• 정보관리학회지
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• 제17권2호
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• pp.189-205
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• 2000

본 연구에서는 현재 웹정보검색의 문제점을 해결하기 위하여 기계학습알고리즘을 이용한 지능형정보검색 시스템을 구현하고 있다. 구체적으로. 수학분야 질의어 및 적합한 문서를 선정해서 이 자료를 토대로 어떻게 귀납학습알고리즘과 신경망을 적용할 수 있는지를 검토하고 있다. 또한, 본 논문에서는 신경망시스템 설계시 성능에 영향을 미치는 입.출력노드수, 은닉층, 학습매개변수등 다양한 요소를 경험적방법을 통해 검토하고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.310-316
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• 2001

이 논문은 '에서', '으로'와 같은 한국어의 부사격 조사들을 다국어 기계번역 시스템에서 다룰 때 올바른 역어 선택을 위한 3단계 변환 방식과 이를 위한 부사격 조사의 언어학적 모델링 방법을 제시한다. 3단계 변환 방식은 부사격 조사의 의미 모호성 해소, 의사 중간언어표상 (Quasi-Interlingua Representation)으로의 변환, 전치사 선택의 3단계로 구성되어 있다. 본 논문에서 중점적으로 다루게 될 세번째 단계, 즉 영어나 독일어에서 한국어의 부사격 조사에 대한 전치사 선택의 단계에서 올바른 대역어 선정 방법론의 핵심이 되는 부사격 조사에 대한 언어학적 모델링을 위해 Pustejovsky (1995)의 생성 어휘부 이론 (Generative Lexicon Theory)을 도입한다. 이 논문에서 제시한 방법론은 그 타당성의 수학적 검증을 위해 통합기반 기계번역 시스템인 CAT2에서 구현되었으나, 방법론 자체는 특정 시스템에 제한됨 없이 범용적으로 적용될 수 있을 것이다.

• 기계저널
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• 제22권1호
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• pp.40-52
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• 1982

복합재료의 개발.실용과 더불어 야기되는 문제중에서, 특히 복합재료가 기계나 구조물에 사용될 경우에는 가장 긴요한 문제는 역시 강도, 특히 파괴와 관련된 강도문제가 되겠다. 균질재료의 파괴거동(취성파괴, 피로파괴, 환경파괴등)을 탄성학적으로 파헤치고, 또한, 나아가서는 파괴를 미연에 예방하는 탄성설계에의 적용에 이르기까지 체계화된 파괴역학을 복합재료의 파괴거동해 석이나 강도설계에 적용시켜 보자는 시도는 일찍부터 이루어져 왔었으나, 탄성적인 이질재료가 결합하는 데서 오는 수학적인 해석사이 난점으로 말미암아 파괴역학적 해석의 기초가 되는 능 력확대계수 K의 해석에서 아직까지는 답보상태에 머물고 있는 것이 현실이다. 여기에서는 복합 재료의 파괴에 파괴역학을 적용시킴에 있어서의 기초적인 사항들을 논하고, 지금까지의 이러한 방향의 연구예들을 정리해 보면서 파괴역학적인 복합재료파괴문제연구에 참고로 삼을가 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권5호
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• pp.469-481
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• 2016

본 논문에서는 강체 간 충돌에 의해 발생하는 충격력을 얻는 수학적 방법이 이론적으로 연구되었다. 이 이론적 방법은 사고로 지면에 추락낙하 하는 고준위폐기물 처분용기에 가해지는 충격력을 구하는 데에 적용되었다. 이 연구로부터 고준위폐기물 처분용기의 구조 안전성 설계에 요구되는 충격력이 이론적으로 유도되었다. 이론연구의 주된 내용은 두 강체의 충돌 시 강체운동학과 운동방정식에 관한 것이다. 이를 토대로 두 물체 간 충돌 시 발생하는 충격력을 구하는 일반적인 충격이론이 개발되었다. 이 충격이론을 처분장에서 처분용기 운송 시 운반차량에서 사고로 추락낙하 하여 지면과 충돌하는 처분용기에 발생하는 충격력을 구하는 문제에 적용하여 충격력에 대한 수학적 근사해를 이론적으로 구하였다. 동시에 컴퓨터코드를 이용한 수치해석을 수행하여 구한 수치해를 수학적 근사해와 비교하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.121-126
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• 2020

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제17권1호
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• pp.62-73
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• 2001

본 연구는 지면끌기집재에 사용되는 기계에 의해 견인되는 견인목의 견인저항을 예측하기 위해 견인목의 중량, 견인저항계수, 지면의 경사 등의 함수로 표현된 수학적 모델들을 개발하였다. 또한 만능재료시험기와 토양조를 이용한 실험실조건에서 4개 수종(잣나무, 일본잎갈나무, 신갈나무, 굴참나무)의 견인저항계수를 산출하였다. 산출한 견인저항계수와 가상 조건을 이용하여 개발된 3가지의 수학적 견인저항 모델에 적용하였다. 그 결과 견인목 중량에 대한 견인저항력의 비(T/Wt)는 지면의 경사가 증가할수록 전형적으로 증가하였으며, 반지면끌기집재가 지면끌기집재보다 견인저항력이 더 작게 나타났다. 본 연구의 결과는 집재작업기계의 선정과 집재윈치의 동력요구량 산정엔 기본적인 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제15권1호
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• pp.7-18
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• 2021

반능동형 MR댐퍼 착륙장치는 MR유체가 환형 유로를 지날 때 유체감쇠력 및 자장 제어 감쇠력을 발생시키는 댐퍼이다. 환형 유로를 지나는 MR 유체의 경우 필연적으로 불완전 발달 유동이 발생하게 되어, 이는 유체 감쇠력을 포함하는 댐퍼 내력 계산에 오차를 발생시키는 원인이 된다. 이로 인해 댐퍼 구조적 파라미터 설계 및 제어 이득 선정이 부정확해지며, 착륙장치의 동특성 및 충격흡수성능 저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 MR댐퍼 환형 유로의 입구영역에서 발생하는 추가적인 감쇠력을 고려한 MR댐퍼 착륙장치의 수학적 모델을 유도하였다. 본 논문에서 유도한 수학적 모델링을 MR댐퍼 착륙장치의 설계 및 최적화 과정에 적용한다면 좀 더 정확한 내력 예측으로 우수한 성능의 MR댐퍼 착륙장치를 설계할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권7호
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• pp.773-778
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• 2011

포신과 같은 충격하중을 받는 파이프 형태의 구조물 진동을 측정하기 위해 가속계가 널리 사용된다. 포약의 폭발로 인해 발생하는 응력파는 포신의 횡진동에 미미한 영향을 미치지만 매우 큰 가속도 성분을 가지고 있어 미세 진동의 계측을 어렵게 한다. 기계적 필터는 가속도계를 부착하는 기계적 구조물과 진동감쇠재료로 구성되어, 고주파의 응력파를 제거하고 횡진동에 관련된 가속도 성분만을 가속도계로 전달하는 역할을 한다. 진동감쇠재료는 비선형성이 강하여 수학적 모델링이나 수치적 해석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 9 가지의 진동감쇠재료의 진동특성을 실험적으로 확인하여, 기계적 필터에 가장 적합한 재료를 선택하였다. 또한, 압착에 따른 진동특성의 변화를 통해, 기계적 필터의 설계 데이터를 얻을 수 있었다. 기계적 필터를 설계 제작하여, 필터의 성능을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.78-83
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• 2019

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 패턴 인식 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 DWT와 인공신경망 기반 패턴 인식 기법을 이용한 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 기계의 결함을 효과적으로 탐지하기 위해 DWT를 이용해 대역별 분해 후 최상위 고주파 부대역과 최하위 저주파 부대역을 제외한 나머지 부대역의 PSD를 구하여 인공신경망 기반 분류기의 입력으로 사용한다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제20권2호
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• pp.143-151
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• 2017

본 연구는 수학포기자가 사회적 이슈로 대두되면서 실시한 수학학습 실태조사 데이터를 활용하여 초등학생 수학학습 포기 인식과 연관성이 높은 정의적 영역 요인과 정의적 영역 검사 문항을 추출하였다. 데이터 분석을 위하여 R의 빅데이터 분석 기법을 통해 기계학습 분석과 연관성 분석을 하였다. 그 결과 정의적 영역 요인 중에서는 효능감, 흥미 등이 가장 연관성이 높은 것으로 나타났다. 또한 정의적 영역 문항 중에서는 수학학습 포기 인식과 흥미 요인의 문항인 '나는 수학이 좋다'와 효능감 문항인 '나는 앞으로 수학을 더 잘할 수 있을 것이라 생각한다' 등 8문항을 순위별로 추출하여 초등학생을 대상으로 하는 정의적 영역 검사 간편 버전을 추출하였다. 본 연구에서 나온 결과는 초등학생의 정의적 영역 함양을 위한 지도에 있어서 보다 중점을 두어야 하는 사항을 시사할 것이다. 또한 본 연구에서 개발한 간편 버전은 향후 초등학생을 대상으로 하는 정의적 영역 검사에 활용될 것으로 본다.