• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.330-334
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• 2006

본 논문에서는 컴퓨터로 정밀 계측기기들을 자동 제어하고 데이터를 측정하기 위하여 기존의 상용 프로그램을 사용하지 않고 Excel VBA(Visual Basic for Applications)를 이용하는 방법에 대하여 연구하였다. 이는 반복측정 및 통계적 수치계산 등에서 많은 장점을 지니고 있어 수많은 국가교정기관 및 일반 산업체에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.446-449
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• 2009

본 논문에서는 컴퓨터로 정밀 계측기기을 자동 제어하고 데이터를 측정하기 위하여 기존의 상용 프로그램을 사용하지 않고 Excel VBA(Visual Basic for Applications)를 이용하는 방법에 대하여 연구하였다. 이는 반복측정 및 통계적 수치계산 등에서 많은 장점을 지니고 있어 수많은 국가교정기관 및 일반 산업체에서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2003.06a
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• pp.203-207
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• 2003

본 논문에서는 컴퓨터로 정밀 계측기 기들을 자동 제어하고 데이터？ 측정하기 위하여 기존의 상용 프로그램을 사용하지 않고 Extol VBA(Visual Basic for Applications)를 이용하는 방법에 대하여 연구하였다. 이는 반복측정 및 통계적 수치계산 둥에서 많은 장점을 지니고 있어 수많은 국가교정기관 및 일반 산업체에서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.219-219
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• 2020

하천의 수질을 나타내는 환경지표 중 국가 TMS(Tele Monitoring system)의 수질측정망을 통해 관리되고 있는 지표로는 DO, BOD, COD, SS, TN, TP 등 여러 인자들이 있다. 이러한 수질인자는 하천의 자정작용에 있어 많은 영향을 나타내고 있다. 이를 활용한 경제적이고 합리적인 수질관리를 위해 하천의 자정작용을 활용하는 것이 중요하다. 생물학적 작용을 가장 효과적으로 활용하기 위해서는 수질오염 데이터에 기초한 수질예측을 채택하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해서는 수질인자의 데이터를 측정하고 축적해 수질오염을 예측하는 것이 필수적인데, 실제적으로 수질인자의 일일 측정은 비용 관점에서 쉽게 접근할 수 없다. 본 연구에서는 시계열 학습으로 알려진 RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Term Memory) 알고리즘을 활용하여 기존에 측정된 수질인자의 데이터를 통해 시간당 및 일일 수질인자를 예측하려고 했다. 연구에 앞서, 기존에 시간단위로 측정된 수질인자 데이터의 이상 유무를 확인 후, 에러값은 제거하고 12시간 이하 데이터가 누락되었을 때는 선형 보간하여 데이터를 사용하고, 1일 데이터도 10일 이하 데이터가 누락되었을 때 선형 보간하여 데이터를 활용하여 수질인자를 예측하였다. 수질인자를 예측하기 위해 구글이 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였고, 연구지역으로는 대한민국 부산에 위치한 온천천의 유역을 선정하였다. 수질인자 데이터 수집은 부산광역시에서 운영하는 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모델의 연구를 위해 하천의 수질인자, 기상자료 데이터를 입력자료로 활용하였다. 분석에서는 입력자료와, 반복횟수, 시계열의 길이 등을 조절해 수질 요인을 예측했고, 모델의 정확도도 분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.6
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• pp.1263-1272
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• 2014

Longitudinal categorical data commonly occur from medical, health, and social sciences. In these data, the correlation of repeated outcomes is taken into account to explain the effects of covariates exactly. In this paper, we introduce marginalized random effects models that are used for the estimation of the population-averaged effects of covariates. We also review how these models have been developed. Real data analysis is presented using the marginalized random effects.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.161-165
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• 2006

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.6
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• pp.694-699
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• 2012

In this paper, semiconductor package inspection results using white light interferometer with large F.O.V., in order to apply semiconductor product inspection process, are shown. Experimental 3D data repeatability test results for the same special bumps of each substrate are shown. Experimental 3D data repeatability test results for all the bumps in each substrate are also shown. Semiconductor package inspection using white light interferometer with large F.O.V. is very important for the fast 3D data inspection in semiconductor product inspection process. This paper is surely helpful for the development of in-line type fast 3D data inspection machine.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.199-200
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• 2018

본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경의 분산 게이트웨이 시스템(Distributed-Gateway System)에서 사용되는 수 천 개 이상의 센서에서 데이터 전송을 받는 각 게이트웨이의 데이터 처리 속도를 향상시키고 작업 오류를 줄이기 위하여 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용한 센서 데이터 할당 기법을 제안한다. 각 센서의 반복 측정 간격과 중요도에 따라 작업부하(Workload)를 구하고, 이를 순차 반복 비교를 통해 Sub-task 값을 구한다. 이렇게 구해진 Sub-task값을 기준으로 각 게이트웨이에 할당시킴으로써 신뢰성과 정확성, 신속성을 확보한다.

• Proceedings of the Society of Korea Industrial and System Engineering Conference
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• 2002.05a
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• pp.297-302
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• 2002

족형 설계를 위한 발 치수의 측정과 관련된 국내 연구는 매우 부진한 형편이다. 발과 관련된 치수의 자료로는 1992년 공업진흥청(현 중소기업청)에서 실시한 국민인체 측정 조사 연구 (공업 진흥청, 1992)와 1997년 국민체위조사를 바탕으로 국민 치수 표준화 연구(기술표준원, 1999) 등 극히 미미한 실정이다. 그리고 측정된 데이터는 주로 마틴식기기를 사용하여 측정함으로 측정시 생길 수 있는 여러 오차, 즉 측정오차, 입력오차 등을 내재하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 측정시 생길 수 있는 오차를 최소화하면서 반복성과 재현성이 뛰어난 3D 측정기기를 선정, 사용하여 일반적인 신발제작자들이 필요로 하는 그리고 일반 논문에서 제시한 신발 제작시 요구되는 발 치수에 관련된 데이터를 얻기 위한 의사결정지원시스템을 전개하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12a
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• pp.345-348
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• 2011

본 논문에서는 LFT와 같은 고점도 수지의 점도를 추정하기 위한 방법을 제시하였다. 실제 사출공정에서의 점도를 추정함으로써 신뢰할 수 있는 점도데이터를 제공하기 위한 방법을 제시 하였다. 우선 금형 내에 캐비티 압력을 측정할 수 있는 시스템을 구성하였고, 이 시스템을 이용해서 실제 사출과정에서 나타나는 압력 변화를 측정하는 것이다. 상용화 된 CAE 프로그램(Moldflow)은 사출공정에서 캐비티 내부를 흐르는 수지의 압력변화를 모사할 수 있다. 만약, CAE D/B에 있는 수지의 점도 데이터가 정확하다고 가정하면, 실험에서 측정한 압력 프로파일과 CAE로부터 계산 된 압력 프로파일이 일치해야 한다. 이것이 실험값과 일치하지 않으면 가정한 값을 CAE D/B에 입력해서 일치할 때까지 반복함으로써 신뢰성 있는 점도를 추정 할 수 있다. 한편, LFT에 대하여 적용하여 최적화 된 점도 데이터도 추정할 수 있었다.