딥러닝 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 의해 향상된다. 그러나 데이터 구축은 많은 비용과 시간을 요구한다. 특히 전문 도메인의 데이터를 구축할 경우 도메인 지식을 갖춘 작업자를 활용할 비용과 시간이 더욱 제약적이다. 능동 학습 기법은 최소한의 데이터 구축으로 모델의 성능을 효율적으로 상승시키기 위한 방법이다. 다양한 데이터셋이 능동 학습 기법으로 구축된 바 있으나, 아직 전문 도메인의 한국어 데이터를 구축하는 연구는 활발히 수행되지 못한 것이 현실이다. 본 논문에서는 능동학습기법을 통해 금융 도메인의 개체명 인식 코퍼스를 구축하였고, 이를 통해 다음의 기여가 있다: (1) 금융 도메인 개체명 인식 코퍼스 구축에 능동 학습 기법이 효과적임을 확인하였고, (2) 이를 통해 금융 도메인 개체명 인식기를 개발하였다. 본 논문이 제안하는 방법을 통해 8,043문장 데이터를 구축하였고, 개체명 인식기의 성능은 80.84%로 달성되었다. 또한 본 논문이 제안하는 방법을 통해 약 12~25%의 예산 절감 효과가 있음을 실험으로 보였다.
급격한 정보화 진행과 함께 계층, 소득, 지역간의 정보격차가 심화되고 있으며 정보소외계층에 대한 정보격차 문제가 점차 사회문제화 되고 있다. 따라서 정보화의 긍정적 효과를 극대화시키고 정보격차의 피해를 극소화시키는 정책이 요구된다. 이러한 정보격차를 최소화하기 위한 요건으로는, 모든 사람이 정보에 접근할 수 있도록 보편적 정보 서비스 확대, 인터넷 접속비용 및 재정지원을 통한 정보접근능력 강화, 교육 및 인식의 제고를 통한 정보이용능력 향상 등을 생각할 수 있다. 한편 정보격차를 해소하기 위해 필연적으로 소요되는 사회적 비용을 줄이면서 어떤 정책을 가장 효율적으로 결정하고 실행하는가 하는 것이 중요한 이슈일 것이다. 그러므로 이를 해결하기 위한 정책이슈로는 정보격차를 해소하기 위한 사회적 비용을 투자로 보는 인식의 전환, 정보격차를 해결하기 위한 민간의 적극적인 참여와 지원, 정보격차의 문제를 정확하게 인식하고 해결하기 위한 통계자료 확보 및 정책의 실효성을 높이기 위한 충분한 자금확보가 요구된다.
현행 규정에 따라 기성을 지급하였어도 공공공사 발주자가 공사대금 이외에 금융비용이라는 추가비용을 부담해야 되는 경우가 발생되고 있다. 본 연구는 공공공사 건설과정에서 발생하는 금융비용을 파악하기 위하여 실제 공공공사 기성지급사례를 토대로 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째 금융비용 발생원인을 분석하였고, 둘째 전체 금융비용 규모를 파악하고 이 중 발주자에게 미치는 영향을 파악하였으며, 셋째 금융비용이 발생시점에 따라 전체 금융비용에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 본 연구에서 2건의 공공공사 금융비용 사례 분석결과 금융비용을 최소화하기 위해서는 입찰설명서 등 공사 착수 전에 공정과 기성관리 세부기준을 설정해야 한다. 또한 금융비용은 발생시점에 비례하여 발생하므로 공사초기의 공정관리에 집중해야 하는 것으로 분석되었다. 공공기관 건설공사 기성이 매년 2조 3천억 이상 발생되고 있지만 건설과정에서 기성지급 시 발생되는 금융비용이 얼마나 되는지 산출된 연구결과가 없어 그 규모를 인식하지 못하였다. 따라서 본 연구결과를 통하여 공공공사 시 기성지급으로 발생되는 금융비용 규모를 인식하고 관련규정의 보완과 대안을 도출해 내는 데 연구의 목적이 있다.
소리인식이란 우리 귀에 들리는 모든 소리를 받아 들여 소리의 값과 저장되어 있는 데이터의 값을 비교하여 인식 결과를 도출해내는 과정을 의미한다. 보안 카메라는 현재 다양한 장소에서 설치되어 있어도 여전히 보안의 사각지대는 존재하며, 이를 보완하기 위해서는 여러 방향을 촬영하기 위한 아주 많은 보완 카메라가 설치될 수 밖에 없다. 그렇게 되면 설치비용이 더욱 증가되고, 무수한 카메라는 사람들에게 심적 부담감을 줄 것이다. 본 논문은 보안 카메라에 마이크를 설치하고, 입력되는 소리를 인식하여 발생되는 상황을 판단하는 시스템을 설계하고 구현하기 위한 것이다. 이를 바탕으로 보안 카메라의 사각지대를 소리인식으로 해결할 수 있어서 보완 카메라의 설치 비용을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 생물학적 문헌으로부터 유의미한 정보를 추출하는 바이오 텍스트 마이닝의 기본 단계인 생물학적 개체명 인식 모델을 제안하였다. 기존의 생물학적 개체명 인식은 규칙 혹은 코퍼스 구축뿐만 아니라 개체명 인식에 요구되는 기본 자원을 구축하는데만도 많은 시간과 비용이 요구되므로 한정된 도메인을 대상으로 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 개체명 인식 방법은 이러한 비용 문제 및 새로운 도메인으로의 이식성 문제를 극복하기 위해 UMLS 로부터 통계적인 방법으로 정보를 추출해 기본적인 언어자원을 구축하고 이를 이용해 규칙을 생성함으로써 개체명인식을 수행한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 바이오 텍스트 마이닝 연구의 도메인 한정적인 문제를 해결하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
경제 성장과 생활 수준의 향상으로 인한 자동차 수의 증가는 않은 문제를 발생시키고 있다 제한된 인력과 비용으로 효율적인 자동차 관리를 위한 연구 분야 중에서 자동차 번호판 인식 (Vehicle Plate Recognition) 기술은 법규위반의 식별, 통행료 징수, 납세, 도난.도주 차량 확인 및 주차 관리 등의 않은 분야에 응용되고 있다. 자동차 번호판 문자 인식 문제와 같이 훈련 예제 수집 비용이 많이 드는 경우에 제한된 수의 훈련 예제를 최대한 활용하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방안 중 하나로, 수집된 훈련 예제들로부터 가상의 예제를 생성하고, 생성된 가상 예제를 훈련 예제로 추가하여 학습하는 절러 연구가 수행된 바 있다. 본 논문에서는 자동차 번호판 문자 인식의 성능 향상을 위친 수집된 예제들을 적절히 병합하여 가상의 예제를 생성하는 방안에 관해 기술하고, 문자 인식 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 여러 알고리즘에 대하여 다양한 가상 예제 생성 방안 및 다양한 생성 비율 따른 실험을 통해 그 효용성을 확인하였다
본 연구는 미용사(메이크업) 국가기술자격증 응시 경험자 및 취득자 220명을 대상으로 자격증 취득을 위한 교육인식 하위요인(필요성, 효용성, 가치, 비용, 적절성)이 현장활용성 및 만족도에 미치는 영향과 각 요인간의 상관관계를 분석하였다. 메이크업자격증 실기 과정 중 활용도 높은 종목은 뷰티메이크업으로 선택하였다. 자격증 교육인식에서 필요성이 높게 나타났고 비용, 연간 시험 횟수에 대한 인식이 낮게 나타나 개선이 필요한 것을 알 수 있었다. 현장활용성에서 뷰티메이크업 활용을 높게 인식하였고 자격증 취득에 대해서 높게 만족하였으며 급여에 대해서는 낮게 인식되었다. 국가기술자격증 교육인식 하위요인 중 필요성, 비용, 적절성이 현장활용성과 만족도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤고 그 중 적절성이 현장활용성에, 비용이 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 메이크업 자격증 분야의 세분화 및 전문화와 취득을 위한 비용 절감 및 활용성이 높은 이론 및 테크닉 개선을 위한 노력이 필요하다.
본 연구는 청년실업의 증가와 이에 대한 대학생들의 취업준비비용, 취업태도에 대한 구체적인 연구가 부족한 상황에서 심각한 취업난에 처해있는 국내 대학생들의 취업을 위한 비용지출의 실태와 취업효능감, 취업태도, 대학교 교육여건 인식에 대한 연구이다. 이를 위하여 국내 4년제 대학생과 전문대생과의 취업비용과 취업태도, 교육여건, 자기효능감의 차이와 인과관계를 통계적으로 알아봄으로써 대학에서의 학생 취업관련 정책과 업무에 시사점을 제공하고자 한다. 교육훈련의 경우 전문대생은 자격증취득, 4년제 대학생은 토익 등 영어교육을 우선시 하는 것으로 조사되었고, 전문대생과 4년제 대학생의 취업비용의 차이분석에서는 해외연수비용이 전문대생은 평균 809만원, 4년제 대학생은 1,559만원, 취업을 위한 교육훈련비용도 4년제 대학생이 202만원, 전문대생은 113만원, 의류잡화비용도 전문대생은 66만원, 4년제 대학생은 97만원으로 4년제 대학생이 더 많은 비용을 지출 하는 것으로 나타났다. 전공계열별 해외연수비용과 의류잡화비용의 차이검증에서는 컴퓨터경영계열, 전기전자계열, 디자인계열, 사회계열에서 사회계열 학생의 해외연수비용과 의류잡화비용이 가장 높은 것으로 조사되었다. 성별에 따른 대학생의 취업비용의 차이도 치아교정비용에서 남학생보다 여학생이 더 많이 지출하는 것으로 나타났다. 대학생 가정의 월평균 수입에 따른 대학생의 취업비용차이는 해외연수비용, 교육훈련비용, 의류잡화비용에서 월 소득이 많은 가정의 대학생들이 그렇지 못한 가정의 학생들보다 비용을 더 지불하는 것으로 나타났다. 취업태도는 전문대생이나 4년제 대학생이 인지하는 것은 차이가 없는 것으로 나타났으나, 취업효능감, 학교의 교육여건 인식의 경우 전문대생보다 4년제 대학생이 통계적으로 더 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 취업준비비용에서 해외어학연수비용이 가장 큰 금액을 차지하고 있으며, 대학유형별 지출의 차이도 있는 것으로 나타났다. 대학유형별 취업효능감, 학교교육여건의 인식도 4년제 대학생이 전문대생보다 더 높게 조사되었다. 자기효능감과 교육여건은 취업태도에 긍정적 영향을 미치고 있고, 대학에서의 취업태도를 긍정적으로 하기 위한 프로그램의 적용과 전문대학은 자격증 교육, 4년제 대학은 영어 프로그램에 대한 지원과 프로그램 선정에 정책적 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔 되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤관선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다, 이진화된 문자열 영역에 대해 여권 코드의 인식율을 높이기 위하여 잡영 가지 제거 알고리즘을 적용하여 개별 문자의 잡영을 제거한 후에 개별 코드를 추출하며, CDM 마스크를 적용하여 추출된 개별코드를 복원한다. 추출된 개별코드는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 인식에 적용한다. 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, CDM 마스크를 이용하여 추출된 개별 코드를 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한 방법보다 잡영 제거 알고리즘과 CDM 마스크를 적용하여 개선된 퍼지 ART 알고리즘으로 개별 코드를 인식하는 것이 효율적인 것을 확인하였다. 그리고 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우보다 본 논문에서 제안한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우가 서로 다른 패턴들이 같은 클러스터로 분류되지 않아 인식 성능이 개선되었다.생산하고 있다. 또한 이러한 자료를 바탕으로 지역통계 수요에 즉각 대처할 수 있다. 더 나아가 이와 같은 통계는 전 국민에 대한 패널자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어
정보보호의 중요성에 대한 인식은 매우 높아졌으나 정보보호에 대한 투자는 인식수준만큼 확대되지 않고 있다. 이는 정보보호 투자는 기업의 정보이용환경에 많은 변화를 가져오지만 투자효과에 대한 세부적 분석과 투자대상이 명확하지 않고, 그 효과를 측정하기 어려운 것이 주요원인이다. 본 연구에서는 기업과 조직에 적합한 정보보호 투자를 위한 선행 과제로 비용 및 효과요인을 분석하고자 한다. 이를 통해 기업에 적합한 정보보호 투자 대안을 선정하기 위한 연구모형을 제시한다. 기업의 정보보호 투자 의사결정시 계량화하기 어려운 기준들을 이용해서 합리적인 투자 대안을 선정하는데 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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