• 제목/요약/키워드: 정답 특징

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분류 알고리즘과 NCA를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 (Machine Learning Based Structural Health Monitoring System using Classification and NCA)

  • 신창교;권현석;박유림;김천곤
    • 한국항행학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.84-89
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    • 2019
  • 본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.

소규모 외식업체용 IP-USN을 활용한 HACCP 시스템 적용 및 유효성 검증 (The Implementation of a HACCP System through u-HACCP Application and the Verification of Microbial Quality Improvement in a Small Size Restaurant)

  • 임태현;최정화;강영재;곽동경
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제42권3호
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    • pp.464-477
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    • 2013
  • 대부분의 외식산업은 생산 품목, 생산 방법, 생산 기술, 대상자들이 제조가공업체와는 매우 다르고 생산량, 취급인원, 영업규모등도 학교나 병원급식과는 여러 요소의 차이점을 가지고 있다. 본 연구는 소규모 외식업체에서 HACCP 시스템 적용을 위하여 종사자 대상 위생교육과 도입 전후의 미생물 분석과 시스템 도입에 따른 유의성 평가와 평가항목별 상관관계를 분석하였다. 또한 USN를 구축하여 도입 전후의 시간-온도관리 분석을 시행하여 효율성을 평가하였다. 위생교육 전후 조리 종사자의 위생업무 지식에 관한 평가 결과 개인위생, 식품의 공급 및 저장, 식품의 취급 및 배식, 기구의 세척 및 소독에서 유의적인 차이가 있었다. 또한 위생교육 전후 조리 종사자의 수행도에 관한 평가결과 식품의 취급 및 배식, 기구의 세척 및 소독, 작업 환경관리 영역에서 유의적으로 상승한 결과를 보였다. 조리 종사자의 교육 전후의 위생지식 결과는 개인위생(p<0.05), 식품의 공급 및 저장(p<0.05), 식품의 취급 및 배식(p<0.05), 기구의 세척 및 소독 영역(p<0.05)에서 유의적인 차이를 보였다. 모든 항목에서 정답률이 상승하였고 전체 문항에 대한 정답률은 교육 전 75%에서 교육 후 90%로 향상되었다. 조리 종사자의 위생업무에 대한 수행도 결과는 식품의 취급 및 배식(p<0.05), 기구의 세척 및 소독(p<0.05), 작업 환경관리 영역(p<0.05)과 총 점수에서 유의적인 차이를 보였다. HACCP 도입 전후의 소독에 따른 양상추 샐러드 미생물 품질분석 결과는 소독전 일반세균이 양상추 원재료 4.80 logCFU/g에서 소독 후 2.41 logCFU/g으로, 라디치오는 원재료 4.15 logCFU/g에서 소독 후 2.48 logCFU/g으로, 토마토는 원재료 4.10 logCFU/g에서 소독 후 평균 1.68 logCFU/g으로 나타나 중요관리점인 세척 시 소독을 통해 미생물 수치가 감소되었다. 멸치와 꽈리고추의 미생물적 품질결과는 원재료의 일반세균수는 각각 4.52 logCFU/g, 5.72 logCFU/g으로 나타났고, 볶았을 때 멸치는 2.07 logCFU/g, 꽈리고추는 1.50 logCFU/g으로 낮아졌다. 가열 공정 후 대장균군과 장내세균은 검출되지 않았다. 하지만 멸치꽈리볶음의 생산 공정은 재료별로 따로 볶아 버무리는 공정이 있어 최종식품에는 일반세균 4.33 logCFU/g, 대장균군 0.71 logCFU/g, 장내세균 1.65 logCFU/g, 황색포도상구균이 1.27 logCFU/g으로 검출되었다. 숙주나물의 미생물 분석 결과는 조리단계 및 배식단계에서 각각 4.20 logCFU/g, 4.68 logCFU/g의 높은 수치를 나타냈으나, 적용 후의 조리단계 및 배식단계에서는 각각 3.26 logCFU/g, 3.34 logCFU/g으로 나타났다. 숙주나물 및 잡채의 후처리 작업시 HACCP 적용 전 종사자 손의 일반세균수는 평균 5.90~5.99 logCFU/hand에서 적용 후 평균 0~2.30 logCFU/hand로 나타났다. 가열조리 후처리 공정에서는 교차오염을 줄이기 위하여 종사원의 손의 위생적인 관리가 필수적인 것으로 사료된다. 도입 전과 도입 후 2개월 시점의 조리 종사자의 위생지식점수 차이, 위생수행도 차이, 양상추 샐러드와 조리 종사자 손의 미생물적 품질 개선효과 간의 상관관계를 구하였다. 위생수행도의 변화와 양상추 샐러드의 미생물적 품질 개선 효과는 유의한 양의 상관관계(p<0.01)를 보여 위생 수행도가 높아질수록 식품의 미생물적 품질이 개선될 수 있다는 것을 보여주었다. 위생지식의 변화와 조리 종사자 손의 미생물 변화가 유의한 양의 상관관계(p<0.05)가 있었다. u-HACCP 시스템 도입 전후 온도관리에서의 3가지(온도측정의 정확성, 온도관리 효율성, 온도범위의 안정성)를 평가하였는데, 도입 전에는 업무시간에 냉장고 $5^{\circ}C$ 이하, 냉동고 $-18^{\circ}C$ 이하, 온장고 $57^{\circ}C$ 이상의 기준이 지켜지지 않은 것을 발견할 수 있었다. 하지만 도입 후 냉장고, 온장고, 식기세척기마다 자동경보로 위생 사고를 예방하였고 실시간 상황모니터가 설치되어 있어 HACCP 업무가 대폭 간소화 되었으며, 무엇보다 지속적인 위생교육으로 인해 직원들의 위험온도($5^{\circ}C{\sim}57^{\circ}C$)에 대한 이해도가 높아져 냉장, 냉동, 온장고의 기준온도의 준수율이 상승되었다. 따라서 유비쿼터스 센서 온도계를 이용하여 검수, 가공, 보존, 조리, 유통 등 각 단계별로 자동 모니터링이 가능해 잠재적 위험요소를 사전에 관리자에게 통보해 줌으로써 식품의 위생안전성을 확보할 수 있고, 무선 센서 네트워크의 특징을 이용하여 식재료 안전 관리 시스템에 적용할 경우 24시간 모니터링이 가능하여 신속한 개선조치와 이력 관리 모니터링을 통한 신뢰성 있는 품질경영 시스템을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

온라인 쇼핑몰에서 상품 설명 이미지 내의 키워드 인식을 위한 딥러닝 훈련 데이터 자동 생성 방안 (The way to make training data for deep learning model to recognize keywords in product catalog image at E-commerce)

  • 김기태;오원석;임근원;차은우;신민영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.1-23
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    • 2018
  • E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

위성고도자료와 유전자 알고리즘을 이용한 남한의 겨울철 기온의 1 km 격자형 계절예측자료 생산 기법 연구 (A Study on the Method of Producing the 1 km Resolution Seasonal Prediction of Temperature Over South Korea for Boreal Winter Using Genetic Algorithm and Global Elevation Data Based on Remote Sensing)

  • 이준리;안중배;정명표;심교문
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권5_2호
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    • pp.661-676
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    • 2017
  • 본 연구에서는 남한영역에 대하여 1 km 고해상도의 계절예측 기온자료를 생산하고, 생산된 예측자료의 성능을 높이는 새로운 방법을 제안하였다. 이 새로운 방법은 총 4가지 단계의 실험으로 구성되어 있다. 첫 번째 단계인 EXP1은 PNU CGCM에서 생산된 저해상도 계절예측 기온자료이며, EXP2는 EXP1의 결과에 역거리 가중법을 적용하여 생산된 남한영역의 1 km 고해상도 계절예측 기온자료이다. EXP3는 EXP2의 결과에서 위성고도자료인 ASTER GDEM을 이용하여 고도에 따른 기온변화를 추정한 후 이를 적용한 계절예측 기온자료이다. 마지막으로 EXP4는 EXP3의 결과에 유전자 알고리즘을 적용하여 모형의 예측결과 내 존재하는 계통적 오차를 보정한 결과이다. EXP1과 EXP2는 남한의 지형적 특성이 전혀 고려되지 않아 다른 실험에 비해 낮은 예측성을 보였으며, 특히 고도가 높은 관측지점에서 두 실험의 예측 성능이 더욱 낮았다. 반면, 위성에서 관측된 고해상도 고도자료가 적용된 EXP3와 EXP4는 고도가 증가함에 따라 기온이 감소하는 특징 등 지형적 특성을 효과적으로 표현하면서 높은 예측성능을 보였다. 특히, 유전자 알고리즘으로 예측값의 계통적 오차가 감소된 EXP4는 다른 실험과 비교하여 시간상관성, 관측으로 정규화된 표준편차, 정답률, 오답률 등 시간에 따른 변동성에 대해서 가장 높은 예측성능을 보였다. 이는 본 연구에서 제안한 새로운 방법을 통해 고해상도 격자의 질 높은 실시간 계절예보 자료를 효과적으로 생산할 수 있음을 의미한다.

과학 수업시연에 나타난 언어적 상호작용과 초등 예비교사의 인식 - 발문 및 피드백을 중심으로 - (Analysis of Verbal Interaction and Perception of Elementary Pre-service Teachers in Science Class Demonstration: Focus on Questioning and Feedback)

  • 정하나;전영석
    • 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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    • 제43권1호
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    • pp.64-80
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    • 2024
  • 본 연구의 목적은 초등 예비교사들의 과학 수업시연에 나타난 언어적 상호작용의 특징을 언어적 상호작용 요소의 사용 형태와 지속 형태 측면에서 살펴보는 데 있다. 더불어 초등 예비교사들이 가진 좋은 발문 및 피드백에 대한 인식을 분석하고, 예비교사가 긍정적으로 인식한 발문 및 피드백 유형의 비율과 수업시연에 사용된 발문 및 피드백 유형의 비율 간의 관련성도 함께 살펴보았다. 이를 위해 S 교육대학교 4학년 38명이 제출한 과학 수업시연 동영상과 수업 평가지를 분석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등 예비교사는 과학 수업시연에서 대체로 폐쇄적 발문을 사용하였고, 학생들이 주로 정답을 말할 것으로 예측하였으며, 학생의 응답에 대해 대부분 즉각적 피드백을 제공함으로써 상호작용을 길게 지속시키지 않았다. 둘째, 초등 예비교사는 과학 수업시연에서 폐쇄적 발문과 즉각적 피드백을 사용하는 것을 개방적 발문 및 지연적 피드백을 사용하는 것보다 더 긍정적으로 인식하였다. 셋째, 초등 예비교사가 특정 유형의 발문과 피드백을 긍정적으로 인식하는 것과 수업시연에 이를 사용하는 것 사이에는 약한 양의 상관관계가 나타났다. 위의 결과를 종합해볼 때, 초등 예비교사는 과학 수업시연에서 폐쇄적 발문과 즉각적 피드백을 주로 사용하는 단편적인 언어적 상호작용을 이끄는 경향을 보이며, 이는 그들이 가진 발문과 피드백에 대한 인식과 관련이 있음을 알 수 있다. 따라서 예비교사 교육 기관에서는 예비교사들이 수업에 사용하는 언어적 상호작용이 폐쇄적 발문과 즉각적 피드백에 치중되지 않도록 반성적으로 돌아보는 기회를 제공할 필요가 있으며, 이때, 예비교사가 가진 발문과 피드백에 대한 인식도 함께 살펴볼 필요가 있다.