본 연구에서는 Railroad surface 데이터를 활용하여 Semi-Supervised learning방식으로 railroad surface의 defect를 검출해내는 방안을 제안한다. Resnet50에 ImageNet으로 pretrained된 모델을 이용한다. Label이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정, 선정한 데이터에 label을 부여한 뒤 이 데이터로 모델을 학습시킨다. 학습된 모델을 이용하여 나머지 데이터의 결과값을 예측한 후, 그 예측값이 일정한 threshold보다 큰 것을 골라내고, threshold보다 큰 값들을 값이 큰 순서대로 정렬하여, 일정한 크기만큼 training data에 추가한다. 이 때, 각 class에 속할 확률이 높은 쪽으로 pseudo-labeling을 수행한다. 초기에 label이 부여된 데이터 개수에 따른 전체적인 class 분류 성능을 확인하는 실험 또한 진행하였고, 전체 training data대비 10% 미만의 labeled data로 최대 98%의 정확도를 얻는 성능을 보였다.
최근 국방 분야에서는 인공지능 기술을 접목하기 위해 데이터센터를 구축하여 데이터를 모으려 한다. 무기체계 훈련 데이터는 인공지능 모델의 입력 데이터로 사용되어 훈련 성과를 극대화하고 군 전략을 발전시킬 수 있는 양질의 데이터로 사용될 수 있다. 하지만 훈련 데이터에는 그 장비를 운용했던 인원의 이름과 군번 등의 개인적인 정보와 무기체계의 특징을 알 수 있는 훈련 기록들을 담고 있다. 이런 데이터가 적군에게 넘어간다면 무기체계의 제원 및 성능뿐만 아니라 운용자별 숙련도도 노출될 수 있다. 본 논문에서는 교육훈련 데이터 보안을 위해 가명처리 방법론을 제안하고 관련 법령의 개정 방향도 제언한다.
다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.
EBT has designed and implemented a training program that relies on evidence from events such as Flight Operation Quality Assurance (FOQA), accidents, and incidents specific to each airline. The goal is to enhance the overall skills of the flight crew. This involves assessing the capabilities of individual crew members and, based on the findings, providing additional training to address any shortcomings. To create a training program aligned with the objectives of EBT, this study focused on analyzing data from hard landing incidents in domestic airlines obtained through FOQA events. A practical EBT training program was then developed, specifically targeting adverse weather conditions. The program evaluates landing capabilities, and the results guide the supplementation of any deficiencies in the landing skills of each flight crew member, ultimately aiming to enhance their confidence.
In this paper, two different flight training devices were constructed to verify the effectiveness of a pilot training system based on a Virtual Reality Head Mount Display. VFR Flight Procedure and IFR Flight Procedure were conducted by high level pilots with Commercial Pilot Licence. Flight data and pilot's visual data for each flight procedure were extracted, compared and analyzed with two training systems. Finally, the effectiveness of the training systems based on the VR HMD was demonstrated by assessing the given mission and the flight results.
합성곱 신경망을 비롯하여 딥러닝 신경망의 학습에서 많은 양의 훈련데이터의 확보는 과적합 현상을 피하고 우수한 성능을 가지기 위해서 매우 중요하다. 하지만, 딥러닝 신경망에서의 레이블화된 훈련데이터의 확보는 실제로는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위해, 이미 획득한 훈련데이터를 변형, 조작 등으로 추가로 훈련데이터를 생성하는 여러 증강 방법이 제안되었다. 하지만, 이미지, 문자 등의 훈련데이터와 달리, 인간 동작 인식을 행하는 합성곱 신경망의 생체신호 훈련데이터를 추가로 생성하는 증강 방법은 연구 문헌에서 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 합성곱 신경망에 기반한 인간 동작 인식을 위한 생체신호 훈련데이터를 생성하는 간편하지만, 효과적인 증강 방법을 제안한다. 본 연구의 제안된 증강 방법의 유용성은 추가로 생성된 생체신호 훈련데이터로 학습하여 합성곱 신경망이 인간 동작을 높은 정확도로 인식하는 것을 보임으로써 검증하였다.
본 논문에서는 동물 이미지 분류를위한 작은 데이터 세트를 기반으로 개선 된 심층 학습 방법을 제안한다. 첫째, CNN은 소규모 데이터 세트에 대한 교육 모델을 작성하고 데이터 세트를 사용하여 교육 세트의 데이터 세트를 확장하는 데 사용된다. 둘째, VGG16과 같은 대규모 데이터 세트에 사전 훈련 된 네트워크를 사용하여 작은 데이터 세트의 병목을 추출하여 새로운 교육 데이터 세트 및 테스트 데이터 세트로 두 개의 NumPy 파일에 저장하고, 마지막으로 완전히 연결된 네트워크를 새로운 데이터 세트로 학습한다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.499-506
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2020
The study examines the influence of individual characteristics, training content, and manager support on the effectiveness of on-the-job (OJT) training in the banking and finance industry. A simple random sampling technique was used to select the samples. Questionnaires were distributed to respondents in order to obtain the data. Using cross-sectional data obtained from 396 respondents in Bank A in Malaysia, the multiple regression results show that self-efficacy, motivation to learn, training content, and manager support have positive influence on OJT training effectiveness. Among all these factors, manager support is very highly correlated with OJT training effectiveness. The findings have given fruitful insight of the crucial roles of OJT training in the respective bank, particularly to bring forward the roles of systematic design and implementation of OJT training. This study is not only expanding knowledge in OJT and training, but offers managers practical insights in developing good OJT training program by considering employees need, capabilities, skills and job requirement. Furthermore, this study also provides a valuable framework in identifying the effectiveness of OJT training program for certain jobs. Further discussion of the research findings and its implications to theoretical knowledge of training and managers are promised at the end of the article.
Purpose: The purpose of this study is to determine the effects of a 6-week weight training and complex training program on the Y-balance test (YBT) in high school soccer players. Research design, data, and methodology: This study included 26 high school soccer players from City S. Subjects were divided into a weight training group (WTG: n=13) and a complex training group (CTG: n=13) based on their willingness to participate without medical problems. The YBT measured anterior (AT), posteromedial (PM), posterolateral (PL), and composite scores (CS), and was measured twice: before the start and after the end of training. The data were analyzed using the SPSS 25.0 statistical program to compare pre- and post-training using paired-t tests, between training groups using independent-t tests, and left-right comparisons using independent-t tests. Results: Training resulted in a significant pre- to post-training change in PL in the left foot WTG group (p<.05), with no significant change in the other measures. There were no significant differences between training groups and between left and right sides. Conclusion: To improve YBT in high school soccer players, a program to improve ankle and hip mobility and strength should be added along with improving large muscle strength through weights and comflex training.
Collecting and labeling sufficient training data, which is essential to deep learning-based visual inspection, is difficult for manufacturers to perform because it is very expensive. This paper presents a steel plate surface defect detection system with industrial-grade detection performance by training a small amount of steel plate surface images consisting of labeled and non-labeled data. To overcome the problem of lack of training data, we propose two data augmentation techniques: program-based augmentation, which generates defect images in a geometric way, and generative model-based augmentation, which learns the distribution of labeled data. We also propose a 4-step semi-supervised learning using pseudo labels and consistency training with fixed-size augmentation in order to utilize unlabeled data for training. The proposed technique obtained about 99% defect detection performance for four defect types by using 100 real images including labeled and unlabeled data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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