• Journal of Drive and Control
• /
• 제5권2호
• /
• pp.12-16
• /
• 2008

• Journal of Drive and Control
• /
• 제5권2호
• /
• pp.24-31
• /
• 2008

• 기계와재료
• /
• 제13권2호통권48호
• /
• pp.93-103
• /
• 2001

• Journal of Drive and Control
• /
• 제19권1호
• /
• pp.86-89
• /
• 2022

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
• /
• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.I
• /
• pp.1-30
• /
• 2000

The higher stage of development of plant factory is discussed, that involves technologies such as process control for the plant growth environment, mechanization for material handling, system control for production and computer applications. Further, the advantages of a plant factory include production stabilization, higher production efficiency, and better quality management of products through a shortened growing period, better conditions, lower labor requirements, and easier application of industrial concepts. Finally, to realize the ultimate plant factory using both solar and artificial light, the intelligent approach from control engineering, physiological ecology and artificial intelligence(AI) may be inevitable and introduced based on some works done by authors.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
• /
• 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
• /
• pp.389-396
• /
• 2006

본 연구에서는 한국어와 영어 메일을 대상으로 2단계 스팸 메일 필터링 시스템을 구축하여 성능평가를 수행한다. 2단계 스팸 메일 필터링 시스템은 블랙리스트를 활용하는 1단계와 기계학습을 통한 지능적인 분류를 하는 2단계로 구성된다. 만약 새로 도착한 메일이 블랙리스트의 내용을 포함한다면 이 메일은 스팸 메일로 분류되고 그렇지 않은 메일은 2단계로 넘어가서 스팸 메일 여부를 판단하게 된다. 메일의 본문이 영어로 작성된 영어 스팸 메일을 일반 메일로부터 분류해내기 위해서는 우선 Stemming과 Stopping 기법을 이용하여 본문에서 정형화된 어휘정보들을 추출한다. 추출된 어휘정보들을 대상으로 속성벡터를 구축한 후 SVM 기계 학습을 시켜 SVM 분류기를 생성하여 지능적인 스팸 메일 필터링을 수행한다. 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 어떻게 선택하느냐에 따라 스팸 메일 필터링 시스템의 성능이 좌우된다. 따라서 SYM 기계 학습을 위한 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 선택하는 여러 알고리즘들을 적용하여 성능을 비교 분석한다. 그리고 한국어 스팸 메일 필터링 시스템과 비교하여 영어 스팸 메일 필터링 시스템의 전체적인 성능을 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
• /
• pp.77-86
• /
• 2005

컨테이너 터미널에서는 장치장으로 반입되는 수출 컨테이너의 무게를 몇 단계 그룹으로 나누고 각 무게그룹 별로 모아서 장치한다. 이는 수출 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업 시 선박의 안정성을 위하여 무거운 무게그룹의 컨테이너들을 장치장에서 먼저 반출하여 선박의 바닥 쪽에 놓기 위함이다. 하지만 반입되는 컨테이너의 무게그룹을 결정할 때 사용하는 운송사로부터 받은 무게정보는 부정확한 경우가 많아 하나의 스택(stack)에 서로 다른 무게그룹에 속하는 컨테이너들이 섞이게 된다. 이로 인하여 무거운 무게그룹의 컨테이너를 반출할 때 해당 컨테이너의 상단에 놓여진 보다 가벼운 무게그룹의 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는 재취급(rehandling, reshuffling)이 발생하게 된다. 적하작업 시 장치장에서 재취급이 빈번히 발생하면 작업이 지연되므로 터미널 생산성 향상을 위해서는 재취급 발생을 가급적 줄여야 한다. 본 논문에서는 기계학습 기법을 적용하여 반입 컨테이너의 무게그룹을 보다 정확히 추정하는 방안을 제안한다. 또한 탐색을 통하여 분류기 생성에 관여하는 비용행렬(cost matrix)을 조정함으로써 재취급 발생을 줄일 수 있는 분류기(classifier)를 생성하는 방안을 함께 소개한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방안 적용 시 재취급 발생을 $5{\sim}7%$ 정도 줄일 수 있음을 예상할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• 제30권5호
• /
• pp.9-14
• /
• 2002

A higher order zig-zag plate theory is developed to accurately predict fully coupled mechanical, thermal, and electric behaviors. Both the in-plane displacement and temperature fields through the thickness are constructed by superimposing linear zig-zag field to the smooth globally cubic varying field. Smooth parabolic distribution through the thickness is assumed in the transverse deflection in order to consider transverse normal deformation. Linear zig-zag form is adopted in the electric field. The layer-dependent degrees of freedom of displacement and temperature fields are expressed in tern-is of reference primary degrees of freedom by applying interface continuity conditions as well as bounding surface conditions of transverse shear stresses and transverse heat flux. The numerical examples of coupled and uncoupled analysis demonstrate the accuracy and efficiency of the present theory. The present theory is suitable for the predictions of fully coupled behaviors of thick smart composite plate under mechanical, thermal, and electric loadings combined.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• 제24권1호
• /
• pp.78-83
• /
• 2014

Recently, a rapid growth of wind power system as a leading renewable energy source has compelled a number of companies to develop intelligent monitoring and diagnostic system. Such systems can detect early mechanical faults, which prevents from costly repairs. Generally, fault diagnostic system for wind turbines is based on vibration and process signal analysis. In this work, different type of mechanical faults such as mass unbalance and shaft misalignment which can always happen in wind turbine system is considered. The proposed intelligent fault diagnostic algorithm utilizes artificial neural network and Wavelet transform. In order to verify the feasibility of the proposed algorithm, mechanical fault generation experimental system manufactured by Gaon corporation is utilized.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제18권6호
• /
• pp.21-31
• /
• 2018

In Hyper-Connected Society, IoT-based Lifelog data is used throughout the Internet and is an important component of customized services that reflect user requirements. Also, Users are using social network services to easily express their interests and feelings, and various life log data are being accumulated. In this paper, Intelligent characters using IoT based lifelog data have been developed and qualitative/quantitative data are collected and analyzed in order to systematically grasp emotions of users. For this, qualitative data through the social network service used by the user and quantitative data through the wearable device are collected. The collected data is verified for reliability by comparison with the persona through esnography. In the future, more intelligent characters will be developed to collect more user life log data to ensure data reliability and reduce errors in the analysis process to provide personalized services.