• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.133-135
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• 2001

웹 사용 마이닝의 단계중 패턴 발전을 위해 초기 데이타를 정제하는 전처리 과정은 매우 중요한 작업이다. 전처리 과정의 결과가 높은 정확도를 가지고 있다면 마이닝의 결과 역시 보다 정확한 결과를 생성한다는 것은 여러 연구를 통해 널리 알려진 사실이다. 본 논문에서는 전처리 과정중 내용 페이지를 구분하기 위해 자주 이용되는 기법중 하나인 최대 전진 참조(M.F.R : Maximal Forward Reference) 기법을 개선한 인기도 기반 전진 참조(P.F.R : Popularity-weighted Forward Reference) 기법을 제안하고 예제를 통해 두 기법의 결과를 비교하였다. 그 결과 최대 전진 참조 기법에서 발생할 수 있는 오류를 극복한 인기도 기반 기법이 좀더 정확한 내용 페이지 구분이 가능하여 웹 사용 마이닝 단계에서 유용하게 활용 할 수 있음을 보였다.

• Food Science and Preservation
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• v.6 no.4
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• pp.435-441
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• 1999

This study was carried out to sensory evaluation of persimmon leaf by roasting and steaming. The good sensory evaluation of persimmon leaf tea of cutting after different steamed times was shown in 3 minutes and 5 minutes steamed tea. Taste sensory score was increased in proportion to increasing of soluble solid and extraction yield and the increasing of color sensory score had relation to increasing of color value. The best sensory score was in roasted persimmon leaf tea of 5 minutes roasting in persimmon leaf tea of cutting after steaming of 3 minutes and 5 minutes. The best sensory score was shown in 3 minutes steamed in 5 minutes roasted which was culled after different steaming times. The total sensory non of roasted tea was influenced from preprocessing and total sensory score of roasted tea was higher than Just steamed tea. According to above result, the sensory score of roasted tea was more higher than steamed tea and the highest score was in 5 minutes roasted tea which was cutted after 3 minutes steamed.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.277-281
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• 2002

본 논문에서는 '지문 인식의 전처리 과정 단축에 관한 연구'의 알고리즘의 구현에 대한 내용을 언급했으며, 향우 보완에 대한 내용을 다루고 있다[6]. 기존의 알고리즘을 보면 지문 매칭을 하기 전에 이미지 이진화와 세선화, 방향성 추출, 특징점 추출을 거친 후에 지문의 매칭이 이루어지는 단계이다. 이런 단계를 줄이기 위해 논문에서는 세선화 과정에서 기존의 알고리즘을 쓰지 않고 융선을 추적해 나가는 방법으로 세선화를 함과 동시에 방향성 추출과 특징점 추출을 함께 해 나갈 수 있는 방향을 제시하고 있다. 이렇게 됨으로써 인식 시간을 단축 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.542-543
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• 2024

특허심사절차는 짧지 않은 과정으로 이루어져 있는데, 현재 모든 절차가 사람이 직접 관여하여 진행되고 있다. 특허심사절차의 효율적 시간 분배를 위해, 특허문서 분류 과정의 자동화 처리 필요성을 느끼게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 해당 분류기 생성을 위한 데이터의 전처리 과정을 다루었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.114-114
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• 2022

딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.177.2-177.2
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• 2011

세계적인 자원고갈과 지구온난화와 같은 환경문제가 발생됨에 따라 대체에너지 개발에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 섬유소 기질을 이용한 바이오에탄올 생산은 세계적으로 막대한 자원이 있으며 광합성에 의해 재생산되는 무한한 재원으로서 환경적으로도 대기오염물질을 적게 배출하여 유용한 에너지원으로 각광받고 있다. 하지만 섬유소 기질은 cellulose, hemicellulose, lignin과 같은 고분자 화합물이 유기적으로 결합된 단단한 결정구조로 이루어져 있어 이를 분해하여 원하는 물질을 얻기 위해서는 전처리 과정이 필요하다. 전처리 공정은 바이오에탄올을 생산하는 당화 및 발효공정의 효율 및 반응시간 단축에 기여하며, 특히 섬유소 기질일 경우에는 필수불가결한 공정이다. 전처리 공정은 물리적, 화학적, 생물학적 방법으로 나누어지며, 이러한 방법들 중 기질의 특성과 처리효율에 따라 기술들을 병합하여 사용하기도 한다. 이에 본 연구에서는 산 처리, 암모니아 처리, 과산화수소 처리 및 효소를 이용한 생물학적 처리를 단독 또는 병행하여, 전환된 당 성분 및 함량을 조사함으로서 섬유소계 기질인 채소 음식물류 쓰레기를 대상으로 바이오에탄올을 경제적으로 생산하기 위한 적합한 전처리법을 검토하였다. 전처리 방법별 당화율을 살펴보면, 산 처리와 암모니아-과산화수소-계면활성제 처리가 각각 65.3 % 및 65.7 %로 가장 높았으며, 과산화수소 처리는 16.2 %로 가장 낮았다. 반면 전처리 공정 없이 효소를 이용한 당화만을 실시한 경우에는 4.3 %의 낮은 당화율을 나타내었다. 섬유소계 기질의 전처리 효율을 향상시키기 위해 첨가하는 계면활성제의 효과는 암모니아-과산화수소 및 암모니아-과산화수소-계면활성제 처리의 당화율을 비교한 결과, 뚜렷한 효과를 확인할 수 없었다. 전처리 방법별 당의 성분 및 함량을 비교한 결과 육탄당은 암모니아-과산화수소-계면활성제 전처리에서 가장 많이 검출되었다. 오탄당은 산 처리 후 그 함량이 현저히 높았으며, 오탄당 중 xylose의 함량이 60.49 mg/g로 가장 많이 차지하고 있었다. 이 결과로부터 전처리 방법에 관계없이 당화율은 유사한 수준을 보이지만, 당화된 당의 성분 및 함량에는 큰 차이가 있음을 알 수 있었다. 이당류의 경우 과산화수소 및 암모니아-과산화수소 처리를 제외한 나머지 전처리 방법에서 유사한 수준을 나타내었다. 암모니아 처리 및 과산화수소 처리를 순차적으로 병행한 암모니아-과산화수소 처리에서는 각각의 처리시보다 육탄당의 함량은 증가하였으나 암모니아 처리시보다 이당류의 함량은 감소한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.472-474
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• 2011

본 논문에서는 특징점 기반 색상보정을 이용한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 보인다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 이용하였다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하였고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법으로 추정하였다. 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정했다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 올랐고 Bit rate는 14% 정도 절감되는 효과를 확인 하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.2
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• pp.71-82
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• 2014

본 논문에서는 물리 계층에서 보안을 고려한 시스템을 제공하기 위해 Gaussian Wiretap Channel 상황에서 보안 전송을 가능하게 하는 보안 전처리 기법의 설계 방법에 대해서 살펴본다. 무선 통신 채널의 경우, 통신 채널이 누구에게나 개방되어 있기 때문에 무엇보다도 보안에 취약하다. 하지만 숨기고자 하는 보안 메시지를 채널 부호화 및 변조 과정 이전에 보안을 위한 전처리 기법을 적용함으로써 물리계층에서 데이터를 보다 안전하게 전송하는 것이 가능해진다. 이를 위해 기존의 Random하게 생성된 Scrambling matrix를 이용하여 물리계층 보안을 유지하는 전처리 기법을 바탕으로 Scrambling matrix의 hamming distance를 이용하여 높은 보안성 및 신뢰도를 가지는 Scrambling matrix 설계 방법을 제안한다. 또한 부호율 1을 가지는 soft decision decoding 기반의 새로운 보안 전처리 기법을 제안함으로써 물리계층에서의 보안성 확보 가능성을 확인하였다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.76-84
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• 1995

본 연구에서는 코코넛 껍질로부터 제조한 활성탄을 열 및 산소-암모니아의 혼합가스로 전처리하여 표면의 특성 변화와 이산화황 흡착능에 미치는 영향을 살펴보았다. 전처리한 활성탄으로 이산화황 흡착실험을 수행한 결과, 전처리한 활성탄은 기본 활성탄 시료보다 높은 흡착능력을 보였다. 본 연구의 전처리 실험에서는 산소와 암모니아를 주입하여 활성점을 제공하는 산소와 환원성 분위기를 조성하는 질소관능기를 도입하였다. 전처리 조건은 0∼25%의 암모니아와 473∼1273K의 온도이며 처리조건을 변화시킴으로써 표면 기능의 척도가 되는 세공구조와 원소조성 및 표면 관능기 등에 직접적인 영향을 주었다. 흡착능력은 고정층 반응기에서 전자 비틀림 저울로 이산화황 흡착량을 측정하여 비교하였고, 이 과정 중의 활성탄 표면의 특성변화를 원소분석, 승온탈착법, 산-염기 적정법, 주사현미경법 등의 분석 방법을 통해서 알아보았다. 그 결과, 이산화황의 최대 흡착 능력은 온도조건 973∼1173K에서 나타났다. 또한, 암모니아로 처리하지 않은 활성탄에 비하여 암모니아로 처리한 활성탄은 그 주입농도에 관계없이 이산화황의 흡착제거율을 약 48% 정도 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.251-254
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• 2022

본 논문은 XGBoost 알고리즘 기반의 침입탐지모델의 성능을 향상하기 위한 스케일링(scaling) 및 특성선택(feature selection) 기법을 제안한다. 머신러닝 모델 개발 중 전처리 단계에서 스케일링 및 특성선택을 수행하면 데이터세트의 조건수가 감소하여 모델의 성능을 향상할 수 있다. 각 과정별로 다양한 기법이 있지만 기존의 연구에서는 이러한 기법들을 적용한 결과를 비교·분석하지 않고 특정 기법을 적용한 결과만을 나열하였고 스케일링 및 특성선택에 대해 최적의 조합은 제시하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 다양한 전처리 기법들의 적용결과를 비교하고 최적의 조합을 제안한다. 또한 기존의 연구들이 특정 데이터세트에만 적용 가능한 전처리 기법을 제안하는데 비해 본 논문은 다양한 데이터세트에 대해 공통적으로 적용 가능한 전처리 기법을 제안함으로써 제안 기법의 범용성과 실세계 적용 가능성을 증명한다.