International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.144-150
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2023
With progressive advancements in Man-made consciousness (computer based intelligence) and Profound Learning (DL), contributing altogether to Normal Language Handling (NLP), the precision and nature of Machine Interpretation (MT) has worked on complex. There is a discussion, but that its no time like the present the human interpretation became immaterial or excess. All things considered, human flaws are consistently dealt with by its own creations. With the utilization of brain networks in machine interpretation, its been as of late guaranteed that keen frameworks can now decipher at standard with human interpreters. In any case, simulated intelligence is as yet not without any trace of issues related with handling of a language, let be the intricacies and complexities common of interpretation. Then, at that point, comes the innate predispositions while planning smart frameworks. How we plan these frameworks relies upon what our identity is, subsequently setting in a one-sided perspective and social encounters. Given the variety of language designs and societies they address, their taking care of by keen machines, even with profound learning abilities, with human proficiency looks exceptionally far-fetched, at any rate, for the time being.
As artificial intelligence has become commonplace in various fields, the transparency of AI in its development and implementation has become an important issue. In safety-critical areas, the eXplainable and/or understandable of artificial intelligence is being actively studied. On the other hand, machine learning have been applied to the intelligence of self-organizing network (SON), but transparency in this application has been neglected, despite the critical decision-makings in the operation of mobile communication systems. We describes concepts of eXplainable machine learning (ML), along with research trends, major issues, and research directions. After summarizing the ML research on SON, research directions are analyzed for explainable ML required in intelligent SON of beyond 5G and 6G communication.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권2호
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pp.65-75
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2002
The support vector machine (SVM), first developed by Vapnik and his group at AT &T Bell Laboratories, is being used as a new technique for regression and classification problems. In this paper we present an approach to estimating approximate prediction intervals for SVM regression based on posterior predictive densities. Furthermore, the method is illustrated with a data example.
The safety device of infrared type for dangerous machine being used currently has a harmful effect on human's eye and skin. In this paper we explain about the characteristics of lasr source and analyze the amount of harmfulness on human's eye by simulation method. We used the datas given by ANSI in this simulation.
Emotional intelligence is investigated in terms of a composing machine as a modern abstract art form. Music has the longest tradition of being an art form which has an explicit formal foundation. Formal aspects of traditional and modern music theory are explained in terms of simple numerical relationship and illustrated with examples. The exploration of art in the view of intelligence, information and structure will restore the balanced sense of art and science which seeks happiness in life.
한국정밀공학회 2000년도 Handout for 2000 Inter. Machine Tool Technical Seminar
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pp.51-60
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2000
High-speed milling machine is being sold mainly in the market of die and mold industries, because it reduces machining time greatly as proportion to the spindle speed of machine tool. From the experimental milling tests, it has been cleared that the ball end mill is quite suitable for high speed milling and also tool wear reduces in higher speed milling condition. And a new milling concept with ultra high speed over 100, 000 rpm is proposed for solving the various problems such as NC cutter path generation and NC feed conformity etc.
This paper presents a real-time correction method of the movemont errors of a translatory precision machine axis. This method is a null-balances technique in which two plane mirrors are used to generate an interferometric fringe pattern utilizing the optical principles of TwymanGreen interferometry. One mirror is fixed on a reference frame, while the other is placed on the machine axis being supported by three piezoelectric actuators. From the fringe pattern, one translatory and two rotational error components of the machine axis are simultaneously detected by using CCD camera vision and image processing techniques. These errors are then independently suppressed by activating the peizoelectric actuators by real-time feedback control while the machine axis is moving. Experimental results demonstrate that a machine axis can be controlled with movement errors less than 10 nm in vertical straightness, 0.1 arcsec in pitch, and 0.06 arcsec in roll for 50mm travel by adopting the real-time correction method.
Seo, Mal Yong;Park, In Man;Park, Sung Min;Han, Sun Ju;Lee, Young Il
한국염색가공학회지
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제8권5호
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pp.7-16
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1996
The air-flow dyeing machine is a new type of dyeing machine. Which is an energy saving type to be able to dye the fabrics with the lowest liquor ratio and in shorter time. This machine is operated with an aerodynamic system rather than a hyd raulic system for traditional jet or overflow dyeing. An air-flow dyeing machine(Green-flow) by the use of aerodynamic technology was developed and compared with the Luft-roto machine made by Thies Company, Germany, in this study. Three samples were dyed with both machines under the same dyeing conditions and color fastness, dyeing levelness, drapability, and mechanical properties of these samples were compared. The results were as follows; Both machines have almost the same dyeability. The dyeability was good at liquor ratio of 1: 3.5 and the speed of 450yds/min. The order for drapability was Crepe de Chine > Cool Peach > Charmeuse. Except for the color fastness of sublimation being below class 4, most color fastness of samples dyed with Green-flow m/c were above class 4. The maximum speed was 510yds/min. for Crepe de Chine and the standard deviation of K/S value was lower for Charmeuse and Cool Peach when employed on the "Green-flow" machine and lower for Crepe de Chine when employed on the Luft-roto machine. Comparing with dyeing of the Green-flow machine and that of the Luft-roto machine, the RT of the Charmeuse was found to be higher with the Green-flow machine and thus the sample had an improved wrinkle recovery. LT and WT of Cool Peach were higher, and shear properties(G, 2HG, 2HGS) of Crepe de Chine were higher, both turning out as suitable for clothing. clothing.
Purpose: The purpose of this study is to examine machine learning use cases in manufacturing companies from a digital quality management (DQM) perspective and to analyze and present machine learning research patterns from a quality management perspective. Methods: This study was conducted based on systematic literature review methodology. A comprehensive and systematic review was conducted on manufacturing papers covering the overall quality management process from 2015 to 2022. A total of 3 research questions were established according to the goal of the study, and a total of 5 literature selection criteria were set, based on which approximately 110 research papers were selected. Based on the selected papers, machine learning research patterns according to quality management were analyzed. Results: The results of this study are as follows. Among quality management activities, it can be seen that research on the use of machine learning technology is being most actively conducted in relation to quality defect analysis. It suggests that research on the use of NN-based algorithms is taking place most actively compared to other machine learning methods across quality management activities. Lastly, this study suggests that the unique characteristics of each machine learning algorithm should be considered for efficient and effective quality management in the manufacturing industry. Conclusion: This study is significant in that it presents machine learning research trends from an industrial perspective from a digital quality management perspective and lays the foundation for presenting optimal machine learning algorithms in future quality management activities.
최근 국내외 플랫폼 업체와 이동통신사들이 서로 다른 스마트 플랫폼을 채택하여 사용함으로 인해 개발자는 하나의 스마트 콘텐츠를 서비스하기 위하여 각각의 스마트 플랫폼 특성에 맞추어 콘텐츠를 개발하거나 변환 작업을 해야 한다. 하지만, 기존의 스마트 콘텐츠를 다른 스마트 플랫폼으로 이식하기 위한 변환 작업에 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이런 이유로 최근에 개발 언어의 제약 없이 한번 프로그램을 작성하면 어떤 플랫폼에서도 실행할 수 있는 OSMU(One Source Multi Use)의 핵심기술인 스마트 크로스 플랫폼(Smart Cross Platform) 또는 하이브리드 플랫폼(Hybrid Platform)에 관한 관심이 높아져 폰갭(PhoneGap), HTML5를 기반으로 한 센차터치(Sencha Touch)와 같은 시스템이 소개되고 있다. 본 논문에서는 플랫폼에 의존적인 기존의 Android나 iOS, Windows Phone과 달리 스마트 기기에 탑재되어 플랫폼에 독립적으로 응용 프로그램을 다운로드하여 실행할 수 있는 스마트 크로스 플랫폼 기반의 스마트 가상기계(Smart Virtual Machine)를 개발하였다. 스마트 가상기계는 Java 언어를 사용하는 썬 마이크로시스템스사의 JVM이나 C/C++/C# 언어를 사용하는 마이크로소프트사의 .NET 프레임워크와 같은 기존 기술들과 차별적으로 C/C++와 Java 언어를 모두 지원하여 콘텐츠 개발자들로 하여금 개발 언어 선택의 제한 없이 스마트 콘텐츠를 개발 할 수 있는 환경을 제공하여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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