• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2018.06a
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• pp.22-22
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• 2018

의료기기는 사용목적과 사용 시 인체에 미치는 잠재적 위해성의 정도에 따라 4개의 등급으로 분류하며, 두 가지 이상의 등급에 해당되는 제품의 경우에는 가장 높은 등급으로 분류하게 된다. 의료기기 품목허가를 위해서는 기술문서를 작성하여야 하며, 이를 위해서는 기술문서 심사를 신청하는 절차를 이해하여야 한다. 의료기기 기술문서란 의료기기의 성능과 안전성 등 품질에 관한 자료로서 해당 품목의 원자재, 구조, 사용목적, 사용방법, 작용원리, 사용 시 주의사항, 시험규격 등이 포함되는 문서를 말하며, '의료기기 허가 신청서'와 '첨부자료(임상시험자료 포함)'로 구성되어 있다. 의료기기 품목허가 시 제출되는 기술문서를 통하여 해당 의료기기의 안전성 및 성능이 충분히 입증되어야 하며, 인체 삽입되는 표면처리 임플란트를 포함한 인체 접촉 의료기기의 안전성의 경우 '의료기기의 생물학적 안전에 관한 공통 기준규격'에 따라 평가 후 제조 수입품목 허가를 진행해야 한다. 또한 성능의 경우는 해당 규격 또는 자사의 기준 및 시험방법에 따른 성능에 관한 자료, 물리 화학적 특성에 관한 자료를 통하여 평가되어야 하며, 기허가 인증된 제품에 한 번도 사용되지 않은 원재료 또는 적용부위 및 적용방법이 달라 안전성 및 유효성 확인이 필요한 경우 임상시험에 관한 자료가 요구될 수 있다. 본 발표에서는 이러한 인체 삽입용 표면처리 임플란트의 전반적인 인허가 절차에 대해서 안내하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2008.11a
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• pp.546-550
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• 2008

Midium-size Companies have participated in most of the Educational Facility Construction. Since they are lack of special manpower, construction experience, and know-how, many construction defects cause. A water leakage is a typical construct defect in the educational facility construction. A water leakage prevention has to be careful considered in plan, construction and maintenance stages. Therefore, this study suggests Check List for the water leakage prevention, which designer/engineer must consider in plan, construction, and maintenance stages for the educational facility.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.479-479
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• 2017

본 연구는 벤처기업의 매출액의 영향요인에 대하여 기업 내 자원을 범주화하여 그 영향력을 검증하고, 나아가 기업이 보유한 역량을 2개의 차원으로 구분하여 각 차원에 따른 집단 간 벤처기업성과 영향요인의 차이를 확인하고자 하였다. 즉, 기업이 보유하는 역량인 기술, 가격, 품질, 디자인, 조직관리, 마케팅 경쟁력에 대하여 요인분석을 통해 기술역량과 경영역량 차원을 도출하였고, 군집화 과정을 거쳐 각 역량 수준에 따른 네 개의 벤처기업 집단을 분류하였다. 네 개의 집단은 기술-경영 우위, 기술주도, 경영주도, 기술-경영 열위로 나뉘었다. 이후 성과 영향요인들을 자원기반이론의 관점에서 기업현황, 기업가자원, 인적자원, 재무자원, 기술자원, 외부자원의 여섯 개의 상위 범주로 구분하였고, 각 범주에 포함되는 세부 요인들이 매출액에 미치는 영향을 '벤처기업정밀실태조사'의 2개년 데이터를 활용하여 분석하였다. 분석 결과 첫 번째, 전체 벤처기업을 대상으로 분석한 결과 모형에 투입된 33개의 변수들 중 22개의 변수가 벤처기업 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 두 번째, 기업 역량 차원 분류에 따른 기업 집단 간 영향요인 차이를 분석한 결과, 매출액 영향요인은 입력된 33개의 독립변수 중 최대 13개에서 최소 8개로, 기업 역량 차원에 따른 매출액 영향요인의 차이가 확인되었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.5
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• pp.3000-3005
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• 2015

Reliable monitoring and diagnosis of industrial processes is quite important for in terms of quality and safety. The goal of fault diagnosis is to find process variables responsible for causing specific abnormalities of the process. This work presents a classification-based diagnostic scheme based on nonlinear representation of process data. The use of a nonlinear kernel technique is able to reduce the size of the data considered and provides efficient and reliable representation of the measurement data. As a filtering stage a preprocessing is performed to eliminate unwanted parts of the data with enhanced performance. The case study of an industrial batch process has shown that the performance of the scheme outperformed other methods. In addition, the use of a nonlinear representation technique and filtering improved the diagnosis performance in the case study.

• Journal of Information Technology Services
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• v.11 no.1
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• pp.211-221
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• 2012

Many metric-based classification models have been proposed to predict fault-proneness of software module. This paper presents two prediction models using Bayesian classifier which is one of the most popular modern classification algorithms. Bayesian model based on Bayesian probability theory can be a promising technique for software quality prediction. This is due to the ability to represent uncertainty using probabilities and the ability to partly incorporate expert's knowledge into training data. The two models, Na$\ddot{i}$veBayes(NB) and Bayesian Belief Network(BBN), are constructed and dimensionality reduction of training data and test data are performed before model evaluation. Prediction accuracy of the model is evaluated using two prediction error measures, Type I error and Type II error, and compared with well-known prediction models, backpropagation neural network model and support vector machine model. The results show that the prediction performance of BBN model is slightly better than that of NB. For the data set with ambiguity, although the BBN model's prediction accuracy is not as good as the compared models, it achieves better performance than the compared models for the data set without ambiguity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.951-954
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• 2004

최근 디지털 지식기반 사회에 대응하는 교육의 형태로 e-Learning이 교육적 대안으로 급부상하면서, 시스템의 상호 운영성 및 컨텐츠 명세, 활용을 지원하기 위한 표준화에 따른 연구가 국내외에서 급속도로 확산되고 있다. 특히, 국제표준기관에서 제시한 e-Learning 개발 환경을 위한 Learning Technology Standard Architecture(LTSA)와 Sharable Content Object Reference Model(SCORM)을 제정하여 컨텐츠의 사용과 상호 호환을 가능하게 함으로써 e-Learning의 효율성을 증대시키고 산업 시장의 확장을 이룰 수 있다. 또한, 현재 많은 교육관련 업체에서는 SCORM 체계를 기반으로 한 학습 컨텐츠들을 개발하여 제공하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 국제 표준 기술인 SCORM을 기반으로 개발된 학습 컨텐츠를 체계적으로 지원하기 위해 컨텐츠 관리 시스템 개발에 대한 기술을 정의하고, 다양한 관점의 컨텐츠 메타 데이터를 식별, 분류함으로써 컨텐츠의 생성과 저장, 검색 나아가 형상관리를 위한 기본 정보로 이용 가능하다. 또한 이들 메타 데이터를 기반으로 한 학습 컨텐츠 관리 시스템의 프로토타이핑을 제시함으로써 재사용성과 유지보수성 향상을 통해 컨텐츠 개발의 용이성과 품질 및 생산성을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.369-372
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• 2010

평판 디스플레이(flat panel display)의 크기가 커짐에 따라 다양한 기판을 이용한 제조 방법이 개발되고 있다. 디스플레이 제조 공정 중 기판의 결함을 찾아서 분류하는 검사 시스템은 최종 제품의 품질을 결정하는 매우 중요한 부분이다. 본 연구는 머신비전 기술을 이용하여 불투명하고 반사율이 높은 기판 표면의 결함을 찾아내고, 이 결함을 스크래치(scratch), 흑결함(dark defect), 백결함(white defect)으로 분류하는 장치를 구현하는데 목적이 있다. 이를 구현하기 위해 본 논문에서는 정밀 스테이지(stage)와 라인 카메라(line CCD camera)을 이용한 광학계를 활용하여 검사 시스템을 구현하였다. 구축된 시스템을 이용하여 취득한 이미지를 12 개의 영역으로 등분하여 각각의 국부 영역에 대한 문턱값 연산(thresholding)을 적용함으로써 조명의 불균일을 의한 검출 에러율을 획기적으로 낮추었다. 간단한 컴퓨터비전 알고리듬의 채용으로도 검사 시스템의 구현이 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.167-167
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• 2022

최근 빅데이터에 관련된 연구에 있어 데이터의 품질관리에 대한 논의가 꾸준히 이뤄져 오고 있다. 특히 이미지 처리 및 분석에 활용되어온 딥러닝 기술의 경우, 분류 작업 및 패턴인식 등으로부터 데이터의 특징을 추출함으로써 비지도학습(Unsupervised Learning)을 가능하게 한다는 장점이 있음에도 불구하고 빅데이터를 다루는 과정에 있어 용량, 다양성, 속도 및 신뢰성 측면에서의 한계가 있었다. 본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 강수량 산정 모델 개발에 있어 예측 정확도 향상 및 성능 개선을 도모할 수 있는 데이터 전처리 방법을 제안하였다. 서울 근린 AWS 4개소 지역(김포장기, 하남덕풍, 강동, 성남) 및 중앙대학교 지점 내 CCTV를 설치한 후, 최대 9개월의 영상을 확보하여 강수량 산정을 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 배경분리, 조도조정, 영역설정, 데이터증진, 이상데이터 분류 등이 가능한 알고리즘을 개발함으로써 데이터셋 자체에 대한 전처리 작업을 수행한 후, 이에 대한 결과를 기존 관측자료와 비교·분석하였다. 본 연구에서 제안한 전처리 방법들을 적용한 결과, 강수량 산정 모델의 예측 정확도를 평가하는 지표로 선정한 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error; RMSE)가 약 30% 감소함을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 CCTV 영상 데이터를 활용한 강수량 산정의 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 딥러닝 모델 개발시 필요한 적정 전처리 방법들에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.563-567
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• 2023

본 연구는 한국 통계청이 수행하는 가계동향조사와 생활시간조사에서 자료처리 과정 및 방법을 혁신하려는 시도로, 기존의 통계 생산 방법론의 한계를 극복하고, 대규모 데이터의 효과적인 관리와 분석을 가능하게 하는 인공지능 기반의 통계 생산을 목표로 한다. 본 연구는 데이터 과학과 통계학의 교차점에서 진행되며, 인공지능 기술, 특히 자연어 처리와 딥러닝을 활용하여 비정형 텍스트 분류 방법의 성능을 검증하며, 인공지능 기반 통계분류 방법론의 확장성과 추가적인 조사 확대 적용의 가능성을 탐구한다. 이 연구의 결과는 통계 데이터의 품질 향상과 신뢰성 증가에 기여하며, 국민의 생활 패턴과 행동에 대한 더 깊고 정확한 이해를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.395-398
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• 2007

오늘날 기업에서의 IT 는 급격한 비즈니스 환경의 변화와 다양한 비즈니스 모델의 출현으로 인해 점점 더 복잡해지고 있고, 비즈니스의 IT 의존도 또한 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 상황에서 기업의 정보시스템을 운영하는 IT 운영조직은 사용자에게 IT 서비스의 품질향상과 비즈니스의 연속성을 보장할 수 있는 지원체계를 필요로 하고 있다. 1990년대 후반에 들어서 ITIL 을 기반으로 한 ITSM 개념이 국내에 도입 되면서 기존의 콜센터와 헬프데스크를 통한 IT 서비스지원 방식을 서비스데스크로 통합하게 되었고, 서비스데스크 자동화 시스템의 도입을 통해 기업의 모든 비즈니스 조직의 IT 와 관련된 요구사항을 관리하고 있다. 하지만 이러한 서비스데스크 자동화 시스템은 IT 서비스 제공자 관점에서 구축되었고 운영방향 또한 어플리케이션, 서버, 네트워크 등 기술적인 구성요소의 성능 향상에만 초점을 두었기 때문에 현업 사용자들이 만족 할 수 있는 실질적인 수준의 서비스 개선은 이루어지지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 고객관점에서의 요구사항 분석을 통해, 운영조직의 IT 서비스 요청에 대한 처리활동을 단순처리와 일반처리로 분류하고 이를 자동화 시스템에 반영 하였고, 실제 A 사(社)의 IT 운영조직에 적용하여, 비효율적인 저부가가치 활동과 고부가 가치의 활동이 시스템을 통해 분류가 가능함을 보였다. 아울러 IT 운영조직의 활동을 정량적으로 관리 할 수 있도록 관리지표를 발굴하고 자동화 시스템의 서비스요청관리 프로세스에 적용하여 IT 서비스를 제공받는 회사의 관리조직과 경영층이 IT 운영조직의 활동을 정량적으로 관리하고 측정할 수 있는 IT 서비스데스크 자동화 시스템의 개선모델을 제시 하였다.