펄스 레이저 방식으로 증착된 MgTiO₃ 박막의 전기적 특성 분석

안순홍,노용한,강신충,이재찬 한국진공학회 2000 한국진공학회 학술발표회초록집 Vol.- No.-

압전 액츄에이터를 이용한 자동차 유리판의 진동에 관한 연구

안순홍,노용래 경북대학교 센서기술연구소 1997 센서技術學術大會論文集 Vol.8 No.1

We have studied about the design of piezoelectric actuators to be applied to vibrate the rear glass window of an automobile in order to clean up the waterdrops on it. Design factors are optimum position number and efficiency of the actuators. Theoretical and exprimental results say that the closer to the center of the window and the fewer is the vibrator, the piezoelectric actuator shows higher efficiency.

Concept Drift에 의한 ML 모델 성능 변화의 정량적 추정 방법

안순홍,이훈석,김승훈 한국정보처리학회 2023 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.12 No.6

It is very difficult to measure the performance of the machine learning model in the business service stage. Therefore, managing theperformance of the model through the operational department is not done effectively. Academically, various studies have been conductedon the concept drift detection method to determine whether the model status is appropriate. The operational department wants to knowquantitatively the performance of the operating model, but concept drift can only detect the state of the model in relation to the data,it cannot estimate the quantitative performance of the model. In this study, we propose a performance prediction model (PPM) thatquantitatively estimates precision through the statistics of concept drift. The proposed model induces artificial drift in the sampling dataextracted from the training data, measures the precision of the sampling data, creates a dataset of drift and precision, and learns it. Then, the difference between the actual precision and the predicted precision is compared through the test data to correct the errorof the performance prediction model. The proposed PPM was applied to two models, a loan underwriting model and a credit card frauddetection model that can be used in real business. It was confirmed that the precision was effectively predicted. 기계학습을 통해 학습된 모델은 업무 활용 시 그 성능을 실측하기 매우 어렵다. 때문에 운영 부서에서는 모델의 성능을 효과적으로 관리하지못한다. 이로 인해 모델의 상태를 판단하기 위한 Concept drift 탐지 방법이 다양하게 연구되고 있다. 운영 부서에서는 운영 중인 모델의 성능을정량적으로 관리하려고 한다. 그러나 Concept drift는 모델 상태를 데이터 관계적으로 판단 할 뿐, 모델의 정량적 성능 수치를 추정하지는 못한다. 본 연구에서는 Concept drift의 통계량을 통해 정량적으로 precision 값을 추정하는 성능 예측 모델(PPM, Performance prediction model)을제안한다. 제안 모델의 Algorithm 1에서는, 학습데이터에서 복원 추출한 샘플링 데이터에 인위적인 drift를 유도하고 이때의 precision을 측정하여drift와 precision의 데이터 셋을 만들어 학습한다. Algorithm 2에서는 테스트 데이터를 통해 실제 precision과 예측 precision의 차이를 측정하여성능 예측 모델의 오차를 보정 한다. 현실 비즈니스에서 사용될 수 있는 대출 심사 모델과 신용카드 오사용 탐지 모델에 PPM을 적용하여 성능예측의 유효성을 확인했다.

압전 액츄에이터를 이용한 단순지지 평판에서의 초음파 대역 진동 발생

안순홍,노용래 한국음향학회 1998 韓國音響學會誌 Vol.17 No.2

본 연구에서는 자동차 유리판에 초음파 대역 진동을 효율적으로 발생시킬 수 있는 압전 액츄에이터를 개발하고자 하였다. 자동차 유리판을 단순지지 평판으로 가정하였으며, 액츄에이터로는 PZT 진동자를 사용하였다. 유한 요소법(Finite Element Method)을 통하여 유리판의 최적 공진 주파수와 유리판에 부착할 압전 진동자의 구조 조건인 최적 위치와 개 수를 결정하였다. 설계 결과에 따라 자동차 유리판에 압전 진동자를 부착하여 임펄스 응답 해석(impulse response analysis)과 임피던스 해석(impedance analysis)을 수행하여 구동 주 파수를 확인하였다. 그 결과, 이 주파수로 가진하여 유리판 전면에 걸쳐 고른 초음파 진동이 분포함을 확인하였으며, 나아가 전기적 임피던스 매칭(impedance matching)을 통해 더 큰 효율의 진동을 발생시킬 수 있었다.

펄스 레이저 증착법으로 증착된 MgTiO₃ 박막의 전기적 특성 분석

안순홍(Soonhong Ahn),노용한(Yonghan Roh),이영훈(Younghun Lee),강신충(Shinchung Kang),이재찬(Jaichan Lee) 한국진공학회(ASCT) 2000 Applied Science and Convergence Technology Vol.9 No.3

차세대 마이크로파 유전체 소자에 응용하기 위한 MgTiO₃ 박막을 펄스 레이저 증착법(PLD, pulsed laser deposition)을 이용하여 400~500℃에서 비정질 상태로 실리콘 기판 위에 성장시킨 후 전기적 특성을 분석하였다. PLD로 증착된 MgTiO₃ 박막의 전기적 특성은 성장 시 온도에 의존하였다. 즉, 증착 온도가 낮아짐에 따라 MgTiO₃ 박막 내부에 존재하는 이상정전하 결함 밀도가 증가하였으며, 이들 결함과 실리콘 기판과의 전하교환에 의하여 High Frequency(HF) C-V 곡선이 음의 방향으로 이동하는 현상이 관측된 것으로 사료된다. 또한, 증작 온도간 HF C-V 곡선 이동 폭 및 이상정전하 밀도는 ~100Å 두께의 SiO₂ 중간층을 사용할 경우에 현저히 감소함을 확인하였다. We have analyzed electrical characteristics of the amorphous MgTiO₃ thin films deposited by pulsed laser deposition (PLD) technique with the temperature of 400~500℃. The electrical characteristics of MgTiO₃ films heavily depend on the deposition temperature. We speculate that the density of anomalous positive charge (APC) substantially increases as the deposition temperature lowers, causing the HF C-V curves shift to the direction of the negative gate voltage. We further observed that both the degree of C-V shift as a function of the deposition temperature and the density of APC were minimized by the use of SiO₂ with thickness of approximately 100 Å between MgTiO₃ films and the Si substrate.

B3-3 : 회귀분석과 실시간 분산 처리 시스템을 사용한 항공 화물 수입 예측 기법

이훈석,안순홍,이지민 한국항공경영학회 2014 한국항공경영학회 춘계학술대회 Vol.2014 No.-

현재 항공 화물 예약 시스템은 그 구조상 화물이 예약됨과 동시에 해당 화물의 수익률을 예측 할 수 없다. 화물을 실제로 운송하고 난 이후에 해당 화물의 수익률이 결정되기 때문에 운송을 하기 전에 화물의 수익률을 예측하지 못하며, 더불어 수익률의 결정적인 영향을 미치는 화물의 운송편 확약은 운영자의 경험과 선례를 기반으로 이뤄지고 있다. 이는 항공산업의 경쟁력 강화와 수익률 분석에 큰 결함이 되고 있다. 따라서 항공 화물의 예약과 동시에 확약까지의 시간 사이에 수익률을 예측하여 최적의 선적 순위 및 화물 수송 스케쥴을 제공 할 수 있는 시스템의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 데이터마이닝 기법과 실시간 분산 처리 시스템을 사용한다. 현업에서 사용하는 화물 예약 관련 데이터베이스에서 추출한 수 백만 건의 과거 화물 데이터에서 현재 예약된 화물과 같은 범주의 데이터를 선택하기 위하여 데이터마이닝 기법 중 의사결정 트리를 사용한다. 의사결정 트리를 사용하여 현재 예약된 화물과 같은 범주의 데이터를 구한 뒤 회귀분석을 사용하여 예약 화물의 무게 별 화물의 운송료를 예측한다. 이때, 가능한 회귀식의 개수는 화물을 특성을 결정짓는 범주형 변수의 가능한 모든 경우의 수와 같다. 하지만, 현재 화물예약 특성상 매우 많은 범주형 변수가 존재하므로 현실적으로 모든 가능한 회귀식을 미리구할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서 사용하는 시스템의 모델은 모든 가능한 회귀식을 미리 구하지 않고, 화물이 예약되는 순간 해당 화물을 위한 회귀식 만을 구한다. 예약된 화물 하나당 가능한 회귀식의 수는 해당 화물을 운송할 수 있는 화물기편의 개수와 같으므로, 이때 분산 처리 시스템을 사용하여 수익 분석의 실시간성을 보장한다. 해당 모델의 적합성을 측정하기 위하여 회귀식의 적합도를 보이고, 실시간성을 측정하기 위해 시뮬레이션을 통해 예약된 화물의 수익률 분석에 소요된 시간을 보인다.

희박한 고객 활동 데이터에서 최신성 기반 추천 성능 향상 연구

백상훈,김주영,안순홍 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2

최근 시를 산업 서비스에 적용하기 위해 많은 회사들이 활발히 연구를 하고 있다. 아마존과 넷플릭스 같은 거대 기업들은 이미 빅데이터와 AI 머신러닝을 이용한 추천 시스템을 구현하였고 아마존은 매출의 35%가 추천에 의해 발생하고 넷플릭스 75%의 사용자가 추천을 통해 영화를 선택한다고 보고되었다. 이러한 두 기업의 높은 추천 효율성의 이유는 협업 필터링 (Collaborative filtering) 과 같은 다양한 추천 알고리즘과 방대한 상품 및 고객 행동(구매, 시청 등) 데이터 등이 존재하고 있기 때문이다. 기계학습에서 알고리즘 학습을 위한 데이터의 양이 많지 않을 경우 알고리즘의 성능을 보장할 수 없다는 것이 일반적인 의견이다. 방대한 데이터를 가진 기업에서 추천 알고리즘을 적극적으로 활용 및 연구하고 있는 것도 이러한 이유 때문이다. 반면, 오프라인 및 여행사 기반에서 온라인 기반으로 영역을 차츰 확대하고 있는 항공 서비스 고객 데이터의 경우, 산업의 특성상 많은 회원에 비해 고객 1명당 온라인에서 활동하는 이력이 많지 않은 것이 특징이다. 이는, 추천 알고리즘을 통한 서비스 제공에서 큰 제약사항으로 작용한다. 본 연구에서는, 이러한 희박한 고객 활동 데이터에서 최신성 기반의 추천 시스템을 통하여 제약사항을 극복하고 추천 효율을 높이는 방법을 제안한다. 고객의 최근 접속 이력 로그를 시간 기준으로 데이터 셋을 분할하여 추천 알고리즘에 반영하였을 때, 추천된 노선에 대한 고객의 반응을 추천 성능 지표인 CTR(Click-Through Rate)로 측정하여 성능을 확인해 보았다.

TF-cRF를 사용한 Sparse 벡터공간 문서의 다중 분류 성능 향상 연구

이지민(Jimin Lee),안순홍(Soonhong An),이훈석(Hoonsuk Lee) 한국정보과학회 2015 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2015 No.6

흐름이 있는 문서에 적합한 비지도학습 추상 요약 방법

이훈석 ( Hoon-suk Lee ),안순홍 ( Soon-hong An ),김승훈 ( Seung-hoon Kim ) 한국정보처리학회 2021 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.10 No.11

최근 Encoder-Decoder를 기반한 요약은 거의 인간 수준에 도달하였다. 하지만 이는 영어, 중국어 등 수백만 건의 데이터세트가 잘 갖추어진 주류 언어권에서만 활용 가능하며 데이터세트가 구축되지 않은 비주류 언어권에서는 활용하지 못하는 한계가 있다. 또한, 문서의 일부 영역에 초점 하여 요약하는 편향의 문제를 갖고 있어 동화나 소설과 같이 흐름이 있는 문서에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 두 개의 Discriminator가 있는 GAN을 통해 비지도 학습 기반의 추상 요약을 하며, 가이드 토큰의 추출과 주입을 통해 편향 문제를 개선하는 추출 요약과 추상 요약을 혼합한 하이브리드 요약 방법을 제안한다. CNN/Daily Mail 데이터세트를 통해 모델을 평가하여 객관적인 타당성을 검증하고 비주류 언어 중 하나인 한국어에서도 유효한 성능을 보인다는 것을 입증한다. Recently, a breakthrough has been made in the NLP area by Transformer techniques based on encoder-decoder. However, this only can be used in mainstream languages where millions of dataset are well-equipped, such as English and Chinese, and there is a limitation that it cannot be used in non-mainstream languages where dataset are not established. In addition, there is a deflection problem that focuses on the beginning of the document in mechanical summarization. Therefore, these methods are not suitable for documents with flows such as fairy tales and novels. In this paper, we propose a hybrid summarization method that does not require a dataset and improves the deflection problem using GAN with two adaptive discriminators. We evaluate our model on the CNN/Daily Mail dataset to verify an objective validity. Also, we proved that the model has valid performance in Korean, one of the non-mainstream languages.

분산 처리 플랫폼 기반의 실시간 항공 화물 수입 예측 모델링 및 프로토타입 시스템 구현

이훈석(Hoonsuk Lee),안순홍(Soonhong An),이지민(Jimin Lee),이상원(Sangwon Lee) 한국정보과학회 2014 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2014 No.6