가상 면접은 현대 사회에서 필수적인 기술이지만, 상호작용의 부족으로 인해 한계가 존재한다. 현실적이고 현장감 있는 가상 면접을 구현하기 위해서는 면접관을 자동으로 생성하여 다양한 상황에서의 면접을 진행할 필요가 있다. 본 논문은 Stable Diffusion 기반의 프롬프트 엔지니어링을 통해 가상 면접관 생성에 대한 연구 결과를 제시한다. 프롬프트 엔지니어링은 Stable Diffusion 모델이 생성하는 결과의 품질을 향상시킬 수 있으며 다양한 조건에 따른 실험 결과를 제시한다.
현대중공업이 자체개발한 HiMSEN engine의 탄생 배경과 Hi-touch, Hi-tech 설계 개념이 적용되어 실용적이고 효율이 높은 엔진이 개발된 내용을 기술한다. 또한 세계시장-선박 보기엔진, 육상 발전엔진, 선박 추진엔진 시장-에 적용된 현황을 살피고 향후 보다 진보되고 환경친화형 엔진 공급을 구현하기 위한 내용이 간략히 소개된다.
최근 정보 관련 산업의 국제화 시대에 발맞추어 그 근간이 되는 소프트웨어 공학의 발전이 중요시 되는 바 본고에서는 현재 국내 소프트웨어 공학 분야의 문제점과 해결 방안을 제시하고, 국외에서 최근 연구되고 있는 새로운 분야의 국내 소프트웨어 산업에의 연결 방안 및 국내 실정에 맞는 개발 방향을 제시 하고자 한다. 특히 최근 미국 등 선진 각국에서 연구 제시되고 있는 객체지향 소프트웨어 개발 방식(object oriented S.W. development method), 소프트웨어 재사용(S.W. reusability), 시스템 가능성 검증용인 프로토타이핑(prototyping)기술 등에 대해 설명하고 이러한 기술들을 국내 S.W.개발업체 및 산업체에서 효과적으로 이용할 수 있는 방안에 대해 의견을 제시하고자 한다.
In this study, concrete pumpability was investigated using a sliding pipe rheometer when the slump was different, and the cause was analyzed by comparing the actual field pump pressure. As a result of the experiment, it was found that the concrete pumpability was greatly affected by the slump measurement value.
With the increasing number of aging buildings across Korea, emerging maintenance technologies have surged. One such technology is the non-contact detection of concrete cracks via thermal images. This study aims to develop a technique that can accurately predict the depth of a crack by analyzing the temperature difference between the crack part and the normal part in the thermal image of the concrete. The research obtained temperature data through thermal imaging experiments and constructed a big data set including outdoor variables such as air temperature, illumination, and humidity that can influence temperature differences. Based on the collected data, the team designed an algorithm for learning and predicting the crack depth using machine learning. Initially, standardized crack specimens were used in experiments, and the big data was updated by specimens similar to actual cracks. Finally, a crack depth prediction technology was implemented using five regression analysis algorithms for approximately 24,000 data points. To confirm the practicality of the development technique, crack simulators with various shapes were added to the study.
플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.
1997년부터 KSTAR 장치 개발에 참여해 진공함침금형과 KSTAR 토카막 주장치 조립을 위한 공학설계 및 조립과 제작 등을 성공적으로 수행한 (주)SFA(대표이사 배효점)는 국가핵용합연구소를 위시한 국가 연구소와 삼성, 현대, LG 그룹 및 POSCO 등 국내 대기업과 해외 총 15개국에 납품실적과 단독공사 수행 경험을 보유한 종합엔지니어링 회사로 KSTAR 참여를 통해 향후 핵융합발전소 건설에도 중추적인 역할을 할 것으로 기대를 모으고 있다.
Observer에 의한 상태추정방식을 사용하여 실제 플랜트제어를 구현하는 방법을 살펴보고자 한다. 제어분야에 있어서 디지탈화는 컴퓨터기술의 진보와 함께 꾸준히 발전하여 왔으며 산업의 여러 현장에서 그 우수성이 입증되고 있다. 종래의 아나로그제어에 전적으로 의존하고 있던 플랜트제어도 아나로그 방식을 디지탈화한 여러 제어방식이 출현, 현재 점차로 적용되고 있다. 더우기 시스템의 파라메타들과 상ㅌ변수 등의 추정에 의한 고도의 현대제어는 그 물리적, 열역학적 해석이 정확히 주어짐으로 보다 우수한 플랜트제어를 가능하게 하고 있다. 미국이나 일본의 경우 시스템 모델링에 의한 플랜트 제어로의 접근이 이미 60년대와 70년대에 걸쳐 활발히 진행되어 현재는 엔지니어링 차원으로의 시도가 이루어지고 있다. 현대제어이론의 발전플랜트에의 적용은 제어의 질의 향상 뿐만아니라 효율향상과 기기수명 측면에서도 그 효과가 상당하여, 앞으로 이에 대한 활발한 연구와 실제 적용을 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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