In this paper, multiphase optimization of machine structure is presented. The goal of first step is to obtain (i) light weight, (ii) rigidity statically. In this step, multiple optimization problem with two objective functions is treated using Pareto Genetic Algorithm. Where two objective functions are weight of the structure, and static compliance. The method is applied to a new machine structure design.
지능형 튜터링 시스템(Intelligent Tutoring System, ITS)은 학습자에게 자동으로 학습코스를 제공하는 시스템으로, 현재 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS 수요가 증가하고 있음에 따라 본 연구팀도 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS "Everycoding"을 개발하였다. 더 나아가 학습자 별 맞춤형 코딩 교육 튜터링 시스템 개발 요구가 늘어나고 있다. 이에, 본 연구에서는 기계학습 기법을 적용하여 개발한 협업 능력 기반의 학습자 모델을 군집 분석하고, 그에 따른 학습자 별 맞춤 피드백을 제공하는 기준을 제안한다.
With the development of industrial society, the interest of new material is growing even in machining center. Composite materials in the new materials are superior to the metals In measure stability of strength, modulus and heat, moreover when mould is prepared, it can be done net shape manufacturing so it can be used widely in all sorts of machine parts, interior materials of car structural construct ions, the space aerial industry, ship materials, sports goods and so on. Therefore in this study, the property of processing drill on CFRP in composite materials by experimental study and some problems were examined.
전통적으로 주요 EPC(설계, 구매, 시공) 공사는 최초의 엔지니어링 작업(FEED : Front End Engineering Design)을 한 후, 경쟁입찰을 하여 총액계약(Lamp Sum)으로 공사를 수행했다. 최근에 EPC시공자의 위험부담을 줄이는 한편, 발주자는 경쟁적인 시공자를 확보할 수 있는 기회를 확대하면서 협상기간을 단축하교 조기착공을 위해, Lump Sum 가격을 늦게 결정하는 방법을 고려한다. CLST(Converted Lump Sum Turnkey)계약방식은 최초의 엔지니어링 작업을 한 후 경쟁입찰을 통해 1차 계약을 맺고(설계 및 특별 자재 공급에 대한) 공사를 수행하다 설계가 충분히 진행되고 핵심자재에 대한 견적이 입수되어 발주 가능한 시점 및 하도급사를 선정할 준비가 된 시점에서 1차 계약을 변경해 2차 계약을 맺는다. 2차 계약 시 1차 시 맺은 계약조건(직접공사비, 일반관리비 및 이윤, 최대한도 금액이 포함됨)을 기준으로 하되, 발주자가 Open Book 형식으로 공사비를 평가하고 재협상하여 Lump Sum 금액으로 전환해 합의한다. 이후 Lump Sum Tumkey 계약과 동일한 형식으로 공사를 수행한다.
비가구 회로망에 대한 회로망 함수의 공자를 구하기 위한 변형된 방향성 지선각를 이수한다. 이를 이용하므로 위상수학적으로 Mason공식의 부소건에 관계없이 조직적으로 회로망 함수의 양자를 구 할 수 있다. 또한 각 결점에 대한 부선원를 칠함으로서 대부분의 소법항을 미리 기계적으로 제거할 수 있으며 그 만큼 간편하게 빨리 구할 수 있다. 또한 본 이론에 의한 회로망 함수를 구하는 방법은 과정전체를 통해서 주어진 회로망의 위상수학적 성질에 변화를 주지 아니한다.
본 논문에서는 음악 전공자가 아니어도 원하는 악기를 선택하여 손쉽게 자신의 음악을 만들 수 있는 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘 기반 음악생성 프로그램을 개발하였다. 음악분야는 진입장벽이 높아 음악 전공자가 아니면 자신만의 음악을 제작하기 힘들다. 행사나 소소한 이벤트에서도 쓸 수 있는 자신만의 음악, 방송이나 1인 미디어 등에서도 저작권 걱정 없이 쓸 수 있는 자신만의 음악을 이 GAN 알고리즘 기반 음악생성 프로그램을 이용하여 비전공자라도 손쉽게 음악을 만들 수 있다.
건강 보조 식품, 의약품, 화장품 등 현대 제품에는 성분에 대한 제품의 구성정보가 라벨 형태로 상세히 기재 되어있다. 이러한 제품들은 실생활에서 접하기 쉽지만, 비전공자인 일반 사용자들이 이러한 성분들을 모두 기억하고 구분하여 사용하기에는 물질의 종류가 너무 많으며, 각 성분의 역할에 대해 면밀히 조사하기란 사실상 불가능하다. 하지만 제품에 대한 정확한 이해 없이는 제품을 사용 및 섭취함으로써 특정 부작용이 생길 수 있으며, 오용 및 남용할 가능성 또한 다분하다. 따라서, 제품 소비자가 사용하고 있는 제품이 어떠한 성분을 가지고 있는지를 정확히 파악할 필요가 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 기계 학습을 통한 객체 인식에 사용되는 실시간 객체 추적 기법을 활용하여 제품의 라벨을 1 차적으로 인식하고, 2 차적으로 라벨에 기재되어 있는 제품의 구성성분을 객체 인식하는 기법을 제안하고자 한다. 추가적으로, 해당 기법을 모바일 어플리케이션에 적용하여 건강 보조 식품 관리에 활용할 수 있는 방법에 대해 소개한다.
본 연구는 인공지능(이하 AI)이 모든 영역에 전일적으로 확산되는 시점을 맞아 비전공자들도 AI를 효과적으로 학습하는 방안을 탐색하기 위한 하나의 시론적 연구이다. AI 교육을 수학, 통계, 컴퓨터공학 전공 학생들뿐만 아니라 인문·사회과학 등 다른 전공자들도 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위한 학습법을 탐색하고자 하였다. 마침 '설명 가능한 AI(XAI: eXplainable AI)'의 필요성과 MIT AI 연구소의 Patrick Winston의 '지각 있는 기계(AI)를 위한 스토리텔링의 중요성[33]'이 두드러진 상황에서 AI 스토리텔링 학습모델 연구의 의의를 찾을 수 있겠다. 이를 위해 본 연구는 우선 대구 소재 A 대학교의 학생들을 대상으로 그 가능성을 테스트하였다. 먼저 AI 스토리텔링(AI+ST) 학습법[30]의 교육목표, AI 교육내용의 체계와 학습방법론, 새로운 AI 도구의 소개 및 활용에 대해 살펴보고, 1) AI+ST 학습법이 알고리즘 중심의 학습법을 보완할 수 있는지, 2) AI+ST 학습법이 학생들에게도 효과가 있는지, 그리하여 AI 이해력, 흥미도, 응용력 배양에 도움이 되었는지에 관한 연구 질문을 중심으로 학습자들의 결과물을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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