• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.3
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• pp.299-306
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• 2013

The purpose of this research is to analyze the questionnaire of oriental medicine and bio-signal data and to identify the correlation between symptoms of oriental medicine and bio-signal in order to develop the customization model for individual patients. First, this research analyzes the questionnaire data using the developed questionnaire for oriental medicine symptoms and selects the optimized questionnaires for identifying the symptoms. Using data mining technologies with the selected questionnaires, this research divides the normal group and the group with symptoms. Finally, this research identifies the correlation between the questionnaire for oriental medicine symptoms and electrogastrogram signal.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2003.08a
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• pp.253-257
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• 2003

CDMA 방식의 디지털 이동통신 망은 기존의 2G 방식에서 IX, IxEV-DO을 거쳐 WCDMA로 비약적으로 발전하고 있으며, 이에 따라 무선망 운용 및 최적화 방법도 진화해가고 있다. 운용자들이 Field Tool을 사용하여 직접 Field 데이터를 측정, 분석하고 조치하는 방식이 가장 기본적인 방법이라면, Field 데이터와 Network 데이터를 함께 수집하여 분석하는, 보다. 발전된 방법도 사용되고 있다. 그러나, 이러한 방법도 여러 Tool에서 데이터를 off-line으로 수집한 후 분석 작업을 수동으로 반복 수행해야하는 번거로움이 있어, 실시간 on-line 무선망 최적화 시스템을 통한 체계적이고 과학적인 운용 방법을 생각해 볼 수 있다. 우선, 타 운용 Tool 들과의 on-line 연동으로 중앙 집중적 데이터베이스를 구축하여, 무선망에 관련된 모든 데이터에 대한 통합적인 관리가 필요하다. 이 데이터베이스를 이용하여, 실시간으로 무선망 성능 및 효율 저하 원인 분석을 실시하며, 분석된 결과는 기지국의 상태 및 문제점 도출에서부터 최종 처방까지 제시해준다. 본 논문에서는 이러한 솔루션을 구축하기 위한 다양한 네트웍 데이터 연동(성능, 장애, 구성, RF, 실측 데이터 등), 주요 KPI (Key Performance Indicator) 모니터링, 통계적 분석, 무선망 분석 등에 대해 고찰해본다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.177-178
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• 2007

플라즈마 공정은 집적회로 제작을 위한 미세 박막의 증착과 패턴닝에 핵심적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 플라즈마공정감시와 제어에 응용될 수 있는 모델을 제안한다. 본 모델은 광방사분광기 (Optical emission spectroscopy-OES)정보와 역전파 신경망을 이용해서 개발하였다. 제안된 기법은 Oxide 식각공정에서 수집한 데이터에 적용하였으며, 체계적인 모델링을 위해 공정데이터는 통계적 실험계획법을 적용하여 수집되었다. Raw OES 정보대신, Actinometric OES 정보를 이용하였으며, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용해서 증진시켰다. OES의 차수를 줄이기 위해 주인자 분석 (Principal Component Analysis-PCA)을 세 종류의 분산(100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 최적화한 모델의 예측에러는 323 $\AA/min$이었다. 이전에 PCA를 적용하고 은닉층 뉴런의 함수로 최적화한 모델의 예측에러는 570 $\AA/min$이었으며, 개발된 모델은 이에 비해 43% 증진된 예측 성능을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.129-131
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• 2015

스마트 그리드는 에너지 이용 효율 최적화를 위한 개선방안으로 전기에너지를 발생하는 발전원별 분석하며, 전력 사용 측면에서 전력망을 통해 공급된 전력의 소비패턴으로 분석을 통해 에너지 이용 효율을 최적화할 수 있다. 본 논문에서는 아파치 Storm을 활용하여 실시간 데이터 수집 및 처리 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 에너지 효율성을 위해 이종의 실시간 대용량 스트리밍 센서 데이터를 수집하여 분석을 수행하도록 데이터 필터링과 변환 기법을 제시한다. 이를 위해 실시간 대용량 처리를 위해 필터링 및 변환을 병렬 처리하도록 한다. 필터링과 변환 처리는 독립적인 타스크로 구성하도록 하며, 전체 프로세스는 정의된 파이프-필터 토폴로지를 구성하여 처리한다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.20 no.10
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• pp.1077-1083
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• 2009

To reject the Doppler frequency spectrum dispersion of clutter caused by high-speed antenna rotation of MTI radar system due to terrain characteristics, signal processing parameters(MTI filter constant, M/N detector ration, K-factor and offset of CFAR) are adjusted for the optimal elimination of the ground clutter. For this investigation, logging equipment is designed and utilized for the collection of classified ground clutter data. Test case is devised through Matlab simulation for the classified analysis and optimization of clutter rejection. Then indoor radar test and outside test in accordance with terrain characteristics are repeatedly performed for the verification of the test. This whole process is through the evolutional development model and repeated for the optimization. Final result is that ground-clutter rejection capability is 5.6 times(7.5 dB) better than that of existing radar system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.54-55
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• 2018

본 논문은 지속적으로 수집되는 전력량계 데이터를 자동으로 처리, 분석하기 위한 IoT 데이터 기반 자동분석 기법을 제시한다. 에너지 효율을 높이기 위해서는 대상 설비의 관리, 모니터링을 통해 운영을 최적화해야 한다. IoT 기술을 이용하여 에너지 설비 사용 효율을 확인하고, 관리 여부를 판단하는 진단기술을 구현하기 위해서는, IoT 전력량계를 통해 수집된 데이터를 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력하여 관리에 필요한 결과 지표를 도출할 수 있어야 한다. 이런 기능을 제공하는 IoT 수집 시스템의 모니터링 및 자동 진단 시스템은 데이터 수집, 분석을 신속하게 수행할 수 있다. 데이터 수집과 고속, 대용량 데이터 저장에 적합한 분산 파일시스템과 고속 시계열 기능을 기반으로 의존도, 유사도 분석실행을 제공하는 고속 전처리 시스템의 특징을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.106-108
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• 2020

대부분의 최신 마이크로 프로세서에서 사용 가능한 하드웨어 퍼포먼스 카운터는 시스템과 어플리케이션의 상태를 모니터링, 분석 및 최적화하는 다양한 용도로 폭넓게 사용되고 있다. 적은 오버헤드로 시스템의 가장 기본적인 정보를 수집할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 이러한 퍼포먼스 카운터는 리눅스에 내장되어 있는 퍼프 이벤트를 통하여 수집 할 수 있는데 클러스터 시스템에서는 단일 노드에서와는 다른 방법을 사용하여 이벤트를 수집해야 한다. 본 연구에서는 클러스터 시스템에서 하드웨어 퍼포먼스 카운터를 수집하는 방법과 오버헤드에 대하여 연구하여 카운터의 활용을 지원하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.939-941
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• 2019

단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.722-723
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• 2023

연합학습은 중앙 서버에서 데이터를 수집하는 방식이 아닌 로컬 디바이스 또는 클라이언트에서 학습을 진행하고 중앙 서버로 모델 업데이트만 전송하는 분산 학습 기법으로 데이터 보안 및 개인정보보호를 강화하는 동시에 효율적인 분산 학습을 수행할 수 있다. 그러나, 연합학습 대부분의 시나리오는 클라이언트의 서로 다른 분포 형태인 non-IID 데이터를 대상으로 학습함에 따라 중앙집중식 모델에 비하여 낮은 성능을 보이게 된다. 이에 본 연구에서는 연합학습 모델의 성능을 개선하기 위하여 non-IID 의 환경에서 참여 후보자 중에서 적합한 클라이언트 선택의 최적화 기법을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.205-207
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• 2012

무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 네트워크 구성을 위해 데이터를 수집하는 싱크 노드에 이동성을 적용시킨 모바일 싱크를 이용한 데이터 수집 기법이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 최근 모바일 싱크를 적용한 데이터 수집 기법에서는 무선 센서 노드들의 에너지 소모를 분산시켜 네트워크의 수명은 증가시켰지만 고정적인 경로를 기반으로 하여 이벤트 데이터의 신속한 수집이 불가능하거나 이동성을 갖는 모바일 싱크로의 동적 라우팅 패스의 빈번한 설정으로 인해 최적화된 에너지 효율을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 모바일 싱크 기반의 무선 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율성을 고려하여 이벤트 데이터를 우선 수집하는 데이터 수집 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 특정 이벤트가 발생할 경우, 모바일 싱크의 이동성을 이용하여 특정 이벤트 데이터를 빠르게 수집하며 일반적인 모니터링 데이터의 압축과 전송 주기를 변경함으로써 전반적인 QoS를 향상시킨다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 이벤트 데이터에 대한 응답시간이 평균 57% 감소하였고, 네트워크의 수명이 평균 19% 증가하였다.