• 한국결정성장학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-84
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• 2015

상온용 NTC 서미스터로는 주로 Mn-Co-Ni 산화물계가 주료 사용된다. 본 연구에서는 Mn-Co-Ni 산화물계 분말을 이용하여 상온에서 가압 성형하여 $900{\sim}1300^{\circ}C$ 온도범위에서 3시간 동안 소결하여 서미스터 소자를 제작하였다. 소결온도에 따른 서미스터 세라믹 샘플의 상변화, 소결밀도, 미세구조 및 원소함량비 변화를 고찰하였다. $1250^{\circ}C$에서 소결된 Mn-Co-Ni 서미스터 소자에 대하여 온도에 대한 저항특성을 측정하였으며, 측정되는 절대온도의 역수와 저항의 로그함수값에 대한 변화를 고찰하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.709-713
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• 2009

Recently, a lot of research that applies data acquired from devices such as cameras and RFIDs to context aware services is being performed in the field on Life-Log and the sensor network. A variety of analytical techniques has been proposed to recognize various information from the raw data because video and audio data include a larger volume of information than other sensor data. However, manually watching a huge amount of media data again has been necessary to create supervised data for the update of a class or the addition of a new class because these techniques generally use supervised learning. Therefore, the problem was that applications were able to use only recognition function based on fixed supervised data in most cases. Then, we proposed a method of acquiring supervised data from a video sharing site where users give comments on any video scene because those sites are remarkably popular and, therefore, many comments are generated. In the first step of this method, words with a high utility value are extracted by filtering the comment about the video. Second, the set of feature data in the time series is calculated by applying functions, which extract various feature data, to media data. Finally, our learning system calculates the correlation coefficient by using the above-mentioned two kinds of data, and the correlation coefficient is stored in the DB of the system. Various other applications contain a recognition function that is used to generate collective intelligence based on Web comments, by applying this correlation coefficient to new media data. In addition, flexible recognition that adjusts to a new object becomes possible by regularly acquiring and learning both media data and comments from a video sharing site while reducing work by manual operation. As a result, recognition of not only the name of the seen object but also indirect information, e.g. the impression or the action toward the object, was enabled.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.265-272
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• 2005

본 논문에서는 특징점 기반 영상 모자익을 위해 보로노이거리를 이용하여 두 영상의 대응점을 신속히 검색하는 영상정합 방법을 제안한다. 먼저 SUSAN 코너 검출기에 의해 정차하고자 하는 영상의 특징점을 추출한 후, 기준 영상의 특징점을 기반으로 우선 순위 기반 보로노이 거리 알고리즘을 이용하여 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 평면을 생성한다. 모델 영상에서 특징점 위치의 분산값이 가장 큰 곳을 모델 영역으로 선택하여, 모델 영역이 포개지는 기준 영상의 보로노이 평면에서 보로노이 거리의 합이 최소화되는 대응 영역을 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘에 의해 찾아낸다. 이 방법의 장점은 새로운 보로노이 거리 계산 알고리즘과 보로노이 평면의 검색범위를 매번 최대 1/4씩 줄여 주는 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘을 이용함으로써 보다 신속히 대응점을 찾을 수 있다는 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권2호
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• pp.149-154
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• 2012

본 논문은 사용자가 웹 검색을 위해 입력한 키워드와 그 키워드에 의해서 접근한 웹문서의 URL을 이용하여 연관키워드(relevant keyword)를 수집하는데 목적이 있다. 서로 다른 키워드들이라 할지라도 각각의 키워드들이 동일하게 링크된 URL의 수가 많다면, 그 키워드들은 서로 관련성이 높을 것이라는 것이 본 논문의 주된 가정이다. 실제로 이를 검증하기 위해 사용자가 입력한 키워드와 이 키워드를 이용하여 접근한 URL의 정보가 담겨있는 포털사이트의 클릭로그 데이터를 이용하여 URL과 키워드들의 쌍을 추출한 후, 연관키워드 집합을 생성하였다. 그 결과, 실험에서는 최소지지도(minimum support)가 10일 때, 유사어휘 수준에서의 정확도는 89.32%를 보였으며, 유사 어휘는 아니나 관련성이 있는 어휘 수준에서는 99.03%의 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안하는 접근 방법은 언어에 독립적이고, 실세계의 데이터로부터 관련성이 있는 단어를 수집할 수 있다는 장점이 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.615-620
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• 2013

스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.294-302
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• 2018

정보통신 기술의 발전에 따른 새로운 서비스 산업의 출현으로 개인 정보 침해, 산업 기밀 유출 등 사이버 공간의 위험이 다양화 되어, 그에 따른 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르게 되었다. 본 연구에서는 기업 내 개인 정보 오남용 및 내부 정보 유출에 따른, 대용량 사용자 로그 데이터를 기반으로 기존의 시그니처(Signature) 보안 대응 방식에 비해, 실시간 및 대용량 데이터 분석기술에 적합한 행위 기반 이상 탐지방식을 제안하였다. 행위 기반 이상 탐지방식이 대용량 데이터를 처리하는 기술을 필요로 함에 따라, 역방향 인덱스(Inverted Index) 기반의 실시간 검색 엔진인 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 사용하였다. 또한 데이터 분석을 위해 통계 기반의 빈도 분석과 전 처리 과정을 수행하였으며, 밀도 기반의 군집화 방법인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 이상 데이터를 분류하는 방법과 시각화를 통해 분석을 간편하게 하기위한 한 사례를 보였다. 이는 기존의 이상 탐지 시스템과 달리 임계값을 별도로 설정하지 않고 이상 탐지 분석을 시도하였다는 것과 통계적인 측면에서 이상 탐지 방식을 제안하였다는 것에 의의가 있다.

• 한국축산식품학회지
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• 제31권1호
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• pp.40-46
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• 2011

The growth profile of Bacillus cereus in ready-to-eat (RTE) food products of animal origin was examined under different temperature and incubation conditions. In sandwiches and Kimbab, B. cereus did not grow or exhibited only minimal growth at 4 and $10^{\circ}C$, but it grew rapidly at ambient temperature. In sandwiches, B. cereus did not grow efficiently at $25^{\circ}C$, however, in ham, the main ingredient of sandwiches, B. cereus growth was observed at the same temperature, with bacterial levels reaching 7.94 Log CFU/g after incubation for 24 h at $25^{\circ}C$. Toxigenicity of B. cereus was observed only at temperatures above $25^{\circ}C$. In Kimbab, B. cereus produced toxin after 9 h at $30^{\circ}C$ and after 12 h at $25^{\circ}C$. Ingredients of sandwiches and Kimbab were collected from 3 different Korean food-processing companies to investigate the source of contamination by B. cereus. Among the 13 tested food items, 6 items including ham were found to be contaminated with B. cereus. Of these ingredients, B. cereus isolates from 3 items produced enterotoxins. None of these isolates harbored the emetic toxin-producing gene. The findings of the present study can be used for risk assessments of food products, including ham and cheese, contaminated with B. cereus.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권6호
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• pp.949-960
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• 2003

기존 디스크 기반 데이터베이스 관리 디스트를 주저장 장치로 활용하는 특징적 환경 때문에 주기억 상주 데이터베이스 관리 시스템의 메모리 관리, 인덱스 관리, 자료저장 관리 기능 등에 대한 설계 및 구현 기술이 기본적으로 다르다. 본 논문에서는 현재 상용 시스템으로 사용되고 있는 $ALTIBASE^{TM}$ 주기억 상주 DBMS 의 설계 및 구현 내용을 기술한다. 특히 자료저장 관리기의 세부 구성요소에 대한 구조적 특징가 주요 기능인 트랜잭션 처리 기법과 회복 관리 기법에 대하여 기존 DBMS 의 기능가 비교 설명하며, 고가용성을 위한 데이터베이스 이중화 기능 및 이중화 작업 시 발생하는 트랜잭션 충돌 해결 방법에 대하여 설명한다. 또한 $ALTIBASE^{TM}$ 시스템의 성능을 측정하기 위하여 다양한 환경에서 실험된 TPS 결과를 보인다.

• Preventive Nutrition and Food Science
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• 제12권4호
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• pp.242-250
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• 2007

This study evaluated the storage stability of a variety of sauce products in the Korean market, determined primary quality indices for three typical products, and proposed functional relationships that are useful for determining shelf life at different temperatures. Most of the products examined were found to combine hurdles of low pH, low water activity, and the use of heat processing as methods for producing the required storage stability while maintaining the sensory quality of the products. For a meat extract solution produced for cold noodles (pH=4.3; $a_w=0.98$), the primary quality change determining shelf life was lipid oxidation, determined here by the TBA value. The primary quality index of a soybean paste seasoning mix (pH=4.0; $a_w=0.78$), which had a microbial load of 2.8 log (CFU/g), was a decrease in its pH. The primary quality index for a sandwich spread (pH=4.0; $a_w=0.88$) was changes in its surface color. The temperature dependence of changes in the primary quality indices can be described by the Arrhenius equation, which can estimate the shelf life at any arbitrary limit as a function of temperature. The activation energies for changes in the primary quality indices of the meat extract solution, the soybean paste seasoning, and the sandwich spread were 20.3, 27.2, and 43.5 kJ/mol, respectively.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권2호
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• pp.32-39
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• 2011

비냉각형 적외선 검출기를 사용한 적외선 열상 카메라의 영상은 다이나믹 레인지가 좁고 신호 증폭에 의한 노이즈로 인하여 피사체를 식별하기 어려운 단점이 있다. 인간의 시각모델을 기반으로 한 레티넥스 알고리즘은 콘트라스트 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 적외선 열상 이미지와 같이 다이나믹 레인지가 좁은 영상에 레티넥스 알고리즘을 적용할 경우 오히려 콘트라스트가 감소하고 이미지 품질이 저하된다. 본 논문에서는 적외선 열상 이미지의 특성에 적합한 레티넥스 알고리즘 기반의 화질 개선 방법을 제안한다. 콘트라스트 개선 성능을 향상시키기 위해 새로운 다이나믹 레인지 압축 함수를 사용하였고, 국부적인 윤곽과 노이즈를 개선하기 위해 콘트라스트 보상 처리를 영상의 합성 과정에 적용하였다. 실험 결과 영상의 비교와 분석을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 적외선 열상 이미지의 화질 개선에 더 효과적인 방법임을 확인하였다.