• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.118-121
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• 2022

국내 산업재해 사고 사망자의 상당수가 건설업에서 발생하고 있다. 건설 현장에는 굴삭기, 크레인과 같은 중장비가 많고 높은 곳에서 작업하는 경우가 흔해 위험 요소에 노출될 가능성이 높다. 물리적 사고 외에도 작업 중 발생하는 미세먼지에는 여러 유해 인자가 존재하여 건설근로자들에게 호흡기질환과 같은 직업병을 유발한다. 정부에서는 산업현장 안전 관리의 중요성이 증가함에 따라 각종 산업재해로부터 근로자를 보호하기 위한 법안을 마련하였다. 따라서 건설 현장의 경우 산업재해를 방지하기 위해서 위험요소를 사전에 인지하고 즉각 대응할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 통한 자동화 기술을 활용하여 24시간 안전 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 IoT 기반 통합안전 관리 시스템은 AI를 적용한 CCTV를 통해 산업 현장을 모니터링하고, 다수의 IoT 센서가 측정한 수치를 근로자 및 관리자가 실시간으로 확인할 수 있게 하여 산업 현장 내 안전사고를 예방한다. 구체적으로 어플리케이션을 통해 미세먼지 농도, 가스 농도, 온도, 습도, 안전모 착용 여부 등을 모니터링할 수 있다. 모니터링 중에 유해물질의 농도가 일정 수치를 넘기거나 안전모를 착용하지 않은 근로자가 발견될 경우 근로자 및 관리자에게 경고 알림을 발송한다. 유해물질 농도는 IoT 센서를 통해 측정하며 안전모 착용 여부는 카메라 센서에 딥러닝 모델을 적용하여 인식하였다. 본 연구에서 제시한 통합안전관리시스템을 통해 건설현장을 비롯한 산업현장의 산업재해 감소와 근로자 안전 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.391-392
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• 2021

해마다 실내 냉방기 냉매누설 문제가 고질적으로 반복되며 소비자들의 피해도 커져가고 있다. 특히 제조사와 설치 업체가 다른 경우 냉매 누수의 원인이 제품인지, 설치하자인지 책임소재를 두고 갈등을 빚는 경우가 빈번하다. 이에 더 이상 소비자들의 피해를 막기 위해 냉매누설 검출 방안 마련이 필요해 보인다. 본 연구에서는 실내 냉방기 설치 후 냉매누설 검출을 위한 별도의 하드웨어 장치 추가 없이 냉방기의 운영을 위해 설치된 센서들의 값을 이용하여 냉매누설의 유무를 판단할 수 있는 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 데이터 분석을 위하여 제조사의 제품 출하 전 현장 테스트 단계에서 측정한 온도값, 전류값, 습도값을 취합하여 데이터 셋을 구축하였다. 이때 자동화된 머신러닝(AutoML)을 이용하여 데이터의 80%를 훈련 데이터로 20%를 테스트 데이터로 사용하여 냉매량 80%는 1, 그 이하는 0으로 훈련시켰다. 구축한 데이터 셋을 이용하여 훈련시킨 결과 99% 정확도로 냉매누설 검출을 분별할 수 있었다. 또한 냉매누설과 관련성이 높은 중요 특징 4개를 추출할 수 있었다. 본 연구를 통하여 별도의 하드웨어 장치 추가 없이 소프트웨어적인 접근 방법으로 문제를 해결할 수 있는 feasibility를 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.4 no.2
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• pp.197-204
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• 2018

One of the hottest issues in our 21st century is AI. Just as the automation of manual labor has been achieved through the Industrial Revolution in the agricultural society, the intelligence information society has come through the SW Revolution in the information society. With the advent of Google 'Alpha Go', the computer has learned and predicted its own machine learning, and now the time has come for the computer to surpass the human, even to the world of Baduk, in other words, the computer. Machine learning ML (machine learning) is a field of artificial intelligence. Machine learning ML (machine learning) is a field of artificial intelligence, which means that AI technology is developed to allow the computer to learn by itself. The time has come when computers are beyond human beings. Many companies use machine learning, for example, to keep learning images on Facebook, and then telling them who they are. We also used a neural network to build an efficient energy usage model for Google's data center optimization. As another example, Microsoft's real-time interpretation model is a more sophisticated translation model as the language-related input data increases through translation learning. As machine learning has been increasingly used in many fields, we have to jump into the AI industry to move forward in our 21st century society.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.4
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• pp.56-67
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• 2004

This study analyzes human error of workers performing simple repetitive tasks, and in order to prepare preventative measures, 486 people were used as subjects. The results of the study are like the following. First, the biggest cause of human error showed to be the worker himself in $77.8\%$ of the cases, machinery showed to be the cause in $16.3\%$ of the cases and management showed to be the cause in $6.0\%$ of the cases. The results show that most of the human error occurred due to the worker performing simple repetitive tasks and the human errors showed to be caused more by bad ergonomics and long hours rather than by problems with machinery. In addition, the area with the highest rate of human error showed to be the Human Information Processing System with Task Input Error being the highest with $46.9\%$, followed by Judgement and Memory Error with $36.4\%$ and Recognition Verification Error with $16.7\%$. Although fully automated tasks may reduce the rate of human error we must focus on lowering the rate of problems arising from spontaneous errors caused by workers performing simple repetitive tasks by continuously renewing plans and budgets in order to standardize tasks by incorporating cyclic positioning according to experience and positional exchange and by inspecting the workplace to increase efficiency of the workers.

• Knowledge Management Research
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• v.21 no.3
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• pp.67-87
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• 2020

Maintaining active users who repeatedly share high-quality knowledge is critical for the success of online Q&A sites. This study suggests two paths that lead to active users' continuous knowledge sharing: 1) elaborated decision process, represented by continuance intention, and 2) automated cognitive process, represented by past behavior. The direct and moderating effects of continuance intention and past behavior were verified by analyzing subjective intention data and objective behavior data of 333 active users of Naver Knowledge-iN. Using Cox proportional hazards regression and negative binomial regression, the influences of continuance intention and past behavior on two types of continuous knowledge sharing were examined. The results showed that only past behavior was significantly influential on knowledge sharing continuance and as to the frequency of knowledge sharing, both continuance intention and past behavior's influences were significant. It was also confirmed that past behavior negatively moderates continuance intention's effect on the frequency of knowledge sharing. In order to maintain active users' continuous knowledge sharing, it is important to habituate knowledge sharing through repetitive knowledge sharing behavior. And in order to increase the frequency of knowledge sharing, in addition to the habituation, appropriate benefits that can increase the continuance intention should be provided.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.11 no.2
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• pp.93-107
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• 2008

Recently, there have been many projects regarding restoration of streams to recover their environmental and ecological functions. For the restoration of streams, it is valuable academically and economically to evaluate the ecological condition of streams and build a plan and an object for restoring streams based on that. On the other hand, one of the methods to figure out the ecological condition of streams is to evaluate the hydromorphological structure of stream. In this study we have developed a field survey system using the stream assessment methode of LAWA (Laenderarbeitsgemeinschaft Wasser in Germany) that can assess the hydromorphological structure of small and medium streams. In addition, we constructed a GIS-based stream assesment system which can support auto mapping system and report writing, using the survey results. These systems are aimed to help people in the area of restoring streams perceive the natural and ecological condition of streams in the process of making plans and managing the projects, and they also try to help in collecting raw data to determine an ideal potential model to which an existing stream should be turned.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.25
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• pp.295-324
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• 1993

최근 정보기술의 급속한 발달 따라 사회 전반적인 체제의 정보화 현상으로 개인이나 조직의 활동이 정보와 밀접한 관련성을 가지게 됨으로써 이용자의 정보 수요에 적합한 정보원을 제공하는 매개자의 기능을 수행하고 있는 정보전문가의 역할이 한층 더 부각되고 있다. 이러한 영향이 도서관이나 정보센터의 모든 활동에 파급됨에 따라 정보를 수집, 가공, 분석. 저장 및 전달을 담당하고 있는 정보 전문가는 종래의 문헌중심봉사(book-based service)에서 정보중심봉사(information-based service) 형태로 역할 변환이 요구되고 있다. 특히 주제전문 봉사를 담당하고 있는 사서나 정보전문가는 이러한 정보기술의 파급효과를 더욱 실감하고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 본 연구는 첫째, 정보기술의 발달이 사회과학 분야의 정보봉사에 미치는 영향과 효과를 살펴보고. 둘째로 사회과학 분야 정보제공을 위한 정보시스템의 특성 분석과 정보기술을 매체로 이용하고 있는 정보전문가의 정보기술에 대한 인식을 실증적으로 분석하고 있으며, 마지막으로 정보사회에서 다양한 정보제공을 담당할 사회과학 정보전문가의 새로운 역할 모델을 제시하고 있다. 사회과학 분야의 정보제공을 효율적으로 수행하기 위한 정보시스템의 구축은 학제적 성을 지니고 있는 사회과학 전반에 대한 이해와 특성을 파악함으로써 가능하다. 사회과학의 연구대상은 인간 상호작용에 관한 지식의 전반적인 분야를 포괄하고 있어 많은 주제분야가 서로 중복되거나 상호 호환적인 성격을 지니고 있기에. 사회과학 정보시스템이 이용자의 정보요구에 만족을 주기 위해서는 이용자의 유형, 정보요구의 형태 및 그 해결방안에 일차적 관심을 가져야한다. 사회과학 분야의 정보유통 체제를 살펴보면, 대부분 통계자료나 단편적인 데이타로 시작되는 원자료가 사회과학자나 연구자에 의해 "지적 변환(intellectual transformation)" 과정을 거쳐 논문이나 저서 등과 같은 정형화된 문헌의 형태로 나타나게 된다. 정형화된 문헌이 다른 이용자의 요구에 효율적으로 이용되기 위하여 다시 "서지적 변형(bibliographic transformation)" 과정이 수반됨으로써 도서관이나 정보센터의 정보시스템에서 문헌검색이 가능하게 된다. 정보기술의 발달과 보급 이전에는 서지적 변형 단계에서 대부분 정보제공시스템의 역할이 종결되었으나, 최근 정보기술의 활용으로 서지적 변형 후 각종 정보자료의 색인과 초록 및 네트웍 화를 통한 자동화 과정이 이루어짐으로써 이용자의 정보요구에 최대의 만족을 제공할 수 있는 정보자료의 체계적인 분석과 효율적인 통제로 포괄적인 정보관리 차원으로 이전되고 있음을 알 수 있다. 사회과학 분야를 담당하고 있는 사서를 대상으로 실시한 설문조사에서 새로운 정보기술의 활용에 따른 정보전문가의 인지적 혹은 업무 적 변화가 매우 긍정적인 방향으로 뚜렷이 나타나고 있음을 알 수 있다. 정보기술을 이용하고 있는 대부분의 사서들은 정보기술이 그들의 정보봉사 업무를 쉽게, 빠르게. 그리고 정확하게 처리하고 있으며, 새로운 정보기술 습득에 호의적인 반응을 보이고 있다. 아울러 정보기술의 이용에 따른 추가적인 책임이나 의무가 수반되고 있는 것으로 나타나고 있으며, 정보기술이 정보전문가의 역할을 완전히 대체할 정도로 위협을 느끼고 있지는 않는 것으로 조사되고 있다. 종합적인 반응은 대부분의 사서들이 정보 봉사 업무에 정보기술의 활용을 매우 바람직한 것으로 보고 있으며. 이용자 요구를 극대화하기 위한 정보관리에 필수불가결 한 도구로 인식하고 있다. 과거의 유능한 사서나 정보전문가는 자관의 정보원에 대한 철저한 이해로 이용자의 요구에 봉사하는 것으로 간주되었으나, 현재 그리고 미래의 유능한 정보전문가는 자관은 물론 국가적 혹은 세계적인 정보원에 접근할 수 있는 정보원 관리 능력은 물론 정보기술의 활용과 이용자에 대한 교육적 능력을 동시에 지녀야 할 것으로 여겨진다. 이러한 관점에서 사회과학 분야의 정보제공을 담당하고 있는 정보전문가의 새로운 역할을 크게 이용자 보조 역할, 주제전문가 역할. 시스템 전문가 역할, 그리고 정보원 관리자 역할로 구분할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.11
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• pp.153-161
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• 2013

Recently, there has been a tremendous increase in the availability of educational materials for foreign language learning. As part of this trend, there has been an increase in the amount of electronically mediated materials available. However, conventional educational contents developed using computer technology has provided typically one-way information, which is not the most helpful thing for users. Providing the user's convenience requires additional off-line analysis for diagnosing an individual user's learning. To improve the user's comprehension of texts written in a foreign language, we propose an intelligent learning tool based on the analysis of the user's eyeball movements, which is able to diagnose and improve foreign language reading ability by providing necessary supplementary aid just when it is needed. To determine the user's learning state, we correlate their eye movements with findings from research in cognitive psychology and neurophysiology. Based on this, the learning tool can distinguish whether users know or do not know words when they are reading foreign language sentences. If the learning tool judges a word to be unknown, it immediately provides the student with the meaning of the word by extracting it from an on-line dictionary. The proposed model provides a tool which empowers independent learning and makes access to the meanings of unknown words automatic. In this way, it can enhance a user's reading achievement as well as satisfaction with text comprehension in a foreign language.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.4 s.310
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• pp.46-54
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• 2006

Recently, the important of a personal identification is increasing according to expansion using each on-line commercial transaction and personal ID-card. Although a personal ID-card embedded RFID(Radio Frequency Identification) tag is gradually increased, the way for a person's identification is deficiency. So we need automatic methods. Because RFID tag is vary small storage capacity of memory, it needs effective feature extraction method to store personal biometrics information. We need new recognition method to compare each feature. In this paper, we studied the face verification system using Hippocampal neuron modeling algorithm which can remodel the hippocampal neuron as a principle of a man's brain in engineering, then it can learn the feature vector of the face images very fast. and construct the optimized feature each image. The system is composed of two parts mainly. One is feature extraction using NMF(Non-negative Matrix Factorization) and LDA(Linear Discriminants Analysis) mixture algorithm and the other is hippocampal neuron modeling and recognition simulation experiments confirm the each recognition rate, that are face changes, pose changes and low-level quality image. The results of experiments, we can compare a feature extraction and learning method proposed in this paper of any other methods, and we can confirm that the proposed method is superior to the existing method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.238-240
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• 2006

네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc