• 전자공학회논문지CI
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• 제40권1호
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• pp.19-29
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• 2003

본 논문은 인위적으로 생성된 가상 학습 데이터와 융합 분류기를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 특징공간에서의 최근접 특징 선택 방법과 연결주의 모델에 기반한 서로 다른 형태의 분류기를 융합하여 통합효과를 얻도록 하였다. 두 분류기는 모두 학습 데이터의 공간적인 분포에 따라 생성된 가상 학습데이터를 이용하여 학습되고 이용된다. 첫째로, 특징 공간에서의 각 정보(Angular Infnrmation) 를 이용하는 최근접특징각(the Nearest Feature Angle : NFA)을 이용하여 저장된 학습데이터와 가장 근접한 것을 찾고, 둘째로, 질의(Query) 얼굴 특징 정보를 정면얼굴 영상의 특징정보로 투영하여 얻은 정보에 기반한 분류기의 결과를 이용한다. 정면영상 특징정보로의 투영은 다층 신경망을 이용하여 정면 회상망(Frontal Recall Network)을 구현하였고, 이것을 여러 개 묶어 앙상블 네트웍으로 구성한 Ensemble 회상망(Ensemble Recall Network)을 사용하여 일반화 성능을 향상시켰다. 끝으로, 각 분류기의 결과에 따라 융합 분류기가 최종 결과를 선택하도록 하였다. 제안된 알고리즘을 6 종류의 서고 다른 학습/시험데이터 군에 적용하여 평균 96.33%의 인식률을 얻었다. 이것은 특징라인에 기반한 방법(the Nearest Feature Line) 평균 에러율의 61.2% 이며, 단일 분류기를 사용한 경우 보다 안정된 견과를 얻고 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권1호
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• pp.1-12
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• 2003

최근 이미지, 비디오와 같은 멀티미디어 데이터에 대한 효율적인 검색을 위해 많은 다차원 및 고차원 색인 구조들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 색인 구조의 연구 방향은 검색의 효율을 극대화 하는데 초점을 맞추어 왔으며 최근의 멀티미디어 데이터베이스나 데이터 마이닝 분야와 같은 다수 사용자 환경을 요구하는 환경에서는 부적합한 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존의 제시된 차원이 증가하면서 급속하게 성능이 저하되는 문제를 특징 벡터의 시그니쳐를 구성하여 완화시킨 필터링에 기반한 고차원 색인 구조에 동시성 제어기법을 설계 및 구현하여 위스콘신 대학에서 개발한 지속성 객체 저장 시스템인 SHORE 하부저장 시스템과 밀결합 방식으로 통합하였다. 확장된 SHORE 하부저장 시스템은 고차원 데이터에 대한 효율적인 검색 뿐만 아니라 레코드 레벨의 색인 데이터에 대한 동시성 제어를 지원하며 시그니쳐 파일을 모두 메모리에 로딩하는 구조를 개선하여 페이지 레벨의 관리가 가능하다. 아울러 본 논문에서 제시한 확장된 SHOE 하부저장 시스템을 실제 응용 시스템에 적용하기 위해 플랫폼 독립적인 환경을 지원하는 자바 언어를 사용하여 미들웨어 구축 방안을 제시한다. 또한 구축된 미들웨어를 통해 쓰레드 별로 대표적인 내용기반 질의 형태인 포인트질의, 범위질의, k-최근접 질의에 대한 다수 사용자 환경에서의 성능 평가를 수행하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1993년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.223-227
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• 1993

최근 생산성 향상을 위해 용접 자동화가 실용 분야, 특히 GMAW 공정에서 활발히 진행되고있다. 그러 나, 현 수준의 용접 자동화는 완전 자동화에는 이르지 못하고 단지 주어진 용접 조건과 용접 경로로 용 접을 실행하는 로보트 시스템의 채용으로 인간의 작업을 대체하는 정도이다. 이와 같은 로보트 시스템 을 이용한 자동화에 있어서는 예기치못한 공정의 변동에 대처하기 위한 공정 중 용접질 모니터링이 더욱 중요해지고 있다. 본 연구에서는 이 목적으로 표면의 다점 온도를 측정하여 이 중 한점의 온도와 이점 이점 부근의 온도 구배로써 용융지 크기 추정 지수를 구성하였다. 이 지수는 온도 변수들과 대응 용융지 크기 간에 다중 회귀 방법을 이용하여 최소 추정 오차가 발생하도록 설정된 수학적 모델이다. 제안된 지 수의 추정 성능을 평가하기 위해 용접 열전도 모델로 부터 얻은 용융지 크기와 표면 온도분포 data를 이용 하여 일련의 시뮬레이션 연구를 실시하였다. 이 과정에서 지수 구성 온도 변수들의 차수가 추정 성능에 미치는 영향과 온도 측정 위치에 따른 추정 성능의 민감도를 추정 오차와 오차 분산을 통해 분석하고, 지수를 사용하였을 때의 추정성능을 한점 온도를 이용하는 경우와 비교 평가하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.546-553
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• 2007

온톨로지의 활용이 늘어나면서 의미적 유사성 검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 질의 객체와의 의미적 유사성이 높은 객체를 검색하는 최근접 질의 기법을 제안하였다. 의미적 유사성을 측정하는 유사성 함수로는 최적 대응값 방식의 유사도 함수를 사용하였으며 주석 정보에 대한 색인을 위해 시그니처 트리를 사용하였다. 시그니처 트리는 집합 유사성 검색에서 많이 사용되는 색인 구조로서 유사성 검색에 사용하기 위해서는 검색시 각 노드를 탐색하였을 때 발견할 수 있는 유사도의 최대값을 예측할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 최적 대응값 방식의 유사도 함수에 대한 예측 최대값 함수를 제안하고 올바른 예측 함수임을 증명하였다. 또한 시그니처 트리에 동일한 시그니처가 중복되어 저장되지 않도록 구조를 개선하였다. 이는 시그니처 트리의 크기를 감소시킬 뿐만 아니라 질의 성능 또한 향상시켜 주었다. 실험의 데이타로는 대용량 온톨로지와 주석 정보 데이타를 제공하는 Gene Ontology(GO)를 사용하였다. 실험에서는 제안한 방법의 성능 향상 외에도 페이지 크기와 노드 분할 방법이 의미적 유사성 질의 성능에 미치는 영향에 대해 알아보았다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.707-718
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• 2007

GPS 및 위치 관리 기술의 발달과 이동 통신 기술의 진보, 그리고 PDA 등의 개인용 단말기의 확산으로 인하여, 이동하는 차량 및 사용자의 위치 및 상황에 따라 적절한 컨텐츠 서비스를 제공하는 위치기반서비스가 활발히 연구되고 있다. 위치 기반 서비스는 센서 네트워크 응용 기술의 발달로 인하여 차량 추적 및 항법 서비스에서 사용자의 상태 및 교통 정체, 사고, 등의 환경 정보를 고려한 보다 개인화되고 지능적인 서비스로 그 영역을 넓혀가고 있다. 또한 차량의 위치 정보 및 주변 상황 정보의 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보 및 환경정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 실세계에 적용되어 평가되지 못했으며, 변화하는 환경 정보를 다루지 않기 때문에, 사용자를 위한 추천 서비스를 제공하기엔 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 차량의 위치 정보 뿐만 아니라 주변 환경 정보까지 검색하고 활용하기 위하여, 추천 서비스를 위한 이동 객체 질의어를 설계하고, 이를 지원하는 차량 추적 시스템을 구현한다. 제시된 질의어는 차량의 위치, 방향, 주변 환경 정보, 등을 고려하여 다양한 속성 정보를 고려하여 추천 서비스를 위한 최근접 질의를 처리한다. 향후 환경 정보에 기반한 여러 추천 요소를 활용하는 위치 기반 서비스 응용에 활용될 수 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.31-50
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• 2004

무선통신망과 GPS(Global Positioning System)를 탑재한 모바일 단말기의 발달로 사람이나 사물의 위치정보를 파악하고 이용하는 위치기반 서비스의 영역이 확대되고 있다. 위치기반서비스와 같은 응용분야에서는 시간에 따라 연속적으로 움직이는 이동객체를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있는 데이터베이스가 주요한 기술이다. 본 논문에서는 이동객체 데이터베이스를 개발하기 위한 하나의 서브시스템으로서, 이동객체에 대한 질의를 처리하기 위한 컴포넌트를 설계 및 개발한다. 이동객체에 대한 질의를 처리하기 위해서 대표적인 질의표현 및 처리방법을 조사하고, 기존에 개발된 이동객체에 대한 데이터모델과 연산자를 기반으로 SQL형태의 이동객체 질의어를 새로이 정의한다. 사용자는 본 연구에서 제공하는 이동객체 질의어를 이용하여 이동객체의 위치정보에 대한 영역질의, 위상질의, 궤적질의, 최근접질의 등을 표현할 수 있다. 이동객체 질의처리 컴포넌트는 각 질의 들을 분석한 후 이를 효율적으로 처리하기 위한 모듈들을 설계하고 구현한다. 또한, 다른 이동객체 응용시스템을 개발할 때 본 시스템의 활용을 높일 수 있도록 ADO.NET 인터페이스를 제공하고 XML을 이용하여 질의의 결과를 표현할 수 있는 기능을 제공한다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2009년도 하계학술대회 논문집
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• pp.450-450
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• 2009

최근 전세계적으로 태양전지의 대량보급에 따라 실리콘 원료의 공급에 차질이 생겨 원자재 값이 상승하는 추세에 있다. 결정질 실리콘 태양전지의 제조비용중 실리콘 재료 및 웨이퍼가 차지하는 비율은 약 50~60%정도로 높기 때문에 실리콘 웨이퍼의 두께를 감소시키는 것이 비용절감을 위한 효과적인 방법으로 기대되고 있다. 그러나 실리콘 웨이퍼의 두께가 앓아질수록 제조공정중 균열이나 파손이 발생할 가능성이 높아지기 때문에 이에 따른 실리콘 웨이퍼의 기계적 물성에 대한 연구가 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 현재 상용으로 사용되고 있는 크기가 5 인치인 $200{\mu}m$ 두께의 실리콘웨이퍼 (As-saw)를 약 80여개의 시편으로 절단한 후 각각의 파단강도를 부위별로 측정하였다. 또한 표면절단결함을 제거하는 saw damage etching(SDE) 시간을 제어하여 두께가 $150{\mu}m$, $130{\mu}m$인 웨이퍼를 준비하였다. 이들 시험편에 대해서도 부위별 파단강도를 측정하여 as-saw상태의 시험편과 비교하였다. 파단강도 측정은 4 접 굽힘시험을 통하여 측정하였으며 파단면은 주사전자현미경을 통하여 관찰하였다. 또한 실리콘 웨이퍼의 미세균열을 비파괴적으로 검출하기 위하여 100MHz 고주파수를 이용하는 초음파현미경(SAM, scanning acoustic microscope)을 이용하여 균열의 분포를 영상화하였다.

• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.291-303
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• 2006

대용량의 데이터로부터 의미있는 지식을 찾는 과정에서 데이터의 질은 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 데이터의 충실도를 높이기 위한 방법으로 여러 경로로부터 수집된 데이터의 정보를 활용하기 위해 데이터 마이닝 알고리즘인 의사결정 규칙을 이용한 데이터 통합 기법을 제안하고, 실제 데이터를 이용하여 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 효율성을 비교하였다. 실험결과 제안된 알고리즘이 데이터 통합의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권4호
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• pp.305-312
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• 2001

최근 고차원 색인 구조들이 멀티미디어 데이터베이스, 데이터 웨어하우징과 같은 데이터베이스 응용에서 유사성 검색을 위해 요구된다. 본 논문에서는 고차원 특징벡터에 대한 효율적인 저장과 검색을 지원하는 셀-기반 시그니쳐 트리(CS-트리)를 제안한다. 제안하는 CS-트리는 고차원 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하여 하나의 특징 벡터를 그에 해당되는 셀의 시그니쳐로 표현한다. 특징 벡터 대신 셀의 시그니쳐를 사용함으로써 트리의 깊이를 줄이고, 그 결과 효율적인 검색 성능을 달성한다. 또한 셀에 기반하여 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 삽입시간, k-최근접 질의에 대한 검색 시간 그리고 부가저장 공간 측면에서 성능 비교를 수행한다. 성능비교 결과 CS-트리가 검색 성능에서 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.459-470
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• 2003

데이터웨어하우징의 애트리뷰트 벡터나 멀티미디어 데이터베이스의 특징 벡터는 모두 고차원 데이터를 이루고 있기 때문에, 이러한 고차원 데이터를 효율적으로 검색하기 위해서는 고차원 색인 기법이 요구된다. 이를 위하여 다수의 고차원 색인 기법들이 제안되었는데, 제안된 대부분의 색인 기법들이 차원의 수가 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 ‘차원 저주(dimensional curse)’ 문제를 지니고 있다. 셀-기반 필터링(Cell-Based Filtering : CBF) 기법은 이러한 차원 저주 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 그러나 CBF 기법은 데이터의 양이 증가할수록 선형적으로 검색 성능이 감소하며, 이를 극복하기 위해 병렬 처리 기법을 사용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 데이터 디클러스터링(declustering) 방법으로 수평 분할 방식을 사용한 병렬 CBF 기법을 제안한다. 아울러 제안한 병렬 CBF 기법의 성능을 최대화하기 위하여, 병렬 CBF 기법을 다수의 서버로 구성된 Shared Nothing(SN) 구조의 클러스터 아키텍쳐 하에서 구축한다. 또한 SN 구조의 클러스터 아키텍쳐에 적합한 데이타 삽입 알고리즘, 범위질의 처리 알고리즘, k-최근접 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 제안하는 병렬 CBF 기법이 기존 CBF 기법과 비교하여 서버 개수에 비례하여 우수한 검색 성능을 달성함을 보인다.