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CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

지하수내 갈색 부유/침전 물질의 생성 반응에 관한 평형 및 반응속도론적 연구: 적정 양수 기법 및 탁도 제거 방안에 대한 제안 (Geochemical Equilibria and Kinetics of the Formation of Brown-Colored Suspended/Precipitated Matter in Groundwater: Suggestion to Proper Pumping and Turbidity Treatment Methods)

  • 채기탁;윤성택;염승준;김남진;민중혁
    • 대한지하수환경학회지
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    • 제7권3호
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    • pp.103-115
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    • 2000
  • 갈색 침전물의 생성은 우리나라 지하수의 개발 및 공급에 있어 흔히 발생하는 문제 중의 하나인데, 이에 따라 색도, 맛, 탁도 및 용존 철 함량 등의 항목에 있어 먹는 물 수질 기준을 초과하게 되고, 물 공급 시스템에 스케일링의 문제를 야기하게 된다. 경기도 파주 지역 지하수의 경우에도 양수 후 몇 시간 내에 갈색 침전물이 형성되어 수질을 악화시키고 있다. 본 연구에서는 지하수의 탁도를 유발하는 원인과 지화학적 반응 경로를 이해하고자, 평형열역학 및 반응속도론적 접근을 통하여 갈색 침전물의 형성과정을 파악하였다. 본 연구결과는 침전물의 형성을 최소화하기 위한 적정 양수 기법은 물론 수질 향상을 위한 최적 수처리 기법을 설계하는데 있어 중요한 자료로 활용될 것이다. 파주 지역의 암반 지하수는 물/암석(편마암)반응에 의해 Ca-$HCO_3$형의 수질 특성을 보인다. SEM-EDS 및 XRD 분석 결과, 갈색 침전물은 비정질의 함철 산화물 또는 수산화물로 해석된다. 다양한 공극 크기(6, 4, 1, 0.45, 0.2 $\mu\textrm{m}$)를 갖는 여과지를 이용한 다단계 여과 결과, 이들 침전물은 크기에 있어 대부분 1 내지 0.45$\mu\textrm{m}$의 입도를 갖는 콜로이드 형태이지만, 질량 분포로 볼 때는 1 내지 6$\mu\textrm{m}$범위가 우세함(총 질량의 약 81%)을 알 수 있다. 다량의 용존 철(II)은 지하수 유동 중에 철 함량이 높은(최대 3wt.%) 단층 파쇄암 내의 녹니석(clinochore)의 용해로부터 기원하는 것으로 판단된다. PHREEQC 프로그램을 이용한 포화지수 계산 및 pH-Eh 관계도에 대한 검토 결과, 침전물은 함철 수산화물임이 확인되며, 환원 조건에 있던 심부 지하수가 양수에 의해 산소에 노출되면서 화학성 변화(특히, 산화)에 의하여 침전함을 알 수 있다. 양수 이후의 시간 경과와 더불어 양수된 지하수의 pH, DO, 알칼리도는 점차 감소하며. 탁도는 증가하다가 일정 시간 경과 후 감소하는 경향을 보인다. 양수 이후의 경과 시간에 따른 용존 철(II)의 농도 감소율(즉, 반응 속도)은 Fe(II)=10.l exp(-0.0009t)로 표현된다. 따라서 갈색 침전물의 생성 반응은 양수 및 양수 후 저장 과정 중에 산소의 유입에 따른 산화 반응에 기인하며, 그 반응은 시간, 산소분압 및 pH에 의존함을 알 수 있다. 탁도를 제거하여 음용 가능한 수질을 확보하기 위해서는, 충분한 시간 동안 충분한 크기를 갖는 탱크 내에서의 다단계 저장 및 폭기를 거친 이후에 응집된 침전물에 대한 여과가 제안된다. 이때, 비용 절감 차원에서 상이한 입도 조건에서의 다단계 여과가 효과적일 것으로 생각된다. 한편, 개발 관정 내에서의 스케일링을 최소화하기 위해서는 심부 지하수로 산소가 풍부한 천층 지하수가 유입되는 과정을 최소화할 필요가 있다. 이를 위해서는 적정 채수량 범위 내에서의 지속적인 양수가 효과적일 것이다. 아울러, 산소가 풍부한 천층 지하수의 채수를 위한 별도의 관정 설치도 고려할 수 있을 것이다.

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부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 교육프로그램 욕구에 관한 탐색적 연구 -충청남도 천안지역을 중심으로- (An Exploratory study on the demand for training programs to improve Real Estate Agents job performance -Focused on Cheonan, Chungnam-)

  • 이재범
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권9호
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    • pp.3856-3868
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    • 2011
  • 최근까지 부동산 부분에 대한 전반적인 연구경향은 부동산시장 및 시장분석에 관한 논문이 중심을 이루었고, 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 교육프로그램개발에 대한 연구는 상대적으로 부족한 실정이었다. 따라서 본 연구는 충남지역(천안)을 중심으로 부동산 비즈니스 현장에서 경영활동 중인 부동산중개인을 대상으로 직무능력 향상을 위한 교육프로그램에 대한 니즈를 파악하기 위하여 실증분석을 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 교육내용에 대한 설문에서는 응답자의 대다수가 부동산 권리관계분석 및 법적지식, 부동산경영 회계, 부동산마케팅, 부동산 정책의 이해 등이 절실하게 필요한 것으로 나타났다. 이와 같은 변화의 움직임은 진화하는 고객들의 욕구를 충족시켜 줄 수 있는 최적의 대안이 교육훈련과정으로부터 발생됨을 인식하기 때문이라 하겠다. 둘째, 부동산마케팅 전략에 대하여 조사한 결과, 응답자의 대부분이 고객 욕구를 충족시키기 위해 새로운 형태의 마케팅전략이 필요함을 인식하고 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 현상은 정보기술(Information Technology)등 패러다임 변화에 따라 인터넷 광고 등과 같은 새로운 형태의 마케팅 전략이 경영현장에서 요구되기 때문인 것으로 판단된다. 셋째, 산학연계를 통한 부동산관련 교육프로그램 필요성에 대하여 조사한 결과, 응답자 가운데 92%가 대학의 평생교육원에서 진행하고 있는 부동산 교육프로그램의 운영이 필요하다고 응답하였다. 또한 지역에 소재한 대학의 자원(resources)을 이용한 부동산중개인의 재학습 과정이 필요한 것으로 나타났다. 이외에도 효과적이고 효율적인 교육프로그램을 위해서는 대학 평생교육원의 인적 자원(human resources)을 활용한 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 '부동산 계약학과' 형태의 교육훈련시스템 운영을 요구하고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 부동산중개인의 직무능력 향상을 위해 정규과정에서 수강하고 싶은 교육내용의 순위를 조사한 결과, 부동산경영(44.2%)과 부동산마케팅(42.3%)부분이 빈도가 높게 나타났다. 이와 같은 응답결과는 부동산경영과 부동산마케팅 마인드를 통해 고객들의 니즈를 파악하려는 의지를 보여주는 것이라 하겠다. 경영지식의 습득을 위해서는 정규과정 형태의 교육프로그램 운영보다는 비정규과정 형태의 교육훈련 프로그램을 더욱 더 선호하는 것으로 나타났다. 그러나 본 연구는 부동산중개인의 특성을 고려, 천안지역에서 부동산중개업을 운영하고 있는 대상만을 중심으로 표본을 추출하였다. 따라서 모집단을 보다 광범위하여 다양한 지역을 중심으로 조사할 필요가 있다. 천안지역 이외에도 부동산 비즈니스 활동이 활발하게 진행되고 있는 지역(평촌, 일산, 분당)과 부동산학을 전공하는 학부생과 대학원생들을 대상으로 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 니즈를 실증적으로 분석할 필요가 있다. 이를 통하여 부동산중개인들이 고객만족과 직무능력 향상을 위하여 필요로 하는 요인들을 측정함으로서 맞춤형 교육프로그램개발을 위한 정보를 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 연구결과를 통하여 측정된 직무능력 향상을 위한 교육프로그램개발 변수들은 대학의 부동산학 커리큘럼에 접목됨과 동시에 부동산학의 발전을 위한 실사구시적 정보(information)로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

Loop와 HPLC Purification 방법보다 더 높은 비방사능을 보여주는 카트리지 Methylation과 Purification을 이용한 손쉬운 [ 11C]PIB 합성 (Facile [11C]PIB Synthesis Using an On-cartridge Methylation and Purification Showed Higher Specific Activity than Conventional Method Using Loop and High Performance Liquid Chromatography Purification)

  • 이용석;조용현;이홍재;이윤상;정재민
    • 핵의학기술
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    • 제22권2호
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    • pp.67-73
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    • 2018
  • $[^{11}C]PIB$는 베타아밀로이드($A{\beta}\;plague$)라는 변성 단백질에 결합하여 뇌의 기능과 기억력을 서서히 감퇴시키는 비가역적인 질환인 치매를 조기에 감별할 수 있는 대표적인 방사성의약품이다. 지금까지 많은 실험실에서 $[^{11}C]PIB$는 자동화합성장치에서 $[^{11}C]methyl\;iodide$$[^{11}C]methyl\;triflate$를 만든 다음 loop나 vial 방법을 사용하여 methylation을 한 다음 HPLC로 정제를 하는 것이다. 하지만 기존의 보고된 방법은 시간이 오래 걸리며, HPLC와 같은 복잡한 시스템을 필요로 하여 소규모 실험실에서 합성하기에 적합하지 않으며, 최종 product에서 에탄올 함량이 높다는 단점이 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 카트리지만을 사용하여 카트리지에서 methylation과 purification을 동시에 실시함으로써 합성 시간을 단축하고, 비방사능이 높고, 낮은 에탄올 함량을 가진 $[^{11}C]PIB$를 합성 가능한지 확인하고자 하였다. 가장 널리 사용하는 카트리지 6종(CM, HLB, Alumina, C18, tC18, tC18 environmental을 선택하여 screening test를 실시하였다. 6-OH-BTA-0 1 mg을 c-HXO에 녹인 다음 6개의 카트리지에 loading를 한 다음 0.5 M MSP(pH 5.1) 20 mL로 정제를 한 다음 최종 fraction을 받아서 analytical HPLC로 전구체 잔류량을 측정한 결과 hydrophobicity가 낮은 계열(CM, HLB, Alumina)의 카트리지에서는 완충액으로 정제를 하였을 때 잔류전구체의 양이 많았으나, 탄소함량이 많은 계열의 카트리지(C18, tC18, tC18 environmental)에서는 잔류전구체의 양이 CM, HLB, Alumina 카트리지에 비하여 상대적으로 적었다. 완충액의 정제 농도와 부피를 최적화 하기 위하여 screening test에서 가장 좋은 결과를 나타낸 C18 series cartridge를 가지고 추가 실험을 진행하였다. 인산완충액 농도를 10 mM, 20 mM, 30 mM, 40 mM, 50 mM, 250 mM, 500 mM로 변화시켰으며, 에탄올 함량은 20%와 30%로 하여 용출액을 분석하여서, $[^{11}C]PIB$를 카트리지로 합성하기 위한 최적의 조합은 tC18 environmental cartridge와 0.5 M MSP 20 mL인 것을 알 수 있었다. 기존에 보고된 방법과 cartridge를 비교한 결과, 합성시간에서는 각각 15 ~ 18min, 8 ~ 9 min이 소요되었으며, product activity는 각각 $4.1{\pm}1.4\;GBq$ (n=41), $3.8{\pm}0.9\;GBq$ (n=3), 방사화학적 수율(based on HPLC analysis of the crude product)에서는 $13.9{\pm}4.4%$ (n=41), $12.3{\pm}2.2%$ (n=3)로 별다른 차이가 없었으며, 비방사능에 있어서는 HPLC purification method가 $78.7{\pm}39.7\;GBq/{\mu}mol$ (n=41), cartridge method가 $420.6{\pm}20.4\;GBq/{\mu}mol$ (n=3)로 카트리지 방법이 기존 방법보다 더 좋은 결과를 나타내었다. 또한, 잔류 용매(c-HXO)도 vial or loop method와 별다른 차이가 없었으며, 에탄올 함량에 있어서는 70%(기존 방법)에서 30%(카트리지 방법)로 두 배 이상 함량이 적다는 사실을 알 수 있었다. 지금까지 알아본바와 같이 cartridge method는 reported method(HPLC purification)에 비하여 더 향상된 결과를 보여준다는 사실을 확인하였다.

Node2vec 그래프 임베딩과 Light GBM 링크 예측을 활용한 식음료 산업의 수출 후보국가 탐색 연구 (A Study on Searching for Export Candidate Countries of the Korean Food and Beverage Industry Using Node2vec Graph Embedding and Light GBM Link Prediction)

  • 이재성;전승표;서진이
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.73-95
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    • 2021
  • 본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

네덜란드의 혁신클러스터정책과 시사점 (The Innovation Ecosystem and Implications of the Netherlands.)

  • 김영우
    • 벤처혁신연구
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    • 제5권1호
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    • pp.107-127
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    • 2022
  • 본 연구는 네덜란드의 지역별 혁신 클러스터정책을 통해 네덜란드 경제의 성장동인을 찾고자 한다. 전통적으로 농업과 물류중심의 경제구조를 가진 네덜란드는 1990년대 지역 클러스터를 만들면서 첨단 허브 국가로서 역할을 충실하게 해왔고 작은 나라임에도 세계 수출의 7위를 차지하는 등 혁신국가의 이미지를 만드는데 성공했다. 그 바탕에는 혁신을 위한 체계적인 분석 접근법으로 '지역 혁신 시스템(Rational Innovation System)'의 개념을 도입하고 지역의 특색을 살린 산학연 모델이 가장 큰 요인으로 작용했다. 여기에는 적절한 중앙정부의 혁신 생태계 조성을 위한 정책적 방향 제시와 지역을 중심으로 한 산학연 모델이 크게 작용한 것으로 평가받고 있다. 이런 점을 종합적으로 살펴 볼 때 본고에서는 다음과 같은 시사점을 발견할 수 있다. 첫째, 혁신 클러스터의 활성화이다. 둘째, Top 9을 중심으로 한 신산업육성정책과 미래산업 전략을 활성화하고 있다. 셋째, 산학연 협력을 구체화하고 있다. 넷째, 스타트업의 창업을 육성하고 있다. 이를 종합하면 네덜란드는 2019년 설립된 TechLeap은 네덜란드의 기술 생태계를 정량화하고 가속화하는 데 도움을 주는데 자본, 시장 및 인재에 대한 접근성을 개선하기 위한 프로그램 및 이니셔티브를 통해 기술 기업이 확장할 수 있는 최적의 환경을 조성해 네덜란드를 미래의 기술 선도기업들을 위한 보금자리로 만들기 위해 노력하고 있다. 첨단농업과 물류국가로 알려진 네덜란드는 4차 산업혁명시대를 맞이하여 로테르담을 중심으로 하는 물류의 항구에서 ICT 기술을 기반으로 하는 '지식항구(brainport)'로 확장하고 있다. 네덜란드는 물류 국가에서 산업화에 성공했지만 최근 지역혁신 생태계를 만들기 위한 중앙정부의 비전 제시와 지역의 특화산업을 연계한 산학연 클러스터 모델이 가장 큰 디딤돌 역할을 하고 있음을 확인할 수 있다. 네덜란드의 혁신정책은 혁신 클러스터 생태계를 중심으로 지역을 개발하고 일자리 창출과 새로운 산업을 위한 투자를 통해 유럽의 '디지털 관문'으로서 역할에 보다 충실할 것으로 전망된다.

전이학습 기반 다중 컨볼류션 신경망 레이어의 활성화 특징과 주성분 분석을 이용한 이미지 분류 방법 (Transfer Learning using Multiple ConvNet Layers Activation Features with Principal Component Analysis for Image Classification)

  • 바트후 ?바자브;주마벡 알리하노브;팡양;고승현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.205-225
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    • 2018
  • Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

시스템분석(分析)에 의(依)한 삼림수확조절(森林收穫調節)에 관(關)한 연구(硏究) (A Study on the Forest Yield Regulation by Systems Analysis)

  • 조응혁
    • 농업과학연구
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    • 제4권2호
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    • pp.344-390
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    • 1977
  • 본(本) 연구(硏究)는 계획기간내(計劃期間內)의 재적수확량(材積收穫量)을 최대화(最大化)하고 각분기(各分期)의 수확량(收穫量)과 수확면적(收穫面積)을 일정(一定) 범위(範圍)로 제약(制約)하여 계획기간내(計劃期間內)의 보속수확(保續收穫)을 도모(圖謀)하는 동시(同時)에 후계림(後繼林)의 법정영급배치(法正令級配置)가 유도(誘導)될 수 있는 적정수확안(適正收穫案)을 선형계획법(線型計劃法)에 의하여 선정(選定)하고, 제약량(制約量)의 변화(變化)가 총수확량(總收穫量) 및 분기별(分期別) 수확량(收穫量)과 수확면적(收穫面積)에 미치는 영향(影響)을 구명(究明)하는데 목적(目的)이 있다. 서울 대학교(大學校) 농과대학(農科大學) 부속연습림중(附屬演習林中) 개벌작업급(皆伐作業級)에 속하는 219개(個) 소반(小班)을 대상(對象)으로 하였으며, 이 삼림(森林)은 영급구성면(令級構成面)에서 볼 때 유영급(幼令級) 임분(林分)이 많다는 점(點)에서 전국(全國) 삼림(森林)을 대표(代表)한다고 할 수 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 한 분기년수(分期年數)를 5년(年), 계획기간(計劃期間)을 10분기(分期), 1영급(令級)을 5영개(令皆)로 하였으며, 벌채영급(伐採令級)의 범위(範圍)는 5~9영급(令級)이다. 한편, 후계림(後繼林)은 현실림(現實林)이 수확(收穫)되는 즉시 조림(造林)되고, 미립목지(未立木地)는 1분기내(分期內)에 조림(造林)되며 다음 벌기(伐期)까지 충분(充分)한 입목도(立木度)가 이루어지는 것으로 전제(前提)하였다. 소반(小班)을 벌구(伐區)로 하여, 각벌구(各伐區)가 계획기간내(計劃期間內)에 벌채(伐採)될 수 있는 모든 가능(可能)한 대체수확안(代替收穫案)을 그의 영급(令級)에 따라 작성(作成)하고, 여기에 현실림(現實林)과 후계림(後繼林)의 벌기예상수확량(伐期豫想收穫量)을 대입(代入)하여 각대체안(各代替案)의 계획(計劃) 기간내(期間內) 수확량(收穫量)($V_{i,\;k}$)을 산정(算定)하였다. 이때 각벌구(各伐區)의 벌기예상수확량(伐期豫想收穫量)은 기존(旣存) 임분수확표(林分收穫表)와 산림조사부(山林調査簿) 자료(資料)를 이용(利用)하는 범위내(範圍內)에서 추정(推定)하였으며, 각벌구(各伐區)에 소속(所屬)되는 대체수확안중(代替收穫案中)에서 $V_{i,\;k}$가 가장 큰 수확안(收穫案)을 적정수확안(適正收穫案)으로 선정(選定)하였다. 우선 제약조건(制約條件)이 없을 때의 적정수확안(適正收穫案)을 선정(選定)하여 분기별(分期別) 수확량(收穫量)과 수확면적(收穫面積), 총수확량(總收穫量)을 계산(計算)한 다음, 이를 기준(基準)으로 하여 분기별(分期別) 수확량(收穫量)의 상한(上限)($V_{j-max}$)과 하한(下限)($V_{j-min}$) 및 수확면적(收穫面積)의 상한(上限)($A_{j-max}$)과 하한(下限)($A_{j-min}$)을 결정(決定)하였다. 이러한 여러가지 제약조건하(制約條件下)의 적정수확안(適正收穫案)은 LP수확조절(收穫調節)모델을 유도(誘導)하여 선정(選定)하였으며, 제약조건(制約條件) 및 벌채영급범위(伐採令級範圍)의 변화(變化)가 총수확량(總收穫量)에 미치는 영향(影響)을 분석(分析)하고자 감응도분석(感應度分析)을 실시(實施)하였다. 본(本) 연구(硏究) 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 제약조건(制約條件) 없이 적정수확안(適正收穫案)을 선정(選定)한 결과(結果), 수확면적(收穫面積)이 분기별(分期別)로 큰 차이(差異)를 보였다. 즉, 총수확량(總收穫量)의 68.8%가 10분기(分期)에 편재(偏在)되어 있고 6~7분기(分期)에는 전(全)혀 수확량(收穫量)이 없으며, 분기별(分期別) 수확면적(收穫面積)도 이와 유사(類似)한 경향(傾向)을 보였다. 이와 같이 분기별(分期別) 수확량(收穫量) 및 수확면적(收穫面積)에 차이(差異)가 많은 것은 현실림(現實林)의 영급구성(令級構成)과 입목축적(立木蓄積)이 대단히 불규칙(不規則)하기 때문이다. 2. 수확량(收穫量)과 수확면적(收穫面積)의 분기별(分期別) 변동폭(變動幅)을 줄이면서 계획기간내(計劃期間內)의 재적수확량(材積收穫量)을 최대화(最大化)하고자, LP수확조절(收穫調節) 모델에 의하여 $A_{min}=150ha$ $A_{max}=400ha$, $V_{min}=5,000m^3$, $V_{max}=50,000m^3$일 때의 적정수확안(適正收穫案)을 선정(選定)한 결과(結果), 대체(大體)로 5분기(分期) 이후(以後)부터 보속수확(保續收穫)과 법정영급배치(法正令級配置)가 가능(可能)하게 되었다. 3. LP수확조절(收穫調節)모델에 간벌계획(間伐計劃)을 포함(包含)시켜 최적해(最適解)를 구(求)하면, 총수확량(總收穫量)이 증가(增加)함은 물론, 간벌계획(間伐計劃)을 포함(包含)시키지 않았을 경우(境遇)에 비하여 분기별(分期別) 보속수확(保續收穫)의 실현(實現)에 유리(有利)한 적정수확안(適正收穫案)을 선정(選定)해 주는 효과(效果)가 있다. 4. 보속수확(保續收穫)과 법정영급배치(法正令級配置)가 실현(實現)될 수 있는 시기(時期)는 제약량(制約量)의 강도(强度)가 높아짐에 따라서 빨라지며, 분기별(分期別) 수확량(收穫量)은 수확면적(收穫面積)에 비하여 제약량(制約量)의 변화(變化)에 따른 평준화(平準化) 경향(傾向)이 뚜렷하고, 분기별(分期別) 수확량(收穫量)의 평준화(平準化)가 이루어지면 분기별(分期別) 수확면적(收穫面積)은 이에 종속(從屬)되어 평준화(平準化)하는 경향(傾向)이 있다. 5. 제약조건(制約條件)의 강도(强度)가 높아짐에 따라 총수확량(總收穫量)은 점감적(漸減的)으로 감소(減少)하므로 빠른 시기(時期)에 엄정보속(嚴正保續)과 엄정영급배치(嚴正令級配置)를 의도(意圖)할 수록 총수확량(總收穫量)의 손실(損失)은 그만큼 더 증가(增加)한다. 6. 같은 계획기간(計劃期間) 및 제약조건하(制約條件下)에서의 총수확량(總收穫量)은 벌채영급(伐採令級)을 낮추고, 그 범위(範圍)를 넓힐수록 증가(增加)한다. 또한 벌채영급(伐採令級) 범위(範圍)의 상한(上限)을 고정(固定)하고, 그 하한(下限)을 1영급(令級)씩 높였을 때에 총수확량(總收穫量)이 감소(減少)되는 속도(速度)는, 그 범위(範圍)의 하한(下限)을 고정(固定)하고 상한(上限)을 1영급(令級)씩 낮추었을 때의 감소(減少) 속도(速度)보다 크다. 7. 본(本) 연구(硏究)에 제시(提示)된 LP수확조절(收穫調節)모델은 영급구성(令級構成)이 복잡(複雜)한 임분(林分)에 적용(適用) 가능(可能)하며, 간벌계획(間伐計劃)을 간단히 포함(包含)시킬 수 있고, 제약량(制約量)의 변화(變化)에 따른 총수확량(總收穫量)의 손실(損失)을 쉽게 계측(計測)할 수 있는 등 여러가지 장점(長點)이 있으므로, 우리나라의 현행(現行) 삼림수확조절법(森林收穫調節法)을 보완(補完)하기 위해서도 이 기법(技法)이 유효(有效)하게 이용(利用)될 수 있을 것으로 보인다.

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