• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권3호
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• pp.274-286
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• 2004

모바일 클라이언트-서버 환경에서 모바일 클라이언트는 무선 통신의 높은 비용으로 인하여 서버와 단절된 상태를 가지며, 캐쉬된 지도의 효율적인 갱신을 위해 지역 복사본을 클라이언트가 갖는다. 이러한 환경에서 서버 데이타베이스의 일부가 변경된 경우 일관성 제어시에 캐쉬가 무효화될 수 있고, 이로 인해 캐쉬된 전체 데이타가 재 전송되는 것은 비효율적이다. 그러므로 서버에서 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전파하는 방법이 필요하다. 그러나 순차적으로 저장되는 로그의 경우 다음과 같은 문제점을 가진다. 첫째, 로그가 계속해서 누적된다. 이는 서버의 저장 공간 문제와 로그의 검색 성능 저하를 가져온다. 둘째, 순차적인 검색을 해야 한다. 로그의 양이 많을 경우 순차 검색은 비효율적이다. 셋째, 해당 클라이언트에게 불필요한 로그도 함께 전파된다. 이는 변경 정보 전파시 높은 무선 통신 비용을 발생시킨다. 이 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 불필요한 로그들을 정의하고, 이들을 생성 및 검색 단계에서 제거, 여과하기 위한 기법들을 제시한다. 또한 순차 저장된 로그에 대한 검색 시간을 단축시키기 위한 구조와 기법을 제시한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.367-374
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제8권5호통권39호
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• pp.55-64
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• 2004

본 연구의 목적은 건축구조물의 지진응답제어를 위한 MR 감쇠기의 크기, 개수 및 최적위치를 결정하는 설계절차를 제안하는 것이다. 기존의 연구에서 제안된 MR 감쇠기의 모델링 방법들의 특성과 차이점을 진동제어효과의 관점에서 분석하였으며, 이 모델 중 해석이 간단하고 이력특성을 모사할 수 있는 이력 이점성 모델을 사용하여 MR 감쇠기의 변수연구를 수행하였다. 건축구조물의 층간에 설치되는MR 감쇠장치의 용량은 지진응답의 경우 구조물의 주기와 감쇠비에 따라 층전단력이 다르게 됨을 고려하여, 20개의 지진하중에 대한 해석으로부터 구한 응답스펙트럼을 이용하여 결정하였으며, 설치 갯수에 따른 제어경향을 분석하였다. MR 감쇠기의 크기, 개수, 그리고 최적위치를 결정하기 위한 방법이 제안되었으며, 기존의 점성감쇠기 설계시 이용되는 층간변위 혹은 층간속도가 가장 큰 층에 순차적으로 설치하는 방법과의 비교를 통해 유효성을 검증하였다. 수치해석결과는 제안된 방법을 사용하여 MR 감쇠기의 크기, 개수, 그리고 위치를 합리적으로 결정할 수 있음을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.97-121
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• 2001

본 연구에서는 웹 마이닝을 이용하여 기업과 소비자간 전자상거래(Business-To-Customer Electronic Commerce)환경에 기초한 가상상점(Cyber market)의 상품 관리자 입장에서 효율적인 상품관리를 가능케 하는 시스템적 접근방법을 통한 상품관리 방법론을 제시하고자 한다. 또한 이 상품 관리 방법론을 실제 웹 상에서 운영되고 있는 가상상점에 직접 적용하여 봄으로써 실증적인 예를 보여주고자 한다.

• 품질경영학회지
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• 제41권1호
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• pp.109-118
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• 2013

혼합물 성분비와 공정변수들에 관한 실험 자료가 주어진 경우에, 주어진 실험 자료를 잘 설명하는 적절한 결합모형을 찾는 것은 중요한 과제이다. 우선 모형 선택 기준에 부합하는 시작모형의 후보들을 교적모형의 범주에서 찾고, 다음으로 선택된 시작모형을 완전모형으로 간주하여, 모형의 간결성의 원칙에 따라서 완전모형의 부분모형으로 구성된 적절한 결합모형들을 찾는데, 일반적으로 여러 개의 결합모형들이 추천된다. 주어진 실험 자료에 대한 적절한 모형으로 여러 개의 모형이 추천된 경우에, 엔지니어들의 실용적인 관심사는 각각의 결합모형에 대한 반응변수의 기대값의 예측치와 예측치의 표준편차의 추정치를 동시에 최적으로 하는 최적조건의 찾기이다. 이를 위한 실용적인 방법으로 반응변수가 여러 개인 다중 반응표면 분석에서 동시 최적화 기법을 활용한 최적조건을 찾는 방법을 제안하고, 잘 알려진 혼합물성분-공정변수 실험 자료에 대해서 Design Expert 8.0을 활용하여 적절한 결합모형들을 찾고, 이 모형들을 동시에 최적화하는 최적조건 찾기가 예시된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권5호
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• pp.392-401
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• 2001

현대 사회는 이미지 데이타의 홍수라 해도 과언이 아닐 정도로 이미지 데이타는 기하 급수적으로 증가하고 있다. 이렇게 방대한 양으로 증가하는 이미지 데이타를 효과적으로 관리하기 위해서는 이미지데이타를 위한 고차원 색인구조가 필요하다. 그러나 아직 국내에서는 상용 DBMS(Database Management System)에서 이러한 색인구조를 지원한 예가 없다. 이 논문에서는 고차원 색인구조인 CIR-트리를 국내에서 개발한 바다-III DBMS의 하부 저장시스템인 MiDAS-III에서 설계하고 구현하여 보다 효과적으로 이미지 데이타를 관리할 수 있도록 한다. 이 논문에서 구현한 CIR-트리 관리기를 순차검색과의 비교를 통해 성능을 입증한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.31-40
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• 2009

오늘날 실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 영화제작, 게임 개발, 재활의학, 스포츠 분석 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 시간에 따라 변화하는 일련의 자세로 이루어진 동작 데이터는 그 내용을 신속하고 정확하게 파악하는 것이 쉽지 않다. 이는 특히 많은 양의 동작데이터를 관리하고 원하는 동작을 찾고자 할 때 장애가 되곤 한다. 널리 사용되는 한 가지 방법은 동영상을 재생하듯이 관찰 시점을 진전시키는 동시에 3차원 공간상의 시야를 조절하는 것이다. 하지만 이 방식은 시점과 시야의 두 요소를 함께 고려하면서 데이터의 길이에 비례하는 시간 동안 지속적인 상호작용을 수행하여야 하는 번거로움을 야기한다. 본 논문은 동작 데이터를 분석하여 일련의 효과적인 관찰 시점 및 시야를 자동으로 찾아내고, 이로부터 생성된 이미지 시퀀스를 만화책 레이아웃 형식으로 배치하는 새로운 시각화 방법을 제안한다. 사용자는 만화책을 읽는 것처럼 바르게 전체 흐름을 파악할 수 있고, 원하는 동작이 등장하는 부분을 쉽게 찾아낼 수 있다. 이동, 권투, 환경과의 상호작용 등 여러 종류의 동작 데이터를 만화책 형식으로 시각화한 결과를 보임으로써 제안된 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.381-392
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• 2002

본 논문에서는 시계열 데이타베이스에서의 모양 기반 검색 문제에 관하여 논의한다. 모양 기반 검색은 실제 요소 값과 관계없이 질의 시퀀스와 유사한 모양을 갖는 (서브)시퀀스를 찾는 연산이다. 본 연구에서는 모양 기반 서브시퀀스 검색을 위한 새로운 기법을 제안한다. 먼저, 시프팅, 스케일링, 이동 평균, 타임 워핑 등 변환들의 다양한 조합을 지원하는 모양 기반 검색을 위하여 새로운 유사 모델을 제시한다. 또한, 이러한 유사 모델을 기반으로 하는 모양 기반 검색을 효과적으로 처리하기 위하여 효율적인 인덱싱 및 질의 처리 기법들을 제안한다. 제안된 기법의 유용성을 규명하기 위하여 실제 데이타인 S&P 500 주식 데이터를 이용한 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 질의 시퀀스의 모양과 유사한 모양을 갖는 서브시퀀스들을 성공적으로 검색할 뿐만 아니라 순차 검색 기법과 비교하여 66배까지의 상당한 성능 개선 효과를 갖는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1318-1324
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• 2007

지금까지의 상품 검색 방법으로는 찾고자하는 정보를 검색할 때 주로 단어의 빈도수나 어휘 정보를 이용하는 키워드 기반의 검색이 주로 쓰이고 있었다. 키워드 기반의 검색에서는 사용자의 질의와 관련이 없는 문서들까지도 같은 결과로 나타내 주고 이로 인해 사용자는 제시된 결과를 한번 더 수동적으로 검색해야하는 부담을 않게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 온톨로지가 대두되었다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 상품 검색 시스템을 직접 구축하여 분류별 검색을 통해 얼마나 정확한 검색을 하는지 실험하였다. 실험을 위해 전국적으로 On/Off라인 할인점을 운영 중에 있는 A할인점의 상품 데이터 약 40,000여개를 데이터 베이스로 구축하였고 User Interface 개발환경은 JSP와 PowerBuilder9.0을 사용하여 검색 시스템을 개발하여 실험하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하고 설계한 상품 도메인 온톨로지를 이용한 검색 방법이 기존의 기반의 검색 방법보다 우수한 결과를 나타내고 있음을 입증하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권1호
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• pp.148-163
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• 2021

Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.