Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.79-85
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2002
감성 연구의 생리, 심리, 동작 분석 등의 과정에서 발생하는 문서, 데이터, 화상, 그림, 그래픽 등의 자료 공유에 인터넷을 적용하는 것은 매우 유망하다. 본 연구에서는 현재의 인터넷 (또는 인트라넷) 환경을 고려하여 Ultra 2 DB 서버, Sun Solaris (UNIX) OS, UniSql DBMS, Apache Web 서버로 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 웹기반 감성데이터 베이스 시제품을 구축하여 각종 감성자료를 보급하는 체계를 1차 완료하였으며, 도메인(www.gamsung.or.kr)을 등록하여 서비스를 실시하고 있다. 이 시스템에는 1단계 감성공학기술개발 사업의 35개 연구보고서, 1단계 연구결과로서 생산한 262개 감성지표, 2단계 연구사업의 130개 감성지표, 일본의 인간감각계측 및 응용기술개발 중심으로 생산한 125개 감성지표, 음성데이터, 음향데이터, 인체측정데이터, 얼굴표정데이터와 설문데이터 등의 감성데이터와 감성공학 연구자 인력, 국내제조업체 정보, 참고문헌, 감성 정보물 등을 DB화하여 인터넷을 통하여 조회, 검색할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 현재 진행되고 있는 감성 공학기술개발에 대한 각종 정보를 제공하고 있으며 감성공학의 기술 동향에 대해서도 소개하고 있다. 이는 한국인의 감성 연구에 적합한 감성공학 데이터 베이스 시스템 구축의 발판을 마련하였으며, 향후 소비자의 감성을 예측하고, 이를 시스템 설계에 반영할 수 있으므로 인간중심의 제품개발에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.1
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pp.70-75
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2018
Smart Factory is an intelligent factory that can enhance productivity, quality, customer satisfaction, etc. by applying information and communications technology to the entire production process including design & development, manufacture, and distribution & logistics. The precise amount of data generated in a smart factory varies depending on the factory's size and state of facilities. Regardless, it would be difficult to apply traditional production management systems to a smart factory environment, as it generates vast amounts of data. For this reason, the need for a distributed big-data processing system has risen, which can process a large amount of data. Therefore, this article has designed a Gluster File System (GlusterFS)-based distributed big-data processing system that can be used in a smart factory environment. Compared to existing distributed processing systems, the proposed distributed big-data processing system reduces the system load and the risk of data loss through the distribution and management of network traffic.
The pig ICT automatic feeder is capable of automatically feeding feed, etc. according to the set conditions. However, there is a disadvantage that the setting condition itself must depend on the user's experience. Therefore, trial and error is caused, and there is a problem that the efficiency is lowered. Therefore, it is necessary to develop a system and implement a service model that can improve pig productivity by suggesting optimal feeding setting conditions based on data. Therefore, in this paper, a pig feeding management service model was developed using the performance analysis program such as the existing feeding data, breeding management data, and pig production management system. Through this, we developed a consumer-oriented feed management service model that can be efficiently utilized by analyzing pig data. In addition, it is possible to provide a service that contributes to a decrease in the mortality rate and an increase in the MSY of the farms with the intelligent automatic feeding management service, thereby improving the productivity of the pig farms and thereby increasing the income of the pig farms.
This study examined ways to improve records management by using the new technology of the Fourth Industrial Revolution. To do this, we selected four technologies that have a huge impact on the production and management of records such as cloud, big data, artificial intelligence, and the Internet of Things. We tested these technologies and summarized their concepts, characteristics, and applications. The characteristics of the changed production records were analyzed by each technology. Because of new technology, the production of records has rapidly increased and the types of records have become diverse. With this, there is also a need for solutions to explain the quality of data and the context of production. To effectively introduce each technology into records management, a roadmap should be designed by classifying which technology should be applied immediately and which should be applied later depending on the maturity of the technology. To cope with changes in the characteristics of production records, a flexible data structure must be produced in a standardized format. Public authorities should also be able to procure Software as a Service (SaaS) products and use digital technology to improve the quality of public services.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.05a
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pp.670-673
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2003
컴퓨터 하드웨어의 빠른 개발 주기에 맞춰 저 가격, 고 효율성, 높은 신뢰성, 호환성 둥의 장점을 가진 PC(Personal Computer)가 현대의 컴퓨터 흐름을 주도하게 되었다. 이에, 산업분야 전반에 걸친 컴퓨터 적용의 증가는 많은 발전과 변화를 가져왔다. 특히, 자동화 시스템분야에서 그 효과가 두드러졌는데 이는 고 가격, 긴 개발기간 둥을 필요로 했던 과거와 달리 저 가격, 짧은 개발기간, 다양한 개발환경 등을 이룰 수 있었다. 또한, 생산량 증가에만 의존하던 과거의 자동화 시스템은 현대에 이르러 시스템의 최적화, 효율의 극대화, 시스템의 안정성, 운용의 편리성, 호환성 등의 개념들이 도입되고 있다. 이에 따라, 반도체 자동화시스템의 개발 및 활용부분에서도 저가의 PC를 활용한 시스템 구축이 실용화되고 있다. 특히, 시스템의 생산성을 높이려는 노력도 많이 이루어지고 개발되었는데, 반도체 부품 생산성 향상과 운용설비의 효율성 극대화를 위한 여러 가지 기법들이 연구 도입되고 있다. 그중 생산성과 직접 관계되는 효율 데이터는 UPEH(Unit per hour)를 들수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 효율성에 관련하여 그 기준이 되는 생산 데이터에 대한 시스템 효율성을 자동으로 산출하며, 이를 사용자에게 제공함으로써 보다 정량화 되고 객관적인 평가 자료가 되도록 하였다. 이를 패트리넷을 이용하여 설계 프로세스를 검증하고 실제 산업현장에 적용함으로서 본 시스템에서 제공하는 효율성 데이터가 운용설비의 가동에 관한 평가 기준이 됨을 보였다.
Kyo-Joong Oh;Ho-Jin Choi;Ilgu Kim;Seungwoo Han;Kunsoo Kim
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.563-567
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2023
본 연구는 한국 통계청이 수행하는 가계동향조사와 생활시간조사에서 자료처리 과정 및 방법을 혁신하려는 시도로, 기존의 통계 생산 방법론의 한계를 극복하고, 대규모 데이터의 효과적인 관리와 분석을 가능하게 하는 인공지능 기반의 통계 생산을 목표로 한다. 본 연구는 데이터 과학과 통계학의 교차점에서 진행되며, 인공지능 기술, 특히 자연어 처리와 딥러닝을 활용하여 비정형 텍스트 분류 방법의 성능을 검증하며, 인공지능 기반 통계분류 방법론의 확장성과 추가적인 조사 확대 적용의 가능성을 탐구한다. 이 연구의 결과는 통계 데이터의 품질 향상과 신뢰성 증가에 기여하며, 국민의 생활 패턴과 행동에 대한 더 깊고 정확한 이해를 제공한다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.1
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pp.39-45
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2011
The processes for manufacturing a product differ depending on the characteristics of the product, and the information used or generated by the processes also varies. To implement a flexible and configurable Manufacturing Execution System (MES), a Data Acquisition System (DAS) that takes into consideration the characteristics of the manufacturing system is required. In this study, we design an information acquisition system that can process the information on equipments of a shop floor in real-time and that is adaptive to the changes in the shop floor. The system has a data parser module for flexible processing of the equipment status, a data mapper module to link the equipment status with a manufacturing process, and an SOA-based data integration module to transmit the processed information to other information systems such as MES and ERP. From the results of pilot study, its maintenance is easy even if new equipment or new manufacturing processes are adopted or if the equipments are rearranged.
This study provided a prediction model for solar energy production in Yeongam province, Jeollanam-do. The model was derived from the correlation between climate changes and solar power production in Yeongam province, Jeollanam-do, and presented a prediction of solar power generation through the regression analysis of 6 parameters related to weather and solar power generation. The data used in this study were the weather and photovoltaic production data from January in 2016 to December in 2019 provided by public data. Based on the data, the machine learning technique was used to analyzed the correlation between weather change and solar energy production and derived to the prediction model. The model showed that the photovoltaic production can be categorized by the three-stage production index and will be used as an important barometer in the agriculture activity and the use of photovoltaic electricity.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.489-493
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2004
본 논문은 인공지능형맞춤 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정장치를 통해 획득한 발의 형상을 이용하여 인공지능 기법을 기반으로 하는 특징 추출 및 적합한 화형을 얻어내는 방법을 제시하고, 화형 데이터를 네트워크를 통해 실시간적으로 확인하는 방법을 제시한다. 본 논문의 연구배경은 인터넷의 보편화된 보급으로 생산자 위주에서 소비자 위주와 소비자 참여의 생산시스템으로 변화에 있다. 이는 많은 회사들이 If시스템과 다양한 웹 솔루션을 도입하여 생산, 판매, 유통 등을 하나로 묶는 온라인 오프라인의 결합형으로 발전시키고자 하는 현상에서 찾아 볼 수 있다. 신발의 경우 개개인의 신체조건이 다르고 유행과 개성을 추구하고자 하기 때문에 기존의 생산체계로는 한계가 있다. 측정데이타를 기반으로 하는 맞춤 신발은 기존의 전통적인 수제화 방식과 대량생산 방식의 장점만을 취하여 저렴하고 편리하게 제작된다. 또한 3차원 측정기를 이용한 인터넷쇼핑에 적합한 새로운 비즈니스 모델을 제시한다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2000.04a
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pp.30-39
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2000
HLA/RTI 시뮬레이션기술은 미국 국방성이 중심이 되어 군사와 관련한 여러 분야에 적용하여 상당한 효과를 발휘하고 있다. 현재는 이를 산업체부문으로 도입을 위한 노력에 귀를 기울이고 있다. 향후 HLA/RTI 문제가 네트워크상에서 운영되는 분산시뮬레이션연구 및 응용분야에 적용하여 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 국내에는 이에 대한 이해와 연구가 아직 미미한 형편으로 초보단계에 있다. 본 연구에서는 현재 IEEE의 표준으로 진행되고 있는 HLA/RTI 개념을 소규모 생산시스템 시뮬레이션에 적용하여 사용 및 효율성에 대한 가능성을 검토하여 보았다. 생산시스템의 운영중 생성되거나 필요시 외부로부터 요구되는 데이터의 양은 상당히 규모가 커서 이들 데이터를 관리하기 위해서는 효율성 높은 공통의 네트워크 라이브러리가 필요하다. RTI는 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 라이브러리로서 본 연구에서 가정한 소규모 생산시스템에 적용해 본 결과, 운용면과 시스템개발관점에서 매우 효용있는 새로운 방법으로 판단되고 넓은 적용범위를 기대할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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