• 제목/요약/키워드: 핫-데이터

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딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조 개발 (Development of deep learning structure for complex microbial incubator applying deep learning prediction result information)

  • 김홍직;이원복;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.116-121
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    • 2023
  • 본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(108 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 108으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.

Catboost 알고리즘을 통한 교통흐름 예측에 관한 연구 (A Study on the traffic flow prediction through Catboost algorithm)

  • 전민종;최혜진;박지웅;최하영;이동희;이욱
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.58-64
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    • 2021
  • 자동차 등록대수와 비례하여 증가하는 교통 혼잡은 도시의 사회경제 발전의 저해 요소로 작용하고 있다. 본 논문은 VDS(Vehicle Detection System)을 통한 데이터를 입력 변수로 사용한다. 본 연구의 목적은 교통 흐름을 단순히 2단계(원할, 정체)가 아닌 5단계(원할, 다소 지체, 지체, 다소 정체, 정체)로 더 정교하게 예측하고, 이 예측에서 가장 정확도가 높은 모델인 Catboost 모델과 다른 모델들을 비교하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘인 Catboost 모델을 통해 5가지 단계를 예측하고 정확도를 다른 머신러닝 알고리즘들과 비교, 분석한다. 또한, 하이퍼 파라미터(Hyper Parameter) 튜닝 및 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 전처리를 거치지 않은 Catboost 모델과 랜덤 선택(RandomizedSearchcv)을 통해 튜닝 및 데이터 전처리를 거친 모델을 비교, 분석한다. 분석 결과 하이퍼 파라미터 튜닝을 하지 않은 초기 Catboost 모델이 정확도 93%를 보이며 가장 높은 정확도를 기록하였다. 따라서 본 연구는 두가지 의의를 가진다. 첫번째로, 초기 세팅된 파라미터들이 적용된 Catboost 모델이 다수의 범주형 변수를 포함하는 교통 흐름 예측에서 다른 머신러닝, 딥러닝 모델들보다 성능이 높다는 결론을 도출했다는 점에서 의의가 있다. 두번째로, 기존 2단계로 예측하던 교통 흐름을 5단계로 예측함으로써 더욱 정교한 교통 흐름 예측 모델을 제안한다는 점에서 의의를 가진다.

손가락 정렬과 회전에 강인한 비 접촉식 손가락 정맥 인식 연구 (A Study on Touchless Finger Vein Recognition Robust to the Alignment and Rotation of Finger)

  • 박강령;장영균;강병준
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권4호
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    • pp.275-284
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    • 2008
  • 최근 개인의 정보 보호에 대한 중요성이 증가함에 따라 생체 인식 기술이 출입 통제 시스템 또는 개인 인증, 인터넷 뱅킹, ATM 기기 등 여러 응용에서 사용되어지고 있다. 손가락 정맥 인식이란 사람마다 고유한 손가락 정맥 패턴 정보를 사용하는 고 신뢰도의 생체 인식 기술이다. 본 연구에서는 비 접촉식 손가락 정맥 인식을 위한 새로운 장치 및 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 연구에 비해 다음과 같은 다섯 가지의 장점을 나타내고 있다. 첫째, 본 논문에서 제안하는 장비는 사용자의 손가락 정맥영상 취득 시, 손가락의 뒷면과 손가락 끝, 옆을 지지할 수 있는 최소한의 지지대만을 사용함으로써 사용자의 불쾌감을 최소화할 수 있다. 둘째, 손가락 정맥 영상을 취득하기 위한 카메라 앞에 45도 기울어진 핫 미러(hot mirror)를 사용함으로써, 손가락 정맥 영상 취득 장치의 두께를 줄일 수 있었다. 이는 핸드폰과 같이 두께에 제한이 있는 여러 응용 분야에서 널리 사용될 수 있음을 의미한다. 셋째, 본 연구에서는 LBP(Local Binary Pattern) 방법을 기반으로 손가락 정맥의 특징 정보를 추출함으로써 부분적으로 심하게 어둡거나 밝은 영역을 포함하는 균일하지 않은 조명의 영향을 줄일 수 있었다. 넷째, 비 정맥 영역을 인식에 사용하지 않음으로써 인식 성능을 보다 향상 할 수 있었다. 다섯째, 추출된 손가락 정맥 코드를 기 등록된 코드와 매칭 시, 수평 및 수직방향 비트 이동 방법을 사용함으로써 영상 취득 시 손가락의 움직임과 회전에 의한 본인데이터의 변화도를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 손가락 정맥 인식방법의 EER(Equal Error Rate)은 0.07423%였고 전체 처리 시간은 91.4ms였다.

CATIA CAD 시스템 기반 핫폼금형의 냉각수로 설계 자동화에 관한 연구 (A Study on Design Automation of Cooling Channels in Hot Form Press Die Based on CATIA CAD System)

  • 김강연;박시환;김상권;박두섭
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.147-154
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    • 2018
  • 본 논문은 흔히 핫스탬핑 공법으로 알려진 냉각수로가 있는 핫폼 금형의 설계 데이터를 신속히 생성하는 지원 시스템 개발에 초점을 둔다. 현장에서의 핫폼 금형의 설계조건과 설계 프로세스 분석을 통해 설계지원 시스템의 핵심기능들을 도출하고, 이를 기반한 새로운 핫폼 금형의 설계 프로세스를 제안 한다. 개발한 설계 지원 시스템은 핫폼 금형의 3차원 형상 모델과 2차원 도면을 생성하는 두 개의 모듈로 구성된다. 핫폼 금형의 3D 모델링 자동화 모듈은 CATAI V5 Knowledgeware를 기반한 CATAI 템플릿 모델 형태로 구현하였다. 이 모듈은 성형 곡면형상, STEEL(금형 Product를 구성하는 파트) 개수와 냉각수로의 개수에 대응하여 냉각수로를 포함한 핫폼금형의 3D 모델을 자동으로 생성한다. 또한 냉각수로의 위치와 자세를 편집하는 기능과 성형곡면과 냉각수로 사이의 거리에 대한 구속조건 만족여부를 판별하는 기능을 제공한다. 두 번째 모듈인 2D 가공도면을 자동 생성하는 모듈은 CAA(CATIA SDK)와 Visual C++를 활용하여 CATIA CAD시스템에 이식 가능한 플러그인 형태로 개발 하였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 사용자 정의 시나리오 기반 소프트웨어 테스트를 수행하였다. 실험결과 제안하는 방법은 수작업 기반의 전통적인 방법에 비해 설계 오류 없이 약 29배 빠르게 핫폼 금형 3D모델과 홀테이블을 포함하는 가공도면을 생성하였다.

텍스트마이닝을 활용한 브랜드 플랫폼 사용자 감성 분석: 나이키 및 아디다스 러닝 앱 리뷰 비교분석을 중심으로 (Brand Platformization and User Sentiment: A Text Mining Analysis of Nike Run Club with Comparative Insights from Adidas Runtastic)

  • 박한나;맹윤호;김효근
    • 지식경영연구
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    • 제25권1호
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    • pp.43-66
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    • 2024
  • 디지털 기술의 발전으로 브랜드와 소비자 간 커뮤니케이션 방식이 혁신적으로 변화하고 있다. 이러한 변화의 일환으로, 나이키와 아디다스와 같은 스포츠 브랜드들은 자체 러닝 앱을 통해 소비자들과 상호작용을 강화하고, 브랜드 경험을 통한 충성도 강화에 노력하고 있다. 하지만 이러한 브랜드 자체 플랫폼이 충성도 및 옹호도에 미치는 직접적 영향과 개선점에 대한 심도 깊은 연구는 더 많이 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 2020년 1월부터 2023년 10월까지의 나이키 런 클럽(NRC)과 아디다스 런타스틱 앱 영어 리뷰 3,715건을 텍스트 마이닝 기법으로 분석하고, 브랜드 플랫폼이 소비자 충성도와 옹호에 끼치는 영향을 살펴보고자 하였다. 특히 '추천 리뷰' 155건에 대해 감성 분석 및 토픽모델링으로 심층 비교 분석하여, '핫 로열티'를 일으키는 이유와 두 브랜드에 대한 소비자 인식의 차이점을 찾고자 하였다. 그 결과 NRC는 개인화된 코칭과 감성적 교류를 제공하는 '동반자'로, 아디다스 런타스틱은 기능적 신뢰성에 초점을 맞춘 '도구'로 인식되는 차이를 발견했다. 이는 유사 기능의 앱에 대해서도 브랜드 별 소비자 인식과 성향은 다양할 수 있음을 시사하며, 브랜드 관리자는 이러한 차이를 플랫폼 디자인 및 기획에 세심하게 반영해야 함을 강조한다. 더불어, 기술적 오류가 브랜드에 대한 부정적 인식으로 직접 이어지는 경향이 공통적으로 확인되어, 앱 성능 개선과 관리의 중요성을 부각시킨다. 본 연구는 브랜드별 소비자 성향 파악과 그에 따른 맞춤 기술 도입이 브랜드 충성도와 옹호에 영향을 끼친다는 점을 실질적 데이터를 기반으로 보였다는 점에서 기존 연구 및 실무에 새로운 통찰과 실행 가이드 제공으로 기여한다.