• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권1호
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• pp.1-8
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• 2010

연관규칙 마이닝은 물품들 간의 동시 구매 패턴 파악에 사용되는 대표적 마이닝 기법 중 하나로, 카탈로그 설계, 교차판매, 매장배치 등 다양한 마케팅 전략 수립에 활용된다. 방대한 데이터로부터 도출된 많은 연관규칙 중 수익성이 있는 규칙만을 식별해 내는 작업은 지나치게 많은 시간 및 비용을 필요로 한다. 따라서 연관규칙들의 흥미성 평가 과정을 신속하고 체계적으로 수행하기 위해 다양한 흥미성 척도들이 고안되어 왔다. 하지만 신뢰도와 지지도를 비롯한 대다수의 척도들은 대상 물품들의 발생 빈도수에만 근거하여 도출되므로, 실제 판매 현상을 정확하게 반영하지 못한다는 한계를 갖는다. 예를 들어, 기존의 척도는 매우 큰 장바구니에서 동시 구매된 한 건의 거래와 작은 크기의 장바구니에서 동시 구매된 한 건의 거래를 동일한 빈도로 측정한다. 그런데 매우 큰 장바구니에서는 서로 연관관계가 없는 물품들이 우연히 동시에 존재할 가능성이 크므로, 이에 대한 보정이 이루어지는 것이 타당하다. 기존의 척도들과 달리, 본 논문에서는 장바구니 크기 효과를 반영한 흥미성 척도를 새롭게 소개한다. 제안하는 척도는 큰 바구니에서 발생한 패턴과 작은 바구니에서 발생한 패턴에 대해 상이한 가중치를 부여하는 방식으로 계산됨으로써, 우연히 발생한 패턴으로 인해 결과가 왜곡되는 현상을 최소화할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 시뮬레이션 데이터 및 실 데이터에 대한 실험을 통해 제안하는 척도와 기존 척도가 다양한 환경 하에서 보이는 정확성과 일관성을 분석하고 그 결과를 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권5호
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• pp.409-414
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• 2010

무선 센서 네트워크에서 센서노드의 지리적인 위치를 요구하는 응용들이 현저하게 증가하고 있다. 최근 다양한 위치 측위 알고리즘들이 제안 되었지만, 대부분의 알고리즘은 특정한 하드웨어로 얻은 RSSI와 LQI 측정치를 기반으로 위치를 추정하고 있다. 본 논문에서는 이러한 추가적인 정보를 이용하지 않아도 기존 연구와 근사한 측정 결과를 얻을 수 있는 '가중 다중 링을 이용한 측위' 알고리즘 WMRL(Weighted Multiple Rings Localization)을 제안한다. 고정노드(anchor nodes)들이 배치되어 있으며, 각 고정노드는 주기적으로 서로 다른 신호 세기의 비콘(beacon) 신호를 송출한다고 가정한다. 그러면, 비콘 신호는 공간상에 링을 형성하게 되며, 파워 레벨의 세기에 따라 다수의 동심원을 형성하는 동시에 링 간에 교차영역을 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 측위 계산을 위해 각 링의 거리 비율에 따른 가중치 모텔을 제안한다. 또한, 센서노드는 수신이 가능한 고정노드로부터 가장 가까운 링을 발견할 수 있으며, 이를 활용하여 센서노드는 자신의 위치를 고정노드 좌표의 가중 합으로 구한다. 제안된 알고리즘은 분산적으로 위치를 계산할 수 있으며, 추가적인 하드웨어를 요구하지 않는다. 추가적으로, 비 신뢰적인 RSSI 및 LQI에 의존하지 않고, 각 링 간의 거리 비율로 측위가 가능한 것이 특정이다. 그럼에도 불구하고, WMRL은 시뮬레이션 결과 2개의 링, 즉 2개의 파워 레벨로 구성하였을 경우에는 기존의 centroid 방식보다 평균 측위 에러가 2배 감소하였고, 3개의 링을 구성하였을 경우에는 WCL(Weighted Centroid Localization)과 대등한 측위 결과를 보였다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 1998년도 추계학술발표회 초록집
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• pp.72-72
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• 1998

원자력발전소 1차계통내 밸브의 경면처리(hardfa따1잉에 사용되는 재료는 $90~343^{\circ}C$의 고온과 높은 접촉응력 그리고 급격한 압력변화가 일어나는 환경에서 사용되기 때문에 내마모성과 내식성 그리고 cavitation erosion 저항성이 우수한 Co계 Stellite 합금이 현재 사용되어진다. 그러나 Co가 원력발전소 1차계통의 방사선장을 형성하는 주요 원소로 알려지면서 S Stellite 합금을 대체할 수 있는 Fe계 경면처리용 합금을 개발하려는 연구가 진행되고 있다. 현재 Fe계 경면처리용 합금의 개발은 적절환 팝금원소를 첨가하여 적충결함에너지를 낮춤 으로써 전위의 교차슬립을 억제하여 표면을 경화시키고, 소성변형을 억제하여 마모저항성을 향상시키려는 방법으로 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 Fe-Cr-Ni-Si-C 합금에 Fe계 합금의 적충결함에너지를 감소시키는 것으로 알려진 vanadium을 0, 1, 2wt%첨가하여 첨가량의 변화가 cavitation erosion 저항성에 미치 는 영향을 조사하였다. Cavitation erosion 실험은 초음파를 이용하여 미세한 기포를 발생시키는 vibratory type으로 A ASTM G-32 규격에 따라 제작된 실험장치를 이용하여 $25{\pm}2^{\circ}C$의 온도의 증류수 속에 잠긴 상태에서 실시하였다. 시면은 지름 16mm, 두게 7mm의 버턴형태로 vanadium 첨가량을 변화시킨 조성을 아크 용융 방법을 이용하여 제작하였으며 hom끝단부에 부착하여 cavitation e erosion 저항성 살험을 하였다. 시편의 cavitation erosion 실험시간에 따른 무게감소량을 측 정하였으며 cavitation erosion 시킨 시편의 표면을 SEM으로 관찰하였다.겨지는 열전달 매체액 과 신규 부식억제제가 적용된 시스템 등 객관적으로 확인된 부식억제제 시스랩에 대 하여 다양한 평가 방법을 동원 비교분석하고자 하였다. 실험은 KSM 2142에 의한 무게감량법, 분극곡선 측정에 의한 $E_P$(공식개시전위), $E_R$(재부동태화전위) 측정, 시간에 따른 자연전위 변화 측정 빛 이때의 부식속도(선형분극법), 인위적인 피막 파괴 전,후 의 전위 변화 및 부식속도 측정법에 의한 국부부식 발달 저지능 등을 평가하여 각 실험결과를 비교분석하여 보았다. 수록 민감하여 304 의 IGSCC 와 매우 유사한 거동을 보인다. 본 강연에서는 304 와 600 의 고온 물에서 일어나는 IGSCC 민감도에 미치는 환경, 예민화처리, 합금원소의 영향을 고찰하고 이에 대한 최근의 연구 동향과 방식 방법을 다룬다.다.의 목적과 지식)보다 미학적 경험에 주는 영향이 큰 것으로 나타났으며, 모든 사람들에게 비슷한 미학적 경험을 발생시키는 것 이 밝혀졌다. 다시 말하면 모든 사람들은 그들의 문화적인 국적과 사회적 인 직업의 차이, 목적의 차이, 또한 환경의 의미의 차이에 상관없이 아름다 운 경관(High-beauty landscape)을 주거지나 나들이 장소로서 선호했으며, 아름답다고 평가했다. 반면에, 사람들이 갖고 있는 문화의 차이, 직업의 차 이, 목적의 차이, 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$

• 대한교통학회지
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• 제30권2호
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• pp.43-52
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• 2012

본 연구에서는 첨단안전장치의 운전지원장치중 하나인 차선이탈경고장치(Lane Departure Warning System; LDWS)의 이용자 만족도 분석에 초점을 맞추어 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 국내 실제 화물자동차 이용자를 대상으로 차선이탈경고장치를 보급하여 사용후 차선이탈경고장치의 사용만족도 및 교통사고예방효과등을 설문조사를 수행하였다. 설문분석을 통해 차선이탈경고장치의 효과를 이용자 중심 측면에서 분석하였다. 대부분 장거리 운전자가 응답대상이 되었으며, 사고발생의 경우 장시간 운전으로 인해 졸음운전등에 위험이 있는 것으로 나타났다. 교차분석 결과, 사용만족도는 평균주행거리, 경고제공시기, 차로이탈검지정확성, 날씨에 따른 검지정확성, 곡선도로주행시 검지정확성, 경고제공방식만족도와 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 또한, 교통사고 예방효과는 경고제공시기, 차로이탈 검지정확성, 날씨에 따른 검지정확성, 속도에 따른 검지정확성, 곡선도로주행시 검지정확성이 관련성이 높은 것으로 나타났다. 이항 로지스틱 회귀분석결과 사용만족도는 곡선도로에서의 경고정보시스템 정확성이 이용만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 추후 LDWS와 같은 첨단장비를 장착한 차량들의 확대 보급시 교통안전 효과분석을 위한 기초자료로 활용 가능할 것이다. 또한 차로이탈경고장치의 연구 및 보완시 도출된 변수에 초점을 맞춘다면 장치의 효과를 극대화 할 수 있을 것으로 판단된다. 아울러 LDWS기능 및 성능 개선을 위한 평가방법 개발에도 연구결과가 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권9호
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• pp.375-384
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• 2021

딥러닝 기법은 영상 처리 분야에서 높은 성능을 입증 받아 다양한 분야에서 적용되고 있다. 이러한 딥러닝 모델의 검증에 가장 널리 사용되는 방법으로는 홀드아웃 검증 방법, k-겹 교차 검증 방법, 부트스트랩 방법 등이 있다. 이러한 기존의 기법들은 데이터 셋을 분할하는 과정에서 클래스 간의 비율에 대한 균형을 고려하지만, 같은 클래스 내에서도 존재하는 다양한 특징들의 비율은 고려하지 않고 있다. 이러한 특징들을 고려하지 않을 경우, 일부 특징에 편향된 검증 결과를 얻게 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 검증 방법들을 개선하여 영상 분류를 위한 데이터 특징 커버리지 기반의 딥러닝 모델 검증 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 모델의 학습과 검증을 위한 훈련 데이터 셋과 평가 데이터 셋이 전체 데이터 셋의 특징을 얼마나 반영하고 있는지 수치로 측정할 수 있는 데이터 특징 커버리지를 제안한다. 이러한 방식은 전체 데이터 셋의 특징을 모두 포함하도록 커버리지를 보장하여 데이터 셋을 분할할 수 있고, 모델의 평가 결과를 생성한 특징 군집 단위로 분석할 수 있다. 검증결과, 훈련 데이터 셋의 데이터 특징 커버리지가 낮아질 경우, 모델이 특정 특징에 편향되게 학습하여 모델의 성능이 낮아지며, Fashion-MNIST의 경우 정확도가 8.9%까지 차이나는 것을 확인하였다.

• 비교문화연구
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• 제46권
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• pp.85-112
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• 2017

미국의 제45대 대통령으로 취임한 도널드 트럼프는 선거캠페인이 시작된 이래로 '영어유일주의'를 천명해 왔다. 이 단일언어 정책은 세계화가 본격화된 1990년대 이후 미국의 인구학적, 문화적 변화에 직면하여 이민자와 다문화주의를 거부하고 토착주의를 강조하는 흐름의 연장선상에 놓여있다. 특히, 미국의 히스패닉화와 스페인어의 성장에 대한 반작용으로 백인중심의 문화와 가치를 고수하려는 시도와 연결되어 있다. 본 논문은 이러한 트럼프의 단일언어주의를 대표적인 라티나 작가인 글로리아 안살두아가 제안하는 '경계의 언어'와 대비시키면서 코드스위칭의 효과와 이중언어 공동체의 가능성을 탐구한다. "경계지대/국경"(1987)에서 안살두아는 하위언어인 스페인어를 텍스트에 포함시키며 자신의 언어적 현실을 드러냄과 동시에, 영어와 스페인어의 교차사용을 통한 번역작업을 시도한다. 다른 한편으로는 번역의 불가능성을 드러내면서 이중언어 사용의 불가피함을 암시하는 한편, 단일언어 독자들에게 타자의 언어와 문화를 이해하고 소통해야할 필요성에 대해 역설한다. 안살두아가 구현하는 '경계의 언어'는 이질적인 민족, 계급, 세대의 언어가 충돌하고 교섭하는 게임의 과정을 통해 생성된다. 고정되기보다는 계속적으로 변화하는 언어적 형태를 통해 안살두아는 단일 언어주의를 넘어서는 새로운 시각과 더불어 다양한 언어들 사이에서 대안적 소통방식의 필요성을 제기한다.

• 환경생물
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• 제36권4호
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• pp.538-543
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• 2018

흰가루병은 시설 재배 박과류 작물에 광범위하게 발생하여 큰 경제적 피해를 유발하는 병으로서 흰가루병에 의한 피해를 예방하기 위해 실제 현장에서 사용할 수 있는 효과적인 방제체계의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 시설오이 재배지의 흰가루병에 대해 오이흰가루병에 등록된 서로 다른 계통의 4개 약제와 2종의 유기농 자재의 약제 교호살포체계별 방제효과를 조사하였다. Pyraclostrobin EC (Pyr, a.i. 22.9%), Hexaconazole SC (Hex, a.i. 2%), Flutianil EC (Flu, a.i. 5%), Penthiopyrad EC (Pen, a.i. 20%) 등 4종의 화학약제를 단일약제 반복처리 및 조합처리 방식으로 총 3회 처리한 결과 $Pyr{\rightarrow}Flu{\rightarrow}Pen$ 처리구는 87%의 높은 방제가를 나타낸 반면, Pyr 연속 3회 처리구는 32.5%의 낮은 방제가를 나타내어 해당 약제에 대한 저항성이 있음을 확인하였다. $Pyr{\rightarrow}Flu{\rightarrow}Pen$ 처리구와 보호용 살균제인 Iminoctadine-tris-albesilate SC (Imi)를 처리한 구 그리고 유기농 자재 2종의 교호살포 처리구의 방제가를 조사한 결과 $Imi{\rightarrow}Flu{\rightarrow}Pen$ 처리구의 방제가는 89%로 가장 높게 나타났으며, 유기농자재 교차살포 처리구의 방제가는 66.3%로 나타났다. 시험 결과를 바탕으로 $Pyr{\rightarrow}Flu{\rightarrow}Pen$, $Imi{\rightarrow}Flu{\rightarrow}Pen$ 처리구는 시설 오이 재배지 내 발생하는 흰가루병 피해를 최소화할 수 있는 효과적인 약제교호살포체계로 생각된다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.52-62
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• 2021

제조업 현장에서 제작 공정 수행 전 품질 불량 위험 공정을 예측하여 사전품질관리를 수행하는 것은 매우 중요한 일이다. 하지만 기존 엔지니어의 역량에 의존하는 방법은 그 제작공정의 종류와 수가 다양할수록 인적, 물리적 한계에 부딪힌다. 특히 원자력 주요기기 제작과 같이 제작공정이 매우 광범위한 도메인 영역에서는 그 한계가 더욱 명확하다. 본 논문은 제조업 현장에서 자연어 처리 및 기계학습을 활용하여 품질 불량 위험 공정을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 원자력발전소에 설치되는 주기기를 제작하는 공장에서 6년 동안 수집된 제작 기록의 텍스트 데이터를 활용하였다. 텍스트 데이터의 전처리 단계에서는 도메인 지식이 잘 반영될 수 있도록 단어사전에 Mapping 하는 방식을 적용하였고, 문장 벡터화 과정에서는 N-gram, TF-IDF, SVD를 결합한 하이브리드 알고리즘을 구성하였다. 다음으로 품질 불량 위험 공정을 분류해내는 실험에서는 k-fold 교차 검증을 적용하고 Unigram에서 누적 Trigram까지 여러 케이스로 나누어 데이터셋에 대한 객관성을 확보하였다. 또한, 분류 알고리즘으로 나이브 베이즈(NB)와 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 유의미한 결과를 확보하였다. 실험결과 최대 accuracy와 F1-score가 각각 0.7685와 0.8641로서 상당히 유효한 수준으로 나타났다. 또한, 수행해본 적이 없는 새로운 공정을 예측하여 현장 엔지니어들의 투표와의 비교를 통해서 실제 현장에 자연스럽게 적용할 수 있음을 보여주었다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권1호
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• pp.39-51
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• 2021

최근 자율주행에서 도로, 차로, 교차로, 도로 표지, 도로 시설물 등을 효과적으로 표현하기 위한 표준화된 정밀도로지도의 데이터 모델링과 더불어 실질적인 적용을 위한 관심이 크게 증가하고 있다. 현재 ISO 22726-1, ISO 14296, HERE HD Live map, NDS open lane model, OpenDRIVE, NGII HD map 등의 다양한 국제 표준 또는 산업계 표준 모델들이 활용되고 있으나, 이들 간의 모델링 방식에서 큰 차이가 존재하여 다양한 표준의 정밀도로지도를 융합하여 활용하는데 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 자율주행에서 다양한 정밀도로지도 표준 모델들의 효율적인 융합 활용을 지원하기 위하여 정밀도로지도 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로, 국내에서 접근이 용이한 국토지리정보원 정밀도로지도 모델과 산업계에서 활발히 이용되고 있는 OpenDRIVE 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 제안된 방안은 NGII HD map의 각 레이어와 OpenDRIVE의 객체 간 단순 변환을 수행하는 방안, OpenDRIVE에 신규 객체를 생성하는 방안, 그리고 선형 변환 및 데이터 융합을 이용하여 NGII HD map 데이터를 OpenDRIVE 객체로 변환하는 방안으로 구성된다. 끝으로 NGII HD map에서 OpenDRIVE로 변환된 결과 데이터에 대하여 Carla 시뮬레이터를 이용한 가시화를 통하여 검증을 수행하였다. 이러한 NGII HD map 모델의 변환 방안은 향후 자율주행에서 NGII HD map의 활용도를 높이는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제16권3호
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• pp.73-86
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• 2021

이 연구의 목적은 기업가적 혁신성을 정확하게 예측하는 고도화된 분석 모델을 탐색하는 것이다. 기업가정신 연구 분야에서는 최초로, 데이터 과학적 접근방식에 해당되는 기계학습(Machine learning)을 이용해 기업가적 혁신성(entrepreneurial innovativeness)을 예측하는 모델을 제시한다. 예측모델을 구축하기 위하여 Global Entrepreneurship Monitor(GEM)의 62개국 22,099건 데이터를 이용한다. 27개 설명변수로 이뤄진 데이터 셋을 토대로 전통적 통계방법인 다중회귀분석과, 회귀트리, 랜덤포레스트, XG부스트, 인공신경망 등 기계학습을 이용한 예측모델을 구축하고 각 모델의 성능을 비교한다. 모델의 성능 평가를 위해 RMSE(Root mean square error), MAE(Mean absolute error)와 상관관계(Correlation) 등 지표를 사용한다. 분석 결과 5가지 기계학습 기반 모델은 모두 전통적 방법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 예측 성능이 가장 좋은 모델은 XG부스트였다. XG부스트를 통한 기업가적 혁신성 예측에 있어서 기여도가 높은 변수는 창업가의 기회인지 및 시장 확장의 교차항 변수이며, 이는 신시장에서 기회를 획득하고자 하는 유형의 창업기업이 높은 혁신성을 보인다는 점을 확인했다. 이 연구는 고도화된 분석방법인 기계학습을 이용해 새로운 예측모델을 제시, 기업가정신 연구의 시야를 확장했다는 점에서 의의를 지닌다.