Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.499-507
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1999
CALS/EC의 도입·활용은 생산 및 유통비용의 감축과 업무처리시간 단축 및 조직간 정보교환의 원활화를 통해 산업 및 국가경쟁력 향상에 기여하는 것으로 알려져 있다. 이제 제조업이나 서비스업을 막론하고 세계화의 추세에 맞춰 국제적으로 경쟁력을 갖춘 기업으로 성장하기 위해서는 CALS/EC의 도입이 필수적으로 요구되고 있다. 우리 나라와 같은 CALS/EC 후발국의 입장에서 볼 때, CALS/EC 도입 환경이 제대로 성숙되어 있지 못한 채 구체적인 도입 유형 및 방법론 등에 대한 연구가 취약하여 도입 관련 의사결정에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 결국 CALS/EC 도입 의사결정에 수반된 도입 목적의 파악 및 효과 측정방안, 대상요소기술의 선택, 적용 대상분야의 산정 등에 관한 구체적인 대안제시가 실무적으로 요구되고 있다. 본 연구는 위와 같은 문제점을 인식하고, CALS/EC 도입과 관련된 의사결정을 위한 기반연구를 수행함에 그 목적이 있다. 이를 위해 CALS/EC가 그 유형별로 고유한 특성이 존재한다는 전제하에 우선 CALS/EC의 유형별 분류체계 정립을 시도하였으며 각 유형의 차별성을 부각하는 유형별 특성 모형을 개발 제시하였다. 다만 본 연구의 결과물을 근거로 수립될 구체적인 유형별 도입방법 및 절차는 후속연구에서도 다루기로 한다.
Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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2001.10a
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pp.83-90
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2001
절개면의 안정도 평가와 더불어 낙석으로 인한 안전사고를 방지하기 위한 적절한 투자와 대책 마련은 도로의 신설과 유지 차원에서 실시되어야 한다. 절개면의 안정도를 정량적으로 파악하여 위험등급을 분류하는 것은 현실적으로 많은 어려움이 뒤따른다. 이는 절개면 안정도 평가시 조사인자의 선정에서 전문기술자의 주관적인 판단 차이로 인하여 발생되는 경우가 적지 않다. 본 연구에서는 절개면의 안정도 평가법 개발을 위하여 절개면의 조사인자를 설정하고 설정된 인자를 5점 척도법을 이용한 퍼지 이론으로 안정도를 평가하는 기법을 개발하였다. 또한, 정량화 값만으로 평가된 절개면 안정도에 따른 대책공법의 설정은 현장성과 적용성에서 문제가 발생할 가능성이 많다. 본 연구에서는 현장의 여건을 최대한으로 고려하여 도로 관리자뿐만 아니라 지반 전문가가 대책공법을 선정할 수 있는 기법을 개발하였다. 개발된 평가법과 시스템은 효율적인 정보관리화가 이루어지도록 전산시스템화 되어 있으며 도로절개면 유지관리시스템에 병합하여 운영하도록 되어 있다.
가상현실 기법(virtual reality technologies)를 해양안전사고 가시화 시스템 개발에 적용하기 위한 개발론에 대해서 기술하였다. ‘목포해심’ 재결서 700여가지 사건에 대한 분류표와 수령화 표를 작성하여 질적 데이터를 양적 데이터로 변환하였다. 개발론에 대한 검토결과, 과거 10년 간의 해양사고 사건사례를 압축하여 저차원 데이터를 획득하기 위해서는 다변량해석기법(multivariate analysis)을 적용해야하고, 위기관리를 종합적으로 수행하기 위해서는 기존에 제시되고 있는 PRA, QRA, SPE 등의 기법 중 적합한 것을 적용할 필요가 있으며, 통계 데이터의 가시화를 위해서는 MATLAB의 Simulink 와 VR Toolkit을 이용하면 가능함을 분석할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.958-961
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2010
본 논문에서는 고객의 초기 요구 문서인 문제 기술서로부터 문장 분석을 통하여 개념클래스를 도출하는 방법에 대하여 제안한다. 문제기술서는 개발할 시스템에 대한 고객의 요구사항을 개괄적으로 작성된 문서로서 요구사항을 분석하고 설계할 때 이용되는 초기 문서 역할을 한다. 개발자는 이 문서의 내용을 바탕으로 시스템에 중요한 개념클래스를 도출하는 작업을 시작한다. 시스템 개발에 사용될 개념클래스들을 도출하는 것은 객체지향적인 설계에서 중요한 과정이다. 문서 기술서로부터 개념클래스 도출 과정은 주로 개발자의 경험과 직관에 의존하는 경향이 있으며 경험이 많은 전문 개발자들은 문제 기술서로부터 개념클래스들을 올바르게 도출할 수 있지만 초보 개발자의 경우 도출에 어려움이 따른다. 이러한 문제점의 개선 방법으로 기술서의 문서에서 문장 단위로 형태소 분석을 통하여 명사와 동사를 추출한다. 추출된 명사를 통하여 2가지 분류 기준에 따라 개념클래스 도출하고, 이후 동사를 이용하여 개념클래스 간의 관계 설정하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.329-330
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2020
본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.
Korea national arboretum has worked with the plant taxonomic society of Korea to make the first fully electronic floristic checklist in Korea. The result is an ever-expanding online plant name index containing scientifically authorative, up-to-date information on the approximately 7,000 taxa including cultivars. With 37 contributing taxonomists, KPNI is the largest collaborative research projects ever assembled in Korea. A comprehensive database model for the taxonomic data from literature and other sources is presented, which was devised for the Korea National Plant Index database project (KPNI). Gwangreung database model is based on an approach using entity-relationsip diagram. It encompasses taxa of all ranks, nothotaxa and hybrid formulae, cultivars, full synonymy, basionyms, Korean name, and other nomenclatural information. Ths paper presents an analysis of KPNI work processes and an overview how we are approaching the construction of Gwangreung databaese model. It can help the system engineers of other biological information systems to develop their database based on the accurate and integrative taxonomic database.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.621-624
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2011
최근 스마트폰이 급속히 보급됨에 따라 이동 환경에서의 협업 수행을 지원하기 위한 협업시스템의 필요성이 대두되고 있다. 일반적인 협업시스템은 컴퓨터 인프라 기반의 자원 공유와 통신 등의 기능을 활용하여 효율적인 공동작업 수행 환경을 제공한다. 무선 인터넷 기반의 이동 환경의 등장은 이러한 협업시스템을 활용할 수 있는 새로운 장을 열었지만, 이동 환경을 고려한 협업 기능의 표준화된 정의 와 이를 지원하는 프레임워크의 부재로 인하여 쉽게 개발되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이동 환경을 효과적으로 지원하는 협업시스템을 개발하기 위하여 모바일 협업서비스를 정의하고 이를 명세하였다. 이동 환경에서 발생할 수 있는 일반적인 협업 상황들을 분석하고 이를 모바일 협업서비스로 정의하여 분류하였다. 그리고 협업시스템을 위한 효과적인 프레임워크를 개발하기 위하여 정의된 모바일 협업서비스를 정형적으로 명세하였으며, 이를 통하여 모바일 협업서비스의 표준화 방향을 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.331-334
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2023
데이터 처리 과정에서 데이터 손실 및 장애 상황을 감지하고 예방하기 위한 모니터링 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 복잡한 데이터 파이프라인에서 각 단계를 실시간으로 관찰하고 문제 상황에 신속하게 대응하기 위해서는 종합적인 모니터링 시스템을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 레벨의 파이프라인 모니터링 시스템을 개발하여 데이터 파이프라인의 안정성을 향상하고 데이터의 신뢰성을 높이고자 하였다. 모니터링을 데이터, 애플리케이션, 운영, 그리고 외부서비스 및 인프라 관점으로 분류 및 설계하고 각 관점에 따라 어떤 방식으로 활용되었는지 소개한다. 본 논문에서 개발한 모니터링 시스템을 통해 비즈니스 및 연구 분야의 데이터 처리 작업을 보다 효과적으로 관리하고, 문제 상황을 조기에 탐지하여 안정성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.11a
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pp.222-224
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2023
자율운항선박의 해상 운용은 인간의 개입 최소화 등 새로운 운용 방식의 적용과 첨단 디지털기술의 적용으로 기존 선박의 운용과 다른 형태의 다양한 새로운 위험요소들이 발생할 것으로 예상되며, 이러한 위험을 분석하기 위한 적절한 위험도평가 방법론의 적용이 요구될 것이다. 본 연구는 기존 선박과 달리 인간의 개입이 최소화된 상태로 운용되는 자율운항선박의 화재 사고 위험도를 실시간으로 분석하기 위한 실시간 위험도 모델의 개발을 목적으로 수행되었다. 자율운항선박 화재 위험도 모델 개발을 위하여, 먼저 자율운항선박의 화재 감지 및 제어, 비상대응 기능들을 분석하고, 기능분석 결과를 바탕으로 화재 감지 및 제어 시스템들에 대한 Fault Tree Analysis를 수행하였다. 자율운항선박의 화재 시나리오 표현을 위하여 기관구역 화재와 화물구역 화재로 분류하여 Event Tree Analysis를 수행하였다. 또한, 자율운항선박 운용 외부 조건에 따라 변화하는 변수들을 식별하여 각 변수들의 변화로 인하여 발생할 수 있는 자율운항선박 화재 위험도 변화량을 검토하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.134-136
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2019
본 논문에서는 사람의 내면상태 인식을 위한 상호작용 체계 구축을 위하여 사람의 감정 데이터를 효과적으로 수집하기 위한 프로토콜을 제안하고, 프로토콜에 따라 수집된 데이터에 대한 분석 및 결과를 제시한다. 감정 데이터 수집 프로토콜의 개발은 기존 문헌과 시스템 리뷰를 통한 감정분류체계 수립, 분류체계에 따른 감정 유발 영상 수집 및 신뢰도 확보, 감정 데이터 수집을 위한 인간 대상 실험 절차 구축 및 타당도 확보의 단계로 이루어졌다. 수집된 사람의 실시간 감정 데이터는 기계학습을 통한 감정 분류 연구의 기준으로 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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