무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드로부터 수집되는 데이터의 소실은 센서 노드의 히든노드 및 전력 부족 등의 문제로 발생된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 효율적으로 망을 유지하기 위한 연구가 활발히 진행되어 왔으나, 망 유지가 불가능한 상황의 연구는 전무하다. 따라서 망 유지가 불가능한 상황에서의 소실된 데이터를 추론하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 소실된 데이터를 추론하기 위해 특정 도시의 미세 먼지 데이터를 이용한다. 기계 학습을 통해 축적된 데이터의 분석 및 소실된 데이터의 추론 가능성을 확인한다.
고용량 멀티미디어 및 대용량 콘텐츠와 같은 트래픽이 급속도로 증가하고 사용자들의 다양한 요구사항이 발생함에 따라 기존의 단일 클라우드 서비스 환경의 자원 부족 문제가 대두되고 있다. 이를 극복하기 위해 협업 클라우드 환경이 제안되었는데, 이는 이종의 클라우드 서비스 환경을 통합하여 부족한 자원 문제를 해결하고, 클라우드 서비스 제공자들의 이익을 최대화시키는 것에 목적을 두고 있다. 본 논문에서는 협업 클라우드 환경에서 각 데이터 센터내의 자원을 최적으로 분배하고 입력되는 사용자 요청 패턴을 반영할 수 있는 수익 함수 모델을 제안하고 이에 따라 각 서비스 제공자들의 이익이 증가함을 보인다.
한국수화언어가 2016년 2월 제정된 한국수화언어법(약칭, 한국수어법)을 통해 한국어와 동일한 대한민국 공식 언어로 인정받았지만, 사회적 인식 부족과 서비스 비용 문제로 널리 사용되지 못하고 있다. 그리고 일상생활에서 접하는 많은 한국어 정보들 조차도 농인들은 쉽게 이해하기 어렵기 때문에 정보 접근에 대한 차별성 문제가 지속적으로 언급되고 있다. 이를 해결하기 위한 대안으로 아바타를 이용한 수어 서비스가 대두되고 있지만, 한국어-한국수어 번역을 위한 자연어처리 기술의 한계로 인해 일기예보와 같이 탬플릿 기반의 서비스에 국한되거나 비수지신호 표현에 대한 기술 부족으로 인해서 서비스 상용화까지 도달하지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반으로 한국어에서 한국수어로 변환하기 위한 병렬 말뭉치 데이터 전사 및 변환 시스템 설계 방법을 제안하고자 한다.
기존의 발전소 피로수명 평가 프로그램들은 On-Line Fatigue Analysis애 중점을 두고 개발되어 운전 초기부터 Transient모니터링 프로그램이 설치되는 시점까지의 Transient 데이터가 확보되지 않은 오래된 발전소의 경우 전 수명기간 동안의 피로수명 계산에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 특별한 경우를 제외하고는 Off-Line 계산을 하는 것이 경제적이고 피로수명 평가에 문제가 되지 않는다고 판단하여 Transient 모니터링을 용해 Transient 종류를 파악하고 이를 데이터베이스화 한뒤 충분한 시간을 가지고 Transient 이력 과 응력데이타를 조합하여 CUF를 계산하는 등 프로그램 기능의 모듈화를 시도하여 필요한 기능을 지속적으로 보완 개발해 나갈 수 있도록 하였다. 본 Software는 국내 원전이 Transient Counting이나 피로분석의 전산화와 관련한 경험이 부족하고 또 외국 프로그램을 도입하여 사용하기에는 과거 데이터가 부족하여 활용에 어려움이 많을 것을 고려하여 기존의 수작업에 의한 Fatigue Evaluation 의 불편함을 보완하고 On-Line Analysis의 필요성과 Off-Line Analysis외 경제성을 적절히 조합하여 현재 발전소 환경에서 가장 적절히 사용할 수 있도록 개발 을 추진하였고 향후 필요한 기능은 지속적으로 보완함으로써 발전소 수명관리에 유용하게 사용될 것이다.
인간의 산업 활동으로 인하여 동물들의 생존이 위협받으면서, 동물의 서식 분포를 효과적으로 파악할 수 있는 자동 야생동물 모니터링 기술의 필요성이 점점 더 커지고 있다. 그중에서도 동물 소리 분류 기술은 시각적으로 식별이 어려운 동물에게도 효과적으로 적용할 수 있는 장점으로 인하여 널리 사용되고 있다. 최근 심층학습 기반의 분류 모델들이 좋은 판별 성능을 보여주고 있어 동물 소리 분류에 많이 사용되고 있지만, 희귀종과 같이 개체 수가 적어 데이터가 부족한 경우에는 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있다. 또한, 이러한 모델들은 모델 내부에서 일어나는 추론 과정을 알 수 없어 결과를 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 전이 학습을 통해 데이터 부족 문제를 고려하고, SHAP을 이용하여 분류 모델의 추론 과정을 해석하는 설명가능한 동물 소리 분류 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 지도 학습을 한 경우보다 분류 성능이 향상됨을 확인하였으며, SHAP 분석을 통해 모델의 분류 근거를 이해할 수 있었다.
이미지 생성 모델은 다양한 분야에 적용되어 데이터 부족 문제와 시간 및 비용 문제를 극복하고 있다. 그러나 규칙적 패턴 이미지에서의 이미지 생성과 해당 데이터의 결함 검출에는 한계를 가진다. 본 논문에서는 이미지 생성 모델의 패턴 이미지 생성의 가능성을 확인하고 OLED 패널의 결함 검출을 위한 데이터 증강에 적용하였다. OLED 결함 검출 모델을 학습하기 위해 필요한 데이터는 OLED 패널의 높은 비용 문제로 실제 데이터 세트를 확보하기 어렵다. 그렇기 때문에 해당 데이터 세트를 확보한다 하더라도 여러가지 결함 유형을 정의하고 분류하는 작업이 필요하다. 이를 위한 가상의 기반 데이터 세트를 획득할 OLED 패널 결함 데이터 획득 시스템을 소개하고, 이미지 생성 모델로 해당 데이터를 증강한다. 또, 확산모델에서의 패턴 이미지 생성의 어려움을 확인하여 가능성을 제안하고, 이미지 생성 모델 이용한 데이터 증강 및 결함 검출 데이터 증강의 제한 사항을 개선하였다.
최근 차세대 네트워크 패러다임으로 주목받는 소프트웨어 정의 네트워킹 (SDN)에서는 네트워크를 컨트롤 플레인과 데이터 플레인으로 나누고 중앙집중형 제어를 통해 효과적이고 유연한 네트워크 관리를 가능하게 한다. 하지만 잦은 컨트롤 이벤트 발생으로 인한 컨트롤러 및 컨트롤 채널의 부하와 거대한 플로우 엔트리 크기로 인한 스위치 내 TCAM(Temary Content Addressable Memory) 메모리 부족문제 등의 본질적인 문제로 실제 네트워크 적용 시 확장성 문제가 야기된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구들은 컨트롤러의 연산능력을 향상시키거나, 컨트롤 이벤트의 발생을 줄이는데 초점이 맞춰져 왔으며, 한정적인 TCAM 공간의 효율적인 사용에 대한 연구는 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 TCAM 자원 활용을 위한 플로우테이블 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 플로우 엔트리의 클러스터링을 통해 플로우 엔트리를 특성에 따라 그룹화하고 사용빈도를 기준으로 분할 및 병합을 수행함으로써 스위치 내의 가용한 플로우 수를 최대화한다.
신뢰성 분석은 불확실성으로 인한 제품의 성능 변동을 안전확률이나 파괴확률로 정량화 하여 설계에 이용하기 위해 연구되어 왔다. 불확실성은, 데이터의 양에 따라-물질의 본질적인 특성으로서의 많은 데이터가 주어진 경우의 물리적 불확실성과 부족한 데이터에서의 인식론적 불확실성으로 구분되고, 불확실성을 갖는 대상에 따라-입력변수 및 근사모델 불확실성으로 구분된다. 물리적 불확실성에 대한 연구는 많이 진행되어 왔지만, 실제 산업현장에는 부족한 데이터로 인한 인식론적 불확실성이 지배적이며 이에 대한 연구는 최근에서야 진행되고 있다. 불확실성을 고려하는 신뢰성 기반 설계에는 효율성을 위해 실제모델을 대체하는 근사모델이 이용되는데, 근사모델법 자체에 대한 연구는 많이 진행되어 왔으나, 근사모델 이기 때문에 존재하는 불확실성을 고려한 연구는 최근에서야 연구되기 시작하였다. 본 연구에서는 베이지안 접근법에 기반하여 입력변수 및 근사모델 불확실성을 통합 고려하는 새로운 신뢰성 분석 기법을 제시하고 수치예제를 통해 타당성을 증명한 후, 이를 공학문제에 적용한다.
데이터 증강(Data Augmentation)은 적은 양의 데이터를 바탕으로 다양한 알고리즘을 통해 데이터의 양을 늘리는 기술이다. 현실문제를 해결하기 위해 기계학습 및 딥러닝 기법을 사용하는 경우, 데이터 셋이 부족한 경우가 많다. 데이터의 부족은 모델 학습 시, 데이터 셋의 특징을 잘 반영하지 못하는 것 이외에도 과소적합 및 과적합에 빠질 위험이 크다. 따라서 본 논문에서는 오토인코더와 고유값 분해를 기반으로 하는 데이터 증강 기법을 통해 데이터를 증강 시키고 이를 심층 신경망의 각 층 마다 적용하여, 심층 신경망을 효과적으로 사전 학습하는 방법을 제시한다. 이후, WOBC 데이터와 WDBC 데이터에 대해 실험을 통하여 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도를 향상시키는지 측정하고 기존 연구들과 비교함으로써 제안한 방법이 실질적으로 의미가 있는 데이터를 생성하고 모델의 학습에 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 비디오 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오의 시공간적 맥락을 충분히 고려해서 부족한 인물 클래스의 훈련 비디오 데이터들을 추가 생성함으로써, 비디오 개체 분할 신경망 모델의 성능을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 우수성을 입증한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.