• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2004.05a
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• pp.48-56
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• 2004

최근 모델링 및 시뮬레이션 분야에서는 HLA에서 정의하듯이, 여러 가지 시뮬레이션이 동일한 환경에 참여하여 동시에 상호작용 하는 분산 시뮬레이션을 추구하고 있다. 따라서, 이미 모델링 되어 있는 데이터를 재사용하고 확장할 수 있는 방법이 중요해지고 있다. 미국 국방부에서는 이러한 목적으로 합성 환경의 표현과 교환을 위해 SEDRIS와 같은 표준 개념들을 만들고 있으며, 산업계에서의 모델링 및 시뮬레이션 영역에서도 역시, 호환성과 원가절감의 측면에서 표준의 개념을 도입하기 위한 노력이 진행되고 있다. 본 연구에서는, 상업용 디지털 생산 시뮬레이션 솔루션인 DELMIA에서 사용하는 데이터와, 합성 환경의 표준인 SEDRIS 데이터간의 매핑 방법을 설계하고 구현하였다. 이를 통해, 환경 데이터의 표준 기술인 SEDRIS를 DELMIA와 같은 상업용 디지털 생산 시뮬레이션 데이터를 표현하고 교환하는 표준으로서 활용의 가능성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.23-25
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• 2016

이 논문에서는 기후조건과 농업 생산량을 포함하는 농업/기상 데이터에 데이터 마이닝의 연관규칙 기법을 적용하여 농업 생산의 기반이 되는 기후요인들과 생산량 간의 연관성을 분석하고자 한다. 기후 속성들의 값을 포함하고 있는 기상청 기후 데이터와 농업 생산량을 포함하는 통계청의 데이터를 통합 한 후 기후 속성들의 값을 이산화 하여 연관규칙 기법을 적용한다. 실험 결과 각 기후요소들과 생산량 간의 연관 규칙을 표현 할 수 있었다. 이를 통해 기후조건 변화에 따른 농업생산기반 취약성을 예방하는 지표를 마련하고 농업 생산성 향상에 기여 할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.113-116
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• 2020

본 연구의 목적은 최근 비중이 급증하고 있는 국내 전자상거래 시장에서 농산물 판매 현황이 지역 날씨와 생육 환경 등 농산물 생산과 연관성이 높은 데이터와 어떤 관계가 있는지를 분석하는 것이다. 이를 위해 전라남도 농산물의 온라인 판매 현황을 분석하고, 전남 지역 날씨와 생육 환경에 관한 표준화된 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 빅데이터 시스템을 구축하고자 한다. 본 연구의 결과는 지역 농업인의 농산물 생산과 유통 의사결정에 시사점을 제공하고 궁극적으로는 생산성과 수익성 향성에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.22 no.6
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• pp.565-575
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• 2022

Thanks to the latest developments in digital architectural technologies, free-form designs that maximize the creativity of architects have rapidly increased. However, there are a lot of difficulties in forming various free-form curved surfaces. In panelizing to produce free forms, the methods of mesh, developable surface, tessellation and subdivision are applied. The process of applying such panelizing methods when producing free-form panels is complex, time-consuming and requires a vast amount of manpower when extracting production data. Therefore, algorithms are needed to quickly and systematically extract production data that are needed for panel production after a free-form building is designed. In this respect, the purpose of this study is to propose mathematical algorithms for the automatic generation of production data of free-form panels in consideration of the building model, performance of production equipment and pattern information. To accomplish this, mathematical algorithms were suggested upon panelizing, and production data for a CNC machine were extracted by mapping as free-form curved surfaces. The study's findings may contribute to improved productivity and reduced cost by realizing the automatic generation of data for production of free-form concrete panels.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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• pp.97-97
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• 2017

최근 연구 환경과 연구 패러다임이 데이터 중심으로 변화되고 있다. 특히, 공공 연구성과의 개방과 공유에 기반한 오픈 사이언스(Open Science)가 과학 연구의 글로벌 어젠더로 새롭게 부각되고 있다. OECD는 오픈 사이언스를 정책의제로 채택하고 있으며, 미국, 영국, 호주 등 세계 선진국에서는 공공자금이 투입된 연구과제로부터 생산된 연구데이터의 체계적인 관리와 쉬운 접근, 재사용을 통한 가치 창출을 위해 데이터 관리 계획(Data Management Plan)을 비롯한 오픈 연구데이터 정책을 적극적으로 시행하고 있다. 하지만 국내에서는 연구데이터를 공유 활용하기 위한 법제도적 기반과 관련 인프라가 아직 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 오픈 연구데이터를 위한 세계 각국의 정책 동향을 소개한다. 그리고, 국가과학기술연구회 소속 22개 정부출연 연구기관과 국내 20개 대학의 연구자를 대상으로 조사한 연구데이터 생산, 관리, 활용 현황과 데이터 공유 활용을 위한 시사점과 개선방향을 살펴본다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.5
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• pp.1117-1128
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• 2015

In order to secure an important competitive advantage in manufacturing business, an automation and information system from manufacturing process has been introduced; however, small and medium enterprises have not met the power of information in the manufacturing fields. They have been managing the manufacturing process that is depending on the operator's experience and data written by hand, which has limits to reveal cause of defective goods clearly, in the case of happening of low-grade goods. In this study, we analyze critical factors which affect the quality of some manufacturing process in terms of 4M. We also studied the automobile parts processing of the small and medium manufacturing enterprises controlled with data written by hand so as to collect the data written by hand and to utilize sensor data in the future. Analysis results show that there is no deference in defective quantity in machines, while raw materials, production quality and task tracking have significant deference.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.334-337
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• 2004

차세대 생산 시스템(Next Generation Manufacturing System： NGMS)의 핵심 개념은 분산 생산 시스템과 다품종 소량의 유연 생산 시스템의 지원이다. 이러한 시스템의 구성을 위하여 실시간 데이터에 기반한 예측 모델이 필수적인데, 이러한 예측 기능을 통하여 생산공정의 관리와 운영, 특히 전체 공정관리를 효율적으로 수행할 수 있다. 한편, 공정으로부터 전송된 데이터는 특정한 형태의 지식으로 표현된다. 이러한 지식들은 시스템에 대한 다양한 정보를 가지고 있으므로 정보를 이용하여 시스템 상태를 빠르고 쉽게 진단할 수 있다. 공정 진단은 현재 공정 상태에서 생산되는 제품의 품질을 추정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 이러한 개념이 바탕이 되어 공정관리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템의 적용 대상은 반도체 제조 공정의 단위 공정인 에칭 공정이다. 에칭 공정은 공정 중에 연속적인 검사가 수행되지 않고 최종 제품에 대한 검사가 수행되므로 불량 원인을 찾는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 공정관리를 위한 의사지원시스템을 통해 공정의 연속적인 간접진단을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 의사지원시스템은 각 공정에서 얻어지는 데이터와 경험적 지식을 토대로 공정시스템의 해석과 진단이 가능한 시스템이다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.1
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• pp.175-180
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• 2024

This paper investigates the effect of a deep learning-based system on data labeling task productivity by individuals with developmental disabilities. It was found that interventions, particularly those using AI, significantly improved productivity compared to self-serving task. AI interventions were notably more effective than job coach-led approaches. This research underscores the positive role of AI in enhancing task efficiency for those with developmental disabilities. This study is the first to apply AI technology to the data labeling tasks of individuals with developmental disabilities and highlighting deep learning's potential in vocational training and productivity enhancement for this group.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.428-433
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• 1999

전자해도는 각국의 수로국이 자국의 영해에 대해 책임 생산하는 기존 종이해도의 디지틀 형태이며 국제수로기구가 제정한 표준에 의해 제작된 데이터이다. 전자해도는 기본적으로 항해에 사용하도록 제작되었으나 데이터의 정화도와 유용성 때문에 다양한 분야에 사용될 것이 확실하다. 이에 본 논문에서는 항해분야 뿐만 아니라 기타 GIS 분야에 사용될 국내 전자해도에 대해 개발한 ENC Converter를 이용하여 Text 형태로의 변환 및 DB에 저장하고 이를 이용하여 데이터에 대한 고찰을 수행하였다. 데이터의 변환은 여러 가지 GIS 데이터 형식으로의 변환에 대한 요구를 충족시키기 위한 것의 중간 단계로써의 의미를 갖고 있으며 국내 데이터에 대한 각종 분석 및 고찰은 데이터에 대한 여러 가지 정보를 제공할 것이다. 이를 위해 ENC Converter의 기본 알고리즘과 프로그램을 소개하고 변환된 데이터를 이용한 각종 통계 및 간단한 분석을 수행하였다. 이러한 분석 및 고찰은 데이터 제작자에게 더 좋은 질의 데이터를 생산하도록 함과 동시에 사용자로 하여금 자신에게 맞는 형태의 데이터를 추출하여 사용하도록 하기 위한 것이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.425-426
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• 2019

전통적인 마이닝 기법은 다양한 디지털 매체와 센서 등에서 생산되는 빅데이터를 처리하기 어려울 뿐 아니라 신규 데이터 누적시 전체 데이터를 재분석 해야하는 비효율성과 대용량의 문서를 학습함에 있어 메모리부족 문제, 학습 소요시간 문제 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 자질축소 기법에 의존하지 않고 대량의 문서를 자유롭게 학습하고 부분적인 자질 추가 변경 시에 변경요소만을 추가 반영할 수 있는 범용적이고 일반적인 분류기의 구조설계 방법을 설계 및 구현하였다. 점진적 학습 모듈은 일반적인 학습 방법이 데이터의 추가 및 변동시마다 모든 데이터를 재학습하는 데 반해, 기존의 학습 결과에 증분된 데이터만 재처리 없이 추가적으로 학습한다. 재학습을 위해 사용자는 작업 수행 중 자원 관리를 통해 기존에 처리된 데이터를 자유롭게 가져와서 새로운 데이터와 병합이 가능하다. 이러한 점직적 학습 효율성은 빅데이터 기반 데이터 처리에 주요한 특성인 데이터 생산 속도를 극복하기 위한 좋은 대안이 될 수 있음을 확인하였다.