• 응용통계연구
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• 제23권2호
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• pp.295-304
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• 2010

산업체 공정과정에서 타겟품질변수의 실시간 예측과 관리는 품질제고, 수익율 향상에 중요한 관건이 된다. 본 연구는 내지문강판의 코팅두께를 비파괴적이고 신속한 방법으로 예측하여 균일한 품질의 강판을 생산하기 위해 UV스펙트럼데이터를 이용한 최적예측모델을 개발하고자 한다. 부분최소자승법에서 변수중요도척도를 이용한 변수선택방법은 노이즈성 영역의 독립변수를 줄임으로써 예측정확도는 높일 수 있으며, 스펙트럼데이터의 경우 원데이터보다 적절한 데이터전처리가 예측정확도를 높이는 정보를 제공하기도 한다. 본 연구에서는 부분최소자승법 예측모텔에서 변수선택방법과 데이터전처리효과가 내지문강판 코팅두께 예측정확도 향상에 기여하는 결과를 제공하고, 스펙트럼 데이터를 이용한 품질변수 예측모델 개발 시 적용할 수 있는 일반적인 변수선택방법과정을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.419-420
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• 2017

착용센서가 스포츠, 복지, 건강 등 다양한 분야에서 널리 연구되고 있다. 착용센서 시스템은 일반적으로 데이터획득, 데이터전처리, 특징값 추출 그리고 분석 단계로 구성된다. 본 연구는 착용센서 시스템 각 단계별 연구 현황과 착용센서 활용 연구현황을 살펴본다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.285-290
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• 2010

인천공항 웹사이트에 공개되어 있는 여객운항 데이터를 수집하여 공항정시운항분석을 위한 데이터마트를 두 가지 구축하였다. 이를 바탕으로 항공사별, 국가별, 출항지별, 목적지별 출도착 패턴분석을 실시하였다. 각 데이터마트는 요일, 시간 등과 같은 시간차원, 운항도시, 경도좌표, 위도좌표등과 같은 공간차원, 항공사, 공항게이트, 지연여부, 경유여부, 출도착여부 등과 같은 일반차원으로 구성되며, 예정시간, 실제시간, 지연시간, 지연율 등과 같은 측정지표를 가지고 있다. 특히 데이터전처리 과정을 통해 각 운항도시의 경. 위도 좌표값을 추가하였고, 이에 따라 세계지도 위에 정보를 디스플레이하는 시각화 분석도 실현 가능하게 되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.27-29
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• 2023

불안정한 부동산 가격은 지속적인 사회 문제로 거론되고 있는데 이는 부동산 매매 가격을 예측할 수 있는 정확한 지표가 체계적이고 구체적으로 확립되지 않았기 때문이다. 본 논문은 가격변동에 주요하게 영향을 미치는 특성을 파악하여 가격 예측 지표로 활용하기 위해 머신러닝 모델을 적용하여 특성 분석을 수행한다. 이를 위해 한국부동산원에서 제공하는 2021년 10월부터 2022년 9월까지 1년간의 역 주변 500M 이내 거래 데이터 약 30만 6천 개를 어떠한 과정으로 전처리하여 머신러닝 모델에 적용하였는지 기술한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.495-495
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• 2023

본 연구는 하수처리장 운영시스템 자료를 활용하여, 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고, 모델 정확도 향상에 대하여 검토하였다. 하수처리장에 설치된 각종 센서를 통해 실시간으로 자료가 모니터링되고 있으며, 수집된 자료는 운영시스템에 저장된다. 하수처리장 시스템은 설정된 값과 센서의 측정값을 비교해 이상치가 발생하면 운영자가 즉각적으로 조치하여 문제를 해결하고 있으나, 비정상적인 상황 발생시 이를 대처할 시간이 부족하여 적절한 조치가 이루어지지 못하는 경우가 발생 되고 있다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위해 A 하수처리장 운영자료를 활용하여 결과 예측이 신속하고 신뢰도 높은 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고자 하였다. 모델의 예측 정확도 및 신뢰성을 향상하기 위하여 결과에 영향을 미치는 주요 영향 인자를 분석하고, 이를 기반으로 모델의 추가 분석 및 개선을 수행하여 모델의 예측력을 평가하였다. 금회 연구는 데이터 전처리를 과정을 통한 인사이트를 도출하고 이를 활용하여 하수처리장 운영자료 예측 정확도를 높일 수 있었으며, 이 결과를 바탕으로 다른 하수처리장의 모델 개발시에도 유용하게 활용이 가능할 것으로 검토되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1475-1478
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• 2002

인터넷 발전과 더불어 네트워크 규모가 커지면서 효과적인 네트워크 관리의 필요성이 대두되었고 네트워크 관리자의 역할이 매우 중요한 부분을 차지하게 되었다. 웹 기반 네트워크 관리시스템은 관리를 위해 네트워크가 연결된 PC를 통해서만 관리행위를 할 수 있는데 무선인터넷이 발진하면서 무선 단말기 플랫폼 상에서 네트워크의 관리를 가능하게 하는 네트워크 관리 시스템의 구현이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 국제 표준 무선 인터넷 기술인 WAP과 클라이언트의 요청 없이 데이터전송이 가능한 WAP 푸시 기술을 통해 긴급장애 발생에 대처하는 기능을 제공함으로써 네트워크 관리자에게 이동성을 부여하여 신속하고 효율적인 네트워크 관리를 가능하게 하는 WAP기반 네트워크관리 시스템의 설계에 대해 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.484-487
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• 2022

이 연구에서는 생산기간에 따른 치밀오일 저류층의 미래 생산성을 예측하기 위해 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반의 머신러닝 모델을 제시하였다. XAI 알고리즘은 해석 가능한 인공지능을 뜻하며 예측한 최종 결과의 근거와 도출 과정의 타당성을 제공한다. 본 연구에서는 현장자료를 기반으로 데이터전처리를 수행한 후 생산 초기와 후기의 생산성을 예측하는 지도학습 모델을 제안하고, 모델의 결과를 바탕으로 XAI를 이용하여 생산성 예측 모델의 영향을 미치는 인자를 분석하였다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2012년도 춘계학술발표회 초록집
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• pp.393-396
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• 2012

신호처리원과 그 방식은 네트웍 구성시 매우 중요하다. 따라서 대단위단지에서 많이 적용되고 있는 자동화재탐지설비의 화재수신기 네트웍과 통신네트웍에 접속시와 수신기에서 발생하는 통신 데이터를 일반 통신네트윅에 접속하여 발생하는 데이터전송시 문제점에 대하여 고찰한 것이다. 경보설비의 구성에서 중계기와 수신기간의 통신 형태를 측정하여 보편화된 통신방식을 사용하였다는 것을 알 수 있었으며 수신기에서 통신네트윅간의 연결은 수신기의 Ethernet 통신모듈을 통한 프로토콜 형태를 확인하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.295-301
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• 2021

본 연구에서는 차기 개정교육과정의 개정을 앞두고 인공지능교육의 효과성을 높이기 위한 AI리터러시 교육의 필요성을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 고등학생을 대상으로 인공지능 모델링 수업을 실시하고 인공지능교육에서 학생들이 인식하는 AI리터러시에 대한 필요성과 내용 및 교육시기 등을 설문을 통해 살펴보았다. 인공지능수업에서 데이터 활용 및 데이터 전처리의 필요성에 대해서는 대체로 동의하는 결과가 나타났으며, 인공지능 수업을 진행하는 과정에서 데이터베이스 활용에 대한 기초역량이 부족하여 어려움을 겪는 경우가 많았다. 특히, 데이터 분석을 위한 파일의 구조에 대한 이해가 부족하였으며 데이터분석을 위한 데이터저장의 형태에 대한 이해도가 낮은 것으로 관찰되었다. 이러한 부분을 극복하기 위하여 데이터처리를 위한 사전교육의 필요성을 인식하였고, 그 시기로는 대체적으로 고등학교 진학 이전이 적절하다는 의견이 많았다. AI리터러시의 내용요소에 대해서는 데이터 생성 및 삭제를 비롯하여 데이터 변형과 함께 데이터 시각화의 내용에 대한 요구가 높았음을 알 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.435-441
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• 2024

수집된 대량의 데이터셋이 딥러닝 학습데이터로 사용되기 위해서는 주민번호, 질병 정보등과 같이 민감한 개인정보는 해커에게 노출되지 않도록 값을 변경하거나 암호화해야 하고 구축된 딥러닝 모델의 구조와 일치 하도록 데이터를 재구성 해주어야 한다. 현재, 이러한 작업은 전문가에 의해 수동으로 이루어지기 때문에, 시간과 비용이 많이 소요 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 딥러닝 과정에서 개인정보 보호를 위한 데이터 처리 작업을 자동으로 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 데이터 일반화에 기반한 개인정보 보호 작업을 수행하고 원형큐를 사용하여 데이터 재구성 작업을 수행한다. 제안된 기법의 타당성을 검증하기 위해, C언어를 사용하여 직접 구현하였다. 검증 결과, 데이터 일반화가 정상적으로 수행되고 딥러닝 모델에 맞는 데이터 재구성이 제대로 수행됨을 확인 할 수 있었다.