• Title/Summary/Keyword: 도전모델

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AHP를 이용한 공공공사 입찰 방식 의사결정지원 모델 (Decision Making Model for a Public Construction Project Delivery Method Selection based on Analytic Hierarchy Process)

  • 이웅균
    • 한국건축시공학회지
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    • 제17권6호
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    • pp.559-566
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    • 2017
  • 공공공사의 입찰 방식 결정은 공무수행담당자의 경험 및 업무의 편의성 등을 고려하여 결정되고 있는데, 입찰을 위한 방식 결정 과정의 타당성 검증은 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 입찰방식의 선정에 있어 또다른 도전과제는 경험위주의 의사결정을 근간으로 하고 있어 새로운 형태의 프로젝트 발주 또는 새로운 형태의 입찰방식 적용 시 그것에 대한 객관적 타당성을 마련할 방법이 쉽지 않다는 점이 있다. 따라서 본 연구는 공공공사 프로젝트 발주 방식 선정에 도움을 줄 수 있는 의사결정모델을 개발하고 이의 활용성을 검토하고자 한다. 본 연구는 계층분석적의사결정기법을 이용하여 모델을 개발하였고 실제 업무 수행 담당자 32명을 통해 검증하였다. 모델 활용결과 32명 중 5명의 모델활용에 일관성이 있었으며, 담당자들은 모델에 전적으로 의존할 수 없다는 사실을 인지하면서도 가이드를 제시해줄 수 있다는 점에서 긍정적 의견을 제시하였다. 이를 통해 본 연구에서 제시한 모델이 향후 새로운 형태의 입찰방식 또는 과제 발생 시 관련 업무 수행자의 업무관련 부담을 줄여주고 객관적인 공무수행에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

암 예후를 효과적으로 예측하기 위한 Node2Vec 기반의 유전자 발현량 이미지 표현기법 (A Node2Vec-Based Gene Expression Image Representation Method for Effectively Predicting Cancer Prognosis)

  • 최종환;박상현
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제8권10호
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    • pp.397-402
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    • 2019
  • 암 환자에게 적절한 치료계획을 제공하기 위해 암의 진행양상 또는 환자의 생존 기간 등에 해당하는 환자의 예후를 정확히 예측하는 것은 생물정보학 분야에서 다루는 중요한 도전 과제 중 하나이다. 많은 연구에서 암 환자의 유전자 발현량 데이터를 이용하여 환자의 예후를 예측하는 기계학습 모델들이 많이 제안되어 오고 있다. 유전자 발현량 데이터는 약 17,000개의 유전자에 대한 수치값을 갖는 고차원의 수치형 자료이기에, 기존의 연구들은 특징 선택 또는 차원 축소 전략을 이용하여 예측 모델의 성능 향상을 도모하였다. 그러나 이러한 접근법은 특징 선택과 예측 모델의 훈련이 분리되어 있어서, 기계학습 모델은 선별된 유전자들이 생물학적으로 어떤 관계가 있는지 알기가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현량 데이터를 이미지 형태로 변환하여 예후 예측이 효과적으로 특징 선택 및 예후 예측을 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 유전자들 사이의 생물학적 상호작용 관계를 유전자 발현량 데이터에 통합하기 위해 Node2Vec을 활용하였으며, 2차원 이미지로 표현된 발현량 데이터를 효과적으로 학습할 수 있도록 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 모델의 성능은 이중 교차검증을 통해 평가되었고, 유전자 발현량 데이터를 그대로 이용하는 기계학습모델보다 우월한 예후 예측 정확도를 가지는 것이 확인되었다. Node2Vec을 이용한 유전자 발현량의 새로운 이미지 표현법은 특징 선택으로 인한 정보의 손실이 없어 예측 모델의 성능을 높일 수 있으며, 이러한 접근법이 개인 맞춤형 의학의 발전에 이바지할 것으로 기대한다.

딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구동향 분석 (Analysis of Research Trends in Deep Learning-Based Video Captioning)

  • 려치;이은주;김영수
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제13권1호
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    • pp.35-49
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    • 2024
  • 컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.

반항성 도전 장애 아동과 연관된 공존 증상 및 위험 요인에 관한 연구 - 지역사회 연구 - (COMORBIDITY AND RISK FACTORS ASSOCIATED WITH CHILDREN WHO HAVE THE SYMPTOMS OF OPPOSITIONAL DEFIANT DISORDER - COMMUNITY BASED STUDY -)

  • 김붕년;정광모;조수철;홍강의
    • Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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    • 제16권1호
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    • pp.79-89
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    • 2005
  • 연구목적 : 본 연구에서는 지역사회에서 확인된 반항성 도전장애 (Oppositional defiant disorder 이하 ODD) 아동들을 대상으로 이들의 역학적 특징, 공존 정신병리 및 환경적 위험 요인을 파악하고자 하였다. 방법 : 본 연구는 서울 근교의 지방도시(부천시)에서 무작위로 선정된 1학년부터 6학년까지의 초등학생 986명을 대상으로 시행되었으며, 모든 정보는 부모로부터 얻었다. 우선 DSM-III-R과 DSM-IV에 의한 파탄적 행동 평가척도를 통해 대상군을 선정하였고, 나머지 군을 대조군으로 선정하였다. 소아행동조사표, 아동성격척도를 통해 아동 문제 및 기질을 조사하였다. 또한 가족적응/결속척도, 가족기능/만족도척도를 통해 가족 기능을 평가하였고, 동시에 임신-분만-주산기 문제들을 조사하였다. 두 군간의 차이는 t-검정과 $\chi^2$-검정을 통해 비교하였다. 결과 : ODD군 아동은 대조군에 비해 아동행동조사표(child behavior checklist : CBCL)의 모든 소항목과 파탄적행동장애평가표(disruptive behavior disorder scale : DBDS)의 주의력결핍/과잉행동 장애 항목에서 유의하게 높은 점수를 보여 전반적인 공존 정신병리가 심한 것으로 평가되었고, 가족 결속력, 가족 기능/만족도가 낮은 것으로 평가되었다. 임신-분만-주산기 문제 중에서는 임신기의 심한 정서적 스트레스, 임신 중 약물 복용, 산후 우울증 빈도에서 대조군에 비해 유의하게 높은 빈도를 나타냈다. 성격척도에서는 ODD군이 보다 높은 위험회피성, 새것추구성을 보이는 것에 반해 보상의존성은 낮은 것으로 평가되었다. 결론 : 본 연구는 ODD를 독립된 대상군으로 선정하여 시행된 첫번째 지역사회 연구라는 점에 의의를 가진다. 본 연구의 결과는 반항성 도전장애 아동들에게 임신-분만-주산기의 생물학적인 환경적 위험 요인과 가족 기능으로 대표되는 심리-사회학적인 환경적 위험 요인이 동시에 증상 발현에 관여할 가능성이 있음을 시사하는 것이다. 또한 대조군에 비해 높은 수준에서 주의력결핍과잉행동장애(attention deficit hyperactivity disorder ; ADHD), 우울, 불안 등의 다양한 공존 병리를 보여 ODD에 동반된 증상에 대한 정확한 진단과 치료가 요구된다고 할 수 있다. 향후 ODD의 질병 경과를 파악하고 위험 요인간의 상호관계를 밝히며 공존 병리 존재 시 치료 모델을 확립하기 위한 보다 자세한 연구가 요구된다.

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SQL BNF 문법 기반의 자동 질의 생성기를 이용한 DBMS 테스트 (Automated Query based on SQL BNF Grammar for Testing DBMS)

  • 김정겸;황민호;권숙연;임종혁;배유진;하만재
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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    • pp.138-143
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    • 2010
  • 현대의 데이터베이스 서버는 거대하고 복잡한 소프트 시스템의 구조이다. 복잡한 SQL(Structured query language) 언어는 점점 늘어가고 ANSI 표준을 바탕으로 새로운 형태로 발달하고 있다. 데이터베이스 서버를 테스트하는 작업은 꾸준히 진행되어 왔으며 앞으로도 계속 도전하고 있는 과제중 하나이다. 그 과제에 적합한 새로운 테스트 기법의 개발을 위해서는 보편적으로 막대한 인력과 비용이 요구된다. 본 논문에서는 수동적인 테스트에서의 막대한 인력과 비용의 문제로부터의 해결책을 제공하기 위해서 자동화된 SQL 쿼리 테스트 프레임워크를 제시한다. 본 프레임워크는 SQL의 기본이 되는 SQL BNF(Backus-Naur Format) 문법을 기본으로 하여 문법적, 의미적으로 정확한 "지능적인" SQL 쿼리를 랜덤하게 자동적으로 생성 한다. 생성된 "지능적인" 쿼리는 논리적 모델에서 얻어지고, 통계적인 정보를 통해 사용자에게 유용한 체크리스트를 제공한다. 각각의 데이터베이스 개발업체는 그들의 데이터베이스와 새롭게 개발되는 데이터베이스를 통합적으로 테스트 환경을 제공함에 따라 테스트 과정에서의 인력과 비용의 문제를 해결하고, 데이터베이스의 장단점을 파악하는 기준을 제공하여 품질 향상에 도움이 될 것이다.

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노인들을 위한 인터넷기반 정보서비스 구축에 관한 연구 (A Study on the Development of Internet-based Information Services for the Older Adults)

  • 장혜란
    • 정보관리학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.185-208
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    • 2002
  • 노인들을 위한 정보서비스는 우리나라 공공도서관의 새로운 도전이다. 공공도서관을 주체로 하는 인터넷기반 노인정보서비스를 개발하기 위하여 노인들의 정보원 정보요구 그리고 정보이용 현황을 조사하였다. 1060명의 노인에 대한 면접조사를 수행하여 분석한 결과, 노인들은 대중매체와 비공식 구두 커뮤니케이션을 선호하며, 요구정보는 건강의료, 뉴스, 취미, 종교, 레저여행의 순서로 나타났다. 23%에 해당하는 인터넷 이용 노인들의 활용현황과 인터넷 비이용자들의 장애요인을 식별하였다. 분석결과와 선행연구를 기초로 하여, 정보개발 참고봉사 인터페이스 교육 등으로 구성된 서비스 개발 모델과 협동운영방식을 제안하였고 향후 발전을 위한 문제점과 개선방안을 제시하였다.

전기 임피던스 단층촬영 기법에서 여러 정문제 해법들에 대한 성능 비교분석 (Performance Analysis of Various Forward Solvers in Electrical Impedance Tomography)

  • 김봉석;김경연
    • 전기전자학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.407-414
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    • 2015
  • 전기 임피던스 단층촬영 기법은 대상체 표면의 전극들을 통해 주입시킨 전류 데이터와 이에 유기되는 측정 전압 데이터를 기반으로 내부의 도전율 분포를 가시화하는 기법이다. 이 논문에서는 완전전극 모델을 사용한 해석적 방법의 해법을 유도하고 전압을 계산하였다. 그리고 기존의 수치적 해법인 유한 요소법과 경계 요소법을 사용하여 전압 데이터를 또한 계산하였다. 배경이 균질한 경우와 비균질한 경우에 대해 각 정문제 해법의 해를 실험 데이터 와 비교하였다. 그리고 평균 제곱근 오차를 계산하여 정문제 해법들의 오차를 비교분석하였다.

IT융합 산업의 도약전략

  • 정경원
    • 정보와 통신
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    • 제28권1호
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    • pp.15-21
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    • 2010
  • 융합의 현상은 기술간, 디바이스간, 산업간 등으로 확장되고 있으며 그 유형도 매우 복잡하고 다양하다. IT융합도 기술의 발전과 함께 다양한 산업 곳곳으로 확산되며 정보화 사회를 넘어 모든 산업에 IT가 융합되는 지능기반(Smart) 사회로 IT산업의 패러다임이 변화하고 있다. 또한 IT융합 시장 규모도 점차 성장할 전망이다. 세계 IT융합 시장 규모가 2010년 1.2조 달러에서 2020년 3.6조 달러로 연평균 11.8%의 고성장이 전망되고 국내 IT융합시장 규모도 2020년에 1,237억 달러로 세계시장 성장률보다 높은 13%대의 성장을 예측했다. 이미 미국, EU, 일본 등 선진국들도 IT를 중심으로 산업간 융합전략을 추진하고 있다. IT융합은 자동차, 조선, 건설, 의료, 섬유 등 다양한 전통산업과 IT가 접목되어 새로운 혁신의 장을 만들고 있다. 우리 정부도 'IT융합 확산전략'을 발표하고 새로운 도전을 시작했다. 선진 일류국가 도약을 위해 IT산업 경쟁력을 기반으로 주력산업과의 융합을 촉진하여 신 시장을 개척해 나가야 한다. 정보통신산업 진흥원도 IT융합시대를 이끌 견인차가 되기 위해 2011년에 IT융합정책의 전략목표로 (1) IT융합 인식 확산 및 제도 개선 (2) 다양한 IT기술과 산업협력 모델 발굴 (3) 신 시장 창출을 통한 IT융합 확산 (4) 창의적 IT융합인재 양성을 선정했다. IT융합 전략의 성공적인 추진과 미래 산업사회의 요구를 충족시키기 위해 산업계의 목소리에 귀 기울이고 정부와 산업계를 잇는 가교 역할을 충실히 할 것이다.

스타트업의 특성이 창업성과에 미치는 영향에 관한 연구: 엑셀러레이터 역할의 매개효과 중심으로

  • 김용태;허철무
    • 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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    • 한국벤처창업학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.89-93
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    • 2022
  • 정보통신기술(ICT - Information and Communications Technology)의 발달, 정부와 민간의 스타트업 발굴 및 투자 규모의 확대로 인해 혁신적인 아이디어를 기반으로 우수한 성과를 창출하는 스타트업들이 증가하고 있다. 이를 롤모델로 삼고 창업을 준비하는 예비 창업자들도 지속적으로 증가하고 있으나, 성공을 경험으로 연쇄창업을 도전하는 창업자와 달리 초기 스타트업들은 팀원 채용, 기술 개발, 자금 유치 등 다양한 문제에 직면하게 된다. 엑셀러레이터는 스타트업들이 직면하게 되는 다양한 문제 해결을 돕기 위해 교육, 멘토링, 컨설팅, 네트워크 연계, 초기 투자 등의 활동을 통해 스타트업이 성장할 수 있도록 멘토와 투자자의 역할을 동시에 수행한다. 본 연구의 목적은 스타트업의 특성과 창업성과과 어떠한 상관관계를 가지고 있는가를 조사하고, 엑셀러레이터의 역할이 스타트업의 창업성과에 매개역할을 하는지 분석 하는데 있다. 최근 국내에서는 다시 벤처 붐이 일어나고 있으며, 유니콘 기업의 양적 질적 증가, 정부 지원을 통한 초기 스타트업의 성과 등 창업생태계에서 의미 있는 지표들을 볼 수 있다. 스타트업의 성과와 관련된 지표들은 직/간접적으로 엑셀러레이터와 관련이 있으나, 그동안 국내에서 창업성과에 영향을 미치는 요인을 스타트업의 창업가의 기업가정신이나 창업가의 역량을 기반으로 주로 연구하였다. 따라서 본 연구에서는 스타트업의 특성으로 대표되는 독립변수 혁신성, 조직 문화, 재무적 특성, 네트워크 지향성과 학습지향성이 종속변수인 창업성과에 영향을 미칠 것이라는 가설을 검증하며 매개변수인 엑셀러레이터의 역할의 효과를 확인하고자 한다.

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작업자의 업무 능률 향상과 안전 사고 방지를 위한 LLM 기반 챗봇 시스템 (LLM-based chatbot system to improve worker efficiency and prevent safety incidents)

  • 김두환;한요한;정인혁;황영석;박진주;이나현;이유진
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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    • pp.321-324
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    • 2024
  • 본 논문에서는 LLM(Large Language Models) 기반의 STT 결합 챗봇 시스템을 제안한다. 제조업 공장에서 안전 교육의 부족과 외국인 근로자의 증가는 안전을 중시하는 작업 환경에서 새로운 도전과제로 부상하고 있다. 이에 본 연구는 언어 모델과 음성 인식(Speech-to-Text, STT) 기술을 활용한 혁신적인 챗봇 시스템을 통해 이러한 문제를 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 작업자들이 장비 사용 매뉴얼 및 안전 지침을 쉽게 접근하도록 지원하며, 비상 상황에서 신속하고 정확한 대응을 가능하게 한다. 연구 과정에서 LLM은 작업자의 의도를 파악하고, STT 기술은 음성 명령을 효과적으로 처리한다. 실험 결과, 이 시스템은 작업자의 업무 효율성을 증대시키고 언어 장벽을 해소하는데 효과적임이 확인되었다. 본 연구는 제조업 현장에서 작업자의 안전과 업무 효율성 향상에 기여할 것으로 기대된다.

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