• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.9
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• pp.126-132
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• 2019

This study presents a TOPSIS-based application for the evaluation of administrative purposes on the website of university's departments. As the school age population decreases, the homepage of the university's departments also has important promotional means. However, most of them are not well managed until a full renewal. This is because the investment is difficult compared to strategic importance. Therefore, this paper tries to show its usefulness by applying a partially modified TOPSIS for management purposes, in consideration of the practicality. TOPSIS is appropriate for target management as a conceptual reason to prioritize based on the distance from the ideal target for each criterion. Also, in the case of monotonic functions of the evaluation criteria used, the same results can be obtained by reducing the amount of calculations through a partially modified procedure as presented in this study.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.5
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• pp.599-606
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• 2015

This paper proposes a Database Curriculum for Korean college students in the IT section. Most Korean college students in IT area should undertake Database subjects. However they are supposed to encounter identical troubles when studying the subjects. This may come from Korean culture. Therefore we analyzed out key issues that students must beware, and designed a curriculum accommodating the Korean culture.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.161-164
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• 2010

식품의약품안전청은 산발적으로 흩어져 있던 임상시험 관련 정보를 통합하여 서비스하기 위한 방안으로 임상시험정보방을 개설하게 되었다. 임상시험승인현황 등 원시자료는 종이형태로 생산, 관리된다. 이를 통계자료로 활용하기 위해서 식품의약품안전청의 관련 시스템인 KiFDA 시스템에 입력을 하게 된다. 이 시스템에 입력된 데이터는 실시간으로 임상시험관련 웹서비스 시스템에 구축된다. 이때에 실시간 통계정보의 정확성이 무엇보다 중요하다. KiFDA 시스템의 데이터베이스의 실시기관명과 임상시험계획승인제도(IND) 승인리스트 원본의 실시기관명이 틀린 것도 있었다. 이는 동일한 실시기관도 화면에서는 서로 다른 실시기관으로 보일 수 있다는 것을 의미한다. 결국 통계자료가 부정확하게 표출되는 데는 이런 원인들이 있었던 것이다. 본 논문에서는 기존의 문제점을 개선하기위해 임상시험정보방의 효율적인 통계모델링을 설계하여 물리적 데이터베이스를 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.179-182
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• 2009

서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.469-472
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• 2011

본 논문에서는 모바일 기기의 디스플레이 비율을 고려한 복합적 Image retargeting 기법을 제안한다. 제안 기법은 다양한 비율을 가지는 광시야각 영상을 모바일기기에서 디스플레이하고자 할 때 줄어드는 과정에서 영상 내의 주요 영역의 손실을 최소화하고 자연스러운 결과 영상을 만들어내기 위해 영상의 saliency를 분석하여 에너지 분포와 gravity center를 구한다. 분석된 에너지 분포를 통해 영상을 동일한 에너지량을 가진 n개의 영역으로 분할하고 각 영역의 분포 특징에 따라 crop, linear scaling, seam carving의 기법을 최적의 영역에 복합적으로 적용하여 영상을 retargeting한다. 끝으로 제안하는 기법의 결과영상과 기존 기법의 결과 영상을 비교하여 제안 기법의 강점을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.428-430
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• 2020

국내 3D프린터 사용자가 확산되며 3D프린터의 외부확인을 할 수 있는 기능을 원하는 국내 사용자들은 주로 사용하는 원격 모니터링 기능을 수행하는 오픈 소스인 OctoPrint (이하 옥토프린트)사용한다. 하지만 최근, 옥토프린트에 대한 보안 이슈가 등장하였고 이를 경험한 사용자들에게 새로운 보안 방안이 요구된다. 본 논문에서는 옥토프린트의 단점과 보안 취약점을 설명하고, 옥토프린트의 공식 사이트에서 권장하는 보안 설정을 분석하여 특징을 조사하였다. 기존 옥토프린트의 편의성 개선을 위해서 동일 기능을 수행하는 프로토타입을 구현하여 앞으로의 원격 제어 모니터링 시스템 구현에 대해 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.530-531
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• 2023

딥러닝에서 지식 증류 기법은 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전달하여 작은 모델의 성능을 개선하는 방식이다. 지식 증류 기법은 모델 경량화, 학습 속도 향상, 학습 정확도 향상 등에 활용될 수 있는데, 교사 모델이라 불리는 큰 모델은 일반적으로 학습된 딥러닝 모델을 사용한다. 본 연구에서는 학습된 딥러닝 모델 대신에 수치 기반 시뮬레이션 모델을 사용함으로써 어떠한 효과가 있는지 검증하였으며, 수치 모델을 활용한 기상 예측 모델에서의 지식 증류는 기존 단독 딥러닝 모델 학습 대비 더 작은 학습 횟수(epoch)에서도 동일한 에러 수준(RMSE)까지 도달하여, 학습 속도 측면에서 이득이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.279-280
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• 2022

연구실안전법에 따라 모든 연구실은 주기적으로 안전점검과 정밀안전진단을 통해 안전을 확보하고 안전환경 상태에 따라 미흡한 평가등급을 받으면 연구 활동에 제약을 받는 제도가 시행되고 있다. 하지만 현재의 점검 및 진단제도는 안전분야별 각 점검항목에 대해 양호, 주의 및 불량 등 이상 3가지로만 평가하고 있으며 각 점검항목에 대해서도 안전에 미치는 영향에 따른 가중치가 고려되지 않아 평가 대상 연구실에 대한 종합적인 안전수준을 확인하는 데 한계가 있다. 이에 연구실 안전전반에 관한 점검항목을 추가하고 평가기준도 가중치를 고려하여 평가결과가 정량적인 점수로 도출될 수 있도록 개선하여 연구주체자가 평가점수를 향상해감으로써 연구실 안전수준을 향상해 갈 수 있도록 방법을 제안해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.292-293
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• 2022

국내발전소의 진동감시설비는 GE Bently, Nevada, VIBRO-Meter사 등 외산제품이 대부분 사용되고 있다. 본 연구에서는 부품소재 산업 국산화 시책에 부응한 발전설비 터빈 및 회전체의 진동감시시스템의 성능 검증을 실시한다. 현장 실증시험은 진동감시시스템 시제품(이하 CMS5000)과 기존 사용하고 있는 Bently3300의 측정데이터를 비교 분석하여 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 CMS5000은 Bently3300과 동등한 수준 이상으로 확인되어 진동감시설비의 국산화 및 수출기반 확보는 물론 예방보전 의 효율화 및 안전관리에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.968-970
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• 2008

기존에 트래픽 분류 방법으로 payload 분석이나 well-known port를 이용한 방법을 많이 사용했다. 하지만 동적으로 변하는 애플리케이션이 늘어남에 따라 기존 방법으로 애플리케이션 트래픽 분류가 어렵다. 이러한 문제의 대안으로 Machine Learning(ML) 알고리즘을 이용한 애플리케이션 트래픽 분류방법이 연구되고 있다. 기존의 논문에서는 일정 시간동안 수집한 data set을 사용하기 때문에 적게 발생한 애플리케이션은 제대로 분류하지 못하여도 전체적으로는 좋은 성능을 보일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 각 애플리케이션마다 동일한 수의 data set을 수집하여 애플리케이션 트래픽을 분류하는 방법을 제시한다. ML 알고리즘 중 J48, REPTree, BayesNet, NaiveBayes, Multilayer Perceptron 알고리즘을 이용하여 애플리케이션 트래픽 분류의 정확도를 비교한다.