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Node2vec 그래프 임베딩과 Light GBM 링크 예측을 활용한 식음료 산업의 수출 후보국가 탐색 연구 (A Study on Searching for Export Candidate Countries of the Korean Food and Beverage Industry Using Node2vec Graph Embedding and Light GBM Link Prediction)

  • 이재성;전승표;서진이
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.73-95
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    • 2021
  • 본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

한국 성인의 아침식사 에너지 수준에 따른 대사적 위험과 영양상태: 2007~2009년 국민건강영양조사 자료 이용 (Metabolic risk and nutritional state according to breakfast energy level of Korean adults: Using the 2007~2009 Korea National Health and Nutrition Examination Survey)

  • 장소현;서윤석;정영진
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제48권1호
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    • pp.46-57
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    • 2015
  • 우리나라 성인에서 아침결식이 증가하고 있으며, 아침결식은 대사적 위험을 증가시킨다고 한다. 본 연구는 한국성인을 위한 대사적 위험성이 낮은 아침식사 에너지 수준을 제시하고자 제4기 (2007~2009) 국민건강영양조사 자료를 이용하여 19~64세 성인 12,238명을 대상으로 1일 에너지섭취량이 500~5,000 kcal에 속하며, 임신 또는 수유중인 자, 대사 이상 질환이나 암으로 치료받는 자를 제외한 7,769명 (남자 38.4%, 여자 61.6%)의 자료를 분석하였다. 아침식사 에너지비율은 개인별 아침식사의 에너지섭취량이 에너지 필요추정량의 10% 미만 (극저에너지군), 10~20% 미만 (저에너지군), 20~30% 미만 (중간에너지군), 30% 이상 (충분에너지군)인 네 군으로 분류하여 대사질환의 위험요인별 교차비와 영양상태를 비교하였다. 모든 자료는 해당 년도의 가중치를 적용한 후 일반선형모델을 사용하여 성, 연령, 거주지역, 소득수준, 교육수준, 직업 유무 또는 에너지 섭취량을 추가 보정하여 분석하였다. 유의성은 ${\alpha}=0.05$ 수준에서 검토하였다. 1) 전체 대상자 중 아침식사 에너지가 1일 에너지필요추정량의 30% 이상에 속하는 대상자는 16.9%, 20~30% 미만군에 39.2%, 10~20% 미만군에 37.6%, 10% 미만군에 6.3% 순으로 나타났다. 극저에너지군과 저에너지군에는 여자보다 남자, 19~39세의 젊은 성인, 도시 거주자가 많았고 소득수준은 중상이상, 교육수준은 고졸이상이 많았고 직업을 가진 사람, 가족과 아침식사를 하지 않는 사람이 많았으나 중간에너지군과 충분에너지군에는 그와 대조적으로 여자, 40세 이상 성인, 읍면거주자, 소득과 교육수준이 낮고, 무직, 가족과 식사하는 사람이 많았다. 2) 충분에너지군에서 곡류 (주식류, 스낵류), 당류와 함께 감자류, 두류, 육류 및 난류, 어패류, 채소류, 과일류, 유지류, 조미료류의 섭취량이 네 군보다 높았다. 극저에너지군은 채소류의 섭취량이 네 군 중 가장 낮았고, 스낵류, 당류와 함께 육류 및 난류, 유지류, 조미료류의 섭취량이 저에너지 군과 중간에너지군보다 높았다. 3) 아침식사 에너지가 낮은 군일수록 지방에너지비와 단백질에너지비는 높고 탄수화물에너지비는 낮았으며, 에너지와 모든 영양소 섭취량 및 영양소적정섭취비 (NAR, MAR)가 낮아 영양소별 평균필요량 (EAR)에 미달되게 섭취한 대상자의 비율이 높았다. 충분에너지군은 에너지와 모든 영양소의 섭취실태가 가장 양호하였다. 4) 체중, 신장, 체질량지수와 허리둘레가 극저에너지군에서는 높은 반면, 충분에너지군에서는 낮아서 복부 비만위험은 충분에너지군을 기준으로 아침에너지섭취가 낮을수록 증가하여 극저에너지군에서 1.9배로, 저에너지군 1.44배, 중간에너지군 1.32배에 비해 높았으며, 체질량지수에 의한 비만 위험도 유사한 결과를 보였다. 또한 충분에너지군에서 혈청총콜레스테롤이 가장 낮아서 이상지질혈증 발생 위험은 충분에너지군에 비해 극저에너지군에서 1.84배 높았고 공복혈당에 의한 당뇨 발생 위험도 극저에너지군에서 1.57배 높았다. 이상의 연구결과에서 19~64세 성인에서 아침식사 에너지가 개인별 에너지 필요추정량의 10% 미만인 군은 비만, 이상지질혈증, 당뇨의 위험과 동시에 영양부족의 우려가 있는 반면에, 에너지 필요추정량의 30% 이상군은 대사위험성이 가장 낮고 영양상태가 가장 양호하였기 때문에 우리나라 19~65세 미만 성인을 위한 아침식사의 에너지 가이드라인으로 에너지 필요추정량의 30% 이상을 제시할 수 있을 것으로 보인다.

50세 이상 한국인의 성·연령군별 우유류와 두류 섭취량과 골 건강과의 관련성 : 2008~2011 국민건강영양조사 자료를 이용하여 (Sex- and age group-specific associations between intakes of dairy foods and pulses and bone health in Koreans aged 50 years and older: Based on 2008~2011 Korea National Health and Nutrition Examination Survey)

  • 서현비;최영선
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제49권3호
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    • pp.165-178
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    • 2016
  • 본 연구는 50세 이상 한국인을 성 연령군으로 나누어 골밀도에 근거한 골 건강상태와 우유류와 두류 섭취 간의 관련성을 조사하고자 수행되었다. 국민건강영양조사 (2008~2011년)에 참여한 만 50세 이상 남성 3,201명과 여성 3,581명을 대상으로 '50~64세 남성', '50~64세 여성', '65세 이상 남성', '65세 이상 여성' 성 연령군 집단으로 나누어 정상, 골감소증, 골다공증의 골 건강상태에 따른 영양소 및 식품 섭취량을 비교하고, 로지스틱 회귀분석에 의해 우유류와 두류 섭취빈도에 따른 골다공증 오즈비를 구하였다. 통계 분석은 SAS 9.3 version을 이용하였으며, 모든 통계처리는 층화, 집락, 가중치를 고려한 복합표본설계 자료 분석 방법을 적용하였다. 50~64세 남성 1,721명 중 3.8%, 65세 이상 남성 1,480명 중 13.1%가 골다공증이었으며, 50~64세 여성 1,950명 중 15.9%, 65세 이상 여성 1,631명 중 63.0%가 골다공증이었다. 여성이 남성에 비해 4~5배 정도 골다공증 비율이 높고, 남녀 모두 연령 증가와 함께 골다공증 발생이 증가 하였다. 모든 성 연령군 집단에서 대상자의 체중과 체질량지수는 정상, 골감소증, 골다공증 순이었다. 에너지, 단백질, 나트륨, 칼륨, 칼슘 및 비타민 C 섭취량은 남성의 경우 전반적으로 정상, 골감소증, 골다공증 순이었으며, 여성도 유사한 경향을 보였다. 칼슘 섭취량의 사분위 섭취량에 따른 골다공증 오즈비 (OR)가 연령, BMI, 에너지 섭취량에 의한 보정 후 50~64세 여성과 65세 이상 남성에서 4사분위 섭취량이 1사분위 섭취량에 비해 유의하였으며, 칼슘섭취량이 많을수록 골다공증이 감소하는 경향성 (p for trend = 0.01)을 나타내었다. 그러나 음주, 흡연, 신체활동도 포함하여 보정한 후 경향성은 각각 p값이 0.055, 0.051 수준으로 낮아졌다. 50~64세 남성에서 골 건강상태가 나쁠수록 우유류와 우유 섭취량은 감소하는 경향성을 보였으며, 50~64세 여성에서는 골다공증군의 우유류와 우유 섭취량이 골감소증군에 비해 유의하게 적었다. 두류와 두부 섭취량은 모든 성 연령군에서 골 건강상태에 따른 유의적인 차이 및 경향성을 보이지 않았다. 50~64세 남성에서 우유 섭취빈도는 골다공증 위험 감소와 유의적인 관련성을 보이지 않은 반면에 65세 이상 남성에서는 우유 섭취빈도가 월 1회 미만에 비해 주 2회 이상일 경우 골다공증 위험 (OR 0.45, 95% CI 0.24~0.85)이 감소하였고, 감소하는 경향성 (p for trend = 0.022)을 보였다. 50~64세 여성에서 우유를 월 1회 미만 섭취하는 것에 비해 월1회~주1회 (OR 0.63, 95% CI 0.41~0.98) 섭취할 경우 오즈비가 유의하게 낮았다. 요구르트의 경우 50~64세 여성에서 섭취빈도가 높을수록 골다공증 위험이 감소하는 경향성 (p for trend = 0.019)을 보였다. 모든 성 연령군에서 두부 섭취빈도와 골다공증 위험과의 연관성은 나타나지 않은 반면에 두유를 주 2회 이상 섭취한 65세 이상 여성군에서는 골다공증 위험이 높게 나타났다. 혈청 25-hydroxy vitamin D 농도는 50~64세 여성에서 골 건강상태가 나쁠수록 뚜렷하게 낮았다. 이상의 결과를 요약하면, 여성의 경우는 50~64세 연령 시기에 칼슘 섭취량, 우유 및 요구르트 섭취와 골다공증 위험 감소 사이에 연관성이 있으며, 남성의 경우 65세 이후 칼슘 섭취량과 우유 섭취와 골다공증 위험 감소 사이에 연관성이 있었다. 반면 두부, 두유 등 두류 섭취는 골다공증 위험 감소에 효과적이지 않았다. 따라서 50세 이상 한국인에서 성 연령군에 적절한 골 건강상태 향상을 위한 식생활 및 생활습관 관리가 필요한 것으로 판단된다.

한국 폐경 후 여성 커피소비자에서 우유섭취여부에 따른 골밀도와 영양상태 비교 : 2008~2009년 국민건강영양조사 자료 이용 (Bone mineral density and nutritional state according to milk consumption in Korean postmenopausal women who drink coffee: Using the 2008~2009 Korea National Health and Nutrition Examination Survey)

  • 유선형;서윤석
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제49권5호
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    • pp.347-357
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    • 2016
  • 한국인의 최근 커피소비의 급격한 증가는 카페인의 과다 섭취로 이어지고 이는 칼슘흡수를 낮춰 골밀도 저하를 야기할 수 있다. 이에 본 연구에서는 한국 폐경 후 여성 커피소비자에서 우유섭취 여부가 골밀도에 차이를 가져올 수 있는지 파악하고자 국민건강영양조사 제4기 2, 3차년도(2008년, 2009년) 자료를 이용하여 50세 이상 폐경 후 여성을 대상으로 갑상선장애, 만성질환, 암을 진단받거나 치료받는 자, 골다공증 치료를 받는자와 여성호르몬제 복용자를 제외한 1,373명의 자료를 분석하였다. 커피와 우유 섭취 여부에 따라 커피는 섭취하나 우유를 섭취하지 않는군 (커피군), 커피와 우유를 모두 섭취하는군 (커피 우유군), 커피를 섭취하지 않으면서 우유를 섭취하는군 (우유군), 커피와 우유를 모두 섭취하지 않는군 (비섭취군)의 네 군으로 분류하고 부위별 골밀도와 영양상태를 비교하였다. 모든 자료는 해당 년도의 가중치를 적용한 후 일반선형모델을 사용하였고, 골밀도 비교시에는 연령, 체질량지수, 신체활동, 음주, 흡연, 칼슘섭취량을 보정하여 분석하였다. 유의성은 ${\alpha}=0.05$ 수준에서 검토하였다. 1) 전체 대상자 중 커피 우유군은 65세미만의 젊은 층이 많고 교육수준과 소득수준이 높고, 도시 거주자가 많았다. 반면에 비섭취군과 커피군은 65세 이상이 많고 교육수준과 소득수준이 낮으며 읍 면 거주자가 많았다. 커피 우유군에서 음주자의 비율이 높았으나, 신체적 활동 정도나 흡연에서는 군 간에 차이가 나타나지 않았다. 2) 총대퇴골과 요추부위의 골밀도 및 T-score값은 커피 우유군에서 세 군에 비해 가장 높았고 우유군, 커피군의 순으로 높았으며, 비섭취군에서 가장 낮았다. T-score값으로 골 건강상태를 판정하였을 때 유의성은 나타나지 않았으나, 커피 우유군에 골밀도 정상 해당자가 많고 우유군, 커피군이 그 뒤를 이었고, 비섭취군에 골다공증 해당자가 많이 나타나는 경향을 보였다. 3) 허리둘레를 제외하고는 체중, 신장, 체질량지수, 제지방조직량이 커피 우유군에서 모두 높았다. 반면에 커피군은 커피 우유군에 비해 이들 체위계측치가 모두 낮았고, 또한 우유군에 비해 신장은 낮고 체중은 높아 체질량지수가 높고 허리둘레도 높은 대신 제지방량은 낮았다. 우유군은 네군 중 체질량지수와 허리둘레가 가장 낮고 제지방량은 커피 우유군 다음으로 높았다. 비섭취군은 네군 중 체중, 신장, 제지방량이 가장 낮았고 허리둘레는 가장 높았다. 혈청부갑상선호르몬 농도는 비섭취군에서 높았고 우유군에서 가장 낮았다. 4) 커피 우유군은 대다수 식품군의 섭취 빈도가 다른 세군에 비해 높았다. 우유군은 총곡류와 우유류를 제외하고 대다수 식품군의 섭취빈도가 커피 우유군에 비해 낮았으나, 육 난류, 어류, 버섯류와 과일류는 커피 우유군에 필적하는 수준이었고 커피군에 비해서는 대다수 식품군에서 더 높은 섭취빈도를 나타내었다. 영양소섭취상태는 조사대상 영양소 중 나트륨과 칼륨에서만 유의성이 없었을 뿐, 칼슘을 포함하여 에너지, 단백질과 인, 철분, 비타민 C와 지방에너지비가 두 우유군 (커피 우유군과 우유군)에서 비슷하게 높았고, 5개 영양소의 평균 영양소적정섭취비 (MAR) 역시 두 우유군에서 높았다. 반면에 커피군과 비섭취군은 다수 식품군의 섭취빈도가 낮게 나타났고 미량 영양소의 섭취 수준도 상대적으로 낮았다. 이상의 연구결과에서 한국 폐경 여성 커피 섭취자에서 커피 비섭취자에 비하여 골밀도가 높은 것으로 나타났으며, 특히 커피와 우유를 함께 섭취한 군이 커피 단독군에 비해, 또 커피를 안 마시고 우유만 섭취하는 군에 비해 골밀도도 높고 체위와 체조성과 무기질 및 전반적인 영양상태가 양호한 것으로 나타났으며, 커피 단독군에 비해, 우유만 섭취하는 군이 골밀도와 체조성 및 영양섭취상태가 모두 양호한 결과를 보였다. 결론적으로 한국 폐경여성에서 우유를 포함한 다양한 식품군과 균형잡힌 영양섭취를 하는 경우, 단순히 커피 섭취가 골밀도에 영향을 주는 것 같지는 않다.

Hierarchical Attention Network를 이용한 복합 장애 발생 예측 시스템 개발 (Development of a complex failure prediction system using Hierarchical Attention Network)

  • 박영찬;안상준;김민태;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.127-148
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    • 2020
  • 데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

전이학습 기반 다중 컨볼류션 신경망 레이어의 활성화 특징과 주성분 분석을 이용한 이미지 분류 방법 (Transfer Learning using Multiple ConvNet Layers Activation Features with Principal Component Analysis for Image Classification)

  • 바트후 ?바자브;주마벡 알리하노브;팡양;고승현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.205-225
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    • 2018
  • Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

산원지(山元地) 임목평가(林木平価)에 관(関)한 연구(研究) - 경주지방(慶州地方)을 중심(中心)으로 - (Studies on the Appraisal of Stumpage Value in the Forest Land - With Respect to Kyung-Ju Area -)

  • 라상수;박태식
    • 한국산림과학회지
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    • 제52권1호
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    • pp.37-49
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    • 1981
  • 산원지(山元地) 임목가격(林木價格)의 결정(決定)에 있어서 중요(重要)한 문제(問題)는 평가(評價)된 임목가격(林木價格)이 객관성(客觀性)을 가져야 한다는 점이다. 임업경영(林業経営)이 정상적(正常的)인 상태(狀態)에 있고 국내(國內) 생산목재(生産木材)에 의(依)하여 목재시장(木材市場)이 수요(需要)와 공급(供給)의 균형(均衡)을 이루게 된다면 임목(林木)의 가격(價格)은 시장(市場)의 자율기능(自律機能)에 의(依)해서 결정(決定)될 것이다. 그려나 현재(現在) 국내목재시장(國內木材市場)은 도입외재(導入外材)에 의(依)해서 가격(價格)의 형성(形成)이 좌우(左右)되는 상태(狀態)이므로, 목재(木材)의 생산(生産)에 관여(関與)되는 제투자비(諸投資費)에 의해서 가격(價格)이 결정(決定)되지 않고 채취비용(採取費用)과 목재상인(木材商人)의 기업이윤(企業利潤)을 고려(考慮)한 금액(金額)으로 산원지(山元地)의 목재가격(木材價格)이 결정(決定)되고 있다. 한편 임목(林木)의 평가(評價)는 기업용자산(企業用資産)의 평가(評價), 손실보상액(損害補償額)의 사정(査定) 및 과세표준액(課稅標準額) 등(等)을 결정(決定)하기 위해서 시행(施行)되고 있다. 특(特)히 삼림(森林)의 손해보험(損害保険)이 실시(実施)되는 경우에는 보험가액(保険價額) 사정(査定)에 임목(林木)의 평가(平價)는 절대적으로 필요(必要)하다. 이 경우에 보통(普通) 유령임목(幼令林木)은 비용가격(費用價格)으로, 유령기(幼令期)와 성숙기(成熟期) 중간(中間)의 임목(林木)은 Glaser 방식(方式)으로, 성숙기(成熟期)에 있는 임목(林木)은 시장역산가격(市場逆算價格)으로 평가(平價)될 것이다. 그러나 이와 같은 방법(方法)으로 평가(平價)할 때에 가격(價格)의 객관성(客觀性)이 확보(確保)되지 않는다면 임목(林木)의 평가(平價)는 의미(意味)가 없게 된다. 따라서 본(本) 연구(研究)는 목재생산(木材生産)에 관여(関與)되는 생산비용(生産費用)을 분석(分析)하고 기업자(企業者)의 적정이윤(適正利潤)을 파악(把握)하여 임목(林木)의 평가(平價)가 객관성(客觀性)있게 이루어 질 수 있도록 시도되었다. 1. 조사대상지역(調査対象地域) 및 목재시장(木材市場)의 동향(動向) 조사대상지역(調査対象地域)은 경주시(慶州市) 외곽지역(外廓地域)에 소재(所在)한 두 지역(地域)의 인공림지(人工林地)로, 시장여건(市場與件)은 동일(同一)하나 임상(林相) 및 목재생산(木材生産) 여건(與件)은 서로 상이(相異)하였다. 즉 암곡지역(暗谷地域)의 임목축적(林木蓄積)과 목림생산여건(木林生産與件)은 황룡지역(黃龍地域) 보다 훨씬 양호(良好)한 상태(狀態)로 황룡지역(黃龍地域)은 암곡지역(暗谷地域)에 비(比)하여 생산비용(生産費用)이 57% 정도 더 소요(所要)되었다. 또한 조사시기(調査時期) 당시(當時)의 경주시(慶州市) 임목가격(林木価格)은 서울의 원목시장가격(原木市場價格)보다 9~15% 정도 낮은 가격(価格)으로 형성(形成)되고 있었다. 2. 생산작업공정(生産作業工程) 목재(木材)의 생산(生産)을 위한 비용지출(費用支出)은 생산작업공정(生産作業工程)과 직결(直結)된다. 본(本) 연구(研究)에서는 현지(現地)의 도급인부(都給人夫)들이 제시(提示)한 공정표(工程表)를 적용(適用)하였다. 이 작업공정표(作業工程表)는 국유림산물(國有林産物) 매각예정가격(賣却豫定價格) 사정기준상(査定基準上)의 표준공정표(標準工程表)와 서울대학교(大學校) 광양(光陽) 연습림(演習林)에서 조사(調査)된 침엽수(針葉樹) 인공림(人工林)의 벌채작업공정조사표(伐採作業工程調査表)의 중간정도(中間程度)로 구성(構成)되어 있다. 생산작업(生産作業)의 능률(能率)이 목재생산비용(木材生産費用)의 과다(過多)에 중요(重要)한 관건(関件)이 되고 있다. 따라서 능률적(能率的)인 작업(作業)을 위해서 숙련(熟練)된 임업노동자(林業勞動者)의 확보(確保)가 필요(必要)하며 작업조건(作業條件)의 개선(改善)이 시급한 과제(課題)임을 알 수 있다. 3. 생산비용(生産費用) 및 기업자이윤(企業者利潤) 임목(林木)의 생산비용중(生産費用中) 가장 큰 비중(比重)을 차지하는 부분(部分)은 임목(林木)을 임지(林地)에서 시장(市場)까지 반출(搬出)하는 비용(費用)이다. 즉 암곡지역(暗谷地域)은 반출비용(搬出費用)이 벌목비용(伐木費用)에 비(比)하여 16.7%를 상회하고 있고, 황룡지역(黃龍地域)은 48% 상회하고 있다. 한편 벌목비용(伐木費用)은 하곡(下由) 집재비(集材費), 벌도비(伐倒費), 조재비(造材費), 박피비(剝皮費)의 순서(順序)로 구성(構成)되어있고 기타(其他) 생산비용(生産費用)은 임도신설(林道新設) 보수비(補修費), 관리(管理) 운반비(運搬費)와 상하차비(上下車費) 및 제경비(諸経費)의 순서(順序)로 구성(構成)되어 있다. 기업자(企業者)의 이윤율(利潤率)은 보통(普通) 위험률(危険率)을 포함(包含)하여 15% 정도로 합의(合議)되고 있으나 전체적(全体的)인 고금리(高金利) 추세(推勢)에 따라 임업(林業)에 관계(関係)되는 이자율(利子率) 및 이윤(利潤)의 폭(幅)도 점차 상승(上昇)하는 경향(傾向)이다. 또한 임업(林業)이 전체산업중(全体産業中) 차지하는 가중치(加重値)의 비율(比率)은 약(約) 2.41%에 해당(該當)하며, 금융기관(金融機関)의 자금지원(資金支援)은 극히 미미한 상태(狀態)로 전체(全体) 대출금중(貸出金中) 월간(月間) 약(約) 0.1% 정도로 차지하고 있을 뿐이다. 4. 평가액(評價額)의 사정(査定) 임목(林木)의 평가(評價)는 직선적(直線的)인 방법(方法)과 할인식방법(割引式方法)인 시장역산가방식(市場逆算價方式)으로 각각(各各) 계산(計算)되었다. 모든 변수(変数)를 대입(代入)하여 평가(評價)의 객관성(客觀性)을 확보(確保)하였으며, 그 결과(結果) 상기(上記)의 두가지 방식(方式)은 큰 차이(差異)를 나타내지 않았으나 지역간(地域間)의 가격차이(價格差異)는 상당(相當)히 큰 폭(幅)으로 발생(発生)하였다. 따라서 임목(林木)의 가격사정(價格査定)을 위해서는 변수(変数)가 객관성(客觀性)만 가지고 있다면 직선적(直線的)인 방법(方法)이나 할인식방법(割引式方法) 중 어떤 방법(方法)으로 계산(計算)되어도 큰 차이(差異)가 없는 객관적(客間的) 가격(價格)을 얻을 수 있다.

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