• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.672-680
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• 2019

본 논문은 농장의 바이오 센서 데이터를 수집해서 농장에서 재배중인 농작물의 질병을 진단하고, 그 해 수확량을 예측하는 IoT 및 딥 러닝 기반 스마트 팜 환경 최적화 및 수확량 예측 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼은 현재 날씨, 토양 미생물 등 수집 가능한 모든 정보를 수집하여 작물이 잘 성장할 수 있도록 농장 환경을 최적화하고, 농장에서 재배중인 작물의 잎을 이용하여 작물의 질병을 진단하고, 그리고, 농장의 모든 정보를 사용하여 올해 수확량을 예측한다. 실험 결과 AEOM(Agricultural Environment Optimization Module)의 평균 정확도는 RF(Random Forest)보다 약 15%, GBD(Gradient Boosting Tree)보다 약 8% 높고, 데이터가 증가해도 RF나 GBD에 비해 정확도가 덜 감소한다. 선형 회귀에 따르면 정확도의 기울기는 ReLU의 경우 -3.641E-4, Sigmoid의 경우 -4.0710E-4, 계단함수의 경우 -7.4534E-4이다. 따라서 ReLU 사용시 정확도 기울기가 가장 낮으므로 테스트 데이터의 양이 증가함에 따라 ReLU는 다른 두 가지 활성화 기능보다 더 정확하다. 본 논문에서 제안한 EOYPP는 농장 전체를 관리하는 플랫폼으로 실제 농장에 도입된다면 국내 스마트 팜의 발전에 크게 이바지할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.279-282
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• 2006

데이터베이스는 매우 복잡한 성격을 지니고 있으며, 일반적으로 한 조직의 모든 데이터를 모아놓으므로 대형화되는 것이 보통이다. 따라서 데이터베이스는 항시 많은 데이터들이 생성 및 갱신을 반복한다. 이에 데이터베이스의 구성요소인 객체 또한 생성 및 변경을 거듭한다. 즉, 이러한 데이터의 증가 및 갱신으로 인하여 처음 생성되었을 때의 객고의 성능 및 저장 공간에 대한 이용은 향후 지속적인 관리가 없이는 보장받지 못한다. 이에 데이터베이스를 관리하는 사람들은 많은 인적 물적 자원을 할애하여 객체를 관리하고 최적의 상태로 만들기 위하여 노력한다. 본 논문에서는 이러한 일련의 행위들들 시스템에서 자동으로 자원을 수집하고 수집된 자원을 분석하여 시스템 특성을 반영한 관리기준에 부합하는 객체를 선별하여, 온라인 REORG(on-line reorganization) 작업을 통한 객체의 관리를 자동화 하여 보다 안정적인 데이터베이스 관리 및 데이터베이스의 관리의 효율성을 높이고. 데이터베이스 관리자의 생산성을 향상시키는데 기여 하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.933-934
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• 2013

국내 B2C 서비스 산업의 경쟁력을 높이기 위해서는 고객 중심의 피드백 분석 및 프로세스 개선이 필요하다. 그러나 현재 우리나라는 B2C서비스와 관련하여 고객의견 수집 및 분석기술이 미흡하다. 본 연구에서는 다양한 방법으로 고객 피드백 정보를 수집 및 분석하고, 이를 기반으로 서비스를 재구성할 수 있는 프로세스 추론 방법을 제안한다. 이것을 위해 고객 피드백 정보와 프로세스 분석 정보를 바탕으로 서비스 온톨로지 모델링을 한다. 향후, 그것을 기반으로 한 추론을 통해 서비스 추천, 서비스 재구성, 프로세스 최적화를 위한 정보를 제공할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.19-20
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• 2016

비디오로부터 객체를 검출하기 위해서는 오프라인에서 미리 객체를 검출할 수 있는 분류기가 학습되어있어야 한다. 이러한 분류기는 훈련에 사용된 훈련 집합에 매우 의존적이어서, 다양한 환경의 비디오 영상에 모두 적용할 수 있는 분류기의 설계는 불가능하다. 또한 분류기의 학습을 위해서는 상당히 많은 수의 훈련 집합이 필요하므로, 이는 신뢰도 높은 분류기 학습을 위한 높은 비용을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결 할 수 있는 온라인 학습 기반 사람 추적 방법을 제안한다. 실험 영상으로부터 적절하게 훈련 집합을 수집함으로써 해당 실험 영상에 최적화된 분류기의 학습이 가능하며, 다양한 환경의 영상에 적용적으로 설계될 수 있다.

• 정보와 통신
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• 제33권2호
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• pp.39-50
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• 2016

본 연구의 목적은 개인정보 개념을 재검토하여 신뢰 기반 ICT 인프라가 주는 새로운 개인정보 활용 비즈니스 기회들을 모색하는 것이다. 이를 위해, 개인정보가 ICT 활용 비즈니스에 이용된 배경에 대해 살펴본 후, 이러한 비즈니스 환경에서의 불신요인과 파급력을 파악해 신뢰 기반 ICT 인프라가 줄 수 있는 새로운 개인정보 생태계 비즈니스모델들을 제시한다. 새로운 비즈니스 기회로는 옵트인 방식 적용 범위의 확대, 데이터 수집 없는 앱의 출시, 이용자 통제 기반의 개인정보 부가가치화, 그리고 신뢰 추구 업체 친화적인 개인정보 생태계 조성등이며, 이와 관련한 비즈니스모델들은 기존의 블록킹 툴 무료 제공 및 데이터 수집 없는 앱 외에 개인정보저장소 앱, 신뢰 기반 브랜드화된 쿠키 앱, 게이미피케이션이 가미된 자가분석 앱, 평판관리 앱, 개인정보 기부 앱 등으로 무한 확장이 가능할 것이다. 또한, 이러한 앱 생태계가 마련되기 위해서는 신뢰를 추구하는 앱 개발자들의 욕구를 충족시킬 수 있는 있는 업체 최적화 플랫폼(VOP)의 역할이 매우 중요할 것으로 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.843-845
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• 2011

배터리 기반 센서네트워크의 짧은 수명으로 인하여, 최근 환경 에너지 수집형 센서 네트워크들이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 목표 응용 시스템에 최적화된 태양에너지 기반 센서 네트워크를 구현하기 위하여, 각 센서 노드의 시스템 수준의 요구사항을 도출하고 분석한다. 아울러 우리가 실제 구현된 태양 에너지 기반 센서 노드의 HW/SW 컴퍼넌트들이 위의 요구사항들을 어떻게 만족시키는지 살펴본다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.169-170
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• 2007

본 연구에서 반도체 플라즈마 장비 감시를 위한 CUSUM 제어 차트 설계기법에 관해 연구하였다. CUSUM 제어차트에 관여하는 설계변수의 다양한 조합에 대하여 플라즈마 장비의 감시 성능을 평가하였다. 평가를 위해 RF 정합망 감시시스템을 이용하여 플라즈마 임피이던스 정합에 관여하는 정합변수에 대한 실시간 데이터를 수집하였으며, 여기에는 임피이던스와 상위치에 대한 전기적 정보, 그리고 반사전력에 대한 정보가 포함된다. CUSUM 설계변수에 따른 감시와 진단성능을 평가하였으며, 최적화된 설계변수의 결정으로 감시와 진단성능을 증진시킬 수 있었다. 한편, 고정설계변수에 비해 가변 설계변수가 감시성능을 증진하느데 더 효과적임을 알 수 있었다. 평가에 이용된 데이터는 소스전력이 500 W, 압력이 15 mTorr, $O_2$ 유량이 75 socm일 때 수집하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.571-574
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• 2018

물류 배송은 우리 생활에 꼭 필요한 시스템 중 하나이다. 대한민국의 물류 시스템은 그 영토의 규모에 잘 부합되도록 체계적으로 정비되어 있으나, 배송 경로의 낭비 역시 존재한다. 본 논문에서는 Big Data, Deep Learning, IoT 와 같은 첨단 정보 기술을 이용하여 상기한 문제를 해결하고자 하였다. 물류의 특성을 고려하여 설계한 데이터 모델을 통신 기능과 위치 판별 기능이 포함된 IoT Device 를 통해 수집하고 NoSQL Database 상에 저장한다. 이후 Longest Common Subsequence Algorithm 을 이용한 Deep Learning 으로 수집 된 Data를 학습시킨다. 배송이 발생했을 때 학습된 Data 를 기반으로 해당 배송의 경로 분석을 실시하여 기존의 경로보다 시간적, 물질적 자원이 절약된 새로운 배송 경로를 IoT Device 를 통해 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.442-445
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• 2023

최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.949-950
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• 2023

본 연구는 AI 기술을 활용하여 CCTV(Closed-Circuit Television)영상 데이터를 분석하고, 실시간으로 고객을 측정하고 분석하는 방법에 대한 연구이다. 이러한 AI-Dirven Audience Measurement는 마케팅, 이벤트 기획 등에서 응용 가능성을 지니고 있다. 매장에 설치된 CCTV를 통해 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 통해 입장한 고객의 성별과 나이를 예측한다. 이에 본 연구를 통해 기업의 마케팅 전략의 최적화 및 이벤트 기획 등 활용할 수 있고 고객의 행동 및 성향 분석을 통해 시설의 구조 및 레이아웃 개선 등을 위한 설계 개선에도 기여할 것으로 기대된다.