• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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• v.30 no.4
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• pp.69-78
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• 2023

With the rapid growth of artificial intelligence, the demand for semiconductors is enormously increasing everywhere. To ensure the manufacturing quality and quantity simultaneously, the importance of automatic defect detection during the packaging process has been re-visited by adapting various deep learning-based methodologies into automatic packaging defect inspection. Deep learning (DL) models require a large amount of data for training, but due to the nature of the semiconductor industry where security is important, sharing and labeling of relevant data is challenging, making it difficult for model training. In this study, we propose a new framework for securing sufficient data for DL models with fewer computing resources through a divide-and-conquer approach. The proposed method divides high-resolution images into pre-defined sub-regions and assigns conditional labels to each region, then trains individual sub-regions and boundaries with boundary loss inducing the globally coherent and seamless images. Afterwards, full-size image is reconstructed by combining divided sub-regions. The experimental results show that the images obtained through this research have high efficiency, consistency, quality, and generality.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.06a
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• pp.347-353
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• 2002

최근에 들어 SI 산업을 육성하기 위한 다양한 정책이 추진되고 있다. SI 산업을 발전시키기 위해 관련 법과 제도를 정비하는 일은 산업 발전의 토대를 마련한다는 측면에서 매우 중요하고, 공정 경쟁의 기반을 구축한다는 측면에서 시급한 과제이다. 본 연구에서는 관련법과 제도를 종합적으로 분석하고, SI 산업의 특징을 파악한 후, SI 산업의 발전을 위하여 필요한 법과 제도의 개선방안을 토의한다. 본 연구는 광범위한 법과 제도의 체계 전체를 다루지 않고 그동안 산업계와 관련 기관에서 중점적으로 논의된 과제를 중심으로 분석하고 대안을 토의하였다. 산업구조에 대한 논의와 산업 진흥에 대한 논의를 추가하여 가능한 종합적인 분석이 되도록 하였다. 그러나 본 연구는 엄격한 방법론적 접근이나 통계적 분석을 사용하지 않고 정성적 분석을 주로 채택하였기 때문에 향후 체계적인 접근과 실제 데이터에 의한 검증 및 연구의 심화가 필요하다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.3
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• pp.129-136
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• 2019

There are a variety of entities in natural language such as people, organizations, places, and products. These entities can have many various meanings. The ambiguity of entity is a very challenging task in the field of natural language processing. Entity Linking(EL) is the task of linking the entity in the text to the appropriate entity in the knowledge base. Pairwise based approach, which is a representative method for solving the EL, is a method of solving the EL by using the association between two entities in a sentence. This method considers only the interdependence between entities appearing in the same sentence, and thus has a limitation of global interdependence. In this paper, we developed an Entity2vec model that uses Word2vec based on knowledge base of RDF type in order to solve the EL. And we applied the algorithms using the generated model and ranked each entity. In this paper, to overcome the limitations of a pairwise approach, we devised a pairwise approach based on comprehensive interdependency and compared it.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.296-300
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• 2004

질의 응답 시스템이 정확한 정답을 제시하기 위해서는 사용자가 요구하는 정답의 유형을 결정할 필요가 있다. 질의분석의 일반적인 접근법으로는 의문사 정보, 규칙 그리고 통계 정보에 기반한 방법들이 있다. 본 논문에서는 술어정보를 이용한 질의분석을 제안한다. 먼저 의문사 정보를 이용하여 상위정답유형을 결정하고 질의문의 술어 정보와 구문 구조 정보를 이용하여 초점단어(focus word)를 추출한다. 초점단어란 정답유형을 결정하는데 단서가 되는 단어로써, 추출된 초점단어에 의해 75개의 하위정답유형 중 하나가 결정된다. 실험에 앞서 정답 유형별로 6개의 상위범주와 75개의 하위범주를 정의하였으며, 실험에는 학습 데이터의 일부와 일반 Web에서 수집한 테스트 데이터가 사용되었다. 실험결과 상위범주는 97.6%, 하위범주는 77.8%의 정확도를 보였으며 초점단어는 92.5%의 정확도를 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.10B
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• pp.866-871
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• 2006

This paper presents the design of a reservation-based MAC protocol to support multimedia traffic over mobile ad-hoc networks and evaluates its performance. Our MAC protocol is based on a hierarchical approach consisting of two sub-layers. The lower sub-layer of the MAC protocol with reservation provides a fundamental access method using CSMA/CA in order to support asynchronous data traffic over mobile ad-hoc networks. The upper sub-layer supports real-time periodic data by making a slot reservation before transmitting actual data. The proposed protocol has been validated through simulations using ns-2. The results show that the proposed MAC protocol can offer higher throughput and lower delay than standard implementations of the IEEE 802.11.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.522-523
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• 2023

CTR(Click Through Rate) 예측은 사용자가 광고나 아이템을 클릭할 확률을 예측하는 데 사용되는 용어로, 광고 분야에서 중요한 연구 분야로 자리 잡았다. 인터넷 데이터의 양이 증가함에 따라, 전통적인 피쳐 엔지니어링의 인건비는 계속해서 상승하고 있다. 특징 상호 작용에 대한 의존도를 줄이기 위해, 본 논문은 TMH(Two-Tower Multi-Headed Attention Neural Network) 접근법이라고 하는 명시적인 특징 상호 작용과 암시적인 특징 상호 작용을 결합한 융합 모델을 제안한다. CTR 예측에서 TMH 의 효과를 평가하기 위해 3 개의 실제 데이터 세트를 사용하여 많은 수의 실험을 수행하였다. 성능은 3 개의 데이터 세트에서 0.12%, 0.41% 및 0.68%으로 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.45-45
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• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.21 no.2
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• pp.173-190
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• 2015

The purpose of this study is to improve bankruptcy prediction models by using a novel hybrid under-sampling approach. Most prior studies have tried to enhance the accuracy of bankruptcy prediction models by improving the classification methods involved. In contrast, we focus on appropriate data preprocessing as a means of enhancing accuracy. In particular, we aim to develop an effective sampling approach for bankruptcy prediction, since most prediction models suffer from class imbalance problems. The approach proposed in this study is a hybrid under-sampling method that combines the k-Reverse Nearest Neighbor (k-RNN) and one-class support vector machine (OCSVM) approaches. k-RNN can effectively eliminate outliers, while OCSVM contributes to the selection of informative training samples from majority class data. To validate our proposed approach, we have applied it to data from H Bank's non-external auditing companies in Korea, and compared the performances of the classifiers with the proposed under-sampling and random sampling data. The empirical results show that the proposed under-sampling approach generally improves the accuracy of classifiers, such as logistic regression, discriminant analysis, decision tree, and support vector machines. They also show that the proposed under-sampling approach reduces the risk of false negative errors, which lead to higher misclassification costs.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.634-636
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• 2000

기존의 병렬 볼륨 렌더링 방법들은 프로세서간의 발생하는 많은 통신량 때문에 통신 속도가 매우 빠른 병렬컴퓨터를 이용하였고 통신속도가 느린 분산 환경에서는 구현이 불가능해 보였다. 또한 가시화하려는 볼륨 데이터도 점점 방대해지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 통신 속도에 구애받지 앉을뿐더러 매우 큰 볼륨데이터를 다루는 병렬/분산 볼륨 렌더링을 제안한다. 본 방법은 고비용을 필요로 하는 원격 메모리 접근 대신에 압축을 기반으로 하여 필요한 데이터를 지역 메모리에서 빠르게 복원함으로써 좋은 성능향상(speedup)을 나타낸다. 이것은 각 프로세서가 전체 볼륨 데이터를 모두 적재하고 있다는 것을 의미한다. 다라서 렌더링 과정중에 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화할 수 있었고, 이런 방식은 높은 통신 비용으로 효율적 병렬/분산 처리가 힘든 분산 메모리 병렬 컴퓨터나 PC/워크스테이션 클러스터상에서 매우 적합하다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.3 no.2
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• pp.61-72
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• 2000

The maturation of the Web technology has reshaped the ways in which data are accessed, disseminated, and shared. Thanks to its popularity along with the advance of spatial information technology, four major changes have been further made in traditional geographic information systems (GIS) in relation to access to data, distribution of data, access to GIS functionality, and visualization of multimedia data. Although access to and dissemination of spatial data over the Web has in recent years been addressed in the literature, little research effort has addressed the issue of access to and processing of GIS analysis functions over the Web. This research explores the potential use of Web-based GIS in improving accessibility to distributed spatial data and spatial modeling tools. A prototype Web-based GIS developed in this study focuses on Web-based location-allocation modeling for spatial decision support, and employs a hybrid approach that uses the Arc/Info software as a GIS server and CGM viewer as a client-side plug-in. This research shows that Web-based GIS is a useful vehicle in conducting spatial modeling in the particular user community. In addition, this study represents the possibility of Web-based GIS in developing open spatial decision supporting systems.