• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.165-170
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• 2021

기계학습은 최근 대부분의 분야에서 적용하여 연구를 하고 있다. 이것은 기계학습의 결과가 결정된 것이 아니라 입력데이터의 학습으로 목적함수를 생성하고, 이를 통해 통하여 새로운 데이터에 대한 판단이 가능하기 때문이다. 또한, 축적된 데이터의 증가는 기계학습 결과의 정확도에 영향을 미친다. 이에 수집된 데이터는 기계학습에 중요한 요인이다. 제안하는 본 시스템은 서비스 제공을 위한 클라우드 시스템과 지역의 포그 시스템의 융합 시스템이다. 이에 클라우드 시스템은 서비스를 위한 머신러닝과 기반 구조를 제공하고, 포그 시스템은 클라우드와 사용자의 중간에 위치하여 데이터 수집 및 정제를 수행한다. 이를 적용하기 위한 데이터는 스마트기기에서 발생하는 센세 데이터로 한다. 이에 적용된 기계학습 기법은 분류를 위한 SVM알고리즘, 상태 인지를 위한 RNN 알고리즘을 이용한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.3-11
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• 2011

타 분야 대비 국내 건설산업의 정보화 노력은 일시적 현상에 그쳐 정보화 역량이 비교적 부족한 현상이 나타나고 있다. 특히 PMIS(Project Management Information System)는 건설관련 업체들 대부분이 구축하여 운용하고 있으나 그 효과나 현장에서의 실효성이 떨어지고 있다. 본 연구는 건설업체 한 곳의 35 개 현장을 대상으로 전반적인 PMIS 활용현황과 특히 공정 및 품질관리 모듈에 대해 현장 실무자 면담을 하여 면밀하게 문제점을 파악하였다. 이를 바탕으로 기본입력양식, 파생양식, 정보항목분석양식으로 이루어진 통합양식체계를 엑셀 프로그램기반으로 개발하였다. 본 연구를 통해 PMIS에서의 현장사용자들에 대한 정보공유 및 의사소통을 개선하여 향후 공사 전체에 대한 공기단축 및 품질향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1033-1039
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• 2013

제품수명주기가 짧아지고 고객의 니즈가 다양화되고 있는 글로벌 시장에서 보다 빠른 신제품 설계와 개발을 위해서는 정보시스템의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 자동차산업의 경영 스피드 향상을 위한 방안으로 제품에 관한 정보를 전사적으로 통합하는 Enterprise-BOM의 기본모델을 제시하였다. 여기에는 세가지 BOM의 종류를 포함하며, 내부 주요 데이터 구조설계를 진행하여 전사 일원화 관리를 지원할 수 있도록 자동차 산업의 차종, 등급, 옵션, 색사양 주문 사양 등의 주요 속성에 대한 데이터를 체계화하였다. 이를 통해 사양변화와 개발변경이 빈번한 환경하에서 신속하고 유연성 있는 개발이 가능할 것이다.

• 전기학회논문지
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• 제64권6호
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• pp.940-947
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• 2015

A Sitting posture is a very important issue for moderns who is mostly sedentary. Also, a wrong sitting posture causes back-pain and spinal disease. Many researchers have been proposed numerous approaches that classifying and monitoring for a sitting posture. In this paper, we proposed a real-time sitting posture monitoring system that was developed to measure pressure distribution in the human body. The proposed system consists of a pressure sensing module (six pressure sensors), data acquisition and processing module, a communication module and a display module for an individual sitting posture monitoring. The developed monitoring system can classify into five sitting postures, such as a correct sitting, sitting on forward inclination, leaning back sitting, sitting with a right leg crossed and a left leg crossed. In addition, when a user deviates from the correct posture, an alarm function is activated. We selected two kinds of chairs, one is rigid material and fixed form, the other one is a soft material and can adjust the height of a chair. In the experiments, we observed appearance changes for subjects in consequence of a comparison between before the correction of posture and after the correction of posture when using the proposed system. The data from twenty four subjects has been classified with a proposed classifier, achieving an average accuracy of 83.85%, 94.56% when the rigid chair and the soft chair, respectively.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제40호
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• pp.165-171
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• 2003

The findings of this study indicate that intangible cultural properties are worth preservation and transmission and should be considered as very important as tangible cultural properties. If the studies of intangible cultural properties are continued focusing on their characteristics and formational system, they can be expressed more properly by adding new interactive elements to database and expressive requisites. New techniques introduced in this study are believed to provide people with most reasonable and developmental motives for expression of the existing intangible cultural properties. Concerning Korea's cultural properties centered on intangible cultural properties, information construction should be made with a new idea of information based on database from the previous studies. The result will be able to set an important factor to give wide publicity to our cultural identity, which is currently shown in the process of background communication, and serve as a foothold to deliver exact information to our descendants. The intangible cultural properties are our people's mental cultural heritage resources. If museums or initiator groups, which are organized to spread cultural heritages, can use them as the subjects of exhibition through information construction and visualization, it will function to maximize the educational effect of transmitting our national mental world. The development of digital environment will provide the optimum conditions and tools making it possible to visualize intangible forms and ideas in a virtual cyber space. Given these viewpoints, steady studies and efforts for the improvement of Korea's cultural image should be made in the way of intangible cultural properties as well as tangible ones. They start from the country's accurate appreciation of cultural properties and are embodied in systematic adjustment and relationship between interdependent elements.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.971-976
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• 2021

본 논문은 심박수 측정을 위한 안면 얼굴 영상 데이터 수집 시스템을 설계한다. 본 논문의 설계 내용은 웹 카메라를 이용하여 사용자 얼굴 영상 정보들을 수집하고, 수집된 사용자 얼굴 영상 정보들을 이용하여 심박수를 측정하는 기능이다. 웹 카메라를 이용한 비접촉식 심박수 측정으로 인하여 오차가 발생할 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 심박수 측정시 얼굴 영상 데이터 분류를 통해서 오차가 발생한 경우와 정상적인 경우를 구별하여 심박수 프로그램 오차 수정에 이용할 수 있도록 하고자 한다. 오차가 발생된 경우의 자료를 이용하여 오차를 줄이기 위한 목적으로 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하고 설계한 내용에 대해서 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 내용이 정상적으로 동작됨을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.661-668
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• 2018

피부 저항을 이용한 생체 신호는 스트레스성 질환에 따라 각각 다른 특성을 보이고 있으며 이 특성을 이용하여 스트레스성 질환을 진단하는 생체진단 장비들이 개발 되었으며, 장비들은 피부 저항 측정기에서 측정한 신호를 해석하기 쉽게 출력해주며, 그 분야의 전문가는 출력 신호를 직접 보고 어떤 스트레스성 질환의 가능성이 높은지를 판단하게 된다. 하지만 각 측정 대상자에게서 측정된 생체 신호를 분석하여 측정 대상자가 어떤 스트레스성 질환을 가지고 있는지를 사람이 정확히 판단하기는 매우 어려울 뿐만 아니라 판단의 결과가 잘못될 가능성도 매우 높다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 머신러닝 기법을 이용하여 측정된 신호가 어떤 스트레스성 질환의 신호에 해당하는지를 판단하는 기능을 구현하였다. 측정 장비의 낮은 컴퓨팅 능력을 고려하여 분류 기법은 SVM을 사용하였으며, 훈련 데이터와 테스트 데이터는 13개의 질환을 중심으로 오차범위 5를 사용하여 각 질환 당 1,000개를 랜덤하게 생성하여 사용하였다. 모의실험 결과에서 90% 이상의 판단 정확도를 보였으며 앞으로 측정 장비가 실제로 환자들에게 적용되면 다시 생성된 데이터로 분류기를 재훈련 할 수 있게 구성하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권1호
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• pp.57-64
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• 2017

In order to reduce damages to major railroad components, which have the potential to cause interruptions to railroad services and safety accidents and to generate unnecessary maintenance costs, the development of rolling stock maintenance technology is switching from preventive maintenance based on the inspection period to predictive maintenance technology, led by advanced countries. Furthermore, to enhance trust in accordance with the speedup of system and reduce maintenances cost simultaneously, the demand for fault diagnosis and prognostic health management technology is increasing. The objective of this paper is to propose a highly reliable learning model using various machine learning algorithms that can be applied to critical rolling stock components. This paper presents a model for railway rolling stock component fault diagnosis and conducts a mechanical failure diagnosis of motor components by applying the machine learning technique in order to ensure efficient maintenance support along with a data preprocessing plan for component fault diagnosis. This paper first defines a failure diagnosis model for rolling stock components. Function-based algorithms ANFIS and SMO were used as machine learning techniques for generating the failure diagnosis model. Two tree-based algorithms, RadomForest and CART, were also employed. In order to evaluate the performance of the algorithms to be used for diagnosing failures in motors as a critical railroad component, an experiment was carried out on 2 data sets with different classes (includes 6 classes and 3 class levels). According to the results of the experiment, the random forest algorithm, a tree-based machine learning technique, showed the best performance.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.126-142
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• 2023

본 연구는 이륜차 법규위반 및 교통사고 예방을 위한 무인교통단속장비 및 표준규격 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 현재 운영중인 무인교통단속장비의 이륜차 단속의 문제점 및 신기술 검토를 진행하였고, 설문조사를 통해 이륜차 무인교통단속장비 도입타당성 및 기술현황을 조사하였다. 또한 개발장비 현장실험을 통해 이륜차 단속기능을 구현하였고, 성능개선을 통해 단속대상 추가 및 번호인식률이 향상되었다. 현장실험 및 성능평가 결과를 바탕으로 이륜차 무인교통단속장비의 성능기준을 마련하였고 통신프로토콜에서는 차종분류코드 및 위반항목에 이륜차에 관한 사항을 신규로 구성하여 규격을 개발하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.161-170
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• 2019

다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.