• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.23 no.2
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• pp.84-90
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• 2022

Machine tool state monitoring is a process that automatically detects the states of machine. In the manufacturing process, the efficiency of machining and the quality of the product are affected by the condition of the tool. Wear and broken tools can cause more serious problems in process performance and lower product quality. Therefore, it is necessary to develop a system to prevent tool wear and damage during the process so that the tool can be replaced in a timely manner. This paper proposes a method for diagnosing five tool states using a deep learning-based hierarchical convolutional neural network to change tools at the right time. The one-dimensional acoustic signal generated when the machine cuts the workpiece is converted into a frequency-based power spectral density two-dimensional image and use as an input for a convolutional neural network. The learning model diagnoses five tool states through three hierarchical steps. The proposed method showed high accuracy compared to the conventional method. In addition, it will be able to be utilized in a smart factory fault diagnosis system that can monitor various machine tools through real-time connecting.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.14 no.2
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• pp.143-149
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• 2013

Many researchers and developers take a greater interest on the LOD AI techniques as users demand more elaborate and sophisticated game AI in recent years. However, contrary to the traditional geometry LOD, existing LOD AI techniques can be used only to a limited extent. Therefore, in this paper, I propose an LOD AI technique, which uses HSM(Hierarchical State Machine) and the Lua script language as the method to control game objects. Using the proposed approach, we can easily produce multilevel AI models for LOD and design various objects without hard-coding state machines. Moreover, in order to show the effectiveness of the presented technique, this paper exemplifies the results of the efficiency test through the prototype engine.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.2
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• pp.113-118
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• 2024

In this study, we designed and analyzed two main structures for effectively implementing the behavior of intelligent NPCs the Hierarchical Finite State Machine (HFSM) and the Behavior Tree, by creating experimental games. The HFSM was found to be efficient for complex interaction-centered actions where state changes and transitions are crucial, while the Behavior Tree was effective in dynamic environments where ease of modification and expansion are required for dynamic responses under various conditions. These structures were experimentally applied using the Unity engine to verify their efficiency. This study focused on the basic structure design and plans to apply these structures to an upcoming action-adventure escape game. The results of this research are expected to assist game developers in efficiently implementing intelligent NPCs, thereby contributing to the improvement of game quality and player satisfaction.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.6 s.102
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• pp.863-868
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• 2005

Hardware and software codesign framework called PeaCE(Ptolemy extension as a Codesign Environment) was developed. It allows to express both data flow and control flow which is described as fFSM which extends traditional finite state machine. While the fFSM model provides lots of syntactic constructs for describing control flow, it has a lack of their formality and then difficulties in verifying the specification. In order to define the formal semantics of the fFSM, in this paper, firstly the hierarchical structure in the model is flattened and then the step semantics is defined. As a result, some important bugs such as race condition, ambiguous transition, and circulartransition can be formally detected in the model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.411-414
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• 2002

상태도의 계층구조를 이용하여 모형 검사를 수행하는 연구들이 있었다. 기존 연구들은 상태도를 SMV 입력언어로 변환할 때, 계층 구조를 유지하였다. 비록 이러한 연구가 계층형 모형검사의 초기 시도에 기여를 했지만, SMV는 평탄화 된 구조를 이용한다는 점에서 실효성은 없다. 본 연구에서는, 계층구조를 평탄화 시킨 후 상태도를 병행적으로 실행되는 여러 개의 독립된 기계로 분리한다. 따라서, 상태도의 구조가 단순해지고 SMV 언어로 쉽게 상태도를 변환할 수 있다. 본 연구의 목적은 SMV를 이용하여 상태도를 모형 검사 할 때 SMV의 능력을 최대한 활용하고자 한다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.14 no.3
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• pp.595-626
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• 2005

The purpose of this paper is to estimate technical efficiency, scale efficiency, and environmental efficiency by income level of Korean farms, and analyze the factors to decide three efficiencies. Depending on the non-parametric methods, we estimate technical using inputs and outputs of total farms without assuming of goods or behavior of optimization. The average technical efficiency of total firms under constant return to scale and strong disposability is 0.437. The technical inefficiency was caused by 47.7% in pure technical inefficiency, 11.3% in scale failure, and 3.2% in environmental inefficiency. The number of firms under increasing return to scale occupied almost 70% and 27% of total firms respectively. Higher are income class, middle debt & long debt per asset, and N effluents per cultural land, higher technical efficiency. The increases of BOD discharges per cultural land and machines per cultural land deteriorate environmental efficiency.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.563-565
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• 1999

실시간 시스템은 응용분야의 특성상 높은 신뢰성을 요구하므로 설계시 시스템의 정확성과 안전성을 보장하는 것은 매우 중요하다. 신뢰성 보장을 위한 방법으로 정형기법(formal method)을 이용한 명세 방법이 연구되어 왔다. 정형적인 명세를 사용하는 경우 원하는 시스템의 특성에 대한 검증이 가능하며 자연어로 명세한 경우보다 모호함이 줄어들어 의사소통을 하는데 있어서 명확성을 제공한다. 그러나 이런 장점에도 불구하고 객체 지향 개발 방법론에서의 정형적인 명세에 관한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 객체 지향적 모델을 기반으로 하는 실시간 시스템을 위한 정형명세 언어인 Timed State Chart(TSC)를 제안한다. TSC는 Statecharts와 같은 계층적 상태 기계 모델(state machine model)로서 다양한 시간 제약사항의 명세를 위해 클릭 변수(clock variable)를 도입하여 실시간 객체(Real-Time Object 또는 RTO)를 명세한다. TSC를 이용하여 기존의 연구에서 표현할 수 없었던 주가와 마감시간과 같은 실시간 시스템의 다양한 요구사항을 효과적으로 표현할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.3-6
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• 2008

베어링은 각종 설비에서 활용하는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산웨이블릿변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 네트워크를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1063-1066
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• 2008

최근 인터넷 사용자들의 역할이 일방적으로 제공되는 컨텐츠를 소비하는 소비자에서 컨텐츠를 창조하는 생산자로 변화하고 있으며, 이러한 경향의 한 형태로 인터넷 개인방송이 있다. 그러나, 기존 인터넷 개인방송은 시간과 공간의 제약이 존재하여 사용자들의 요구를 충분히 만족시키지 못하고 있다. 최근 모바일 단말기기와 모바일 인터넷 기술이 발달하면서 기존 시스템의 제약을 해소하고 사용자의 요구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 WiBro (Wireless Broadband) 망을 이용한 리눅스 기반의 휴대형 개인방송 시스템을 제안한다. 또한, 계층간 최적화 기법(Cross-Layer Optimization)을 적용하여 네트워크 상태에 따라 제공되는 방송 서비스의 품질을 동적으로 조절하는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.603-604
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• 2020

한국사회는 전통적인 대가족제도가 급속히 해체되고 저 출산 및 고령화로 인한 고령층의 1인 가정의 수가 급속히 증가하고 있는 추세이다. 고령자 1인 가구에 대한 다양한 서비스와 고도화가 필요한 이유이다. 본 연구에서는 1인 가정을 대상으로 IoT 기기를 통한 다양한 PHR 생체 신호와 환경정보을 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 건강상태를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 의료기기에서 제공되는 개방형 PHR 데이터의 융합으로 정보 분석 및 예측능력을 강화하고 고독사 상황파악 및 방지 프로그램을 이행할 수 있는 기본 인프라을 구축하고자 한다. 또한 중장년층의 미래에 대한 불확실성을 제거하고 사회복지서비스의 확대를 위한 정책적 과제의 논의적 목적을 가지고 있다. 본 연구의 결과물은 사회 소외 계층에 대한 서비스 확대와 국민의 의료환경 개선에 도움이 될 것으로 사료된다.