• 기계와재료
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• v.25 no.3
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• pp.16-29
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• 2013

현재 전세계적으로 에너지 절감과 지구환경 보호를 위한 이산화탄소 가스 배출의 저감하는 피할 수 없는 생산제조산업 분야의 높은 장벽으로 다가서고 있다. 공작 기계류의 진보는 날이 갈수록 거듭되어 다양한 기술의 융복화 등 궁극적인 첨단 고도화에 이르고 있으나, 이와 같은 문제점들을 기본적으로 안고 있는 것은 사실이다. 그 대응 방안으로는 소성 성형 방식으로의 가능한 한 대체화가 될 수 있으며, 또한 기존에는 스프링 백 등의 고연성 등으로 인하여 성형이 곤란하여 기피하던 난성형재도 보다 경량화 등의 추세에 대응하기 위하여 불가피하게 사용되기 위해서도 획기적인 소성 성형 시스템을 필요로 한다. 이와 같은 차원에서 최근에 에코 융합화를 모색하는 새로운 서보모터 구동형 프레스 시스템의 도입이 적극적으로 이뤄지고 있으나 국내의 경우에는 국산화 개발이 늦어져 고부가가치 제품에 대한 기술종속성이 우려되고 있다. 최근 한국기계연구원을 중심으로 산학연 컨소시엄 형태로 산업원천기술개발사업의 일환인 지식기반 자율제어형 초정밀 디지털 서보프레스 시스템 개발에 관한 연구가 진행중이며, 기술선도국의 보유 기술 수위를 넘은 에코/정보/지식 융합화 모델을 궁국적으로 개발하고자 한다. 본문에서는 이에 대한 현재까지의 개발 진행 내용을 정리하여 간단히 요약하여 나타내었다.

• 기계와재료
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• v.22 no.1
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• pp.46-53
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• 2010

공작기계에서 가공정밀도를 저하시키는 가장 큰 요인은 열변형 및 채터진동이다. 본 고에서는 이 중 장시간 가공중 기계의 열변형에 따른 문제점을 자동으로 공작기계 CNC(Computerized Numerical Controller) 제어기상에서 실시간으로 보상하여 주는 장치 및 기술개발 사례에 대한 내용을 언급하고자 한다. 기계가공에서 온도신호의 실시간 데이터 취득 및 열변형에 따른 공작기계 원점(Work Offset)의 자율보정이 가공정밀도 향상 및 가동률 향상에 많은 영향을 끼친다 이에 따라 본 고에서는 온도 데이터의 취득부와 보상을 위한 보정값 추출을 위한 선형회귀법 및 신경회로망의 보정모델을 임베디드화한 디바이스와 CNC상에서 가공중 공작기계 원점 자동보정을 하는 시스템을 개발하였기에 관련내용을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.136-138
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• 2003

로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 외부 환경의 적응성을 수행하기 위하여 강화 학습을 이용하였으며. 이는 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째. 경험들에서 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 제안한 통합방식은 기존의 강화 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 학습 속도를 향상 시킬수 있으며, 기호 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 환경에 유연성을 가지고 행동을 적용할 수 있는 장점을 가진다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.27-28
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• 2007

본 논문은 배전계통을 운영함에 있어서 배전자동화 시스템의 가장 중요한 기능인 정전복구 기능에 대해서 현재의 중앙집중 방식에서 분산형으로 보다 효율적인 처리를 위한 알고리즘을 제안하였다. 분산형으로 처리하기 위하여 단말장치들을 Intelligent 기능에 능동 자율학습 기능을 보완할 수 있는 Multi-Agent 기법을 알고리즘에 도입하였다. 기존의 agent 기법을 응용한 연구는 적용 대상이 불분명한데 반해 본 논문에서는 적용 대상도 분명하고 현재 계통에도 바로 적용이 가능한 알고리즘을 제안하였다. 또한 Multi-Agent 기반 분산형 정전복구 시스템의 약점이라 할 수 있는 통신망 보안에 대해서 위협사례들을 분석하고, 이 위협들에 대한 보안알고리즘 적용방안을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘들을 PC 기반으로 예제계통을 꾸며 그 성능을 입증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.1
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• pp.35-45
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• 2013

A autonomous vehicle requires improved and robust perception systems than conventional perception systems of intelligent vehicles. In particular, single sensor based perception systems have been widely studied by using cameras and laser radar sensors which are the most representative sensors for perception by providing object information such as distance information and object features. The distance information of the laser radar sensor is used for road environment perception of road structures, vehicles, and pedestrians. The image information of the camera is used for visual recognition such as lanes, crosswalks, and traffic signs. However, single sensor based perception systems suffer from false positives and true negatives which are caused by sensor limitations and road environments. Accordingly, information fusion systems are essentially required to ensure the robustness and stability of perception systems in harsh environments. This paper describes a perception system for autonomous vehicles, which performs information fusion to recognize road environments. Particularly, vision and laser radar sensors are fused together to detect lanes, crosswalks, and obstacles. The proposed perception system was validated on various roads and environmental conditions with an autonomous vehicle.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.53 no.2
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• pp.53-66
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• 2023

Recently, there has been a significant interest in the development of autonomous driving simulation environment based on digital twin. In the development of such digital twin-based simulation environment, many researches has been conducted not only performance and functionality validation of autonomous driving, but also generation of virtual training data for deep learning. However, such digital twin-based autonomous driving simulation system has the problem of requiring a significant amount of time and cost for the system development and the data construction. Therefore, in this research, we aim to propose a method for rapidly designing and implementing a digital twin-based autonomous driving simulation system, using only the existing 3D models and high-definition map. Specifically, we propose a method for integrating 3D model of FBX and NGII HD Map for the Busan EDC area into CARLA, and a method for adding and modifying CARLA functions. The results of this research show that it is possible to rapidly design and implement the simulation system at a low cost by using the existing 3D models and NGII HD map. Also, the results show that our system can support various functions such as simulation scenario configuration, user-defined driving, and real-time simulation of traffic light states. We expect that usability of the system will be significantly improved when it is applied to broader geographical area in the future.

• Korean Association of Arts Management
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• no.53
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• pp.71-99
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• 2020

This study focuses on the case of the National Museum of Modern and Contemporary Art, Korea (hereafter MMCA) that has faced the issue of securing autonomy as an art institution in association with the neoliberal logic of economy as part of globalization. The MMCA was opened with limited operational autonomy due to the government's development-driven national system and bureaucratic perspective. Since being selected as an institution subject to a range of restructuring consequent to the IMF crisis in 1997, the MMCA is being assessed for its operational autonomy since then. This paper examines the socio-cultural background of the implementation of the Korean type of 'Executive Agency' and 'Non-Departmental Public Body'. Furthermore, regardless of the result of either implementation or withdrawal after the projects, this paper explains how these administrative reforms lead the conflicts between stakeholders, which would promote the MMCA's autonomy. As a result, the institutional restructuring process based on the neoliberal perspective might result in the operational dilemma that must simultaneously fulfil the publicness in a different context. Moreover, unlike the original intent to establish a performance-based system based on the principle of competition while minimizing government intervention, this study illuminates that the influence of the nation(or government) as the actual agent of the projects may become permanent. It implies that since the establishment and development project of MMCA has initialized the concept of statism based on legal authority, the operational autonomy of the MMCA which is premised on the reinforcement of expertise and publicness cannot be prioritized over the direction and control of the government.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.6
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• pp.85-91
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• 2014

Nowadays, Dynamic lighting control and management skills are studied and used. If the system which is to manage multiple intelligent spot applied ubiquitous service technology is built with decision making and used in the complex intelligent space like a apartment then will improve energy efficiency and provide comfortability in optimal conditions. To solve this problem distributed autonomous control middleware and energy management system which process data gathering by zigbee mesh network and search proper services to save energy by the existing state of things is necessary. In paper we designed DDLEMS (Distributed Dynamic Lighting Energy Management System) that is to service duplex communication embedded by software based home server platform to provide mobile services in the smart place and support decision making about energy saving to the best use of wireless censor node and controled network, energy display devices.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.449-452
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• 2007

An intelligent robot with RSSI based indoor location estimation function was designed and implemented. A wireless sensor node was attached to the robot to received the location data from the indoor location estimation function. Spartan III was used as the main control device in the mobile robot. The current location data collected from the indoor location estimation system was transferred to the mobile robot and server through Zigbee/IEEE 802.15.4 wireless communication of the sensor node. Once the location data is received, the sensor node senses the direction of the robot head and directs the robot to move to its destination. Indoor location estimation intelligent robot is able to move efficiently and actively to the user appointed location by implementing the proposed obstacles avoidance algorithm. This system is able to monitor real-time environmental data and location of the robot using PC program. Indoor location estimation intelligent robot also can be controlled by executing the instructions sent from the PC program.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.4
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• pp.19-26
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• 2023

IoT edge services utilizing neuromorphic hardware architectures are suitable for autonomous IoT applications as they perform intelligent processing on the device itself. However, spiking neural networks applied to neuromorphic hardware are difficult for IoT developers to comprehend due to their complex structures and various hyper-parameters. In this paper, we propose a method for generating spiking neural network (SNN) models that satisfy user performance requirements while considering the constraints of neuromorphic hardware. Our proposed method utilizes previously trained models from pre-processed data to find optimal SNN model parameters from profiling data. Comparing our method to a naive search method, both methods satisfy user requirements, but our proposed method shows better performance in terms of runtime. Additionally, even if the constraints of new hardware are not clearly known, the proposed method can provide high scalability by utilizing the profiled data of the hardware.