• 제목/요약/키워드: information processing system

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아파트 하자 보수 시설공사 세부공종 머신러닝 분류 시스템에 관한 연구 (Classifying Sub-Categories of Apartment Defect Repair Tasks: A Machine Learning Approach)

  • 김은혜;지홍근;김지나;박은일;엄재용
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권9호
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    • pp.359-366
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    • 2021
  • 대한민국 건설사들은 아파트 하자 정보를 축적하고 보수작업을 관리하기 위한 시스템을 운영하는데 상당한 인력과 비용을 투자하고 있다. 본 연구에서는 하자 접수 상세내용 텍스트 데이터를 이용하여 하자 보수 시설공사에 따른 세부공종을 분류하는 머신러닝 모델을 제안한다. 두 가지 단어 임베딩(Bag-of-words, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF))과 두 가지 분류기(Support Vector Machine, Random Forest)를 통해 한국어로 작성된 65만건 이상의 하자 접수데이터로부터 하자보수 시설공사 세부공종을 분류했다. 특히, 이번 연구에서는 특정 시설공사(마감공사)의 9개 세부공종(가전제품, 도배공사, 도장공사, 미장공사, 석공사, 수장공사, 옥내가구공사, 주방기구공사, 타일공사)을 분류하는 이진분류 모델과 다중 분류 모델을 연구했다. 그 결과, TF-IDF와 Random Forest를 사용한 두가지 분류 모델에서 90%이상의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1점수를 확인했다.

Covariance Among Lactation Number, Growth Performance, Calving Interval, and Milk Yield in Holstein Dairy Cows in Korea

  • Kim, Tae-Il;Mayakrishnan, Vijayakumar;Baek, Kwang-Soo;Jeong, Ha-Yeon;Park, Boem-Young;Lim, Dong-Hyun
    • 농업생명과학연구
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    • 제51권6호
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    • pp.137-144
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    • 2017
  • A diverse of recommendation has been made for the structure and management of dairy cows, despite demanding research, the relationship between lactation number and various factors is yet to be established. The present study was aimed to investigate the covariance among lactation number, growth performance, calving interval, and milk production was considered to increase an efficiency of selection schemes and to manage more efficiently Holstein dairy cows that have been raised on small-scale family farms in Republic of Korea. For that purpose, the data were observed from 850 Holstein dairy cows, which a total of 3929 milking, since April 2016 - January 2017. We measured the body weight, height, age, calving interval, and milk production of the each dairy cow. Also, information about the date of lactation, calving interval, and milk production was recorded using an automatic milking system(AMS) with identification numbers. Milk production was calculated per udder quarter in the AMS. Our study results showed the increased average body weight(p>0.05) in 1, 2, 3, and $4^{th}$ lactating dairy cows and afterwards, we noticed the tendency on the average body weight(p<0.05) per lactation progressed. There was no significant difference noticed on height measurement of dairy cows. From the processing data of 850 Holstein dairy cows, the lactation number 1 and 7 had a greater calving interval with significantly lowered milk production, and the lactation number 2, 3, 4, 5, and 6 had significantly lowered the calving interval(p<0.05) with a greater milk production. From our study results, we evidenced that there is a significant relationship between the lactation number, growth performance, calving interval, and milk yield, and the maximum production of milk occurring in the $3^{rd}$ and $4^{th}$ lactation dairy cows. The achieved results from this study can be used by the small-scale farmers to encourage the structure and management of growth performance, calving interval, and milk yield in Holstein dairy cows in Korea.

공공 빅데이터를 이용한 UAV 위험구역검출 및 회피방법 (Detecting and Avoiding Dangerous Area for UAVs Using Public Big Data)

  • 박경석;김민준;김승호
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제8권6호
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    • pp.243-250
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    • 2019
  • 움직이는 UAV는 많은 위치에너지와 운동에너지를 가지므로 지상으로 추락하는 경우 많은 충격량을 가질 수 있다. 이는 인명피해로 연결될 수 있기 때문에 본 논문에서는 UAV 비행경로 상의 인구밀집지역을 위험구역으로 정의하였다. 기존의 UAV 경로비행은 사용자에 의해 미리 설정된 경로만을 운행하는 수동적인 형태였다. 일부 UAV는 경로비행 중 장애물을 회피하는 시스템 등 안전기능을 포함하고 있지만, 실시간 비행환경변화에 대응하기에는 부족하다. UAV 경로비행에 공공 빅데이터를 활용할 경우, 위험구역을 검출하고 회피비행을 수행할 수 있어서 실시간 비행환경변화에 대한 대응이 향상될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 수집된 빅데이터를 활용하여 위험구역을 회피하는 최적경로 비행 방안을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 자동경로비행에서 목적지와 목적지에 따른 경로를 지정할 경우, 실시간으로 위험지역을 판단하여 최적 우회경로로 비행하는 것을 확인하였다. 추후 회피방안에 따라 비행하여 획득하는 영상의 질적 만족도를 높일 수 있는 방안을 연구할 예정이다.

진여클린미스트를 이용한 중년여성의 안면피부개선 효과 (Effects of Jinyeosoo Clean Mist on the Improvement of Facial Skin in Middle-aged Women)

  • 김민주
    • 융합정보논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.220-228
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    • 2021
  • 본 연구에서는 2020년 10월12일부터 2020년 11월15까지 35~55세의 중년여성 20여명을 대상으로 연구하였다. 실험군에는 진여수클린미스트를 사용하도록 하였고, 대조군 10명의 여성들에게는 평소 사용하는 이온수 성분을 함유하지 않은 미스트제품을 사용하도록 설계하였다. 실험에 사용된 Janus 안면진단기(주. 피에스아이)로 피부에 조사하여 광원의 차이에 따라 관찰 되는 모공, 주름, 탄력, UV색소침착, 색소침착, 피부톤을 측정하였다. 실험전 클렌징을 하고 10분간 안정한 뒤 안면진단기로 촬영을 하였고, 진여수클린미스트 사용 후 7일에 1회씩 총 4회 촬영이 진행되었다. 통계처리는 SPSS 통계프로그램 21.0을 활용하여 실험에 참여한 두 집단 간 실험 전 데이터와 실험 후 데이터의 평균을 비교하기 위해 대응표본 t-test를 사용하였다. 야누스III의 데이터 분석자료에서 분석수치는 평균연령의 데이터를 기본값으로 하였으며 0(zoro)에서 숫자가 증가할수록 나이에 비해 개선이 요구된다. 분석결과, 진여수이클린미스트 제품을 사용한 집단에서 모공(t=3.280, p<.01), 주름((t=4.353, p<.01), 탄력(t=3.003, p<.05), 피부톤(t=3.280, p<.01)에서 통계적 유의수준 하에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 반면 색소침착과 UV색소침착과 피부톤은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다.

알레르기 유발물질 미표시 제품 실태 조사 (A Survey on the Actual Condition of Products not Labeled with Allergens)

  • 김경선;송성민;권성희;장승은;이보민;김명희;한영선;허명제;권문주
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.257-263
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    • 2021
  • 식품별 알레르기 유발물질 표시사항을 모니터링하기 위해 돼지고기, 우유 등 14개의 종 특이 프라이머를 이용한 유전자 검출법(PCR)을 실시하였다. 초등학교 근처 문구점과 수입과자판매점을 대상으로 알레르기 유발물질에 대한 표시사항이 없는 과자, 캔디류, 초콜릿류 등 60건에 대한 검사를 진행하였으며 그 중 30건에서 우유, 밀, 달걀, 토마토, 아몬드, 땅콩이 검출되었다. 특히 수입제품에서는 알레르기 유발물질을 표시하지 않았거나 한글 표시가 없는 경우도 확인되었으며, 표시 항목 이외의 물질이 검출되는 등 표시 사항이 미흡한 제품들이 다수 확인되었다. 소비자들이 안심하고 제품을 구매할 수 있도록 알레르기 유발물질 표시 사항에 대해 국내 제조가공업체와 수입관련 업체의 계도 및 감시 등 관련 기관 간의 긴밀한 협조 체계가 유지되어야 할 것이다.

적외선 카메라를 이용한 비제약적 환경에서의 얼굴 인증 (Face Identification Using a Near-Infrared Camera in a Nonrestrictive In-Vehicle Environment)

  • 기민송;최영우
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권3호
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    • pp.99-108
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    • 2021
  • 차량 내부에는 조명 변화, 부분적인 가림 및 운전자의 상태 변화와 같은 제한되지 않은 조건들이 존재한다. 본 논문에서는 비 제약적인 차량 환경에서의 운전자 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내부 및 외부의 조명 변화에 따라 발생하는 얼굴 이미지의 변화를 최소화하기 위해서 근적외선(NIR) 카메라를 사용한다. 특히 정면에서의 강한 빛에 노출된 얼굴 이미지를 처리하기 위해서, 학습 이미지의 평균과 분산을 사용하여 정상적인 얼굴 이미지로부터 빛에 과다하게 노출된 이미지로 변환하여 사용한다. 따라서 정상적인 조명에서의 얼굴 분류기와 강한 정면광에서의 얼굴 분류기를 각각 동시에 만들어진다. 제안하는 얼굴 분류기는 얼굴 랜드마크를 추출하고 각 랜드마크의 신뢰도 점수를 합산하여 얼굴을 최종적으로 식별한다. 특히 각 랜드마크를 인식하여 부분적인 얼굴 가림에 강하기 때문에 안경이나 선글라스를 착용하는 상황에서도 높은 성능 향상이 가능하다. 즉 가려지지 않은 남은 랜드마크의 점수를 사용하여 운전자를 인식할 수 있다. 또한 등록 운전자와 미등록 운전자 간의 관계를 고려한 새로운 인식 거부 방법과 새로운 평가 방법을 논문에서 제안한다. 자체 취득한 데이터 셋, 공인된 PolyU 및 ORL 데이터 셋으로 실험한 결과 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

협력 비직교 다중 접속 네트워크에서 새로운 인센티브 기반 주파수 할당 기법 (A New Incentive Based Bandwidth Allocation Scheme For Cooperative Non-Orthogonal Multiple Access)

  • 김종원;김승욱
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제10권6호
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    • pp.173-180
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    • 2021
  • 비 직교 다중 접속(NOMA : Non Orthogonal Multiple Access) 기술은 5G 네트워크의 등장으로 폭발적으로 증가한 사용자의 QoS(Quality of Service)를 보장하기 위한 기술이다. 비 직교 다중 접속 기술은 기존의 직교 다중 접속(OMA : Orthogonal Multiple Access) 기술에서 주파수의 직교성을 없애고 다른 신호를 구분하기 위해 전력을 차등적으로 할당하는 기술이다. NOMA 기술 중 협력 NOMA 기술은 거리가 먼 사용자들에게 보내기 위해 많은 전력을 소모하는 것이 아닌 중계 노드에게 신호를 보내어서 중계 노드가 대신 NOMA를 수행하는 방법이다. 하지만, 협력 NOMA에서는 중계 노드가 협력 NOMA에 참여하는 동기가 반드시 필요하다. 이를 위해 기지국은 중계 노드에게 인센티브를 지급할 수 있지만 중계 노드가 기여한 만큼 공정하게 지급해야 한다. 이러한 인센티브 체계를 수립할 때 발생하는 문제점이 있는데 그것은 중계 노드가 자신의 기여를 속인다면 기지국 입장에서는 전체 시스템 성능도 하락할 뿐 아니라 높은 인센티브를 지급해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 협력 NOMA 네트워크에 참여하는 중계 노드들이 이기적으로 행동하여 거짓된 정보를 보고하는 것을 방지하기 위해 메커니즘 디자인을 사용한 기법을 제안한다. 메커니즘 디자인 중 VCG메커니즘을 사용하여 중계 노드들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 성능을 높일 수 있도록 하였다. 실험 결과로 중계 노드들이 이기적으로 행동했을 때의 전체 시스템 성능보다 VCG 메커니즘을 사용하여 모두가 진실하게 행동했을 때의 전체 시스템 성능이 증가함을 보였다.

평택지역 감정노동자 보호를 위한 현황분석 (Current status analysis for the protection of emotional workers in Pyeongtaek area)

  • 정혜정;정수현
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권8호
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    • pp.55-60
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    • 2021
  • 본 연구는 평택시의 지원을 받아 평택시 감정노동자 보호에 대한 내용을 연구하기 위한 기초 자료를 마련하기 위해서 감정노동자 직업군으로 분류되는 상담사 104명을 중심으로 설문조사를 실시했다. 104명의 감정노동자를 중심으로 한 설문조사 결과를 통해서 감정노동자의 어려움에 대한 기초 연구 자료를 마련할 수 있으며 현재 각 지자체에서 관심을 가지고 있는 감정노동자를 위한 보호 방법을 찾을 수 있다. 감정노동자 실태조사를 위해서 평택시 내 상담사를 중심으로 표본을 선출하고 선출된 표본을 중심으로 설문조사를 실시한 결과 감정노동자는 본인의 인권에 대한 권리를 찾지 못하고 직장내에서도 보호 받지 못하고 있다는 것을 알 수 있었다. 현재 감정노동자를 보호하기 위한 법안이 발표되고 있으나 보호받지 못하고 있어 제도개선이 필요하다는 것을 확인했다. 본 연구는 회수된 설문지 중 전처리 과정을 통해 유의한 104개를 중심으로 SPSS, R을 이용해서 분석했으며 평택시에서 제도적인 장치를 마련할 수 있는 규정이 필요하다는 것을 확인했다. 앞으로 감정노동자 직업군에 해당하는 표본을 더 선출해서 감정노동자에 대한 보호 장치 마련이 필요하다고 판단된다.

은닉 마르코프 모델을 이용하여 계절의 변동을 동반한 인공 바람자료 생성 및 검증 (Generation and Verification of Synthetic Wind Data With Seasonal Fluctuation Using Hidden Markov Model)

  • 박석영;유기완
    • 한국항공우주학회지
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    • 제49권12호
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    • pp.963-969
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    • 2021
  • 풍력발전단지 위치 선정에 있어 풍속 분포 및 발전량을 평가하기 위해 해당 지역의 기상 타워에서 계측된 바람 자료를 이용한다. 그러나 기상 타워에서 계측된 바람 자료는 종종 정보가 누락되거나 원하는 높이에 맞지 않거나, 혹은 데이터 길이가 충분하지 않아 풍력터빈 제어 및 성능 시뮬레이션 수행에 어려움을 겪게 된다. 따라서 풍력터빈 혹은 발전단지에 대한 연간 발전량 및 이용률을 평가하는데 원하는 높이에서 장기간의 연속적인 바람 자료는 매우 중요하다. 또한, 한반도와 같이 계절에 따른 풍향과 풍속 변동이 뚜렷한 경우에는 계절별 특징이 고려된 풍속과 풍향을 동반한 바람 자료를 고려해야 한다. 본 연구에서는 통계적 방법인 은닉 마르코프 모델을 이용하여 풍속과 풍향의 변동을 고려한 인공 바람을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 통계처리를 위한 바람 자료는 전라북도 고군산군도에 있는 말도의 기상청 방재기상관측(AWS) 장비에서 계측된 자료를 사용한다. 은닉 마르코프 모델에 의해 생성된 인공 바람은 통계 변수, 풍력에너지밀도, 계절별 평균 풍속, 주 풍향 등을 계측 자료와 비교를 통해 검증하기로 한다.

주기성을 갖는 입출력 데이터의 연관성 분석을 통한 회귀 모델 학습 방법 (Learning Method for Regression Model by Analysis of Relationship Between Input and Output Data with Periodicity)

  • 김혜진;박예슬;이정원
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권7호
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    • pp.299-306
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    • 2022
  • 최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.