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위성영상 상황판연계·표출시스템 예비설계 (Preliminary design for satellite image situation board linkage and display system)

  • 이상민;김은정;김미래
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.458-458
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    • 2023
  • 본 연구에서는 위성영상 활용 지능형 재난관측·감시 기술 개발을 목적으로 위성영상과 멀티소스(CCTV, 항공영상, 공공DB 등)와의 연계·융합을 통해 재난상황관리의 정확도 향상과 위성영상 활용성 제고 방안을 제시하고자 하였다. 위성영상 수집·배포시스템으로부터 전달되는 위성영상과 멀티소스의 연계 융합을 통한 재난상황정보의 표출을 목적으로 상황판연계 표출시스템 가동 절차와 위성영상 수집을 통한 위험탐지 알고리즘과의 연계를 위해 재난상황업무 기반 시스템 가동절차를 수립하고, 위기관리표준 매뉴얼 상 상황업무절차를 적용해 예비설계를 진행하였다. 상황실 실무자 설문을 통해 작성된 시스템 요구사항과 규격서를 기반으로 상황업무절차를 적용해 먼저업무시스템 설계를 진행하였다. 평시에는 GIS통합상황판에서 관리됨을 전제로 위성영상 수집에 대한국가적 예산 투입 측면을 고려해 중대본 설치가 필요한 대형재난 발생상황을 가정하여 상황판연계·표출시스템의 가동되도록 설계하였다. 또한, 위성영상 분석을 통한 피해위험도와 재난이력통계 등 멀티소스와 중첩한 결과를 실시간으로 표출함에 따라 상황실근무자는 재난확산 여부를 판단하고, NDMS를 통해 재난상황을 전파할 수 있도록 설계하였다. 상황판연계 표출시스템의 원활한 데이터 입/출력을 위해 재난유형 및 분석단계별 클래스 정의, 유스케이스 ID(요구기능)와 1:1 또는 1:n매칭을 수행하여 재난유형 및 분석단계별 클래스를 정의하였다. 정의된 클래스는 유스케이스인 요구기능과 매칭을 수행하였고, 시스템 가동절차 중 피해위험도분석, 재난이력통계, 중첩결과표출, NDMS 상황전파에 대한 상황업무절차를 기반으로 산불·홍수·산사태·대설·태풍 총 5종의재난별 시퀀스를 설계하였다. 마지막으로 화면정의서와 UI/UX설계서를 기반으로 Figma를 통해 시스템구동화면을 사전에 모의하였다. 향후, 진행되는 연구에서는 위성영상과 멀티소스를 연계한 화면을 실체화하여 더욱 정확한 재난상황관리가 가능하도록 NDMS 연계 상황판 표출 시스템을 개발하고자 한다.

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KOMUChat : 인공지능 학습을 위한 온라인 커뮤니티 대화 데이터셋 연구 (KOMUChat: Korean Online Community Dialogue Dataset for AI Learning)

  • 유용상;정민화;이승민;송민
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.219-240
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    • 2023
  • 사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

서비스 공간에서의 유비쿼터스 상거래 비즈니스 모델 분석 및 사례연구 (U-Commerce in Service Space : Business Model Analysis and Case Study)

  • 이현석;이경전
    • 지능정보연구
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    • 제14권2호
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    • pp.45-61
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    • 2008
  • 기존의 유비쿼터스 상거래에 대한 연구는, 대부분이 상품을 판매하는 매장 공간을 배경으로 하는 연구인 반면, 서비스 공간에서의 유비쿼터스 상거래에 대한 연구는 드물게 이루어져왔다. 본 논문은 서비스 공간에서의 유비쿼터스상거래 사례(맥도날드의 터치오더 서비스)를 분석하고, 현실 사례의 한계를 극복하는 방법으로서, 서비스 공간에서 새로운 가치창출을 할 수 있는 유비쿼터스 상거래 비즈니스 모델인 Media Embedded Place 비즈니스 모델을 소개하였다. Media Embedded Place 비즈니스 모델은 비교적 이동성이 없는 테이블이나 게시판과 같은 사물에 태그를 부착하여 서비스를 제공하거나 상거래를 발생시키고 그 대가로 공간을 제공한 사업자가 인센티브를 취하는 비즈니스 모델을 일컫는데, 이 모델을 위한 시나리오와 애플리케이션들을 분석하고, Tag-Evaluation 모델을 이용한 수익성 분석 사례를 설명하였다.

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한국 웩슬러 유아지능검사 4판(K-WPPSI-IV)의 지능구조에 관한 연구 (A Study on the Structure of Intelligence Measured by the K-WPPSI-IV)

  • 이경옥;박혜원;이상희
    • 아동학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.107-117
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    • 2016
  • Objective: This study examined the construct validity of K-WPPSI-IV. Factor structures of the structures of the K-WPPSI-IV full scale as well as primary index scales for two age ranges (2 years, 6 months to 3 years, 11 months; 4 years to 7 years, 7 months) were examined. Methods: Data were collected from 1,700 children aged 2 years, 6 months to 7 years, 7 months during the K-WPPSI-IV standardization. Confirmatory factor analyses were conducted using the K-WPPSI-IV subtest performances with maximum likelihood estimation using Amos 18. Results: First, the three-factor model (verbal comprehension, visual spatial, and working memory) fitted best for the younger age range. However, the five-factor model (verbal comprehension, visual spatial, fluid reasoning, working memory, and processing speed) fitted best for the older age range. Residuals suggest the presence of two nested subfactors within the verbal comprehension factor (broad/expressive and focused/simple). Second, the confirmatory factor analysis on primary index subtests identified factors that account for the intercorrelations among the reduced sets of primary index subtests. Conclusion: The findings showed that the theoretical structures of WPPSI-IV subtests were confirmed within K-WPPSI-IV.

한국어판 감성지능 측정도구의 신뢰도와 타당도 검증 (The Reliability and Validity of Korean Version of Wong and Law Emotional Intelligence Scale (K-WLEIS))

  • 정하림;최희정;박명숙
    • 대한간호학회지
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    • 제50권4호
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    • pp.611-620
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    • 2020
  • Purpose: The aim of this study was to evaluate the reliability and validity of the Korean version of the Wong and Law Emotional Intelligence Scale (K-WLEIS). Methods: Data were collected from 360 nursing students using a self reported questionnaire. Exploratory and confirmatory factor analysis were used to test construct validity. Convergence validity was identified by correlation with communication competency. Item convergent and discriminant validity were also analyzed. Reliability was evaluated internal consistency and test-retest reliability. Results: The results of exploratory factor analysis showed that the eigen values ranged from 1.34 to 5.86 and 73.2% of the total explained variance. Confirmatory factor analysis showed adequate model fit indices (χ2/df 1.89, RMSEA .07, GFI .89, CFI .95, and TLI .93) and standardized factor loadings (.48 to .87). The average extracted variances (.71 to .79) and composite reliability (.80 to .87) validated convergence and discriminant validity of the items. Test-retest reliability of intra-class correlation coefficient was .90 and the Cronbach's alpha coefficient was .88. Conclusion: The K-WLEIS is an appropriate scale for measuring the emotional intelligence of Korean nursing students. Therefore, it is expected that the K-WLEIS will be used for nursing education programs to improve nursing students' emotional intelligence.

u-Mentoring System에서 속성 온톨로지와 CBR을 사용한 M3 알고리즘

  • 손미애;강초롱
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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    • pp.479-486
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    • 2007
  • 멘토링은 조직이나 사회 구성원들의 발전을 돕기 위한 프로그램으로서, 조언자, 상담자 및 후원자 역할을 하는 '멘토(mentor)'와 도움을 얻고자 하는 '멘티(mentee)'가 긴밀한 관계를 맺고 유지함으로써 상호 발전을 위해 수행된다. 현재 이루어지고 있는 대부분의 멘토링은 면대면 (face-to-face) 시스템이거나 웹 기반의 e-mentoring 시스템으로, 전자는 시간적 그리고 지역적 한계를 극복해야만 하고 후자는 멘토나 멘티가 멘토링 사이트에 접속하여 게시판을 확인하지 않으면 제대로 된 멘토링을 수행할 수 없다는 한계를 가지고 있다. 또한 멘토와 멘티의 매칭은 무작위로 이루어지거나 코디네이터라고 불리는 사람이 수행하기 때문에, 비용이 많이 소용될 뿐 아니라 개인적인 편견이나 오류가 개입될 여지가 상존한다. 이에 본 연구에서는 시간과 장소의 제약에 구애 받지 않는 u-Mentoring 시스템을 개발하고자 하며, 그 첫 단계로써 멘토와 멘티간의 매칭을 지원하는 새로운 알고리즘(M3 Algorithm, Mentor-Mentee Matching Algorithm)을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 매칭의 정확도와 멘토-멘티의 매칭 만족도를 높이기 위해 멘토-멘티 온톨로지(M-Ontology)와 사례기반추론 기법을 사용하였다. 즉, 멘토-멘티의 효과적인 매칭을 위해, 멘토-멘티간 매칭 사례가 없는 초기 단계에는 멘토와 멘티의 속성 비교를 통한 추천 방식을 사용하고, 멘토링이 종료되어 충분한 멘토-멘티간 매칭사례가 수집되면 그 결과를 재사용해 추후 매칭에 활용한다. 본 논문에서는 제안한 매칭 알고리즘이 내장된 u-Mentoring system의 포로토타입을 보여주고자 한다.

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마진 생성 알고리즘을 이용한 마진 푸쉬 멀티 에이전트 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Margin Push Multi-agent System using Margin Generation Algorithm)

  • 김정재;허재형;이종희;오해석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.465-468
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    • 2001
  • 현재 전자상거래에서의 이용률이 저조한 경매시스템을 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자 측면에서 더욱 효율적이고 효과적인 경매시스템을 연구 및 개발은 커다란 이슈가 되고 있다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매 하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트는 해당 상품과 유사한 상품에 대해 필터링하여 이미 학습되어져 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 경매 상품에 대한 입찰 히스토리와 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산하여 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계 및 구현한다.

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다족 로봇을 위한 효과적인 보행 패턴 분석 (Analysis on Effective Walking Pattern for Multi-Legged Robots)

  • 김병호
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.622-628
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    • 2009
  • 다족로봇이 보행하기 위해서는 기본적으로 어떤 보행 패턴의 설정이 필요하다. 이러한 관점에서 어떤 보행 패턴이 효과적인 다족 보행을 가능하게 할 것인지를 분석하기 위하여 본 논문은 네 개의 다리를 이용하는 4족 보행 로봇 모델을 고려하며, 보행 순간마다 지지판에 의해 형성되는 지시다각형의 중심경로를 기반으로 보행 밸런스를 분석한다. 또한, 다족 로봇의 보행 밸런스를 평가하기 위한 성능지수를 제안한다. 시뮬레이션을 통하여, 4족 로봇의 보행에서 지지다각형의 중심 경로와 보행 밸런스는 사용된 보행 패턴에 따라 다르다는 사실을 보인다. 결과적으로, 보행 밸런스 지수와 생체모방 관점으로부터 4족 로봇의 보행을 위하여 유용한 보행 패턴을 제시한다.

자동차 번호판 인식 성능 향상에 관한 연구 (A Study on improving the performance of License Plate Recognition)

  • 엄기열
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.203-207
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    • 2006
  • Nowadays, Cars are continuing to grow at an alarming rate but they also cause many problems such as traffic accident, pollutions and so on. One of the most effective methods that prevent traffic accidents is the use of traffic monitoring systems, which are already widely used in many countries. The monitoring system is beginning to be used in domestic recently. An intelligent monitoring system generates photo images of cars as well as identifies cars by recognizing their plates. That is, the system automatically recognizes characters of vehicle plates. An automatic vehicle plate recognition consists of two main module: a vehicle plate locating module and a vehicle plate number identification module. We study for a vehicle plate number identification module in this paper. We use image preprocessing, feature extraction, multi-layer neural networks for recognizing characters of vehicle plates and we present a feature-comparison method for improving the performance of vehicle plate number identification module. In the experiment on identifying vehicle plate number, 300 images taken from various scenes were used. Of which, 8 images have been failed to identify vehicle plate number and the overall rate of success for our vehicle plate recognition algorithm is 98%.

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YOLOv5에서 자동차 번호판 및 문자 정렬 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Vehicle License Plates and Character Sorting Algorithms in YOLOv5)

  • 장문석;하상현;정석찬
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제24권5호
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    • pp.555-562
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    • 2021
  • In this paper, we propose a sorting method for extracting accurate license plate information, which is currently used in Korea, after detecting objects using YOLO. We propose sorting methods for the five types of vehicle license plates managed by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport by classifying the plates with the number of lines, Korean characters, and numbers. The results of experiments with 5 license plates show that the proposed algorithm identifies all license plate types and information by focusing on the object with high reliability score in the result label file presented by YOLO and deleting unnecessary object information. The proposed method will be applicable to all systems that recognize license plates.