레이저유도붕괴분광법을 이용한 폐금속 분류

신성호,이재필,문영민,최장희,정성호,Shin, Sungho,Lee, Jaepil,Moon, Youngmin,Choi, Jang-Hee,Jeong, Sungho 한국자원리싸이클링학회 2018 資源 리싸이클링 Vol.27 No.1

폐금속자원의 재활용률을 높이기 위해서는 섞여 있는 다양한 종류의 금속 스크랩을 자동으로 선별할 수 있는 금속 선별 시스템 개발이 요구된다. 레이저유도붕괴분광법(Laser induced breakdown spectroscpoy, LIBS)은 빠른 속도로 공기 중에서도 다원소 분석이 가능하여 실시간 선별이 가능한 측면에서 매우 우수한 기술로 여겨지고 있으며, 측정된 LIBS 데이터의 다변량 통계분석을 통해 분류 정확도를 크게 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 재활용 업체로부터 획득한 5종류의 현장 폐금속 시료의 LIBS 성분 분석을 진행하였다. 금속 종류별로 좀 더 정확한 선별을 위해 적합한 분광선의 선정을 토대로 다변량 통계분석법이 적용되었으며, 선정된 분광선들을 이용하여 높은 정확도와 속도로 분류가 가능한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 토대로 LIBS 기술의 산업현장에서의 실시간 폐금속 선별 적용 가능성을 제시한다.

저해상도 이미지 분류를 위한 고해상도 이미지로부터의 Self-Attention 정보 추출 네트워크

신성호(Sungho Shin),최승준(Seungjun Choi),이규빈(Kyoobin Lee) 한국정보과학회 2019 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2019 No.12

기술 지식 자동 추출을 위한 테스트 컬렉션 구축

신성호(Sungho Shin),최윤수(Yun-Soo Choi),송사광(Sa-Kwang Song),최성필(Sung-Pil Choi),정한민(Hanmin Jung) 한국콘텐츠학회 2012 한국콘텐츠학회논문지 Vol.12 No.7

지난 10년간 인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 대용량의 데이터와 이로 인해 파생되는 방대한 정보는 그것을 얻고자 하는 사람들에게 한계를 느끼게 한다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템 기반의 연구가 활발히 시도되고 있다. 이로 인해 지식 추출 시스템의 중요성이 날로 강조되고 있지만, 정확성과 효율성 측면에서 여전히 많은 과제가 있다. 지식 추출 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션이 중요하다. 본 논문에서는 기술 지식의 자동 추출을 위해 개발된 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션을 소개한다. KEEC/KREC(KISTI Entity Extraction Collection/KISTI Relation Extraction Collection)라 명명된 테스트 컬렉션에 대한 구축 절차 및 기준과 구축된 테스트 컬렉션의 특징을 제시한다. 특히 테스트 컬렉션의 주요한 평가 기준이 되는 정확도를 높이기 위해 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅 방식을 사용하는 것이 주요 특징이다. 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅은 시스템에 의한 자동 태깅 도구들 또는 사람이 태깅을 하되, 지원 도구 없이 태깅하는 방법보다 태깅의 정확도를 높여준다. 구축된 KEEC/KREC은 실제로 과학기술 문헌에 존재하는 PLOT(Person, Location, Organization, Technology) 간 연관관계 추출 성능 평가를 위해서 사용되었고, 의미있는 연구결과를 도출하는데 기여하였다. For last decade, the amount of information has been increased rapidly because of the internet and computing technology development, mobile devices and sensors, and social networks like facebook or twitter. People who want to gain important knowledge from database have been frustrated with large database. Many studies for automatic knowledge extracting meaningful knowledge from large database have been fulfilled. In that sense, automatic knowledge extracting with computing technology has been highly significant in information technology field, but still has many challenges to go further. In order to improve the effectives and efficiency of knowledge extracting system, test collection is strongly necessary. In this research, we introduce a test collection for automatic knwoledge extracting. We name the test collection KEEC/KREC(KISTI Entity Extraction Collection/KISTI Relation Extraction Collection) and present the process and guideline for building as well as the features of . The main feature is to tag by experts to guarantee the quality of collection. The experts read documents and tag entities and relation between entities with a tool for tagging. KEEC/KREC is being used for a research to evaluate system performance and will continue to contribute to next researches.

개체명 인식 향상을 위한 학습 집합 및 개체명 인식 모델 구축

신성호(Sungho Shin),황미녕(Mi-Neyung Hwang),서동민(Dong-Min Seo),최성필(Sung-Pil Choi),이승우(Seongwoo Lee),송사광(Sa-kwang Song),정한민(Hanmin Jung) 한국정보과학회 2014 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.20 No.7

텍스트에서의 개체명 인식은 텍스트 상에 존재하는 주요 개체명들을 인식하여 특정 목적에 맞게 분류하는 작업으로서, 개체명 간 관계 추출 및 이벤트 추출의 시작점이 된다. 개체명 인식의 정확도는 어느 정도 성능을 달성했다고 할 수 있지만, 실제 방대한 문헌에서의 체감 성능을 높이는 과제는 여전히 남아 있다. 기계학습 기반의 개체명 인식의 정확도는 개체명 인식에 사용되는 기계학습 모델의 정확도에 많은 영향을 받으며, 기계학습 모델은 학습을 위한 데이터셋을 얼마나 정교하게 구축했느냐에 절대적으로 영향을 받는다. 본 연구에서는 기계학습 기반의 개체명 인식의 정확도 향상을 위해 기존 학습 집합 태깅에 있어서의 문제점을 분석하여 해결 방안을 제시한다. 또한 기존 의사결정 트리 모델을 단순화하여 모델 자체가 직관적이어서 개체명 인식 오류에 대해서 피드백하기 쉽다는 장점이 있고, 기존 의사결정 모델들에 비해 정확하고 명확한 개체명 인식을 할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. Named Entity Recognition is to recognize meaningful named entities in texts and classify them into predefined classes. This job is the starting point for the relation extraction and the event extraction. Even though the accuracy of NER is high enough to stop researching for it, the results are mostly for researches with small amount of texts, not with real enormous texts. Thus, there are still many challenges to research. The accuracy of NER based on the machine learning is much affected by the accuracy of the learning model for the job. Likewise, the accuracy of the learning model depends considerably on the quality of training data. In this paper, issues in annotation for training data are addressed and some guides for the issues are presented to improve the quality. In addition, a NER model from modifying the idea of the decision tree is designed, which is expected to carry out NER with better accuracy and convenience to use and get feedback on the result of NER.

순환 신경망 회로와 입력 영상 복제를 이용한 이미지 분류

신성호(Sungho Shin),성원용(Wonyong Sung) 한국통신학회 2015 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2015 No.06

KISTI 과학기술 지식정보 관리를 위한 지식관리시스템 구축방안

신성호(Sungho Shin),김상국(Sangkuk Kim) 한국산업정보학회 2002 한국산업정보학회 학술대회논문집 Vol.2002 No.11

OpenFlow 기반 네트워킹 실험을 위한 플로우 제어 인터페이스 구현

신성호 ( Sungho Shin ),김남곤 ( Namgon Kim ),김종원 ( Jongwon Kim ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.1

OpenFlow 는 인터넷 스위치(라우터 포함)를 부분적으로 개선하여 연구자가 기존 네트워크의 정상적인 서비스를 간섭하지 않으면서 새로운 네트워킹 기술을 테스트할 수 있는 미래인터넷 (Future Internet) 연구를 위한 프로토콜이다. 하지만 OpenFlow 기반 테스트베드의 상태 정보를 확인하고 발생한 플로우들을 제어할 수 있는 도구(tool)가 부족하여, 연구자가 실험의 다양성을 제공 받기 어렵다. ENVI(Extensible Network Visualization & Control Framework)는 OpenFlow 네트워크 가시화를 위한 프레임워크로, 사용자의 목적에 맞는 인터페이스를 만들도록 제공해 준다. 본 논문에서는 OpenFlow 기반 테스트베드의 토폴로지 정보 및 플로우 상태를 쉽게 확인하고, 플로우 경로를 제어하는 OpenFlow 제어기 응용의 개발과 ENVI 의 확장을 설계하고 이를 구현을 통해 검증한다.

국가연구데이터플랫폼과 개인정보 보안

신성호(Sungho Shin),송사광(Sa-kwang Song),이상환(Sang-Hwan Lee) 한국정보통신학회 2019 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.23 No.2

오픈플로우 기반의 프로그래머블 네트워킹 실험을 위한 흐름 제어 및 모니터링 도구의 설계 및 구현

신성호(Sungho Shin),김남곤(Namgon Kim),김종원(JongWon Kim) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.38 No.1

오픈플로우(OpenFlow)는 네트워크의 정상적인 서비스를 간섭하지 않으면서 새로운 네트워크기술을 실험 할 수 있도록 도와주는 미래 인터넷 연구를 위한 프로토콜이다. 스위치나 라우터와 같은 네트워크 교환 장치의 기능 중 제어 평면을 중앙의 제어기에서 처리하도록 분리하고, 이를 연구자가 의도에 따라 프로그래밍 할 수 있도록 지원함으로써 새로운 네트워크 프로토콜을 쉽게 실험하고 적용할 수 있도록 도와준다. 오픈플로우를 이용한 네트워킹 실험 시에는 테스트베드 상의 패킷의 플로우(Flow)가 의도에 따라 동작하는지 파악하고, 필요시에 의도에 따라 이를 제어할 수 있는 기능이 요구된다. 하지만, 현재까지는 오픈플로우 기반의 프로그래머블 네트워킹 실험 지원 도구가 부족하여, 다양한 실험을 수행하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 오픈플로우 기반의 네트워킹 실험 시에 하부 토폴로지 정보 및 네트워크 상의 플로우들을 확인하고, 플로우의 경로 제어를 지원하는 제어기 응용과 툴을 설계/구현하고, 이를 실제 오픈플로우 테스트베드 상에서 검증한다. OpenFlow is a protocol for the Future Internet that allow researchers to test new networking technologies using their routers and switches without disturbing the existing traffic and OpenFlow testbed can be construction on the physical substrate. OpenFlow provides that researchers can easily test their technologies and devices without network the difficulties of developing a separate equipment. The requirement are verification of the status of the testbed deployment and network flow control for OpenFlow-based programmable networking experiments. However, due to the deficiency of the tool, it is difficult to be provided diversity of experiment based on user's requirement. Therefore we design and implement applications of OpenFlow controller to identify more easily network topology and the generated flows. In addition, we expand ENVI to provide user interface.

LPS로 유발한 장염증 모델에 대한 주초황금의 항산화 조절 및 장염증 개선 효과

신성호 ( Sungho Shin ),신유옥 ( Yuock Shin ),이주영 ( Jooyoung Lee ),이아름 ( Ahreum Lee ),김민영 ( Minyeong Kim ),박찬흠 ( Chanhum Park ),서부일 ( Buil Seo ),노성수 ( Seong-soo Roh ) 대한본초학회 2015 大韓本草學會誌 Vol.30 No.4

Objectives: The aim of present study was to evaluate the beneficial effect of Scutellariae Radix (SR) and Scutellariae Radix EtOH-heated at 200℃ (SR200) using lipopolysaccharide (LPS) treated intestine of mice. Methods: Extract of SR and SR200 were orally administrated. Their effects were compared with vehicletreated LPS and normal groups. Subsequently, we measured reactive oxygen species (ROS) and nitric oxide in the serum and western blotting in the intestine. Results: The average weight in LPS treated (Vehicle) group was lowered significantly compare to that in non-treated normal group and this weight loss in the vehicle group was effectively prevented by the administration of SR and SR200 respectively. The increased oxidative stress biomarker levels such as reactive oxygen species (ROS) and nitric oxide (NO) in the serum was markedly decreased by treated with SR200. The decreased levels of superoxide dismutase (SOD), catalase (CAT) and glutathione peroxidase (GPx) induced by LPS injection were significantly restored by both SR and SR200 treatment. Moreover, increased inflammatory mediators and cytokines such as inducible nitric oxide synthase (iNOS), cyclooxygenase-2 (COX-2), tumor necrosis factor alpha (TNF- ) and interleukin-6 (IL-6) in the LPS treated vehicle mice were significantly decreased through down-regulation c-JUN through reduction of oxidative stress. Conclusions: SR and SR200 could have benefit effect through down-regulation of abnormal oxidative stress in LPS induced intestine injury mice. Moreover, The anti-inflammatory activity of SR200 extract was better than SR extract in the LPS induced intestine injury mice.