• 센서학회지
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• 제17권6호
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• pp.406-413
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• 2008

We have been implemented simple statistical pattern recognition methods for harmful gases classification using gas sensors array fabricated by MEMS (Micro Electro Mechanical System) technology. The performance of pattern recognition method as a gas classifier is highly dependent on the choice of pre-processing techniques for sensor and sensors array signals and optimal classification algorithms among the various classification techniques. We carried out pre-processing for each sensor's signal as well as sensors array signals to extract features for each gas. We adapted simple statistical pattern recognition algorithms, which were PCA (Principal Component Analysis) for visualization of patterns clustering and MLR (Multi-Linear Regression) for real-time system implementation, to classify harmful gases. Experimental results of adapted pattern recognition methods with pre-processing techniques have been shown good clustering performance and expected easy implementation for real-time sensing system.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.504-505
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• 2017

기존의 형태소 분석기는 문서 내에 사용된 단어들을 분류한다. 이를 기반으로 문장과 문단을 추출하는 시스템이 개발되고 있으나 해당 문서를 압축하여 주요 문단을 추출하는 시스템은 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 문서 내에 사용된 키워드들의 가중치를 계산하고 키워드를 포함한 문단들을 추출한다. 이는 해당 문서를 모두 읽지 않고 키워드가 포함된 문단들을 읽음으로써 문서를 이해하는 시간을 줄일 수 있다. 또한 검색에 사용된 키워드의 개수에 따라 추출되는 문단의 수가 다름으로 사용자는 기존 시스템에 비해 다양한 패턴의 검색이 가능하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.44-55
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• 2013

지능형교통체계(ITS: Intelligent Transportation System)의 발전은 과거에 비해 보다 신뢰성 있고 폭넓은 교통자료 및 기상자료 등의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 첨단 시스템의 발전에 따라 수집된 자료를 이용하여 교통상황과 기상상황에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로 기상정보 시스템(RWIS: Road Weather Information System)자료와 검지기 자료를 이용하여 강우량에 따른 속도 감소 패턴을 분석하고, 강우량에 따른 속도감소량 산출 결과를 통해 강우수준을 분류하는 기준을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 강우수준별 통행속도를 예측하였으며, 예측 결과를 비교하여 강우수준별 통행속도 예측 특성을 분석하였다. 분석결과, 강우수준 분류 기준은 0.4mm/5min, 0.8mm/5min으로 나타났으며, 강우수준별 속도와 교통량에 대한 분산분석 결과 강우수준별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 인공신경망을 통한 5분 단위의 통행속도 예측결과, 비강우인 경우에는 과거 5개 자료, 즉, 25분 동안의 속도자료를 사용하여 분석하는 것이 예측력이 높게 나타났으며, 강우가 발생하는 경우에는 과거 2~3개 자료, 즉, 10~15분 동안의 속도자료를 사용하는 것이 예측력이 높게 나타났다. 본 연구에서는 기상조건에 관계없이 신뢰성 있는 교통정보를 제공하기 위한 통행시간 예측 방법론을 제시함으로써 통행시간 정보 등의 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 교통상황 예측정보의 신뢰도 향상 및 교통상황 예측정보의 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.93-99
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• 2012

선행 차량과의 상대속도에 따른 차두거리 분포에 관한 연구를 위해 연속류 도로 중 국도에 설치된 차량검지기(VDS, Vehicle Detection System)의 교통정보 수집자료를 분석하였다. 수집자료를 차선별, 방향별로 정렬하여 선행 차량과 후행 차량 사이의 속도차이인 상대속도와 검지기 통과시간 및 차량의 속도를 이용하여 차두거리를 산출하였다. 모든 시간대를 대상으로 산출된 상대속도와 차두거리의 분석을 통해 두 변수간의 관계를 분석한 결과 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났고 동일차량군 주행에서 차두거리의 중간값은 약 40m이며, 이는 자료구축 및 분석부분에서 언급한 A~D영역을 분류함에 있어 기준이 될 수 있었다. 시간대에 따른 차두거리 분포에 대한 분석을 위해 수집된 모든 자료의 교통량을 통해 첨두교통량을 산정하고 이를 기준으로 첨두시간과 비첨두시간을 분류하여 차두거리 분포의 차이를 분석하였다. 첨두시간은 비첨두시간에 비해 상대적으로 앞 차량과의 속도 차이가 적고 차두거리가 좁은 것으로 나타났기 때문에 선행차량과 같은 주행 패턴으로 추종한다고 할 수 있고 비첨두시간는 차두거리가 상대적으로 넓은 것으로 나타났다. 이는 운전자의 행태를 나타낼 수도 있는 것으로 차두거리가 좁을수록 공격적인 운전을 하며 본인의 총 통행시간을 줄이고자 하는 욕구가 크다고 미루어 짐작할 수 있겠다. 하지만 여가통행과 비첨두시간의 경우는 첨두시간에 비해 차두거리가 넓은 것으로 미루어보아 시간적 압박이 적어 상대적으로 여유로운 운전행태를 보인다고 할 수 있겠다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.780-786
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• 2015

SNS 등과 같은 소셜 미디어는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들을 대거 포함하고 있어 최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 그러나 온라인 사이트에서 수집한 데이터는 띄어쓰기와 철자 오류가 많아 기존의 형태소 분석기로는 정확한 분석을 할 수 없다. 또한 온라인 상의 문장은 짧다는 특징이 있어 상호 정보량, 카이제곱 통계량 등과 같은 기존의 의미 선택 방법을 이용하게 되면 문장 내 선택 할 수 있는 의미의 부재로 인해 정확한 감성 분류를 할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 초/중성 및 어절 패턴 사전을 이용해서 보정할 수 있는 모듈과 문장 내 품사의 우선순위를 이용한 의미 선택 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 형태소 분석기에서 추출된 품사 정보를 기반으로 용언과 체언을 분리해서 분석 해당 품사에 종속적인 속성 DB 구축 한 후 학습에 의해 누적된 속성 DB를 사용하여 보다 정확한 긍/부정 감성을 추출한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권2호
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• pp.263-293
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• 2017

이 연구는 대학도서관 대출데이터를 활용하여 이용자들의 대출행태를 장서의 대출수명과 주제영역, 특정 이용자층과의 연관성 등의 다양한 관점에서 분석하였다. K대학도서관의 2006년부터 2015년까지 10년간 이용자들의 연도별 대출행태는 매해 20%의 대출도서가 전체 대출의 50%를 차지한다는 '대출도서 20/50 법칙'을 따르는 것으로 확인하였다. 또한 각 대출도서의 도서연령과 대출횟수의 연령별 누적분포를 구하여 도서 반감기를 정의하고 이를 수식화하였다. 종단적 관점에서의 핵심장서를 산출하여 그 특성을 주제별, 구성원별, 계열별, 연도별 등의 측면에서 분석하였다. 종단적 관점의 전체 대출도서와 핵심장서의 대출패턴은 모든 측면에서 매우 상이하게 분석되어 10년 동안 꾸준히 핵심장서로 분류되는 도서들의 역할이 있는 것으로 나타났다. 이는 10년간 꾸준히 대출되는 도서, 즉 핵심장서의 특성이 명확하다는 의미이며, 이러한 특성을 반영한 효율적인 장서구성정책을 개발할 필요성이 있다는 근거가 된다.

• 대한교통학회지
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• 제21권2호
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• pp.63-70
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• 2003

실시간 교차로의 대기행렬길이 검지는 지능형교통체계의 중요부분인 교통관제를 위해서 매우 중요하다. 특히 교통정보수집을 위한 영상기반 기술은 전통적인 루프검지기 또는 기타 타 검지기에 비하여 내재된 여러 이점 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 현장 적용시 흔히 발생하는 영상에서의 잡음 및 주변 물체로부터 투영되는 음영 등에 의해 나타나는 차량의 오검지율을 줄이고 수집되는 교통정보의 신뢰도를 높이기 위해서는 보다 효과적인 알고리즘개발이 요구된다. 본 연구에서는 영상처리를 이용한 대기행렬길이 검지를 위한 알고리즘을 제시하였다. 실시간 데이터 수집 및 분석 그리고 패턴분석에 우수한 것으로 알려진 신경망 모형을 이용하였으며, 특히 시스템 신뢰성을 높이기 위하여 퍼지이론이 접목된 퍼지 뉴런모델인 Fuzzy ARTMAP을 모형에 도입하였다. 실험결과 본 연구에서 제시한 대기행렬 측정 방법은 매우 우수한 검지 능력을 보였으며, 대기행렬 검지뿐만 아니라 신뢰성 높은 차량검지 및 차종분류를 위해서도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 청정기술
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• 제18권1호
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• pp.43-50
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• 2012

태양전지 제조공정 중 잉곳의 절삭공정 후 진행되는 태양광 실리콘 웨이퍼 세정에 관한 연구를 수행하였다. 태양광 실리콘 웨이퍼는 잉곳의 생산방법에 따라 단결정과 다결정 웨이퍼로 분류되고, 절삭 방법에 따라서는 슬러리로 절삭한 웨이퍼와 다이아몬드 와이어로 절삭한 웨이퍼로 구분할 수 있으며, 이의 방법들에 따라 웨이퍼 표면과 오염원이 달라질 수 있다. 본 연구에서는 세정대상물에 따라 오염원과 웨이퍼 표면의 특성을 관찰하였고 적합한 세정제를 개발하여 물성 및 세정성을 평가하여 적용성을 확인하고자 하였다. 개발된 세정제로 세정한 웨이퍼는 XPS 분석결과 잔류 오염물질이 관찰되지 않았으며, 표면조직화 후 균일한 패턴을 형성함을 확인할 수 있었다. 또한, 개발된 세정제를 웨이퍼 생산현장에서 테스트를 진행하여 기존 세정제보다 우수한 세정결과를 확보하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.217-229
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• 1999

프레임워크는추상화된 클래스들의 집합또는특정 도메인에서 재사용가능한설계를구성하는상호연관된 클래스틀의 집합으로 도메인에 속한 애플리케이션들간의 공통된 아키텍쳐를 정의한다- 프레엄워크를 재사용 함으로 개발자들은 클래스 코드뿐만 아니라 도메인에 대한 폭넓은 도메인 지식을 재사용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 프레임워크 재사용을 위해 컴퍼넌트기반의 방법론(COM; Component→Oriented M Methodology)을 제시하고 프레임워크 구축환경을 개발한다. 즉, 컴퍼넌트기반의 소프트웨어 생성을 위해 실세계의 도메인 지식을 입력으로 도메인을 분석하고 분석된 정보를 통해 hotspot을 식별하여 사용자와 개빌 자의 추가정보를 첨가하는 재설계 과정올 거친다. 이후 도메인에 따라 도메인 프레임워크와 애플리케이션 프레임워크를 생성한다 이러한 컴퍼넌트 지향 방법론은 내부적으로는 컴퍼넌트/패턴 라이브러리 저장소를 통해 정보를 검색, 이해하여 추출하거나 혹은 합성으로 얻어진 정보는 각각 컴퍼넌트와 패턴에 대한 정보로 분류되고 이것은 재설계시 추가정보로 사용되어진다. 이로 인해 사용자는 멀티미디어 컴퍼넌트를 이용해 자신의 애플리케이션에 쉽게 적용가능한 개발 환경 즉, 본 논문에서는 CORBA(Common Object Request B Broker Architecture) 환경하에 컴퍼넌트/패턴 관리 시스템(Component Pattern Management System C CPMS)을 통해 멀티 미 디 어 컴 퍼 넌트를 추가 갱 신 삭제하는 기 반 환경 (infrastructure environment)을 구축함 으로 재사용성, 사용의 용이성과 이식성을 가질 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.422-427
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• 2010

2004년 이후 정보기술의 성장과 더불어 게임 서비스에 대한 피해 사례가 해 마다 빠르게 증가하고 있는 실정이다. 특히 게임 봇(자동사냥 프로그램)에 대한 피해규모가 가장 크게 조사되고 있으며 이를 방지하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 게임 봇은 사용자가 입력하는 키보드나 마우스의 움직임을 대신해 자동으로 게임을 수행하는 프로그램으로 어떠한 사용자의 조작 없이도 게임 속에서의 이득 활동을 무한정 행할 수 있다. 이와 같은 행동은 일반적인 사용자에게 상대적인 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 게임의 수명을 단축시키는 등 게임 회사 및 사용자에게 큰 피해를 발생시키고 있어 이를 방지하기 위한 방법이 주목 되고 있다. 기존의 게임 봇 검출 연구들은 단순이 사용자 개인 PC에 설치되어 동작중인 프로그램을 감시하기 때문에 게임 봇 사용자의 조작에 의해 쉽게 피해갈수 있는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 게임 서버측면에서 사람과 게임 봇의 행동을 비교하여 게임 봇 사용자들이 조작이나 회피가 힘든 게임 봇 검출 방법을 제안한다. 제안 방법으로는 게임 봇과 사람의 행동 패턴 차이 모델을 정의하고 나이브 베이지안 분류기를 사용하여 게임 봇을 검출한다.