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본 연구는 산업현장에서 작업자의 숙련도에 맞추어 학습이 가능한 3D 가시화기술과 이를 바탕으로 하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하고 태스크 온톨로지를 이용하여 자동차 부품을 추천하는 방법을 제안한다. 복합지식을 네트워크 형태의 의미화된 링크와 노드로 구조화하고 3차원 형태로 보여줄 수 있도록 SOM을 이용한 가시화방법을 제안하였다. 또한, is-a Relationship 기반 hierarchical Taxonomy를 이용하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하고, 가중치를 이용한 추천이 이루어 질 수 있도록 하였다. 3D 공간상에 복합지식을 배치하고 사용자에게 제공함으로써 보다 실감적이고 직관적인 네비게이션의 기회를 제공하고, 임의의 자동차 부품을 선택했을 때 해당 부품과 밀접한 관계를 가진 부품을 추천하여 특별한 전문 지식 없이도 손쉽게 자동차 부품의 조립 및 쓰임새와 중요성을 알 수 있게 해준다.
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Carolina Cruz-Neira / 1992 / The CAVE: audio visual experience automatic virtual environment / Magazine Communications of the ACM 35 (6) : 64 ~ 72
Jong-Won Ko / 2012 / Intelligent recommendation system for automotive parts assembly / Lecture Notes in Electrical Engineering 2 : 1165 ~ 1170
Jurgen Dollner / 2000 / An object- oriented approach for integrating 3D visualization systems and GIS / Computers & Geosciences 6 : 67 ~ 76
T. Kohonen / 1990 / Self Organization and Associative Memory / Springer-Verlag
Jong-Won Ko / 2012 / Intelligent recommendation system for automotive parts assembly / Lecture Notes in Electrical Engineering 2 : 1165 ~ 1170
Jurgen Dollner / 2000 / An object- oriented approach for integrating 3D visualization systems and GIS / Computers & Geosciences 6 : 67 ~ 76
T. Kohonen / 1990 / Self Organization and Associative Memory / Springer-Verlag
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