• 한국소음진동공학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.368-374
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• 2008

Multi-axial simulation table(MAST) is widely used in motor companies as the multi-axial excitor for vibration fatigue of target component, which provides the vibrational condition as close as the vehicle test. However, the vibration fatigue performance of target component can be guaranteed with MAST system only in case the input profile covers the required severity of the target component on field test. In this paper, the signal processing for multi-axial vibration fatigue test on vehicle component is presented, from the data acquisition of the target component to the derivation of input profile. To compare the severity of vibration condition between field and proving ground, the energy principle of a equivalent damage is proposed and then, it is determined the optimal combination of special events on proving ground using a sequential searching optimal algorithm. To explain the vibration methodology clearly, seat and door component of vehicle are selected as a example.

• 웰빙융합연구
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• 제6권1호
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• pp.23-31
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• 2023

Purpose: The purpose of this study is a preliminary study to develop a comprehensive information avoidance scale that includes various search contexts. Research design, data and methodology: This study is a part of exploratory sequential design of mixed method for the development of information avoidance scale. Based on the themes derived from the analysis of the in-depth interview data collected in the qualitative research of the first stage of the study, 45 preliminary items on information search and avoidance were constructed. The factors related to information searching included information recognition, information seeking purpose, and information search expectations. Individual, information, time, and system factors were related to information avoidance. Pearson's correlation analysis was performed for the correlation between factor items, and Cronbach's alpha analysis was performed for the reliability analysis of the items. Exploratory factor analysis was applied to examine the construct validity of 35 items of information avoidance. Results: Among the information avoidance items, one of the less relevant among information purpose items, two information factor items, and one time factor item were excluded. Conclusions: A secondary survey should be conducted to confirm the validity and reliability of the scale composed of adjusted items (35) based on the results of exploratory factor analysis. The strength of this preliminary scale is that it was developed based on vivid qualitative data of ordinary people who had experiences of search and avoidance in various search contexts.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권1호
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• pp.9-20
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• 2005

최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 간은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현이 되고, 고차원에서 발생되는 문제인 "Curse of dimensionality" 때문에 기존의 인덱싱 방법(예를 들면 트리 구조를 이용하는 다차원 인덱싱 방법, 차원을 줄이는 방법, 양자화 등의 압축 기법을 이용하는 방법 등)으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자들의 특징을 반영한 효율적인 인덱싱 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기술자를 속성 히스토그램으로 변형하고 히스토그램의 자 빈 값을 이진 형태로 표현하여 비트열을 생성하며, 이러한 비트열들을 이용하여 비트맵 인덱스를 구성한다. 질의 오브젝트가 입력되면 비트맵 인덱스를 이용하여 결과에 포함될 가능성이 있는 후보 오브젝트 리스트를 생성하게 되는데 즉, 각 오브젝트의 인덱스와 질의 오브젝트의 비트열에 대한 XOR(Exclusive OR) 연산을 수행하여서 후보 오브젝트 리스트를 생성한다. 그리고 이 리스트에 있는 오브젝트들에 대해서만 L1-norm과 같은, 기술자를 위해 사용되는 비교 연산식을 수행하여 최종 결과 오브젝트들을 사용자에게 보여주게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 단순한 비트 연산을 통해 검색 결과에 포함될 가능성이 있는 오브젝트들을 추출해낼 수 있기 때문에 빠른 시간 내에 검색을 마칠 수 있도록 해준다. 실험에 의하면 제안한 방법을 이용하는 경우, 90% 이상의 정확도를 유지하면서 검색 시간에서는 순차 검색에 비해 15배 이상의 속도 향상을 보임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권10호
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• pp.53-60
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• 2009

반도체 공정의 발달로 집적도가 증가하고 문턱전압이 감소하면서, 반도체 집적회로 소모 전력에서 누설전류(leakage current)의 비중이 점차 증가하고 있다. 대기 상태에서 CMOS 조합 회로(combinational circuit)는 입력 값에 따라 누설전류가 크게 달라진다. 본 연구에서는 누설전류로 인한 소모전력을 줄이기 위해 대기 상태 (standby state) 회로의 입력 신호를 제어하며, 작은 누설전류를 갖는 입력 신호를 찾기 위한 새로운 효율적인 알고리즘을 개발하였다. 이 방법을 벤치마크 예제에 실험적으로 적용하여 누설전류 평균값에 비해 15.7%, simulated evolution 방법에 비해 6.7% 누설전류를 줄일 수 있음을 보였다. 또한 순차 회로에서도 idle 입력을 이용하여 누설전류 평균값에 비해 6.8%, simulated evolution 방법에 비해 3.2% 누설전류를 줄일 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.83-95
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• 2019

Recently, a variety of IoT data is collected by attaching geosensors to many vehicles that are on the road. IoT data basically has time and space information and is composed of various data such as temperature, humidity, fine dust, Co2, etc. Although a certain sensor data can be retrieved using time, latitude and longitude, which are keys to the IoT data, advanced search engines for IoT data to handle high-level user queries are still limited. There is also a problem with searching large amounts of IoT data without generating indexes, which wastes a great deal of time through sequential scans. In this paper, we propose a unified spatial index model that handles both grid and trajectory queries using a cell-based space-filling curve method. also it presents a visualization method that helps user grasp intuitively. The Trajectory query is to aggregate the traffic of the trajectory cells passed by taxi on the road searched by the user. The grid query is to find the cells on the road searched by the user and to aggregate the fine dust. Based on the generated spatial index, the user interface quickly summarizes the trajectory and grid queries for specific road and all roads, and proposes a Web-based prototype system that can be analyzed intuitively through road and heat map visualization.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권4호
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• pp.362-371
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• 2005

멀티미디어 데이타베이스와 같은 고차원 응용에서 유사 색인과 검색은 어려운 문제이며, 특히, 다수의 특성을 함께 색인하는 경우에는 더욱 어렵다. 본 논문에서는 고차원 이미지 데이타베이스에서 복합 유사 질의 및 적합성 피드백을 효율적으로 처리하기 위한 새로운 색인 기법인 GB-색인을 제시한다. GB-색인은 각 특성 차원을 독립적으로 처리함으로써 다수의 특성과 다수의 질의 객체를 유연하게 제어한다. 아울러, 비트맵 색인을 통해 데이타베이스에 있는 모든 객체를 비트맵의 집합으로 표현하여 질의를 효율적으로 처리한다. GB-색인의 기술적인 주된 공헌은 다음과 같다: (1) 고차원 데이타를 위한 효율적인 색인, (2) 효율적인 복합 유사 질의 처리, (3) 적합성 피드백을 위한 분리형 질의의 효과적 처리. 실험 결과에 따르면 GB-색인은 순차 탐색 및 VA-파일에 비해 큰 성능 향상을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.943-948
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• 2018

본 논문에서는 $A^*$와 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 경로를 탐색하는 방법을 제안한다. 최적 경로를 탐색하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 적합도 함수를 이용하여 최적 출력 노드들을 탐색하기 위한 적합도를 계산한다. 적합도에 따라 교배할 노드와 교배 지점을 선택한다. 선택한 노드와 교배 지점을 기반으로 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성하고 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 선택하고, 다음 출력 노드를 선택하기 위한 출발 지점의 노드로 설정한다. 이러한 과정들을 반복하여 최적화된 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 추계학술대회논문집
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• pp.297-302
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• 2007

Vibrating test of vehicle component can be possible in lab-based simulators instead of field testing owing to the development of technology in control algorithm as well as computational process. Currently, Multi-Axial Simulation Table(MAST) is recommended as a vibrating equipment, which excites a target component for 3-directional translation and rotation motion simultaneously and hence, vibrational condition can be fully approximated to that of real road test. But, the vibration-free performance of target component is not guaranteed with MAST system, which is only simulator subjective to the operator. Rather, the reliability of multi-axial vibration test is dependent on the quality of input profile which should cover the required severity of vibrating condition on target component. In this paper, multi-axial vibration testing methodology of vehicle component is presented here, from data acquisition of vehicle accelerations to the obtaining the input profile of MAST using severe data at proving ground. To compare the severity of vibration condition, between real road test and proving ground one, energy principle of equivalent damage is proposed to calculate energy matrices of acceleration data and then, it is determined the optimal combination of special events on proving ground which is equivalent to real road test at the aspects of vibration fatigue using sequential searching optimal algorithm. To explain the vibration methodology clearly, seat and door component of vehicle are selected as a example.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.513-518
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• 2010

정보기술은 통신 및 멀티미디어 기술의 발전에 힘입어 빠르게 발전하고 있으며, 이에 따른 디지털 콘텐츠에 대한 수요가 증가하였다. 디지털 콘텐츠 중 비디오 콘텐츠는 VOD, NOD, 디지털 도서관, IPTV, UCC 등 다양한 응용 분야에서 점점 확산되고 있다. 비디오 데이터는 순차적인 특성이 있으며, 시간과 공간정보가 결합한 3차원 데이터로서 계산 비용이 많이 드는 작업이기 때문에 검색이나 브라우징이 어렵다. 본 논문에서는 비디오 데이터를 구조화하는 동영상 내용 편집 도구(ATVC: Authoring Tool for Video Contents)를 제안한다. 동영상 내용 편집 도구는 비주얼 리듬을 이용하여 비디오 데이터에서 대표 프레임을 추출한 다음 XML을 이용한 태그 및 키워드 정보를 대표 프레임에 삽입하는 도구(Tool)이다. 비주얼 리듬은 3차원의 시공간적인 정보를 2차원으로 매핑한 정보로 IDCT과정 없이 픽셀 정보를 얻을 수 있어 처리속도가 빠르며 컷, 와이프, 디졸브 등의 편집 효과를 효과적으로 구분할 수 있다. 그리고 XML 데이터에는 태그 및 키워드 정보와 함께 대표 프레임의 정보까지 저장되므로 효율적인 브라우징을 제공할 수 있다.