• 제목/요약/키워드: 기계학습 구조

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AI모델을 적용한 군 경계체계 지능화 방안 (A Methodology for Making Military Surveillance System to be Intelligent Applied by AI Model)

  • 한창희;구하림;박복기
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권4호
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    • pp.57-64
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    • 2023
  • 현재 진행되는 고령화 및 인구절벽으로 대표되는 인구구조적 문제는 한국군 경계임무에 심각한 도전이 되고 있다. 본 연구의 목적은 AI모델을 적용해 군 경계체계를 지능화하는 것이다. 본 연구를 통해 제4차 산업혁명과 그 핵심이 되는 인공지능 알고리즘의 의의가 경계근무 상황실 내에서의 단순작업을 기계화하여 작업효율을 극대화하는 것임을 실증한다. 하나의 완성된 시스템으로서 군경계체계를 개발하기 위해, 지능화·자동화된 군(軍) 경계체계라는 목표로부터 필요한 인공지능 기술인 다중 객체 추적(multi-object tracking, MOT) 기술을 선택한다. 또한 체계 사용자의 접근성 및 체계 이용의 효율성을 담보하기 위해서는 데이터 시각화(data visualization)와 사용자 인터페이스(user interface)를 꼽았다. 이 추가 요소를 결합하여 하나의 유기적인 소프트웨어 애플리케이션을 구성한다. CCTV 영상 데이터 수집한 장소는 00부대 제1정문 및 제2정문에 설치된 CCTV 카메라이며, 지통실의 협조 아래 영상 수집을 진행하였다. 실험결과를 통해 경계체계를 지능화·자동화시켜 더 많은 정보를 경계체계 운용인원에게 전달할 수 있음을 보였다. 그러 나 여전히 개발된 소프트웨어 경계체계 역시 한계점이 존재한다. 이를 설명하여 군 경계체계 개발의 향후 방향성을 제시한다.

심층신경망과 천리안위성 2A호를 활용한 지상기온 추정에 관한 연구 (Estimation for Ground Air Temperature Using GEO-KOMPSAT-2A and Deep Neural Network)

  • 엄태윤;김광년;조용한;송근용;이윤정;이윤곤
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.207-221
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    • 2023
  • 본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

인공지능 기술 기반 인슈어테크와 디지털보험플랫폼 성공사례 분석: 중국 평안보험그룹을 중심으로 (Analysis of Success Cases of InsurTech and Digital Insurance Platform Based on Artificial Intelligence Technologies: Focused on Ping An Insurance Group Ltd. in China)

  • 이재원;오상진
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.71-90
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    • 2020
  • 최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

유채 지방산조성 개량육종에 관한 연구 제21보 지방산조성 개량품종 보급지역에서의 유질과 금후대책 (Breeding for Improvement of Fatty Acid Composition in Rapeseed XXI. Oil Quality of Fatty Acid Improved Varieties in Cheju Area and Future Production Strategy)

  • 이정일;정동희;류수노
    • 한국작물학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.165-170
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    • 1994
  • 유채 지방산조성개량 및 무독박 성분개량육종의 성과로 13년전부터 무에루진산 양질품종을 장여보급한 제주도산 유채가 에루진산 함량이 높아 식용유로의 이용이 어렵게 됨에 따라 '92년산 정부수매유채종자와 '93년산 유채의 포장등숙중 시료의 에루진산 함량을 분석, 그 원인을 추적확인함과 동시에 금후의 유채 연구방향을 재정립하고자 이 시험을 수행하였다. 그 결과를 요약하면 1. 제주도 '92년산 정부수매유채는 에루진산 평균 함량에서 전체평균 47.7% 함유되어 있어 유채 유의 국제품질규격의 에루진산 함량 3∼5% 보다 10배나 높으므로 식용유로는 부적한 것으로 판단되었음. 2. 제주도 '93년산 유채의 농가포장 등숙중 시료를 채취, 분석한 결과 포장에 따라 에루진산이 최저 25%로부터 48.5%까지 평균 37% 함유하고 있어 제주도의 농가포장에서는 무에루진산 장여품종이 재배되지 않음이 확인되었음. 3. 제주도에는 중국산 유채와 캐나다산 제유용 유채종실원료가 도입되어 있는바 중국산은 46.6%의 고함유 에루진산 원료였고 캐나다산은 50%인 것과 4% 에루진산을 함유한 원료가 도입되어 있었음. 4. '92 정부수매유채가 '93 포장농가유채보다 에루진산 함량이 훨씬 높고 고함량 에루진산의 외국산유채 도입이 되고 있는 점으로 미루어 값싼 외국산 고에루진산 도입유채가 농가수매유채에 포함되었을 가능성이 있음. 5. 제주도산 유채는 품질로나 경영적인 면에서 경쟁력을 갖출 가능성이 없고 무에루진산 성분개량 품종의 수용에 무관심하므로 현재의 제주도 대상 유채육종은 중단하고 남부지역의 구조개선 2모작답을 대상으로 한 대형기계화 유채재배 적응품종육성으로 방향을 전환함이 바람직하다.tters of western interests, but "health".gs. Notable economic benefit has been achieved.d. 평가를 하고자 하며 기계적 특성과 관능적 특성간의 상호 관련성에 대하여 연구를 계속하고자 한다.았다. 6. 강남콩 전체가루 (13%, db)의 아밀로그래프에 의한 호화는 시료 모두 최고 점도를 보이지 않았고 가열중 점도는 계속 증가하였으며 시료 A가 가장 높은 점도를 보였고 시료 B와 C는 비슷한 경향을 보였다.첨가하여 제조한 마요네즈는 색을 제외하고는 모든 항목에서 표준 마요네즈와 유의적인 차이를 보이지 않았다. 반면에, 난황을 전혀 첨가하지 않고 5%의 Bovine Plasma만으로 제조한 마요네즈는 표준 마요네즈와 비교했을 때 다소 강한 기름냄새와 기름맛, 난황이 첨가되지 않아 색에 대한 기호도의 저하 등 관능적인 면에서 전반적으로 낮은 결과를 보였다.sim}30$명 편성, 현장 학습으로 수업 진행, 수업 시 이론과 실습의 3:1 비율 운영, 절대 평가에 의한 합격여부 판정 등에 대한 요구가 있었다. 따라서 사회의 변화를 반영하고 교사의 현장 요구를 적극 수용한 프로그램 개발이 이루어져야 할 것이다. 넷째, 연수자의 일반적 특성 변인에 따른 만족도 차이를 분석한 결과, 연수 기관이 유의미한 변수로 작용하였다. 즉, 어느 연수 기관에서 연수를 받았느냐에 따라 연수에 대한 만족도가 다르게 나타났다(p<.05). 즉 교과교육을 가장 많이 개설하고 운영하였던 기관에서 만족도가 가장 높았다. 따라서 현직 교사들의 요구가 많았던 교과교육에 대한 교과 개설이 확대된 표준화된 자격연수 프로그램 개발되어야

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