• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
• /
• pp.93-96
• /
• 2022

IoT 기기의 보급 및 확산으로 많은 산업군에서 이를 바탕으로 시계열 데이터를 획득하고 분석하려는 시도가 확대되고 있다. 시간의 흐름에 따라 저장된 데이터들은 주기에 따라 특정 패턴을 갖는 경우가 많으며 이러한 패턴을 파악한다면 주요 산업군의 의사 결정에 도움이 된다. 그러나 IoT 기기의 수집 오류 및 네트워크 환경에 의해 대부분의 시계열 데이터들은 누락 데이터, 이상 데이터를 갖고 있으며 이를 처리하지 않고 분석할 경우 오히려 잘못된 결과를 초래한다. 본 논문에서는 패턴 파악을 위해 '시간, 일, 주, 월, 년' 등 시간의 주기를 기준으로 데이터를 분할하며 이에 기반하여 데이터셋을 재구성하고 활용 가능한 데이터와 불가능한 데이터로 구분한다. 선별된 데이터셋은 클러스터링에 적용하였으며, 제안하는 방법을 적용할 경우 주기를 갖는 시계열 데이터를 활용하는 분석 및 학습에서 더 나은 결과를 보임을 확인하였다.

• 자원리싸이클링
• /
• 제26권6호
• /
• pp.73-83
• /
• 2017

소형가전 제품은 종류가 다양할 뿐만 아니라 구성부품의 재질도 복잡하여 폐기시 재활용이 매우 어려운 실정이다. 특히, 폐소형가전의 경우 흑색 플라스틱의 함유량이 높을 뿐만 아니라 재질이 다양하여 재활용 공정에서 발생하는 플라스틱의 재질을 인식하여 효율적으로 선별 회수하는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 기존 선별기술이 가지고 있는 흑색 플라스틱의 재질별 선별에 대한 기술적 한계 및 단점을 보완하기 위하여 레이저유도붕괴분광법(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 기반으로 하는 흑색 플라스틱의 재질별 자동선별 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 정량 공급장치, 위치 자동인식 장치, 레이저유도기반분광분석(LIBS) 장치, 선별분리장치 및 Control unit 등으로 구성되어 있다. 레이저유도붕괴분광법(LIBS)을 이용하여 흑색 플라스틱의 재질별 특성 스펙트럼 데이터를 획득하고, 인공지능형 알고리즘을 적용한 분류기를 설계하여 적용함으로써 흑색 플라스틱의 재질을 효율적으로 인식하고 분류할 수 있다. 본 연구에서 개발한 방사형기저함수신경회로망(RBFNNs) 분류기의 분류율은 약 97% 이상으로 나타났으며, 자동선별 시스템의 흑색 플라스틱의 재질별 인식률은 약 94.0% 이상, 선별효율은 80.0% 이상으로 조사되었다. 본 연구에서는 실험실 규모의 자동선별장치를 개발하였으며, 본 장치에 대한 실험결과를 바탕으로 흑색 플라스틱 재질인식 및 선별효율 등을 분석하므로써 향후 폐소형가전의 재활용 현장에 적용할 예정이다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보관리학회 2002년도 제9회학술대회 논문집
• /
• pp.185-190
• /
• 2002

웹상의 교육용 학습물에 대한 탐색과 기술을 위한 다수의 표준적 메타데이터들이 개발되어왔다. 그러나 이러한 메타데이터들은 학습물이 지닌 고유한 자료적 특성 및 멀티미디어와 관련한 기술에 있어서 여러 가지 문제들을 지녀왔다. 애플리케이션 프로화일은 기존의 표준적 메타데이터 시스템들이 지닌 경직성에서 벗어나 다양한 응용환경을 지원하기 위한 방편으로 점차 그 이용이 확대되어 가고 있다. 이 연구에서는 교육용 학습물의 기술을 위한 애플리케이션 프로화일 작성을 위하여 웹상에서 이용 가능한 멀티미디어 형식의 학습물에 대한 기술과 탐색에 필수적인 엘리먼트들을 선별하고 이에 상응하는 XML스키마작성를 모색하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
• /
• pp.229-231
• /
• 2002

최근 생물 유전자 정보에 대한 관심이 커지면서 이를 위한 효과적인 분석 방법이 요구되고 있다. 특히, 분류기의 데이터로 사용하기 위해서 필요한 특징만을 뽑는 과정인 특징 추출은 대량의 유전자 정보에서 의미 있는 정보를 선별하는 중요한 과정이다. 그러나 유전자 정보는 사용되는 데이터의 특징규모가 매우 크기 때문에 일반적인 데이터 마이닝 기법으로는 분석이 힘들다. 본 논문에서는 효율적인 거대규모 특징 추출을 위해 유전자 알고리즘(GA)파 신경망을 사용한 특징추출 방법을 소개하고, 종분화 기법을 사용한 효과적인 특징추출 방법을 제시한다. 그리고, CAMDA 2000에 공개된 암 DNA Microarray로 안종류를 분류하는 문제에 대하여 성능을 평가하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제4권9호
• /
• pp.307-314
• /
• 2015

최근 보조기억장치 스토리지 시장 추세는 HDD와 SSD가 혼용되어 사용되고 있다. 미래에는 HDD보다 SSD가 보조기억장치 역할로 더욱 많이 사용될 것으로 예상되고 있다. SSD 기술이 발달하면서 이를 효율적으로 사용하기 위해 TRIM 명령기법이 나오게 되었다. TRIM 명령기법은 과거 SSD의 문제점인 Freezing 현상을 해결하기 위해 나온 명령으로 운영체제와 SSD가 협동하여 작동한다. TRIM 명령기법은 사용자가 데이터를 삭제하였을 때 SSD 내부에서도 실제로 삭제하는 기법으로 유휴시간에 수행한다. 하지만, 디지털 포렌식 관점에서 본다면 디지털 범죄는 매년 급증하지만 데이터 미복구로 인한 검거율은 미흡하다. 본 논문에서는 기존 TRIM 명령의 장점인 안정성(Freezing Solution)과 쓰기 속도를 최대한 지원하며 선별적으로 데이터를 관리하여 삭제하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 기존 기법과 선별된 기법의 성능을 측정하여 검증한다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.47-73
• /
• 2023

본 연구는 인공지능 기법 중 다중레이블 속성선택 방법을 적용하여 복잡한 경영환경에서 의사결정의 효과성을 증대시키는 방안을 설명한다. 인공지능 기반의 의사결정 시스템은 의사결정자의 선택과 판단을 돕거나, 대신하는 중요한 역할을 한다. 더욱이 최근 인공지능을 중심으로 한 비즈니스 의사결정은 기업의 성장 동력으로 평가받는데, 이를 위해서는 효과적인 의사결정 방법이 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 의미 있는 속성값을 선별하는 CFS-BR(이진연관성 접근 기반의 상관관계 속성선택 모델)을 제안하여, 효과적인 의사결정을 지원하는 것을 돕는다. 예시데이터와 실증데이터의 분석 결과, CFS-BR은 유의미한 속성을 최상우선선별 알고리즘 기반으로 최상의 조합을 선별하므로 효율적 의사결정을 지원할 수 있고, 기존의 다중 레이블 속성선택 방법과 비교하였을 때 정확도가 높은 것으로 보아 효과적인 의사결정을 증대시키는 데 유용하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1597-1599
• /
• 2015

본 논문에서는 곡물이나 광석 등의 원료들 중에서 양품 및 불량품을 검출하기 위해, Color CCD 카메라로 촬영한 원료영상에서 Mean-Shift 클러스터링 알고리즘과 단계별 병합 방법을 제안하고 있다. 먼저 원료 학습 영상에서 배경을 제거하고 영상 색 분포정도를 기준으로 모폴로지를 이용하여 영상의 전경맵을 얻는다. 전경맵 영상에 대해서 Mean-Shift 군집화 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 군집으로 나누고, 단계별로 위치 근접성, 색상대푯값 유사성을 비교하여 비슷한 군집끼리 통합한다. 이렇게 통합된 원료 객체는 영상채널마다의 연관관계를 반영할 수 있도록 RG/GB/BR의 2차원 컬러분포도로 표현한다. 원료 객체별로 변환된 2차원 컬러 분포도에서 분포의 주성분의 기울기와 타원들을 생성한다. 객체별 분포 타원은 테스트 원료 영상데이터에서 양품과 불량품을 검출하는 임계값이 된다. 본 논문에서 제안한 방법으로 다양한 원료영상에 실험한 결과, 기존 선별방식에 비해 사용자의 인위적 조작이 적고 정확한 원료 선별 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권11호
• /
• pp.21-28
• /
• 2023

다품종 소량 생산을 중심으로 하는 제조 기업의 경우 하나의 공정 라인에서 여러 가지의 제품들을 생산하기 때문에 자동화된 검수 보다는 작업자에 의해서 불량품을 선별하고 있다. 따라서 일정한 기준 없이 작업자의 경험이나 숙련도에 의해 선별 기준이 조금씩 차이가 있어 잘못 선별이 이루어질 가능성이 높다. 또한, 크기나 모양 등이 정형화되지 않은 유연물체의 경우 선별 기준에 대한 편차가 더 커질 수 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 비지도 학습 방법을 적용한 품질 검사 시스템을 설계하고 실제 제조현장에서 획득한 데이터 셋을 기반으로 정확도를 실험하는 연구를 진행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
• /
• pp.152-155
• /
• 2010

실시간 데이터 마이닝 기법은 다양한 종류의 센서에서 수집된 다차원 스트림 데이터들 사이에 존재하는 의미있는 정보를 탐사할 수 있다. 전통적인 데이터베이스 시스템에서의 마이닝 기법은 정적인 데이터베이스에 기초하므로 실시간으로 수집되는 스트림 데이터는 시간 속성을 갖는 인터벌 이벤트로 요약되어야 한다. 이 논문은 다차원 스트림 데이터 환경에서 스트림 데이터를 요약하고 이들 사이에 존재하는 인과 관계를 탐사하는 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 기법은 센서에서 수집되는 데이터의 대부분이 객체의 정상적인 상태 데이터임을 고려하여 의미있는 이상 이벤트를 선별하여 전송한다. 그리고 스트림 데이터의 연속성을 고려하며 스트림 데이터를 세 가지 상태의 이벤트로 요약하고 인과 관계 규칙을 탐사한다. 인과 관계 규칙은 시간에 따라 이벤트 발생에 영향력을 미치는 원인 이벤트를 발견함으로써 이벤트의 발생을 미리 예측할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.189-196
• /
• 2024

지능형 선별 관제 시스템의 잦은 오탐지로 인해 관제 요원들의 업무 능률 및 시장 신뢰도 저하 문제가 꾸준히 보고되고 있다. 오탐지 문제 개선을 위해 새 AI 모델을 개발하거나 교체하는 것은 기회비용이 크므로, 훈련 데이터 세트 품질을 향상하여 문제를 개선하는 것이 현실적이다. 그러나 소규모 조직은 데이터 세트 수집 및 정제 역량이 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사람 자세 추정 모델을 중심으로 엣지 디바이스와 카메라 센서 퓨전을 활용한 사람 자세 데이터 자동 수집 시스템을 제안한다. 이 시스템은 네트워크 말단에서 현장 데이터를 직접 수집하고 레이블링하는 과정을 실시간으로 처리하도록 만들어, 중앙으로 집중되는 연산 부하를 분산시킨다. 또한 현장 데이터를 직접 레이블링하므로 새로운 훈련 데이터 구축에 도움을 준다.