• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.341-344
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• 2023

건식 반도체 공정에서 저온플라즈마를 일정한 상태로 유지하는 것은 반도체 공정의 효율을 높이기 위해서 매우 중요한 문제이다. 그러나 저온플라즈마 반응로를 진공상태로 유지해야하기 때문에 플라즈마의 상태를 예측하는 작업은 매우 어렵다. 본 연구에서는 OES 센서에서 수집된 데이터를 이용하여 플라즈마의 상태를 예측하는 모형을 개발하였다. 질소가스를 이용한 플라즈마 반응로에서 15개의 서로 다른 플라즈마를 생성하여 OES 데이터를 수집하였고 15개 플라즈마의 상태를 분류할 수 있는 Gaussian Mixture Model(GMM)을 개발하였다. 총 7,296개 파장에서 측정된 분광강도(intensity)를 주성분분석(Pricipal Component Analysis)를 통해 2개의 주성분으로 차원 축소하여 GMM 모형을 개발하엿다. 모형의 정확도는 약 81.72%으로 플라즈마의 OES데이터에 대한 해석력은 뛰어났다.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2009.02a
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• pp.313-332
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• 2009

본 연구에서는 국가의 연구개발활동조사에서 기업연구개발활동 통계에 대한 효과적인 산출방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 국내 외 연구개발 통계방법을 조사한 후 이를 토대로 우리나라에서 기업연구개발활동에 대한 자료의 수집 및 분석에 대한 개선방안을 제시하였다. 대부분의 국가에서는 대기업은 전수조사, 소규모 기업은 표본조사를 수행하고 있으나, 우리나라에서는 연구소 등록법인에 대하여 전수조사를 행하고 있다. 전수조사는 비용이 많이 들고 비 표본오차로 인하여 모집단에 대한 체계적인 추정이 불가능하다는 문제점이 있다. 현재 산업기술진흥협회에 등록된 연구기관의 수가 20,000개를 넘어서고 있어 전수조사는 한계에 다다른 것으로 생각되어 표본조사 도입에 대한 타당성과 방법론을 중점적으로 검토하였다. 먼저, 표본조사의 타당성을 평가하기 위하여 현재 전수조사를 통해 수집된 자료를 이용하여 표본조사를 수행한 결과를 비교 분석하였다. 산업별(24개), 그룹별(8개)로 구분하여 216개 셀별로 모집단수/표본수를 곱하여 산정 (셀별추정법)한 결과, 전수 통계치와 거의 동일하게 나타났다. 따라서, 산업별, 그룹별로 세분하여 모집단수/표본수를 곱하여 추정하는 셀별추정법이 타당한 것으로 평가할 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로 새로운 조사설계방안을 제시하면 다음과 같다. 직전연도 조사기업은 직전연도 연구개발비 수준과 기업종류(대기업, 벤처기업, 중소기업), 그리고 산업에 따라 셀을 분할한다. 대기업, 연구개발비 수준이 높은 기업 등 주요한 셀에 대하여는 전수조사를 실시한다. 나머지 셀에 대하여는 각 셀별 연구개발지출의 분포가 동질적이기 때문에 표본 추출방법은 단순임의추출법(SRS)을 사용한다. 다만 전년도 미계상된(또는 미포함된) 기업에 대하여는 신규 대형 연구소 진입 등을 고려하여 규모비례확률추출법(PPS)을 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 일부 기업들이 특정 항목에 대한 자료를 제공하지 않는 항목무응답의 경우, 누락된 자료에 대하여는 대체기법(Imputation Algorithm)에 따라 이를 추정한다. 이러한 표본조사방법은 전수조사에서 발생하는 비 표본오차를 해소하고, 자료수집비용 및 소규모기업의 행정적 부담을 경감할 수 있다는 장점이 있다. 향후 연구에서는 좀 더 구체적인 조사방법론을 강구할 필요가 있으며, 이와 함께, 연구개발에 대한 다양한 측면의 정보를 수집하기 위해 새로운 설문지를 개발할 필요성이 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.955-958
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• 2000

본 논문은 음성신호를 이용해 성대의 질환이 있는 환자를 진단하고 병명을 판별하게끔 유도하는 자동 진단 시스템을 개발하기 위한 연구의 일부로, 그중 ARS를 이용하여 환자의 음성을 수집, 분석, 식별의 실험에 대한 연구이다. 본 연구 팀에서는 이미 CSL을 이용한 장애음성 데이터의 수집과 식별에 관한 연구 결과를 발표한바 있다. 하지만 선행연구에서는 방음실에서 디지털 녹음기를 이용하여 수집한 음성을 사용했기 때문에, ARS를 통하여 녹음한 음성과는 샘플링 주파수나 대역폭, 잡음성분등의 데이터의 특성이 상당한 차이가 있다. 이러한 이유로 ARS를 통하여 녹음한 음성에 보다 적합한 파라미터 분석프로그램을 작성하여 파라미터를 구하였다. 이 파라미터들은 Kay사의 MDVP를 기초로하여 작성하였고, 대부분 80%정도의 신뢰성을 가졌다. 수집한 음성의 식별은 정상음성과 양성음성의 두가지 경우로 분리하였다. 식별기법으로는 신경망을 이용하였고, 식별파라미터는 구한 파라미터중 6개의 파라미터를 선별하여 식별한 결과 약 90%정도의 식별율을 가졌다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.2 no.2
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• pp.22-30
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• 1985

지난회까지는 주로 생체신호의 발생과 이들의 검출, 표시에 관하여 논했는데 본고에서는 얻어진 각종신호 및 정보의 처리와 의용영상처리에 관하여 기술하기로 한다. 의료라고 하는 것은 환자로부터 정보를 수집하여 이를 처리한후 결과에 따라 환자를 제어하든가 치료하는 정보행위이다. 의료에서는 이와 같은 행위를 진료, 검사라고 하지만, 공학의 입장에서 생각하면 환자로부터 정보의 수집이다. 전회까지 논한 것이 정보의 수집에 해당된다. 과거나 현재까지 의사가 눈으로, 혹은 청진기로, 또는 환자에게서 사정을 들어서 정보를 수집하고 의사의 두뇌속에서 정보를 처리하여 치료를 행한다. 치료 란 것도 공학으로 표현하면 환자 심신의 제어이므로 결국 의료란 것은 정보수집, 처리와 생체제어라는 일련의 정보공학의 한 행위에 해당한다. 이와 같은 행위가 컴퓨터의 급속한 발전으로 의료정보처리시 스템이 많이 보급되고 있으며 연구개발 또한 눈부시게 진전되고 있다. 본고에서는 많은 관심을 가지고 연구되고 있는 것들을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.30-35
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• 2010

현대 사회는 노트북, 스마트폰 등 무선 통신기기의 발전, 확산 및 유무선 통합 컨텐츠의 활발한 개발로 인해 어느 때보다 무선랜의 사용이 확산되고 있다. 하지만 물리적인 침투를 해야만 공격 및 내부정보 접근이 가능한 유선 네트워크에 비해 전파 도달 범위 내의 어디서나 누구나 접속이 가능한 무선 네트워크는 상대적으로 보안 취약점을 내포하고 있다. 이러한 취약점 개선을 위한 가장 중요한 정보가 무선 네트워크에 접속 대상인 인가, 비인가 사용자 정보를 얼마나 효율적으로 수집 관리하는 가에 있다. 현재는 OA 및 보안 관리자가 수동적으로 수집,관리하는 무선기기 정보를 본 논문에서는 자동화 수집 시스템 및 무선 침입차단시스템(WIPS)와 연계한 시스템 아키텍쳐를 제시하고 구현하였으며, 실제 이동통신사 무선 네트워크에 적용하여 정보 수집율이 향상되고 외부 침입에 대한 능동적 대처 능력이 향상되었음을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.955-956
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• 2013

최근 블로그, 카페 및 SNS(Social Network Service)와 같이 다양한 소셜 네트워크 환경을 통해 사용자 자신의 의견 등을 표현하고 있다. 이에 이러한 데이터를 수집 분석하는 시스템을 개발하는 업체에서는 소셜 네트워크 상의 정보를 수집하여 데이터의 패턴을 분석하여 마케팅 등에 이용하는 기술을 제안하고 있다. 그러나, 기존 기술에서는 소셜 네트워크 상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 없어서 그 분석에 제한이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 소셜 네트워크 정보를 실시간으로 수집 및 분석함에 있어서, 소셜 네트워크상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 있고, 이용자의 필요에 따라 분석 결과를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템을 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.422-424
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• 2018

Recently there has been growing interest in big data analysis and methods for collecting data have been developed diversely but researchers are still not easy to collect and use these large scale data. In this paper, researchers try to compare and analyze the method of collecting big data by using several methods and present it. I hope that you can provide the results of your research if you select and use methods that match your research objectives.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.47-49
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• 2014

무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 제한된 에너지 문제 해결을 위해 많은 연구들이 진행되었다. 근본적인 문제 해결을 위해 최근 에너지 수집형 센서 노드들이 개발되고, 에너지 수집을 고려한 많은 연구들이 진행되고 있다. 하지만 에너지 수집형 무선 센서 네트워크를 위한 시뮬레이터와 관련된 연구는 아직 미비한 수준이다. 본 논문에서는 환경 에너지 중 하나인 태양 에너지와 에너지 저장 장치의 특성을 고려하여 에너지 수집(Harvesting) 모듈(수집, 소비 모델)을 구현하고, 아울러 태양 에너지 기반 WSN(Wireless Sensor Network)을 위한 MAC과 Routing 기법들이 추가된 사용자 친화형 GUI 기반 시뮬레이터를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.101-103
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• 2012

센서 네트워크 클러스터링 기법은 네트워크의 수명연장에 효율적인 방법이다. 이에 많은 연구에서 효율적인 클러스터링 기법을 제안해 왔으며 지금도 진행 중에 있다. 그러나 기존에 제시된 연구 결과는 센서 노드가 수집하는 데이터가 단일 데이터가 아닌 다중 데이터일 경우, 즉 센서 노드에 여러 개의 센서가 장착되어 있을 경우 데이터 수집 및 전송에 있어 단일 데이터에 비해 비효율적으로 동작 할 수 있다. 이에 본 논문은 다중 센서로부터 수집되는 데이터의 효율적인 전송을 지원하는 클러스터링 기법 개발을 위해 고려해야 할 사항에 대해 연구하였다. 연구 결과, 우리는 센서가 수집하는 데이터의 관심도, 데이터 변화량, 데이터의 내부적인 처리방법, 센서 노드의 배치 밀도 및 데이터 수집 장치의 감지범위가 다중 데이터 센서 네트워크의 클러스터링 기법 설계에 고려되어야 함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.509-512
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• 2013

최근 모바일 기기의 고도화 및 위성 기술의 발달에 따라, 모바일 단말에서 개인 위치의 수집이 용이해지고 있고, 이에 따라 개인 위치 정보 기반의 다양한 서비스들이 주목 받고 있다. 수집된 위치 정보를 필요한 기준에 따라 적절하게 분석한다면 다양한 위치기반 서비스 및 개인용 스마트 기기 인터페이스 등을 위한 매우 유용한 정보로 활용 할 수 있다. 예를 들어 각 지역별 유동인구 또는 사람들이 밀집한 특정 지역이나, 시간대를 확인 하여 위치기반 서비스의 성능을 향상 시킬 수 있다. 또한 스마트 기기에서 사용자의 위치와 연관된 이동 방식을 인지하여 개인 사용자에게 필요한 인터페이스를 제공할 수 있다. 이 논문에서는 위치 정보 수집을 위한 툴에 대할 설명과, 약 1개월간 수집된 위치정보를 기반으로 분석 결과를 소개한다. 이 결과를 토대로 이동 방식 인식을 위한 알고리즘 개발 시 필요한 점들을 고찰한다.