• Journal of Power System Engineering
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• v.4 no.4
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• pp.108-115
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• 2000

The continuous chip in turning operation deteriorates the precision of workpiece and can cause a hazardous condition to operator. Thus the chip form control becomes a very important task for reliable turning process. Using the difference of energy radiated from the chip, the chip form is identified using the neural network of supervised data. The feed mechanism is adjusted in order to break continuous chip according to the result of the chip form recognition and shows a good approach for precision turning operation.

• Convergence Security Journal
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• v.18 no.5_1
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• pp.3-9
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• 2018

The purpose of this study is to propose effective countermeasures against the regulation and supervision of unique identification information for financial institutions and present the present problems and future directions. In financial institutions, it is investigated that DB system of many personal information processing systems is in order to comply with the law, and additional measures such as encryption are required for data files containing unique identification information in many other application systems. In this paper, the conclusions of institutional, administrative, and technological feasibility are presented.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.640-642
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• 2021

비전 기반의 재활용-PET 선별공정에서, PET 외 물체와의 식별 성능은 물론 PET 용기 내 포함된 이물질 및 라벨, 뚜껑의 존재 여부, 색상에 대한 검출 성능은 재활용 소재 품질에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 재활용-PET 자동 선별 시스템을 제안하고, 인공지능 모델의 제작에서 감독학습의 학습 효과를 최적화하기 위한 데이터 레이블링 기법을 제안한다. 재활용대상 PET 와 이물질 파트가 포함된 용기의 컨베이어벨트 선별공정 혼입을 재현한 실험을 통해서, 재활용 소재화 물량과 순도를 최대화하기 위한 인공지능 모델 생성 방법에 대해 고찰한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.813-814
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• 2023

매년 졸음 및 부주의 운전으로 인한 교통사고로 인명 및 재산 피해가 끊이지 않고 있다. 즉각적인 졸음 감지만을 위한 기존 시스템의 단점과 한계를 보완하고자, 본 논문에서는 위험 행동을 감지한 후 당시 사진과 데이터를 저장하고 이를 점수로 환산하여 장기적인 운전 습관 개선을 목표로 하는 운전자 관리 감독 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 화물차 운전자와 같이 장시간 운전을 하는 대상에게 안전 주행을 장려하고 올바른 운전문화를 확립하게 하여 교통안전에 긍정적 역할을 담당할 수 있다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.6
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• pp.663-667
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• 2010

A simple approach to semantic document-retrieval is to measure document similarity based on the bag-of-words representation, e.g., cosine similarity between two document vectors. However, such a syntactic method hardly considers the semantic similarity between documents, often producing semantically-unsound search results. We circumvent such a problem by combining supervised machine learning techniques with ontology information based on Markov logic. Specifically, Markov logic networks are learned from similarity-tagged documents with an ontology representing the diverse relationship among words. The learned Markov logic networks, the ontology, and the training documents are applied to the semantic document-retrieval task by inferring similarities between a query document and the training documents. Through experimental evaluation on real world question-answering data, the proposed method has been shown to outperform the simple cosine similarity-based approach in terms of retrieval accuracy.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.301-304
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• 2007

학습법칙은 신경회로망의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 데이터와 클러스터들의 대표값들 사이의 거리를 고려하여 학습률을 정하는 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 클러스터들의 대표값을 조정할 때, 이러한 고려는 outlier에 비하여 결정경계선 근처에 있는 데이터의 반영도를 높임으로써 outlier의 클러스터의 대표값에 미치는 영향도를 낮출 수 있다. 따라서 outlier들이 결정경계선을 악화시키는 것을 방지할 수 있다. 이 새로운 퍼지 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 제안한 퍼지 신경회로망과 다른 감독 신경회로망들의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 제안한 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.70-72
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• 2001

분산 시스템의 규모가 점점 커지고 이기종 환경이 증가함에 따른 시스템 관리가 더욱 어려워지고 있다. 물리적으로 원거리에 위치한 자원들의 상태를 감독하고 시스템 운용을 위해 많은 인력과 시간을 낭비하는 문제점 또한 대두되고 있다. 이러한 분산 시스템의 부수적인 문제를 해결하기 위한 분산 시스템 관리의 효율적인 운영을 위해서 각 분산 시스템의 일관된 성능 데이터 관리 방안이 필요하다. 이기종의 시스템들을 관리할 경우 각 시스템들의 성능 데이터들이 상이한 형식을 가지고 있기 때문에 플랫폼에 독립적이지가 못하다. 그러므로 시스템의 성능을 나타내는 데이터를 정형적인 형식을 정해서 표면, 관리하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 XML과 XML 스키마를 사용해서 이질적인 시스템간의 성능 데이터에 대한 일관된 형식을 제공하고 플랫폼에 독립적인 관리 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.484-486
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• 2001

지리적으로 분산된 컴퓨터의 정보 교환을 위해 탄생된 인터넷은 네트워크 응용 프로그램을 개발하기 위한 시스템 개발자들이 로컬 컴퓨터에서 발생하는 실시간(real-time) 데이터의 중앙관리를 위한 통신 수단을 제공한다. 본 논문은 지리적으로 분산된 하/폐수 처리장에서 발생되는 다양한 종류의 실시간 데이터에 대한 효과적인 중앙 관리와 이러한 데이터를 처리, 분석하여 필요한 정보를 즉시 각 처리장에 제공함으로써 처리장 사이의 정보 공유는 물론 감독기관의 각 처리장에 대한 효율적인 운영관리를 위한 인터넷 기반 원격 데이터 분석 시스템(RRDAS)의 설계 및 구현에 대해 논한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.421-422
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• 2017

콘텐츠 큐레이션 서비스를 위해서 대용량 데이터를 학습하는 과정에서 발생하는 메모리부족 문제, 학습소요시간 문제 등을 해결하기 위한 "대용량 문서학습을 위한 동적학습 파이프라인 생성기술 중 빅데이터 마이닝을 위한 점진적 학습 모델" 기술이 필요하며, 본 논문에서 제안한 콘텐츠 큐레이션 서비스는 온라인상의 수많은 콘텐츠들 중 개인의 주관이나 관점에 따라 관련 콘텐츠들을 수집, 정리하고 편집하여 이용자와 관련이 있거나 좋아할 만한 콘텐츠를 제공하는 서비스이다. 큐레이션 서비스에서는 개인비서, 금융 분야의 투자, 자율주행, 저널리즘, 효율적인 업무 지시/감독, 제조업의 자동화 공정, 교육, 콘텐츠 유통, 학술정보 등에서 컴퓨터가 방대한 양의 데이터로 부터 학습하여 사람의 일을 대신 처리하거나 의사결정에 도움을 줌으로써 업무의 효율을 높여주는 서비스 산업에 활용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.95-97
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• 2019

본 논문에서는 비디오 데이터를 이용한 감독 학습 프레임 워크를 제안한다. 최근 Deep Convolutional Neural Networks의 성공으로 많은 분야에서 사용되고 있다. DCNNs 모델 성능의 중요한 요소 중 하나는 Large-cale Dataset을 구축하는 것으로 Small-scale Dataset으로 모델을 학습한다면 과적합 및 일반화 오류를 해결하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하는 방법으로 이미지 왜곡을 통한 데이터 셋을 증가 또는 Dropout 기법 등을 사용하였지만 원본 데이터가 적은 경우에는 모델이 일반화 능력을 갖기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하고자 Web으로부터 얻은 비디오에서 해당 Class와 관련된 프레임들을 추출하여 보다 쉽게 데이터 셋을 확장하고, 모델의 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다.