• 제목/요약/키워드: 기계시스템

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사용자 건강 상태알림 서비스의 상황인지를 위한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법 (Generating Training Dataset of Machine Learning Model for Context-Awareness in a Health Status Notification Service)

  • 문종혁;최종선;최재영
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권1호
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    • pp.25-32
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    • 2020
  • 다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.

기계시각과 DGPS를 이용한 정밀방제 시스템 개발 (Development of Precision Spraying System Using Machine Vision and DGPS)

  • 조성인;정재연;김유용;남기찬
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 2002년도 동계 학술대회 논문집
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    • pp.426-431
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    • 2002
  • 본 연구에서는 DGPS와 칼라 CCD 카메라를 이용한 잡초의 검출을 위한 영상처리 시스템과 분무시스템을 개발하고 통합하여 정밀 방제 시스템을 개발하였다. 방제 요구부위에 실제 정밀한 살포를 위해 펌프, 노즐 및 레귤레이터로 구성된 장치를 구성하고 컨트롤러를 제작 통합하여 분무 시스템을 개발하였다. 개별 노즐별로 ON/OFF에 의한 변량 살포가 가능하도록 각 노즐별로 레귤레이터를 장착하였다. 정밀 방제용 이동식 차량을 제작하고 노즐별로 ON-OFF 제어가 가능한 살포장치를 부착하였으며, 알고리즘을 통합하여 정밀방제 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 영상 획득 $\longrightarrow$ DGPS 좌표 획득 $\longrightarrow$ 자이로 컴파스 데이터 획득 $\longrightarrow$ 데이터베이스로부터 작물의 위치정보 획득 $\longrightarrow$ 영상처리를 이용한 방제요구부위 검출 $\longrightarrow$ 노즐별 개별 방제 작업이 순서적으로 반복해서 진행되었다. 완성된 시스템의 성능 및 안정성을 평가하기 위해서 서울대학교 부속 과수원에서 무를 대상으로 개발된 시스템을 검증하였다. 개발된 시스템은 RS-232C 통신을 이용하여 데이터의 전송을 수행할 수 있었으며, 순차적인 진행이 가능하도록 통합 프로그램을 제작하였으며, 검증 결과 정밀방제의 가능성을 보였다.

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회전기계의 결함진단을 위한 사례기반추론시스템 (Case-based Reasoning System for Defect Diagnosis of Rotating Machinery)

  • 양보석
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 2003년도 춘계학술대회논문집
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    • pp.23-35
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    • 2003
  • 회전기계의 결함발생은 기계의 여러 상태변화에 의한 결과이며, 이 때 발생하는 증상(현상) 또한 다양하고 복잡하기 때문에 기계의 특성을 파악하고 원인을 추정하기 위해서는 매우 전문적인 지식과 오랜 경험이 필요하다. 실제 산업현장에서 사용되는 각종 회전기계들은 고성능화, 복잡화 및 전문가의 부족으로 인해, 결함발생 시 원인과 발생현상의 관계를 명확히 표현하기에는 어려움이 있다. 이에 최근에는 진단에 관한 전문적인 지식을 구조적으로 표현할 수 있는 전문가 시스템(expert system)의 도입을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다.(중략)

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환경소음 모니터링 시스템

  • 이장명
    • 기계저널
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    • 제43권9호
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    • pp.46-48
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    • 2003
  • 이 글에서는 국내에서 자체 개발된 인터넷을 기반으로 하는 실시간 환경소음 모니터링 시스템의 필요성 및 기능 등에 대하여 소개 한다.

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심장의 제어시스템과 관련 의료기기

  • 심은보
    • 기계저널
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    • 제54권3호
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    • pp.31-36
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    • 2014
  • 이 글에서는 인체 심장의 제어시스템에 대한 기본적인 메커니즘을 설명하고, 관련된 의료기기의 연구동향 및 향후 발전방향에 대하여 소개한다.

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가상기계 코드 최적화를 위한 프로파일링 (Profiling for Optimization of Virtual Machine Codes)

  • 신양훈;이창환;오세만
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.562-565
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    • 2006
  • 가상기계(Virtual Machine)는 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 컴퓨터이기 때문에 그 수행 속도와 필요 저장 공간 측면에서 성능이 떨어질 수 밖에 없다. 따라서 가상기계의 성능에 있어서 보다 효율적인 코드로의 최적화가 중요하다. 본 논문에서는 가상기계 코드(Virtual Machine Code) 최적화를 위해 코드를 실행하여 얻을 수 있는 동적 정보인 프로파일링 데이터(Profiling Data)를 정의하고, 프로파일링 시스템을 설계하여 프로파일링 데이터를 가상기계 코드 최적화에 적용 할 수 있는 기반을 마련하였다. 나아가 EVM(Embedded Virtual Machine)에서 실행되는 SIL(Standard Intermediate Language) 코드를 대상으로 프로파일링 시스템을 구현하여 실제 가상 기계 코드에 대하여 프로파일링 데이터를 추출하였다.

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