 전송하여 게임 속 캐릭터를 동작시키는 절차로 이루어 진다. 구현된 컨트롤러는 뇌파 외에도 입력 신호에 따라 다양한 분야에 활용될 수 있으며 머신 러닝 학습 등의 교육적 용도로 사용될 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.86-96
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• 2016

최근 들어 가상화는 자원의 활용 및 통합 등의 장점으로 인하여 클라우드 컴퓨팅의 중요한 요소로 점차 인식되고 있다. 가상화 서비스를 효율적으로 사용하기 위해서는 데이터의 안정성 및 성능, 보안 등의 여러 요소들이 고려되어야 하며, 특히 가상 머신의 실제 디스크 쓰기 성능이 보장되어야 한다. 본 연구에서는 KVM 가상 머신 상의 블록 출력 패턴과 리얼 머신 상에서의 디스크 쓰기 패턴을 비교 분석할 수 있는 가시화 방법을 구현하였다. 본 연구는 이를 기반으로 가상 머신의 디스크 쓰기 속도를 향상시킬 수 있는 최적화된 가상화 환경을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.171-177
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• 2021

최근 머신러닝의 발전에 따라 일상생활과 산업에서 기술을 적용하는 사례들이 많아지고 있다. 금융 데이터와 머신러닝 기법을 활용한 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 이러한 동향에 따라 상점 매출 데이터에 머신러닝 기법을 접목해 매출 예측 모델을 구축, 핀테크 산업에서의 활용 방안을 제시한다. 다양한 결측치 처리 기법을 적용하고 그래디언트 부스팅 기반의 머신러닝 기법인 XGBoost, LightGBM, CatBoost를 사용하여 각 모델의 상점 매출예측 성능을 비교한다. 연구 결과, 단일대체법 중 중앙값 대체법을 사용한 데이터셋에 XGBoost를 활용해 예측을 진행한 모델의 성능이 가장 우수했다. 연구를 통해 얻은 모델을 이용하여 상점의 매출 예측을 진행함으로서 핀테크 기업의 고객 상점들은 대출금을 상환하기 전 금융 보조를 받는 근거로, 핀테크 기업은 상환 가능성이 높은 우수 상점에 금융 상품을 제공하는 등 기업과 고객 모두에게 긍정적인 방향으로 활용할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.179-179
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• 2023

This study suggests a new approach of water level forecasting for extended lead times using original data preprocessing with variational mode decomposition (VMD). Here, two machine learning algorithms including light gradient boosting machine (LGBM) and random forest (RF) were considered to incorporate extended lead times (i.e., 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, and 50 days) forecasting of water levels. At first, the original data at two water level stations (i.e., SW173 and SW269 in Bangladesh) and their decomposed data from VMD were prepared on antecedent lag times to analyze in the datasets of different lead times. Mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), and mean squared error (MSE) were used to evaluate the performance of the machine learning models in water level forecasting. As results, it represents that the errors were minimized when the decomposed datasets were considered to predict water levels, rather than the use of original data standalone. It was also noted that LGBM produced lower MAE, RMSE, and MSE values than RF, indicating better performance. For instance, at the SW173 station, LGBM outperformed RF in both decomposed and original data with MAE values of 0.511 and 1.566, compared to RF's MAE values of 0.719 and 1.644, respectively, in a 30-day lead time. The models' performance decreased with increasing lead time, as per the study findings. In summary, preprocessing original data and utilizing machine learning models with decomposed techniques have shown promising results for water level forecasting in higher lead times. It is expected that the approach of this study can assist water management authorities in taking precautionary measures based on forecasted water levels, which is crucial for sustainable water resource utilization.

• 한국의상디자인학회지
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• 제25권2호
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• pp.151-165
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• 2023

This study aims to develop a mechanic embroidery bag design that reflects the symbolic image of Korean independence activists who sacrificed for the country so that today's Korea can exist. As a research method, the theoretical consideration and image collection of independence activists were conducted through a literature review and visits to the memorial halls of six independence activists. The bag design was developed using mechanic embroidery textile of 12 motifs manufactured in previous studies through the computer mechanic embroidery sewing machine, and the types were limited to totes, Boston, clutches, baskets, shoppers, hover bags, and hat boxes. The results of this study are as follows. First, it was found that the dense light and shade and delicate color expression of each motif design were the most important and achieved through the proper selection and utilization of embroidery yarn according to the mechanic embroidery expression technique for developing in-depth textile materials. Second, unlike in the past, when machine embroidery was difficult to handle, the spread of embroidery CAD and computer machine embroidery sewing machines made it easier for individuals to develop embroidery products. Third, this study once again emphasized the symbolism of Korean independence activists who sacrificed for the nation to exist at a time when it needs to be recognized due to the lack of fashion and diversity in cultural products containing historical and cultural meaning and values of the country. This study was able to develop computer machine embroidery textiles and various bag designs using various mechanic embroidery expression techniques that can highlight the symbolic image of each motif.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.3-10
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• 2024

본 연구는 국내 최초 스마트시티로 지정된 건설 현장에 적용된 스마트건설장비의 효과를 분석하여 향후 스마트건설장비의 발전 및 활성화 방안을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 토목공사 현장에 적용되는 대표적 스마트건설장비인 머신가이던스(Machine Guidance; MG)기술에 의한 안전시스템과 시공시스템의 실제적 활용 효과와 문제점을 분석한 후에 개선방안을 제시하였다. MG안전시스템과 MG시공시스템 모두 결과적으로 시공성 개선에 충분히 활용성이 있음을 파악하였고, MG시스템에 의한 작업결과의 승인문제와 잦은 현장 장비교체에 의한 시스템 변경문제, 고령의 현장 근로자의 사용성 개선문제 등이 속히 해소해야 할 과제로 분석되었으며, 연구에서는 이러한 문제에 대해 현장에서 해결한 일부 방안을 제시하였다. 연구에서 제시한 활용효과와 문제점 등은 머신가이던스기술을 현장에 상당기간 실제로 적용한 후에 직접 활용한 근로자와 관리자 등을 통하여 분석하였으므로, 장비자동화를 위한 실증적 분석 자료가 많지 않은 점에서 향후 유사 현장에 적용하기 위한 선행자료로 활용성을 갖을 수 있다.