• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.684-690
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• 2018

현재 및 향후 떠오르고 있는 빅 데이터 사회에서는 수집된 정보의 분석이 그 핵심 기술로 인식되고 있다. 또한 발생되는 데이터가 보다 다양하고 더욱 대용량화 되는 특징을 가지는 빅 데이터화가 가속될 미래의 진화된 지능화 사회에서는 예측 기술을 바탕으로 가치창출을 통한 최적화된 사회를 지향할 것으로 보인다. 지속적으로 사용되어질 IT시스템 운영 시 발생되는 다양한 데이터와 대량의 데이터에 대하여 빅 데이터 기반 기술을 활용하면 IT 시스템의 장애 방지와 안정적 운영이 가능할 것이다. 본 논문에서는 서버 성능 모니터링을 통한 데이터를 수집 분석하고자 빅 데이터 수집 분석 기술을 활용한 환경을 제안하였고, 또한 장애 예측을 위한 시계열 예측 모형을 도출하여 제안하였다. 빅 데이터를 처리하는 서버 성능 관리 측면에서, 본 논문에서 제안하는 이 모델을 통하여 서버 운영자는 사전 장애 예측을 통하여 IT 시스템의 안정적 운영이 가능할 것이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.12-22
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• 2021

This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F₁-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.148-162
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• 2023

Classification systems can significantly assist the medical sector by allowing for the precise and quick diagnosis of diseases. As a result, both doctors and patients will save time. A possible way for identifying risk variables is to use machine learning algorithms. Non-surgical technologies, such as machine learning, are trustworthy and effective in categorizing healthy and heart-disease patients, and they save time and effort. The goal of this study is to create a medical intelligent decision support system based on machine learning for the diagnosis of heart disease. We have used a mixed feature creation (MFC) technique to generate new features from the UCI Cleveland Cardiology dataset. We select the most suitable features by using Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Recursive Feature Elimination with Random Forest feature selection (RFE-RF) and the best features of both LASSO RFE-RF (BLR) techniques. Cross-validated and grid-search methods are used to optimize the parameters of the estimator used in applying these algorithms. and classifier performance assessment metrics including classification accuracy, specificity, sensitivity, precision, and F1-Score, of each classification model, along with execution time and RMSE the results are presented independently for comparison. Our proposed work finds the best potential outcome across all available prediction models and improves the system's performance, allowing physicians to diagnose heart patients more accurately.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1-9
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• 2016

본 연구는 PPI Scop 레이더 장치에서 수신된 정보신호 중 영상신호 분리와 합성과정을 거쳐 영상신호 생성, 심볼생성, 양성 잔상 신호 생성 결합 처리 과정을 거쳐 레이더 정보 분석용 화면에서 운영자의 판별 용이성, 가독성 향상과 더불어 운영 편리성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 기술적 구현방안에 대하여 2가지 형태로 연구하였다. 첫째, FPGA기반 고속 프로세스 정보처리 연산시스템으로 구성된 하드웨어 자원을 이용하여 시스템의 고속화 안정성을 갖추도록 하였다. 둘째, 소프트웨어 자원인 함수곡선 알고리즘과 지능화된 알고리즘을 연계 구현하여 레이더 정보, 분석 시스템에서 필요한 제약요건을 충족할 수 있도록 연구하였다. 기존의 레이더 시스템에서 구현이 불가능 하였던 프레임 단위 영상데이터 분석을 위해 영상캡처와 저장, 레이더 정보 표출 영상을 MPEG4 동영상으로 저장을 할 수 있도록 하였다. 연구의 핵심은 영상 양성 처리 함수곡선 알고리즘을 통해 육안판별에서 관찰 목표물, 특정 감시 대상물체 정보를 강조, 지연표출 및 색상 표현도 할 수 있도록 하였다. 고속 FPGA기반에 탑재된 ARM Processor Support in Pro ASIC3 적용하여 지능화된 알고리을 부분적으로 탑재시켜 시스템의 신뢰성과 효율 제고로 운영자 정보판독 가독성 향상은 물론 최적화된 고해상도 영상, 고속의 정보 분석 및 다양한 정보 표출을 유지할 수 있도록 구현하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.104-113
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• 1998

일반적으로 수처리시설은 상수처리장, 하수처리장 등을 포함하며, 이중에서 상수처리공정은 취수, 응집, 침전, 여파, 살균소독처리 과정으로 구성되어 있다. 그리고, 응집.침선 처리공정은 상수처리시스템에서 가장 핵심부분 으로, 탁도의 처리에 가장 크게 영향을 주게 되며, 이에 따른 응집제의 주입공정을 개선하기 위한 노력이 필요하다. 응집제 주입공정은 응집 반응과정에 관여하는 여러 외부요소들과 탁도와의 관계가 명확히 규정되어 있지 않고, 외부환경조건에 따라 다양하게 변하는 원수로부터 적절한 응집제의 양을 간단하게 결정할 수 없는 상황이다. 따라서, 전반적인 원수처리 공정의 자동화를 위해서는 응집제 주입공정 자동화와 수처과시설의 유지관리기 능을 갖춘 운용지원시스템을 관리자에게 제공하는 것이 요구되었다. 본 논문에서는 수처리시설의 설비유지관리와 응집제 주입공정을 자동화하는 운용지원시스템의 프로토타입올 구현하고자 한다. 응집제 주업공정의 자동화를 위해서 실제 수처리공정에서 1년간 수행된 웅집제 투입양과 원수 의 수질을 결정하는 여러 요소들과의 데이터를 이용하여 신경회로망을 학습시카고, 이를 이용하여 응집제 주업량을 결정하도록 하였다. 이렇게 구축된 웅집제 주입공정 자동화는 운영지원 시스템내 에서 운영되며, 운영지원 시스템은 상수처리설비의 유지분수뜰 위한 설비관리와 상태감시를 하는 환경을 구축하였다.

• 보건의료산업학회지
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• 제5권3호
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• pp.13-23
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• 2011

This paper investigated the operating environment for the representative of each agency and the facility workers on the basis of analytical result of recognition changes of the operating environment changes under the operating the long-term care insurance. It was described plans to take positive effect on the operating as follows. The first, on the result of regression analysis, the service administrative range takes the biggest effect on the general recognition of executing the long-term care insurance off and on. The affirmative recognition of the service administrative range had the general recognition on the system be positive effect. But the operator of facility asserts that the care manager's professionalism related quality of service be strengthened. The second, on the result of regression analysis, in the financial accounting administrative it is revealed the more positive recognition it is, the more positive effects it has. From the difference verification of an operation size from operation subject, the small operation size and personal facility recognize the long term care insurance positively. On the other side the facilities where the operation size is big recognize the system negatively. The long-term care facility should rearrange a support program newly and the government needs to promote the donation activity, because it is needed to reduce the financial burden of facilities.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권3호
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• pp.835-842
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• 2014

Cutback control in a grid code is one of the functions of a wind power plant (WPP) that is required to support the system protection and frequency stability. When a cutback control command signal is delivered to the WPP from the system operator, the output of a WPP should be decreased to 20% of the rated power within 5 s. In this paper, we propose a dedicated cutback control algorithm of a WPP based on the ratio of the command power to the available power. If a cutback control signal is delivered, the algorithm determines the pitch angle for the cutback control and starts the pitch angle control. The proposed algorithm keeps the rotor speed at the speed before the start of the cutback control to quickly recover the previous output prior to the cutback control. The performance of the algorithm was validated for a 100 MW aggregated WPP based on a permanent magnet synchronous generator under various wind conditions using an EMTP-RV simulator. The results clearly shows that the proposed algorithm not only successfully reduces the output to the command power within 5 s by minimizing the fluctuation of the pitch angle, but also rapidly recovers to the output level before the cutback control.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.11-20
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• 1999

기존의 공간 데이터베이스는 오직 현재 시점에서 유효한 정보만을 대상으로 처리하기 때문에 과거로부터 현재에 이르기까지 시간의 흐름에 따른 이력 정보를 효율적으로 관리하기 어려운 문제점이 있다. 최근에는 이를 해결하기 위한 관심이 고조되고 있으며, 이를 통해 현실 세계에 존재하는 객체에 대하여 효율적인 공간 관리뿐만 아니라 시간의 흐름에 따라 변화해온 이력 정보를 제공하라는 시공간 데이터베이스 연구가 시작되고 있다. 이러한 시공간 데이터베이스는 다양한 응용 분야에 적용된다. 데이터베이스엣 정형의미는 데이터 구조와 연산에 대한 명확한 결과를 표현하고 이를 수학적으로 검증하기 위한 도구로서 사용된다. 아울러 시공간 정형의미는 시공간 데이터베이스와 시공간 데이터베이스 관리 시스템을 설계하기 위한 중요한 역할을 수행한다. 따라서 이 논문에서는 시공간 영역과 객체 및 자료 구조는 물론 시공간 기하 연산자와 위상 연산자를 제안한다. 또한 이들을 포함하는 시공간 모델에 대한 정형의미를 통해서 관계 수식을 정립하고 그 연산식을 실제적인 예로서 보인다.

• 한국항만경제학회지
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• 제26권3호
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• pp.75-91
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• 2010

현대 항만은 이미 공공시설적 차원보다 수익을 창출하기 위한 기업의 한 형태로 변모하였다. 따라서, 항만에 입점한 터미널 운영사는 선사로 대표되는 고객과 물동량 확보를 위한 다양한 경영전략을 모색하고 있다. 특히, 최근에는 산업구조의 변화에 따라, 항만경영에도 예외 없이, 보다 고객지향적이며, 지식집약적인 경영방식이 요구되고 있어, 지식경영기법의 도입이 필요한 실정이다. 본 연구는 이러한 점에 주목하여 컨테이너 터미널의 전반적인 지식경영의 수준을 분석하는 것을 목적으로 수행되었다. 연구의 목적을 달성하기 위해, 부산소재의 컨테이너 터미널 4곳을 조사대상으로 하여, 선행연구에서 제안된 평가기준을 활용하여, 지식경영 수준 지수를 환산하였다. 분석결과, 우리나라 주요 컨테이너 터미널 운영사의 지식경영 평균 수준은 67.7점인 것으로 파악되었다. 즉, 우려할 만한 수준은 아니나, 보다 지식집약적인 방향으로 발전하기 위해서는 전략적 차원의 뒷받침이 필요하다는 점을 발견하였다. 또한, 우리나라 주요컨테이너 터미널에 종사자의 개인 역량은 높은 편에 속하나, 이를 뒷받침해주는 지원시스템과 제도적 프로그램이 여기에 미치지 못하고 있는 것으로 나타나, 이른바 개인지식을 조직 지식으로 승화시키는 부분이 가장 취약한 것으로 파악되었다. 따라서, 이러한 부분에 대한 대책마련이 필요할 것으로 사료된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.10-17
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• 2015

본 논문에서는 3-Line buffers를 사용하여 Sobel 윤곽선 추출 블록을 FPGA로 효율적으로 설계하여 구현하고자 한다. FPGA는 영상처리 알고리즘 중 하나인 Sobel 윤곽선 추출 알고리즘을 처리하기에 적절한 환경을 제공한다. 윤곽선 추출을 위한 방법으로는 파이프라인 방법을 사용하였다. Sobel 윤곽선 연산에서 윤곽선 강도 레벨을 결정하기 위하여 유한 상태 기계로 구현 된 마스크 연산을 이용한 모델을 제안한다. 효율적인 LUT 및 플리플롭의 사용으로 시스템의 성능이 향상됨을 입증하였다. 제안하는 3-line buffers을 이용한 Sobel 추출 연산은 Xilinx 14.2으로 합성하고 Virtex II xc2vp-30-7-FF896 FPGA device으로 구현하였다. Matlab을 이용하여 제안된 3-Line buffers 설계 시 PSNR 성능이 향상됨을 확인하였다.