• 제목/요약/키워드: Learning environment

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수목 동정을 위한 수피 분류 데이터셋 구축과 합성곱 신경망 기반 53개 수종의 동정 모델 개발 (Construction of a Bark Dataset for Automatic Tree Identification and Developing a Convolutional Neural Network-based Tree Species Identification Model)

  • 김태경;백규헌;김현석
    • 한국산림과학회지
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    • 제110권2호
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    • pp.155-164
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    • 2021
  • 자연환경에 대한 국민들의 관심 증가로 스마트폰과 같은 휴대용 기기를 이용한 수목 동정의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어, 외국에서는 수목 인식 분야에의 적용이 활발하게 이루어지고 있다. 수목의 분류를 위해 꽃, 잎 등 다양한 형질들을 대상으로 연구가 진행되고 있지만, 접근성을 비롯한 여러 장점을 가진 수피의 경우 복잡도가 높고 자료가 부족하여 연구가 제한적이었다. 본 연구에서는 국내에서 흔히 관찰 가능한 수목 54종의 사진자료를 약 7,000 여장 수집 및 공개하였고, 이를 해외의 20 수종에 대한 BarkNet 1.0의 자료와 결합하여 학습에 충분한 수의 사진 수를 가지는 53종을 선정하고, 사진들을 7:3의 비율로 나누어 훈련과 평가에 활용하였다. 분류 모델의 경우, 딥러닝 기법의 일종인 합성곱 신경망을 활용하였는데, 가장 널리 쓰이는 VGGNet (Visual Geometry Group Network) 16층, 19층 모델 두 가지를 학습시키고 성능을 비교하였다. 또한 본 모형의 활용성 및 한계점을 확인하기 위하여 학습에 사용하지 않은 수종과 덩굴식물과 같은 방해 요소가 있는 사진들에 대한 모델의 정확도를 확인하였다. 학습 결과 VGG16과 VGG19는 각각 90.41%와 92.62%의 높은 정확도를 보였으며, 더 복잡도가 높은 모델인 VGG19가 조금 더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 학습에 활용되지 않은 수목을 동정한 결과 80% 이상의 경우에서 같은 속 또는 같은 과에 속한 수종으로 예측하는 것으로 드러났다. 반면, 이끼, 만경식물, 옹이 등의 방해 요소가 존재할 경우 방해요소가 자치하는 비중에 따라 정확도가 떨어지는 것이 확인되어 실제 현장에서 이를 보완하기 위한 방법들을 제안하였다.

토픽 모델링 기반의 국내외 공공데이터 연구 동향 비교 분석 (Topic Modeling-Based Domestic and Foreign Public Data Research Trends Comparative Analysis)

  • 박대영;김덕현;김건욱
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권2호
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    • pp.1-12
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    • 2021
  • 최근 4차 산업혁명으로 빅데이터의 성장과 가치는 지속적으로 증가하고 있으며, 정부에서도 공공데이터 개방과 활용에 적극적으로 노력하고 있다. 하지만 여전히 시민들의 공공데이터 활용 요구수준에는 미치지 못하는 상황이며, 현 시점에서 공공데이터 분야의 연구동향 파악과 발전 방향을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 공공데이터와 관련된 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법에서 주로 활용되는 토픽 모델링을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 국내외 학술논문 중 '공공데이터', 'Public Data'의 키워드가 포함된 논문(국내 1,437건, 국외 9,607건)을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링을 수행하였으며, 국내외 공공데이터 연구 동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 공공분야 정책 연구가 주를 이루고 있으며, 국외는 의료, 건강 관련 연구가 높게 나타났다. 토픽별 시계열로 살펴보면 국내는 '개인정보보호', '공공데이터 관리', '도시 환경' 분야의 연구가 증가하였으며, 국외는 '도시정책', '세포 생물학', '딥러닝', '클라우드·보안' 분야 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다.

동영상 시맨틱 이해를 위한 시각 동사 도출 및 액션넷 데이터베이스 구축 (Visual Verb and ActionNet Database for Semantic Visual Understanding)

  • 배창석;김보경
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.19-30
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    • 2018
  • 영상 데이터에 대한 시맨틱 정보를 정확하게 이해하는 것은 인공지능 및 기계학습 분야에서 가장 어려운 도전과제의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 동영상 시맨틱 이해를 위한 시각 동사 도출과 이를 바탕으로 하는 동영상 데이터베이스인 액션넷 데이터베이스 구축에 관해 제안하고 있다. 오늘날 인공지능 기술의 눈부신 발달에는 인공지능 알고리즘의 발전이 크게 기여하였지만 알고리즘의 학습과 성능 평가를 위한 방대한 데이터베이스의 제공도 기여한 바가 매우 크다고 할 수 있다. 인공지능이 도전하기 어려운 분야였던 시각 정보 처리에 있어서도 정지 영상 내의 객체인식에 있어서는 인간의 수준을 능가하기 시작하면서 점차 동영상에서의 내용에 대한 시맨틱 이해 기술 개발로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동영상 이해를 위한 학습 및 테스트 데이터베이스로서 액션넷 구축에 요구되는 시각 동사의 후보를 도출한다. 이를 위해 언어학 기반의 동사 분류체계를 살펴보고, 영상에서의 시각 정보를 명세한 데이터 및 언어학에서의 시각 동사 빈도 등으로부터 시각 동사의 후보를 도출한다. 시각 동사 분류체계와 시각 동사후보를 바탕으로 액션넷 데이터베이스 스키마를 정의하고 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시각 동사 및 스키마와 이를 바탕으로 하는 액션넷 데이터베이스를 개방형 환경에서 확장하고 활용성을 제고함으로써 동영상 이해 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

H.264 압축과 SVDD를 이용한 영상 감시 시스템에서의 비정상 집단행동 탐지 (Abnormal Crowd Behavior Detection via H.264 Compression and SVDD in Video Surveillance System)

  • 오승근;이종욱;정용화;박대희
    • 정보보호학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.183-190
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    • 2011
  • 감시카메라 환경에서 군중의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 H.264 압축과정에서의 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 제안된 시스템은 H.264 압축 과정에서 얻어지는 움직임 벡터를 이용함으로써, 실시간성을 보장하며 SVDD의 점증적 갱신 학습 능력으로 인하여 비정상 집단행동 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

산학협력기반 다학제적 융합 캡스톤디자인 적용사례 및 성과분석 (Analysis of Application Cases and Performance of Multidisciplinary Convergence Capstone Design based on Industry-Academic Cooperation)

  • 윤상식
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.639-652
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    • 2021
  • 최근 급변하는 사회 환경에 따라 유연한 사고력 및 문제해결능력 등을 갖춘 창의·융합형 실무 인재 양성이 중요해지고 있다. 따라서 대학은 학생들이 다학제적으로 협력하고 융합하여 학교에서 배운 내용을 토대로 실무현장의 프로젝트를 수행 할 수 있는 교육경험을 제공하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 산학협력기반 다학제적 융합 캡스톤디자인 교육과정을 통해 통합적 문제해결능력을 갖춘 창의적 인재양성을 목표로 설계·계발·운영하였다. 이를 위해 참여 기업 및 융합 교수팀을 구성하고 함께 교육과정을 개발하고 D대학 화장품공학부 재학생을 대상으로 15주간 운영하였다. 교육이 끝난 후 학습만족도와 인지된 학업성취도를 조사한 결과 5점 만점에 각각 3.77점, 3.86점으로 보통 이상으로 나타났다. 그리고 참여 경험에 대한 심층인터뷰 결과 긍정적 경험과 관련된 5개 주제와 부정적 경험과 관련된 3가지 주제가 도출되었다. 본 연구는 향후 산학협력기반 다학제적 융합 캡스톤디자인 교육과정 운영 시 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.

Gramian angular field 기반 비간섭 부하 모니터링 환경에서의 다중 상태 가전기기 분류 기법 (Classification Method of Multi-State Appliances in Non-intrusive Load Monitoring Environment based on Gramian Angular Field)

  • 선준호;선영규;김수현;경찬욱;심이삭;이흥재;김진영
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.183-191
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    • 2021
  • 비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.

문화적 특성을 고려한 공공도서관 도서 대출수요 분석 : 대구광역시 시립도서관을 사례로 (Analysis of Borrows Demand for Books in Public Libraries Considering Cultural Characteristics)

  • 오민기;김경래;정원웅;김건욱
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권3호
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    • pp.55-64
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    • 2021
  • 공공도서관은 거주민들의 광범위한 지식과 이념을 학습하는 공간이며, 삶에 직접적으로 연결되어 있는 만큼 관련된 연구들이 다양하게 수행되어 왔다. 대부분의 선행연구에서 인구, 교통, 접근성, 환경 등의 변수가 도서관 이용에 관련성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도서대출 이력(1,820,407건)과 회원정보(297,222명) 자료를 기반으로 문화적 특성의 변수를 반영하여 도서 대출수요와 관련성을 분석한 점이 선행연구와의 차별성이라 할 수 있다. 분석결과 기술과학 도서 대비 사회과학, 문학 도서 대출이 증가할수록 도서 대출수요가 증가하는 것으로 분석되었으며, 도서관 충성고객들이 도서 대출수요의 주요한 요인으로 확인되었다. 그 외 다양한 기술통계분석을 활용하여 도서관 도서대출 수요 특성을 분석하였으며, 분석결과를 바탕으로 정책적 시사점과 연구의 한계도 제시하였다. 그리고 문화적 특성이 장소, 시점 등에 따라 변화됨을 감안하면 앞으로 관련연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.

심층 신경망을 이용한 TBM 데이터 기반의 굴착 지반 예측 연구 (A TBM data-based ground prediction using deep neural network)

  • 김태환;곽노상;김택곤;정사범;고태영
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제23권1호
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    • pp.13-24
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    • 2021
  • 암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.

인공신경망을 이용한 X-Band 레이다 유의파고 추정 (Estimation of Significant Wave Heights from X-Band Radar Using Artificial Neural Network)

  • 박재성;안경모;오찬영;장연식
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제32권6호
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    • pp.561-568
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    • 2020
  • 항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.

어린이 독서문화 운동단체 회원 자녀와 일반인 자녀의 독서행태 비교연구 - 어린이도서연구회를 중심으로 - (A Comparative Study on the Reading Behavior between Children of Children's Reading and Culture Movement Organization Members Versus Non-member Children: Based on Korean Children's Book Association)

  • 김은옥
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제52권2호
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    • pp.45-64
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    • 2021
  • 이 연구는 부모의 독서 활동이 자녀의 독서 활동에 영향을 미치는지 알아보기 위해 어린이 독서문화 운동단체 회원·회원 자녀와 일반인·일반인 자녀로 나누어 조사하였다. 전국 5개 특별광역시 초등학생 477명, 학부모 483명을 대상으로 설문 조사하여 독서행태를 조사하였다. 독서행태는 독서 빈도, 도서 선택정보원, 독서 인식, 선호도서 측면에서 조사한 결과 어린이 독서문화 운동단체의 회원·회원 자녀와 일반인·일반인 자녀 사이에 차이가 나는 것을 확인하였다. 어린이 독서문화 운동단체 회원·회원 자녀가 일반인·일반인 자녀보다 양질의 독서행태를 보여 독서 빈도가 높고, 도서선택 정보원을 활용하였다. 독서 인식에서는 어린이 독서문화 운동단체 회원·회원 자녀가 독서 목적에서 학습보다는 즐거움으로 인식을 하였다. 선호도서에서는 어린이 독서문화 운동단체 회원·회원 자녀가 우리 창작동화, 그림책 위주의 도서를 선택하였으며 일반인·일반인 자녀는 우리 창작동화, 그림책, 학습만화를 선택했다. 이러한 연구 결과를 볼 때 장기적인 측면에서 건강한 독서문화 환경을 만들기 위해서는 일반인에 대한 보다 적극적인 독서 참여 방법의 개발이 요구된다.