• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.846-849
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• 2020

하이퍼파라미터(초매개변수) 최적화란 모델의 학습에 앞서 미리 설정해야 하는 값인 하이퍼파라미터의 최적값을 탐색하는 문제이다. 이때의 최적값은 학습을 끝낸 모델의 성능을 가능한 최대치로 높이게 하는 값이다. 한편, 최근 모바일 장치를 이용한 포지셔닝 데이터의 대량 수집이 가능해지면서 이를 활용하여 위치 기반 서비스(Location-Based Service)를 위한 데이터 분석 및 예측에 관한 연구가 활발히 이루어졌다. 그중 이동 경로를 이미지로 패턴화하여 국소 지역 내에서 다음 위치를 예측하는 CNN 모델에 대해서 하이퍼파라미터 튜닝을 진행하였다. 결과적으로 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)를 통해 모델의 성능을 평균 3.7%, 최대 9.5%까지 개선할 수 있음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.128-133
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• 2007

Focused crawling은 검색시스템의 구축을 위한 웹 문서 수집단계에서, 미리 정의된 토픽 집합들과 관련성을 가지는 웹 문서를 수집하기 위하여 제안되었다. 이러한 focused crawling 연구에서 보다 효과적인 웹 문서 수집을 위해 주어진 토픽에 대한 양질의 배경지식을 제공할 수 있도록 온톨로지가 활발히 활용되어왔다. 그러나 기존의 온톨로지 기반 focused crawling 연구는 토픽과 웹 문서 간의 관련성 측정을 위하여, 주어진 토픽과 관련있는 온톨로지 내 각 개념들에 직관에 의존한 가중치를 부여하여 활용하였다. 하지만 이러한 직관에 의존한 가중치부여 기법은 안정된 수집결과를 도출할 수 있는 최적화된 가중치 값을 얻기가 힘든 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 개념에 대한 가중치가 학습에 의하여 자동으로 결정되도록, 인공신경망을 적용한 온톨로지 기반 focused crawling 기법을 제안한다. 웹 상에서 제안된 시스템의 성능을 실험한 결과 기존의 온톨로지 기반 수집 기법에 비하여 보다 향상된 결과를 보임을 알 수 있었다.

• Journal of Information Management
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• v.34 no.4
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• pp.85-107
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• 2003

This paper describes the results of a usage analysis on the scientific and technical journals in order to optimize the collection development at KISTI. By comparing usage data for the journals from 1997/2002, this study identifies the short-term changes in journal use, which were shown on the subject field, language, publication country, SCI journal and electronic journal. The changing of journal use has important implications for collection development strategy in sci-tech libraries.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.11c
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• pp.429-431
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• 2004

현재 대부분의 가정에선 아날로그 제품을 찾아보기 힘들 정도로 상당부분 디지털화되어 있다. 이로 인해 홈 서버나 홈 게이트웨이를 이용한 디지털 가전의 제어도 가능해 졌다. 미래 가정의 지능화에 대한 노력 또한 함께 진행되고 있다. 가정 내의 다양한 환경 및 상황 정보를 감지하여 가정환경을 최적화시키는 것이 센서 네트워크를 이용한 기본적인 지능화 애플리케이션이다. 디지털화된 가정환경에 지능적인 요소를 부여하기 위해 센서 네트워크를 구축하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 이에 따라, 가정을 지능화하려면 다양한 상황 데이터를 수집하여 이를 중앙 처리장치로 보낼 수 있는 센서 네트워크 모듈과 수집된 상황 데이터를 수집 분석하여 제어 명령을 전달할 수 있는 센서 네트워크 게이트웨이가 필요하다. 또한 기존 홈 네트워크 사용자를 위해 기존 홈 네트워크와도 호환되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 게이트웨이를 경량화 하여 저가로 구현할 수 있는 시스템을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.72-76
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• 2006

센서 네트워크에서는 싱크에서 센서로 자료요청을 위한 쿼리를 발송하고 감지된 데이터를 싱크로 수집하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있다. 그러나 어떠한 쿼리 최적화 방법을 사용하느냐에 따라 센서 네트워크의 성능이 달라질 수 있다. 본 논문에서 센서 네트워크 상에서 영역질의를 처리하는 분산 색인 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 DIMTree(Distributed Index Management Tree)는 센터에서 데이터를 수집하기 위하여 모든 영역에 쿼리를 배포할 필요가 없이 질의에 적합한 지역에서만 쿼리를 배포하여, 자료 전송 및 수집으로 인한 데이터 전송량을 줄임으로써 통신으로 인한 노드의 에너지를 절감시킬 수 있는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.564-566
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• 2017

무인 비행체와 함께 사용되는 지상관제 시스템은 이용 영역에 따라 수많은 응용 서비스를 제공할 수 있기 때문에 해당 응용 성격에 맞게 디자인 되어야 하는 사안을 가지고 있다. 무인 비행체로부터 수집된 이미지를 활용하여 수계 관리 시스템 구축에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있는 시점에서 이를 위해 최적화 된 지상관제 시스템의 구축은 필수적이다. 기존의 지상관제 시스템은 영상 정보를 수집하기 위한 내용이 부족하기 때문에, 본 연구에서는 기존의 지상관제 시스템을 이루는 구조에서 영상 정보 수집을 위한 내용을 보완하여 수계 관리 시스템을 위한 지상관제 시스템의 기초 연구에 대한 내용을 기술하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2774-2776
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• 2005

본 논문에서는 이동로봇에 삼차원 레이저 스캐너를 장착하여 삼차원 데이터의 수집, 수집된 데이터의 정합, 데이터 수집을 위한 이동로봇의 경로계획 및 장애물 회피주행 등 모든 작업들을 유기적으로 결합시켜 실내 환경에 다한 삼차원 모델을 자율제작하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 스캔순서최적화를 통한 빠른 동적 물체 정보의 제거, 계층적 육면체 맵과 기하학적맵을 이용한 최적 경로 예측에 의한 다음 스캐닝 위치의 결정, 오도미터 정보와 명암 정보를 이용해 수정된 ICP 알고리즘을 통한 데이터의 정합을 통하여 이동물체와 관계없는 실내환경에 대한 삼차원 모델의 자율복원 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.362-365
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• 2022

최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 AI를 통해 공정에 들어가는 시간과 비용을 줄이고 품질을 최적화 하려는 시도를 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정 변수 위주의 조합에 대한 데이터만을 우선적으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정환경 차이로 인해 동일 방사조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 AI 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 물성 단위 및 허용오차를 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 불균형 정도 및 물성과의 상관성을 고려한 오버샘플링 기법을 물성 예측 모델에 적용한다. 두 기법들을 모델에 적용한 결과 그렇지 않은 모델에 비해 물성 예측 오차와 방사 공정 데이터에 대한 모델의 적합도가 개선됨을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.101-104
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• 2021

본 논문에서는 시뮬레이션을 이용하여 대부분의 공정이 수작업으로 이루어지고 있는 수산가공 공장의 생산성 향상을 위한 제조데이터 활용 시스템을 제안한다. 제안된 내용은 플랜트 시뮬레이션을 이용하여 생산공정 모델링을 제작하고, 이로부터 가상의 제조데이터를 수집하여 생산량, 작업공정 시간 등 최적화된 공정 프로세스를 도출한다. 또한 제조데이터 수집 및 분석을 위하여 공장 내 수기로 작성되는 제조데이터를 정형화하여 제조데이터 플랫폼에 저장하고, 저장된 데이터의 시각화, 실시간 모니터링 등 데이터 시각화 및 시뮬레이션과 연동된 공정 프로세스 예측 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.24 no.6
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• pp.334-342
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• 2005

In this Paper. a time-domain geoacoustic inversion was performed using the bulb signals measured during MがU. 04 experiment conducted in the East Sea of Korea in 2004. An obiective function was defined as a direct cross-correlation between the measured and the simulated signals in time domain. The ray theory was used to model the wave propagation in time domain and optimizations were Performed using VFSA (very fast simulated annealing) algorithm. Comparison of inversion results with those from transmission loss matching (an accompanying paper in this issue of the Journal of the Acoustical Society of Korea) shows that Parameters are consistently inverted. Direct time series comparisons between the measured signals and the simulated signals are Presented based on inversion results.