• 한국정밀공학회지
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• 제12권4호
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• pp.67-77
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• 1995

In modern industry the requirement of automation of manufacturing process increases so that unmanned system has been popular as an ultimate goal of modern manufacturing process. In unmanned manufacturing process the tool fracture is a very serious problem because it results in the damage of workpieces and can stop the operation of whole manufa- turing system. In this study, image processing technique is used to detect the fracture of insert tip of face milling using multi-point-tool. In order to acquire the image information of fracture shape of rotation insert tip. We set up the optical system using a light beam chopper. In this system we can reduce the image degradation generated from stopped image of rotating insert tip using image restoration technique. We calculated the mean square error to diagnose the condition of tool fracture, and determind the criteria of tool fracture using experimental and staticstical method. From the results of this study we've developed non- contact detection technique of tool fracture using image processing method and proposed the fracture direction of automation and unmanned system considering the optimal time of tool change milling.

• Geomechanics and Engineering
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• 제32권3호
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• pp.271-291
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• 2023

Settlement estimation in cohesion materials is a crucial topic to tackle because of the complexity of the cohesion soil texture, which could be solved roughly by substituted solutions. The goal of this research was to implement recently developed machine learning features as effective methods to predict settlement (S_m) of shallow foundations over cohesion soil properties. These models include hybridized support vector regression (SVR), random forests (RF), and coot optimization algorithm (COM), and black widow optimization algorithm (BWOA). The results indicate that all created systems accurately simulated the S_m, with an R² of better than 0.979 and 0.9765 for the train and test data phases, respectively. This indicates extraordinary efficiency and a good correlation between the experimental and simulated S_m. The model's results outperformed those of ANFIS - PSO, and COM - RF findings were much outstanding to those of the literature. By analyzing established designs utilizing different analysis aspects, such as various error criteria, Taylor diagrams, uncertainty analyses, and error distribution, it was feasible to arrive at the final result that the recommended COM - RF was the outperformed approach in the forecasting process of S_m of shallow foundation, while other techniques were also reliable.

• 로봇학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.182-188
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• 2023

Due to the acceleration of an aging society, the need for lower limb exoskeletons to assist gait is increasing. And for use in daily life, it is essential to have technology that can accurately estimate gait phase even in the walking environment and walking speed of the wearer that changes frequently. In this paper, we implement an LSTM-based gait phase estimation learning model by collecting gait data according to changes in gait speed in outdoor level ground and stair environments. In addition, the results of the gait phase estimation error for each walking environment were compared after learning for both max hip extension (MHE) and max hip flexion (MHF), which are ground truth criteria in gait phase divided in previous studies. As a result, the average error rate of all walking environments using MHF reference data and MHE reference data was 2.97% and 4.36%, respectively, and the result of using MHF reference data was 1.39% lower than the result of using MHE reference data.

• 분석과학
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• 제37권2호
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• pp.114-122
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• 2024

A transmission Raman spectroscopy-based quantitative model, which can analyze the content of a drug product containing naproxen sodium as its active pharmaceutical ingredient (API), was developed. Compared with the existing analytical method, i.e., high-performance liquid chromatography (HPLC), Raman spectroscopy exhibits high test efficiency owing to its shorter sample pre-treatment and measurement time. Raman spectroscopy is environmentally friendly since samples can be tested rapidly via a nondestructive method without sample preparation using solvent. Through this analysis method, rapid on-site analysis was possible and it could prevent the production of defective tablets with potency problems. The developed method was applied to the assays of the naproxen sodium of coated tablets that were manufactured in commercial scale and the content of naproxen sodium was accurately predicted by Raman spectroscopy and compared with the reference analytical method such as HPLC. The method validation of the new approach was also performed. Further, the specificity, linearity, accuracy, precision, and robustness tests were conducted, and all the results were within the criteria. The standard error of cross-validation and standard error of prediction values were determined as 0.949 % and 0.724 %, respectively.

• 한국습지학회지
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• 제22권1호
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• pp.15-23
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• 2020

본 연구에서는 다중최적화기법을 이용하여 분포형 수문모형의 매개변수 보정 과정에서 분포형의 정도가 융설과 유량의 최적화에 어떠한 영향을 미치고 있는 가를 연구하였다. 분포형 수문모형으로는 HL-RDHM를 이용하였고, 분포형 정도에 따라 집중형, 준분포형, 완전분포형 등 3개의 모형을 구성하여 최적 매개변수를 산정하였다. 유역은 108개의 격자로 구성되며, 격자별로 융설과 관련하여 15개, 유출량 관련 13개의 매개변수를 다중최적화기법인 MOSCEM를 이용하여 최적화하였다. 최적 매개변수 산정을 위하여 2004-2005년의 기상학적 자료와 융설량과 유출량 관측자료가 이용되었고, 최적화된 매개변수를 2001-2004년의 자료를 이용하여 검증하였다. 다중최적화기법 적용 결과 집중형의 경우, 초기 값에 의한 결과로 부터 RMSE 값이 융설량은 평균 35%, 유출량은 약 42% 개선되었고, 준분포형과 완전분포형의 경우는 융설량은 평균 40%, 유출량은 약 43% 정도의 RSME 값이 향상되었다. 전반적으로 집중형보다는 분포형 모형이 최적화 과정에서 융설과 유출량 예측에 더 나은 성과를 보여주었지만, 준포형과 완전분포형의 경우 최적화 성과에서 큰 차이를 보이지 않았고, 유출보다는 융설에서 분포형 정도에 따른 모형의 민감도가 더 높은 것을 확인되었다.

• 한국습지학회지
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• 제16권3호
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• pp.441-450
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• 2014

본 연구에서는 합리적인 수질관리를 위해서 하천의 자정능력을 고려하여 안성천 유역 내 유해성분 중 ABS(음이온 계면활성제)성분에 대해서 QUAL2E모형을 이용하여 위해성평가를 실시하였다. 수질모의결과 안성천과 진위천에서 BOD, ABS의 실측치와 예측치가 비교적 잘 일치함을 보여주고 있으며, DO에 대해서는 예측값과 실측값 사이에 오차가 발생하지만 농도변화의 추이는 잘 나타내고 있었다. 위해성지수는 오염물질의 예상 노출농도(PEC)와 하천수질에 영향을 주지 않는 예상무영향농도(PNEC)를 통해 계산하였고 위해성 비를 산정하여 위해성 지수를 평가하였다. ABS가 하천의 자정작용에 미치는 영향 분석 결과는 안성천[0.0003(Bressan), 0.06(환경부기준)], 진위천[0.0002(Bressan), 0.04(환경부기준)], ABS가 하천의 수생생태계에 미치는 영향에 대한 분석 결과는 안성천[0.0667(Bressan), 0.005(환경부기준)], 진위천[0.1(Bressan), 0.0075(환경부기준)]으로 국립환경과학원고시 제2012-30호에서 제시되어 있는 위해성이 있다고 판단되는 위해성 비의 기준치 값 1보다 작아 하천의 자정능력과 하천의 수생생태계에 영향을 주지 않은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 적용된 방법은 간단하며 현재 환경부 수질기준보다 상세히 유해성분에 대한 정보를 줄 수 있다고 판단된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권2호
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• pp.225-249
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• 2024

본 연구의 목적은 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼에 적합한 평가 도구를 개발하고, 이를 현재 상용되고 있는 지역간 정보를 나타내는 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼을 대상으로 휴리스틱 사용성 평가를 수행하는 것이다. 본 연구에서는 Nielsen(1994)의 사용성 평가 10가지 원칙과 함께 지도 기반 플랫폼의 사용성 평가 기준을 다룬 선행연구들의 결과를 비교·분석하여 (1) 가시성, (2) 실세계와의 일치, (3) 일관성 및 표준, (4) 사용자 제어 여부와 친화성, (5) 융통성, (6) 디자인, (7) 호환성, (8) 오류 방지 및 해결, (9) 도움말 제공 및 문서화로 9가지의 평가 항목을 개발하였다. 또한, 개발한 평가 항목의 실효성을 확인하기 위해, 국내외 5개의 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼을 대상으로 전문가 4명을 초빙하여 사용성 평가를 진행하였다. 평가 결과, 전문가들은 제안한 지도 기반 데이터 시각화 사용성 평가 기준을 사용하여, 수치화한 점수와 주관적 의견을 포함한 5개 플랫폼의 사용성을 순위화한 평가 결과를 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지도 기반 시각화 플랫폼을 개발하고 평가함에 있어서 전반적인 가이드라인의 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국대기환경학회지
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• 제19권5호
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• pp.595-610
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• 2003

The statistical indexes such as RMSE (Root Mean Square Error), Mean Bias error, and IOA (Index of agreement) are used to evaluate 3 Dimensional wind and temperature fields predicted by operational meteorological model RAMS (Regional Atmospheric Meteorological System) implemented in CARIS (Chemical Accident Response Information System) for the dispersion forecast of hazardous chemicals in case of the chemical accidents in Korea. The operational atmospheric model, RAMS in CARIS are designed to use GDAPS, GTS, and AWS meteorological data obtained from KMA (Korean Meteorological Administration) for the generation of 3-dimensional initial meteorological fields. The predicted meteorological variables such as wind speed, wind direction, temperature, and precipitation amount, during 19 ∼ 23, August 2002, are extracted at the nearest grid point to the meteorological monitoring sites, and validated against the observations located over the Korean peninsula. The results show that Mean bias and Root Mean Square Error are 0.9 (m/s), 1.85 (m/s) for wind speed at 10 m above the ground, respectively, and 1.45 ($^{\circ}C$), 2.82 ($^{\circ}C$) for surface temperature. Of particular interest is the distribution of forecasting error predicted by RAMS with respect to the altitude; relatively smaller error is found in the near-surface atmosphere for wind and temperature fields, while it grows larger as the altitude increases. Overall, some of the overpredictions in comparisons with the observations are detected for wind and temperature fields, whereas relatively small errors are found in the near-surface atmosphere. This discrepancies are partly attributed to the oversimplified spacing of soil, soil contents and initial temperature fields, suggesting some improvement could probably be gained if the sub-grid scale nature of moisture and temperature fields was taken into account. However, IOA values for the wind field (0.62) as well as temperature field (0.78) is greater than the 'good' value criteria (> 0.5) implied by other studies. The good value of IOA along with relatively small wind field error in the near surface atmosphere implies that, on the basis of current meteorological data for initial fields, RAMS has good potentials to be used as a operational meteorological model in predicting the urban or local scale 3-dimensional wind fields for the dispersion forecast in association with hazardous chemical releases in Korea.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권6호
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• pp.565-574
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• 2002

본 논문에서는 다중 표현(Multiple Description)과 비트율-왜곡 연산자(rate-distortion operator)를 이용하여 에러가 발생하기 쉬운 환경에서 사용될 수 있는 강인한 동영상 압축 알고리듬을 제안한다. 하나의 비디오 스트림을 두 개의 연관된 표현 (description)으로 나누기 위해 과잉 비트율-왜곡(redundancy rate-distortion : RRD) 기준을 사용하였다. 제안하는 방법은 새로 추가한 비트율-왜곡 연산자와 새로 제안된 최적화 방법을 통해 기존의 RRD 기반 방법들보다 최적화 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 실질적인 에러 환경을 고려한 새로운 왜곡 측정법(distortion measure)을 정의하였다. 제안하는 다중 표현 동영상 압축기는 H.263 표준을 기반으로 하기 때문에 각각의 표현은 H.263 표준 디코더를 사용하여 독립적으로 디코딩 될 수 있다. 또한, 기존의 방법과는 달리 손실된 표현에 대한 복잡한 예측과정이 없어도 간단한 병합 과정을 통해 여러 개의 표현을 하나의 스트림으로 디코딩 할 수 있다. 모의 실험 결과, 제안하는 다중 표현 동영상 압축 방법은 기존의 다중 표현 분할(multiple description split) 방법보다 모든 비트율에서 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

• Advances in Computational Design
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• 제2권3호
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• pp.225-240
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• 2017

This paper presents the application of multiple linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) techniques for developing the models to predict the unconfined compressive strength (UCS) and Brazilian tensile strength (BTS) of the fiber reinforced cement stabilized fly ash mixes. UCS and BTS is a highly nonlinear function of its constituents, thereby, making its modeling and prediction a difficult task. To establish relationship between the independent and dependent variables, a computational technique like ANN is employed which provides an efficient and easy approach to model the complex and nonlinear relationship. The data generated in the laboratory through systematic experimental programme for evaluating UCS and BTS of fiber reinforced cement fly ash mixes with respect to 7, 14 and 28 days' curing is used for development of the MLR and ANN model. The data used in the models is arranged in the format of four input parameters that cover the contents of cement and fibers along with maximum dry density (MDD) and optimum moisture contents (OMC), respectively and one dependent variable as unconfined compressive as well as Brazilian tensile strength. ANN models are trained and tested for various combinations of input and output data sets. Performance of networks is checked with the statistical error criteria of correlation coefficient (R), mean square error (MSE) and mean absolute error (MAE). It is observed that the ANN model predicts both, the unconfined compressive and Brazilian tensile, strength quite well in the form of R, RMSE and MAE. This study shows that as an alternative to classical modeling techniques, ANN approach can be used accurately for predicting the unconfined compressive strength and Brazilian tensile strength of fiber reinforced cement stabilized fly ash mixes.