• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.5
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• pp.21-32
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• 2024

This paper proposes a smart safety system that combines low-cost CW(Continuous Wave) radar and IMU sensors to enhance blind spots that pose safety risks to workers in industrial manufacturing environments. The system employs a 24 GHz radar and a 6-axis IMU sensor to detect worker movements and utilizes a machine learning model to recognize worker situations in vibrating manufacturing sites. The ensemble boosting tree-based model achieved over 92.8% worker detection accuracy, demonstrating its effectiveness in improving safety in industrial settings.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.246-251
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• 2019

품사 부착 말뭉치란 문장에 포함된 각 단어에 품사 표지를 부착한 말뭉치를 말한다. 이런 말뭉치에는 다양한 형태의 오류들이 포함되어 있으며, 오류가 포함된 말뭉치를 학습 자료로 사용하는 자연언어처리 시스템의 좋은 성능을 기대할 수 없다. 따라서 말뭉치의 일관성이나 정확도는 자연언어처리 시스템의 성능에 많은 영향을 준다. 하지만 말뭉치 구축 과정에서 작업자의 실수가 발생하고 여러 작업자가 작업을 수행하다 보니 일관성을 유지하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 GMM을 이용한 군집화를 수행하여 오류 후보를 추출한다. 이를 통해서 말뭉치 구축 과정에서 작업자의 실수를 방지하고 일관성을 유지하고자 한다. 세종품사부착 말뭉치를 대상으로 임의로 오류를 유발시켜 실험한 결과, 재현율 84.74%의 성능으로 오류를 탐지하였다. 향후에 좀 더 높은 재현율을 위해서 자질 확장이나 회귀 분석 방법 등을 추진할 계획이다.

• Korean Business Review
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• v.7
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• pp.145-164
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• 1994

본 연구는 조직의 작업정보환경이 개인의 피이드백 추구 행위에 어떤 영향을 주는가에 관한 탐색적인 연구이다. 피이드백 추구 행위를 '탐지'와 '문의'의 유형으로 나누되, 피이드백 원천에 따라 상사에 대한 문의, 상사에 대한 탐지, 동료에 대한 문의, 동료에 대한 탐지를 구분하였으며, 작업정보환경은 피이드백 원천(상사, 동료, 자기자신)으로부터의 피이드백을 피이드백 부호(긍정적 피이드백, 부정적 피이드백)에 따라 평가하였다. 연구의 방법은 군 헬리콥터 조정사 훈련생 187명을 대상으로 질문지 방법에 의하였다. 연구의 결과 첫째, '탐지'와 '문의'의 피이드백 추구행위는 정의 상관관계를 보임으로써 피이드백 추구전략으로서 두 행위 유형은 서로 대체관계에 있지 않으며, 특정 유형의 피이드백 추구행위가 오히려 다른 유형의 피이드백 추구행위에 대한 필요성을 높여주고 있는 것으로 나타났다. 즉, '탐지'를 통한 피이드백과 '문의'를 통한 피이드백은 적어도 질적으로 상이한 정보를 제공하여 주는 것으로 인식되고 있음을 알 수 있다. 둘째, 어떤 원천으로부터 제공되었거나 추구된 피이드백 정보는 다른 피이드백 원천으로의 추구행위와 정의 상관관계를 보임으로써, 여러 피이드백 원천들로부터 제공되는 피이드백 정보는 피이드백 수신자에게 서로 대체적인 역할을 하지 않으며, 특정 피이드백 원천으로부터의 피이드백은 피이드백 수신자로 하여금 질적으로 상이한 정보를 제공하여 주는 것으로 인식되는 상이한 원천으로부터의 피이드백을 추구하도록 한다는 것을 알 수 있다. 셋째, 작업정보환경에서 긍정적 피이드백이 주어지면 인상관리의 측면에서 적극적으로 피이드백을 추구하는 경향이 있었으며, 부정적 피이드백이 주어진 경우, 본 연구에서와 같이 성과가 매우 중요시 여겨지는 조직에서는 개인이 그 정보적 가치를 높게 평가하여 대체로 피이드백을 적극적으로 추구하는 경향이 있는 것으로 나타났다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.40-42
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• 2019

색상 영상과 이에 상응하는 깊이 영상으로 3차원 비디오를 만드는 방법은 최근 키넥트 깊이 카메라와 같이 저가임에도 불구하고 높은 성능을 보이는 카메라가 시중에 출시되면서 다양한 형태의 응용분야에 많이 사용되기 시작했다[1]. 본 연구는 TOF(Time Of Flight) 카메라와 RGB 카메라가 같이 있는 키넥트를 이용해서 깊이 영상에서 보행자를 탐지한다. 전처리 작업으로 배경 깊이 맵을 미리 저장하고, 깊이의 차이로 보행자 유무를 알아낸다. 보행자를 지속적으로 탐지하기 위해 CAMShift 알고리즘을 사용해 라벨링과 보행자 추적을 하며, 보행자의 진행 방향과 속도를 탐지하기 위해 Dense Optical Flow를 사용해 보행자의 벡터 정보를 저장한다. 보행자가 깊이 맵 밖으로 나가면 해당 보행자에 대한 탐지를 종료한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.2
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• pp.321-330
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• 2019

Prevention of corporate confidentiality leakage by insiders in enterprises is an essential task for the survival of enterprises. In order to prevent information leakage by insiders, companies have adopted security solutions, but there is a limit to effectively detect abnormal behavior of insiders with access privileges. In this study, we use the Unsupervised Learning algorithm of the machine learning technique to effectively and efficiently cluster the normal and abnormal access logs of the worker's work screen in the manufacturing information system, which includes the company's product manufacturing history and quality information. We propose an optimal feature selection model for anomaly detection by studying clustering methods.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10b
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• pp.1049-1052
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• 2001

고가용 E-Business모델을 위해 구축된 나중 웹 클러스터 모델은 구조적 특성상 내부 시스템 노드들이 노출되어 있으며, 불법적인 3자에 의한 고의적인 방해와 공격으로 정상적인 작업수행이 불가능할 가능성을 지고 있다. 따라서 구성된 시스템 노드들을 보호하고 불법적인 사용자로부터의 정보유출과 부당한 서비스 요구를 효과적으로 대응할 수 있는 보안 시스템이 필요하나 제안한 분산 침입 탐지 시스템은 불법적인 침입을 탐지하기 위하여 일차적으로 Detection Agent를 이용한 작업요구 패킷의 검사를 수행하려, 이후 작업이 진행되었을 때 Monitoring Agent를 동하여 작업과정을 관찰하며 허용되지 않는 자원의 접근 및 요구가 발생하였을 때, 다른 시스템 노트와의 긴밀한 협조작업을 동해 침입여부를 판단한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.513-515
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• 2022

Manufacturing data collected using IoT devices in a smart factory environment is generally reliable except for noises caused by external factors. However, unlike manufacturing data that is collected mechanically, process data manually recorded by field-workers can cause problems such as the misspelled entries or the missing entries. Therefore, process data must be validated before being used as training data for artificial intelligence models. In this paper, based on the fact that which is a linear relationship between the power consumption of the MCT machine and the production of the product recorded by the field-workers, we detect anomalous records of the workers using robust linear regression.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.547-549
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• 1998

CASE도구의 일부로 제공되는 기존의 문서화 도구들은 개발자들을 위한 편리한 기능을 제공했지만, 문서화 참여자들 사이의 협동작업 및 정보교환을 효과적으로 지원해 주지 못했다. 협동작업 환경 및 정보교환 도구 지원의 미비로 인한 문서화 참여자들 사이의 의사소통 부족은 문서 사이의 불일치(Inconsistency), 누락(Incompleteness), 애매모호함(Ambiguity)을 발생시킨다. 소프트웨어 문서가 사용자 및 개발자를 위한 중요한 자료로 활용되기 위해서 협동 문서화 작업 환경의 구축과 정보 교환 도구의 지원은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 문서 상태와 사건을 중심으로 한 문서화 프로세스를 정의하고 문서 변경이나 삭제가 발생했을 경우, 이를 탐지하여 자동으로 개발자들에게 메시지를 보내주는 메시지 에이전트(Message Agent) 기반의 협동 문서화 작업 환경을 제안한다. 협동 문서화 작업 환경은 여러 명의 문서화 참여자들이 서로의 문서를 공유하며 작업할 수 있는 환경을 제공하며, 메시지 에이전트를 통한 메시지의 자동 전송으로 문서화 도중에 개발자가 직접 메시지를 작성하던 번거로움을 줄이고 문서의 질적인 향상을 기할 수 있는 장점이 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.928-931
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• 2018

고립된 해상 작업 환경에서의 작업자의 건강상태 관리와 혹시 모를 추락탐지는 작업자의 안전을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 고립공간 작업자의 안전을 모니터링하기 위한 헬멧에 부착할 수 있는 IoT 시스템을 위한 알고리즘을 제안한다. 이는 장치가 작업 중에 긴급 상황인지 신속하게 판단할 수 있다. 스마트폰은 누구나 들고 다니기 때문에 사용자 환경은 스마트폰을 이용하여 적용되었다. 작업자들이 착용할 용도이기 때문에 PPG 센서는 불편하지 않도록 귀에 부착한다. PPG 센서를 단독으로 사용하여 스트레스 정도를 파악한다. 3축 가속도 센서는 헬멧에 부착되고 추락을 감지하는데 사용된다. 우리는 여러 센서와 블루투스 통신을 이용하여 발전된 센서 시스템을 만든다. 또한, 우리는 3축 가속도 샘플을 분석하고 정규화하는 알고리즘을 JAVA에서 구현하였다. 스마트 폰을 사용하는 이점은 신호 처리를 위해 별도의 마이크로프로세서(mcu)가 필요하지 않으며 내부 통신 시스템을 통해 제어 센터에 정보를 전송할 수 있다는 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.291-292
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• 2024

국내의 산재 사고 사망 비율 중 대부분은 건설업이 차지하고 있으며 사망 원인 중 42.9%는 추락사가 차지하고 있다. 따라서 국내 사고 사망을 예방하기 위해서는 노동자의 생명을 지켜주는 안전 장비의 착용 여부가 중요하다. 본 논문에서는 객체 탐지에 사용되는 YOLO v4와 YOLO v4-TINY 알고리즘과 영상 처리에 사용되는 OpenCV를 이용하여 실시간 영상에서 안전모 미착용 인원을 감지하고 관리자에게 알려주는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하여 건설 현장에서 현장 카메라로 안전모 미착용 인원을 실시간으로 검출하여 경고하므로써 작업자의 안전에 기여할 수 있다.