• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제31권2호
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• pp.45-53
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• 2024

The maintenance of semiconductor equipment is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. System management is imperative given the anticipated increase in the capacity and complexity of industrial equipment. Ensuring optimal operation of manufacturing processes is essential to maintaining a steady supply of numerous parts. Particularly, monitoring the status of substrate transfer robots, which play a central role in these processes, is crucial. Diagnosing failures of their major components is vital for preventive maintenance. Fault diagnosis methods can be broadly categorized into physics-based and data-driven approaches. This study focuses on data-driven fault diagnosis methods due to the limitations of physics-based approaches. We propose a methodology for data acquisition and preprocessing for robot fault diagnosis. Data is gathered from vibration sensors, and the data preprocessing method is applied to the vibration signals. Subsequently, the dataset is trained using Gradient Tree-based XGBoost machine learning classification algorithms. The effectiveness of the proposed model is validated through performance evaluation metrics, including accuracy, F1 score, and confusion matrix. The XGBoost classifiers achieve an accuracy of approximately 92.76% and an equivalent F1 score. ROC curves indicate exceptional performance in class discrimination, with 100% discrimination for the normal class and 98% discrimination for abnormal classes.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.61-72
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• 2008

성공적인 소프트웨어 프로젝트 수행을 결정짓는 중요한 작업 중의 하나는 프로젝트 개발 초기에 소프트웨어 개발 비용을 정확하게 산정하는 것이다. 정확한 산정을 위해서는 빠르게 변화하고 있는 개발 환경 및 기술 변화에 따른 변경 요인을 비용 산정 과정 시 반영시켜야 하며 이를 위해서는 적절한 보정계수 선정과 보정계수 값 적용이 중요시된다. 이에 본 논문에서는 소프트웨어 개발비 대가기준을 위한 어플리케이션 유형 보정계수와 언어 보정계수 산정을 위해 AHP 기법을 적용하였다. 또한, 민감도 분석을 통하여 각 판단 기준이 보정계수에 미치는 영향을조사하였다. 결론적으로, 어플리케이션 유형 보정계수 값은 처리 복잡도에 비해 데이터관리 복잡도와 제어 복잡도에 민감하게 반응하며 또한, 언어 보정계수 값은 디버깅 시간에 비해 개발인력의 보편성과 개발코딩 시간에 더 민감하게 반응하였다. 향후, 연구과제로는 국내의 소프트웨어 개발 환경과 기술을 적절히 반영시킬 수 있는 추가적인 보정계수 결정과 적절한 보정계수 값 조정에 대하여 연구할 것이다. 또한, 언어 보정계수에서는 구체적인 프로그래밍 언어를 들어 좀더 세부적으로 구분한 후 보정계수를 산정하고자 한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권37호
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• pp.221-245
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• 2014

1995년 세계 최초의 극장용 3D 컴퓨터 애니메이션 영화 "토이 스토리"의 흥행성공은 3D 컴퓨터 애니메이션의 산업적 발전에 큰 도약을 할 수 있는 계기를 만들었다. 이에 영향을 받아 TV용 3D 애니메이션 작품들이 다양하게 제작되었으며 게임 분야에서도 고화질의 3D 컴퓨터 애니메이션 게임들이 보편화되었다. 이와 같이 산업적 수요가 확대됨에 따라 막대한 제작 시간 및 비용 절감을 위한 기술적 발달이 활발하게 진행되어왔다. 이에 따라 전통적인 그림 애니메이션 제작 방식에 비하여 3D 컴퓨터 애니메이션의 제작 효율성은 비교를 할 수 없을 정도로 발전되어왔다. 본 논문에서는 3D 컴퓨터 애니메이션 제작의 효율성 제고를 위하여 얼굴 표정 애니메이션 마커리스(Markless 이하: 마커리스) 모션캡처 시스템들을 실험 및 비교분석하였다. 이미지 메트릭스(Image Metrics)사 제품인 페이스웨어(Faceware) 시스템은 모션캡처 인식 및 적용 과정의 복잡성은 있지만 정교함 측면에서 장점이 있으며, 페이스쉬프트(Faceshift)사 제품인 페이스쉬프트(Faceshift) 시스템은 실시간 모션 인식 및 적용의 신속성이 장점인 반면 정교함이 상대적으로 떨어진다는 결과를 도출하였다. 본 논문의 비교 분석 결과가 애니메이션 제작을 제작 할 때, 제작 시간 및 비용, 결과물의 정교함 정도 및 활용 매체에 따라 가장 효율적인 얼굴 표정 애니메이션 제작을 위한 모션캡처 및 키 프레임 애니메이션 제작 방식의 선택에 기초 자료가 되기를 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권9호
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• pp.30-40
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• 2024

Building an accurate 3-D spatial road network model has become an active area of research now-a-days that profess to be a new paradigm in developing Smart roads and intelligent transportation system (ITS) which will help the public and private road impresario for better road mobility and eco-routing so that better road traffic, less carbon emission and road safety may be ensured. Dealing with such a large scale 3-D road network data poses challenges in getting accurate elevation information of a road network to better estimate the CO₂ emission and accurate routing for the vehicles in Internet of Vehicle (IoV) scenario. Clustering and regression techniques are found suitable in discovering the missing elevation information in 3-D spatial road network dataset for some points in the road network which is envisaged of helping the public a better eco-routing experience. Further, recently Explainable Artificial Intelligence (xAI) draws attention of the researchers to better interprete, transparent and comprehensible, thus enabling to design efficient choice based models choices depending upon users requirements. The 3-D road network dataset, comprising of spatial attributes (longitude, latitude, altitude) of North Jutland, Denmark, collected from publicly available UCI repositories is preprocessed through feature engineering and scaling to ensure optimal accuracy for clustering and regression tasks. K-Means clustering and regression using Support Vector Machine (SVM) with radial basis function (RBF) kernel are employed for 3-D road network analysis. Silhouette scores and number of clusters are chosen for measuring cluster quality whereas error metric such as MAE ( Mean Absolute Error) and RMSE (Root Mean Square Error) are considered for evaluating the regression method. To have better interpretability of the Clustering and regression models, SHAP (Shapley Additive Explanations), a powerful xAI technique is employed in this research. From extensive experiments , it is observed that SHAP analysis validated the importance of latitude and altitude in predicting longitude, particularly in the four-cluster setup, providing critical insights into model behavior and feature contributions SHAP analysis validated the importance of latitude and altitude in predicting longitude, particularly in the four-cluster setup, providing critical insights into model behavior and feature contributions with an accuracy of 97.22% and strong performance metrics across all classes having MAE of 0.0346, and MSE of 0.0018. On the other hand, the ten-cluster setup, while faster in SHAP analysis, presented challenges in interpretability due to increased clustering complexity. Hence, K-Means clustering with K=4 and SVM hybrid models demonstrated superior performance and interpretability, highlighting the importance of careful cluster selection to balance model complexity and predictive accuracy.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2954-2972
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• 1998

광대역 종합정보 통신망에서 주문형 비디오 서비스 등의 멀티미디어 서비스가 본격적으로 도입됨에 따라 압축된 비디오의 전송이 전체 통신망 트래픽의 상당 부분을 차지할 것으로 기대된다. 가변 비트율로 부호화된 비디오가 통계적 이득과 일정한 비디오 품질을 제공할 수 있는 장점 때문에 많이 사용이 될 것이다. 비디오 트래픽을 전송하기 위해서는 음성 및 데이터 보다 많은 대역폭을 요구하기 때문에 ATM 통신망에서의 적절한 자원 할당 기법의 설계를 위하여 비디오 소스의 특성화와 트래픽 모델링은 아주 중요하다. 그리고 셀 손실, 지연 및 지터 등과 같은 성능 척도를 분석하기 위하여도 적절한 통계적 소스 모델이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG 비디오 소스에 대한 특성화와 트래픽 모델링에 대하여 분석 기술하였다. 모델들을 크게 두 가지 즉, 통계적 모델과 결정적 모델로 분류하였다. 통계적 모델에서는 AR(autoregnessive), Markov, Markov와 AR의 복합, TES, 그리고 자기유사 모델로 분류하였다. 결정적 모델에서는 $({\sigma},\;{\rho}$, 매개변수화된 모델, D-BND, Empirical Envelopes 모델로 분류하였다. 각 모델들에 대한 특성, 장점 및 단점을 분석하고, 각 모델의 복잡도에 대하여 비교 분석하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.387-396
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• 2009

기존의 무기준 동영상 화질 평가는 디코딩 픽셀 단에서 평가와 전송 에러를 고려한 비트스트림단에서 화질 평가 방법으로 나눌 수 있다. 기존의 방법은 추가 데이터 필요하고 복잡도와 평가 정확도등의 문제가 있어 실제적인 실시간 화질평가에 적용하기에 문제가 많다. 본 연구에서는 실시간 비디오 전송 환경에서 이용될 수 있는 간단하면서도 정확도가 높은 무기준법 화질 평가 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 무기준법 화질평가 방법은 양자화 파라미터, 전송에러정보, 움직임 벡터정보를 이용한다. 제안된 방법을 검증하기 위해서, ITU-T P.910 ACR(Absolute Category Rating)을 사용하여, 기존의 전체 기준법과 주관적 화질 평가 대비의 상관도를 비교하였는데 제안방법이 85%이상의 상관도를 보여 주었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.97-105
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• 2015

내용 적응적 스테가노그래피는 복잡한 텍스쳐 또는 잡음 영역과 같이 통계적 모델로는 기술하기 어려운 영역에 비밀 메시지를 은닉한다. 이러한 메시지를 검출하기 위해서는 인접 화소간의 국부적인 의존성을 정교하게 모델링해야 하기 때문에 종종 고차원의 특징벡터 추출이 필요하다. 이러한 스테그분석 방법은 계산량이 많을 뿐만 아니라 비밀 메시지의 검출 정확도가 은닉 영역과 사용된 왜곡 척도에 의존한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 적은 수의 특징 벡터를 이용하여 비밀 메시지의 검출율을 높일 수 있는 개선된 내용 적응적 스테가노그래피의 스테그분석 방법을 제안하고자 한다. 먼저 이산 코사인 변환 계수의 차이를 이용한 특징이 내용 적응적 스테가노그래피의 분석에 유용함을 보이고, 이에 대한 1차 마코프 확률을 특징으로 사용하는 방법을 제시한다. 추출된 특징 벡터는 앙상블 분류기로 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 분류하기 위해 학습된다. 실험 결과 내용 기반 적응적 스테고 영상들에 대해 적은 수의 특징 벡터를 사용함에도 불구하고 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권6호
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• pp.273-283
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• 2008

최근 많은 임베디드 실시간 시스템에 동적 전압 조절(Dynamic Voltage Scaling: DVS)을 지원하는 프로세서를 사용하고 있다. 이런 시스템의 설계 및 동작의 최적화를 위한 중요한 요소 중 하나가 전력(power)이다. 동적 전압 조절을 지원하는 프로세서의 슬로우다운을 이용하므로서 많은 소비 전력을 절약할 수 있다. 본 논문에서는 태스크의 동기화가 필요한 임베디드 실시간 시스템에서 효율적인 전력 소비를 위해 태스크들의 슬로우다운 값을 구하는 휴리스틱 알고리즘들을 제안한다. 기존 알고리즘에서는 상대 마감시간이 작은 태스크의 슬로우다운 값은 상대 마감시간이 크거나 같은 태스크의 슬로우다운 값보다 크거나 같아야 한다는 제약조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 제약조건을 완화하여 기존 알고리즘과 같은 시간복잡도를 가지면서 전력을 더 작게 소비하는 휴리스틱 알고리즘들을 제시한다. 실험을 통해 소비전력 면에서 효율적임을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권1호
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• pp.268-278
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• 2017

본 논문에서는 동시 무선 정보 및 전력 전송 시스템에서 전송률-에너지 영역 관점에서의 근본적인 트레이드오프를 최소화하기 위해 제안되었던 새로운 수신기 구조를 기반으로 복잡도가 낮은 새로운 검출 기법들을 제안한다. 첫 번째로 에너지 하베스팅을 위한 정류된 신호로부터 얻을 수 있는 진폭 정보를 통해 유클리드 거리 기반으로 부호의 진폭을 먼저 검출한 후 기존의 정보 복호화 과정에서 얻을 수 있는 위상 정보를 통해 유클리드 거리를 기반으로 최종 부호를 검출하는 이단 검출 기법을 제안한다. 두 번째로 기존의 정보 복호화 과정을 통해 얻을 수 있는 진폭과 위상 정보를 포함한 유클리드 거리와 에너지 하베스팅을 위한 정류된 신호로부터 얻을 수 있는 진폭정보를 포함한 유클리드 거리를 결합하여 부호를 검출 할 수 있는 유클리드 거리 결합 검출 기법을 제시한다. 모의실험을 통해 부호 에러율과 부호 성공률-에너지 영역, 달성 가능한 전송률-에너지 영역 측면에서 기존의 정보 복호화 기법보다 우수한 성능을 얻음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권1B호
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• pp.38-47
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• 2008

다양한 소프트웨어 기능들에 대해서 활발한 시장의 요구사항에 부응하기 위해서는 주어진 납기에 시스템시험을 마쳐야 한다. 특히, 사용자나 개발목표 시스템의 주요 핵심기능과 밀접한 주요 고장들은 시스템시험에서 반드시 검출, 제거되어야 한다. 대부분 제안되고 있는 시스템시험 방법은 효율적이고 가격 경쟁력을 갖춘 선택적인 시험 방법이 아닌 일상적인 방법이다. 이러한 방법들은 시스템 개발 초기나 단기간(short-term)의 효과적인 시험에 응용할 수 없으며, 새로운 기능의 추가에 따른 시험 준비에 많은 비용이 수반되므로 효과적인 시험이 되지 못한다. 이러한 문제를 극복하기 위한 새로운 시험방법으로 시험수행의 핵심적인 역할을 수행하는 선택적인 소프트웨어 시험이 필요하다. 선택적인 시험방법은 3가지 정보를 조합하여 시험항목 순위를 결정하는데 즉, 사용빈도, 시나리오 복잡도, 고장강도 등이다. 이 정보를 사용하여 시험을 수행함으로써 시스템의 치명적인 고장을 찾는데 활용함으로써 보다 효율적인 시스템 시험을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 주요기능과 관련된 심각한 오류와 시스템의 치명적인 결함을 찾는 선택적인 소프트웨어 시험 방법에 대해 제안된 방법을 적용, 그 결과를 검증한다.