• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.299-306
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• 2022

최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.

• 한국결정성장학회지
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• 제31권6호
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• pp.276-281
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• 2021

반도체 회로를 제조하기 위해서 에칭, 세척, 증착 등의 공정들이 반복적으로 진행된다. 따라서 이러한 공정이 진행되면 진공장비 내부는 부식성이 높은 가혹한 플라즈마 환경에 노출되게 된다. 따라서 반도체 공정 장비의 내부를 플라즈마 노출에 강한 재료를 사용하여 코팅층의 에칭과 오염 입자의 생성을 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 고상합성법에 의해 Y₂O₃와 YF₃ 분말을 원료물질로 옥시불화이트륨(YOF)를 성공적으로 합성하였다. Y₂O₃와 YF₃ 분말의 혼합비율은 1.0:1.0에서 1.0:1.6까지 조절하였으며, 혼합비율이 합성된 YOF 분말의 결정구조와 미세구조에 미치는 영향을 XRD와 FE-SEM으로 조사하였다. 합성된 YOF 분말을 이용하여 알루미늄 기판에 플라즈마 스프레이법으로 성공적으로 코팅하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.549-554
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• 2021

정밀한 3차원 도로공간정보는 자율주행을 위한 기본 인프라로 안전한 자율주행을 위한 필수 데이터라 할 수 있다. MMS (Mobile Mapping System)은 도로공간정보 구축을 위한 장비로 활용되고 있으며, 관련 연구가 수행되고 있다. 하지만 MMS를 활용한 성과물의 정확도에 중요한 요인이 되는 기준점 거리가 성과물의 정확도에 미치는 영향을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS를 이용하여 취득되는 데이터의 기준점 거리별 정확도를 분석하고자 하였다. 연구대상지 도로에 대해 MMS를 이용하여 포인트클라우드 데이터를 구축하였다. 데이터 처리는 MMS 데이터는 기준점과의 거리를 고려하여 4개의 데이터를 구축하였으며, 정확도 평가를 위해 12개의 검사점 성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. MMS 데이터의 정확도는 수평방향으로 -0.09m~0.11m, 높이방향으로 0.04m~0.19m의 차이를 나타내었다. 수평방향에 비해 수직방향의 오차가 크게 나타났으며, 기준점과의 거리가 증가함에 따라 정확도가 감소함을 알 수 있었다. 또한 구간의 거리가 길어질수록 기준점과의 거리가 하나의 데이터 셋에서 달라질 수 있기 때문에 추가적인 연구가 필요하며, 향후 여러 개의 기준점을 사용하는 방법에 대한 정확도 평가가 이루어진다면 정밀한 도로공간정보 구축을 위한 효과적인 기준점 활용 방안을 제시할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.205-214
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• 2021

반도체 물류 공정은 스마트 제조를 위해 물류 자동화 시스템을 운영한다. 물류 자동화 시스템 중 하나인 OCS(OHT Control System)는 천장에 설치된 레일을 따라 이동하는 OHT(Overhead Hoist Transport)를 자율적으로 제어하는 시스템이다. 본 논문은 반도체 물류 공정에서 효율적인 작업 계획을 위한 실시간 스케줄링 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 주된 역할은 OHT 할당 및 최적경로 생성이며, 전체 OCS에서 별도의 독립된 시스템으로 개발하여 시스템의 수정 및 확장이 용이하도록 구성하였다. 시스템 개발을 위해 반도체 물류의 기능 요구사항을 식별하고, 명령 유형에 따른 OHT 제어 시나리오를 정의하였다. 그리고 시스템 간 연동 확장성을 위해 국제반도체장비재료협회(SEMI) 규격을 적용하여 시퀀스 다이어그램과 인터페이스 메시지를 설계하였다. 기능 요구사항과 설계 문서를 바탕으로 개발된 스케줄링 시스템은 Main 시스템 및 데이터베이스와 실시간 연동되어 OHT의 최적할당 및 경로제어를 수행한다. 개발 시스템의 기능 검증을 위해 실제 반도체 물류 현장에서 OCS Main 시스템과 통합시험을 수행하였다. 6가지의 기본 시나리오와 2가지의 예외 시나리오에서 개발 시스템이 OHT 최적할당과 경로제어를 성공적으로 수행함을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권5호
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• pp.157-166
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• 2022

운동은 건강한 삶의 영위에 필요하지만 코로나19와 같은 전염병 유행 상황에서 비대면 환경에서 진행되는 것이 권장된다. 그러나 기존의 비대면 방식의 운동 콘텐츠에서는 운동 동작의 인식은 가능하지만 이를 해석해서 피드백 정보를 제공해주는 과정이 자동화되지 않았기 때문에 피드백이 트레이너의 눈대중으로 이루어지는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 운동 내용 및 이를 구성하는 동작을 추적하기 위해 공식화된 규칙을 만드는 방법을 제안한다. 이러한 규칙을 만들기 위해서는 전체적인 운동 내용의 진행 규칙을 먼저 만들고, 운동을 구성하는 동작의 추적 규칙을 만든다. 동작의 추적 규칙은 동작을 여러 단계로 나누고 단계를 나누는 키 프레임 자세를 정의하는 것에서 출발하여 키 프레임 자세로 대표되는 상태와 상태 간의 전이 규칙을 만듦으로써 생성될 수 있다. 이렇게 생성한 규칙은 모션 캡쳐 장비를 이용한 자세 및 동작 인식기술의 사용을 전제로 하며 이러한 기술 적용의 자동화를 위한 논리적인 전개에 사용된다. 본 논문에서 제안한 규칙을 사용하면 운동 과정에서 나타나는 동작을 인식하는 것뿐만 아니라 동작의 전 과정에 대한 해석의 자동화가 가능하여 인공지능 트레이닝 시스템 등 보다 진보된 콘텐츠 제작이 가능해진다. 이에 따라 운동 과정에 대한 피드백의 질을 높일 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.9-16
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• 2022

본 논문에서는 함정 전투체계의 데이터 파일의 데이터 불일치가 발생했을 때 데이터 복구를 할 수 있도록 레코드 블록 데이터 파일 시스템(RDBS)의 설계 및 활용방안을 제안한다. 함정 전투체계는 다중화를 지원하기 위해 다수의 정보처리장치 저장소에 동일한 파일을 관리하고 있다. 하지만 일부 장비의 유지보수로 인한 사용불가 상태에서 운용하거나 사용자의 운용미숙으로 정보처리장치 간의 데이터 파일의 불일치가 발생할 수 있다. 기존 함정 전투체계는 데이터파일의 변경이력을 관리하지 않으므로 데이터 불일치가 발생했을 때, 가장 최신날짜 기준으로 데이터 파일을 동기화를 진행하였다. 그러나 가장 최신 날짜의 데이터파일이 신뢰도가 가장 높다고 보기 어려우며, 한번 파일동기화가 진행된 이후에는 동기화 이전 데이터로 복구할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서 제안한 RDBS를 활용하여 레코드 블록 단위로 데이터를 저장 및 동기화 하였으며, 레코드 블록 관리로 인한 파일동기화에 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 Rsync알고리즘을 활용하였다. RDBS를 적용한 SW를 모의환경에서 성능시험을 하였으며, 정상 동작확인을 통해 함정 전투체계에 적용이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.257-270
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• 2022

본 논문에서는 AI 엣지 디바이스를 이용한 스마트 팩토리 위험도 개선시스템 및 위험도 개선방법을 설계한다. 스마트 팩토리 위험도 개선시스템은 AI 엣지 디바이스를 이용하여 스마트 팩토리에서 작업자의 작업수행 과정을 수집, 분석, 예방 및 신속 대처하고, 작업자의 작업 수행시 불량률을 개선하면서 작업시 발생 가능한 위험을 저감할 수 있다. 특히 작업자 이미지 정보, 작업자 생체정보, 장비 구동 정보 및 제조된 제품의 품질정보에 기초하여 위험도 이상 조건을 설정할 수 있고, 효율적이고 정확도 높은 작업이 되도록 위험도 개선이 가능하다. 또한 스마트 팩토리 내부의 카메라 및 IoT 센서 등에서 수집된 데이터는 모두 클라우드로 보내지 않고 AI 엣지 디바이스에서 처리하고, 필요한 데이터만 클라우드 등으로 전송할 수 있으므로 처리 속도가 빠르고, 보안에 관한 문제가 적다는 장점이 있다. 추가적으로 AI 엣지 디바이스를 사용함으로써 클라우드로 데이터 전송량이 감소하여 데이터 통신비 및 데이터 전송 대역폭을 확보하는 비용이 절감되는 장점이 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.449-456
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• 2021

침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 보안을 침해하는 이상 행위를 탐지하는 기술로서 비정상적인 조작을 탐지하고 시스템 공격을 방지한다. 기존의 침입탐지 시스템은 트래픽 패턴을 통계 기반으로 분석하여 설계하였다. 그러나 급속도로 성장하는 기술에 의해 현대의 시스템은 다양한 트래픽을 생성하기 때문에 기존의 방법은 한계점이 명확해졌다. 이런 한계점을 극복하기 위해 다양한 기계학습 기법을 적용한 침입탐지 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경의 트래픽을 시뮬레이션 장비에서 생성한 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 이상(Anomaly) 탐지 정확도를 높일 수 있는 데이터 전처리 기법에 관한 비교 연구를 진행하였다. 데이터 전처리로 패딩(Padding)과 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)를 사용하였고, 정상 데이터 비율과 이상 데이터 비율의 불균형 문제를 해결하기 위해 AAE(Adversarial Auto-Encoder)를 적용한 오버샘플링 기법 등을 적용하였다. 또한, 전처리된 시퀀스 데이터의 특징벡터를 추출할 수 있는 Word2Vec 기법 중 Skip-gram을 이용하여 탐지 정확도의 성능 향상을 확인하였다. 비교실험을 위한 모델로는 PCA-SVM과 GRU를 사용하였고, 실험 결과는 슬라이딩 윈도우, Skip-gram, AAE, GRU를 적용하였을 때, 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1246-1246
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• 2001

The quality of meat is highly variable in many properties. This variability originates from both animal production and meat processing. At the pre-slaughter stage, animal factors such as breed, sex, age contribute to this variability. Environmental factors include feeding, rearing, transport and conditions just before slaughter (Hildrum et al., 1995). Meat can be presented in a variety of forms, each offering different opportunities for adulteration and contamination. This has imposed great pressure on the food manufacturing industry to guarantee the safety of meat. Tissue and muscle speciation of flesh foods, as well as speciation of animal derived by-products fed to all classes of domestic animals, are now perhaps the most important uncertainty which the food industry must resolve to allay consumer concern. Recently, there is a demand for rapid and low cost methods of direct quality measurements in both food and food ingredients (including high performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), enzymatic and inmunological tests (e.g. ELISA test) and physical tests) to establish their authenticity and hence guarantee the quality of products manufactured for consumers (Holland et al., 1998). The use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) for the rapid, precise and non-destructive analysis of a wide range of organic materials has been comprehensively documented (Osborne et at., 1993). Most of the established methods have involved the development of NIRS calibrations for the quantitative prediction of composition in meat (Ben-Gera and Norris, 1968; Lanza, 1983; Clark and Short, 1994). This was a rational strategy to pursue during the initial stages of its application, given the type of equipment available, the state of development of the emerging discipline of chemometrics and the overwhelming commercial interest in solving such problems (Downey, 1994). One of the advantages of NIRS technology is not only to assess chemical structures through the analysis of the molecular bonds in the near infrared spectrum, but also to build an optical model characteristic of the sample which behaves like the “finger print” of the sample. This opens the possibility of using spectra to determine complex attributes of organic structures, which are related to molecular chromophores, organoleptic scores and sensory characteristics (Hildrum et al., 1994, 1995; Park et al., 1998). In addition, the application of statistical packages like principal component or discriminant analysis provides the possibility to understand the optical properties of the sample and make a classification without the chemical information. The objectives of this present work were: (1) to examine two methods of sample presentation to the instrument (intact and minced) and (2) to explore the use of principal component analysis (PCA) and Soft Independent Modelling of class Analogy (SIMCA) to classify muscles by quality attributes. Seventy-eight (n: 78) beef muscles (m. longissimus dorsi) from Hereford breed of cattle were used. The samples were scanned in a NIRS monochromator instrument (NIR Systems 6500, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode (log 1/R). Both intact and minced presentation to the instrument were explored. Qualitative analysis of optical information through PCA and SIMCA analysis showed differences in muscles resulting from two different feeding systems.

• 한국결정성장학회지
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• 제33권4호
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• pp.153-157
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• 2023

반도체 회로를 제조하기 위해서 에칭, 세척, 증착 등의 공정들이 반복적으로 진행된다. 따라서 이러한 공정이 진행되면 진공장비 내부는 부식성이 높은 가혹한 플라즈마 환경에 노출되게 된다. 따라서 반도체 공정 장비의 내부를 플라즈마 노출에 강한 재료를 사용하여 코팅층의 에칭과 오염 입자의 생성을 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 고상합성법에 의해 합성된 옥시불화이트륨 (YOF)를 이용한 증착층의 플라즈마 식각 특성을 향상시키기 위하여 YOF 분말에 AlF₃ 분말을 혼합하여 플라즈마 스프레이 공정으로 Al 금속위에 증착시키고 그 특성을 분석하였다. AlF₃ 혼합비율의 증가에 따른 증착층의 결정구조, 미세구조 및 화학조성 변화를 조사하고 증착된 코팅층의 플라즈마 식각율을 측정하여 AlF₃ 혼합비율과의 상관관계를 분석하였다.