• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.16-18
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• 2004

자원제공자 컴퓨팅(Volunteer Computing) 환경에서 자원제공자의 연산에 대한 참여(join) 및 이탈(leave), 결함 등의 동적인 연산 수행 특성을 고려한 스케줄링 기법은 안정적인 연산 수행을 지원하는 시스템의 설계에 있어서 중요한 고려사항이다. 기존의 자원제공자 컴퓨팅 연구에서는 자원제공자의 자유로운 연산 참여와 이탈 및 연산 수행 중 일시적인 연산 중단 등의 휘발성(volatility)을 고려한 결함 포용적 스케줄링 기법이 없어 연산 수행 중에 빈번한 중단이 발생하고, 연산 수행 시간이 지연된다. 본 논문에서는 이러한 자원제공자의 휘발성으로 인해 발생되는 문제를 해결하기 위해 자원제공자 컴퓨팅 환경에 부합하는 다양한 가용성(availability)을 정의, 분류하고, 공헌도(Contribution Rate) 기반 차별화 스케줄링 기법을 제안한다. 공헌도 기반 차별화 스케즐링 기밥은 헌신도(Dedication Rate)와 능력도(Faculty Rate)를 이용하여 주어진 작업량에 적합한 연산 수행 능력을 가지는 자원제공자를 선출하여 작업을 할당하고, 결함이 발생할 경우에는 결함의 종류에 따라 유연하게 대처하여 불안정한 자원 제공과 연산 중단 현상을 완화시킨다 이로써, 연산 수행에 대한 완료성과 신뢰성을 향상시켜 연산 지연 및 전체 연산 수행 시간을 단축시킨다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제11권1호통권38호
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• pp.1-11
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• 1999

본 논문에서는 강구조물의 제작 및 시공에서 용접이음부의 고품질을 확보하기 위하여 강구조물 용접이음부 외부결함의 자동검출에 관한 화상처리 알고리즘을 개발한다. 개발 알고리즘은 광학계의 적절한 배치에 의해 얻어지는 4매의 입력화상을 이용하여 기존의 기법에서 검출할 수 없었던 용접이음부 외부결함을 검출할 수 있음을 보인다. 용접 외부결함이 존재하는 시험편을 제작하고 실험을 통하여 개발 알고리즘의 유용성을 확인하였다. 또한 검출된 용접외부결함의 분류 결과를 육안검사 결과와 비교하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권6호
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• pp.205-220
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• 2018

소프트웨어 결함 예측은 결함이 자주 발생하는 모듈에 집중함으로써 소프트웨어 품질 보증 활동에 귀중한 프로젝트 리소스를 효과적으로 할당하는 데 도움이 될 수 있다. 회사 내에서 수집 된 충분한 기록 데이터를 사용하여 정확한 결함 발생 가능성이 높은 모듈 예측에 대해 WPDP (프로젝트 내 결함 예측)를 사용할 수 있다. 회사가 과거 데이터를 유지하지 못한 경우 CPDP (Cross-Project Defect Prediction) 메커니즘을 기반으로 오류를 예측하는 분류기를 만드는 것이 도움이 될 수 있다. CPDP는 다른 조직에서 수집 한 다른 프로젝트 데이터를 사용하여 분류기를 작성하기 때문에 정확한 분류기를 만드는데 가장 큰 장애물은 소스와 대상 프로젝트 간의 서로 다른 분포이다. 이 문제의 해결을 위해 효과적인 유사도 측정 기술을 식별하는 것이 중요하므로, 본 논문에서는 다양한 유사도 측정 기술을 CPDP 모델에 적용하여 성능을 비교한다. 유사도 가중치의 유효성을 평가하고, 통계적 유의성 검정 및 효과 크기 검정을 통해 결과를 검증한다. 실험 결과, k-Nearest Neighbor (k-NN), LOcal Correlation Integral (LOCI) 및 Range 방법이 유사도 측정 기술 중 상위 3 개에 속했고, 이들을 사용하는 CPDP 예측 성능이 WPDP의 성능과 유사하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.393-396
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• 1995

In this syudy, the researches classifying the artificial and natural flaws in welding parts are performed using the smart pattern recognition technology. For this purpose the smart signal pattern recognition package including the user defined function was developed and the total procedure including the digital signal processing,feature extraction , feature selection and classifier selection is treated by bulk. Specially it is composed with and discussed using the statistical classifier such as the linear disciminant function classifier, the empirical Bayesian classifier. Also, the smart pattern recognition technology is applied to classification problem of natural flaw(i.e multiple classification problem-crack,lack of penetration,lack of fusion,porosity,and slag inclusion, the planar and volumetric flaw classification problem). According to this results, if appropriately learned the neural network classifier is better than ststistical classifier in the classification problem of natural flaw. And it is possible to acquire the recognition rate of 80% above through it is different a little according to domain extracting the feature and the classifier.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2005년도 제25회 추계학술대회논문집
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• pp.158-161
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• 2005

본 연구에서는 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 가스 터빈 엔진의 결함 진단을 시도하였다. SVM은 벡터 공간에서 임의의 비선형 경계인 Hyperplane을 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 수학적으로 최적의 해를 찾을 수 있다고 알려져 있다. 이러한 이진 분류용 SVM을 다층으로 결합하여 가스 터빈의 결함을 정량적으로 판단해 내는 방법을 제안하였으며 기존의 Multi Layer Perceptron(MLP)보다 빠르고 신뢰성 있는 진단 결과를 보여주었음을 확인하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제10권2호
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• pp.102-109
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• 2006

본 논문에서 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단 알고리즘을 개발하기 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. 신경망을 이용한 시스템은 비선형성이 과도한 데이터를 학습할 때 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 분류 정확률이 낮아질 수 있다. 이러한 위험성을 보안하기 위해 SVM에 의한 ANN의 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였다. 이것은 SVM을 이용하여 결함 위치를 판별 한 후 신경망이 선택적으로 학습을 하는 방법으로 학습 데이터의 비선형성을 줄여 분류 정확률을 높이기 때문에 신경망을 단독으로 사용할 때보다 개선된 성능을 보여주었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.321-326
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• 2010

본 논문에서는 세라믹을 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 자동으로 확인하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출하고, 추출된 윤곽선의 방향 정보를 $9{\times}9$ 마스크에 적용하여 영역을 분류한다. 그리고 분류된 각 영역을 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상을 보정하고, 4-방향 윤곽선 알고리즘을 적용하여 객체를 추출한다. 그리고 추출된 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 손상된 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 비파괴검사를 통하여 얻어진 영상을 대상으로 실험한 결과, 손상된 영역이 정확히 검출되는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.724-726
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• 2004

DNA 마이크로어레이 기술의 발전은 암의 조기 발견 및 예후 예측을 가능하게 해주었으며, 이와 관련된 많은 연구가 진행 중이다. 마이크로어레이 데이터의 분류에서 관련 유전자들의 선택은 필수적이며, 유전자 선택방법은 분류기와 짝을 이루어 특징-분류기를 형성한다. 이제까지 여러 가지 특징-분류기를 사용하여 마이크로어레이 데이터를 분류해 왔지만, 알고리즘의 한계와 데이터의 결함 등으로 인하여 최적의 특징-분류기를 찾기 어려웠다. 따라서 앙상블 분류기를 이용하여 높은 분류성능을 얻는 방법이 시도되어왔으며. 최적의 것을 찾기 위하여 유전자 알고리즘이 사용되기도 했다. 본 논문에서는 이를 발전시켜 다양한 최적의 앙상블을 생성하기 위해 종분화 방법을 사용한다. 림프종 암 데이터에 대하여 leave-one-out cross-validation을 적용한 결과, 제안한 방법으로 다양한 최적해를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.76-84
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• 2011

임베디드 시스템은 적용되는 분야에 따라 태스크의 완료에 대한 실시간성이 보장되어야 하는 경우가 있다. 또한 실시간성을 제공하는 시스템에서는 다양한 이유로 인해 태스크의 결함이 발생할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 프로세서를 가지는 임베디드 시스템에서 주기적 태스크 집합의 마감시간을 보장하면서 결함이 발생한 태스크의 결함을 허용하는 태스크 스케줄러를 설계한다. 임베디드 시스템에서 실시간성을 제공하기 위해서 태스크를 주기적 및 비주기적 특성으로 분류한 후 주기적 태스크는 고정 우선순위 실시간 태스크 스케줄링 기법에서 최적의 알고리즘으로 알려진 RMS(Rate Monotonic Scheduling) 기법을 적용하여 실행한다. 주기적 태스크들의 실행 시간을 분석한 후, 결정되는 잉여 시간을 관리함으로써 비주기적 태스크들의 실행을 보장한다. 또한 일시적인 태스크의 단일 결함을 허용하기 위한 결함 허용 기법을 제공한다. 이를 위해 백업 시간을 관리하고 태스크에서 결함이 발생할 경우, 결함이 발생한 태스크를 재실행함으로써 복구 작업을 수행한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제18권6호
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• pp.464-476
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• 1998

원자력 발전소 증기발생기 전열관 검사에 사용되는 와전류 탐상에 있어 결함신호로부터 결함의 형상, 크기, 위치를 정확히 결정하는 것은 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 이에 본 연구에서는 유한요소 해석으로 얻은 학습표본으로 훈련시킨 신경회로망을 이용해 이러한 와전류 결함신호의 역문제를 풀었다. 우선 4종류의 축대칭와 전류 결함신호를 총 216개 생성하고, 각각의 결함신호에 대해 24개씩의 와전류 특징을 추출한 후, 그 중에서 결함분석에 유용한 13개의 특징을 선택하였다. 그리고 이렇게 선별된 특징을 기반으로 4가지 형상의 결함에 대한 분류작업을 확률신경 회 로망에 의해 수행하고, 그 결과로 형상이 결정된 결함에 대한 크기산정을 역전파신경 회로망을 사용하여 실시하였다.