• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2735-2737
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• 2001

비젼 검사시스템에서 기판에 존재하는 납 형상의 패턴을 분류함으로써 사전에 불량을 줄일 수 있다. 이러한 경우 대부분의 불량은 부정확한 납의 위치 및 두께로 인해 발생하게 되는데, 이러한 문제를 해결하기 위해 주어진 경계 내에 불분명하게 형성된 납의 형태 및 두께를 정상과 불량으로 분류하기 위해 무게중심점에 기초한 정합과 XOR연산을 이용한 비젼 검사시스템을 제안하였다. 제안한 비젼 검사시스템을 인쇄회로기판상의 납땜형상 패턴에 적용하여 제안한 방법의 성능을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.437-439
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• 2000

본 논문은 연층형 생물체의 형태를 인식하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라에 제약된 공간상에서 움직이는 생물체를 인식하기 위하여 다음과 같은 과정을 거친다. 먼저 배경 영상을 추출한 후 배경 영상과 현재 영상의 차영상을 통하여 물체의 이진화 영상을 생성하여 세선화 작업을 거친 후 마지막으로 변환된 이미지에서 대표점을 추출하여 패턴 생성기의 입력 데이터로 사용한다. 생물체의 형태 인식 방법은 문자 인식 방법과 몇 가지 차이점을 가지는데 문자의 경우 'q'와 'b'가 다르게 인식되지만 생물체의 경우 이 두 형태는 단지 하나의 형태가 회전한 결과이므로 두 형태를 동일하게 인식해야 한다. 그러므로 패턴 생성을 위한 입력 데이터도 다른 형태를 띄게 된다. 본 논문에서 제안한 방법은 지렁이, 뱀 등과 같은 물체의 행동 분석을 하기 위한 기초 데이터를 생성하는 좋은 방법이 될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.440-442
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• 2000

필기 한글 문자 인식을 위해서는 패턴을 구성하는 획 성분을 분석하는 작업이 필수적이다. 획 성분 추출을 위해 사용한 세선화 방법은 입력 영상을 왜곡하는 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위하여 본 논문은 입력 영상을 왜곡하지 않고 의미 있는 부품 단위로 분할하는 방법을 제안한다. 의미 있는 부품이란 유사 볼록하게 분할된 영역을 의미한다. 분할 방법은 먼저 입력 영상에 볼록 헐 연산을 적용하여 오목 영역을 생성한다. 이 오목 영역에서 분할 기준(anchor point)점을 탐지하고 획의 반대편 외곽선 상에서 분할 끝(terminal point)점을 찾아 분할 경로를 구성하여 획을 분할한다. 모든 부품이 유사 볼록 조건을 만족할 때까지 위 과정을 반복 수행한다. 제안한 방법은 두 개의 파라미터만을 가지며 간단한 프로시져로 구성되어 있다. 또한 필기 한글 패턴뿐 아니라 여러 언어에 적용 가능하다는 장점을 갖는다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 Techno-Fair 및 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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• pp.156-157
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• 2007

나노임프린팅 기술을 이용하여 원기둥형 나노 패턴을 갖는 도광판을 제작하였다. 나노 임프린트 공정을 이용하기 위해서는 니켈 스탬퍼가 필요하기 때문에 이를 제작하기 위하여 실리콘 웨이퍼 상에 건식식각을 이용하여 실리콘 몰드를 제작하였다. 제작된 실리콘 몰드를 전주도금을 이용하여 니켈 스탬퍼를 제작하였다. 제작된 니켈 스탬퍼를 사용한 나노임프린트 공정을 통해 원기둥 나노패턴을 갖는 도광판을 제작하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.376-378
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• 2001

CBD(Component Based development)가 이미 완성된 소프트웨어 모듈인 컴포넌트들을 특정 목적을 위해 배치하고 조립함으로써 품질 보증된 고생산성의 재사용을 가능하게 됨에 따라, 최근 IT 비즈니스 솔루션 도출을 위한 핵심 적인 기술 전략으로 인식되고 있다. 따라서 영 역에 적절한 컴포넌트의 추출과 개발 및 응용 시스템으로의 전개를 위한 컴포넌트들의 배치와 조립 등을 포함하는 일련의 CBD 프로세스를 실제화 하기 위해서는 아키텍쳐 기반의 접근과 제어가 매우 중요하다. 하지만 대부분의 CBD 연구는 비즈니스 로직들의 기능성을 그룹화한 컴포넌트의 생산에 초점을 두고 있지 컴포넌트간의 상호작용을 명시하는 아키텍쳐 정보의 관리를 간과함으로써 컴포넌트의 조립과 통합을 통한 CBD 시스템으로의 전개는 극히 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CHD 프로세스 상에서 아키텍쳐 접근의 중요성과 전개 방법을 살펴보고, 컴포넌트 프레임워크(Component Framework)를 위한 아키텍쳐의 계층을 새롭게 재정의 하며 그 의미를 설명한다. 이를 위해 영역 분석 및 설계 정보를 선언적으로 명시하는 수단이며, 도메인 내에서 특정 서비스를 제공하는 컴포넌트간의 일반적 결합 방식의 규정하기 위한 수단으로서 설계 패턴을 이용하여 서비스 아키텍쳐 패턴을 정의하고 실 예로 적용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.325-328
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• 2001

본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 이용자의 패턴을 분석하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트의 구현 방안을 제시한다. 특히, 본 연구에서는 기존 웹 사이트의 구조를 가능한 파괴하지 않는 범위 내에서 웹 사이트론 변경하고자 이용자의 접근 패턴상 연관성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들을 추출하여 색인 페이지를 추가 생성한다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터를 대상으로 하이퍼 링크 구조에 따라 필터링된 최후 전진 문서만을 가지고 데이터 시퀀스를 구성한다. 이러한 데이터 시퀀스에 새로운 순차 접근 패턴 탐색 알고리즘인 TPA를 적용함으로써 웹 문서간 충분한 지지도를 갖는 연관성 있는 문서들의 시퀀스를 구한다. 이와같은 빈발 시퀀스들에 대한 색인 페이지를 추가로 생성시켜주는 서비스를 통하여 이용자들의 효과적인 정보 접근을 지원할 수 있는 웹 사이트로의 변경이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.410-413
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• 2000

전자상거래(Electronic Commerce)는 워크플로우를 이용하여 기존 상거래에서 나타나는 유통 구조상의 문제점을 개선할 수 있다. 전자상거래의 거래 패턴은 기존 상거래의 패턴과는 달리 각 노드간 네트워크를 기반으로 형성된다. 본 고에서는 전자상거래를 네트워크기반에서 조명하고, 거래 패턴에 따른 가치사슬 워크플로우 모델 특성을 분석하였다. 소비자-소매점-제조업-배송 노드간에 발생하는 처리 절차를 기술하였다. 또한, 워크플로우 데이터 분류, 고려사항 등을 기술하였다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.287-297
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• 2006

본 논문에서는 하드카피 문서에 대한 새로운 재생산 방지 기법을 제안한다. 일반 프린터로 일반 용지에 출력한 원본 하드카피를 칼라 복사기로 복사하거나 스캐너로 스캔하여 다시 출력할 경우 원본 하드카피에 포함된 복사방지 패턴에 특별한 문구 패턴이 나타나 복사본임을 육안으로 구분할 수 있는 기술이다. 이를 위하여 본 논문에서는 하프톤 셀과 스폿을 사용하여 병치 감법혼합으로 농도가 잘 조절된 칼라패턴을 생성한다. 본 논문에서 제안한 하드카피 복사 방지 기법은 기존의 방법에 비해 고해상도 복사 방지 기법으로 유용한 방법이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.97-100
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• 2004

인터넷상에서 존재하는 많은 데이터베이스들 중 현실적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것은 텍스트 데이타베이스이다. 텍스트 마이닝 기법에서 비구조적인 특징을 가진 텍스트 데이타로부터 유용한 정보를 분석하고 추출하여 연관된 패턴을 탐색하는 과정은 중요한 연구과제이다. 이에 본 논문은 인터넷에서 저장된 텍스트 데이터를 가지고 기존 텍스트 마이닝 기법 중 연관탐색 기법을 적용하여 사용자 중심의 연관된 패턴을 찾아서 의미있는 정보를 얻고자 한다. 탐색하기 위해 먼저 전처리 작업으로 용어의 객체를 추출하고. 추출된 각 객체들은 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관탐색 기법인 NFP-Algorithm(N-most interesting k-itemsets Using FP-tree and FP-Growth)을 적용시켜서 의미있는 정보를 추출했다. 또한 Apriori계 Algorithm, FP-Algorithm, NFP-Algorithm을 비교하여 NFP-Algorithm이 시간적면에서 효율적임을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.127-132
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• 2006

인스턴스 기반 학습의 대표적인 알고리즘인 k-NK(K-Nearest Neighbors)은 단순히 전체 학습패턴을 메모리에 저장한 다음, 분류할 때 학습 패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 테스트 패턴을 분류한다. K-NN 기법은 만족할 만한 분류성능을 보여주지만, 학습패턴의 개수가 늘어나면 메모리와 분류 시간이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 그러므로, 메모리의 효율적 사용과 분류 시간을 단축시키기 위한 다양한 연구들이 발표되었으며, 그 대표적인 예로 NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 들 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴의 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging)기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA)기법을 제안하였다. RPA기법은 전체 학습패턴의 공간을 재귀적으로 분할하면서 대표패턴을 생성하며, IRPA 기법은 RPA 기법의 특성상 패턴의 특징 개수가 많은 경우, 과도한 분할로 인하여 생성되는 많은 개수의 대표패턴을 줄이기 위하여 점진적으로 대표패턴을 추출하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하석 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.