본 논문에서는 위성영상의 강독 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA와 퍼지 C-Means 클러스터링 기법을 이용한 베이시안 최대우도 분류방법을 제안하였다. 본 연구에서는 ISODATA 클러스터링 기법을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 분석가가 선정한 훈련 데이터를 분할하여 새로운 훈련 데이터를 선정함으로써 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있도록 하였다. 그리고 새롭게 선정된 훈련 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 클러스터링을 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기법의 사전확률로 이용함으로써 위성영상의 감독 분류에 대한 성능을 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 Landset TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.
전자금융 사기범이 전화, SMS, 이메일을 통하여 통신회사, 경찰청, 검찰청 및 금융감독당국 등을 사칭하여 피해자로 하여금 사칭기관의 위장 홈페이지로 유도하여 피해자의 금융 정보를 불법적으로 취득하여 피해자의 금융자산을 인출해나가는 금융 분야에서 발생하는 특수 사기범죄의 피해가 줄지 않고 있다. 이에 대한 대책으로 금융감독당국과 금융회사는 지연인출제도, 카드론 취급 강화, 공인인증서 재발급 및 사용절차 강화, 대포통장종합관리시스템 구축 및 홍보 강화를 하고 있지만 이들 방법은 전자금융사고 피해가 추정되는 고객뿐만 아니라 그렇지 않은 대다수 정상적인 전자금융거래 이용자에 대한 전자금융거래의 불편을 야기하고 있으며 전자금융사고 발생중의 실시간 이상증후 탐지를 반영하고 있지 않다. 본 논문에서는 금융회사 홈페이지에서의 전자금융거래 이용자의 접속행위, 공인인증서 사용행위, 온라인 송금행위 측면에서 거래행위를 분석하여 전자금융사고 혐의 이상증후에 대해 금융회사의 실시간적이고 능동적으로 대응하는 방안을 제시한다.
음성을 통한 자동화된 감정 인식은 편리하고 다양한 서비스를 제공할 수 있어 중요한 연구분야라고 할 수 있다. 기계학습의 다양한 알고리즘을 사용하여 감정을 인식하는 연구가 진행되어 왔지만 그 성능은 아직 초보적 단계를 벋어나지 못하고 있는 실정이다. 앞선 연구에서 우리는 비감독 학습 방법으로 감성을 그룹화 하고 이것을 이용하여 다시 감독 학습을 하는 시스템을 소개 하였다. 본 연구에서 우리는 감독 학습 방법에서 사용했던 오류 역전파 알고리즘을 support vector machine(SVM) 으로 변경하고 몇 가지 구조를 변경하여 기능을 개선하였다. 실험을 통하여 성능을 측정하였으며 어느 정도 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
Risk Based Oversight is a way of performing oversight, where planning is driven by the combination of risk profile and safety performance. Risk Based Oversight enables prioritization and allocation of State's safety management resources commensurate with the safety risk profile of each service provider. This paper presents the concept of Risk Based Oversight and applies it to the current Korean aviation safety oversight process. In particular, this study presents a method for generating operating profiles, one of the key concepts of Risk Based Oversight. Operations Specifications of Part 121 Airlines can generate operating profiles. In this study, a practical study was conducted to generate the operating profile and scoped DCTs using Part 121 Airlines's Operations Specifications.
본 연구의 목적은 금융기관 대상 고유식별정보 암호화 규제 및 감독에 대한 효과적인 대응방법을 제시하고, 현재의 문제점 그리고 앞으로 나아가야 할 방향을 제시하는 것이다. 금융기관에서는 법규준수를 위하여 다수의 개인정보처리시스템 중 DB시스템을 중심으로 대응하고 있어 그 외 다수의 어플리케이션시스템 내 고유식별정보를 포함하고 있는 데이터 파일의 경우 암호화 등 추가적인 조치가 필요한 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 제도적, 관리적, 기술적 실효성 확보 방안을 결론에서 제시 하였다.
비전 기반의 재활용-PET 선별공정에서, PET 외 물체와의 식별 성능은 물론 PET 용기 내 포함된 이물질 및 라벨, 뚜껑의 존재 여부, 색상에 대한 검출 성능은 재활용 소재 품질에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 재활용-PET 자동 선별 시스템을 제안하고, 인공지능 모델의 제작에서 감독학습의 학습 효과를 최적화하기 위한 데이터 레이블링 기법을 제안한다. 재활용대상 PET 와 이물질 파트가 포함된 용기의 컨베이어벨트 선별공정 혼입을 재현한 실험을 통해서, 재활용 소재화 물량과 순도를 최대화하기 위한 인공지능 모델 생성 방법에 대해 고찰한다.
인공지능 무인 감독 시스템을 이용하여 코로나 시대에 다수의 인원이 한 공간에서 시험을 볼 수 없는 상황을 극복하고, 전염병의 확산을 피해 언제 어디서든 시험을 볼 수 있는 시대를 도래한다. 미리 학습된 이미지를 바탕으로 얼굴을 판별하고, Motion recognition 기능을 이용하여 얼굴, 동공, 자세 등의 움직임을 인식하여 분석한다. 이처럼 인공지능 시스템을 이용한다면, 실시간 수업 학생 관리, 범죄 예방 등 타 분야에서 다양한 서비스를 실용화할 수 있다.
OTT 서비스의 이용자가 폭발적으로 증가하고 있는 지금, 사용자에게 맞춤형 상품을 추천하는 것은 해당 서비스에서 중요한 사안이다. 본 논문에서는 콘텐츠 기반 추천 시스템의 모델을 제안하고, 영화 데이터를 추가 해가며 예측력을 높일 최종적인 모델을 채택하고자 한다. 이를 위해 GroupLens와 Kaggle에서 영화 데이터를 수집하고 총 1111개의 영화, 943명의 사용자에게서 나온 71026개의 영화 평가 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 장르와 키워드만을 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.3076, 단계적으로 데이터를 추가해 최종적으로 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.1870으로 모든 데이터를 추가한 모델의 예측력이 더 높았다. 이에 따라 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용해 구현한 모델을 최종적인 모델로 채택, 무작위로 추출한 한 명의 사용자에 대한 영화 추천 리스트를 뽑아낸다.
코로나19 대유행으로 비대면 교육이 보편화되어 온라인 학습과 시험이 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 온라인 시험은 대면 시험과는 달리 시험 감독관이 부정행위를 적발하기 어렵기 때문에 응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위를 판별하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 시험환경에서 응시자의 행동 데이터와 영상데이터를 분석하여 부정행위를 감독관에게 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 구현을 통해 온라인 시험 환경에서 부정행위를 탐지 기능을 확인한다.
본 논문에서는 건축물의 고층화, 대형화로 외벽 청소, 도장, 견출, 검사등 작업시 손쉽고, 빠르며 경제적으로 작업을 위한 방법으로 작업의자형 달비계를 사용 하고 있으나 최근 3년간 유지·보수공사 작업시 근로자의 중대재해가 36명으로 신축·증축·재건축공사 2명으로 유지·보수공사에서 많은 중대재해가 발생되고 있는 실정으로 50억이상 신축 작업에서는 산업안전보건법에 의하여 관리감독자 및 안전관리자가 선임 되어 현장의 전반적인 안전관리 활동을 하고 있으나 50억 이하 소규모 작업장에서는 안전관리 할동이 전무한 실정이고 저가수주, 적정 공사기간 불가 및 산업안전보건관리비 미계상 등 근로자들에 대한 안전대책이 없고 외부 안전점검기관의 사각지대로 근로자의 안전 확보에 어려움이 있은 실정으로 사업주 및 근로자에 대한 안전교육 및 관리감독이 철저히 이루어져야 할 것이다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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