스마트팩토리 시장은 구조적 저성장 극복을 위한 제조업 혁신 수요에 힘입어 앞으로 높은 성장률을 보일 것으로 예상되고 있다. 특히 미래의 제조 산업에서 로봇은 IT와 결합하여 가장 중요한 핵심기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 스마트 제조 환경에서 IoT기반 로봇 제어를 위한 관리 구조 및 상태 정보에 대한 분류 방법을 제안하고 구현하였다.
본 논문은 여러 인공지능 기술 중 이미지 분류를 통한 사람의 얼굴 표정을 인식하는 프로그램을 통해 사람의 표정을 인식하여 거울에 나타내는 스마트미러 기술을 소개한다. 여러 사람의 5가지 표정이미지를 통하여 인공지능으로 학습하였고, 사람이 거울을 볼 때 거울이 그 표정을 인식하여 인식한 결과를 거울에 나타내는 방식이다. 여러 사람의 얼굴을 표정별로 구분되어있는 dataset을 kaggle에서 제공하는 fer2013을 이용하여 사용하였고, 이미지 데이터 분류를 위해 네트워크 구조는 컨볼루션 신경망 구조를 이용하여 학습하였다. 최종적으로 학습된 모델을 임베디드 보드인 라즈베리파이4를 통해서 얼굴을 인식하여 거울을 통해 디스플레이에 나타내는 구조이다.
본 논문은 입력 문자에 대한 특징 추출을 위하여 최대 길이 투영(MRLP:Maximum Run Length Project)방법을 제안한다. 제안된 최대길이 투영 방법은 잡음에 강하며 필요한 정보를 가능한 정확하고 효율적으로 추출하는데 유용하다.한글문자는 그 양이 방대하고 그 구조가 복잡하며 몬자들 사이에 밀접한 유사성이 있다.따라서 본 논문에서는 추출된 특징들에 대한 퍼지추론을 적용하여 유형 분류율의 향상을 도모하였다.사용 빈도수가 높은 인쇄체 한글 문자 917자에 대하여 실험한 결과 98.58%의 분류율을 얻었다.
본 연구는 중심부에 액체, 외주부에 산화제가 흐르는 기액 동축분류의 유동장에 대한 것이다. 기액 동축 분사기는 연료의 분사량이 적은 소형 연소시스템을 고려하여, 실험은 연공비(W1/Wa)가 0.6 이하를 대상으로, 물과 공기를 사용하여 분사조건에 따른 분무특성과 기액 2상 분무류의 기본구조를 조사하여 액적의 확산, 기액혼합특성에 대하여 검토하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 반경방향 기상속도분포 및 액적유속분포는 분구직경 및 분사조건에 관계없이 정규분포에 가까운 형태를 취하고 있으며, 각각 식 (2) 및 (3)으로 나타낼 수 있다. 기상속도는 반치폭은 축방향에 따라 일정한 구배 (≒4.6)로서 증가하며, 기상만의 단상분류의 구배(≒6)에 비해서 완만하다. 액적유속 반치폭은 축방향에 따라 더욱 완만한 구배(≒3.1)로서 증가한다. 무차원 액적유속분포는 축방향에 따라 일정한 구배(n≒1.5)로서 감소한다. 액적의 확산은 상대적으로 기액유량비가 클수록 효과적으라고는 말할 수 없고, 최대 확산을 이루는 최적의 기액유량비가 존재한다.
본 논문은 혁신수용에 대한 한국인들의 군집화에 관한 연구로서, 분류된 군집의 라이프스타일 등의 특성을 밝힐 것이다. 연구를 위해 2003년 6월 9일부터 27일까지 설문조사를 실시하였으며, Ward의 군집분석 방법을 이하여 분석하였다. Rogers가 혁신 수용에 관한 군집을 통계적 이론을 바탕으로 다섯 가지로 분류한 바 있으나 본 연구에서는 혁신층이 11%, 조기다수층이 24.4%, 후기다수층이 48.9%, 후발수용층이 15.7% 등 네 가지 군집으로 분류될 수 있음을 알 수 있었고, 이 군집들의 라이프스타일을 연구하였다. 또한 Rogers의 연구 결과와 비교해 볼 때, 조기수용층이 혁신층으로 흡수되었다. 이러한 결과는 두터운 혁신층을 바탕으로 신제품이나 새로운 서비스를 처음 받아들이는 계층이 넓다는 것을 의미하고, 우리나라에서는 신제품을 개발 시험할 수 있는 좋은 구조를 가지고 있음을 의미하고, 반면에 조기다수층이 혁신 수용에 신중함으로 보이고 있기 때문에 혁신의 확산에 높은 저항이 있음을 알 수 있다. 세계각국에서 적극적으로 추진하고 있는 초고속 인터넷 서비스 분야 성공은 다른 나라에 비해 서비스를 빠르게 수용하고 이 후 높은 품질의 서비스와 고객만족을 기업들에 요구하고, 기업들의 적절한 대응의 결과로 설명될 수 있다.
보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있는데, 대부분의 연구들이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하는게 일반적이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 상식적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 태그 정보를 이용한 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 태그를 중요도에 따라 분류하고, 낮은 태그에서 추출된 용어 가중치를 계산하고, 그 가중치로 높은 가중치의 태그에서 추출된 용어의 가중치를 갱신해 가면서 최종 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 사용자가 중요하게 생각하는 태그를 실험해 보고 그에 따라 중요도를 분류하여 가중치 계산에 반영한다. 그리고 기존 태그 중요도 결정 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.
소셜 태깅 시스템이 직면한 중요한 과제 중 하나는 급격하게 증가하는 태그의 양적 증가와 다양성에 대한 대처방안이다. 구조화된 주석 시스템과는 반대로 태그는 사용자에게 웹 콘텐츠에 주석을 달고 조직화하는 비구조적, 개방적 메커니즘을 제공한다. 본 논문에서는 사용자 정의 태그, URL 키워드, 그리고 분류 폴더 이름을 주요 구성 요소로 하는 폭소노미 기반의 URL 추천 방식을 제안한다. 이 방식은 더욱 개선되어 브라우저의 확장 기능으로 구성될 경우 사용자에게 특정 URL을 분류하는 최상의 방안을 제안할 수 있다.
선박의 수중방사소음은 다양한 기계류나 추진기 혹은 선체와 유체간의 상호 작용으로 인하여 여러 형태의 특성신호로 나타나게 된다. 이는 선박의 운용조건, 장비 회전특성 및 내부구조에 따라 스펙트럼상에 상이한 주파수로 확인됨은 물론, 신호의 출현 형태에도 다양성을 보이고 있다. 일반적으로 선박소음은 속력 종속적인 추진 계통 성분과 비종속적인 보기류 신호로 구분되나 다수의 신호성분이 혼재되어 발생기원을 분류하는 것은 복잡한 과정을 거쳐야 한다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 선박의 Tonal성 신호를 자동으로 탐지하고 분류하기 위해 규준화된 스펙트로그램 상에서 연속되는 신호에 가중치를 주어 지속성 신호여부를 판별한 후에 정해진 임계치를 초과하는 성분을 Tonal로 선정하였다. 선정된 Tonal에 대해 주파수선의 대역특성 및 시간 변동성에 대한 패턴인식 방법을 적용하여 Tonal의 발생기원이 속력 종속/비종속적인지를 자동으로 판별하는 알고리즘의 유용성에 대한 결과를 기술하였다.
본 연구의 목적은 이용자의 탐색 행태, 시스템의 정보 구축 행태를 기반으로 초기 질의어의 범주에 해당하는 연관 용어들(해당 용어의 지식구조와 관련된 연관 용어들)을 학습기능을 통해 자동으로 제시해 줄 수 있는 지능형 검색 시스템을 구현하는 것이다. 이를 위해 학습을 통해 전문가 수준의 색인어를 추출할 수 있는 지능형자동색인 알고리즘, 자동분류에 관련한 클러스터링 알고리즘과 문서 범주화 알고리즘 그리고 범주 표현 알고리즘에 대한 이론적 연구를 수행하였으며, 이들 이론적 연구를 근거로 비용과 시간적인 측면에서 그리고 재현율과 정도율이란 측면에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 지능형검색시스템을 구현하였다.
암석의 풍화과정은 화학적인 변질, 물리적인 분해 및 생물학적인 작용으로 나뉘어 진다. 풍화에 영향을 주는 요소는 기후, 조성광물의 종류 및 구조, 절리와 단층, 열수변질작용과 광화작용, 염기성 및 산성암맥과 지형 등이다. 또한 암석의 풍화는 성인에 따라 다양한 양상으로 진행되는데 이는 암석을 이루고 있는 각각 광물들이 열역학적인 반응경로가 서로 다르고, 이에 수반되는 물리적인 풍화진행속도가 차이가 있으며, 암석의 균질성, 투수성 등이 암종별로 다양하기 때문이다. 현장에서 암석의 풍화정도는 조성광물의 변질과 분해정도를 육안 등으로 정성적으로 판단하고 분류하는 것이 일반적이다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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