• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.267-272
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• 2016

생물정보학분야에서 현미경을 통해 얻은 세포 영상은 생물학적 정보를 얻기 위한 중요한 지표이다. 연구자들은 영상을 육안으로 분석하기 때문에 분석에 많은 시간과 고도의 집중력이 요구된다. 게다가 연구자의 주관적 관점이 분석에 개입되어 결과를 객관적으로 정량화하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 OpenCV 라이브러리를 이용하여 세포의 자동 분석을 위한 HCS(High Content Screen) 알고리즘을 개발하였다. HCS 알고리즘은 이미지 전처리 과정, 세포 계수, 세포 주기와 분열지수 분석 기능을 포함한다. 본 연구에서는 공초점 레이저 현미경을 통해 얻은 위암세포(MKN-28) 영상을 분석에 사용하였으며, 성능 평가를 위해 세포영상 분석 프로그램인 ImageJ와 전문 연구원의 세포 계수 분석결과를 비교하였다. 실험 결과 HCS 알고리즘의 평균 정확성이 99.7%로 나타났다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권5호
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• pp.629-646
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• 2008

보다 정확한 표현을 위하여 Object Constraint Language(OCL)을 이용하여 메트릭을 기술하는 연구들이 있다. 그러나 OCL은 Unified Modeling Language(UML)에서 구조적 제약사항을 기술하기 위한 언어이기 때문에 메트릭을 표현하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 메트릭을 표현하는 상위 수준의 언어인 Metric Description Language(MDL)을 제안한다. MDL은 복잡한 메트릭의 분할 기술, 집계함수, 대상간의 자동 탐색 기능을 지원하여 OCL의 복잡성 문제점을 해결하고 있다. 또한 본 논문은 MDL을 기술하고 UML 모델을 대상으로 메트릭의 자동 계산을 지원하는 도구를 개발하였다. 그리고 사례연구로 기존에 제시된 다양한 유형의 메트릭을 MDL로 기술하였으며 OCL로 표현된 메트릭보다 단순함을 확인하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.91-99
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• 2021

IT 의존도가 급격히 높아진 현재 비즈니스 환경에서 재해 또는 사이버 공격으로 인한 위험도 점차 증가하고 있다. 각종 재해로 인해 비즈니스 중단이 초래된 상황에서 서비스를 계속 제공할 수 있는 능력인 비즈니스 연속성은 필수적이다. 즉, 미리 정해진 복구시간목표(RTO)와 복구지점목표(RPO) 시간 내에 신속한 복구로 핵심 비즈니스 기능을 중단 없이 유지할 수 있는 계획을 세워야 한다. 본 논문에서는 비즈니스 연속성 보장을 위한 RTO, RPO를 최소화할 수 있는 재해복구시스템 구축방안을 제시한다. 재해복구시스템 구성은 Tier 7의 재해복구 모델 및 동기식 스토리지 복제, Hot 재해복구 사이트, 운영관리 자동화 솔루션을 채택하였다. 이를 통해 데이터 손실이 거의 없고 RTO 및 RPO를 최소화함으로써 핵심 비즈니스의 연속성을 보장한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.329-335
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• 2023

타임지가 선정한 슈퍼푸드이며, 후숙 과일 중 하나인 아보카도는 현지가격과 국내 유통 가격이 크게 차이가 나는 식품 중 하나이다. 이러한 아보카도의 분류과정을 자동화한다면 다양한 분야에서 인건비를 줄여 가격을 낮출 수 있을 것이다. 본 논문에서는 아보카도의 데이터셋을 크롤링을 통하여 제작하고, 딥러닝 기반 전이학습모델을 다수 사용하여, 최적의 분류모델을 만드는 것을 목표로 한다. 실험은 제작한 데이터셋에서 분리한 데이터셋에서 딥러닝 기반 전이학습모델에 직접 대입하고, 해당 모델의 하이퍼 파라미터를 Fine-tuning하며 진행하였다. 제작된 모델은 아보카도의 이미지를 입력하였을 때, 해당 아보카도의 익은 정도를 99% 이상의 정확도로 분류하였으며, 아보카도 생산 및 유통가정의 인력감소 및 정확성을 높일 수 있는 데이터셋 및 알고리즘을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1773-1793
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• 2023

Automated machine learning, often referred to as "AutoML," is the process of automating the time-consuming and iterative procedures that are associated with the building of machine learning models. There have been significant contributions in this area across a number of different stages of accomplishing a data-mining task, including model selection, hyper-parameter optimization, and preprocessing method selection. Among them, preprocessing method selection is a relatively new and fast growing research area. The current work is focused on the recommendation of preprocessing methods, i.e., feature subset selection (FSS) algorithms. One limitation in the existing studies regarding FSS algorithm recommendation is the use of a single learner for meta-modeling, which restricts its capabilities in the metamodeling. Moreover, the meta-modeling in the existing studies is typically based on a single group of data characterization measures (DCMs). Nonetheless, there are a number of complementary DCM groups, and their combination will allow them to leverage their diversity, resulting in improved meta-modeling. This study aims to address these limitations by proposing an architecture for preprocess method selection that uses ensemble learning for meta-modeling, namely AutoFE-Sel. To evaluate the proposed method, we performed an extensive experimental evaluation involving 8 FSS algorithms, 3 groups of DCMs, and 125 datasets. Results show that the proposed method achieves better performance compared to three baseline methods. The proposed architecture can also be easily extended to other preprocessing method selections, e.g., noise-filter selection and imbalance handling method selection.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권4호
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• pp.9-20
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• 2011

미래 전쟁의 양상은 네트워크 중심전(network-centric warfare) 및 효과중심 작전(effects-based operations)으로 변화하고 있다. 전장에서 적을 먼저 발견하고 타격하기 위해서는 실시간 표적획득 및 첩보수집, 정확한 상황판단과 적시적인 지휘결심이 필요하다. 첨단 센서기술과 무선네트워크의 급속한 발전으로 인하여 전장감시의 운영개념에도 큰 변화가 요구된다. 특히, 자동화된 정보수집 자산이 부족한 지상군에게 있어서 전장감시 센서네트워크시스템의 도입은 필수 과제이다. 따라서 이 논문에서는 지상군 작전에서 적의 조기 발견과 전장가시화에 필요한 전장감시 센서네트워크시스템 구축을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크를 제안한다. 제안한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크의 성능을 상황정보시스템의 평가방법을 적용하여 기존 시스템과 비교 분석한 결과 양호하게 평가되었으며, 장비협업도를 활용한 구조적 평가방법으로도 만족한 결과를 입증하였다. 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크는 확장성과 재사용성의 측면에서 매우 장점이 많은 방식으로서, 향후 지상군 감시정찰체계에 폭 넓게 확대 적용할 수 있다. 또한, 온톨로지로 인한 데이터 량의 증가, 집중화로 인한 네트워크 대역폭 제한 및 처리시간 증가 문제들은 제대별 임무와 특성에 맞게 커스터마이징하거나, 차세대 통신 인프라의 구축으로 인하여 지능형 감시정찰 서비스를 촉진시키게 되므로 지상군의 정보능력 확충에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.76-84
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• 2003

소프트웨어 에이전트에 의해서, 일상 업무는 자동화 되어왔으며, 그에 따라 사람이 담당하는 업무는 특정 업무범위로 축소되고 있다. 그러나 아직까지 대부분의 에이전트는 전체 업무 프로세스의 일부 단계에서만 그 역할을 수행할 뿐이다. 자동화 업무에서의 주요 단계에서 사용자들을 지원하기 위하여 특정 방향으로 협상 당사자들을 설득하는 데 있어서 소프트웨어 에이전트의 역할은 필수적이다. 사용되는 협상의 종류는 매우 여러 가지 이지만, 본 논문은 '협상에 기초한 경쟁적 비즈니스 환경' 과 같은 특정 협상행위에 중점을 두고 있다. 이러한 환경에서의 협상을 위해서 자율적 에이전트는 환경적 변수(예: 협상 경쟁자 수, 각 협상 참여자 수, 협상업무가 완료되는 최대한의 시간, 사용자의 선호도)를 중점적으로 고려하고 있다. 경쟁적 비즈니스 환경에서는 협상진행 중에 끼어 들어 계약을 성사시키는 잠재 협상 경쟁자들이 있지만 자동화된 협상을 위하여 제안된 이전의 협상 결정함수들은 단지 시간이나 정해진 수의 협상참여자들만을 변수로 사용해왔다. 따라서 본 논문은 경쟁적 시장환경에서 잠재적 경쟁자에 대한 고려가 포함된 협상 결정 함수와 그러한 고려사항이 포함되지 않은 협상 결정 함수에 대한 기능의 평가를 시도했다. 이 평가를 위해서 본 논문은 다수의 구매자와 판매자가 제한된 자원을 위해 한 공간에서 경쟁하는 전자상거래 시장을 적용 범위로 선택했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1075-1078
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• 2015

애자일 개발방법론의 가치를 반영한 대표적인 관행으로 웹 2.0 협업도구를 이용한 의사소통, 테스트 주도 개발(TDD, Test-Driven Development)방법 채택, 리팩토링 등 3가지를 이전 연구에서 선정하였다. 본 연구에서는 테스트 주도개발을 채택한 오픈소스 프로젝트의 경우 프로젝트 사용자만족도가 높을 것이라는 가설을 설정해 연구하였다. 최대의 오픈소스 호스팅 사이트인 소스포지(sourceforge.net)에서 100개 프로젝트(개발자 7명이상, 발생 버그수 100개 이상, 2000년 이후 생성된 프로젝트)를 선정하고 CVS 및 SVN log분석을 통해 TDD의 자동화 개발툴인 xUnit의 이용여부를 확인하였다. FLOSSmole의 데이터를 이용해 해당 프로젝트의 사용자만족도를 평가하였다. 사용자만족도는 각 프로젝트의 Rating, 버그수정 주기, 다운로드수와 페이지뷰수 등 4가지이다. 이를 통해 TDD의 채택여부와 사용자만족도의 상관관계를 분석하여 기존의 오픈소스 개발방법론에서 애자일 관행을 반영한 프로젝트가 사용자만족도가 높음을 밝혀, 결과적으로 오픈소스 커뮤니티 성숙도를 높이는데 기여하고자 한다.

• International Journal of Fluid Machinery and Systems
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• 제9권2호
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• pp.150-158
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• 2016

In this paper, a new framework that works the automatic execution with less design cycle time and human intervention bottlenecks is introduced to optimize the vortex shedder design by numerical integration method. This framework is based on iSIGHT combined with the pre-processor GAMBIT, and flow analysis software FLUENT. Two vortex shedders, circular with slit and triangular- semi circular cylinder, are employed as the designed models to be optimized, and DOE driver is used for optimization. According to the essential properties of a vortex shedder, it has found that the best diameters are 30mm for circular cylinder with slit and 30 to 35 mm for tri-semi cylinder. For slit ratio, 0.1 and 0.15 are the optimized values for circular with slit and tri-semi cylinder respectively. And it is found that these optimal results generated by DOE automated design cycle are in well agreement with the experiment.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.277-280
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• 2006

소프트웨어 개발 프로젝트에서 메트릭 수집 및 분석 활동이 점차 중요하게 인식되고 있다. 메트릭 수집 및 분석 활동은 조직/프로젝트, 팀, 개인 모든 레벨에서 수행되어야 하는 중요한 활동으로 여겨져 오고 있다. Personal Software Process(PSP)[1]에서 개발자 개개인이 수행해야 되는 메트릭 수집 및 분석 활동이 제시된다. 이러한 메트릭 수집 및 분석 활동을 통해 개발자는 소프트웨어 품질 향상, 계획 단계에서 보다 정확한 예측 활동, 개인 프로세스의 정량적 관리 등의 이득을 얻을 수 있다. 이러한 이득을 얻기 위해서는 신뢰성 있는 메트릭 데이터의 수집이 무엇보다 중요하게 된다. 그러나 메트릭 수집의 오버헤드와 context switching 과 같은 문제로 인해 개발자가 신뢰성 있는 메트릭을 수집하는데 많은 어려움이 겪는다[2, 3]. 또한 PSP 가 제시하는 분석 기법만으로는 수집된 메트릭에 대하여 의미 있는 분석을 하기 어려운 문제점이 존재한다. 이러한 문제점들을 감소 시키기 위해 메트릭 수집 및 분석 도구를 개발하였고 본 논문에서는 이 개발된 도구를 설명한다. 이 도구의 핵심은 메트릭의 자동 수집과 다양한 분석 결과의 제공을 통해 신뢰성 있는 메트릭 데이터의 획득과 의미있는 분석을 가능케 하는 데 있다.