• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.21 no.9
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• pp.174-181
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• 2004

Recently, many studies have been undergoing to reduce working time in field of machine tool. There are two ways of reducing working time to reduce actual working time by heighten spindle speed and to reduce stand-by time by shortening tool exchange time. Auto tool changer belongs to latter case. Fixed address type auto tool changer can store more number of tools in small space than magazine transfer Ope and can shorten tool exchange time. This study focuses on the topology optimization to reduce the weight of the fixed address type ATC. The optimization program using a real number coding genetic algorithm is developed and is applied to the 10-bar truss optimization problem to verify the developed program. And, it is shown that the developed program gives better results than other methods. Finally, The developed program applied to optimize the fixed address type ATC.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.579-580
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• 2020

본 논문에서는 승강기를 이용할 때의 위험 요소와 불편함이 최소화된 서비스를 제공하기 위한 가상 승강기 도어 자동 센싱 시뮬레이션을 제안한다. 이 프로그램은 실제 서비스를 이용하는 듯한 가상의 승강기 테스트 환경을 제공함으로써 개발 시간을 줄이고, 설계의 정합성을 높여준다. 또한, 아두이노 기반의 승강기 도어 제어기 디바이스 펌웨어와 구현된 스마트 버튼 펌웨어를 블루투스로 연결하고, 가상 시뮬레이션 프로그램에 연동시킨다. 이때, 연동된 오픈소스 센서는 참여 연구원들의 다양한 코딩 응용을 가능하게 해준다. 본 논문에서는 코딩을 통해 구현된 결과를 시뮬레이션 함으로써 연구원들의 창의성을 향상시키고 효과검증을 통한 성취를 도출한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.516-518
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• 2020

통계청에서는 지역별고용조사, 인구총조사 등 다양한 조사를 실시하고 있다. 이러한 조사에서는 응답자의 사업체명, 사업체가 주로 하는 일, 응딥자가 한 일, 부서 및 직책 정보 등을 조사해서 조사되어진 자료를 토대로 한국 표준 산업분류 형태로 코드를 부여해 주고 있다. 각 조사에서는 자연어 형태로 입력을 받아서 자료처리 기간에 코딩작업을 하는 조사가 있고 조사원이 입력을 하면서 자동코딩시스템을 이용해서 산업분류 코드를 입력하는 방식도 있다. 본 연구에서는 전자의 방법을 자동화하는 것에 초점을 두었다. 딥러닝 알고리즘을 이용해서 기존에 코드부여가 완료된 자료를 가지고 실험을 해본 결과 조사된 모든 항목을 사용했을 때에는 CNN이 81.36%로 가장 좋은 성능을 보였고, 항목을 2가지로 (사업체가 주로 하는 일/응딥자가 한 일) 줄였을 경우 전체적으로 더 좋은 성능을 보였다. 그 중에 CNN-LSTM이 85.91%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.415-417
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• 2015

사용자는 자신의 주변상황에 대한 정보를 수집 및 공유하기 위하여 SNS, 포탈사이트 및 커뮤니티를 사용한다. 본 논문에서는 사용자의 특성을 고려한 지역정보 수집 아이디어와 방법론을 제시한다. 또한 각각의 웹 시스템의 데이터를 수집하여, 광범위한 지역정보를 마이닝을 수행하고 가공해내는 시스템을 제안한다. 이를 위해 해결해야하는 이슈는 다음과 같다. 각 웹시스템의 문서들은 운영 체제에 따라 인코딩이 달리 사용되는데, 흔히 발생되는 오류 중 하나인 문자깨짐 현상이 그 예이다. 해결방법으로써 문서가 작성된 운영체제의 인코딩정보를 획득해야하며, 이 정보는 서버에서 제공하는 헤더정보에 명시되었거나 문서내에 내장되어 있다. 하지만 일부 웹사이트는 인코딩 정보를 제공하지 않으며, 국가별 인코딩이 다르기 때문에 이를 알기 쉽지않다. 그리하여 본 논문에서 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝에 앞서 웹서버에서 제공하는 웹페이지를 읽어들여 인코딩정보를 획득하고, 문자의 깨짐없이 표시할 수 있도록 시스템을 구축하기 위해 Response Header, HTML의 meta tag 및 읽어드린 문서의 BOM(Byte Order Mark) 정보 및 인코딩 패턴을 통해 인식하도록 하여 글자 깨짐을 완하하도록 시스템을 설계하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.12
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• pp.2590-2598
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• 2011

AIS(Automatic Identification System) is a key of maritime information system to prevent maritime accident through communication among any adjacent ship and to establish information base by fusing information collected from ships with other information. The AIS information includes various potential information, but it is not easy to use due to insufficiency storing and management. Furthermore, we need AIS transponders to acquire the information. In this paper, we propose the vessel positional information service using AIS and XML. We decode the AIS information from the NMEA-0183 encoding data and store the AIS information to the database and provide the access service in the internet using XML.

• Smart Media Journal
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• v.7 no.4
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• pp.17-23
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• 2018

We proposed a LSTM-based RNN model that can effectively perform the automatic spacing characteristics. For those long or noisy sentences which are known to be difficult to handle within Neural Network Learning, we defined a proper input data format and decoding data format, and added dropout, bidirectional multi-layer LSTM, layer normalization, and attention mechanism to improve the performance. Despite of the fact that Sejong corpus contains some spacing errors, a noise-robust learning model developed in this study with no overfitting through a dropout method helped training and returned meaningful results of Korean word spacing and its patterns. The experimental results showed that the performance of LSTM sequence-to-sequence model is 0.94 in F1-measure, which is better than the rule-based deep-learning method of GRU-CRF.

• Smart Media Journal
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• v.8 no.2
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• pp.58-65
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• 2019

Automatic text summarization is a process of shortening a text document by either extraction or abstraction. The abstraction approach inspired by deep learning methods scaling to a large amount of document is applied in recent work. Abstractive text summarization involves utilizing pre-generated word embedding information. Low-frequent but salient words such as terminologies are seldom included to dictionaries, that are so called, out-of-vocabulary(OOV) problems. OOV deteriorates the performance of Encoder-Decoder model in neural network. In order to address OOV words in abstractive text summarization, we propose a copy mechanism to facilitate copying new words in the target document and generating summary sentences. Different from the previous studies, the proposed approach combines accurate pointing information and selective copy mechanism based on bidirectional RNN and bidirectional LSTM. In addition, neural network gate model to estimate the generation probability and the loss function to optimize the entire abstraction model has been applied. The dataset has been constructed from the collection of abstractions and titles of journal articles. Experimental results demonstrate that both ROUGE-1 (based on word recall) and ROUGE-L (employed longest common subsequence) of the proposed Encoding-Decoding model have been improved to 47.01 and 29.55, respectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.407-409
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• 2017

지능형 튜터링 시스템(Intelligent Tutoring System, ITS)은 학습자에게 자동으로 학습코스를 제공하는 시스템으로, 현재 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS 수요가 증가하고 있음에 따라 본 연구팀도 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS "Everycoding"을 개발하였다. 더 나아가 학습자 별 맞춤형 코딩 교육 튜터링 시스템 개발 요구가 늘어나고 있다. 이에, 본 연구에서는 기계학습 기법을 적용하여 개발한 협업 능력 기반의 학습자 모델을 군집 분석하고, 그에 따른 학습자 별 맞춤 피드백을 제공하는 기준을 제안한다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.2
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• pp.172-179
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• 2019

Recently, design automation of installation drawings and design elements has been required in the elevator industry. This is recognized as an important role in securing adaptability on site, reducing design errors, and enhancing export competitiveness. However, in case of a small company doesn't have enough resources to develop the program, and it is difficult to develop a design automation program. Therefore, it is necessary to have an automatic drawing generation program that enables small companies to easily invest and use, while allowing users to concentrate on productive tasks. In this paper, we propose an automatic drawing generation program using parametric coding technique. This program is linked with the web service and automatically creates the drawing when the user enters the site information on the web. This is useful for elevator installation and maintenance due to reduced drawing time for elevator drawings.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.61-63
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• 2001

오늘날 다양한 전자상거래 응용의 생산성 향상이 요구되고 있다. 이러한 전자상거래 응용의 핵심은 데이터베이스 응용 프로그램이다. 이러한 응용을 기반으로 하는 사이트 구축을 위해 현재 개반자는 CGI, PHP, JSP, ASP, 자바 서블릿등의 기술을 이용하여 코딩작업을 해야한다. 본 논문에서는, 응용 데이터베이스 구축을 위한 SQL 문장들, 사용자 인터페이스로 사용되는 폼들, 그리고 그 폼들을 통해 이루어진 질의를 처리하는 자바 서블릿을 자동으로 생성하는 웹사이트 자동 생성 도구인 WebSiteGen2를 소개하고, 전자상거래 응용의 생산성 향상을 위해 상용화된 웹사이트 자동 생성기 제품들과의 기능 비교를 한다. 자동으로 생성될 테이블들과 폼들은 응용을 위한 클래스 다이어그램으로부터 결정된다. 또한, WebSiteGen2의 구현 원리를 소개한다.