• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.51-57
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• 2019

현재 군에서 운용하고 있는 지뢰탐지 방법은 다양하나 통상 야전에서는 육안탐지, 탐침에 의한 탐지, 탐지기에 의한 탐지, 기타탐지 방법 등으로 지뢰를 탐지하며, 탐지기에 의한 탐지방법은 GPR센서를 이용한 탐지기로 금속탐지는 가능하나 비금속탐지가 곤란하며, 탐지를 실시한 곳과 실시하지 않은 지역을 구분할 수 없고, 많은 인력과 시간이 낭비되는 문제점이 있으며, 사용자가 센서를 일정한 속도로 움직이지 않거나, 너무 빨리 움직이는 경우 지뢰를 정확히 탐지하기가 곤란하다. 따라서 이러한 단방향 초음파 센싱 신호를 이용한 지뢰탐지 오류의 문제점을 개선하고자 Human Body 안테나부, 메인마이크로프로세서 유닛부, 스마트안경부, 바디장착형 LCD모니터부, 무선데이터 송수신부, 벨트형 전원공급부, 블랙박스 카메라부, 보안통신 헤드셋부로 구성한 스마트 웨어러블 지뢰탐지 장치를 연구하였다. 이 연구결과를 토대로 IoT(Internet of Things) 기반으로도 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 확인하기 위해 실험을 진행하고자 한다. 본 논문은 서론, 실험환경 구성, 시뮬레이션 분석, 결론 순으로 구성 하였으며, 서론에서는 지뢰, 지뢰 탐지기, 연구진행 등 연구내용을 소개 하고, 실험 환경 구성은 야전과 동일한 환경과 매설방법을 기초로 M14폭풍형 대인지뢰, M16A1파편형 대인지뢰, M15 및 M19대전차 지뢰, 지뢰와 유사한 플라스틱 병, 알루미늄 캔으로 구성하였으며, 시뮬레이션 분석은 지뢰탐지 장치 구현 성능을 분석하기 위해 매트랩을 이용한 시뮬레이션을 진행하여, IoT 신호를 생성 및 전송하고, 각각의 수신된 신호를 분석하여 지뢰의 탐지 성능을 확인한 후 IoT 기반 지뢰탐지 알고리즘 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하여 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 IoT기반으로 입증하려고 한다.

• 경영정보학연구
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• 제18권2호
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• pp.79-106
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• 2016

지난 30년간 서비스 혁신을 어떻게 바라볼 것인가에 대한 관점의 논의가 지속적으로 이루어져왔지만, 아직까지 학계에서 전반적으로 통용되는 서비스 혁신에 대한 관점 및 측정방법은 부재한 실정이다. 많은 서비스 혁신 연구들은 기존의 전통적인 기술 개발 및 제품 혁신 이론에 기반을 두고 서비스 혁신을 이해하려 했다. 기존의 제품 중심의 분석방법론은 서비스 혁신의 비기술적 특성을 간과하는 오류를 범할 수 있어 이를 대체할 수 있는 새로운 접근법이 요구되고 있으며, 대표적인 접근법으로 서비스 지배적 논리가 있다. 서비스 지배적 논리는 새로운 관점에서 혁신과 혁신의 선행요인들을 분석할 수 있는 개념적인 프레임워크이다. 또한 서비스 혁신이 기업 경쟁력과 기업성과를 향상 시킨다는 인식은 서비스 기업들을 중심으로 점차 증가하고 있음에도 불구하고, 서비스 혁신에 대한 이론 및 활용에 대한 연구와 이해 부족으로 인해 소수의 기업만이 서비스 혁신을 수행하고 있는 실정이다. 따라서 기업에서 성공적으로 서비스 혁신을 수행하기 위해서는 무엇보다도 서비스 혁신에 영향을 미치는 선행요인에 대한 연구가 먼저 선행되어야 한다. 이러한 필요에 따라 본 연구에서는 서비스 지배적 논리관점에서 서비스 혁신의 선행요인을 이론적이고 실증적으로 분석하고자 한다. 따라서, 본 연구의 목적은 다음 질문에 대한 답을 구하는 것이다: 1) 서비스 혁신 선행요인은 서비스 혁신에 어떠한 영향을 미치는가? ; 2) 서비스 혁신은 기업의 비재무적 그리고 재무적 성과에 어떠한 영향을 미치는가? 이를 위해 본 연구에서는 서비스 혁신의 선행요인(인적자원 관리 역량, 내부 협업 역량, 마케팅 역량, 정보기술 역량), 서비스 혁신 차원(서비스 창출 혁신, 서비스 전달 혁신, 고객 상호작용 혁신)과 기업성과(비재무적, 재무적)를 가지고 이들 간의 인과 관계를 분석하였다. 본 연구는 국내 189개의 서비스 기업을 대상으로 수집된 데이터를 기반으로 수행되었다. 연구결과 인적자원 관리 역량, 마케팅 역량은 모든 서비스 혁신 차원에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 내부 협업 역량과 정보기술 역량은 서비스 창출 혁신과 서비스 전달 혁신에만 제한적으로 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 고객 상호작용 혁신에는 인력자원 관리 역량이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 모든 서비스 혁신 활동은 비재무적 성과에 긍정적인 영향을 미친 반면, 재무적 성과에는 서비스 전달 혁신과 고객 상호작용 혁신만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 경영과정보연구
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• 제38권4호
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• pp.137-157
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• 2019

기업들이 정보공유를 통한 협업과 신속한 의사결정을 위해 기업용 SNS를 시도하고 있다. 본 연구에서는 기업용 SNS 이용수준이 업무성과에 미치는 영향에 있어서 커뮤니케이션 수준의 매개효과를 검증하였다. 조직 커뮤니케이션은 경쟁우위 확보의 핵심 요소가 되기 때문에 그 선행요인을 규명하는 것이 매우 중요하기 때문이다. 다음으로 본 연구에서는 권력거리를 바탕으로 기업용 SNS 수준이 커뮤니케이션 수준에 미치는 영향에 대한 국적 조절효과를 검증하였다. 기업용 SNS를 도입하기 이전에 오프라인 조직문화를 정보기술에 적합하도록 변화시키거나 권력거리가 낮은 조직에서 기업용 SNS를 도입하는 것이 유효하다고 가정했기 때문이다. 이를 검증하기 위해 본 연구에서는 한국과 중국에서 기업용 SNS를 도입하여 운영하고 있는 기업의 구성원을 대상으로 한국 81부, 중국 81부의 설문 데이터를 회수하여 SPSS 다중회귀분석을 수행하였다. 연구모형 검증결과, 기업용 SNS는 업무성과에 직·간접 영향을 미치는 것으로 나타났다. 첫째, 기업용 SNS는 조직 구성원들이 정보를 신속하게 공유하고 피드백을 빠르게 주고받도록 지원함으로써 오류를 줄이거나 예방하여 업무성과 향상에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 커뮤니케이션 수준은 기업용 SNS가 업무성과에 미치는 영향을 매개하는 것으로 나타났다. 즉, 기업용 SNS는 면대면 커뮤니케이션을 온라인으로 수행하도록 함으로써 소통의 불안감이나 스트레스를 낮춰 커뮤니케이션을 원활하게 하고, 협조적이며 창의적인 조직 분위기를 조성하는데 기여함으로써 업무성과 향상에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 기업용 SNS 이용수준의 커뮤니케이션 수준에 대한 국적 조절효과 가설은 검증결과 가설과 반대로 한국이 중국보다 더 높게 나타났다. 이것은 기업용 SNS가 오프라인의 경직된 소통의 우회통로로 사용되어 나타난 결과라 해석된다. 즉, 오프라인 환경에서 높은 권력거리로 인해 상하 간 커뮤니케이션이 경직되고 폐쇄적으로 흐르는 것이 비대면 기업용 SNS를 이용함으로써 대면소통의 불안감이나 스트레스가 감소하여 상하 간 커뮤니케이션이 보다 원활하게 흐르게 된 것이라 해석된다. 본 연구는 기업용 SNS 이용수준이 커뮤니케이션 수준을 향상시켜 업무성과를 높인다는 커뮤니케이션 수준의 매개효과를 검증하였다는 점에서 의의가 있다. 그리고 변화관리와 조직 문화적 적합성이 요구되는 다른 유형의 정보시스템과 달리 기업용 SNS는 구성원들이 오프라인 커뮤니케이션 상의 문화적 한계를 우회하도록 지원함으로서 커뮤니케이션을 활성화하고 업무성과를 향상시킬 수 있음을 보여주었다는 점에서 의의가 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.1-8
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• 2005

이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.

• 핵의학기술
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• 제21권1호
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• pp.15-22
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• 2017

본원에서 시행하는 Brain SPECT 검사는 $^{99m}Tc-ECD$ 또는 $^{99m}Tc-HMPAO$를 주사 한 후 뇌 영상을 얻어 뇌 관류상태를 평가하는 검사이다. 하지만 검사 중 일부 환자 상태가 불안정할 경우 움직임이 발생하여 재촬영이나 검사실패로 이어지는 경우가 발생 된다. 이에 현재의 Step and Shoot Mode(SSM)이 아닌 움직임이 발생되더라도 재구성을 통해 영상 구현이 가능한 Dynamic Continuous Mode(DCM)를 적용하여 환자의 재촬영과 피폭선량을 감소시키고 검사실에 운영 효율성을 높이고자함에 있다. Deluxe PET/SPECT Phantom과 Hoffman 3D Brain Phantom으로 Filtered Back Projection(FBJ)과 Iterated Reconstruction(IR)으로 재구성하여 영상을 구현하였다. 이미지를 가지고 핵의학과 5년이상의 임상경력이 있는 의사 5명과 방사선사 5명을 대상으로 리커트 5점 척도(Likert 5 Scale)와 블라인드 판독 테스트를 실시 하였다. 판독의 블라인드 테스트 결과 최소 DCM 3Repeat (30%)에서 7Repeat (50%)까지 판독에 영향을 주지 않는다고 답해 주었다. DCM으로 검사 시 환자 움직임이 발생되면 불필요한 부분을 제거하여 재촬영, 재주사의 감소를 가져올 수 있고, 장비 오류 시 영상을 재구성 후 구현 할 수 있어 검사실 운영 효율도 높을 수 있을 것으로 기대된다. 또한 SPECT검사뿐 만 아니라 SPECT/CT검사 에서도 활발한 연구가 적용 될 거라 기대 되며 마지막으로 실제 환자 적용은 환자 데이터의 충분한 수집 후 병원 판독 실정에 맞게 도입이 필요 하리라 사료된다.

• 환경영향평가
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• 제28권5호
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• pp.440-456
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• 2019

본 연구는 미세먼지에 대한 야외활동의 위험인식의 논란에 따른 미세먼지 우려의 본질을 파악해보고자 미세먼지의 노출로 건강에 영향을 많이 받는 자전거 커뮤니티를 대상으로 카페글과 댓글을 수집하여 분석하였다. 그 결과 첫째, 정부에서 주도한 미세먼지 정책은 매 시기별로 견고해지고, 세분화되고 있었지만 자전거 커뮤니티 내에서의 미세먼지 위험인식은 시간흐름에 따라 논의가 활성화되고, 심각해지고 있었다. 둘째, 미세먼지 우려로 인한 야외활동 인식변화를 분석한 결과 자전거 커뮤니티 회원들은 날씨 변수보다 미세먼지 등급에 따라 야외활동 여부가 달라지는 양상을 보였다. 또한 국내 미세먼지 수치나 마스크 성능에 대한 불신과 맞물리면서 일상생활과 건강에 심각한 위협을 주는 공포의 대상으로 변화되고 있었다. 궁극적으로 이러한 미세먼지 위험인식은 주로 야외에서 즐겼던 자전거활동 일부를 실내공간으로 이동하게 하였다. 하지만 경관, 사람, 날씨 등 야외에서 다양한 요소들을 누리며 즐겼던 자전거활동에 비해 단조로운 실내 자전거운동은 헬스, 요가 등의 다른 실내운동 유형으로 전환되고 있었다. 종합적으로 살펴보면 미세먼지에 대한 자전거 이용객의 위험인식이나 야외 자전거활동의 인식변화는 정부나 지자체 등에서 제공하는 미세먼지 농도수치의 정확성, 중국영향, 국내 어플리케이션 신뢰성, 마스크 성능, 미세먼지 농도 제시방법(숫자제시형, 점적 데이터 제공) 등 정책 불신과 검증되지 않는 과도한 정보 오류로 인한 논란이 가장 큰 역할을 하고 있는 것으로 도출되었다. 따라서 모든 계층을 아우르는 종합적 사회방안이나 정부주도형 미세먼지 정책을 제시하기보다 자전거 이용객들의 눈높이에서 미세먼지로 인한 건강상의 위험을 인지하는 것이 필요하다. 또한 총체적 유기적으로 미세먼지를 인식하도록 돕는 체감형 위험 커뮤니케이션이나 교육 및 홍보과정이 선행되어야 하고, 단계별 토의를 통한 사회적 합의와 함께 향후 야외활동 유형별로 세분화된 체계적 연구가 추진되어야할 것으로 판단된다. 이에 따라 본 연구는 정부와 지자체, 언론, 국민들의 효과적인 커뮤니케이션 방향 모색을 위한 학술적 근거로 제공될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권3호
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• pp.221-231
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• 2023

박새는 도시생태계 내 환경변화를 측정할 수 있는 생물지표종이자 대표적인 식충성 조류로 건전성 유지와 같은 중요한 역할을 맡고 있다. 연구자들은 박새과 조류의 번식생태 파악을 위해 인공새집 조사방법을 활용하고 있으나, 공간적·시간적 한계로 거시적 관점의 연구를 진행하기에는 어려움이 있다. 본 연구는 전문가 중심으로 수행된 기존 인공새집 모니터링이 갖는 한계를 벗어나고자 시민참여 인공새집 모니터링 프로젝트를 설계하였다. '수원시 앞마당 조류 모니터링단'은 시민조사원들의 자발적인 참여를 통해 경기도 수원시 내 녹지공간에 인공새집을 설치하고 박새과 조류의 번식생태를 관찰하는 프로젝트이다. 2021년 2월 9일부터 2월 22일까지 온라인 설문조사를 통해 참가자를 모집하였고, 시민조사원은 2021년 2월 23일부터 8월 31일까지 인공새집 설치부터 관찰까지 직접 수행하였다. 비전문가인 시민조사원들의 진입장벽을 낮추고 일관된 데이터를 수집하기 위해 모니터링 과정 전반에 대한 온라인 교육을 수행하였고 모바일 애플리케이션을 이용하여 인공새집 관찰기록을 수집하였다. 시민참여 인공새집 모니터링 프로젝트에는 98명의 시민조사원이 참여하였고 배포된 206개의 인공새집 중 175(84.95%)개가 수원시 내 녹지공간에 설치되었다. 설치된 인공새집 중 위치 좌표 생성 오류가 발생한 2건을 제외한 173(83.98%)개를 대상으로 시민과학 프로젝트 결과를 확인했다. 시민조사원으로부터 수집한 인공새집 관찰기록은 총 987회이며, 최솟값은 1회, 최댓값은 26회, 평균은 5.71±4.37회로 나타났다. 월별 인공새집 관찰 횟수는 2월 70회(7.09%), 3월 444회(44.98%), 4월 284회(28.77%), 5월 133회(13.48%), 6월 46회(4.66%), 7월 6회(0.61%), 8월 4회(0.41%)로 조사되었다. 설치된 173개의 인공새집 중 57개(32.95%)에서 조류의 이용을 관찰할 수 있었고 박새 12개소(21.05%), 곤줄박이 7개소(12.28%), 미동정 조류 38개소(66.67%)로 확인되었다. 본 연구는 박새과 조류의 번식생태를 조사방법으로 활용되는 인공새집 모니터링에 시민의 참여 가능성을 처음으로 검토한 연구로 향후 시민과학을 접목한 생태모니터링 설계의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.45-52
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• 2024

본 연구에서는 의료기관에서 방사성동위원소를 이용하여 암을 비롯한 여러 질환을 검사하는 PET/CT 검사에서 환자의 움직임으로 인한 영상의 질 저하와 판독 오류를 발생할 수 있는 점을 보완하기 위해 AI 기반의 Algorithm을 이용하여 개발한 Mothion Free 소프트웨어를 이용하여 호흡으로 인한 움직임의 보정 정도를 확인하고 유용성을 평가하여 임상에서의 적용을 위한 연구를 하였다. 실험 방법은 RPM Phantom을 사용하여 방사성동위원소 18F-FDG를 진공 바이알과 서로 다른 크기 NEMA IEC body Phantom의 sphere에 방사성동위원소를 주입하고 이것의 움직임을 호흡 시 움직이는 병소로 연출하여 영상을 획득하였다. 진공 바이알은 서로 다른 위치에서 움직임 정도를 다르게 하였고, 서로 다른 크기 NEMA IEC body Phantom의 sphere는 서로 다른 병소의 크기를 연출 하였다. 획득한 영상을 통하여 병소의 체적, 최대 SUV, 평균 SUV를 각각 측정하여 Mothion Free가 움직임 보정 정도를 정량적 평가를 하였다. 움직임 정도를 크게 설정한 진공바이알 A의 평균 SUV는 23.36 %, 움직임 정도를 작게 설정한 진공 바이알 B는 29.3 % 오차율이 감소하였다. NEMA IEC body Phantom의 sphere 37 mm, 22 mm에서의 평균 SUV는 각각 29.3 %, 26.51 % 오차율이 감소하였다. 오차율을 산출한 네 가지 측정치의 평균 오차율 30.03 % 감소하여 보다 정확한 평균 SUV 값을 나타내었다. 이 연구에서는 2차원적인 움직임 만을 연출할 수 있었기에 보다 정확한 데이터를 얻기 위해서는 실제 인체의 호흡 운동을 구현할 수 있는 Phantom을 이용하고, 움직임의 범위의 다양성을 구성한다면 보다 정확한 유용성 평가를 할 수 있다고 연구된다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.