• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.3-8
• /
• 2021

인공지능 기술이 발달함에 따라 기계번역 기술도 많은 진보를 이루었지만 여전히 기계번역을 통한 번역문 내에는 사람이 교정해야 하는 오류가 다수 포함되어있다. 이렇게 번역 모델에서 생성되는 오류를 교정하는 전문인력의 요구를 경감시키기 위하여 기계번역 사후교정 연구가 등장하였고, 해당 연구는 현재 WMT를 주축으로 활발하게 연구되고 있다. 이러한 사후교정 연구는 최근 도메인 특화 관점에서 주로 연구가 이루어지고 있으며 현재 많은 도메인에서 유의미한 성과를 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 기존 번역문의 품질을 얼만큼 향상시켰는가에 초점을 맞출 뿐, 다른 도메인 특화 번역모델의 성능과 비교했을 때 얼마나 뛰어난지는 밝히지 않기 때문에 사후교정 연구가 도메인 특화에서 효과적으로 작용하는지 명확하게 알 수 없다. 이에 본 연구에서는 도메인 특화 번역 모델과 도메인 특화 사후교정 모델간의 성능을 비교함으로써, 도메인 특화에서 사후교정을 통해 얻을 수 있는 실제적인 성능을 검증한다. 이를 통해 사후교정이 도메인 특화 번역모델과 비교했을 때 미미한 수준의 성능을 보임을 실험적으로 확인하였고, 해당 실험 결과를 분석함으로써 향후 도메인특화 사후교정 연구의 방향을 제안하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.34 no.8
• /
• pp.1023-1028
• /
• 2010

Recently, an intelligent service robot is being developed for use in guiding and providing information to visitors about the building at public institutions. The intelligent robot has a sensor at the bottom to recognize its location. Four wheels, which are arranged in the form of a lozenge, support the robot. This robot cannot be operated on uneven ground because its driving parts are attached to its main body that contains the important internal components. Continuous impact with the ground can change the precise positions of the components and weaken the connection between each structural part. In this paper, the design of the suspension system for such a robot is described. The dynamic model of the robot is created, and the driving characteristics of the robot with the designed suspension system are simulated. Additionally, the suspension system is optimized to reduce the impact for the robot components.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
• /
• v.20 no.6
• /
• pp.92-99
• /
• 2021

The rotavator is attached to the three-point hitch at the rear of a tractor and uses the power take-off strength of the tractor to perform soil harrowing. During operation, the power transmitted to the gearbox of the rotavator varies with the soil characteristics and depth. These properties influence the reliability of the gearbox. In this study, actual load measurements and analyses were performed using a rotavator. In addition, the safety factor and fatigue life of the gearbox components were determined using the analysis results. Through analysis and tests, the contact pattern of the gear tooth surface was identified. The input power values of the gearbox were minimum and maximum at 54.5% and 84.5% of the tractor power, respectively. Based on the actual load analysis results, the strength and fatigue life of the gearbox components were satisfied. In addition, through the analysis and testing of the gear contact pattern, it was confirmed that a similar contact occurred. Through the analysis, the magnitude of the load acting on the tooth surface of the gear was confirmed.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.29 no.2
• /
• pp.23-34
• /
• 2023

Wearable technology for military applications has received considerable attention as a means of personal status check and monitoring. Among many, an implementation to recognize specific motion states of a human is promising in that allows active management of troops by immediately collecting the operational status and movement status of individual soldiers. In this study, as an extension of military wearable application research, a new ankle wearable device is proposed that can glean the information of a soldier on the battlefield on which action he/she takes in which environment. Presuming a virtual situation, the soldier's upper limbs are easily exposed to uncertainties about circumstances. Therefore, a sensing module is attached to the ankle of the soldier that may always interact with the ground. The obtained data comprises 3-axis accelerations and 3-axis rotational velocities, which cannot be interpreted by hand-made algorithms. In this study, to discern the behavioral characteristics of a human using these dynamic data, a data-driven model is introduced; four features extracted from sliced data (minimum, maximum, mean, and standard deviation) are utilized as an input of the model to learn and classify eight primary military movements (Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, and High Crawl). As a result, the proposed device could recognize a movement status of a solider with 95.16% accuracy in an arbitrary test situation. This research is meaningful since an effective way of motion recognition has been introduced that can be furtherly extended to various military applications by incorporating wearable technology and artificial intelligence.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.143-145
• /
• 1999

최근 네트워크 기술의 발달로 컴퓨터 바이러스의 종류가 급속도로 증가하고 있음은 물론, 그 확산이 빨라지고 있으며 감염 경로 또한 매우 다양해졌다. 따라서 그만큼 자주 갱신되는 백신을 사용자들이 매번 재설치 해야하는 번거로움이 있다. 또한 현재의 치료 방법은 하나의 바이러스를 치료하기 위해 모든 바이러스를 치료할 수 있는 백신을 실행시켜야 한다. 이동에이전트는 한 기계에서 다른 기계로 이동할 수 있는 프로그램으로 때와 장소를 선택하여 이동할 수 있고 원하는 시간에 실행하거나 프로그램 자체를 또 다른 기계로 옮겨서 실행토록 할 수 도 잇다. 이러한 이동 에이전트 패러다임과 지능형 에이전트를 이용하여 위의 문제점을 해결할 수 있으리라고 보여진다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.713-723
• /
• 1995

In intelligent machine tools, a computer based control system, which can adapt the machining parameters in an optimal fashion based on sensor measurements of the machining process, should be incorporated. In this paper, the technology for adaptively optimizing the cutting conditions to maximize the material removal rate in face milling operations is proposed using the exterior penalty function method combined with multilayered neural networks. Two neural networks are introduced ; one for estimating tool were length, the other for mapping input and output relations from experimental data. Then, the optimization of cutting conditions is adaptively implemented using tool were information and predicted process output. The results are demonstrated with respect to each level of machining such as rough, fine and finish cutting.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.290-291
• /
• 2011

본 논문에서는 열-전기-기계 하중 하의 지능형 복합재료 보 모델을 전산점근해석기법에 기초하여 개발하였다. 열-전기-기계 하중 하의 구조물은 지난 십년간 많은 연구가 있어왔으나, 주로 고전적 보 모델에 기반을 두어 진행되어져 왔다. 멀티피직스 환경하의 구조물은 여러 가지 하중의 조합과 이에 따른 연성효과의 고려가 필수적이다. 따라서 공학적인 가정이 없는 점근해석기법은 보다 정확한 등가 보 모델을 개발하는데 있어 기반요소가 될 수 있다. 본 연구에서는 3차원 멀티피직스 구성방정식으로부터 출발하여 점근기법을 적용 체계적으로 등가 보 모델을 유도하고 그 해석 결과를 고찰하고자 한다.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
• /
• v.6 no.3
• /
• pp.157-167
• /
• 2011

Although vehicles become more intelligent for convenience and safety of drivers, traffic accidents are increased more and more. Especially, car-to-car single rear impacts in the urban area are increased rapidly because of driver inattention. To prevent rear impacts in the urban area, commercial automobile vendor applies the low-speed short-distance collision warning system. This paper presents low-speed short-distance collision warning algorithm for the city driving by using sensor fusion of laser sensor and ultrasonic sensor. An experiment using embedded microprocessor in the driving track was used to demonstrate the feasibility of the collision warning algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.173-176
• /
• 2009

본 논문에서는 감시시스템이 갖추어진 환경 내에서 발생할 수 있는 특이 행동을 효율적으로 감지하기 위한 기법을 제시한다. 최근 대형 범죄 및 방화 사건 등의 방지목적으로 DVR 의 단순 녹화를 벗어나 지능형 감시시스템을 도입하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 시스템들은 아직 초기 연구 단계에 있으며 영상내의 관심물체 추출을 위한 전경과 배경의 분리 및 추적 단계에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델을 통하여 전경과 배경을 분리하고, 관심영역에 한해서 Optical Flow 기법을 이용하여 폭력상황과 같은 특이 행동의 감지 여부를 판단 할 수 있는 방법에 대해 실험을 통해 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.280-282
• /
• 2020

최근 사물인터넷(IoT), 자율주행과 같이 기계 간의 통신이 요구되는 서비스가 늘어감에 따라, 기계 임무 수행에 최적화된 데이터의 생성 및 압축에 대한 필요성이 증가하고 있다. 또한, 사물인터넷과 인공지능(AI)이 접목된 기술이 주목을 받으면서 딥러닝 모델에서 추출되는 특징(feature)을 디바이스에서 클라우드로 전송하는 방안에 관한 연구가 진행되고 있으며, 국제 표준화 기구인 MPEG에서는 '기계를 위한 부호화(Video Coding for Machine: VCM)'에 대한 표준 기술 개발을 진행 중이다. 딥러닝으로 특징을 추출하는 가장 대표적인 방법으로는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)이 있으며, 오토인코더는 입력층과 출력층의 구조를 동일하게 하여 출력을 가능한 한 입력에 근사시키고 은닉층을 입력층보다 작게 구성하여 차원을 축소함으로써 데이터를 압축하는 딥러닝 기반 이미지 압축 방식이다. 이에 본 논문에서는 이러한 오토인코더의 성질을 이용하여 CNN 기반의 이미지 분류 네트워크의 합성곱 신경망으로부터 추출된 feature에 오토인코더를 적용하여 압축하는 방안을 제안한다.