uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.
다양한 정보자원들로부터 사용자가 요구하는 맞춤화된 정보를 추출해 내는 것은 더욱 어려워지고 있다. RSS를 비롯하여 개선된 다양한 정보 수집 방법들이 개발되었지만, 여전히 정보가공자인 사람의 도움 없이 필요한 정보들을 수집하여 정리 및 가공하는 작업이 쉽지는 않다. 따라서 본 연구에서는 정보사용자들이 사용 목적에 맞게 정보를 가공하는 부담을 줄여주기 위해 사례기반추론과 온톨로지에 기반한 맞춤형 통합정보생성 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크는 세 단계로 구성된다. 첫째, 수집된 웹 정보를 정보가공의 용이성을 위해 사례로 변환한다. 둘째, 동적 유사도 검색을 통해 수집된 사례들로부터 정보 사용자의 동적 요구사항에 적합한 사례를 검색한다. 셋째, 전 단계에서 추출된 사례를 정보사용자의 요구사항에 보다 적합한 지식으로 가공하기 위해 집중 유사도를 적용한다. 본 프레임워크는 여행자들의 정보수집을 위한 여행정보시스템에 적용되어 그 효과를 입증하였다.
선박의 선미부와 선수부는 복잡한 곡을 가진 블록들의 조립으로 만들어진다. 이러한 복잡한 곡률 분포를 가진 이중 곡면을 성형하기 위해서 조선소에서는 롤러 굽힘 가공과 선상 가열을 이용하고 있다. 일차적으로는 롤러 굽힘에 의한 가공으로 실린더 형상이나 원추 형상의 곡면을 만들고 난 후, 선상 가열을 수행하여 목적 형상으로 이차 가공을 한다. 본 논문은 곡면 가공에서 선행되는 일차 가공의 정보로서 가공 방향과 가공 후 형상을 결정하는데 목적이 있다. 목적 형상의 가우스 변환(Gauss mapping)으로부터 가공 방향에 관한 정보를 결정하고 목적 형상과 롤러 굽힘 가공에 의해 변형된 판 사이의 기하학적 관계를 이용하여 롤러 굽힘 가공의 모양을 결정하는 알고리즘을 제시하였다.
고도로 자동화가 진전된 생산 시스템에서의 가공은 NC 공작기계, 머시닝 센터등에 의해 이루어지고 있으나, 작업 상태에 대한 감시 및 공구교환 시점의 결정은 작업자에 의해 행해지고 있으므로, 무인화에 큰 장애가 되고 있다. 최근 머시닝센터 를 중심으로 가공이 많이 이루어지고 있는 실정에서, 머시닝센터 전체 작업중 대략 40% 정도를 차지하는 드릴 작업에서 공구 상태에 대한 감시는 가공 무인화를 위해서는 필수적이다. 본 연구에서는 드릴가공시 주축 및 Z축 모터전류와 공구마멸과의 정성적 및 정량적 관련성을 조사하기 위해 전류의 진폭영역 정보인 평균, 분산, 왜도(skewness), 첨도(kurtosis)등의 신호처리를 행하여, 이들값이 공구마멸이 진행됨에따라 변화하는 특성을 조사하였다.
설계, 가공, 조립, 검사기술로 대표되는, 생산시스템의 근간이 되는 기술은 공작기계에 의한 부품가공 소위, 기계가공기술이다. 이러한 기술은 종래의 DNC(Direct Numerical Control)에서 가공 Cell의 효율을 높이기 위한 분산제 어 시스템 (DNC : Distributed Numerical Control)으로 발전하고 있다. 분산 제어시스템의 구성기술은 소프트웨어적인 운용기술과 하드웨어적인 실행기 술로 나눌수가 있다. 여기에서는 분산제어시스템의 구성을 위해 기계의 상태 정보를 빠르게 수집하여 감시하고 제어할수 있는 방법 및 이를 실험을 통해 정량분석을 수행한 결과를 소개한다.
본 연구는 시판 중인 가공식품 라벨 표시정보를 수집하여 표시사항에 대한 정보를 소비자 개인의 용도에 따라 활용할 수 있도록 데이터베이스로 구축하고, 모바일 기반 서비스 시스템을 개발하기 위한 것이다. 시판중인 가공식품 라벨의 표시사항을 분석한 결과 원재료 영양정보 첨가물정보 함량 기준 등이 매우 난해하게 혼재되어 소비자가 라벨 정보의 내용을 파악하여 활용하기 어려운 실정이었다. 따라서 소비자 지향적인 식품표시 정보를 제공하기 위하여 현행 식품위생법의 식품표시기준에 따른 원재료, 첨가물, 영양성분 등 카테고리별로 정보를 재분류하여 데이터베이스화하였다. 이렇게 재가공한 정보를 토대로 소비자들이 가공식품 라벨표시 정보를 보다 과학적이고 명확하게 활용할 수 있도록 알고리즘을 개발하여 모바일기반 서비스 시스템에 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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