• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.2
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• pp.11-18
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• 2018

This study is a study on domain automatic classification for domain - based quality diagnosis which is a key element of big data quality diagnosis. With the increase of the value and utilization of Big Data and the rise of the Fourth Industrial Revolution, the world is making efforts to create new value by utilizing big data in various fields converged with IT such as law, medical, and finance. However, analysis based on low-reliability data results in critical problems in both the process and the result, and it is also difficult to believe that judgments based on the analysis results. Although the need of highly reliable data has also increased, research on the quality of data and its results have been insufficient. The purpose of this study is to shorten the work time to automizing the domain classification work which was performed from manually to using machine learning in the domain - based quality diagnosis, which is a key element of diagnostic evaluation for improving data quality. Extracts information about the characteristics of the data that is stored in the database and identifies the domain, and then featurize it, and automizes the domain classification using machine learning. We will use it for big data quality diagnosis and contribute to quality improvement.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.2012-2013
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• 2007

현재 개발된 분산전원 단독운전 판별기법중 하나인 무효전력주입방식은 판별성능은 우수하나 정격의 $2.5{\sim}5%$의 무효전력을 주입하므로 계통전압에 고조파를 발생하여 전력품질을 저하하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 적은 양의 연속적인 무효전력을 주입하므로 전력품질 저하를 최소화하고 동시에 검출성능이 우수한 인버터연계방식 분산전원의 단독운전 판별기법을 개발하였다. 개발한 판별기법의 타당성을 검증하기위해 EMTDC 소프트웨어를 이용하여 전체시스템의 시뮬레이션모델을 개발하여 시뮬레이션을 실시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.79-80
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• 2023

정부는 공공데이터의 품질 관리를 위하여 공공데이터 품질관리 수준평가를 진행하여 공공데이터 품질을 관리하고 있다. 파일 형식의 공공데이터를 진단 시 품질진단 담당자가 대량의 파일데이터를 필드명과 필드 내 데이터에 의존하여 수작업으로 도메인을 판단하여 진단한다. 때문에 품질진단의 정확성을 신뢰하기 어렵고 진단에 많은 시간이 소요된다. 본 논문은 파일형식의 공공데이터 품질진단의 정확성을 확보하고 진단 소요시간을 단축하기 위해 데이터 분포 통계를 이용한 CSV 형식의 공공데이터 도메인 판별 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 적용하면 공공데이터 품질의 정확성을 향상하고 진단 소비 시간을 단축시킬 것으로 기대된다.

• Culinary science and hospitality research
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• v.21 no.4
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• pp.339-348
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• 2015

The purpose of this study is to suggest positioning strategy according to franchising family restaurant brands. Discriminant Analysis was utilized to suggest methodological framework that seeks to find their relative positions in the family restaurant brands. As a result, the results show that five factors (employee service, physical environment, marketing, accessibility, and food quality) were extracted from Exploratory Factor Analysis that contains twenty three questions related to service quality of family restaurant. Second, Discriminant Analysis revealed that three factors out of five including employee service, physical environment, and accessibility showed the highest discriminant power. Based on the three factors, positioning maps were made and the location of four brands were identified. Third, service quality, satisfaction, and willingness had a significant influence on revisit intention.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.07a
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• pp.394-399
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• 2002

국민소득의 증대와 함께 소비자의 고품질 농축산물에 대한 수요와 관심이 날로 증가하고 있다 이에 따라 안전하며 고품질인 농축산물을 소비자에게 공급하기 위하여 안전한 농축산물의 생산, 신선도 유지를 위한 유통구조의 개혁, 품질 및 안전성 평가기술개발을 위한 노력이 보다 더 요구되고 있다. 소비자가 믿고 구매하기 위해서는 농축산물에 대한 품질보증이 필수적이며 이를 위해서는 신속하고 정확한 품질 및 유해물질의 판정기술 개발이 필요하다. 많은 농축산물에 있어서 주요 품질인자인 숙도 및 신선도의 변화는 휘발성 화학물질로 이루어진 냄새의 변화로 나타나므로 이를 측정하여 품질 및 안전성을 간접적으로 판정할 수 있다 기존의 냄새에 의한 품질 판정은 판별전문가에 의한 관능평가법 또는 GC(Gas Chromatography)나 GC/MS(Gas chromatograph mass spectrometer)에 의하여 주로 이루어져 왔다. 하지만, 관능평가법의 경우 판별전문가의 개인적인 차이, 피로, 건강상태 등에 따라 판정의 객관성이 떨어질 우려가 있고, GC나 GC/MS를 이용할 경우 냄새분석에 많은 시간과 노력이 소요되는 문제점이 있다. (중략)

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.3
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• pp.617-628
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• 1997

시계열 자료의 변이상태(transition status)에 대한 판별은 여러 분야에서 연구되고 있다. 하지만 변압기의 진동신호와 같이 특정한 시계열모형을 적합시키기 힘든 자료는 변이 상태에 대한 판별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 정상적인 변압기에서 발생하는 진동신호에 대하여 각 주기별 최대값, 자기상관계수 및 편자기상관계수 등의 경험적 표본분포를 연구한 후, 이를 이용한 관리도를 만들어 변압기 진동신호의 변이상태에 대한 판별을 하였다. 이 방법은 품질관리의 관리도 이론을 시계열자료에 응용한 것으로 비정상적인 변압기 진동신호의 판별에 만족스러운 결과를 가져왔다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.977-980
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• 2010

기업내부에 존재하는 비즈니스 룰은 정형화되고 집중화된 하나의 시스템으로 구축되어 있는 것이 아니라 여러 서브시스템이나 실무자의 경험속에 산재되어 존재한다. 산재되어 존재하는 비즈니스 룰을 정형화된 형태로 집중관리가 가능하도록 구축한 도구가 BRE(Business Rule Engine)이다. BRE는 비즈니스 룰 관리를 빠르고 용이하게 하여, 기업의 경쟁력 향상에 매우 효과적인 기여를 한다. 하지만 BRE도입시 고려해야 할 품질특성을 판단할 뚜렷한 기준을 가지고 있지 못 하기 때문에 고가의 솔루션인 BRE도입에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 국제 표준 ISO/IEC 9126를 기반으로 BRE가 갖추어야 할 품질특성을 정의하고 BRE 도입시 고려해야 할 품질특성을 판단할 수 있는 판별분석기법을 통해 BRE를 명확히 이해할 수 있는 품질평가모델을 제시함으로서 이러한 문제를 해결하고자 한다. 또한 본 연구의 결과는 실제 구축된 BRE 사례들에 대해 판별분석기법을 통해 검증하며, 검증된 품질평가모델의 활용방안을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.382-385
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• 2018

Dead Link의 노출 최소화는 웹 검색 서비스의 품질 유지에 있어 매우 중요하다. 따라서 색인 내 Soft 404 오류의 정확한 판별은 필수적이지만, 리다이렉션 정보에 의존하거나 텍스트 혹은 HTML 자질 만을 고려하는 기존 방법의 활용만으로는 판별 가능한 Soft 404 오류의 유형이 한정될 수 있다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 보다 범용성이 높은 Soft 404 오류 판별 기술의 개발을 위해, 404 오류 안내 페이지 고유의 형태적 특성을 오류 판별에 사용할 것을 제안한다. 제안 방법은 오류 안내 문서의 형태적 특성을 이미지 인식 모형에 기반해 학습한 후 이를 Soft 404 오류 판별에 사용하며, 리다이렉션 등 특정 정보에 의존하는 기존 방법에 비해 보다 폭넓게 적용 가능하다는 장점이 있다. 실험에서 제안 방법은 87.6%의 정확률과 92.7%의 재현율을 기록하는 등 높은 인식 성능을 보였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.9
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• pp.1177-1188
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• 2002

To classify real time Lead pin images in this paper, The image acquisition system was composed to C.C.D, image frame grabber(DT3153), P.C(PentiumIII). I proposed image processing algorithms. This algorithms were composed to real time monitoring, Lead Pin image acquisition, image noise deletion, object area detection, point detection and pattern classification algorithm. The raw images were acquired from Lead pin images using the system. The result images were obtained from raw images by image processing algorithms. In implemental result, The right recognition was 97 of 100 acceptable products, 95 of 100 defective products. The recognition rate was 96% for total 200 Lead Pins.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.4
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• pp.81-86
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• 2022

In this work, we propose a method for automatically determining the domain of columns of file data structured by csv format. New data can be generated through convergence between data and data, and the consistency of the joined columns must be maintained in order for these new data to become an important resource. One of the methods for measuring data quality is a domain-based quality diagnosis method. Domain is the broadest indicator that defines the nature of each column, so a method of automatically determining it is necessary. Although previous studies mainly studied domain automatic discrimination of relational databases, this study developed a model that can automate domains using the characteristics of file data. In order to specialize in the domain discrimination of file data, the data were simplified and patterned using a regular expression, and the contents of the data header corresponding to the column name were analyzed, and the suffix used was used as a derived variable. When derivatives of regular expressions and suffixes were added, the result of automatically determining the domain with an accuracy of 95% greater than the existing method of 87% was derived. This study is expected to reduce the quality measurement period and number of people by presenting an automation methodology to the quality diagnosis of public data.