본 연구에서는 최근 도서관에 제안되고 있는 RFID에 대한 기술적 개요를 통해 그 유용성을 살펴보고, 적용사례를 기초로 도서관에서의 RFID 기술 적용 방안을 제시하였다. 구체적으로 그동안 바코드나 자기 테이프 등에 의존해 오던 자료의 대출 반납, 장서점검, 잘못 배가된 자료의 식별, 도난방지 등의 업무를 자동화하는 것과, 시설과 설비의 이용에 RFID 기술을 적용하는 방안을 제안하였다.
This paper deals with automated computer-aided process planning by which designers can determine operation sequences even if they have little experience in the design of press working products. The computer-aided process planning in hot forging, deep drawing and blanking requires many kinds of technical and empirical skills based on investigation and collection of the knowledge of their processes. An approach to the CAPP system is based on the knowledge-based rules and the process knowledge base consisting of process planning rules is built. The methodology adopted to develop the system is elaborated in this paper. This system has been written in AutoLISP on the AutoCAD with a personal computer and provides powerful capabilities for process planning of hot forging, cold forging, deep drawing and blanking products.
This paper describes the development of an automated, hand-held sensor for the fast assessment of seafood freshness. The sensor developed here combined: an array-based chemical sensor, composed of incrementally different conducting polymer elements deposited on a small chip; a highly sensitive, custom-made electronics for the detection of very small signal changes; precise temperature control of the sensor chamber; and an on-board microcontroller for data collection, storage, automation, and analysis. The instrument was used to successfully test seafood samples with different degree of freshness and spoilage. A linear relationship between microbiological count and e-Nose signal for three different fish fillet was developed. Once the linear relationship is included into the hand-held unit software, the e-Nose signal can be used for assessment of seafood freshness without performing the microbiological count technique.
An automatic method is developed for the determination of SOx in atmosphere. The method involves SOx sampling in diffusion scrubber followed by ion chromatographic analysis. Filtered air is withdrawn at 1.8.ell./min through a diffusion scrubber of which inner tube is made of PTFE(Gore-tex) membrane tubing. 1mM $H_{2}$$O_{2}$ is used as absorbing solution so that SOx is oxidized to S $O_{4}$$^{2-}$. The scrubbered solution is automatically injected into ion chromatograhpy eith conductivity detection for sulphate determination. Replacement of commonly used polyproplene membrane with PTFE gives several merits such as easy preparation of diffusion scrubber, better collection efficiency. No measurable memory effect is experienced, and this isin contrast to previous work for ammonia. Detection limit of this method defined by three times standard deviation is 0.56ppbv. The precision is 0.4% RSD at SOx concentration of 7.3ppbv Results for Seoulatmosphere ate presented.
An automated method is developed for simultaneous determination of water soluble gases at parts per trillion level in the environmental air. The method involves temperature-humidity control of sample air using a thermostated humidifier, collection of analyte gases by condenser-type effluent diffusion denuder and subsequent effluent analysis by ion chromatography. The detection limits (3(σ) of the method for CH3COOH, HNO2 and SO2 gases are 0.022, 0.019 and 0.009 ppbv, respectively. The precisions range from 0.3 to 3.0% RSD. The method has been successfully applied to urban air analysis and some results for nitrous acid and SOx, in Seoul air are presented.
Since the smart factory has been recently recognized as an industrial core requirement, various mechanisms to ensure efficient and stable operation have attracted much attention. This attention is based on the fact that in a smart factory environment where operating processes, such as facility control, data collection, and decision making are automated, the disruption of processes due to problems such as facility anomalies causes considerable losses. Although many studies have considered methods to prevent such losses, few have investigated how to effectively apply the solutions. This study proposes a Kubernetes based system applied in a smart factory providing effective operation and facility management. To develop the system, we employed a useful and popular open source project, and adopted deep learning based anomaly detection model for multi-sensor anomaly detection. This can be easily modified without interruption by changing the container image for inference. Through experiments, we have verified that the proposed method can provide system stability through nondisruptive maintenance, monitoring and non-disruptive updates for anomaly detection models.
The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.239-248
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2007
In the highly competitive construction industry, a slight inaccuracy of estimation can easily cause the loss of a project. Erroneous experience-based cost estimates or allocations of on-site supervisory manpower often offset the profit gained from the project and may jeopardize the management processes. To counter these types of problems, we develop a model using mathematical analysis and case-based reasoning to automate the allocation of on-site supervisory manpower and estimate construction site costs. The method is founded upon laborious data collection processes and analysis by matching statistical assumptions, and is applicable to construction projects. In the modeling the costs and allocation of on-site supervisory manpower are quantified for both owners and contractors before initiating or bidding on the projects. The findings confirm that the degree of variation of the model predictions has an accuracy rate at 88.47%. Single-site construction projects can be accurately predicted and the assignment of supervisory manpower feasibly automated.
최근 국내에서 불법 유해정보의 양은 꾸준히 증가하고 있으며, 중소기업, 공공기관 등의 게시판에 불법 유해정보 글들이 많이 게시되고 있다. 불법 유해정보를 통해 범죄로 이어질 가능성이 크기 때문에 이를 탐지하는 시스템이 필요하다. 현재 국내의 불법 유해정보 탐지는 인력에 의해 수동적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 공개출처정보(OSINT)를 통해 불법 유해정보 중 마약 판매 게시글의 URL 탐지를 자동화하는 연구를 진행하였다. 이 시스템은 마약 판매 게시글의 단어를 분석하고, 해당 단어로 검색어 사전을 만들었다. 검색어 사전 기반으로 검색되는 마약판매 의심 URL을 구글 검색엔진을 활용하여 자동으로 수집하였다. 수집 URL을 도메인별로 분류하였으며, 도메인을 수집 URL 개수별로 도식화하여 실제 불법 유해정보를 찾아내었다. 이 자동화 탐지 시스템을 활용하면 모니터 요원의 수동적인 탐지업무로 인한 시간과 노력의 소비 문제를 해결할 것으로 기대된다.
건설자동화 장비의 개발에 있어서 주변 사물을 인식하고 효과적으로 모델링하기 위한 노력은 지속적으로 이루어져 왔다. 이 연구는 지능형 굴삭 로봇 개발의 요소기술로서, 3D 레이저 스캐너를 이용하여 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하고, 객체화된 모델링 정보를 이용하여 지능적인 작업 계획을 수립하기 위한 기반 연구이다. 이 연구에서는 먼저 3D 레이저 스캐너의 시장 동향을 분석하였고 토공 작업환경을 대상으로 3D 레이저 스캐너의 성능을 비교 분석하여 토공 현장에서 적합한 3D 레이저 스캐너를 선정하였다. 그리고 3D 모델링 시스템의 하드웨어 구서을 제시하였고 전체 소프트웨어의 컨셉을 설계하였다. 다음으로 소프트웨어 상세 기능 설계 및 사용자 인터페이스 설계를 통해 향후 photogrammetry 및 객체인식 기술의 적용을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이 연구에서는 실제 토공현장을 대상으로 개발된 소프트웨어와 토탈 스테이션을 이용하여 타겟간의 상대거리를 측정하고 3D 모델링 시스템의 정확성을 측정하였다.
위키피디아의 백과사전에서 보여주는 바와 같이 주요한 용어에 대한 링크를 통한 태깅은 문서의 가독성을 크게 향상시킨다. 웹 2.0에서도 사회적 태깅(Social Tagging)의 중요성이 부각되고 있으며 시멘틱웹의 태그클라우드(Tag Cloud) 형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는 대용량 통제어 사전에 등재된 주요 용어를 대상문서에 태깅하는 방법에 대해 연구결과를 제시한다. 기본적으로 사전에 있는 모든 용어(항목수 N)를 주어진 문서(길이 m)에서의 출현 여부를 문자열탐색을 통해 비교하여 태깅하는 방식은 O(mN)의 계산복잡도를 가진다. 그러나 본 논문에서 제시하는 바와 같이 정보검색을 이용할 경우에는 계산복잡도를 O(mlogN)으로 줄일 수 있었다. 정보검색을 활용하면 단순문자열 탐색에 비해서 평균 17.8배, 빠른 문자열탐색 알고리즘에 비해서도 평균 5.6배 이상 태깅 속도가 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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