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기계학습을 이용한 스마트 공장 자료의 불량 분류 모형 개발
조한별(Hanbyeol Jo),백범수(Beomsu Baek),김흥재(Heungjae Kim),김영순(Youngsoon Kim),박범진(Beomjin Park) 한국자료분석학회 2023 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.25 No.5
정보기술의 발전으로 인해 현대사회의 다양한 분야에서 ICT 기술과의 융합이 가속화되면서 제조업 분야에서도 인공지능과 자동화 기술을 활용한 스마트 공장이 등장하였다. 스마트 공장은 실시간으로 자료를 수집하고 이를 분석하여 최적의 의사결정을 진행함으로써 생산 과정의 문제점을 개선하고 생산성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 스마트 공장에서 수집된 자료에 기계학습과 딥러닝 모형을 적용하여 제조공정의 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있는 프레임워크를 구축하고자 한다. 먼저 생산 과정에서 발생하는 온도와 압력에 관련된 공정 환경 자료를 기계학습 방법인 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스티드 트리, 지지벡터기계를 사용하여 불량을 1차적으로 탐지한다. 다음으로 용접을 마치고 난 후 촬영된 제품의 용접 이미지 자료에 딥러닝 기법을 적용하여 불량을 탐지한다. 이를 위해 AlexNet, VGG-16, ResNet과 같은 합성곱 신경망 기반 모형을 사용하였다. 이후 각 자료에 대해 정확도, 정밀도, 재현율 등의 성능평가지표를 사용하여 구현된 모형들의 성능을 비교하고, 각 자료에 대해 가장 우수한 성능을 보이는 모형을 최종 모형으로 선택하였다. 공정 환경 및 이미지 자료에서 선택된 최적의 모형은 높은 정확도로 불량을 탐지해 낼 수 있었으며 이를 실제 제조공정에 적용하여 자동화된 불량 탐지 시스템을 구축한다면 공정의 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이라 기대된다. The rapid convergence of ICT (Information and Communication Technology) with various fields in modern society has led to the emergence of smart factories in the manufacturing industry. These factories leverage artificial intelligence and automation technology to enhance productivity and efficiency by collecting real-time data and making optimal decisions through analysis. In this study, we aimed to develop machine learning and deep learning models to improve manufacturing processes in smart factories. Firstly, we implemented a model using logistic regression, random forest, gradient boosted trees, and support vector machine to classify defects based on process environment data, including temperature and pressure. Next, we applied convolutional neural network models such as AlexNet, VGG-16, and ResNet to classify defective welding images captured after the welding process. We evaluated the performance of these models using metrics like accuracy, precision, and recall for each dataset and selected the top-performing model as the final choice.
동해 해양자료동화시스템에 대한 Argo 자료동화 민감도 분석
김소연,조영순,김영호,임병환,장필훈,KIM, SOYEON,JO, YOUNGSOON,KIM, YOUNG-HO,LIM, BYUNGHWAN,CHANG, PIL-HUN 한국해양학회 2015 바다 Vol.20 No.3
동해 해양자료동화시스템(DA-ESROM; Kim et al., 2009)을 이용하여 Argo 관측망이 해양 분석장에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 본 연구에서는 2009년을 연구기간으로 하여 수온 프로파일, 해수면 온도, 그리고 해수면 고도 자료를 동화하여 분석장을 생산하고(Exp. AllDa), 이를 Argo 수온 자료를 제외한 실험(Exp. NoArgo) 결과와 비교하였다. 동해 수온 프로파일 관측자료와 두 실험결과와의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)를 살펴본 결과, Exp. AllDa의 결과에서 Exp. NoArgo에 비해 표층 이하부터 전반적으로 낮은 RMSE가 나타났고, 특히 수심 약 100 m 부근에서 약 $0.5^{\circ}C$의 RMSE 차이(Exp. AllDa - Exp. NoArgo)를 보이는 등 아표층 부근에서 Argo 수온 자료동화의 영향이 큰 결과를 보였다. 자료동화 과정에 독립적인 표류부이 관측자료와의 비교를 통해, Argo 수온 자료의 동화로 표층해류 정확도가 전반적으로 개선되는 것을 확인하였고, 특히 동해 중남부에서 상대적으로 장기 표류한 부이의 궤적을 따라 RMSE가 약 2.0~6.0 cm/s 정도 낮아졌다. 반면, 표층수온에 대해서는 Argo 수온자료의 동화효과는 약한 것으로 나타났고, 매일 동화되는 해수면 온도 자료의 영향이 지배적인 것으로 판단된다. 또한, 동해 해양자료동화시스템(DA-ESROM)은 일주일 간격으로 해수면 고도자료를 동화하지만, Argo 수온자료가 동화되지 않으면서 나타나는 해수면 고도 변화를 완전히 보정하지 못하는 것으로 나타났다. 실험결과, Argo 수온자료의 동화는 특히 야마토 분지 남서쪽의 시계방향 순환 등 동해 중남부 해역에서의 해수면 고도 재현성을 향상시키는데 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. Impacts of Argo temperature assimilation on the analysis fields in the East Sea is investigated by using DAESROM, the East Sea Regional Ocean Model with a 3-dimensional variational assimilation module (Kim et al., 2009). Namely, we produced analysis fields in 2009, in which temperature profiles, sea surface temperature (SST) and sea surface height (SSH) anomaly were assimilated (Exp. AllDa) and carried out additional experiment by withdrawing Argo temperature data (Exp. NoArgo). When comparing both experimental results using assimilated temperature profiles, Root Mean Square Error (RMSE) of the Exp. AllDa is generally lower than the Exp. NoArgo. In particular, the Argo impacts are large in the subsurface layer, showing the RMSE difference of about $0.5^{\circ}C$. Based on the observations of 14 surface drifters, Argo impacts on the current and temperature fields in the surface layer are investigated. In general, surface currents along the drifter positions are improved in the Exp. AllDa, and large RMSE differences (about 2.0~6.0 cm/s) between both experiments are found in drifters which observed longer period in the southern region where Argo density was high. On the other hand, Argo impacts on the SST fields are negligible, and it is considered that SST assimilation with 1-day interval has dominant effects. Similar to the difference of surface current fields between both experiments, SSH fields also reveal significant difference in the southern East Sea, for example the southwestern Yamato Basin where anticyclonic circulation develops. The comparison of SSH fields implies that SSH assimilation does not correct the SSH difference caused by withdrawing Argo data. Thus Argo assimilation has an important role to reproduce meso-scale circulation features in the East Sea.
1인가구의 주거만족 영향요인에 관한 연구 : 경남 인구30만 이상 시지역을 중심으로
박진호(Park, Chinho),김영순(Kim, Youngsoon),양인선(Yang, Inseon),조귀래(Jo, Gwirae) 한국주거환경학회 2021 주거환경(한국주거환경학회논문집) Vol.19 No.4
본 연구는 경남의 인구 30만명이 넘는 시지역에 거주하고 있는 1인가구들의 주거만족도에 미치는 영향 요인을 분석함이 목적이다. 경남의 1인가구는 현재 약 전체가구의 30.4%를 차지하고 있으며 추후 지속적으로 증가하여 2030년에는 33.4%를 예상한다. 이러한 1인가구에 대한 주거정책은 중요한 이슈이며 주거만족도에 영향을 주는 요인은 주택 내부와 외부환경에 따라 다르고, 또한 연령에 따라 차이가 있을 것으로 판단하여 청년, 중장년, 노년으로 나누어서 분석을 하였다. 회귀분석 결과 주거만족도 영향요인으로 주택내부상태 만족 중 위생상태를 전연령층에서 중요하게 생각하였으며, 노년층을 제외한 청년층과 중장년층은 공원 및 녹지에 대한 만족정도를 중요하게 생각하였다. 또한 청년층은 위생상태, 공원 및 녹지의 유무, 그리고 공공기관과 문화시설에 대한 만족을 중요한 요인으로 생각했으며, 노년층은 채광정도와 상업시설에 관한 요소를 주거만족에 영향을 주는 요인으로 꼽았다. 도시지역의 1인가구를 대상으로 한 주거정책을 펼칠 때는 주거만족도를 높이기 위한 연령별 중요한 요인들을 고려하여 맞춤형 정책을 마련할 필요가 있다. This study aims to analyze the influential factors affecting housing satisfaction of single-person household which is focussed on urban areas over 300,000 its population in Gyeongsangnam-do, province. A current single-person household with 30.4% of the entire provincial population tends to increase persistently and reach to 33.4% in 2030. Residential policy about one person household arouse main issue in public policy and especially residential satisfaction in their quality of life. Factors influenced housing satisfaction to single-person household variously differed from the interior and exterior of housing and also among householder’s ages, the youth, the middle-aged, the aged and total age group. According to the multiple regression analysis, hygienic conditions factor in total age group, parks and green areas factor in the youth and the middle-aged, public and cultural sectors in the youth, and well-lighting and convenient facility factors in the aged were resulted and valued respectively. In conclusion, housing policy in urban areas for a single-person household should be considered with enhancing the residential satisfaction degree setting householder’s ages.