• Title/Summary/Keyword: 기계인간

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Localization Forecasting of NC Machine Tools (NC 工作機械의 國산化 展望)

  • 김성중
    • Journal of the KSME
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    • v.18 no.2
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    • pp.76-83
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    • 1978
  • 공작기계업계는 이와 같은 수출전략산업화라는 측면과 내수면에서의 압박을 벗어나기 위해서는 공작기예의 NC화, 자동화를 강력히 추진하지 않을 수 없는 입장인 바 본고에서는 첫째, 공작기계 의 NC화 배경을 좀더 상세히 고찰하고, 둘째, 미, 일등의 기술동향을 검토하여 한국 공작기계업 계의 방향을 모색하며, 세째, NC공작기계의 국산화에 따르는 제문제점을 검토하여 이에 대한 해결방안을 모색해 보려 한다.

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나노물리개론 과목 소개

  • Kim, Gyeong-Sik
    • Journal of the KSME
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    • v.53 no.12
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    • pp.45-48
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    • 2013
  • 이 글에서는 현재 연세대학교 기계공학과의 나노물리개론 교과목에 대해 소개하고자 한다. 최근 첨단 분야로 각광받고 있는 나노테크놀로지를 이해하기 위해서 요구되는 나노 세계의 기본 개념과 양자역학적인 현상기술들을 기계공학 전공자들이 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고 현재 기계공학 연구에 어떻게 적용되는지 다양한 예를 통하여 알아본다.

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공작기계의 시뮬레이션을 위한 데이터모델의 구성

  • 이희원;민병권;이상조
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.326-326
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    • 2004
  • 시뮬레이션과 가상 엔지니어링을 활용하여 공작기계 및 생산시스템의 초기 개발기간 또는 기존의 생산시스템의 변경기간을 단축하는 동시에 진단, 관리 기술에도 응용하여 생산시스템의 신뢰도를 높이기 위해서 시뮬레이션을 기반으로 하는 공작기계의 설계 및 관리도구가 필요하고 또 이 프레임을 일관되고 효율적으로 설계하고 구성하기 위해서 공작기계의 시뮬레이션 모델이 필요하다.(중략)

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학술자료 II: 말의 호흡-순환기계 및 질병

  • Yang, Jae-Hyeok
    • Journal of the korean veterinary medical association
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    • v.46 no.11
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    • pp.1038-1046
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    • 2010
  • 말과 자동차는 서로 닮은 게 몇 가지 있는데, 순환기계 및 호흡기계는 말의 엔진을 구성하고 말이 소화 시키는 사료는 자동차의 연료와 같으며, 연료는 근육에 힘을 내는 영양적 에너지로 바뀐다. 호흡기계는 대사를 촉진하기 위해 산소를 제공하고 심장혈관계 또는 순환기계는 산소와 영양소를 조직에 운반할 뿐만 아니라 엔진이 작동하면서 생긴 노폐물도 제거한다.

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Development of the Performance Analysis Model Based on Research and Development Phases for Automated Construction Equipment (건설자동화 기계의 연구개발 단계에 따른 성능 분석 모델 개발)

  • Lee, Jeong-Ho;Kim, Young-Suk
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.9 no.2
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    • pp.67-80
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    • 2008
  • Recently, automated construction machines have been developed for technically solving construction industry problems such as labor, productivity, qualify and the profit decrease. In spite of the importance of performance analysis in order to commercialize the automated construction machines, previous studies are mainly forced on developing hardware and software of automated construction machines. The primary objective of this research is to propose the performance analysis model of automated construction machines, which can measure productivity, quality and safety improvement rate based on the research and development phases, and to develop a performance analysis system, which enables performance evaluator to easily analyze the performance of the automated construction machines. Finally, it is anticipated that the effective use of the performance analysis model and computerized system would be able to develop the automated construction machines having high performance, and to establish the marketing strategy effectively in order to increase the possibility of commercialization of the developed construction machines.

Equivalence Checking of Finite State Machines with SMV (SMV를 이용한 유한 상태 기계의 동치 검사)

  • 권기현;엄태호
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.30 no.7_8
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    • pp.642-648
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    • 2003
  • In this paper, we are interested in checking equivalence of FSMs(finite state machines). Two FSMs are equivalent if and only if their responses are always equal with each other with respect to the same external stimuli. Equivalence checking FSMs makes complicated FSM be substituted for simpler one, if they are equivalent. We can also determine the system satisfies the requirements, if they are all written in FSMs. In this paper, we regard equivalence checking problem as model checking one. For doing so, we construct the product model $M ={M_A} {\beta}{M_B} from two FSMs ${M_A} and {M_B}$. And we also get the temporal logic formula ${\Phi}$ from the equivalence checking definition. Then, we can check with model checker whether if satisfies ${\Phi}$, written $M= {.\Phi}$. Two FSMs are equivalent, if $M= {.\Phi}$ Otherwise, it is not equivalent. In that case, model checker generates counterexamples which explain why FSMs are not equivalent. In summary, we solve the equivalence checking problem with model checking techniques. As a result of applying to several examples, we have many satisfiable results.

Study on the Prevention of Traffic Accidents of Construction Machinery (건설기계 교통사고 예방 대책 연구)

  • Hyo seung Han;Ilsoo Yun
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.21 no.6
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    • pp.165-176
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    • 2022
  • In order to prevent various accidents with construction machinery, Korea enacted the Construction Machinery Management Act to enhance safety. Until now, there has been a lack of systematic research related to traffic accidents with construction machinery. Therefore, domestic and foreign systems related to construction machinery were reviewed, and the current status was analyzed based on traffic accident data over the past 5 years to derive implications. It is necessary to ensure the safety of construction machinery by correcting institutional loopholes and preparing follow-up measures. In addition, it is necessary to create a separate traffic-safety education program for construction machinery operators to create an environment that can comply with safe road-driving methods and traffic laws.

Evaluating Korean Machine Reading Comprehension Generalization Performance using Cross and Blind Dataset Assessment (기계독해 데이터셋의 교차 평가 및 블라인드 평가를 통한 한국어 기계독해의 일반화 성능 평가)

  • Lim, Joon-Ho;Kim, Hyunki
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.213-218
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    • 2019
  • 기계독해는 자연어로 표현된 질문과 단락이 주어졌을 때, 해당 단락 내에 표현된 정답을 찾는 태스크이다. 최근 기계독해 태스크도 다른 자연어처리 태스크와 유사하게 BERT, XLNet, RoBERTa와 같이 사전에 학습한 언어모델을 이용하고 질문과 단락이 입력되었을 경우 정답의 경계를 추가 학습(fine-tuning)하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있으며, 특히 KorQuAD v1.0 데이터셋에서 학습 및 평가하였을 경우 94% F1 이상의 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 현재 최고 수준의 기계독해 기술이 학습셋과 유사한 평가셋이 아닌 일반적인 질문과 단락 쌍에 대해서 가지는 일반화 능력을 평가하고자 한다. 이를 위하여 첫번째로 한국어에 대해서 공개된 KorQuAD v1.0 데이터셋과 NIA v2017 데이터셋, 그리고 엑소브레인 과제에서 구축한 엑소브레인 v2018 데이터셋을 이용하여 데이터셋 간의 교차 평가를 수행하였다. 교차 평가결과, 각 데이터셋의 정답의 길이, 질문과 단락 사이의 오버랩 비율과 같은 데이터셋 통계와 일반화 성능이 서로 관련이 있음을 확인하였다. 다음으로 KorBERT 사전 학습 언어모델과 학습 가능한 기계독해 데이터 셋 21만 건 전체를 이용하여 학습한 기계독해 모델에 대해 블라인드 평가셋 평가를 수행하였다. 블라인드 평가로 일반분야에서 학습한 기계독해 모델의 법률분야 평가셋에서의 일반화 성능을 평가하고, 정답 단락을 읽고 질문을 생성하지 않고 질문을 먼저 생성한 후 정답 단락을 검색한 평가셋에서의 기계독해 성능을 평가하였다. 블라인드 평가 결과, 사전 학습 언어 모델을 사용하지 않은 기계독해 모델 대비 사전 학습 언어 모델을 사용하는 모델이 큰 폭의 일반화 성능을 보였으나, 정답의 길이가 길고 질문과 단락 사이 어휘 오버랩 비율이 낮은 평가셋에서는 아직 80%이하의 성능을 보임을 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 기계 독해 태스크는 특성 상 질문과 정답 사이의 어휘 오버랩 및 정답의 길이에 따라 난이도 및 일반화 성능 차이가 발생함을 확인하였고, 일반적인 질문과 단락을 대상으로 하는 기계독해 모델 개발을 위해서는 다양한 유형의 평가셋에서 일반화 평가가 필요함을 확인하였다.

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Choosing Economical Optimum Logging Machines Based on the Operating Volume (작업량(作業量)에 따른 적정(適正) 집재기계(集材機械)의 선정(選定))

  • Park, Jong-Myung
    • Journal of Korean Society of Forest Science
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    • v.86 no.4
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    • pp.450-458
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    • 1997
  • It is inadequate to compare operating costs between some logging machines with a low rate of utilization of them except the effect of operating time. The operating volume to maximize the utilization of the logging machines is different from each other, thus it is important to choose the proper logging machines and operating system according to the size of logging management. This study presents one of the methods to choose the economical optimum logging machines according to the operating volume to promote the economical efficiency of the machines. In order to go ahead with the Korean forestry mechanization plan, it should be considered which machine or operating system has the economical priority and if it can be suitable to the effect of wage increment.

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Prdiction of Mechanical Properties in Injection Molded Polystyrene Parts using Artificial Neural Network (인공신경망을 이용한 폴리스타이렌 사출성형품의 기계적 물성 예측)

  • 박헌진
    • The Korean Journal of Rheology
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    • v.10 no.2
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    • pp.74-81
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    • 1998
  • 사출성형품의 설계는 그 내부의 기계적 물성 변화보다는 전통적으로 용도에 부합하 는 형상을 위주로 하여 이루어져 왔기 때문에 설계조건의 개선을 통하여 성능이 우수한 제 품을 얻기까지 많은 시행착오가 요구되고 있다. 그런데 사출성형 실험이나 물성평가 시험을 하기 전에 성형품의 부위별 기계적 물성을 알수있다면 제품의 설계나 금형 설계에 많은 도 움이 될 수 있으므로 최근에 물성 예측을 위한 방법론들의 개발이 다양하게 시도되고 있다. 따라서 본 연구에서는 학습시스템, 사출성형 수치모사와 기계적 물성과의 상관관계를 밝히 는 방법을 만들어 사출물이 제작되기 전에 그들의 기계적 물성을 사출성형 수치모사에서 얻 어진 열적·기계적 이력으로부터 예측하고자 하였다. 이때 성형품의 기계적 물성과 열적· 기계적 이력 사이에는 매우 복잡하고 비선형적인 상관관계를 보이기 때문에 이들 사이를 비 매개변수적으로 연관짓기 위하여 역전파 인공신경망 알고리듬을 사용하였으며 열적·기계적 이력은 사출성형용 수치모사 소프트웨어를 이용하여 구하였다. 학습과정에서 전역최소값에 도달하지 못하는 인공신경망의 문제점을 해결하기 위하여 모멘텀변수와 잡음지수를 포함하 는 일련의 항을 첨가하여 연결가중치를 보정하였다. 그 결과 어떤 초기값에 의하여 학습이 되더라도 전역최소값에 도달하는 것을 확인하였으며 이를 이용하여 다른 사출조건에서 사출 물의 기계적 물성을 잘 예측할수 있었다.

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