• 한국의류학회지
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• 제25권4호
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• pp.783-794
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• 2001

This research focuses its study on the expressions of the visual images of the fashion illustration as a part of visual art and utilizes it to formulate the theoretical basis. Main findings of our research are as follows: The structure of communications in the fashion illustration is based on the four elements. They are the expression of the texture, drawings, composition, and the human body and dress. The characteristics in expression of texture level in fashion illustration can be the expression of creative texture in pattern or crease, and also can be expressed as various collage and photomontage by computer graphics. Secondly, the analysis on the characteristics of the drawings show that the drawing skills are imagination and sequential drawings. Thirdly, the characteristics of composition method are mainly shown as the application of plane composition which was previously used in avant-garde arts. Fourthly, most of the human body in the fashion illustrations are shown as the results of simplification, exaggeration and deformation in human body and also expressed or analyzed by the method of the body modification. Based on the above findings of this research we conclude that the way of expression in the fashion illustration is very similar in its composition as in visual art. However, they also show differences between the two in expression method or the method for the image development in specific expressions.

• 품질경영학회지
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• 제47권4호
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• pp.783-793
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• 2019

Purpose: The purpose of this study is to apply the machine and deep learning methodology on error terms which are continuously auto-generated on the sensors with specific time period and prove the improvement effects of power generator prediction diagnosis system by comparing detection ability. Methods: The SVM(Support Vector Machine) and MLP(Multi Layer Perception) learning procedures were applied for predicting the target values and sequentially producing the error terms for confirming the detection improvement effects of suggested application. For checking the effectiveness of suggested procedures, several detection methodologies such as Cusum and EWMA were used for the comparison. Results: The statistical analysis result shows that without noticing the sequential trivial changes on current diagnosis system, suggested approach based on the error term diagnosis is sensing the changes in the very early stages. Conclusion: Using pattern of error terms as a diagnosis tool for the safety control process with SVM and MLP learning procedure, unusual symptoms could be detected earlier than current prediction system. By combining the suggested error term management methodology with current process seems to be meaningful for sustainable safety condition by early detecting the symptoms.

• 산업기술연구
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• 제31권B호
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• pp.45-50
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• 2011

Recently, machine olfactory systems that have been proposed as an artificial substitute of the human olfactory system are being studied by many researchers because they can scent dangerous gases and identify the type of gases in contamination areas instead of the human. In this paper, we present an effective design method for the gas identification system. The design method adopted the sequential combination between genetic algorithms and TSK fuzzy logic system. First, the proposed method allowed the designed gas identification system effectively performing the pattern analysis because it was able to avoid the curse of dimensionality caused by use of a large number of sensors. Secondly, the method led the gas identification system to good performance because it was able to deal with drift characteristics of the sensor data by using description ability of the fuzzy system for nonlinear data. In simulation, we demonstrated the effectiveness of the designed gas identification system by using the simulation results of five types of gases.

• 대한산업공학회지
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• 제41권6호
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• pp.540-550
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• 2015

There have been many attempts to find knowledge from data using conventional statistics, data mining, artificial intelligence, machine learning and pattern recognition. In those research areas, knowledge is approached in two ways. Firstly, researchers discover knowledge represented in general features for universal recognition, and secondly, they discover exceptional and distinctive features. In process mining, an instance is sequential information bounded by case ID, known as process instance. Here, an exceptional process instance can cause a problem in the analysis and discovery algorithm. Hence, in this paper we develop a method to detect the knowledge of exceptional and distinctive features when performing process mining. We propose a method for anomaly detection named Distance-based Anomaly Process Instance Detection (DAPID) which utilizes distance between process instances. DAPID contributes to a discovery of distinctive characteristic of process instance. For verifying the suggested methodology, we discovered characteristics of exceptional situations from log data. Additionally, we experiment on real data from a domestic port terminal to demonstrate our proposed methodology.

• Journal of Welding and Joining
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• 제20권5호
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• pp.93-98
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• 2002

The effect of bonding misfit on single crystallization of transient liquid phase (TLP) bonded joints of single crystal superalloy CMSX-2 was investigated using MBF-80 insert metal. The bonding misfit was defined by (100) twist angle (rotating angle) at bonded interface. TLP bonding of specimens was carried out at 1523K for 1.8ks in vacuum. The post-bond heat treatment consisted of the solution and sequential two step aging treatment was conducted in the Ar atmosphere. The crystallographic orientation analysis across the TLP bonded joints was conducted three dimensionally using the electron back scattering pattern (EBSP) method. EBSP analyses f3r the bonded and post bonded heat treated specimens were conducted. All bonded joints had misorientation centering around the bonded interface for as-bonded and post-bond heat treated specimens with rotating angle. The average misorientation angle between both solid phases in bonded interlayer was almost identical to the rotating angle at bonded interface. HRTEM observation revealed that the atom arrangement of both solid phases in bonded interlayer was quite different across the bonded interface. It followed that grain boundary was formed in bonded interface. It was confirmed that epitaxial growth of the solid phase occurred from the base metal substrates during TLP bonding and single crystallization could not be achieved in joints with rotating angle.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제7권2호
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• pp.317-321
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• 2021

As the large-scale renewable energy power plant increases, the high-capacity and compact Energy Storage System (ESS) is required. However, this trend could reduce the insulation reliability of ESS. In this study, the surface flashover characteristics for four types of solid insulators are investigated in the uniform electric field with AC and Lightning Impulse (LI) voltage waveforms under various contamination levels. In addtion, insulator surfaces are compared based on the contact angle before and after surface flashover. The experimental results show that AC flashover voltage is dependent on the materials and the contamination level, but LI flashover voltage is only associated with the contamination level. Especially, AC flashover voltage of PC (PolyCarbonate) is higher than that of other insulators, which is associated with the unique and sequential creepage discharge propagation pattern of PC. The localized discharges on the surface of PC form corresponding tracking points. Then, the interconnected trackings result in the complete flashover. This flashover patterns degrade the surface of PC much more than that of epoxy and Bulk Molding Compoud (BMC). Thus, the contact angle of PC is significantly reduced compared to that of other insulators. The increased hydrophilicity in the surface of PC enhances the insulator surface conductivity.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.45-56
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• 2005

컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따라 네트워크 서비스 품질의 보장과 네트워크의 관리가 어려울 뿐만 아니라 네트워크 보안의 취약성으로 인하여 해킹 및 정보유출 등의 위협에 노출되어 있다. 특히 시스템 침입의 보안 위협에 대한 능동적인 대처 및 침입 이후에 동일하거나 유사한 유형의 사건 발생에 대해 실시간에 대응하는 것이 중요하므로 침임 탐지 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시스템 호출을 이용하여 이상 침입 탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 특징 선택과 가변 길이 데이터를 고정 길이 학습 패턴으로 변환 생성하는 문제를 해결하기 위한 사운덱스 알고리즘을 적용한 신경망 학습을 통하여 이상 침입 탐지의 연구를 하고자 한다. 즉, 가변 길이의 순차적인 시스템 호출 데이터를 사운덱스 알고리즘에 의한 고정 길이의 행위 패턴을 생성하여 역전파 알고리즘에 의해 신경망 학습을 수행하였다. 역전파 신경망 기법을 UNM의 Sendmail Data Set을 이용하여 시스템 호출의 이상 탐지에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 한국운동역학회지
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• 제18권4호
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• pp.179-189
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• 2008

본 연구는 9명의 남자 중학교 초보피험자들을 대상으로 태권도 옆차기 동작의 숙련정도에 따른 운동학적 협응과정을 살펴보는 데 목적을 두었다. 이용된 변인은 최대합성직선속도, 분절간 각속도, 각도 대 각도 도면이었다. 분석결과, 연습후기로 갈수록 인접한 분절간의 운동량 전이가 잘 이루어져 각 분절의 최대합성직선속도가 유의하게 증가하였으며 분절간 각속도에서 학습후기로 갈수록 몸통에서 대퇴, 하퇴분절로의 순차적인 전이를 보였으며 던지는 듯하면서 미는 듯한 동작형태를 보였다. 엉덩관절과 무릎관절의 각도-각도 도면에서는 학습초기에는 다이나믹스한 변화를 보였으나 학습이 됨에 따라 숙련된 피험자처럼 안정적인 협응 패턴을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.157-177
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• 2003

본 논문은 반도체 FAB공정의 수율개선 및 예측을 위해 데이터마이닝 기법을 적용한 사례를 소개한다. FAB 공정의 복잡성과 생산현장에서 수집되는 방대한 기술데이터로 인해 기존의 통계적 방법이나 엔지니어의 경험적 분석 방법만으로는 미처 파악하지 못하는 수율 저하 요인이 상당 수 존재한다. 본 논문은 먼저, FAB공정을 마친 웨이퍼에 불량 칩(chip)이 지리적으로 특정 위치에 집중적으로 발생하는 현상을 육안검사 대신 군집분석을 이용하여 데이터로부터 자동 판별할 수 있는 방법을 제안한다. 다음으로 연속패턴분석, 분류분석, RBF(Radial Base Function) 기법을 적용하여 수율 저하의 원인이 되는 문제 장비나 문제 파라미터를 신속, 정확하게 파악할 수 있도록 해 줄 뿐만 아니라 공정 진행 중인 제품의 미래 수율을 예측할 수 있도록 지원하는 방법을 제안한다. 또한 위 기법들을 반도체 FAB공정을 대상으로 국내 모 반도체 회사에서 정보시스템으로 구현한 Y2R-PLUS (Yield Rapid Ramp-up, Prediction, analysis ＆ Up Support) 시스템을 소개한다.