토공 작업현장의 정확한 계측을 위해 3차원 스캐너(Terrestrial Laser Scanner, TLS)의 이용이 점차 확대되고 있으며, 스캐너를 통해 취득한 원지형 디지털 정보를 건설기계 장비 자동화를 위한 기초자료로 활용하는 연구가 이루어지고 있다. 3차원 지형정보를 취득하기 위해서는 현장측정 및 후처리작업이 필요하며, 현장측정과 후처리를 위한 방법 선택에 따라, 측정 정밀도 및 소요시간이 달라진다. 본 연구에서는 최적 스캐닝 플랫폼 구축을 위해 현장측정 및 후처리 방법에 따라 변화하는 정밀도 및 생산성을 계측 분석하는 방법을 제안하였다.
유도전동기의 원선도의 작도 및 특성산정에 있어서 여자임피던스를 입력단자간에 이동하여 간이화한 등가L회로 그리고 1차와 2차의 누설리액턴스가 동일하다고 가정하여 여자임피던스를 1차와 2차의 임피던스의 중간에 접속한 등가T회로를 사용하고 있으며 후자에 의한 원선도작도법 및 특성산정법은 전자에 의한 것보다 정확하다고 인정되어 있다 그러나 1차와 2차의 누설리액턴스가 동일하다는 가정은 실제의 기계에서는 만족되지 않을 뿐 아니라 구속시험에 있어서 구속의 경우 생기는 동손이외의 손실 및 여자리액턴스이 영향을 고려하지 않고 회로정수를 결정하고 이것을 사용하여야 하므로 그 원선도작도법 및 특성산정법으로서는 상당한 오차가 생길 것이다. 본문에서는 이러한 것들을 고려하여 1차와 2차의 누설리액턴스를 분리하지 않는 등가T회로에 의하여 1차누설리액턴스를 사용하지 않고 작도할 수 있는 원선도 그리고 구속의 경우 생기는 동손이외의 손실 및 여자리액턴스의 영향을 고려하여 결정한 그 등가T회로정수를 사용하는 특성산정법을 소개하고자 한다.
전문용어란 전문분야의 개념이 언어적으로 표현된 형태이다. 전문분야마다 분야 특성 적인 개념이 사용되므로, 전문용어는 전문분야를 특성화하는 단위로 사용된다. 따라서 전문분야문서에 대한 자연언어처리에서 전문용어를 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요하다. 전문용어 추출은 분야 특성적인 전문용어를 해당 분야 문서에서 파악하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기계학습방법을 이용한 전문용어 자동 추출 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 전문분야 사전과 전문분야 문서를 이용하여 문서에서 나타나는 전문용어의 특성을 파악하고 이를 이용하여 전문용어를 추출한다. 본 논문의 기법은 70,000단어 수준의 영어 의학분야 300개 문서에 대하여 약 77%의 정확률로 전문용어를 추출하였다.
전문용어는 전문분야의 개념을 표현하는 언어적 표현이다. 전문용어의 조어단위는 전문용어를 구성하는 최소의 형태적 단위이다. 이러한 조어단위는 전문용어의 의미를 파악하는데 중요할 뿐만 아니라 전문분야 문서에 대한 기계번역과 같은 작업에 중요한 언어자원으로 사용될 수 있다. 하지만‘조어단위와 개념단위의 불일치 문제’, 조어 단위의‘동형이의어’,‘동의이형어’문제 등으로 인하여, 하나의 전문분야 개념을 나타내는 조어단위들의 덩어리를 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 조어분석 된 한영 대역 전문용어사전에 대한 한국어-영어 조어단위 정렬문제로 해결하고자 한다. 본 논문의 기법은 97%의 정확률로 조어단위 간의 정렬을 수행하였다.
정보통신 기기의 발달에 따라 스마트 러닝으로 교육방법이 진화하고 있다. 스마트 러닝에 있어서 학습자의 관심분야에 맞는 적절한 콘텐츠의 제공이 필수적이다. 본 논문에서는 텍스트 분류 기술을 이용하여 학습자의 SNS 데이터로부터 관심분야를 자동적으로 파악해내는 시스템을 제안한다. 텍스트 분류를 위해 카테고리 별로 기 분류되어있는 데이터를 수집하여 기계 학습을 수행하였다. 텍스트 분류의 정확도 향상을 위해 카테고리 분류 단위 크기를 변화시키면서 정확도를 측정하고 분석하여 실제 서비스에 적용 가능한 수준으로 판단되는 82.5%의 정확도를 얻었다.
최근 시맨틱 웹의 등장과 발전은 웹 2.0의 발전과 더불어 새로운 웹의 문화를 바꾸어 놓았다. 시맨틱 웹의 적용분야는 다양하지만 그중에서 의미 정보 검색과 다국어 정보 검색 기술을 통한 다국어 지원 번역이 연구 분야로의 필요성이 있다. 기존 기계번역이 번역률에 있어서 가장 큰 한계점은 단어 의미 중의성과 문법적은 오류이다. 따라서 본 논문에서는 시맨틱 웹과 단어 의미 중의성을 해소 시킬 새로운 알고리즘을 제안함으로써 단점을 제거하여 번역률을 향상시켜 모바일에 적용하였다. 모바일에 입력된 신문기사 이미지를 OCR을 통해 텍스트로 변환하고 사전 및 분야 온톨로지와 문장 규칙 추론을 동해 처리 속도 및 정확도 높은 번역시스템을 설계 및 구현하였다.
본 논문에서는 GPS 기반의 자율주행 군사로봇에 사용된 각종 센서들의 융합(Sensor Fusion)에 대하여 다루고 있다. GPS 를 통한 자율주행의 경우 GPS 의 성능에 따라 정확도 차이는 있으나 특별한 지형지물 없이 로봇의 현재 위치를 파악할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 GPS 만 이용하여 자율주행 알고리즘을 구성하는 경우 로봇의 진행 방향을 특정하지 못한다는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 RTK GPS 와 Lidar, IMU 센서를 ROS 환경에서 Robot_Localization 과 EKF(Extended Kalman Filter)를 이용하여 융합하는 방법에 대하여 다루었다.
일반적으로 건물 구조물에 전달되는 기계진동을 감소시키기 위해서 기계와 기초사이에 유연한 방진소자를 삽입하여 기계가진력(exciting force)의 전달 률을 줄인다. 또한 구조물의 고유진동수와 진동원의 가진주파수가 일치할 경 우, 가진주파수를 변화시키거나, 구조물의 동특성을 변화시키는 방법을 사용 한다. 어떠한 방안을 선택하든 효과적이고 정량적인 방진 시스템을 구성하고 구조물의 정확한 진동상태를 예측하기 위해서는 진동원의 가진특성과 구조 물의 동특성에 대한 정보가 요구된다. 일반적으로 방진설계를 위해 필요한 진동원의 가진특성은 제조회사의 사양이나 측정을 통하여 비교적 쉽게 얻을 수 있다. 복합재료, 다양한 경계조건, 복잡한 대형구조물등은 수치해석을 이 용하여 해석적인 방법으로 동특성을 구할 경우, 신뢰성 있는 정보를 얻기에 는 많은 노력이 요구된다. 더우기 현장에서 발생하는 진동문제는 대부분 복 잡하고 시간적으로 시급히 해결해야 하기 때문에 효율적인 절차를 구성하여 구조물의 동특성을 해석하는 방법을 사용할 필요가 있다. 구조물의 동특성은 실험적인 방법을 통하여 구하고 그 외의 필요한 계산들은 해석을 통하여 얻 는 것이 효율적일 수 있다. 실험적 동특성해석은 입력하중에 대한 응답의 크 기와 위상 비를 주파수별로 나타내는 전달함수를 측정하는 방법으로서 가진 장치 및 여러 측정/분석 장비가 필요하며, 철교, 교량, 건물의 철골 및 콘크 리트 슬라브등 다양한 중대형의 구조물을 Signal/Noise비가 좋도록 가진 시 켜야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 이러한 실험적 방법의 현장 적응성과 신뢰성을 확보하기 위해 대형충격기(large impact hammer, max, peak force 약 10000N, time duration 약 20ms)를 제작하고 실험/분석 시스템 및 구조물 의 진동제어를 위한 절차를 Fig.1과 같이 구성하고 이를 철근콘크리트 건물 에 설치한 기계식 주차설비의 진동제어에 적용하였다.force response simulation)를 수행하여 임의의 좌표 공간에 대한 진동수준을 해석적으로 예측할 뿐만 아니라 구조물의 진동제어 를 위한 동적인자를 변경시킬 수 있는 정보를 제공하며 장비를 방진할 경우 신뢰성 있는 전달률을 결정할 수 있다. 실험적으로 철교, 교량이나 건물의 철골구조 및 2층 바닥 등 대,중형의 복잡한 구조물에 대항 동특성을 나타내 는 모빌리티를 결정할 경우 충격 가진 실험이 사용되는 실험장비 측면에서 나 실험을 수행하는 과정이 대체적으로 간편하다. 그러나 이 경우 대상 구조 물을 충분히 가진시킬수 있는 용량의 대형 충격기(large impact hammer)가 필요하게 된다. 이러한 동적실험은 약 길이 61m, 폭 16m의 4경간 교량에 대 하여 동적실험을 수행하여 가능성을 확인하였다. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both inflection fie이 and the maximum relaxivity value. The results shows a fluences on both inflection field and the maximum relaxivity value. The results shows
자기 센서와 액추에이터는 산업과 의료 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 센서와 액추에이터의 기반의 통합시스템은 기계 및 전자 기기들의 일반적인 조합으로써 메카트로닉스로 정의된다. 최근에 자기 무선 센서와 액추에이터가 개발되어지고, 다양한 분야에서 사용되고 있다. 특히 이 메커니즘은 자성 물질 및 물리적 현상에 관한 것으로 자기의 세기의 따라 달라진다. 그러나 이들 연구의 경계는 명확하지 않다. 따라서, 자기 마이크로 로봇, 자기액추에이터 및 센서들을 포함한 새롭고 정확한 정의가 필요하다. 본 연구에서는 의공학 및 재활을 위한 자기 메카트로닉스의 진보되고 확장된 개념을 혈관 재활을 위한 무선 펌프 시스템과 모션 감지 시스템을 중심으로 소개하고자 한다.
다양한 발화를 모델링하는 요구는 자연어 처리 분야에서 꾸준히 있었으며 단어, 구 또는 문장과 동등한 의미 콘텐츠를 자동으로 식별하고 생성하는 것은 자연어 처리의 중요한 부분이다. 본 논문에서는 포인터 생성 네트워크(Pointer Generate Nework)를 이용하여 패러프레이즈 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 사람이 직접 구축한 유사 문장 코퍼스를 이용하였으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.250, ROUGE_L 0.455, CIDEr 2.190의 성능을 보였다. 하지만 입력 문장과 동일한 문장을 출력하는 문제점이 존재하여 빔서치(beam search)를 적용하여 입력 문장과 비교하여 생성 문장을 선택하는 방식을 적용하였다. 입력 문장과 동일한 문장을 제외한 문장으로 평가를 진행했으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.234, ROUGE_L 0.459, CIDEr 2.041의 성능을 보였으나, 패러프레이즈 생성 데이터 양이 크게 증가하였다. 본 연구는 문장 간의 의미적으로 동일한 정보를 정확하게 추출할 수 있게 됨으로써 정보 추출, 온톨로지 생성에 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기법이 챗봇에서 사용자의 의도 탐지 및 MRC와 같은 자연어 처리의 여러 분야에 유용한 자원으로 사용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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