최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2496-2512
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2021
The requirements for powerful computing capability, high capacity, low latency and low energy consumption of emerging services, pose severe challenges to the fifth-generation (5G) network. As a promising paradigm, mobile edge networks can provide services in proximity to users by deploying computing components and cache at the edge, which can effectively decrease service delay. However, the coexistence of heterogeneous services and the sharing of limited resources lead to the competition between various services for multiple resources. This paper considers two typical heterogeneous services: computing services and content delivery services, in order to properly configure resources, it is crucial to develop an effective offloading and caching strategies. Considering the high energy consumption of 5G base stations, this paper considers the hybrid energy supply model of traditional power grid and green energy. Therefore, it is necessary to design a reasonable association mechanism which can allocate more service load to base stations rich in green energy to improve the utilization of green energy. This paper formed the joint optimization problem of computing offloading, caching and resource allocation for heterogeneous services with the objective of minimizing the on-grid power consumption under the constraints of limited resources and QoS guarantee. Since the joint optimization problem is a mixed integer nonlinear programming problem that is impossible to solve, this paper uses deep reinforcement learning method to learn the optimal strategy through a lot of training. Extensive simulation experiments show that compared with other schemes, the proposed scheme can allocate resources to heterogeneous service according to the green energy distribution which can effectively reduce the traditional energy consumption.
디지털 전환의 핵심 인프라로서 데이터·네트워크·인공지능(D.N.A.) 분야의 확산과 유망 산업의 등장은 경제 전반에 걸쳐 활발한 디지털 혁신의 기반이 되고 있다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 WoS 데이터베이스의 SCIE 급 색인에 해당하는 연구의 초록, 출판연도 및 연구분야를 입력변수로 활용하여 주요 토픽을 도출하였다. 우선, 단어 출현 빈도에 기반한 TF 및 TF-IDF 분석을 통해 주요 키워드를 확인하고, 이어서 g-DMR(Generalized Dirichlet-Multinomial Regression)을 이용하여 토픽 모델링을 수행하였는데, 다양한 형태의 변수를 메타정보로 활용 가능한 해당 토픽 모형의 이점으로 단순하게 토픽을 도출하는 것 이상의 의미를 적절하게 탐색할 수 있었다. 분석 결과에 따르면, 비즈니스 인텔리전스, 제조 생산 시스템, 서비스 가치 창출, 원격 진료, 디지털 교육 등의 토픽들이 디지털 전환에서 주요 연구주제인 것으로 식별되었다. 토픽 모델링의 결과를 요약하자면, 1) COVID-19 이후 비즈니스 인텔리전스를 주제로 하는 연구가 전 영역에서 활발하게 수행되고 있으며, 2) 제조 분야에서 지능형 제조 솔루션 및 메타버스 등의 이슈가 등장함에 따라 제조 생산 시스템에 관한 주제가 다시 한번 주목받고 있음을 확인하였다. 마지막으로, 3) 주제어 자체는 기술과 서비스의 측면에서 분리하여 볼 수 있지만, 다수의 연구에서 해당 기술들을 접목하여 적용된 다양한 서비스를 포괄적으로 다루고 있으므로 이를 별개로 해석하는 것이 바람직하지 못하다는 점을 알 수 있었다.
In or To use, manage, and preserve sustainable water resources for the current and future generations amid the threat of abnormal climate, it is necessary to establish a smart water grid system, the next-generation intelligent water management system. In this study, sensors, which make use of the five senses to watch, listen, and detect machine vibration, bearing temperature, machine operation sounds, current, voltage, and other symptoms that cannot be verified when the irrigation facilities are running, are used to establish various decision-making criteria appropriate to on-site situations. Based on such criteria, the unmanned conditions in the facilities were verified and analyzed. Existing technologies require on-site workers to check any defects caused by overloading of machines, which is the biggest constraining factor in the application of an unmanned control system for irrigation facilities. The new technology proposed in this study, on the other hand, allows for the unmanned analysis of the existence of machine vibration. This controls the decision-making process of any defect based on the analysis results, and necessary measures are taken automatically, resulting in improved reliability of the unmanned automation.
본 연구에서는 기업 내 근로자의 안전 행동과 관리자의 안전 리더십, 리더 신뢰, 근로자 참여, 안전 지식과의 관계를 실증적으로 규명하고, 요인들이 어떤 역할을 하는지 분석함으로써 기업의 중대재해 예방에 기여하는 근로자의 안전 행동을 강화하는 요인을 파악하고 분석하였다. 산업재해가 발생하게 되면 기업 입장에서는 재해자를 대상으로 보상을 하는 직접비와 더불어 인적 손실, 물적 손실, 생산 손실, 시간 손실 등 간접비의 발생으로 막대한 손실비용을 감수해야 한다. 본 연구에서는 선행 연구들의 결과를 바탕으로 제조업에 종사하는 생산, 기술, 노무직 근로자를 대상으로 관리자의 안전 리더십과 근로자의 리더 신뢰가 근로자 참여, 안전 지식을 매개로 안전 행동에 미치는 영향에 대해 연구하였다. SPSS 와 PLS를 이용하여서 제조업체 근로자 271명을 대상으로 통계분석을 실시하였다. 분석 결과는 안전 리더십과 리더 신뢰는 근로자의 참여를 유도하고 근로자의 안전 지식 습득에 긍정적인 영향을 미쳐 근로자의 안전 행동을 이끌어낼 수 있다는 것이다.
In accordance with the trend for high-speed multi-axes, and the increasing technical sophistication of machine tools, thermal deformation has become an important factor in the accuracy of machine tools. It was analyzed that thermal deformation error accounts for about 70% of all errors made with machine tools. For precise temperature control, both cooling and heating should be implemented. A hot gas bypass type cooling cycle method has a simplified structure and temperature control accuracy to with in ${\pm}0.1^{\circ}C$. In this study, the performances of oil cooler system, including temperature controllability according to hot gas floe and preset temperature sustainability according to temperature load, were tested. It is expected that this study will contribute to the development and performances of oil cooler system, which could minimize thermal errors and improve the quality of precision machine tools.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제2권3호
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pp.41-46
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2001
This paper discusses the feasibility of improving micro-machining accuracy by using two-dimensional(2-D) vibration cutting. Vibration cutting is generated by two piezo actuators arranged orthogonally : one is actuated by a sine curve voltage input, and the other is actuated by a phase-shifted sine curve voltage. A tool attached to the vibrator oscillates in a 2-D elliptical motion, depending on the frequencies, amplitudes, and the phase shifts of two input signals and the workpiece feedrate. Along the elliptical tool locus, cutting is done in the lower part, and non-cutting is done in the upper part. By this way a unique feature of 2-D vibration cutting, that is, air lubrication between a tool and chips, is caused. Another unique feature of 2-D vibration cutting was experimentally verified, that is, some negative thrust force occurs as the direction of chip movement on a tool rake face is reversed. Those features not only help chips flow smoothly and continuously but also reduce cutting force, which results in a higher quality machined surface. Through tool path simulations and experiments under several micro-machining conditions, the 2-D vibration cutting, compared to conventional cutting, was found to result in a great decrease in the cutting force, a much smoother surface, and much less burr.
무선 센서 네트워크에서 가장 중요하고 기본적인 요소는 환경 정보를 수집하고 이를 사용자 응용시스템에 전송하는 무선 센서 노드이다. 무선 센서 노드는 센서로 환경 정보를 수집하고 이를 저장, 가공하여 처리된 데이터를 사용자에게 전송하는 무선 송수신 장치로 기술의 발전에 따라 소형화, 지능화되고 있다. 특히 마이크로컨트롤러, RF 모듈, 메모리 등을 하나의 칩 내부에 모두 통합하는 SoC(System-on-Chip)기술은 센서 노드의 소형화와 제조 단가를 낮추는데 중요한 역할을 한다. 본고에서는 상용 SoC를 사용하여 무선 센서 네트워크를 위한 소형 무선 센서 노드를 설계하였으며 이를 이용한 여러 활용 방안 및 추가적인 고려사항에 대하여 논하였다.
In order to meet the requirement for higher thickness accuracy in tandem cold rolling processes, it is strongly necessary to have good performance in control units. To meet this requirement, this paper suggested an output regulating control system with a roll-eccentricity estimator for each rolling stand of tandem cold mills. Considering entry thickness variation and roll eccentricity simultaneously as the major disturbances, a synthesis of multivariable control systems was presented based on H$\infty$ control theory, which could reflect the knowledge of input direction and spectrum of disturbance signals on design. Then, to effectively reject roll eccentricity, a weight function having some poles on the imaginary axis was introduced. This lead to a non-standard H$\infty$ control problem, and the design procedures for solving this problem were analytically presented. The effectiveness of the proposed control method was evaluated through computer simulations and compared to that of the conventional linear quardratic control and feedforward control methods for roll eccentricity.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제8권4호
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pp.50-55
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2007
Stereolithography (SLA) is a technique using a laser beam to cure a photopolymer liquid resin with three-dimensional computer-aided design (CAD) data, The accuracy of the prototype, the build time, and the cured properties of the resins are controlled by the SLA process parameters such as the size of the laser beam, scan velocity, hatch spacing, and layer thickness, In particular, the size of the laser beam is the most important parameter in SLA, This study investigated the curing properties of photopolymers as a function of the laser beam size, The cure width and depth were measured either on a single cure line or at a single cure layer for various hatch spacings and laser beam sizes, The cure depth ranged from 0.23 to 0.34 mm and was directly proportional to the beam radius, whereas the cure width ranged from 0.42 to 1.07 mm and was inversely proportional to the beam radius, The resulting surface roughness ranged from 1.12 to $2.23{\mu}m$ for a ratio of hatch spacing to beam radius in the range 0.5-2.0 at a beam radius of 0.17 mm and a scan velocity of 125 mm/sec.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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