• 정보관리연구
• /
• 제32권3_4호
• /
• pp.96-122
• /
• 2001

본고는 국가 대표 정보센터의 역할을 수행할 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 정보수집 최적화 방안을 모색하기 위한 기초 연구이다. 이를 위해 우선 국내와 해외의 도서관 및 연구소 자료실의 정보수집 현황을 살펴보고 KISTI의 정보수집 현황을 분석하였다. 그리고 정보수집의 최적화를 위한 방향을 제시하고 향후 수행해야 할 정책적 과제에 대하여 언급하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권11호
• /
• pp.1525-1530
• /
• 2021

스마트 공장의 생산 계획 및 제조 데이터를 이용하여 AI 기반의 효율적인 재고 관리 및 물류 최적화 기술을 적용하면 해당 제조 기업의 생산성 향상과 고객 만족도 향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 공장의 생산 공정에서부터 데이터를 수집하여 클라우드에 저장하고, 여기에 저장된 제조 데이터를 활용하여 추후 AI 기반의 공급망 최적화 기술을 적용할 수 있는 시스템을 제안하였다. 기존 시스템의 경우는 대략 10종~20종 정도의 데이터 타입을 지원했다면, 제안 시스템은 100종 이상의 데이터 타입을 지원하도록 설계 및 개발된다. 또한 수집 주기의 경우는 매 초당 1~2회의 데이터를 수집할 수 있도록 지원하며, TB 단위의 데이터 수집이 가능하다. 따라서 본 시스템은 자동화된 데이터 수집 체계를 갖추고 있는 스마트 공장 외에 기존의 전통 제조 현장에도 적용할 수 있도록 고안하였다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.95-117
• /
• 2003

지식기반의 경제사회가 도래하고 있다. 그것은 모든 중요한 과학기술정보를 수집ㆍ배포ㆍ보존하는 인프라, 즉 국가정보시스템의 성능이 그 국가의 존망과 생존을 결정하는 인자로 부상하고 있다는 것을 의미한다. 그 구심체로서의 역할이 KISTI에 부여된 이상, 국내외 과학기술정보에 대한 최초의 관문과 최후의 보루로서의 위상을 확보하고 제기능을 수행하여야 한다. 이에 본 연구는 국내외 과학기술정보의 체계적 수집, 완벽한 보존, 그리고 적시적 제공이 국가의 정보경쟁력을 확보하고 궁극적으로 KISTI의 존재이유와 정체성을 결정하는 요체라는 전제 하에 현주소를 SWOT 분석하여 수집규모의 최적화 방안을 모색하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
• /
• pp.139-144
• /
• 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.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.15-20
• /
• 2019

파장변이섬유를 사용한 새로운 반응 위치 측정 양전자방출 단층촬영기기 검출기를 개발하였으며, 이에 대한 최적화 작업을 수행하였다. 섬광체 2개와 파장변이섬유 3개를 사용하고, 파장변이섬유 끝에 센서를 부착하여 최적화 모듈을 설계하였다. 섬광체와 파장변이섬유 및 센서를 연결시키는 연결물질과 섬광체와 파장변이섬유의 반사체 물질에 따른 센서에서의 빛 수집율 및 센서별 빛 수집 비를 통해 최적의 조합을 도출하였다. 연결물질은 에폭시를 사용하고 반사체 물질은 섬광체와 파장변이섬유에서 각각 난반사체 및 거울반사체를 사용한 조합에서, 가장 높은 빛 수집율과 센서별 빛 수집 비를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.948-951
• /
• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
• /
• pp.1855-1856
• /
• 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.

• 정보와 통신
• /
• 제30권12호
• /
• pp.83-89
• /
• 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.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
• /
• 한국지하수토양환경학회 2002년도 지질환경재해 및 복원기술
• /
• pp.45-58
• /
• 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.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
• /
• 한국전기전자재료학회 2004년도 추계학술대회 논문집 Vol.17
• /
• pp.272-275
• /
• 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.