• Special Issue of the Society of Naval Architects of Korea
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• 2008.09a
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• pp.90-95
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• 2008

The letters and marks on the hull of vessels are marked by welding bead or steel plate to resist the corrosion environment. It has done by manual work. So, it cause deterioration of welding quality and process delay and so on. The automated welding device for draft mark has developed partially in the field of shipbuilding. But it can be used for draft mark only. And it has caused a few problems about that workablity and movablity are decreased owing to the size and weight of device. So we developed the automated welding device that can be used for most letters and marks on the hull. It designed to 3 axises mobile robot include to ratoation axis and stand alone type controller with multi GUI base on imbedded windows.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.362-364
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• 2003

기능 유전체학에서 클러스터링 기법은 고차원의 마이크로 어레이 데이터 분석을 위한 주된 도구 중의 하나이다. 본 논문에서는 정보병목(information bottleneck)기법 기반의 이중 클러스터링에 의한, 유전자 발현 데이터의 계층적 병합방식 클러스터링 기법을 제안한다. 정보병목기법은, 두 랜덤변수의 결합확률분포가 주어진 경우 두 변수의 상호 정보량을 최대한 보존하면서 한 변수를 압축하는 기법이며, 두 변수를 차례로 압축하는 것이 이중 클러스터링이다. 실제 마이크로 어레이 데이터인 NC160 데이터(암세포 내 유전자 발현 데이터)에 대한 실험에서, 먼저 유전자를 그 발현패턴에 따라 클러스터링 한 후 이를 이용하여 표본들을 클러스터링하고 그 성능을 다각도로 분석하였다. 상호 정보량과 유전자 및 표본 클러스터 수와 엔트로피 척도에 의한 성능을 검토해 본 결과, 표본이 추출 조직에 따라 구분 가능할 것이라는 가정을 검증할 수 있었으며, 적절한 클러스터의 수를 결정할 수 있는 임계점의 기준을 설정할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.5
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• pp.48-56
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• 2022

The importance of data analysis in baseball has been increasing after the success of MLB's Oakland which applied Billy Beane's money ball theory, and the 2020 KBO winner NC Dinos. Various studies using data in baseball has been conducted not only in the United States but also in Korea, In particular, the models using deep learning and machine learning has been suggested. However, in the previous studies using deep learning and machine learning, the focus is only on predicting the win or loss of the game, and there is a limitation in that it is difficult to interpret the results of which factors have an important influence on the game. In this paper, to investigate which factors is important by position, the prediction model for the Golden Glove award which is given for the best player by position is developed. To develop the prediction model, XGBoost which is one of boosting method is used, which also provide the feature importance which can be used to interpret the factors for prediction results. From the analysis, the important factors by position are identified.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.6 no.4
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• pp.32-42
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• 1989

An algorithm and its computer program are developed for the computer aided automatic conversion from 2 dimensional (2-D) design drawings to a 3 dimensional used to generate the tool path of NC machine. The algorithm and its computer program developed were applied to several real objects for their feasibility check and showed satisfactory results. As the results of this study, it was proved that a foundation work to prepare the data base for CAD/CAM integ- ration can be established so as to improve the productivity.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1991.10a
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• pp.254-260
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• 1991

본 연구는 CAD데이터로 부터 부품의 형상을 인식하여 CAD시스템과 인터페이스된 자동공정설계시스템을 지식공학적 접근방법을 도입하여 개발하고자 함이 연구의 목적이다. 연구의 대상은 NC선반가공용 회전형상부품을 대상으로 하며, CAD시스템은 AutoCAD를, 소프트웨어개발에 사용된 프로그래밍언어는 Turbo-C(Version 2.0)를, 전문가시스템셀(Expert System Shell)은 CLIPS를 이용하여 개인용컴퓨터(PC)를 사용하여 개발한다. 본 연구의 내용은 NC선반가공용 회전형상부품을 대상으로 CAD/CAPP 데이터베이스 생성과 부품형상인식, 공정 및 작업의 선정, 가공순서의 결정에 대한 알고리즘을 개발하고, 공학적 규칙 및 전문가의 경험적 지식을 획득하여 지식베이스를 구축하며, 이 지식베이스를 사용한 공정설계 전문가시스템의 개발에 관한 연구의 중간결과이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.793-796
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• 2005

금형공장의 생산 일정관리에 있어서 실제 가공작업에 대한 실적데이터의 집계는 매우 중요하지만, 이러한 작업상황을 기록하는 것에 대해서 현장 작업자는 비협조적이고 반감을 갖고 있는 실정이다. 현장에서는 작업자의 개입없이 CNC 장비의 컨트롤러와의 직접적인 인터페이스를 통해서 신호를 추출하고 자동으로 작업상황을 파악할 수 있는 시스템을 구축하려고 시도하고 있지만, 컨트롤러 메이커마다 다르게 적용해야 하고 많은 비용을 요구한다. 이러한 이유로 본 연구에서는 저가의 PC 카메라를 장비에 설치하여 가공상황에 대한 동영상을 수집하고 영상처리 알고리즘을 적용하여 가공시간을 집계하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CNC 컨트롤러에 독립적으로 운용되며 저렴하게 시스템을 구축할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 무인가공과 유인가공 상황에 시범적으로 적용 및 운영함으로써 시스템의 활용가능성을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.139-141
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• 2001

Pharmacogenomics는 개인의 유전적 성향과 약물에 대한 반응간의 관계에 대해 연구하는 학문이다. 이를 위해 DNA microarray 데이터를 비롯한 대량의 생물학 데이터가 구축되고 있으며 이러한 대규모 데이터를 분석하기 위해서 기계학습과 데이터 마이닝의 여러 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 pharmacogenomics를 위한 생물학 데이터의 효율적인 분석 수단으로 베이지안망(Bayesian network)을 제시한다. 배이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 확률그래프모델(probabilistic graphical model)로 유전자 발현과 약물 반응 사이의 확률적 의존 관계를 분석하는데 적합하다. NC160 cell lines dataset으로부터 학습된 베이지안 유전자망(Bayesian genetic network)이 나타내는 관계는 생물학적 실험을 통해 검증된 실제 관계들을 다수 포함하며, 이는 배이지안 유전자망 분석을 통해 개략적인 유전자-유전자, 약물-약물, 유전자-약물 관계를 효율적으로 파악할 수 있음을 나타낸다.

• 대한공업교육학회지
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• v.33 no.2
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• pp.259-272
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• 2008

In order to improve the productivity and quality of boat's mold in leisure boat industry, the development of modelling and machining technology of leisure boat's plug is strongly required. The traditional lines drawing approach by hand required the designer to both create fair curves and to make sure that the curves matched up to each other in the three main drawing views: profile, plan, and section. However, one will find when studying lines drawings in books that the curves might look smooth and fair, but the lines do not agree exactly in the three views. Therefore, the 2 dimensional drawing data of leisure boat are transformed using 3 dimensional design s/w and CAM s/w. In addition, the leisure boat is designed with a 3 dimensional s/w. The NC cutting data are generated by the CAM s/w. The surface characteristics of machined surface are investigated at various cutting conditions such as spindle speed, feed speed, and cutting material.

• Knowledge Management Research
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• v.21 no.3
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• pp.27-44
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• 2020

In order to solve the user's information overload problem, recommender systems infer users' preferences and suggest items that match them. The collaborative filtering (CF), the most successful recommendation algorithm, has been improving performance until recently and applied to various business domains. Visual information, such as book covers, could influence consumers' purchase decision making. However, CF-based recommender systems have rarely considered for visual information. In this study, we propose VizNCS, a CF-based deep learning model that uses visual information as additional information. VizNCS consists of two phases. In the first phase, we build convolutional neural networks (CNN) to extract visual features from image data. In the second phase, we supply the visual features to the NCF model that is known to easy to extend to other information among the deep learning-based recommendation systems. As the results of the performance comparison experiments, VizNCS showed higher performance than the vanilla NCF. We also conducted an additional experiment to see if the visual information affects differently depending on the product category. The result enables us to identify which categories were affected and which were not. We expect VizNCS to improve the recommender system performance and expand the recommender system's data source to visual information.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.5
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• pp.236-242
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• 2020

Big data technology has been rising as a leading technology in the healthcare paradigm. As a world-class big data nation including National Health Insurance data, Korea has been focused on health policies and sustainability through database forecasting and policy establishment. So the need for education of big data by public officials in healthcare sector is increasing. However, there has not yet been National Competency Standards(NCS) or education modules, in this study, healthcare big data education module and content have been developed for the public servants with confidence.