• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.248-251
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• 2020

전 반도체 제조 및 검사 공정 과정을 자동화하는 스마트 팩토리의 실현에 있어 제품 검수를 위한 검사 장비는 필수적이다. 하지만 딥 러닝 모델 학습을 위한 데이터 처리 과정에서 엔지니어가 전체 웨이퍼 영상에 대하여 결함 항목 라벨을 매칭하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 소량의 라벨 (labeled) 데이터와 나머지 라벨이 없는 (unlabeled) 데이터를 적절히 활용해야 한다. 또한, 웨이퍼 영상에서 결함이 발생하는 빈도가 결함 종류별로 크게 차이가 나기 때문에 빈도가 적은 (minor) 결함은 잡음처럼 취급되어 올바른 분류가 되지 않는다. 본 논문에서는 소량의 라벨 데이터와 대량의 라벨이 없는 데이터를 동시에 활용하면서 결함 사이의 발생 빈도 불균등 문제를 해결하는 점진적 데이터 평준화 (progressive pseudo-labeling balancer)를 제안한다. 점진적 데이터 평준화를 이용해 분류 네트워크를 학습시키는 경우, 기존의 테스트 정확도인 71.19%에서 6.07%-p 상승한 77.26%로 약 40%의 라벨 데이터가 추가된 것과 같은 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1463-1466
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• 2003

최근에 원본 컨텐츠에 부가적인 메타데이터를 워터마크 형식으로 연결시키기 위한 시도들이 많이 있었지만, 이들을 객관적으로 평가하고 비교할 수 있는 표준 도구들이 미미하였다. 이를 위해 MPEG-21 (Moving Picture Expert Group)에서는 멀티미디어 프레임워크 측면에서 이에 대한 방법들을 정의하고, 평가 절차에 대한 표준화를 시도하고 있다. 본 논문은 MPEG-21 에서 논의중인 디지털 컨텐츠와 이에 관련된 메타데이터의 지속적 연결을 위한 기술 평가 방법을 소개한다. 이 기술에 대한 배경, 표준화 현황 및 방향, 기술들의 종류, 응용분야, 기술의 평가 항목 등에 대해 자세히 서술 할 것이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.32-34
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• 2016

웹기반 3D 가시화 모듈은 선박운항 시뮬레이터 시스템을 플랫폼 종류에 제약을 받지 않고 다양한 시스템의 요구사항을 효과적으로 반영하여 웹브라우저에서 3D 가시화 시뮬레이션을 지원하는 시스템이다. 본 연구에서는 시뮬레이션 데이터를 Socket.io 이용하여 실시간으로 업데이트를 하였으며 시각 및 기상상태, 해상 환경을 재현하였다. 또한 3D 가시화 인터페이스를 이용하여 대상 선박과 항만의 3차원 모델 데이터를 로드하고, 시뮬레이션 데이터와 연동하여 실시간으로 3차원 가시화 화면을 생성하는 연구를 진행하였다. 개발된 기술은 장비 선택에 제약이 없어 시간, 인력, 공간, 예산에 유연한 시스템 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.108-111
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• 2003

컴퓨터 시스템이 다수의 사용자에게 다수의 응용을 제공하는 특성을 갖게 되면서 데이터 보안 문제에 대한 관심이 높아지게 되었다. 시스템 관리자나 소프트웨어 개발자들은 권한이 있는 사용자들에게만 특정 데이터 또는 자원을 제공하기 위해 서로 다른 종류의 접근제어(Access Control) 구현에 대한 문제가 대두 되었다. 본 논문에서는 특정 사용자에게 데이터 또는 자원을 제공하기 위한 접근제어 방법인 MLS(Multi Level Secure)의 정의와 구조를 알아보면 MLS의 연구개발 동향에 대하여 알아본다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.63-64
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• 2015

개개인의 모바일에서 자동으로 축적되는 데이터의 종류와 유형이 점점 더 다양화되고 있다. 본 논문에서는 UX를 위한 사용자 조사를 진행할 때, 사용자의 모바일에 자동으로 기록되는 '위치데이터'를 활용하는 방법론을 제시한다. 사용자 조사의 양과 질적인 효과를 증대시키기 위하여 조사자가 수행해야하는 과정에 대해 살펴보았으며, 주로 사용자 조사의 수행 주체가 되는 콘텐츠(UX) 디자이너를 위한 접근으로서 간편하고 쉽게 실행할 수 있는 방안에 중점을 두었다. 이는 정성적 조사가 지니는 한계를 일정부분 보완해줄 수 있었으며, 기존의 방법과 병행했을때 그 효과가 두드러지는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.177-180
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• 2001

본 논문에서는 신경망을 이용한 내용 기반 이미지 분류 방법을 제안한다. 분류 대상이미지는 인터넷상의 다양한 이미지들 중 오브젝트 이미지이대 웹 에이전트를 통하여 획득하고 정규화 과정을 거친다. 획득한 이미지를 분류하기 위한 특징은 웨이블릿 변란 후 추출된 질감 특징이다. 추출된 질감 특징을 이용하여 학습패턴을 생성하고 신경망을 학습한다. 그리고 구성된 신경망 분류기로 이미지를 분류한다. 본 연구에서는 다양한 질감 특징들 중에서 대비(contrast), 에너지(energy), 엔트로피(entropy)를 이용하여 특징을 추출한다. 실험에 사용한 데이터는 30종류에 대하여 각각 10개씩, 300개의 이미지들을 학습 데이터, 테스트 데이터로 사용하여 구성된 분류기의 인식률을 실험하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1907-1910
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• 2002

최근 들어 활발히 보급되고 있는 이동 통신은 편리하고 신속한 서비스로 폭발적인 가입자 수의 증가를 보이고 있다. 서비스 면에서도 기존의 음성 및 저속 데이터 서비스에서 다양한 종류의 데이터, 즉 멀티미디어 데이터 서비스로 성장한 것이다. 본 논문에서 개발한 모바일 GIS 엔진은 사용자 위치를 기반으로 한 응용인 서비스 예약 등의 부가 서비스, 위치 기반의 광고 서비스, 위치를 기반으로 한 상거래에 활용하기 위해서 개발되었다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.27-29
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• 2003

정보화시대의 발전과 더불어 우리 일상생활에 친숙하게 다가온 기술 중의 하나가 지리정보시스템(Geographical Information System: GIS)이다. GIS는 공간(지표, 지하, 해양 등)상에 분포하고 있는 정보에 대해 여러 종류의 세밀한 지도를 이용하여 효율적으로 사용자에게 제공하여 관리하는 종합정보기술이다. 통계 데이터 중에는 지리정보를 가지고 있는 경우가 상당히 많다. 하지만 지리정보를 갖는 통계 데이터의 탐색적 자료분석(Exploratory Data Analysis)을 위한 Visualization 기법에 대해서는 별로 연구된 바가 없다. 본 논문에서는 GIS를 위한 벡터맵(vector map)의 간단한 제작방법과 GIS의 개발방법, 그리고 탐색적 자료분석을 위한 Visualization기법을 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.42-44
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• 2000

다중 데이터베이스 미들웨어 시스템은 기존에 이미 개발되어 사용되고 있는 여러 상이한 데이터베이스 시스템을 상향식 기법으로 통합하여 기존 데이터베이스 시스템에 아무런 수정을 가하지 않고도 사용자에게 단일한 인터페이스로 동시에 여러 데어터베이스에 접근할 수 있도록 하는 시스템이다. 이러한 데이터 통합 미들웨어 시스템은 ERP/CRM/DW/전잔상거래 등 여러종류의 데이터 저장소를 통합 접근해야 하는 분야에서 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 한국통신에서 개발된 다중 데이터베이스 시스템인 MDATA를 종합망관리시스템 구축에 이용한 사례를 통하여 데이터 통합 미들웨어 시스템의 적용사례 및 그 유용성을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2749-2751
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• 2002

일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마을 분류하는 새로운 알고리즘을 보고한다. 데이터분포를 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스 인자을 이용하여 9 종류의 데이터을 발생하였다. 각 데이터에 대하여 GRNN의 학습인자를 최적화하였으며, 모델성능은 예측과 분류 정확도로 나누어 바이어스와 학습인자의 함수로 분석하였다. 바이어스는 모델성능에 상당한 영향을 주었으며, 학습인자와의 상호작용을 통하여 완전 분류를 이루었다.