• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.602-607
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• 2002

금형가공에서 사용되는 밀링머신의 가공시 공구와 피삭재의 접합면에서는 절삭가공의 잔유물인버(Burr)가 생성되고, 이러한 버는 작업효?ㅘ 정밀도를 감소시키며 후처리과정(Deburring)을 야기시키는 원인이 된다. 그러므로 정밀도와 작업효율을 극대화하기 위해서는 이러한 버의 생성원리를 파악함과 동시에 Exit 버 판별을 하여 최적의 가공조건을 맞추어 주어야 하는데, 이에 밀링가공을 통해 생성되는 버의 형태와 Exit 각 등을 파악, 알고리즘으로 개발하여 좀 더 효율적인 가공조건을 제시하고자 한다. 본 연구는 이제까지 개발된 실제 가공에서 사용되는 임의형상의 데이터를 통해 점, 선, 원 및 원호(Arc)에 이르는 형상을 인식하는 Exit 버 판별시스템을 소개하고자 한다. 아울러 실제 가공과 더욱 유사한 환경을 만들기 위해 단일 경로에서부터 다중경로에 이르는 복합적인 환경 구현은 물론 점과 선으로 이루어진 도형과 원(구멍)형태의 피삭재 환경을 통합, 두 가지 다른 형태의 환경이 복합적으로 존재할 경우의 Data를 인식하고 아울러 다양한 방향성을 가진 선으로 이루어진 형상에 이르기까지의 다양한 피석재 Data를 구현하고, 입력된 절삭조건을 해석하여 임의형상을 가진 다양한피삭재에서의 단일 및 다중 가공 경로 상에서 발생될 버를 해석하고 최소화 및 최적 절삭가공공정을 찾아 작업 효율성을 극대화하는 목적의 해석 알고리즘을 Windows 프로그램으로 구현하고자 한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제10권1호
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• pp.108-113
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• 1993

This paper proposes a method for obtaining blend surfaces between machining data of surfaces. This blending algorithm consists of trangation, detection, tracing, construction of blend surfaces, and generation of machining data for the blend surfaces. Inpus of the algorithm are a blend radius and machining data of surfaces to be blended. CL data as well as CC data can be applied as an input machining data of the algorithm.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.301-303
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• 2002

컴퓨터가 널리 보급되고 인터넷이 발전함에 따라 수없이 많은 정보가 디지털 형태로 생산되고 있다. 이러한 정보를 사람이 일일이 가공하고 분류하기에는 한계가 있으므로 자동으로 문서를 분류하고자 하는 연구가 대두되었다. 문서를 자동으로 분류하기 위해 기계학습 방법이 많이 이용되고 있다. 기계학습방법을 이용한 문서분류가 좋은 성능을 내기 위해서는 충분한 양의 학습데이터가 필요하다. 학습데이터를 만들기 위해서는 사람이 일일이 분류해야 하므로, 비용이 많이 든다. 본 논문에서는 적은양의 labeled 데이터로부터 시작하여, 점증적으로 unlabeled 데이터를 학습에 참여시킴으로써, 문서분류의 성능을 높이고자 한다. 실험을 통해 Unlabeled 문서데이터를 사용한 것이 좋은 성능을 보였음을 알 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.207-209
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• 2010

오늘날 네트워크 통신은 다양한 해킹방법들로부터 데이터를 보호하기 위하여 다양한 암호화 알고리즘을 사용하여 통신하고 있다. 이렇게 사용되는 암호화 알고리즘에서 키가 누출되어 해킹되었을 경우 데이터에 대한 정보누출 및 수정, 삭제 등의 데이터 가공을 당하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하기 위하여 본래의 데이터를 섞고, 재조립하는 조립알고리즘을 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제33권3호
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• pp.315-321
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• 2015

ATMS는 양방향통신이 가능한 DSRC 통신방식을 이용하여 기지국을(RSE) 통과하는 하이패스장착차량과 통신하며, 두 지점간 동일한 ID를 가지는 차량의 RSE 통신시간 자료를 활용하여 구간별 통행시간을 산출하고 있다. 도시부 통행의 특성은 신호교차로로 인하여 수집 주기에 따라 통행시간이 매우 불규칙하지만 직전 수집 주기의 데이터만 사용하는 기존 통행시간 가공 방법으로는 현재 통행시간을 추정하기가 어려웠다. 본 연구에서는 직전 수집주기의 데이터 뿐 아니라 해당 시간대의 과거데이터인 패턴데이터를 퓨전하여 가공하는 방법을 분석하였다. 분석 대상 구간은 전주시 주간선도로 기능을 하고 있는 백제대로로 선정하였으며, 수집데이터의 이상치제거 및 패턴데이터 구축 등은 기존 연구방법을 활용하였다. 분석결과 실시간 데이터(20%), 패턴 데이터(80%)의 비율로 추정한 데이터와 해당 주기에 통행한 데이터의 평균 오차값(절대값)이 37.5s이며, t-검증을 통한 검증 결과 95%의 유의수준에서 최소인 것으로 분석되었다. 따라서 직전 수집 주기에 수집된 데이터와 해당 시간의 패턴데이터를 활용하여 통행시간을 추정하는 방법이 시내부 통행시간 가공방안으로 적합하다고 판단된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.111-114
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• 2006

본 논문은 GeometriX장비를 통해 획득된 데이터를 가공하여 Morphable 모델을 생성한다. 기존의 MPI[3]에서 만들어진 Morphable 모델은 Cyberware[10]장비로 획득된 가공하지 않은(raw) 데이터를 사용하였기 때문에 픽셀의 수와 정점의 수가 같아 원칙적으로 대용량의 데이터를 가진다. 이를 해결하고자 모델 생성에 참조되는 픽셀의 수가 정점의 수 보다 월등히 많은 모델을 사용한 Morphable 모델을 생성한다.

• 기계와재료
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• 제21권3호
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• pp.62-73
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• 2009

전력기기에서 발생하는 부분방전을 정확히 측정하고 이를 올바르게 해석하는 작업은 신뢰성 있는 진단법을 개발하고 이를 현장에 적용하는데 있어 대단히 중요하다. 측정된 고주파 데이터를 패턴 분석이 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정을 수행하고, 가공된 데이터를 패턴인식을 통하여 기존의 각 노이즈 및 부분방전 패턴과 비교하여 실제 측정된 데이터가 어떤 부분방전 패턴인지 판단한다. 패턴 인식 처리 방법으로는 컴퓨터 분야 신경회로망의 BP 알고리즘과 SOM 알고리즘이 널리 사용되고 있으며 본 연구에서는 TF-MAP, PRPDA, EBP 알고리즘을 이용하여 부분방전 패턴인식 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.373-377
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• 2018

판례는 재판에 대한 선례로, 법적 결정에 대한 근거가 되는 핵심 단서 중 하나이다. 본 연구에서는 채권회수를 예측하는 서비스 구축을 위한 단서를 추출하기 위해 채권 회수 판례를 수집하여 이를 분석한다. 먼저 채권 회수 판례에 대한 기초 분석을 위하여, 채권 회수 사례와 비회수 사례를 각 20건씩 수집하여 분석하였으며, 이후 대법원 및 법률 지식베이스의 채권 관련 판례 12,457건을 수집하고 채권 회수 여부에 따라 가공하였다. 채권 회수 사례와 비회수 사례를 분류하기 위한 판례 내의 패턴을 분석하여 레이블링하고, 이를 자동 분류할 수 있는 Bidirectional LSTM 기반 심층학습 모델을 구성하여 학습하였다. 채권 관련 판례 가공 기준에 따라 네 가지의 데이터 셋을 구성하였으며, 각 데이터셋을 8:2의 비율로 나누어 실험한 결과, 검증 데이터에 대하여 F1 점수 89.82%의 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.731-734
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• 2019

새로운 IoT 디바이스의 수가 증가되고 수집 방법 및 새롭게 재가공할 수 있는 기술의 필요성이 증가되고 있다. 이에 따라 보다 가치 있는 데이터 정보로 가공 및 활용하기 위한 개방형 플랫폼 기반의 IoT 서비스 매쉬업에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 모여진 데이터를 보다 가치 있는 데이터 정보로 가공 및 활용하기 위한 시맨틱 IoT 매쉬업 처리 기술 개발 및 이를 활용하기 위한 온톨로지를 설계하고 그에 맞는 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.429-433
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• 2019

스마트폰 보급의 확산으로 제품 구매 시 웹 사이트 및 SNS를 이용하여 제품 리뷰를 참고하는 소비자들이 증가하고 있다. 전자 상거래 사이트의 제품 리뷰는 구매 예정자들에게 유용한 정보로 활용되곤 한다. 하지만 구매 예정자가 직접 제품에 대한 리뷰 데이터를 찾아 전체 내용을 일일이 읽고 분석해야하기 때문에 시간이 오래 걸릴뿐만 아니라 가공되지 않는 데이터가 줄 수 있는 정보는 한정적이다. 또한 이러한 리뷰들은 상품의 특징을 파악하기에도 어려움이 있다. 본 논문에서는 제품의 주요 이슈를 추출하고 주요 이슈에 대한 감성 분석과 감성 요약을 통해 제품 분석 및 평가를 제공하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 휴대폰 제품에 적용하여 구축한 시스템을 통해 소비자가 방대한 양의 제품의 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 제품의 주요 이슈와 가공된 분석 결과를 시각적으로 빠르게 제공받을 수 있음을 보였다.