• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.30 no.2
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• pp.41-48
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• 2021

As the rural population continues to decline and aging, the improvement of agricultural productivity is becoming more important. Early prediction of crop quality can play an important role in improving agricultural productivity and profitability. Although many researches have been conducted recently to classify diseases and predict crop yield using CNN based deep learning and transfer learning technology, there are few studies which predict postharvest crop quality early in the planting stage. In this study, a early quality prediction model is proposed for sprout ginseng, which is drawing attention as a healthy functional foods. For this end, we took pictures of ginseng seedlings in the planting stage and cultivated them through hydroponic cultivation. After harvest, quality data were labeled by classifying the quality of ginseng sprout. With this data, we build early quality prediction models using several pre-trained CNN models through transfer learning technology. And we compare the prediction performance such as learning period and accuracy between each model. The results show more than 80% prediction accuracy in all proposed models, especially ResNet152V2 based model shows the highest accuracy. Through this study, it is expected that it will be able to contribute to production and profitability by automating the existing seedling screening works, which primarily rely on manpower.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1122-1126
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• 2004

최근 기상이변과 예측을 불허하는 여러 자연현상의 변화들로 인하여 여러 가지 자연재해가 매년 늘어나는 실정이다. 이러한 자연재해 중 우리나라에서는 집중호우에 의한 홍수피해가 자주 발생하고 있으며 이를 규명하는 기법 중 최근에 많이 사용하는 GIS는 유역에서의 지형학적, 기후학적 특성을 시간과 인력에 대하여 정량화 할 수 있는 장점을 가지고 있어 점점 그 사용 추세가 증가하고 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 HEC-GeoHMS와 HEC-HMS를 이용하여 판운 지점의 유출량을 예측하여 평창강 유역의 유출을 분석하였고 모형의 적용성을 검증하기 위해 단위도에 따라 SCS, Snyder, Clark 3가지 모델로 구분하여 적용에 대한 검증을 실시하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.247-256
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.36 no.8
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• pp.7-15
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• 2020

Constructing the maximum displacement and shear force database for the seismic performance of building with soil-structure interaction under varied earthquake scenarios and geotechnical conditions is critical in developing the neural network-based prediction models. However, using the available 3D FEM-based computer simulation techniques causes high computation costs in developing the database. This study introduces the framework of developing the artificial neural network (ANN) model to predict the seismic performance of building at given Poisson's ratio and shear wave velocity of soil. The simple Single-Degree-Of-Freedom system was used to develop the database and the performance of the developed neural network model is discussed through the evaluated coefficient of determination (R²). In addition, ANN models were developed for 90~100% percentile of the database to assess the accuracy of the developed ANN models in each percentile.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.187-188
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• 2021

본 논문에서는 실시간으로 web-cam을 이용해, 후숙과일의 불량 여부를 판단, 분류하고 불량이 없는 후숙과일의 이미지 분석을 통하여 숙성도 예측하는 시스템을 소개한다. 실시간 다중 객체인식에 탁월한 yolo모델을 활용해, 과일의 불량여부 판단 후 분류하고, 이미지를 획득한 뒤, k-mean clustering 알고리즘을 이용해, 이미지를 segmentation 한다. segmentation된 이미지에 grabcut 알고리즘의 foreground-extraction을 사용해 배경 제거를 한 뒤, cluster의 중심색상값 색상값의 면적%, 전체 면적을 이용해 현재 숙성도를 계산하고 이를 이용해 과일의 후숙 시간 데이터와 비교, 숙성이 완료될 시간을 예측한다. 기존 수작업으로 이루어지고 있는 과일의 분류작업의 인력 감소 및 정확성을 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.41 no.4
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• pp.417-428
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• 2021

Since future maintenance cost estimation of infrastructure involves uncertainty, it is important to make use of a failure prediction model. However, it is difficult for local governments to develop accurate failure prediction models applicable to infrastructure due to a lack of budget and expertise. Therefore, this study estimated the life expectancy of asphalt road pavement of national highways using the Bayesian Markov Mixture Hazard model. In addition, in order to accurately estimate life expectancy, environmental variables such as traffic volume, ESAL (Equivalent Single Axle Loads), SNP (Structural Number of Pavement), meteorological conditions, and de-icing material usage were applied to retain reliability of the estimation results. As a result, life expectancy was estimated from at least 13.09 to 19.61 years by region. By using this approach, it is expected that it will be possible to estimate future maintenance cost considering local failure characteristics.

• The Monthly Diabetes
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• s.287
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• pp.52-55
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• 2013

2008년 보건산업진흥원의 "u-Healthcare R&D 기본계획 수립" 연구보고서에서 u-헬스케어 기술개발을 "u-헬스케어 인프라", "u-헬스케어 임상-바이오-생체정보 융합기술", "u-헬스케어 서비스 모델", "자유공모" 등 4개의 사업으로 구성하여 추진할 것을 제안했다. u-헬스케어 인프라는 다양한 형태의 u-헬스케어 기술 및 서비스 지원을 위한 인프라 기술 개발, 전문 인력 양성 및 법 제도 정비 등의 내용을 포함하고, u-헬스케어 임상-바이오-생체정보 융합기술은 임상-바이오-생체정보를 활용하여 u-헬스케어 기반 질병예측 예방, 조기진단, 건강증진 기술개발 등을 포함하며, u-헬스케어 서비스 모델은 국민건강의 안전성과 효율성이 담보되고 산업활성화에 기여할 수 있는 u-헬스케어 서비스 모델 개발 등을 담고 있다. u-헬스케어 자유공모의 내용은 u-헬스케어의 기반이 되는 다양한 인프라, 기술, 서비스를 자유공모 형식으로 발굴함으로써 수용자 중심의 연구개발이 필요함을 제시하였다. u-Health 기술 내용중 세 번째로 u-헬스케어 TRM을 알아본다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.575-585
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• 2000

본 사업은 1994년부터 1996년까지 3년 간 시범사업으로 추진된 지역정보화 사업의 과제인 창원/마산 지역정보 유통망 구축사업을 확대 발전시키고 시스템 운영의 효율화를 도모하고자 DB를 통합하여 확대 재 구축함으로써 전자상거래 기반의 인터넷을 통한 웹 정보 이용 활성화 차원에서 추진되었다. 기 구축되었던 $\ulcorner$창원/마산 지역정보유통망 구축사업$\lrcorner$은 정보화를 통한 지역경제 발전에 일익을 담당하고자 관. 산. 연이 참여한 지역정보화 사업이다. 이러한 창원/마산지역 산업체에 대한 지원효과를 이번에 확대하여 그 동안 Multimedia, Graphics, Web 등 정보화 환경이 크게 변화, 발전됨에 따라 현실적이며 현장적용형 패키지의 개발 지원이 대두된 $\ulcorner$경남지역 정보화확산사업$\lrcorner$은 연구개발정보센터와 창원시, 진해시, 한국기계연구원이 매칭 펀드에 의한 대응자금으로 구축한 시스템이다. 정보수집대상은 경남지역에 소재하고 있는 20개 산업단지 3,700여 입주기업을 정보수집요원이 직접 방문하여 현장에서 필요로 하는 요구정보를 반영하였다. 신규로 구축한 정보는 산업기반 기업체기본정보 DB 및 기업 기술개발 현장적용형 기술정보 패키지정보를 중심으로 구축하였으며, 인터넷 활용교육을 통한 동종 업종간 정보교류체제 구축하였다. 특히 Cyber Market을 구현하기 위해 1,200여건의 기업체정보 및 제조상품 DB를 응용한 제품 Mall 데이터베이스를 구축하였다. 본 사업을 통하여 경남지역 산업단지에 입주한 기업체의 정보 활용을 극대화하여 지역경제 발전에 기여함과 동시에 국내 지역정보화 시범모델로서 위상을 확립하고자 한다.을 기업의 타인자본비용과 자기자본비용의 조합인 기회자본비용으로 할인함으로써 현재의 기업가치를 구할 수 있기 때문이다. 이처럼 기업이 영업활동이나 투자활동을 통해 현금을 창출하고 소비하는 경향은 해당 비즈니스 모델의 성격을 규정하는 자료도로 이용될 수 있다. 또한 최근 인터넷기업들의 부도가 발생하고 있는데, 기업의 부실원인이 어떤 것이든 사회전체의 생산력의 감소, 실업의 증가, 채권자 및 주주의 부의 감소, 심리적 불안으로 인한 경제활동의 위축, 기업 노하우의 소멸, 대외적 신용도의 하락 등과 같은 사회적·경제적 파급효과는 대단히 크다. 이상과 같은 기업부실의 효과를 고려할 때 부실기업을 미리 예측하는 일종의 조기경보장치를 갖는다는 것은 중요한 일이다. 현금흐름정보를 이용하여 기업의 부실을 예측하면 기업의 부실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no significant difference was found among other stages. The concentrations of Ca and P were not different

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2001.05a
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• pp.79-82
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• 2001

이동코드는 자바 애플릿(applet)이나 스크립트와 같이 원격지에서 실행가능한 코드로서 현재 웹브라우저를 통하여 쉽게 수행 가능하다. 이러한 프로그램은 누구나 작성할 수 있고 브라우저를 수행할 수 있는 어떤 컴퓨터에서도 수행 가능하다. 즉, 자바 애플릿과 같이 운영체제나 하드웨어에 관계없이 어떤 플랫폼에도 동일 코드가 수행될 수 있다. (일반적으로 에이전트도 이동 코드라고 부르지만 여기서는 포함시키지 않는다.) 인터넷에서 어떤 컴퓨터에서도 공통적인 스크립트를 수행할 수 있다는 것은 편리함, 가능성에서 많은 장점을 가지고 있지만 보안 관점에서 보면 이러한 공통의 스크립트를 수행할 수 있는 인터프리터는 매우 위험하다. 또한 이러한 인터프리터가 브라우저의 한 부분이기 때문에 위험은 더욱 증가한다. 이동 코드 인터프리터에서 어떤 버그가 존재할 경우 이것을 이용한 악성 사용자가 프로그램을 특정 컴퓨터에서 수행시켜 접근 권한을 쉽게 얻거나 시스템을 파괴할 수 있다. 일반 사용자들이 주로 사용하는 윈도95 같은 운영체제에서는 이러한 공격을 막을 보호대책이 없고 심지어 UNIX에서도 사용자의 권한을 가지고 이동 코드가 수행되기 때문에 사용자의 파일을 조작하거나 정보가 유출될 수 있다. 또한, 이동코드가 서로 다른 수행환경을 이동할 경우, 악성 이동코드로부터 영향을 받을 수 있는 수행환경의 보호와 악성 호스트 및 수행환경에 의해 이동코드가 파괴되는 경우도 있다. 위와 같은 이동 코드의 위험으로부터 발생할 수 있는 보안문제점들의 실제 피해 사례 및 시스템을 보호하기 위해 사용되어온 몇 가지 기법을 제시하였다.사업을 통하여 경남지역 산업단지에 입주한 기업체의 정보 활용을 극대화하여 지역경제 발전에 기여함과 동시에 국내 지역정보화 시범모델로서 위상을 확립하고자 한다.을 기업의 타인자본비용과 자기자본비용의 조합인 기회자본비용으로 할인함으로써 현재의 기업가치를 구할 수 있기 때문이다. 이처럼 기업이 영업활동이나 투자활동을 통해 현금을 창출하고 소비하는 경향은 해당 비즈니스 모델의 성격을 규정하는 자료도로 이용될 수 있다. 또한 최근 인터넷기업들의 부도가 발생하고 있는데, 기업의 부실원인이 어떤 것이든 사회전체의 생산력의 감소, 실업의 증가, 채권자 및 주주의 부의 감소, 심리적 불안으로 인한 경제활동의 위축, 기업 노하우의 소멸, 대외적 신용도의 하락 등과 같은 사회적·경제적 파급효과는 대단히 크다. 이상과 같은 기업부실의 효과를 고려할 때 부실기업을 미리 예측하는 일종의 조기경보장치를 갖는다는 것은 중요한 일이다. 현금흐름정보를 이용하여 기업의 부실을 예측하면 기업의 부실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.12
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• pp.896-905
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• 2021

In the field of SIEM(Security information and event management), many studies try to use a feedback system to solve lack of completeness of training data and false positives of new attack events that occur in the actual operation. However, the current feedback system requires too much human inputs to improve the running model and even so, those feedback from inexperienced analysts can affect the model performance negatively. Therefore, we propose "active model improving feedback technology" to solve the shortage of security analyst manpower, increasing false positive rates and degrading model performance. First, we cluster similar predicted events during the operation, calculate feedback priorities for those clusters and select and provide representative events from those highly prioritized clusters using XAI (eXplainable AI)-based event visualization. Once these events are feedbacked, we exclude less analogous events and then propagate the feedback throughout the clusters. Finally, these events are incrementally trained by an existing model. To verify the effectiveness of our proposal, we compared three distinct scenarios using PKDD2007 and CSIC2012. As a result, our proposal confirmed a 30% higher performance in all indicators compared to that of the model with no feedback and the current feedback system.