인공지능 서비스 플랫폼 기반 제조경보시스템 개발: 연속주조공정을 대상으로

채희철(Hee Chel Che),이정한(Joung-Han Lee),이준석(Junseok Lee),백민재(Minjae Baek),이성락(SeongRak Lee),김창원(ChangWon Kim) 한국지능시스템학회 2021 한국지능시스템학회논문지 Vol.31 No.5

빅데이터, 인공지능, IoT기술과 같은 디지털 기술의 발달은 오늘날 많은 산업 분야의 변화와 혁신을 이끌고 있다. 제조업 분야에서도 디지털 기술의 적용을 통해 많은 혁신이 이루어지고 있으며, 대표적으로는 스마트공장이 있다. 디지털 트랜스포메이션을 위해서는 많은 디지털 기술이 필요하며, 그 중 인공지능은 응용가능성이 높은 기술 중 하나이다. 하지만, 아직까지 AI서비스 및 서비스 플랫폼에 대한 표준이 정립되어있지 않고, 관련 인력도 부족하여 AI서비스 개발과 운영이 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 제조업에서 이러한 어려움 해소에 도움이 될 수 있는 AI서비스 플랫폼을 제안하며, 인공지능 서비스를 제조업에 활용한 제조경보시스템도 같이 제안한다. 제안한 인공지능 서비스 플랫폼과 제조경보시스템에 대해 본 연구에서는 제철공정 중 하나인 연주공정을 대상으로 수행하였으며, 제안된 시스템의 활용가능성을 확인할 수 있다. Today, the development of digital technology, such as big data, Artificial Intelligence, and the Internet of Things, leads to changes and innovations in various industries. For example, a lot of manufacturing companies try to apply digital technology to improve productivity. It is smart factory. Digital transformation is needed a lot of digital technology. Among them, AI is higher technology for applicability. However, the standard of AI services and service platform is not fixed yet. Also, AI developers and data scientists are not enough to satisfy demand. Due to these reasons, new service-based AI is challenging to apply in the manufacturing industry. In this study, we suggest the manufacturing warning system based on an artificial intelligence platform for helping the above problem. The proposed system is applied in continuous casting processing of the steel manufacturing industry, and we are able to find out the feasibility for the proposed.

소프트 컴퓨팅에 의한 지능형 주행 판단 시스템

최우경(Woo-Kyung Choi),서재용(Jae-Yong Seo),김성현(Seong-Hyun Kim),유성욱(Sung-Wook Yu),전홍태(Hong-Tae Jeon) 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회논문지 Vol.16 No.5

본 논문은 인간의 보조 역할을 하기 위해 자율적인 명령을 내리고 사용자가 직접 제어할 수 있는 지능형 주행 판단 시스템(Judgment System for Intelligent Movement; JSIM)에 대한 연구이다. 본 논문에서는 제어 대상은 이동 로봇으로 한정 한다. 이동 로봇은 지능형 주행 판단 모듈을 휴대한 사용자에게 영상정보와 초음파 센서 정보를 제공하고 가이드 역할을 수행한다. 그리고 PDA와 센서박스로 구성된 지능형 주행 판단 시스템은 이동로봇으로부터 얻은 정보와 사용자 명령을 입력으로 사용하는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 이동로봇의 속도와 방향을 결정하고 다양한 기능을 수행하도록 로봇을 원격으로 제어한다. 본 논문에서는 몸에 착용하고 주변장치들과 통신을 하며 지능적 판단을 할 수 있는 지능형 주행 판단 시스템을 구성하고 실제 환경에서 지능적 판단 알고리즘 적용과 이동로봇을 제어하는 시스템을 구현하여 제안한 시스템의 실현 가능성을 검증한다. 지능 알고리즘은 계층적 퍼지 구조와 신경망을 융합한 구조이다. This research is to introduce about Judgment System for Intelligent Movement(JSIM) that can perform assistance work of human brain. JSIM can order autonomous command and also it can be directly controlled by user. This research assumes that control object is limited to Mobile Robot(MR). Mobile robot offers image and ultrasonic sensor information to user carrying JSIM and it performs guide to user. JSIM having PDA and Sensor-box controls velocity and direction of the mobile robot by soft-computing method that inputs user's command and information that is obtained to mobile robot. Also it controls mobile robot to achieve various movement. This paper introduces wearable JSIM that communicates with around devices and that can do intelligent judgment. To verify the possibility of the proposed system, in real environment, the simulation of control and application problem for mobile robot will be introduced. Intelligent algorithm in the proposed system is generated by mixed hierarchical fuzzy and neural network.

지능형 자율운항시스템 지원을 위한 정보 관리 시스템에 관한 연구

김은경(Eun-Kyoung Kim),김용기(Yong-Gi Kim) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회논문지 Vol.25 No.3

최근 들어 급증하고 있는 해양사고의 주요 원인은 인간의 수행 오류에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위해 디지털 선박의 구축, 선박 정보의 모니터링 시스템 등의 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 선박의 안전한 항해를 위해 다양한 형태의 대량 정보를 효율적으로 저장하고, 이용하고, 관리하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문은 지능형 자율운항시스템의 아키텍쳐인 RVC 지능시스템 모델을 기반으로 하는 VWS(Virtual World System)을 제안한다. VWS는 선박의 안전 항해에 필요한 모든 정보를 저장하고 지능형 자율운항시스템의 부시스템에 정보를 서비스한다. VWS는 특정 문제 영역을 표현하기 위하여 토폴로지 데이터베이스를 이용하고, 실시간 처리 특성을 반영하기 위하여 스케줄링을 도입하였다. 또한 분산 처리 특성을 반영하기 위하여 가상세계 API를 정의하였다. 본 논문에서는 설계된 VWS를 지능형 선박 자율운항시스템에 장착하고 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증해 보였다. The rapid increase of the current marine accidents is mainly due to the human execution errors. In an effort to address this, various kinds of researches such as construction of the digital vessels and vessel information monitoring systems have been conducted. But for safe navigation of vessels, it lack on systems study which can efficiently store, utilize and manage the mass data accepted by the vessel. In this paper, we propose a VWS(Virtual World System) that is based on the architecture of intelligent system RVC(Reactive Layer-Virtual World-Considerative Layer) model of intelligent autonomous navigation system. VWS is responsible to store all the necessary information for safe navigation of the vessel and the information services to the sub-system of intelligent autonomous navigation system. VWS uses topology database to express the specific problem area, and utilizes a scheduling to reflect the characteristics of the real-time processing environment. Also, Virtual World defines API for the system to reflect the characteristics of the distributed processing environment. As a case study, the VWS is applied to a intelligent ship autonomous navigation system, and simulation is done to prove the effectiveness of the proposed system.

언플러그드 컴퓨팅을 이용한 지능형시스템 수업 전략

한선관 한국지능정보시스템학회 2010 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11월

컴퓨터과학 분야 중 대학생들이 가장 어려워하는 분야가 바로 AI, 즉 지능형시스템의 영역이다. 사전조사 결과 컴퓨터교육과 대학생의 45% 가 지능형시스템에 대해 어려울 것이라는 선입견을 보였고 실제 수업에서도 배우는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 연구에서 언플러그드 컴퓨팅 수업 방법을 적용한 지능형시스템 수업 전략을 제안하였다. 보다 쉽게 지능형시스템의 지식과 원리를 지도하기 위한 언플러그드 컴퓨팅 방법을 적용한 20 가지의 학습 내용을 개발하고 그에 따른 수업 방법을 마련하였다. 10 주간의 수업을 통하여 실제 적용한 결과 학생들의 학습 주도성뿐만 아니라 학습 성취도에서도 비교반보다 우수한 결과를 보였다. 본 연구에서 제안한 언플러그드 컴퓨팅 수업 방법은 다른 학과의 지능형시스템 수업에서도 효과적으로 지원할 것으로 기대된다. The hardest subject among computer science subjects is AI that is, Intelligent Systems. By result of survey, 45% of college students in computer education showed fear about an intelligent systems lecture and are having difficulties in learning real their lessons. In order to solve a problem, this study proposed new teaching strategy on using unplugged computing. I designed and developed 20 types of learning content with unplugged computing and teaching-learning methods. I also applied to college students the intelligent system course with unplugged computing for 10 weeks and tested the efficiency of that course. As a result of test, I found that students had the self-lead learning and has a high level of academic achievement. I expect the unplugged computing method effectively supports to teach intelligent systems lecture in computer science area.

조이스틱 및 음성인식 겸용 이동기제어시스템 개발

이상배(Sang-bae Lee),강성인(Sung-in Kang) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.1

본 논문은 실시간 음성인식명령으로 구동되는 지능형 이동기제어시스템을 제안한다. 제안된 이동기제어시스템은 메인모듈, 음성인식모듈, 모터구동모듈, 센서모듈로 구성된다. 80C196KC로 구현된 메인모듈에서 퍼지논리가 적용된 지능형 제어시스템을 제안한다. 사용자의 몸무게 및 여러 가지 주변 환경요인들에 의한 비선형성을 개선하기 위해서 피드백제어가 가능한 모터구동모듈과 센서모듈이 구현된다. 또한 제안된 시스템에서 이동로봇의 제어를 위한 9개의 단어를 사용하여 동작을 테스트하였고, 제어입력으로 음성명령과 조이스틱 사용 시 이동로봇의 성능을 평가하였다. This paper presents the design of intelligent moving machine control system using a real time speech recognition. The proposed moving machine control system is composed of four separated module, which are main control module, speech recognition module, servo motor driving module and sensor module. In main control module with microprocessor(80C196KC), one part of the artificial intelligences, fuzzy logic, was applied to the proposed intelligent control system. In order to improve the non-linear characteristic which depend on an user's weight and variable environment, encoder attached to the servo motors was used for feedback control. The proposed system is tested using 9 words for control of the mobile robot, and the performance of a mobile robot using voice and joystick command is also evaluated.

상황인식 기술을 적용한 도시철도 지능형 감시시스템에 관한 연구

엄기열(Ki-Yeol Eom),홍다혜(Da-Hye Hong),강민구(Min-Gu Kang),안태기(Tae-Ki Ahn),김문현(Moon-Hyun Kim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.2

최근 도시철도 역사 내의 범죄 및 테러 등과 같은 주변상황을 감시하거나 초기에 인식하고 대처하기 위해 각종 센서와 영상 감시 카메라의 설치 및 사용이 증가하고 있는 추세이다. 하지만, 이러한 감시 시스템은 관리자가 직접 검토하고 판단해야하는 불편함이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해 본 논문에서는 상황인식 기술을 이용한 지능형 감시시스템을 제안한다. 지능형 감시 시스템이란, 영상카메라에서 얻은 디지털화된 정보를 이용하여 사전에 정의된 패턴분석 규칙에 따라 사용자 및 환경상황, 패턴을 분석하고 사고 및 이상 징후가 발생할 경우 스스로 판단하여 경보 및 차단 시스템을 작동 시키는 시스템을 말한다. 제안된 시스템은 철도 역사 내에서 획득한 상황 데이터와 시스템 내의 미리 정의 된 규칙과의 비교연산을 수행한 후 시스템 스스로가 현재 상황에 적합한 대응책이나 결과를 추론하는 지능형 감시시스템이다.

유전 알고리듬을 적용한 지능형 ATP 시스템 개발

Tai-Young Kim(김태영) 한국지능정보시스템학회 2010 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11월

ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다. Various alternative models for an ATP system with time lags have been developed and evaluated. In most cases, these models have assumed that the time lags are integer multiples of a unit time grid. However, integer time lags are very rare in practices, and therefore models developed using integer time lags only approximate real systems. The differences occurring by this approximation frequently result in significant accuracy degradations. In this paper we consider an ATP system in the supply chain with non-integer time lags. We focus on a capacitated production planning and capacity allocation problem, develop a mixed binary integer linear programming model, and propose an efficient heuristic procedure using an evolutionary system to solve it efficiently. This method makes it possible for the population to reach the optimum easily. Moreover, we designed and utilized a representation scheme that allows the proposed models to represent real variables. The proposed regeneration procedures, which evaluate each infeasible chromosome, makes the solution converge to the optimum quickly.

지능형 감시 시스템 구축을 위한 영상과 음원 추적 기반 임베디드 모바일로봇 개발

박정현(Jung-Hyun Park),김형복(Hyung-Bok Kim),오정석(Jung-Suk Oh),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.4

보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 영상과 음원 추적 기반의 임베디드 모바일 로봇을 개발함으로써 무인 지능형 시스템을 구현하였고 영상에서 객체 추적을 위해 블록 매칭 알고리즘을 이용하고 음원 추적을 위해 소리의 시간차와 세기차를 이용하여 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서는 Pan-Tilt 카메라와 음원 추적 모듈을 이용한 시스템, Network 카메라와 모바일 로봇을 이용한 시스템과 모바일 로봇을 이용한 시스템을 구현함으로써 침입자 추적 알고리즘을 검증하였다. 각 구현된 시스템에서 문제점을 보완하고 서로 연동이 가능한 시스템을 구현하여 지능형 무인 감시 시스템으로 신뢰성을 더할 수 있을 것이다. The necessity of intelligent surveillance system is gradually considered seriously from the space where the security is important. In this paper, we embodied unmanned intelligent system by developing embedded mobile robot based on images and sounds tracking. For objects tracking, we used block-matching algorithm and for sound source tracking, we calculated time differences and magnitude dissimilarities of sound. And we demonstrated the superiority of intruder tracking algorithm through the embodiment of Pan-Tilt camera and sound source tracking module using system, Network camera and mobile robot using system and mobile robot using system. By linking security system, the suggested system can provide some interfacing functions for the security service of the public facilities as well as that of home.

KOSPI200 선물투자에서의 CHMM기반 지능형 매매시스템 개발

최흥식,김선웅,박성철 한국지능정보시스템학회 2011 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.5

기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구는 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 시스템트레이딩 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서의 적용가능성을 검토하기 위하여 KOSPI200 주가지수자료를 이용한 실증분석 결과를 제시한다.

ICT 인프라 이상탐지를 위한 조건부 멀티모달 오토인코더에 관한 연구

신병진,이종훈,한상진,박충식 한국지능정보시스템학회 2021 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애예방이 중요해지고 있다. 장애예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더라를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(AE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.