본 논문은 생물 조기 경보 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 이 시스템은 모니터링 데몬을 이용해 간헐적으로 데이터 사건을 생성하고, 이 데이터 집합으로부터 특징 매개변수들을 추출한다. 특징 매개변수는 6개의 변수(x/y 축 좌표, 거리, 절대 거리, 각도, 프랙털 차원)를 가지고 유도된다. 특히 프랙털 이론을 사용해 제안 알고리즘은 입력된 특징들이 독성 환경에 있는지 아닌지의 유기물 특성을 정의한다. 추출된 특징 데이터를 학습하기 위한 적절한 알고리즘을 위해 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 확장된 학습 알고리즘(UChoo)을 사용한다. 그리고 본 알고리즘은 특징 집합들이 모니터링 데몬에 의해 주기적으로 추가된다는 BEWS의 특징을 극복하기 위해 확장된 데이터 표현 방법을 이용하는 학습 방법을 포함한다. 이 알고리즘에서 결정트리 분류기는 확장된 데이터 표현에서 가중치 매개변수를 사용하는 부류 분포 정보를 정의 한다. 실험 결과들은 제안된 BEWS가 환경적인 독성을 탐지하는데 이용 될 수 있음을 보인다.
It is intended to study the colors of work environment and the working clothes colors between humans and environment with application of the arrangement of working clothes colors to domestic machinery companies that play pivotal roles in the industry of Korea. The purpose of this study is to provide the foundation of color plan for the integrated environmental harmonization and the safety of industrial sites by analyzing the photographs of working clothes in the sires in consideration of the functions of colors (clearness, attention-getting, and safety) using the Faber Birren's Color Harmony and by analyzing the result of a questionnaire survey. The study was conducted by the method to shoot a worksite using a digital camera after wearing 24 sets of uniforms, which were developed by the color plan established in a previous study, in the same worksite. The shooting place was an outdoor steel sheet inspection site of D company, a machinery company in Changwon-si, Gyeongnam, and the intensity of illumination was 2400lux. 24 pieces of images were printed in 5x7 inch size and a questionnaire survey was performed at 5-point scale. The questionnaire survey was performed for 13 subjects consisting of 6 field professionals having more than 30 years of experiences, 4 clothes color professionals, and 3 industrial engineering professionals. The result of the survey was statistically analyzed by the method of frequency analysis using IBM SPSS Statistics 20 Program. As the result of assessment of basic four colors (yellow green, sky blue, blue, and violet) of working clothes, yellow green, sky blue, and blue showed high mean values in (Tint)+(Shade)+(Tone)+(Gray) equation indicating that its is a harmonized equation.
The RT(Robot Technology) has been developed as the next generation of a future technology. According to the 2002 technical report from Mitsubishi R&D center, IT(Information Technology) and RT(Robotic Technology) fusion system will grow five times larger than the current IT market at the year 2015. Moreover, a recent IEEE report predicts that most people will have a robot in the next ten years. RCP(Robotic Cellular Phone), CP(Cellular Phone) having personal robot services, will be an intermediate hi-tech personal machine between one CP a person and one robot a person generations. RCP infra consists of $RCP^{Mobility}$, $RCP^{Interaction}$, $RCP^{Integration}$ technologies. For $RCP^{Mobility}$, human-friendly motion automation and personal service with walking and arming ability are developed. $RCP^{Interaction}$ ability is achieved by modeling an emotion-generating engine and $RCP^{Integration}$ that recognizes environmental and self conditions is developed. By joining intelligent algorithms and CP communication network with the three base modules, a RCP system is constructed. Especially, the RCP interaction system is really focused in this paper. The $RCP^{interaction}$(Robotic Cellular Phone for Interaction) is to be developed as an emotional model CP as shown in figure 1. $RCP^{interaction}$ refers to the sensitivity expression and the link technology of communication of the CP. It is interface technology between human and CP through various emotional models. The interactive emotion functions are designed through differing patterns of vibrator beat frequencies and a feeling system created by a smell injection switching control. As the music influences a person, one can feel a variety of emotion from the vibrator's beats, by converting musical chord frequencies into vibrator beat frequencies. So, this paper presents the definition, the basic theory and experiment results of the RCP interaction system. We confirm a good performance of the RCP interaction system through the experiment results.
최근 모바일 환경의 다양한 센서 정보를 이용한 상황인지 서비스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 및 웨어러블 센서 데이터를 사용해 다양한 맥락에서 나타날 수 있는 사용자의 식사상황을 효과적으로 인식할 수 있는 확률모델을 제안한다. 식사행위와 관련된 상황들을 체계적으로 모델링하기 위해 행위이론의 4가지 행위 요소 및 육하원칙의 5가지 구성 요소들을 모바일 및 웨어러블의 저수준 센서 데이터로 추론 가능한 범위에 맞게 통합하여 인식모델을 구축하고, 트리구조의 베이지안 네트워크 모델링 방식을 사용하여 인식의 경량화를 시도하였다. 제안하는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 1주일간 다양한 배경의 4명 사용자로부터 식사상황 및 일상생활에 대한 383분의 데이터를 수집하였다. 실험결과 기존의 대표적인 분류기들과 비교하여 상대적으로 우수한 인식률(93.21%)이 도출되는 것을 확인하였다. 또한 실제 시나리오를 통한 내부 분석을 수행하여 인식에 사용되는 각 요소들의 유용성을 검증하였다.
섬유강화 복합재료는 우수한 기계적, 전자기적 물성 등으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. 열경화성 복합재는 제작공정에서의 성형온도와 제품의 운용온도인 상온간의 온도차이로 형상의 변형(스프링 백)이 발생하게 된다. 이러한 스프링 백은 하이브리드 구조의 정밀한 형상 제작을 위해서 반드시 보정되어야할 부분이다. 본 연구에서는 유리섬유/에폭시 복합재와 카본섬유/에폭시 복합재로 구성된 비대칭 하이브리드 복합재를 경화사이클, 적층두께, 적층방법 등 다양한 조건을 적용하여 제작하고 3차원 좌표측정기를 이용하여 스프링 백을 측정하였다. 또한 고전 적층판 이론(CLT)과 유한요소해석(ANSYS)으로 스프링백을 예측하고 실험결과와 비교하였다. 고전 적층판 이론과 유한요소해석으로 예측된 스프링 백은 실험 결과와 잘 일치하였으며, 성형온도가 낮을수록 스프링 백이 감소되는 경향을 보임을 확인하였으나 근원적으로 스프링 백이 제거되지는 않았다.
워크스테이션 클러스터 환경은 그 가격 대 성능비가 일반적으로 MPPS보다 좋고, 그 소프트웨어나 하드웨어가 쉽게 이후에 개선될 수 있기 때문에 병렬처리 분야에서 새로운 대안으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 ‘집단적 입출력 클러스터링 (Collective I/O Clustering)’이라 불리는 워크스테이션 클러스터를 위한 실행사간 라이브러리의 설계 및 구현 방안을 제시한다. 이 라이브러리에서는 통신 및 입출력 시스템 하에서 완벽하게 통합되는 워크스테이션 클러스터 상에서 비정형 응용 프로그램의 입출력을 위해 , 사용자에 친숙한 프로그래밍 모형을 제공한다,. 이 집단적 입출력 클러스터링에서는 두 가지 형태의 입출력 방식이 가능하다 첫 번째 입출력 방식에서 할당되는 모든 프로세서들은 연산 노드뿐만 아니라, 입출력 서버의 역할도 수행하는 형태이다. 두 번째 입출력 방식에서는 오직 일부분의 프로세서들만이 입출력 서버의 역할을 수행하는 형태이다. 그리고 본 논문에서는 통신과 입출력 비용을 최적화하기 위해 압축과 소프트웨어 캐슁 기능을 집단적 입출력 클러스터링에 적용한 결과를 보인다. 모든 성능실험 결과는 아르곤 연구소에서 보유하고 있는 IBM SP2를 사용하여 얻었다.
제어 가능하고 상황에 따라 반응하는 아바타의 제작은 컴퓨터 게임 및 가상현실 분야에서 중요한 연구 주제이다. 최근에는 아바타 애니메이션과 제어의 사실성을 높이기 위해 대규모 동작 캡처 데이타가 활용되고 있다. 방대한 양의 동작 데이타는 넓은 범위의 자연스러운 인간 동작을 수용할 수 있다는 장점을 갖는다. 하지만 동작 데이타가 많아지면 적절한 동작을 찾는데 필요한 계산량이 크게 증가하여 대화형 아바타 제어에 있어 병목으로 작용한다. 이 논문에서 우리는 레이블링(labeling)이 되어있지 않은 모션 데이타로부터 아바타의 행동을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 최소의 실시간 비용으로 아바타를 애니메이션하고 제어하는 것이 가능하다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 Q-러닝이라는 기계 학습 기법에 기초하여 아바타가 동적인 환경과의 상호작용에 따른 시행착오를 통해 주어진 상황에 어떻게 반응할지 학습하도록 한다. 이 접근 방식의 유효성은 아바타가 서로 간에, 그리고 사용자에 대해 상호작용하는 예를 보임으로써 증명한다.
본 논문에서는 와이어 하네스의 피로 내구 수명을 예측하기 위해 와이어, 번들, 실차단계의 유한요소 해석 방법론이 연구되었고 이를 위한 피로 내구 시험 기기가 개발되었다. 와이어 하네스 시스템을 구성하는 5가지 종류의 와이어에 대한 응력-수명 그래프를 얻기 위해 개발된 피로 시험기를 이용하여 반복 굽힘 움직임을 인가하였다. 와이어를 구성하는 도선과 피복의 재료 모델링을 위해 혼합의 법칙이 적용된 등가모델을 이용하였다. 번들 해석과 시험을 통하여 와이어 간의 접촉조건과 번들의 테이핑조건이 정립되었다. 와이어 및 번들 단계의 결과들은 실차 단계의 해석에 적용되었다. 실차단계의 해석을 위해 번들과 그로맷으로 구성된 와이어 하네스 시스템을 수치적으로 모델링 하였으며, 차량 문의 개폐조건이 와이어 간의 접촉조건과 함께 적용되었다. 유한요소 해석을 이용한 실차 모델의 피로 내구 해석을 통해 70만회 이상의 피로 수명이 도출 되었으며, 실차 조건의 시험 결과와비교하여 타당성을 검증하였다.
패턴 분류에 많이 사용되는 기법 중의 하나인 메모리 기반 추론 알고리즘은 단순히 메모리에 저장하고 분류 시에 저장된 패턴과 테스트 패턴간의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 분류하는 기법이기 때문에 패턴의 개수가 늘어나면 메모리가 증가하고 또한 추가로 패턴이 발생할 경우 처음부터 다시 수행해야하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이미 학습한 대표패턴을 기억하고 새로 들어오는 패턴에 대해서만 학습하는 점진적 학습 방법을 제안한다. 즉 추가로 학습패턴이 발생할 경우 매번 전체 학습 패턴을 다시 학습하는 것이 아니라, 새로 추가된 데이터만을 학습하여 대표패턴을 추출하여 메모리사용을 줄이는 iMPA(incremental Multi Partition Averaging)기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 대표적인 메모리기반 추론 기법인 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴으로 유사한 분류 성능을 보여주며, 점진적 특성을 지닌 NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 점진적인 실험에서도 탁월한 분류 성능을 보여준다.
N-아세틸피페리돈과 그 양성자 첨가물의 형태 및 산-촉매 친핵성 치환반응에 대하여 EHT 및 CNDO/2 MO법과 궤도함수 혼합법을 적용하여 연구하였다. 계산 결과는 분자의 형태가 half-chair, cis-trans형이 가장 안정하며 양성자화는 아세틸카르보닐 산소에서 더 용이하게 일어남을 나타내고 있다. 이 결과를 콘쥬게이션, 정전기적 및 입체효과로서 설명하였다. 그리고 전하-조절 반응에서는 카르보닐 탄소원자의 양전하의 증가가, 궤도함수 조절반응에서는 LUMO AO 계수의 증가가 양성자화된 카르보닐 탄소의 반응성을 크게 증가시켜 친핵성 치환반응에서는 아세틸 절단이 개환반응보다 용이함을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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