• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1228-1229
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• 2023

현대 도시 모빌리티의 중요한 구성 요소로 자리 잡은 전동킥보드는 편리한 이동 수단으로 인기를 얻고 있으나, 이에 따른 안전사고 증가로 운전자와 보행자의 안전이 심각하게 위협받고 있다. 본 논문에서는 전동킥보드 운전 중에 발생한 사고의 원인을 객관적으로 분석하고, 사고가 운전자의 부주의로 인한 것인지를 판별하며, 이로 인한 배상 책임을 정확하게 결정하기 위한 모델을 제안한다. 운전 중 수집된 센서 데이터를 활용하여 Deep SVDD (Deep Support Vector Data Description) 모델을 구축하고, 이상치 탐지를 통해 운전 패턴을 분류하며 운전자의 부주의로 인한 사고를 파악한다. 이를 통해, 정확하고 공정한 배상 책임 판단을 지원하며, 도시 모빌리티 분야에서 안전사고 감소에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.21-28
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• 2023

다품종 소량 생산을 중심으로 하는 제조 기업의 경우 하나의 공정 라인에서 여러 가지의 제품들을 생산하기 때문에 자동화된 검수 보다는 작업자에 의해서 불량품을 선별하고 있다. 따라서 일정한 기준 없이 작업자의 경험이나 숙련도에 의해 선별 기준이 조금씩 차이가 있어 잘못 선별이 이루어질 가능성이 높다. 또한, 크기나 모양 등이 정형화되지 않은 유연물체의 경우 선별 기준에 대한 편차가 더 커질 수 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 비지도 학습 방법을 적용한 품질 검사 시스템을 설계하고 실제 제조현장에서 획득한 데이터 셋을 기반으로 정확도를 실험하는 연구를 진행하였다.