본 연구는 데이터의 품질이 인공지능(AI) 성능에 미치는 영향을 검토한다. 이를 위해, 데이터 특성변수(Feature)의 유사도와 클래스(Class) 구성의 불균형을 고려한 모의실험(Simulation)을 통해 라벨링 오류 수준이 인공지능의 성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 그 결과, 특성변수 간 유사성이 높은 데이터에서는 특성 변수 간 유사성이 낮은 데이터에 비해 라벨링 정확도에 더 민감하게 반응하였으며, 클래스 불균형이 증가함에 따라 인공지능 정확도가 급격히 감소되는 경향을 관찰하였다. 이는 인공지능 학습데이터의 품질평가 기준 및 관련 연구를 위한 기초자료가 될 것이다.
한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.
컴퓨터를 활용한 다양한 교육 훈련의 형태는 교육방법과 학습효과에 폭넓은 영향을 미치고 있으며, 산업 및 직업 구조의 변화에 따른 다양한 교육 훈련 형태가 출현하여 학습자 중심의 교육을 가능하게 하고 있다. 인터넷을 활용한 원격교육 및 학습자료 제공 등은 학습자의 수준에 맞는 개별화 교육을 가능하게 하고 있다. 온라인 교육의 경우, 학습자에게 다양한 정보를 즉시, 또는 지속적으로 제공하는 것이 용이하지만, 오프라인 학습의 경우, 출석, 과제, 시험 성적 등의 학업 상태와 관련된 정보를 학습자에 제공하는데 있어서 온라인 방식에 비해 비효율적인 것이 사실이다. 특히, 실습이 많은 전문대학의 공학교육에 있어서 실습결과의 평가에 대한 정보를 제공하는 것이 학업에 많은 영향을 미친다. 본 연구에서는 학업상태에 대한 다양한 정보들을 학습자 및 교수자, 지도교수 등에게 다양한 형태로 제공하는 시스템을 구현하고자 한다. 또한 다른 학습자와 비교하여 본인의 학업 상태를 비교하여 모니터할 수 있도록 하여 학습자의 학습의욕을 높이고 교수자 또는 지도교수가 학생의 학사지도나 진로지도에 활용할 수 있는 정보를 제공할 수 있도록 한다. 과목 담당 교수자의 경우 해당 과목의 전체적인 학업상태 및 개별 학습자의 학업상태 정보를 제공하여 수업의 효율을 높이도록 하고 학습자의 상담 또는 지도교수에게는 학습자가 학습한 모든 정보를 모니터할 수 있도록 하여 학사 지도 및 졸업 후 취업을 위한 기초자료로 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.
Recently, BIM has been extended to infrastructures such as roads and bridges, and the demand for BIM standard development for ports is increasing internationally. Due to the low level of utilization of classification system and drawing standards compared to other infrastructures, and the closed nature of national security facilities, ports have insufficient level of connection and sharing environment among external systems or users. In addition, since the standardization of data for port facilities is not made, it is still necessary to establish an independent DB for each system and to ensure interoperability of data between these systems since it does not have a shared environment among similar data. Therefore, the purpose of this study is to develop and verify IFC, the international standard for BIM, in order to cope with the BIM environment and to be commonly used in the design, construction, and maintenance of port facilities. To this end, we build a standard schema with port-specific Express Notation according to buildingSMART International's standard development methodology. First, domestic and international reference model standards were analyzed to derive components such as space and facilities of port facilities. Based on this, the components of the port facility were derived through the codification, categorization, and normalization process developed by the research team. This was extended based on the port BIM object classification system developed by the research team. Normalization results were verified by designers and associations. Then, IFC schema construction was based on Express-G data modeling based on IFC 4 * 2 Candidate, which is a bridge candidate standard based on IFC4 (ISO16739), and IFC 4 * 3 Draft, which is developed by buildingSMART International. The final schema was validated using the commercialized validation tool. In addition, in order to verify the structural verification of the port IFC schema, the transformation process was verified by converting the caisson model into a Part21 file. In the future, this result will not only be used as a delivery standard for port BIM products, but will also be applied as a linkage standard between systems and a common data format for port BIM platforms when BIM is used in the maintenance phase. In particular, it is expected to be used as a core standard for data exchange in the port maintenance stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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