• 청정기술
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• 제30권2호
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• pp.145-156
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• 2024

탄소는 비표면적이 매우 크고 우수한 화학적 안정성을 지녀 촉매 지지체로 사용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 탄소를 지지체로 사용하는데 있어 전처리 과정은 필수적이다. 전처리를 통해 금속 입자의 성장을 제어해 안정화하고 지지체와 금속 입자 간 결합력을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 표면 개질을 위해 탄소의 전처리를 실시하였으며 이를 촉매 지지체로 사용해 5 wt% Pd/C 촉매를 합성하였다. 제조된 촉매의 활성은 페놀 수소화 반응을 통해 평가되었다. 탄소 전처리 시 일반적으로 사용되는 질산과 비교하고자 유기산을 사용해 탄소 전처리를 진행하였고 이를 지지체로 사용해 촉매를 제조하였다. 글루콘산으로 처리된 촉매는 94.93%의 전환율과 92.76%의 사이클로헥사논 선택도를 나타내 질산으로 처리된 촉매보다 우수한 활성을 나타냈다. 따라서 유기산을 이용한 탄소의 전처리가 무기산 처리의 단점을 개선하는 것뿐만 아니라 촉매 성능 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.167-179
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• 2009

본 논문에서는 태그 온톨로지를 이용하여 표준화된 태그를 추천할 수 있는 기법을 제안하였다. 태그 추천 기법은 기존에 생성된 대량의 문서 집합을 대상으로 자동 태깅하기 위한 기법(TWCIDF)과 신규 문서를 대상으로 태그를 추천하기 위한 기법(TWCITC)으로 구성된다. 태그집합은 전처리 과정, 태그 온톨로지를 이용한 표준화 작업, 자동 태깅 및 추천을 위한 랭킹 부여과정을 거쳐 구성된다. 전처리 과정에서는 의미있는 복합명사를 찾기 위한 용어결합과정을 사용하였고, 표준화 작업 과정에서는 용어의 오탈자 및 유사용어를 처리하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 실험 결과, 추천 태그의 정확성을 유지하면서도 실시간으로 자동태깅 및 태그 추천이 가능함을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.313-316
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• 2002

이동 물체의 이동 거리 추적이나 대상 물체의 인식과 판별 물체의 특징 추출과 같은 응용분야에서 컴퓨터(Computer)와 비젼시스템(vision system)을 이용한 영상 데이터 처리 분야에 대한 이용률이 증가하면서, 그에 따른 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 CCD 카메라(Charge-Couple Device Camera)로부터 입력된 그레이 레벨(Gray Level)의 영상을 입력받아 처리과정을 거쳐 위치정보를 전송하는 과정에서 정확한 정보를 얻기 위한 전처리 과정 방법을 제안하고, 실제 시스템에 적용한 결과를 제시한다. 여기서 영상의 전처리 과정 중 입력 영상에서 불필요한 부분을 제거하거나, 배경과 대상물의 분리, 내포된 잡음을 없애기 위하여 흔히 이진화 방법을 많이 사용한다 특히 이진화 과정에서 그레이 레벨의 입력영상에서 히스토그램(histogram) 정보를 이용하여 영상의 이진화시의 임계값을 찾는 것은 아주 중요한 요인이다 따라서 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 실시간으로 CCD 카메라를 통하여 입력되는 그레이 레벨의 입력 영상에 대하여 동적으로 적당한 임계값을 .찾는 방법을 제안하고자한다. 또한 제안한 신경회로망을 이용한 임계값 추출 알고리즘(algorithms)을 구현한 시스템(system)에 적용하여 일반적인 방법과 비교 검토하고 응용 가능성을 확인한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2002년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.444-449
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• 2002

1. 시료의 흡광도는 입도가 커짐에 따라 전체 파장 영역에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다. 가시광 영역에서는 입도 보다도 색상의 영향이 큰 것으로 나타났다. 2. 시료의 함수율과 각 파장에서의 흡광도 사이의 상관관계는 550~950nm 영역에서는 상관계수가 0.53이하로 작았으며, 물의 흡수파장대역인 1430 nm 부근에서는 0.85~0.87로 높게 나타났다. 3. 각 시료들의 반사 스펙트럼을 이용하여 세 가지 파장 영역에 대해 PLS회귀모델과 MLR 모델에 의한 함수율 예측 모델을 개발하였다. 모든 시료에서 PLS회귀모델이 MLR 회귀 모델보다 예측성능이 우수하였다. 4. PLS회귀 모델에서 전처리 효과를 분석한 결과, 시료의 입도에 따른 흡광도의 차이를 보정하기 위해 평활화, 미분, MSC, SNV 등의 전처리가 필요한 것으로 판단되었다. 5. 전체시료에 대해 함수율 예측을 위한 PLS회귀모델을 개발한 결과 400~2500nm영역에서의 개발된 모델의 예측성능은 $R^2$=0.9986, SEP=0.2166, 900~1700nm영역에서의 모델은 $R^2$=0.9985, SEP=0.2233이었으며 550~950nm 영역에서의 모델은 $R^2$=0.9838, SEP=0.7405로 나타났다. 각 시료의 종류별로 회귀모델을 개발할 경우 상기 결과보다 SEP가 더욱 작게 나타났다. 6. 이 연구 결과에 의하면 현재 시판되고 있는 실시간 분광기를 이용할 경우 시료의 입도에 무관한 온라인 함수율 측정장치의 개발이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.495-495
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• 2023

본 연구는 하수처리장 운영시스템 자료를 활용하여, 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고, 모델 정확도 향상에 대하여 검토하였다. 하수처리장에 설치된 각종 센서를 통해 실시간으로 자료가 모니터링되고 있으며, 수집된 자료는 운영시스템에 저장된다. 하수처리장 시스템은 설정된 값과 센서의 측정값을 비교해 이상치가 발생하면 운영자가 즉각적으로 조치하여 문제를 해결하고 있으나, 비정상적인 상황 발생시 이를 대처할 시간이 부족하여 적절한 조치가 이루어지지 못하는 경우가 발생 되고 있다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위해 A 하수처리장 운영자료를 활용하여 결과 예측이 신속하고 신뢰도 높은 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고자 하였다. 모델의 예측 정확도 및 신뢰성을 향상하기 위하여 결과에 영향을 미치는 주요 영향 인자를 분석하고, 이를 기반으로 모델의 추가 분석 및 개선을 수행하여 모델의 예측력을 평가하였다. 금회 연구는 데이터 전처리를 과정을 통한 인사이트를 도출하고 이를 활용하여 하수처리장 운영자료 예측 정확도를 높일 수 있었으며, 이 결과를 바탕으로 다른 하수처리장의 모델 개발시에도 유용하게 활용이 가능할 것으로 검토되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.217-217
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• 2023

상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.420-423
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• 2020

스카이라인 질의는 객체의 속성을 기준으로 사용자의 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 일괄처리 방식으로 탐색 결과를 반환하지만 대화형 앱이나 모바일 환경과 같이 잦은 위치이동 발생 시 일괄처리 방식으로 스카이라인 질의 결과를 신속하게 받기 어렵다. 최근접 이웃(Nearest Neighbor) 알고리즘은 사용자와 상호 작용이 필요한 대화형 앱에서 실시간으로 선호 객체를 탐색하여 사용자에게 전달함으로써 객체의 반환 속도를 향상시켰다. 그러나 최근접 이웃 알고리즘은 객체 탐색 과정에서 반복적인 비교 연산을 수행하여 불필요한 탐색 시간이 소요된다. 본 논문은 대화형 앱에서 신속한 스카이라인 결과를 산출하고자 연산 대상 객체의 범위를 축소함으로써 최근접 이웃 스카이라인 질의 알고리즘의 성능을 향상시킨 전처리 기법을 제안한다. 데이터 객체는 최대 40,000 개의 실험에서 제안 기법은 최근접 이웃 알고리즘보다 50% 빠른 성능을 나타내어 본 연구의 가용성이 증명되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.119-129
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• 2010

최근 모바일 서비스의 발전과 모바일 기기의 사용 증가로 모바일 환경은 컴퓨터 그래픽스 분야에서 주목 받는 영역으로 부상하고 있다. 지금까지 비실사적 렌더링 기법은 데스크 탑 플랫폼을 기반으로 연구 되었으며 모바일 기기에서의 구현을 위한 노력은 부족하였다. 하드웨어적 한계를 가진 모바일 기기에 비실사적 렌더링 기법을 적용하기 위해서는 단말기의 제약성을 고려하여 렌더링 파이프 라인의 변화를 통한 새로운 프로세싱 기법이 필요하다. 본 논문에서는 비실사적 기법 중 최근 여러 분야에서 사용되고 있는 카툰 렌더링 기법을 모바일 환경에서 구현하기 위한 3차원 그래픽스 렌더링 파이프 라인과 카툰 쉐이딩 전처리 기법을 제안한다. 본 연구 결과로 모바일 디스플레이 환경에 맞는 실루엣 에지 렌더링과 쉐이딩 과정의 일부를 파일로 전처리하는 프로세싱 기법을 사용하게 됨으로써 사용자는 원하는 수준의 카툰 렌더링 결과물을 모바일 환경에서 실시간으로 접할 수 있으며 따라서 추후 모바일 서비스 이용의 효율을 높이고 모바일 콘텐츠 다양화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.471-480
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• 2002

본 논문에서는 블록화된 영상의 관심영역 가중치 비교 알고리즘과 형상특징 가중치 비교 알고리즘을 결합하여 지폐를 실시간으로 분류하는 시스템을 하드웨어로 구현하였다. 구현된 시스템은 영상획득부, 전처리 및 영상처리부로 구성되어 있다. 영상획득부는 CIS(contact image sensor)에 의해 영상이 얻어지고, A/D 변환기와 PLD에서 전처리를 한다. 영상처리부는 전처리된 영상을 제안된 알고리즘에 의해 DSP에서 수행한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통해 질의영상과 비교영상간의 식별율을 높일 수 있고 오염되거나 회전, 이동된 지폐에서도 향상된 성능을 가진다. 그리고 제안 방법은 영상의 블록화 효과에 따른 계산량의 감소와 병렬처리를 할 수 있는 시스템으로 구성할 수 있어서 검색율을 높이거나 검색시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.224-231
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• 2010

이미지에서의 자동 객체 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴 분석을 포함한 많은 분야에서 아주 중요한 이슈중의 하나이다. 특히, 최근 스마트폰과 같은 개인용 이동형 단말기가 빠르게 보급되면서, 그러한 기술들을 지원할 필요성이 커지게 되었다. 이러한 단말기들은 대개 카메라, GPS, 가속도 센서 등과 같은 장치들을 갖추고 있으며 사용자들에게 다양한 서비스를 편리한 인터페이스를 통해 제공하고 있다. 하지만 제한된 시스템 자원 때문에 처리속도가 비교적 느리다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 전처리 과정과 단순 지역 특징을 기반으로 한 객체 인식 성능 향상 기법을 제안한다. 전처리 단계에서는, 우선 객체 종류별 이미지로부터 각 객체의 특징이라고 생각되는 부분을 자동으로 판별하고 비슷한 부분끼리 분류한 다음 이들의 특징을 추출하고 학습한다. 질의 영상에 대해 우선 지역 특징 후보들을 파악한 다음 전처리 과정에서 학습된 정보와 비교하여 객체인식을 하게 된다. 실험을 통하여 제안된 기법의 객체 인식 성능을 보인다.