• 한국공작기계학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.30-37
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• 2008

An object transport system is driven by a conveyor belt system or a magnetic levitation system. It is an indispensable device in many fields and especially it is very important in the factory automation. However, the conventional transport system can damage precision optical components by the contact force and destroy the inner structure of semiconductor by the magnetic field. The new transport system for transporting without damage is required. The ultrasonic transport system is a device that transports objects on the elastic body using ultrasonic wave. In this paper, an object transport system using the ultrasonic wave is developed for transporting precision elements without damage. Traveling waves are generated by the ultrasonic wave generator fixed in both ends of the beam. The traveling wave of the ultrasonic transport system is theoretically analyzed. Transport direction of the object is examined according to phase difference and frequency. The theoretical results are verified by experiments.

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권53호
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• pp.45-54
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• 1999

Manufacturing today is becoming increasingly competitive. If a company is to exist and successfully compete, it must pay very careful attention to production management, total quality assurance and total proactive maintenance issues. Overall machine performance, repair efficiency, system level utilization, productivity and quality of output need to be optimized as possible. To accomplish that objective, the behavior of manufacturing equipment and systems need to be monitored and measured continuously if it is possible. Then early warning of possible failure should be generated and proacted on that type of the situation to improve overall operation performance of manufacturing environment. In this paper, Proactive maintenance framework using performance-based reliability structure as enabler technology is proposed. Its paradigm enables one to maximize system through-put and product quality as well as resources in the performance domain. In the case of inadequate knowledge of the failure mechanics, this empirical modeling concept along with performance degradation knowledge can serve as an important product and process improvement tool. The real-time framework extension to proposed framework uses on-line performance information and is capable of projecting the remaining useful period.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제25권4호
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• pp.296-311
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• 2021

Topological Data Analysis (TDA), a relatively new field of data analysis, has proved very useful in a variety of applications. The main persistence tool from TDA is persistent homology in which data structure is examined at many scales. Representations of persistent homology include persistence barcodes and persistence diagrams, both of which are not straightforward to reconcile with traditional machine learning algorithms as they are sets of intervals or multisets. The problem of faithfully representing barcodes and persistent diagrams has been pursued along two main avenues: kernel methods and vectorizations. One vectorization is the Betti sequence, or Betti curve, derived from the persistence barcode. While the Betti sequence has been used in classification problems in various applications, to our knowledge, the stability of the sequence has never before been discussed. In this paper we show that the Betti sequence is unstable under the 1-Wasserstein metric with regards to small perturbations in the barcode from which it is calculated. In addition, we propose a novel stabilized version of the Betti sequence based on the Gaussian smoothing seen in the Stable Persistence Bag of Words for persistent homology. We then introduce the normalized cumulative Betti sequence and provide numerical examples that support the main statement of the paper.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.527-534
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• 2016

최근 정보화 사회에서는 단순 암기보다는 문제 해결 능력과 종합적인 사고력을 바탕으로 창의적인 생각을 할 수 있는 인재를 요구한다. 이에 따라 교육과정도 학생들의 종합적인 사고력을 판단할 수 있는 서답형 문항을 늘리는 방향으로 변하고 있다. 그러나 서답형 문항의 경우 채점자의 주관에 의존하여 채점이 진행되기 때문에, 채점 결과의 일관성을 확보하기 어렵다는 단점이 있다. 이런 점을 해결하기 위해 해외에서는 기계학습을 이용한 자동채점 시스템을 채점 도구로 사용하고 있다. 한국어는 영어와 언어학적으로 다른 분류에 속하므로 영어권에서 사용하는 자동채점 시스템을 한국어에 그대로 적용할 수 없다. 따라서 한국어 체계에 맞는 자동채점 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기계학습 분류기의 예측확률과 만장일치 방법을 사용한 한국어 서답형 문항 자동채점 시스템을 소개하고, 자동채점 시스템을 이용한 채점 결과와 교과 전문가의 채점 결과를 비교하여 자동채점 시스템의 실용성을 검증한다. 본 논문의 실험을 위해 2014년 국가수준 학업성취도 평가의 국어, 사회, 과학 교과의 서답형 문항을 사용했다. 평가 척도로 피어슨 상관계수와 카파계수를 사용했다. 채점자가 개입했을 때와 개입하지 않았을 때의 상관계수 모두 0.7 이상으로 강한 양의 상관관계를 보였다. 이는 자동채점 시스템이 교과 전문가가 채점한 결과와 유사한 방향으로 답안에 점수를 부여한 것이므로 자동채점 시스템을 채점 보조도구로서 충분히 사용할 수 있을 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권2호
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• pp.99-110
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• 2023

이 연구에서는 중등 과학 예비교사들의 AI 활용 역량 강화를 위하여, 구글의 티쳐블머신을 활용하여 예비교사들이 'AI 기반 분자구조 맞춤형 학습 지원 도구'를 직접 생성해 보는 프로젝트 활동을 개발 및 적용하였다. 이를 위하여, 충청북도 소재 H 대학교 화학교육과에 재학 중인 3학년 예비교사 26명을 대상으로 비교과 활동 시간에 개발된 프로그램을 14차시 동안 적용하였고, 'AI의 작동 원리 이해', '과학 수업에서 AI 활용에 대한 효능감', '과학 수업에서 AI 활용 방안'에 대한 인식을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구에서 개발한 프로그램은 예비교사들에게 머신러닝에 대한 AI 기술의 작동 원리를 기초적 수준에서 이해시키고, 그 사용법을 익히는 데 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발한 프로그램은 과학 수업에서 AI 활용에 대한 예비교사들의 효능감을 높이는 데에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 예비교사들은 학생들의 과학 개념 이해를 도울 수 있는 새로운 교수학습 전략이자 도구로서 AI 기술의 활용 방안 측면을 인식한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서 개발한 프로그램은 기초적 수준에서 예비교사들의 AI 활용 역량 강화 및 인식 개선 등에 긍정적 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 이에 대한 시사점에 대해 논의하였다.

• Tribology and Lubricants
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• 제36권3호
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• pp.124-132
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• 2020

The effect of the stoichiometry on the sliding wear properties of NiAl coatings has been investigated. Three different powder mixtures with the compositions of Ni-50at%Al, Ni-54at%Al and Ni-42at%Al were diepressed respectively, and which were subsequently coated on mild steel through combustion synthesis in an induction heating system. Sliding wear behavior of the coatings was examined against an alloyed tool steel using a pin-on-disc type sliding wear test machine. As results, it could be seen that powder mixture(Ni-54at%Al) with displaying Al-rich deviations from the stoichiometry of NiAl(Ni-50at%Al) was promoted the most the synthetic reactivity. The microstructure of the coating layer with the compositions of Ni-54at%Al exhibits the porous NiAl single phase structure. However, the microstructure of the coating layer of the compositions of Ni-42at%Al exhibits the denser multi-phase structure containing several intermediate phases in addition to NiAl. Densification of the coating layer was enhanced by increasing the reacting temperature. On the other hand, the wear properties of the coating layers showed that the wear mode at speeds of around 1 m/s was severe wear, regardless of the stoichiometry and reacting temperature. However, wear properties of coating layer with the compositions of Ni-42at%Al were superior to those of coating layer with the compositions of Ni-54at%Al. This would be attributed by the fact that coating layer with the compositions of Ni-42at%Al develops little void and much intermediate phases with high strength.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권9호
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• pp.967-972
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• 2014

우수한 광투과성 및 경도를 지닌 유리는 바이오, 전자, 광학 등의 분야에서 널리 활용되고 있다. 하지만, 유리는 경도가 높고 깨지기 쉬워 일반적으로 특수가공법을 이용하여 가공이 이루어진다. 그 중 레이저는 공구가 불필요하며 가공 속도가 빠르다는 장점을 지니고 있지만 유리의 높은 광투과성 때문에 가공에 적용하기에는 많은 제약이 따른다. 이에 저출력의 나노초 펄스 레이저로 유리 가공을 하기 위하여 간접가공법인 레이저 습식 후면 식각공정을 활용하고자 한다. 기존의 연구들에서는 흡수율이 뛰어난 고가의 단파장 레이저 장비를 주로 사용하였으나 본 연구에서는 범용적인 근적외선 레이저 장비를 활용하여 유리 구조물 제작의 가능성을 실험하였다. 특히 깊은 구조물 제작시 발생하는 문제점을 확인하고 이를 해결하기 위해 초음파 부가 공정을 통한 미세 구조물 제작을 수행하였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.33-41
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• 2005

ZnO epilayer was synthesized by the pulsed laser deposition(PLD) process on Al$_2$O$_3$ subsorte after irradiating the surface of ZnO sintered pellet by ArF(193nm) excimer laser. The epilayers of ZnO were achieved on sapphire(A1203) substrate at the 境mperature of 400$^{circ}$C. The crystalline structure of epilayer was investigated by the Photoluminescence and double crystal X-ray diffraction(DCXD). The carrier density and mobility of ZnO epilayer measure with Hall effect by van der Pauw mothod are $8.27\times$1016cm$^{-3}$ and 299 cm$^{2}$/V$\cdot$s at 293 K respectively, The temperature dependence of the energy band gap of the ZnO obtained from the absorption spectra was well described by the Varshni's relation, E$_g$(T)= 3.3973 eV - ($2.69\times$ 10$^{-4}$ eV/K)T$^{2}$/(T + 463K). After the as-grown ZnO epilayer was annealed in Zn atmospheres, oxygen and vaccum the origin of point defects of ZnO atmospheres has been investigated by the photoluminescence(PL) at 10K. The native defects of V$_{Zn}$, V$_{O}$, Zn$_{int}$, and O$_{int}$ obtained by PL measurements were classified as a donor or acceptor type. In addition we concluded that the heat-treatment in the oxygen atmosphere converted ZnO thin films to an optical p-type. Also, we confirmed that vacuum in ZnO/Al$_2$O$_3$ did not firm the native defects because vacuum in ZnO thin films existed in the form of stable bonds.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권5호
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• pp.237-241
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• 2017

Early detection of the pulmonary nodule is important for diagnosis and treatment of lung cancer. Recently, CT has been used as a screening tool for lung nodule detection. And, it has been reported that computer aided detection(CAD) systems can improve the accuracy of the radiologist in detection nodules on CT scan. The previous study has been proposed a method using Convolutional Neural Network(CNN) in Lung CAD system. But the proposed model has a limitation in accuracy due to its sparse layer structure. Therefore, we propose a Deep Convolutional Neural Network to overcome this limitation. The model proposed in this work is consist of 14 layers including 8 convolutional layers and 4 fully connected layers. The CNN model is trained and tested with 61,404 regions-of-interest (ROIs) patches of lung image including 39,760 nodules and 21,644 non-nodules extracted from the Lung Image Database Consortium(LIDC) dataset. We could obtain the classification accuracy of 91.79% with the CNN model presented in this work. To prevent overfitting, we trained the model with Augmented Dataset and regularization term in the cost function. With L1, L2 regularization at Training process, we obtained 92.39%, 92.52% of accuracy respectively. And we obtained 93.52% with data augmentation. In conclusion, we could obtain the accuracy of 93.75% with L2 Regularization and Data Augmentation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.21-30
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• 2007

시뮬레이션이란 실세계의 다양한 객체들의 구조와 행위에 대한 자료를 수집하여 모델링하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 모의 실험함을 말하며, 주요 기반기술들로서 DEVS (Discrete Event System Specification) 형식론을 비롯하여 페트리 넷 이나 구조적 오토마타 등이 연구되고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이션의 연구영역이 보다 다양화되고 복잡하게 발전됨에 따라, 최근에는 인공지능의 지능형 에이전트기법을 도입하여 해결하는 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션에 관한 모의실험을 보다 원활히 수행하기 위해서 지능형 멀티 에이전트기반의 시뮬레이션 도구를 개발하고자 한다. 이러한 도구의 특징은 첫째, 인공지능의 기능들을 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 유한상태기계(FSM)기반으로 에이전트 시스템을 설계하여, 시뮬레이션의 설계 모델을 보다 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 셋째, 모델러, 스크립터, 시뮬레이터등의 보조툴들을 제공함으로서 사용자들이 보다 편리하게 시뮬레이션 시스템을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 시스템의 구성은 코어 시뮬레이션 엔진 유틸리티, 그리고 기타 보조툴들로 구성하였으며, 현재까지 개발된 시스템으로 몇 가지 영역을 대상으로 실험을 하였고 그 결과를 기술하였다.