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세계적으로 기후 위기로 인해 친환경 산업이 발전하고 있다. 전기자동차는 내연기관 자동차에 비해 탄소 배출량을 30~70% 이상 절감할 수 있을 것으로 전망되어 주목받고 있는 친환경 산업이다. 전기자동차가 대중화됨에 따라 충전 소는 전기자동차 구매를 위한 중요한 요소로 자리 잡았다. 최근 연구에서는 지역의 충전소 수요를 파악하고 경제적인 효과를 최대화할 수 있는 위치를 선정하기 위해 인공지능을 활용하고 있다. 본 연구에서는 전기자동차 충전소 수요 예측 모델의 성능향상에 이바지하고자 인공지능 모델에 활용할 수 있는 전국 단위의 데이터를 정의하고 전처리 기법을 제안하 였다. 또한 실제 충전소 수요 예측을 위한 전처리기와 인공지능 모델, 서비스 웹을 구현하고 데이터의 입지선정 요인으로 의 가치를 검증하였다.

Globally, the eco-friendly industry is developing due to the climate crisis. Electric vehicles are an eco-friendly industry that is attracting attention as it is expected to reduce carbon emissions by 30~70% or more compared to internal combustion engine vehicles. As electric vehicles become more popular, charging stations have become an important factor for purchasing electric vehicles. Recent research is using artificial intelligence to identify local demand for charging stations and select locations that can maximize economic impact. In this study, in order to contribute to the improvement of the performance of the electric vehicle charging station demand prediction model, nationwide data that can be used in the artificial intelligence model was defined and a pre-processing technique was proposed. In addition, a preprocessor, artificial intelligence model, and service web were implemented for real charging station demand prediction, and the value of data as a location selection factor was verified.

This paper describes the design of ECG data preprocess module for the ECG signals. This module process the data obtained from two channels. It is composed of the AID converter, QRS detector, one chip micro-computer and memory. This module performs the following functions;digital filtering, R wave detection and determination of reference point for the ST segment. The measured points are transfered to the next data module by the interrupt process. This preprocessor data module is available to the basis for the parallel data processing for the real time automatic diagnosis.

본 논문에서는 MIMIC-IV(Medical Information Mart for Intensive Care) v2.0 데이터를 이용한 시계열 데이터의 정제 및 가공 방법을 제안한다. 더불어 해당 가공법을 기반으로 정제한 데이터셋을 활용하여 구축한 기계학습 기반의 욕창 조기 경보 시스템을 통해 해당 가공 방법의 유의성을 검증하였다. 구현된 욕창 조기 경보 시스템은 병변이 발생하기 전 12, 24시간에 미리 의료진에게 경보를 주는 시스템이다. 전자의무기록(Electronic Medical Record; EMR) 시스템과 연동하여 실시간으로 환자의 욕창 발생 위험도를 의료진에게 알려 중환자 의사결정을 지원하고, 나아가 효율적인 의료 자원 배분을 가능하게 한다. 여러 기계학습 모델 중 GRU 모델을 사용하였을 때, AUROC 평가지표를 기준으로 발생 전 12시간이 0.831, 24시간이 0.822로 가장 좋은 성능을 보였다.

This paper proposes a method of refining and processing time-series data using Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-IV) v2.0 data. In addition, the significance of the processing method was validated through a machine learning-based pressure ulcer early warning system using a dataset processed based on the proposed method. The implemented system alerts medical staff in advance 12 and 24 hours before a lesion occurs. In conjunction with the Electronic Medical Record (EMR) system, it informs the medical staff of the risk of a patient's pressure ulcer development in real-time to support a clinical decision, and further, it enables the efficient allocation of medical resources. Among several machine learning models, the GRU model showed the best performance with AUROC of 0.831 for 12 hours and 0.822 for 24 hours.

The impurities in As and Ga sources and the contamination of the GaAs substrate prior to growing of MBE GaAs epitaxial layer have been investigated using RHEED, AES and RGA methods. The as source was contaminated by H2O, CO, CO2 and AsO, and the Ga source was contaminated by H2, H2O, CO and CO2. These contaminants could easily be removed by prebaking the source. On the other hand, GaAs substrate was contaminated principally carbon and oxygen. The oxygen could easily be removed by heating the substrate above 480\ulcorner, and the carbon could also be reduced by sputtering the substrate with 1ke V Ar+. The chemically etched substrate surface prior to growing the layer was rough, but it was made to be smooth and clean by heating it above 530 \ulcorner.

본 논문에서는 semi-custom 방식의 레이아웃 설계중 게이트 배선 설계에서 배선의 효율을 높이기 위한 전처리 과정에 대해 논한다. Global 배선 설계의 결과로 주어진 각 채널에서의 핀 정보중 논리적으로 등가인 핀의 위치를 교환함으로써 detailed 배선에서 발생하는 싸이클을 해소할 수 있으며, 신호선의 분할에 의해 이웃하는 채널에서 중복으로 연결되는 신호선이 제거됨으로써 트랙수의 증가를 억제한다.

A new preprocess technique is presented which can improve the routing efficiency in the gate array layout designs. In order to resolve the cycle problem in the detailed routing, we exchange the logically equivalent pins in each channel. The signal nets are divided, and doubly connected signal net components are removed, so that the increase in the number of tracks can be controlled.

In this paper, we propose a preprocess method to needs for Car License Plate Recognition on poor environment. This preprocess method use multi images to get low value to compare images value. Last method was Opening operation that Using Edge pixel to add and subtraction. The Result was removed White pixel and very mini feather. But This method needs many process times and License Plate Recognition is low quality problem. Another method is median filter and conversion. This paper key idea that rain & snow is high value. So This paper propose get low value to compare image value.

본 논문에서는 한국어 문장 기호의 처리를 통해 자연스러운 음성 합성 결과를 생성하는 방법에 대해서 논의한다. 이를 위해 한국어 위키피디아 문서를 분석하여 문장 기호의 사용을 8가지 형태로 분류하고, 11개의 정규표현식 규칙으로 문장 기호를 처리하는 방안을 제시한다. 그 결과 63,000 문장에 대해 56%의 정확도와 71.45%의 재현율을 달성하였으며, 문장 기호 처리 결과를 SSML 기반의 음성 합성 표현으로 변환하여 음성 합성 결과의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다.

In this paper, we propose a Korean sentence symbol preprocessor for a SSML (speech synthesis markup language) supported speech synthesis system in order to improve the quality of the synthesized result. After the analysis of Korean Wikipedia documents, we propose 8 categories for the meaning of sentence symbols and 11 regular expression for the classification of each category. After the development of a Korean sentence symbol preprocess system we archived 56% of precision and 71.45% of recall ratio for 63,000 sentences.

국내 웹 사이트의 증가 및 초고속 인터넷의 보급으로 웹 사용자는 꾸준히 증가 추세에 있다. 그러나 사용자에 대한 정보 보호 실태는 심각한 수준이다. 그 피해 사항으로는 사용자 개인 신상정보의 유출, 피싱 사이트로 인한 개인정보 유출 등 그 유형 및 목적이 다양하다. 이런 웹 공격에 대한 기존의 대응책으로 IDS/IPS를 통한 네트워크 기반의 공격 탐지 및 방지가 주류를 이뤘다. 그러나 이런 대응책은 누구에게나 공개되는 웹서버 보안에는 적합한 시스템이 아니다. 본 논문에서는 웹 공격의 특성에 맞는 문자열 처리 중심의 로그 분석을 통해 대용량의 로그로부터 공격을 탐지하는 웹 로그 전처리 시스템을 제안한다.

전세계적으로 수자원이 고갈되어 가는 시점에서 해안에 근접한 지하수의 개발은 매우 중요하며, 현재 이와 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 해안 지하수를 개발하고 관리하기 위한 다양한 시뮬레이터가 존재하여, 많은 시뮬레이터들이 복잡하고 난해한 인터페이스로 인하여 시뮬레이션 생산성과 사용율이 낮은 편이다. 본 논문에서는 GUI에 기반한 사용자 편의 중심의 시뮬레이터 전처리부를 개발하였다. 특히 해안 지하수 개발 관리 시뮬레이터의 하나인 SIOP을 대상으로 하여 마우스 입력 중심의 전처리부를 개발하여 시뮬레이션 생산성과 사용 편의성을 증가 시켰다.

본 논문에서는 대전상관기의 전처리를 위한 광역 프린지 탐색 소프트웨어 개발에 대해 기술한다. VLBI 관측의 경우 전파망원경에 의해 천체를 잘 관측하였는지 확인하기 위해 관측자는 관측일정에서 잘 알려져 있는 전파세기가 강하고 밝은 천체(포인터 소스, 참조천체)를 목적천체와 함께 관측을 수행한다. 상관기는 참조천체를 대상으로 상관 프린지가 잘 검출되는지 확인하는 전처리를 수행한다. 본 논문에서는 특정 관측국을 기준으로 각 관측국 사이의 정확한 지연시각을 계산하는 GFS 소프트웨어를 개발하였는데, 이 소프트웨어는 상관 전처리를 통하여 각 관측국에 위치한 수소원자시계와 GPS 시각 사이의 시각오차 정보 및 참조천체의 지연모델(상관모델)을 이용하여 정확한 지연시각을 계산한다. 개발한 소프트웨어의 성능을 확인하기 위한 상관 전처리 시험을 KaVA 관측망으로 관측한 참조천체와 목적천체에 대해 수행하였다. 시험결과는 GFS 소프트웨어로 찾은 지연시각 오차를 보정한 결과와 그렇지 않은 것의 비교에 따라 매우 좋은 성능을 보여 효과적임을 나타내었다.

This paper introduces the development of global fringe search (GFS) software for preprocessing of Daejeon Correlator. In case of the VLBI observation, a observer conducts the observation for the reference sources with strong and point-like radio stars on schedule in order to confirm the well-observedness of the radio source by the radio telescope. The correlator performs the correlation for the reference sources to detect the fringe completely. We developed the GFS software by calculating the precise delay time between each observatory based on specific observatory. Then, this software calculates the precise delay time by using the delay model (correlator model) of reference source and information of time offset between the Hydrogen Maser frequency standard and GPS (Global Positioning System) clock located in each observatory through the correlation preprocessing. In order to confirm the performance of the developed software, experiments were carried out for the reference sources and target sources observed by the KaVA (KVN and VERA Array). Experimental results show that the GFS software has effectively good performance by finding the precise delay time offset according to the comparison between the compensated delay time offset and one without compensation.

본 논문에서는 대전상관기의 전처리를 위한 광역 프린지 탐색 소프트웨어 개발에 대해 기술한다. VLBI 관측의 경우 전파망원경에 의해 천체를 잘 관측하였는지 확인하기 위해 관측자는 관측일정에서 잘 알려져 있는 전파세기가 강하고 밝은 천체(포인터 소스, 참조천체)를 목적천체와 함께 관측을 수행한다. 상관기는 참조천체를 대상으로 상관 프린지가 잘 검출되는지 확인하는 전처리를 수행한다. 본 논문에서는 특정 관측국을 기준으로 각 관측국 사이의 정확한 지연시각을 계산하는 GFS 소프트웨어를 개발하였는데, 이 소프트웨어는 상관 전처리를 통하여 각 관측국에 위치한 수소원자시계와 GPS 시각 사이의 시각오차 정보 및 참조천체의 지연모델(상관모델)을 이용하여 정확한 지연시각을 계산한다. 개발한 소프트웨어의 성능을 확인하기 위한 상관 전처리 시험을 KaVA 관측망으로 관측한 참조천체와 목적천체에 대해 수행하였다. 시험결과는 GFS 소프트웨어로 찾은 지연시각 오차를 보정한 결과와 그렇지 않은 것의 비교에 따라 매우 좋은 성능을 보여 효과적임을 나타내었다.

This paper introduces the development of global fringe search (GFS) software for preprocessing of Daejeon Correlator. In case of the VLBI observation, a observer conducts the observation for the reference sources with strong and point-like radio stars on schedule in order to confirm the well-observedness of the radio source by the radio telescope. The correlator performs the correlation for the reference sources to detect the fringe completely. We developed the GFS software by calculating the precise delay time between each observatory based on specific observatory. Then, this software calculates the precise delay time by using the delay model (correlator model) of reference source and information of time offset between the Hydrogen Maser frequency standard and GPS (Global Positioning System) clock located in each observatory through the correlation preprocessing. In order to confirm the performance of the developed software, experiments were carried out for the reference sources and target sources observed by the KaVA (KVN and VERA Array). Experimental results show that the GFS software has effectively good performance by finding the precise delay time offset according to the comparison between the compensated delay time offset and one without compensation.

우리가 사용하는 데이터베이스 내에는 많은 양의 데이터 들이 들어 있으며, 계속적으로 그 양은 늘어나고 있다. 이러한 데이터들로부터 질의를 통해 얻을 수 있는 기본적이고 단순한 정보들과 달리 고급 정보를 얻게 해주는 방법이 데이터 마이닝이다. 데이터 마이닝의 기법 중에서 본 논문에서는 k-means 알고리즘을 사용하여 트랜잭션을 클러스터링 함으로써 데이터베이스의 트랜잭션 수를 줄여 연관규칙의 대표적인 알고리즘인 Apriori 알고리즘의 단점인 트랜잭션 스캔으로 인한 성능 저하를 개선하고자 한다.

In this paper the performance of lane recognition algorism using linear regression analysis for raises the accuracy of sampling. It is required to have a raises the accuracy of sampling that is Lane Recognition.

생(生), 증(蒸), 주증(酒蒸) 건조 맥문동(LTD, LTSD, LTASD)과 생(生), 증(蒸), 주증(酒蒸) 건조 볶음 맥문동 시료(LTDR, LTSDR, LTASDR)의 가용성 고형물, 전당, 환원당과 항산화 효과, 관능평가를 실시한 결과는 다음과 같았다. 가용성 고형분 함량은 건조 후 볶음 처리한 시료(LTDR, LTSDR, LTASDR)가 모든 건조 맥문동 시료(LTD, LTSD, LTASD)보다 많았다. 전당과 환원당은 볶음 유무에 따라서 모든 열처리한 시료가 생건조 시료(LTD)와 비교하여 유의적으로 함량이 많았으며, 환원당은 특히 주증건조 볶음 시료(LTASDR)가 가장 많은 것으로 나타났다. 일정온도에서 환원당의 함량이 증가하는 이유는 열분해로 인한 저분자량의 올리고당이나 덱스트린 등의 환원당 생성량이 소모되는 양보다 현저히 많기 때문이다. 갈변도는 볶음 처리를 함에 따라 모든 볶음 맥문동 시료가 유의적으로 높은 값을 나타내었다. 특히 주증 건조볶음(LTASDR)의 갈변도가 높았는데, 주증(酒蒸)할 때에 이용된 청주에 함유되어 있는 당이 맥문동에 흡수되었고, 이에 따라 갈변도가 높아졌을 뿐 아니라, 항산화와 관련된 갈색 반응이 더 활발하게 일어나고, Maillard 반응의 중간생성물이 증가되어 여러 가지 항산화 효과가 나타났다. 항산화 활성 실험에서도 모든 건조 맥문동에 비하여 볶음 맥문동 시료의 항산화 활성이 높게 측정되었으며, 특히 주증 건조 볶음 시료(LTASDR)가 DPPH 라디칼 소거능, ABTs 라디칼 소거능, 아질산염 소거능, XOase 저해활성에 있어서 월등히 높은 수치를 나타내었다. 주증건조 볶음 시료(LTASDR)가 생건조 맥문동(LTD)의 열수 추출물에 비하여 항산화 효과가 대체적으로 유의적으로 높게 측정된 결과는 술로 찌고, 볶는 과정 중에 갈변물질이 더 많이 생성되었고, 수용성 성분 추출이 용이하도록 조직이 변화된 결과로 사료된다. 색(color), 향미(flavor), 단맛(sweetness), 구수한 맛(tasty flavor), 전반적인 기호도(overall acceptance)는 전체적으로 볶음 처리를 함에 따라 유의적인 차이로 기호도가 향상되었으며, 볶음 처리한 시료 간에는 유의적인 차이가 없었다. 본 연구를 통해 찌거나 주증 처리하여 볶은 맥문동 시료의 열수 추출물이 생건조 맥문동(LTD)이나 생건조 볶음 맥문동(LTDR)에 비해 항산화성이 높게 측정되었음을 확인하였고, 전체적인 관능평가에 있어서 높은 점수를 받음으로써 기능성이나 맛에 있어서 긍정적인 결과를 얻었다. 그러므로 맥문동을 음료나 약선 등에 활용할 때에 맥문동의 전처리는 건조만하여 추출하기 보다는 찌거나 술을 도포하여 찐 다음 건조하여 볶는 방법이 적합한 것으로 생각된다.

The results of examining total soluble solid, reducing sugar, antioxidant and sensory properties regarding LTD (Liriope Tuber Dried), LTSD (Liriope Tuber Steamed and Dried), LTASD (Liriope Tuber Alcohol-Steamed and Dried), LTDR (LTD Roasted), LTSDR (LTSD Roasted) and LTASDR (LTASD Roasted) are as follows : Total soluble solid content of the roasted samples (LTDR, LTSDR and LTASDR) was more than those of all dried samples (LTD, LTSD and LTASD). According to roasting conditions, total sugar and reducing sugar are significantly greater than the raw and dried sample (LTD) in all heat-treated samples. The browning index was significantly higher in all roasted samples. In particular, LTASDR had a high browning index. Further, the antioxidative activity of the roasted LT samples were higher than that of all dried LT samples. In particular, the LTASDR sample showed significantly high figures in DPPH scavenging activity, ABTS scavenging activity, Nitrite scavenging activity and xanthine oxidase inhibitory activity. Sensory properties showed an increased acceptance in all evaluation items among roasted samples. In this study, hot water extracts of steamed or alcohol-steamed roasted LT samples had a higher antioxidative effect than that of LTD or LTDR and attained positive results by getting high scores in the overall sensory evaluation. Therefore, when using Liriope tuber in making beverages or herbal recipes, it is appropriate to dry and roast before steaming or spreading with alcohol when treating LT.