• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2540-2542
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• 2004

일반적으로 support vector machine (SVM)은 입력 데이터를 두개의 다른 클래스로 구별하는 결정면을 학습을 통하여 구한다. 특히 비분류 문제, 비선형 분류 문제들과 같은 두-클래스 문제를 해결하기 위해 데이터를 고차원의 특정 공간에서 다룬다. 많은 응용분야에서, 각 입력 데이터들은 이 두개의 클래스 중의 하나로 완전히 정의되지 않을 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 본 논문에서 FSVM(fuzzy support vector machine)을 적용한다. 각 입력 데이터에 퍼지 멤버십(fuzzy membership)을 적용하여 결정면의 학습과정에 입력 데이터들이 다른 기여 (contribution)를 할 수 있게 한다. 본 논문에서는 기준 데이터 집합에 대해 제안된 방법을 실험하고, FSVM이 기존의 SVM보다 더 나음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.409-411
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• 2005

사용자를 지원하기 위한 고객지향 인터페이스를 설계하여 사용자가 데이터 입력시에 재사용할 수 있는 이벤트 객체의 공통성과 가변성을 연구하여 데이터를 재사용할 수 있도록 하는 방법을 연구하였다. 미래의 컴퓨터는 성능이 무한하게 성장할 것이다. 따라서 컴퓨터 성능부하 보다는 고객지향 소프트웨어를 개발하는데 초점을 맞추어야 한다. 따라서 본 연구에서는 사용자 인터페이스에서 사용자의 입력 및 업무처리를 용이하도록 지원할 수 있는 재사용 데이터 객체 유형을 4가지로 정의하고, 객체의 추출 방법과 유형별 객체의 사례를 보여주고 있다. 본 연구는 신속한 데이터의 입력과 오류를 감소시켜 주고 입력 데이터를 재사용할 수 있도록 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.739-740
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• 2006

본 논문에서는 입력한 데이터를 분석하고 비교하여 손 모양 데이터 편집기의 기준 손 모양을 결정하는 방법을 제안한다. 즉, 입력한 손 모양 데이터에 대해 빈도수 혹은 평균값을 사용하여 기준 손 모양을 결정하는 방법을 제안한다. 입력한 손 모양 데이터로부터 제안한 방법을 통해 얻어진 손 모양이 실제 표현하고 자 한 손 모양과 일치하는지 실험을 통해 비교하였는데, 6,135개의 입력 데이터에 대해 두 가지 방법 모두 90.6% 일치하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.377-379
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• 1998

본 논문에서는 서지데이터베이스 품질향상을 위해 사용자의 요구사항을 기초로 하여 논문형태의 데이터베이스 특성을 파악한 후 표준입력 필드에 해당하는 기준을 정하고 데이터베이스 구축에 적용하는 입력시스템 모델을 구현하고자 한다. 데이터베이스 제작자들의 오류를 최소화하여 정보사용자의 만족도를 충족하기 위한 데이터베이스 구축 방법을 제시하였다. 서지데이터 입력을 위한 표준화된 입력방법을 통해 기존의 편집기를 활용한 텍스트 형태의 데이터베이스 제작시 문제점들을 개선하였으며 사용자 만족도, 데이터 양, 품질향상을 웹을 통한 입력시스템으로 구현하여 서지데이터베이스에 대한 신뢰도를 크게 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.321-323
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• 1998

현재 호서대하교 대학지원자는 지원원서를 OMR카드를 통하여 입력하고 있다. 이러한 방법이 보편적이기는 하지만 작성과정에서 실수로 인하여 잘못된 자료를 입력할 수 있다. 이러한 자료는 그대로 데이터 베이스에 저장되고, 결과적으로 대학지원자 관리에 치명적인 문제가 될 수 있다. 대학지원자 입력 시스템은 단말기를 통해서 지원원서를 작성할 수 있으며 잘못된 자료에 대해서는 입력이 거부됨으로써 데이터에 대한 무결성을 유지할 수 있다. 추가적인 기능으로 기존의 OMR카드를 통해 입력된 자료들에 대해서 오류를 검출하고 그에 대해서 손쉽게 수정을 할 수 있기 때문에 기존 OMR카드 사용으로 인하여 발생되었던 문제점을 보안 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.51-57
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• 2001

다품종 소량 생산으로 제조 업체의 전산 업무 관리가 매우 복잡해지고 있고, 전산 시스템이 급속히 변하며 환경이 복잡해지고 있으며. 전산에 입력해야 할 데이터들은 많아지고 있다 그래서 제조 업체의 근태 및 입출고 전표, 작업 일보 데이터를 사람이 일일이 입력하기엔 많은 전산 단말기와 용량이 큰 시스템을 요구하고 있으며, 현장 데이터의 실시간 처리 및 확인이 어려운 상태이다. 본 논문에서 제안된 P.O.P(Point Of Production) 단말기를 이용한 생산통신관리 시스템은 제조 업체 현장에 P.O.P 단말기를 설치하여 현장에서 일어나는 모든 입출고 및 생산 데이터를 생산 시점에서 입력 할 수 있는 기능을 가진 시스템을 설계하고 구현한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.297-300
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• 2004

기존에 성격이 다른 두 가지 이상의 센서를 이용하기 위해서는 각각의 센서의 입력 데이터를 처리하는 알고리즘이 필요하게 되고, 적용한 알고리즘에 의해 출력된 최종 값 중에서 그 상황에 알맞은 값을 선택하여 사용하는 계층적 구조를 사용하게 된다. 계층적 구조가 아니더라도 비슷한 형태의 데이터를 얻어 이를 가지고 최종 로봇을 제어하기 위한 출력을 만들게 된다 본 논문에서는 비전 센서와 초음파 센서에서 입력되는 성격이 다른 데이터를 가지고, 신경망을 이용하여 최종 출력을 얻어냄으로써 2가지 센서의 입력 데이터를 처리하기 위한 과정을 간단히 하고 두 가지 센서가 서로를 보완 할 수 있도록 하는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.133-135
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• 2004

신경 회로망에서 연상 메모리(Associative Memory)는 주어진 자료에 대해 정보를 저장하고 복원하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 학습된 영상의 정확한 분류와 왜곡된 영상의 복원 및 분류를 위해 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하였다. 기존의 퍼지 연상 메모리는 학습 데이터와 학습 원본과 같은 입력에 대해 우수한 복원 성능을 보이나 학습 데이터의 수가 증가할수록 그리고 왜곡된 입력에 대해 정확히 출력할 수 없고 복원 성능도 저하된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하여 왜곡된 입력에 대해서도 원본 학습 데이터를 정확히 출력하고 복원하는 개선된 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.159-159
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• 2016

북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제9권4호
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• pp.14-20
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• 2019

본 논문은 원 데이터를 암호화하여 URL(Uniform Resource Locator)정보 형식으로 변형하고, URL정보를 QR코드로 인코딩함으로써 원 데이터의 저장없이 QR코드를 매개로 데이터를 기록하고 해독할 수 있도록 하는 스마트한 QR코드에 의한 비저장식 데이터 기록 시스템 및 비저장식 데이터 제공방법을 제시하는 데 목적이 있다. 연구의 방법은 선행기술연구와 문헌조사를 통해 연구의 차별성을 두기 위한 방법을 제시했으며 분석결과, 온라인 관리서버에 구축되는 시스템으로서, 데이터 입력 신호별 매칭 암호가 저장된 암호DB, QR코드 생성 명령에 따라 입력데이터를 암호DB에서 매칭되는 암호정보로 치환하여 관리서버 도메인네임의 하위 로케이터로 결합시킨 URL정보로 변환시키고, URL정보를 QR코드로 인코딩하는 코드 생성부, 그리고 URL접속신호 수신에 따라, URL정보를 입력데이터로 변환 제공하는 암호 해독부를 포함하는 QR코드에 의한 비저장식 데이터 기록시스템을 제공한다. 따라서 스마트한 QR방식의 데이터관리방식(기록과 제공)은 사용의 편리성과 공간의 제약이나 용량사용의 장애가 없다는 점을 밝히고 있다.