• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2007.04a
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• pp.165-166
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• 2007

신경망을 이용하여 반구형 유도결합형 플라즈마 장비에 대한 전자온도의 예측모델을 개발하였다. 신경망으로는 Radial Basis Function Network을 이용하였고, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 $2^4$ 전 인자 (Full Factorial) 실험획법을 이용하여 $Cl_2$ 플라즈마에서의 데이터를 수집하였다. 최적화된 전자온도 모델의 예측성능은 0.143 eV이었다. 개발된 모델을 이용하여 공정변수에 따른 예측온도의 영향을 고찰하였다. 소스전력과 압력의 변화에 따른 전자온도의 변화는 작았다. 그러나 $Cl_2$ 유량과 특히 척위치의 증가에 따른 전자온도의 증가는 현저하였으며, 이는 고이온밀도의 형성에 기인하는 것으로 해석되었다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.48 no.3
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• pp.5-26
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• 2014

The legal deposit for the national library in all countries is the most important mean for acquiring the country's off-line and on-line publications. Because of many limitations of legal deposit system, however, the National Library of Korea does not properly collect the useful materials produced or manufactured in Korea. In order to solve this problem, the author analyzed the status of collection development by legal deposit and estimated the total amount of domestic publications. Based on the these results, author suggested five plans for strengthening the national collections in terms of the provisional 'deposit law', the further development and complementary of current legal deposit regulations (guidelines and standards), desirable amendments of the legal deposit provisions in library act, reasonable division of the deposit targets, and optimization strategies of acquisition scope by material types.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.6
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• pp.30-39
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• 2013

Web crawler should maintain fresh data with minimum server overhead for large amount of data in the web sites. The overhead in the server increases rapidly as the amount of data is exploding as in the big data era. The amount of web information is increasing rapidly with advanced wireless networks and emergence of diverse smart devices. Furthermore, the information is continuously being produced and updated in anywhere and anytime by means of easy web platforms, and smart devices. Now, it is becoming a hot issue how frequently updated web data has to be refreshed in data collection and integration. In this paper, we propose dynamic web-data crawling methods, which include sensitive checking of web site changes, and dynamic retrieving of web pages from target web sites based on historical update patterns. Furthermore, we implemented a Java-based web crawling application and compared efficiency between conventional static approaches and our dynamic one. Our experiment results showed 46.2% overhead benefits with more fresh data compared to the static crawling methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.633-633
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• 2015

재해의 발생 빈도 증가와 불규칙성, 대형화 추세에 따른 SOC 시설물 피해가 증가함에 따라 유관 기관의 재난/재해 정보 수집은 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 각 기관별로 자료가 분산 관리됨에 따라 선제적 재해대응 체계는 갖추어지지 못하고 있는 실정이다. 이에, 예방적 유지관리체계 구현을 위한 분산정보 공유형 재해대응 인벤토리를 구축하고자 한다. 본 인벤토리는 3차원 공간정보를 기반으로 분산 관리되고 있는 재난/재해 관련 정보를 수집하고 이렇게 수집된 데이터들의 통합적 관리를 위해 데이터 표준화를 거쳐 선제적 재해 대응의 원천 데이터로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 인벤토리 관리/연계 모듈의 설계 방안을 마련하고자 국내외 인벤토리 관련 시스템 현황조사를 진행하고 관리 및 연계 대상 데이터의 항목을 선정하고 내용을 분류하였다. 또한, 시스템 요구사항을 수집하고 정의하고 관리/연계 모듈의 세부기능 정의를 하였다. 뿐만아니라, 프로토타입 개발을 위해 서비스 제공 형태와 데이터 제공 방식을 결정하였다. 본 연구에서 개발하고 있는 프로토타입은 Web Service 기반의 REST 방식으로 데이터를 제공할 것이며, 3차원 공간 정보를 기반으로 하고 있다. 본 연구에서는 프로토타입 개발을 위해 기본 주재도를 제작하고 연구 지역의 시설물 정보를 구축하였다. 분산정보 공유형 재해대응 인벤토리 시스템은 분산 관리되고 있는 재난/재해 정보들을 자료 송/수신 모듈을 통하여 수집하고 데이터 필터링 모듈에서 수집된 자료의 표준화와 품질측정을 진행하여 데이터의 신뢰도를 향상 시킬 것이다. 또한, 데이터 관리 모듈을 이용하여 공간정보 데이터를 검증하고 최적화 관리를 할 수 있도록 하며, 시스템 관리 모듈에서 유관기관에서 유입되는 자료들을 관리하고자 한다. 이렇게 구축된 인벤토리 시스템은 선제적 재해대응 의사결정의 원천 데이터를 제공하고 SOC 시설물의 유지관리에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.07b
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• pp.1129-1133
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• 2004

반도체공정 최적화에 소요되는 시간과 경비를 줄이기 위해 신경망 모델이 개발되고 있다. 주로 역전파 신경망을 이용하여 모델이 개발되고 있으며, 본 연구에서는 Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 식각공정 모델을 개발한다. 실험데이터는 유도결합형 플라즈마를 이용한 Silicon Carbide 박막의 식각공정으로부터 수집되었다. 모델개발을 위해 $2^4$ 전인자 (full factorial) 실험계획법이 적용되었으며, 모델에 이용된 식각응답은 식각률과 atomic force microscopy로 측정한 식각표면 거칠기이다. 모델검증을 위해 추가적으로 16번의 실험을 수행하였다. RBFN의 예측성능은 세 학습인자, 즉 뉴런수, width, 초기 웨이트 분포 (initial weight distribution-IWD) 크기에 의해 결정된다. 본 연구에서는 각 학습인자의 영향을 최적화하였으며, IWD의 불규칙성을 고려하여 주어진 학습인자에 대해서 100개의 모델을 발생하고, 이중 최소의 IWD를 갖는 모델을 선택하였다. 최적화한 식각률과 표면거칠기 모델의 RMSE는 각기 26 nm/min과 0.103 nm이었다. 통계적인 회귀모델과 비교하여, 식각률과 표면거칠기 모델은 각기 52%와 24%의 향상된 예측정확도를 보였다. 이로써 RBFN이 플라즈마 공정을 효과적으로 모델링 할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.352-355
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• 2012

최근 인터넷 및 디지털 방송 서비스 환경 변화에 따라 사용자에게 제공되는 디지털 콘텐츠가 기하급수적으로 증가하게 되었고, 스마트 TV, 스마트 패드, 스마트폰 등 디지털 콘텐츠를 이용할 수 있는 기기들이 다양화 되어지고 있다. 또한, 사용자가 디지털 콘텐츠를 수집하는 경로와 이용하는 환경도 다양해지고 있다. 하지만, 현재 사용자가 제공되어 지고 있는 디지털 콘텐츠들은 특정 단말 및 사용환경에 종속된 형태로 제작되어 서비스되어지고 있으며, 다양한 성능을 가지는 단말들의 특성과 디지털 콘텐츠를 이용하는 사용자의 사용환경에 최적화된 서비스를 제공하지 못하고 있는 실정이다. 이에, 본 논문에서는 단말의 특성 및 사용자 사용환경에 최적화된 서비스를 제공할 수 있는 스케일러블 데이터 서비스를 제공하기 위한 프레임워크 기술과 스케일러블 데이터 서비스를 기술하기 위한 언어인 SADL(Scalable Application Descript Language)를 소개하고, 사용자가 사용하는 단말 특성과 사용환경에 최적화된 서비스를 제공하기 위한 SADL기반 콘텐츠를 저작할 수 있는 저작도구를 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.3
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• pp.67-71
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• 2015

In this Paper, we proposed optimization of system performance, power splitting protocols applied to relay in the cooperative communication undergo co-channel interference. When relay adjust power distribution factors undergo co-channel interference, it is possible to optimize and maximize the channel capacity of the receiver. Because of energy haversting, interfence transfer to new power source. If finding the optimal power levels, to solve inability in system, and to increase the efficiency of the network. Finally, performance of the proposed protocol is analyzed in terms of outage probability, capacity of system.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.4
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• pp.19-25
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• 2021

This study proposes a digital twin implementation method through simulation so that the manufacturing process can be optimized in a manual manufacturing site. The scope of the proposal is a knowledge management mechanism that collects manual motion with a sensor and optimizes the manufacturing process with repetitive experimental data for motion recognition. In order to achieve the research purpose, a simulation of the distribution site was conducted, and a plan to create an optimized digital twin was prepared by repeatedly experiencing the work simulation based on the basic knowledge expressed by the worker's experience. As a result of the experiment, it was found that it is possible to continuously improve the manufacturing process by transmitting the result of configuring the optimized resources to the physical system by generating the characteristics of the work space configuration and working step within a faster time with the simulation that creates the digital twin.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.4
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• pp.73-85
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• 2022

In the era of the 4th industrial revolution, where automation and connectivity are maximized with artificial intelligence, the importance of data collection and utilization for model update is increasing. In order to create a model using artificial intelligence technology, it is usually necessary to gather data in one place so that it can be updated, but this can infringe users' privacy. In this paper, we introduce federated learning, a distributed machine learning method that can update models in cooperation without directly sharing distributed stored data, and introduce a study to optimize distributed consensus among participants without an existing server. In addition, we propose a pattern and group-based distributed consensus optimization algorithm that uses an algorithm for generating patterns and groups based on the Kirkman Triple System, and performs parallel updates and communication. This algorithm guarantees more privacy than the existing distributed consensus optimization algorithm and reduces the communication time until the model converges.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.11 no.3
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• pp.17-30
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• 2021

In the context of Sharing Accommodation has become a new type of accommodation choice for customers. The purpose of this study is to improve the existing defects of Sharing Accommodation Services through insight into the pain points of customer experience, so as to improve customer satisfaction. In this study, Airbnb and Tujia were selected as the subjects for comparative study. By collecting and sorting out references, the research background of Sharing Accommodation is analyzed in depth. Research methods of Service Design, such as Customer Journey Map and Service Blueprint, are adopted to gain insight into customer needs, identify pain points and propose hypothesis of service optimization. Tools such as Kano Model and Potential Customer Satisfaction are used to test and determine three schemes for optimizing the service. Finally, the results are displayed through Service Scenario. The research results can help operators of Sharing Accommodation to identify and improve the elements of service and provide a higher quality customer experience, thus promoting the healthy development of Sharing Accommodation market.