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수정된 R - MINI에 근거한 적응성 있는 학습 시스템
김동완(Kim D. W.),박용국(Park Y. K.),이기철(Lee K. C.),변영태(Byun Y. T.) 한국정보과학회 1992 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.19 No.2
이 논문은 기계학습(Machine Learning)에 대한 기본적 개념을 설명하고 귀납적(inductive)학습 시스템인 R-MINI[HONG 91]의 성능 개선을 위하여 휴리스틱을 보완한 R-MINI^*를 기본으로 하여 자신의 규칙 베이스(Rule-Base)를 적정한 시간과 성능으로 수정하며 유지할 수 있는 적응성 규칙 유지 시스템인 ARM(Adaptive Rule Minimization, Adaptive Rule Manager)에 대한 설계와 구현에 대하여 설명한다. ARM은 데이타 입력에서부터 생성된 규칙 베이스의 저장 관리, 적응 학습(Adaptive Learning)을 통합한 귀납적 기계학습 시스템이다.
김동완(D. W. Kim),백승화(S. H. Beack),주관식(K. S. Joo),백승은(S. E. Paek),김보리(B. L. Kim),권순태(S. T. Kwon) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.7
인간이 서서 걸으면서 나타나는 필연적인 증상의 하나인 요통은 전체 인구의 80%가 일생에 한 번 이상 경험하며, 20%정도는 항상 허리통증에 시달린다는 보고가 있다. 본 논문에서는 앉은 자세로 인한 요통에 대해서 연구하였다. 앉은 자세 변화에 따라 발생하는 작업자의 근육 근전도를 조사하고 분석하여, 인간공학적으로 적합한 앉은 자세 평가에 표면 근전도의 유용성을 알아보았다. 개인에 따라 차이가 있지만 허리에 주는 부담은 앉아 있는 것이 누워 있을 때에 비해 7배, 서 있을 때보다 3배 정도로 크다. 머리를 숙이고 웅크리고 앉아 있거나 등을 구부정하게 앉아 있는 것은 체중이 골고루 분산되지 않아 허리에 주는 부담이 더 크다. 따라서 나쁜 자세로 인해 생기는 요통은 무엇보다 적절한 운동을 통해 복부와 허리의 근육을 강화시켜주는 것과 함께 자세를 바르게 갖도록 해야 한다. 등근육 근전도 신호를 이용하여 자신의 자세정보를 알 수 있도록 하여 앉은 자세를 관찰하고 자세가 바르지 못할 경우 스스로 바른 자세를 유지할 수 있도록 유도함으로써 나쁜 자세로 인한 요통 예방에 도움을 주고자 한다.
플런징 타입 등속조인트의 축력 예측 모델링 및 주요 인자 분석
김동완(D. W. Kim),주종남(C. N. Chu),송준(Jun Song),조광희(G. H. Jo),이인상(I. S. Lee),신기범(K. B. Shin) 대한기계학회 2015 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2015 No.11
In this research, GAF(Generated Axial Force) estimation model of plunging type constant velocity joint(CVJ) was derived and that was verified by GAF measurement system. Using the verified GAF estimation model, sensitivity of CVJ design parameters were analyzed. The purposes of this research are making highly accurate GAF estimation model including the detailed friction characteristics at contact point and improving vehicle shudder problem, which is caused by GAF, through this estimation model.