• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.17 no.12
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• pp.125-134
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• 2019

As the limitations of the passive recognition domain, which is not guaranteed transparency of the operation process, AI technology has a vulnerability that depends on the data. Human error is inherent because raw data for artificial intelligence learning must be processed and inspected manually to secure data quality for the advancement of AI learning. In this study, we examine the necessity of learning data management before machine learning by analyzing inaccurate cases of AI learning data and cyber security attack method through the approach from cyber security perspective. In order to verify the learning data integrity, this paper presents the direction of data-preserving artificial intelligence system, a blockchain-based learning data environment model. The proposed method is expected to prevent the threats such as cyber attack and data corruption in providing and using data in the open network for data processing and raw data collection.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.220-226
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• 2009

본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점을 극복하고 회귀모형과 상호보완적인 모형을 소개하고자 본 연구를 수행하였다. 현재까지 인공지능 분야에서 널리 이용되어 왔던 신경망모형(Neural Network Model)은 입력변수가 불완전하고 변동폭이 넓은 경우에도 해석이 가능하며, 데이터 수가 적거나 불규칙한 경우라도 사례의 반복학습을 통해 오차를 줄여나가기 때문에, 데이터 수에 민감한 영향을 받는 회귀모형보다 정밀한 산정이 가능하다(박우열, 차정환, 강경인, 2002). 이러한 신경망모형에 아파트 특성들을 도입하여 아파트 가격을 정밀하고 유효하게 예측하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다. 그리고 주택에 관한 기존 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2010.04a
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• pp.379-385
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• 2010

본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점을 극복하고 회귀모형과 상호보완적인 모형을 소개하고자 본 연구를 수행하였다. 현재까지 인공지능 분야에서 멀리 이용되어 왔던 신경망모형 (Neural Network Model)은 입력변수가 불완전하고 변동 폭이 넓은 경우에도 해석이 가능하며, 데이터 수가 적거나 불규칙한 경우라도 사례의 반복학습을 통해 오차를 줄여나가기 때문에, 데이터 수에 민감한 영향을 받는 회귀모형보다 정밀한 산정이 가능하다(박우열, 차정환, 강경인, 2002). 이러한 신경망모형에 아파트 특성들을 도입하여 아파트 가격을 정말하고 유효하게 예측하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다. 그리고 주택에 관한 기존 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.459-462
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• 2013

CRDI 시스템에서의 ECU는 센서의 정보를 분석하여 최적의 조건으로 엔진이 동작하도록 한다. 이러한 ECU의 프로그램 부분과 데이터 부분은 제작자에서만 변경할 수 있어 엔진을 진단하는 진단기의 경우 전문가가 아니면 사용하거나 내용을 이해하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 산업용 차량의 엔진 데이터 값을 OBD-II표준을 사용하여 입력받아 사용자 중심의 진단기를 PC 및 모바일용으로 개발하였다. 본 연구의 진단기는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하며, 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공되도록 함으로써 엔진이상으로 인한 사고의 예방이 가능하고, 최적의 조건으로 엔진이 동작하므로 과도한 배기가스 배출이나 불완전 연소가스 배출과 같은 대기환경오염을 예방할 수 있어 최근 대두되고 있는 에코산업에도 이바지 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.458-461
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• 2014

CRDI 시스템에서의 ECU는 센서의 정보를 분석하여 최적의 조건으로 엔진이 동작하도록 한다. 이러한 ECU의 프로그램 부분과 데이터 부분은 제작자에서만 변경할 수 있어 엔진을 진단하는 진단기의 경우 전문가가 아니면 사용하거나 내용을 이해하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 산업용 차량의 엔진 데이터 값을 OBD-II 표준을 사용하여 입력받아 사용자 중심의 진단기를 PC 및 모바일용으로 개발하였다. 본 연구의 진단기는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하며, 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공되도록 함으로써 엔진이상으로 인한 사고의 예방이 가능하고, 최적의 조건으로 엔진이 동작하므로 과도한 배기가스 배출이나 불완전 연소가스 배출과 같은 대기환경오염을 예방할 수 있어 최근 대두되고 있는 에코산업에도 이바지 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.105-119
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• 2003

일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 어떤 다른 시스템의 정보를 이용하여 주변을 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 시스템은 초소형 비행체를 이용하여 주위 환경과 자율 이동로봇의 위치 정보를 탐색할 수 있도록 시스템을 구성하였다 이러한 시스템의 성능은 로봇이 위치하고 있는 주위의 불완전한 정보로부터 적절한 결론을 유도해 낼 수 있어야 한다. 그러한 비선형적인 문제는 현재까지도 문제 해결을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자율이동로봇의 행동 환경을 공간상의 제약을 받지 않는 비선형 시스템인 초소형 비행체에 극초단파(UHF16채널) 영상장치를 이용하여 호스트 PC로 전송하고 호스트 PC는 로봇의 현재 위치, 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 등을 분석한다. 분석된 결과 파라메타는 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하고, 로봇은 그 데이터를 분석하여 동작하게 된다. 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할 때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 생성하거나 장애물을 회피 할 새로운 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 초소형 비행체에서 탐지한 불완전한 영상정보에서도 비교적 신뢰도 놀은 결과를 보이는 A* 알고리즘을 사용하였다 적용한 알고리즘은 실험을 통하여 실시간으로 정보를 처리할 수 있었으며, 자율 이동로봇의 충돌회피나 최단 경로 생성과 같은 문제를 실험을 통하여 그 성능과 타당성을 검토하였다.delta}textitH]$를 도출하였다.rc}C$에서 30 ㎫의 압력으로 1시간동안 행하였다 소결한 시편들은 직사각형 형태로 가공하였으며 표면은 0.5$\mu\textrm{m}$의 다이아몬드 입자로 연마하였다. XRD, SEM 및 TEM을 이용하여 상분석 및 미세조직관찰을 행하였다. 파괴강도는 3중점 굽힘 법으로 (3-point bending test) 측정하였다. 이때 시편 하부의 지지 점간의 거리는 30mm, cross-head 속도는 0.5 mm/min으로 하였고 5개의 시편을 측정하여 평균값을 구하였다.ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 3은 0.123$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.017$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 4는 0.055$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.016$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 5는 0.031$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.015$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 6은 0.111$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.020$\ell/\textrm{cm}^3$로 나타났다. 3. 단일재료의 악취흡착성능 실험결과 암모니아는 코코넛, 소나무수피, 왕겨에서 흡착능력이 우수하게 나타났으며, 황화수소는 펄라이트, 왕겨, 소나무수피에서 다른 재료에 비하여 상대적으로

• The Journal of Engineering Geology
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• v.31 no.1
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• pp.31-42
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• 2021

Database of Cut-slope management system (CSMS) has been constructed based on investigations of all slopes on the roads of the whole country. The investigation data is documented by human, so it is inevitable to avoid human-error such as missing-data and incorrect entering data into computer. The goal of this paper is constructing a prediction model based on several machine-learning algorithms to solve those imperfection problems of the CSMS data. First of all, the character-type data in CSMS data must be transformed to numeric data. After then, two algorithms, i.g., multinomial logistic regression and deep-neural-network (DNN), are performed, and those prediction models from two algorithms are compared. Finally, it is identified that the accuracy of DNN-model is better than logistic model, and the DNN-model will be utilized to improve data-quality.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.2
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• pp.387-395
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• 2013

It is important to collect reliable measured data for proper bridge health monitoring. However, in reality incomplete and unreliable data may be acquired due to sensor problems and environmental effects. In case of sensor malfunction, parts of measured data are missing and thus health monitoring cannot be carried out reliably. Due to environmental effects such as temperature variation, dynamic characteristics of natural frequencies may change as if the structure is damaged. The paper proposes a systematic procedure of data processing and data analysis for reliable structural health monitoring. Also, it applies the Mahalanobis distance as a health index computed statistically using revised data. The proposed procedure has been examined using numerically simulated data from a truss structure and then applied to a set of field data measured from Seohae cable-stayed bridge.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.6A
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• pp.609-616
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• 2011

The Delay/Disruption Tolerant Network (DTN) is a network designed to operate effectively using the mobility and storage of intermediate nodes under no end-to-end guaranteed network. This new network paradigm is well-suited for networks which have unstable path and long latencies (e.g. interplanetary network, vehicular network). In this paper, we first found that each taxi has its own regularly visiting area and define this property as spatial regularity. We analyze 4000 taxi trace data in Shanghai and show the existence of spatial regularity experimentally. Based on a spatial regularity in urban environment, we present a new DTN routing method. We introduce a Weighted Center (WC) which represents spatial regularity of each node. Through the association with evenly distributed access points (APs) in urban environment, most of vehicles get their grid locations and calculate their WCs. Since our routing method only uses neighbors' WCs for building routing paths, it can be regarded as distributed and practical protocols. Our experiments involving realistic network scenarios created by the traces of about 1500 Shanghai taxies show that our routing method achieves the higher performance compared to ECT, LET by 10%~110%.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.25 no.3
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• pp.65-82
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• 2008

The purposes of this study are to explore FRBR utilities such as work clustering and expression clustering and problems of application of the FRBR by developing work and expression clustering algorithm and implementing it into cataloging system, and to suggest new cataloging rules for FRBR and guideline of MARC description to improve FRBR work clustering. FRBR was suggested by necessitation of collocation function of bibliographic records according to increase of searching materials and multi-version materials, but FRBRization has some problems such as imperfect conversion of bibliographic records to FRBR records and inappropriateness of current cataloging rules for FRBR. Bibliographic records must be processed by FRBR algorithm to construct FRBRized system, but bibliographic records and current cataloging rules couldn't perfectly support FRBRization. Therefore cataloging rules and guidelines of MARC description for FRBR are needed. For constructing FRBRized cataloging system in Korea, it is needed to find problems and solution through FRBR practical application such as developing FRBR algorithm and applying it to cataloging records.