• Journal of Information Management
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• v.32 no.3_4
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• pp.96-122
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• 2001

This is a preliminary study on establishing the optimized strategic plan for KISTI's collection. In this paper, major foreign and domestic information centers and the current status and usage of KISTI's collection are analyzed. Also included are the suggestion of a strategic solution for optimizing KISTI's collection and the discussion regarding KISTI's roles and strategies.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.11
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• pp.1525-1530
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• 2021

By applying AI-based efficient inventory management and logistics optimization technology using the smart factory's production plan and manufacturing data, the company's productivity improvement and customer satisfaction can be expected to increase. In this paper, we proposed a system that collects data from the factory's production process, stores it in the cloud, and uses the manufacturing data stored there to apply AI-based supply chain optimization technology later. While the existing system supported approximately 10 to 20 data types, the proposed system is designed and developed to support more than 100 data types. In addition, in the case of the collection cycle, data can be collected 1-2 times per second, and data collection in TB units is possible. Therefore This system is designed to be applied to the existing factory of past in addition to the smart factory.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.34 no.2
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• pp.95-117
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• 2003

In the context of the emerging knowledged-based economy, innovations and capacity of the national information system to collect disseminate, and preserve the most important information resources are becoming increasingly fundamental determinants of national prosperity and survival. It is essential that the scholarly or scientific communication system provides cost-effectiveness access to information in support of research and development in Korea. The KISTI is the first instance and last resort for access and preservation of scientific and technical information in Korea. The primary purpose of this study is to optimize an acquisition size of STM information resources for the KISTI, based on its SWOT analysis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.139-144
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• 2006

센서 네트워크에서 각 센서는 제한된 개수의 속성을 기반으로 한 스키마를 가진다. 사용자는 여러 센서에서 수집된 정보를 종합적으로 살펴보고자 하기 때문에 여러 센서에서 수집된 정보를 조인하는 질의가 필수적이다. 또한, 센서가 수집하는 데이터를 중앙 서버로 보내는 경우 스트림의 형태로 입력되므로 빠른 조인 질의의 질의 수행 계획을 수립해야 한다. 본 논문에서는 기존에 여러 입력 스트림을 조인하는 MJoin 을 기반으로 한 다중 조인 질의의 효율적인 최적화 기법을 제안한다. 또한 다중 조인 질의에 대해 기존의 MJoin을 적용한 기법과 본 논문에서 제안하는 다중 조인 질의 최적화 질의 계획 수립 기법을 비교, 분석한다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.13 no.1
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• pp.15-20
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• 2019

We developed a novel depth-of-interaction positron emission tomography (PET) detector using wavelength shifting (WLS) fibers and optimized it. The optimization module was designed by using two scintillators and three WLS fibers and attaching a sensor to the end of the WLS fiber. Optimum combinations were obtained through the light collection efficiency and the light collection ratio between sensors depending on coupling materials and reflectors of scintillators, WLS fibers and sensors. The highest light collection efficiency and the light collection ratio between sensors were obtained in the combination of the epoxy (coupling materials)-diffuse reflector (scintillators)-specular reflector (WLS fibers).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.948-951
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• 2014

본 논문에서는 개미 군집 최적화 알고리즘과 센티워드넷(SentiWordNet)을 이용한 감성 분석 방법을 제안한다. 먼저, 데이터 수집 단계에서는 소설 웹(예: 페이스북)으로부터 주어 (subject), 서술어(predicate), 목적어(object)의 3 개의 요소로 구성된 RDF (Resource Description Framework)의 형태로 데이터를 수집한다. 그리고 개미 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 수집된 RDF 튜플(tuple)을 수치화한 후, 사용자의 감성에 대하여 제안한 수식을 이용하여 페르몬(pheromone)을 계산한다. 센티워드넷을 통하여 얻은 감성 지수를 반영하여 이전 단계에서 계산된 여러 개의 페르몬 값에 대한 전체 감성 지수를 계산한다. 제안한 방법의 타당성 검증을 위하여 전체 감성 지수를 바탕으로 계산된 사용자의 감성 동향이 적절하게 분석됨을 사용자의 실제 생활과의 비교를 통하여 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1855-1856
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• 2008

본 연구에서는 공정 중에 민감하게 반응하는 플라즈마로부터 수집되는 이온에너지 분포(IED : Ion Energy Distribution)와 시계열 신경망 모델링을 결합한 플라즈마 감시 기술을 개발하였다. NIEA(Non-invasive ion analyzer)를 이용하여 IED를 측정하였으며, 모델링에 사용된 신경망은 자기 상관 시계열 신경망(A-NTS : Auto-Correlated Neural Time-Series)이다. 모델 개발을 위한 학습과 테스트 데이터로는 Duty ratio 100%에서 수집한 IED를 이용하였으며, 개발된 모델의 감시 성능은 60%에서 수집된 IED로 평가하였다. 학습인자 k와 m의 범위는 각각 1-3 으로 총 9종류의 (k, m) 조합에 대해서 모델 성능을 평가하였다. 신경망 은닉층 뉴런수는 2-9의 범위에서 최적화하였다. 최적화된 모델은 (2, 3)과 뉴런수 2에서 구해졌으며, 0.335의 예측 에러를 보였다. 60% IED 데이터로 평가한 결과 플라즈마 고장에의 민감도는 62% 이상이었다. 이는 IED의 A-NTS 모델이 플라즈마 고장의 감시에 효과적으로 적용될 수 있음을 의미한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.12
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• pp.83-89
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• 2013

본고에서는 차세대 무선 네트워크의 특징인 네트워크 초고밀화 (hyper-densification)와 네트워크 복잡도 증가를 살펴보고, 확장 가능한 (scalable) 무선 네트워크 설계 기술의 필요성이 증대하고 있음을 살펴본다. 획일적인 프로토콜 및 기능 규격으로는 확장 가능하고 주변환경의 변화에 적응적으로 최적화할 수 있는 네트워크를 구축하기 어려우므로, 3GPP 등의 무선 표준에서도 지능적인 소프트웨어를 통한 구현적 최적화를 강화하는 경향이 증가하고 있음을 살펴본다. 이를 위하여 지능적 적응최적화 프레임워크 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 각 통신 노드들이 다양한 정보를 수집하고 다른 통신 노드들과 필요에 따라 서로 통신 및 협력하며 각자의 정책 (policy)들을 적응적으로 최적화하는 방안이 고려되어야 할 것이다. 특히, 다양한 이론적인 도구들이 평가 되어야 하고, 각 네트워크 성능 지표별로 복수개의 이론적 도구들이 경쟁하며 발전할 것으로 예상된다. 3GPP 표준의 SON (Self-Optimizing Network) 기술들과 전력 소모 최적화 등은 이러한 프레임워크의 매우 적절한 적용 분야가 될 수 있을 것으로 기대된다. 게임 이론을 포함한 몇 가지 가능한 이론적 도구들의 무선 네트워크 활용 예들을 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2002.11a
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• pp.45-58
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• 2002

폐기물과 오염물질 투기로 인해 발생된 오염지의 복원은 1980년대 초반 미국이 본격적으로 시도하여 현장조사, 위해도 평가, 타당성 검토의 3단계를 거쳐 복원대책을 수립하는 정형이 이루어졌다. 이 정형에서는 먼저 현장조사로 오염상태에 대한 자료를 수집하고 위해도 평가로 오염도가 인체와 환경에 미치는 위해도를 정량화하며 타당성 검토에서 위해도를 제거하기 위한 각종대안을 검토하여 최종안을 선정한다. 이 과정 자체는 합리적이었으나 여러 가지 시행착오를 거치며 과잉대책이 남발되고 사업효과도 미흡하여 점차 예산낭비의 대표적인 사례로 비판이 제기되었다. 시행착오의 가장 큰 기술적 원인은 위해도 평가와 별개로 타당성 검토를 수행하며 비현실적인 완벽복원을 추구한 탓이며 이를 극복하려는 최적화 기법이 90년대 초반에 소개되었다. 이 최적화기법은 타당성 검토단계에서 각 대안의 잔류 위해도를 산정하고 해당대안의 비용과 비교하여 위해도를 허용수준으로 줄이는 최소비용 대안을 발견하는 방법이다. 이 최적화기법을 실제 프로젝트에 적용한 결과 복원대책 수행에 기대 이상의 비용절감을 이루고 정부의 수용도도 높았다. 특히 정비대책에 현장조건의 특성을 활용하는 창의적 대안을 도입하면 효과를 극대화 할 수 있는 바 두 가지 사례를 소개하였다. 앞으로 상당한 투자가 예상되는 폐광오염 문제에도 이 기법을 적용하면 비용과 효과를 최적화할 수 있을 것으로 기대되어 그 모델을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.272-275
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• 2004

플라즈마 식각공정은 소자제조를 위한 미세 패턴닝 제작에 이용되고 있다. 공정 메커니즘의 정성적 해석, 최적화, 그리고 제어를 위해서는 컴퓨터 예측모델의 개발이 요구된다. 역전파 신경망 (backpropagation neural network-BPNN) 모델을 개발하는 데에는 다수의 학습인자가 관여하고 있으며, 가장 그 최적화가 어려운 학습인자는 초기웨이트이다. 모델개발시, 초기웨이트는 random 값으로 설정이 되며, 이로 인해 초기웨이트의 최적화가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 BPNN의 초기웨이트를 최적화하였으며, 이를 식각공정 모델링에 적용하여 평가하였다. 실리카 식각공정 데이터는 $2^3$ 인자 실험계획법을 이용하여 수집하였으며, GA에 관여하는 두 확률인자의 영향을 42 인자 실험계획법을 이용하여 최적화 하였다. 종래의 모델에 비해, 최적화된 모델은 실리카 식각률, Al 식각률, Al 선택비, 그리고 프로파일 응답에 대해서 각 기 24%, 13%,, 16%, 그리고 17%의 향상률을 보였다. 이는 제안된 최적화 기법이 플라즈마 모델의 예측성능을 증진하는데 효과적으로 응용될 수 있음을 의미한다.