• 제목/요약/키워드: 기술통계학

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고위험성 조류인플루엔자(HPAI) 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 (Generating GAN-based Virtual data to Prevent the Spread of Highly Pathogenic Avian Influenza(HPAI))

  • 최대우;한예지;송유한;강태훈;이원빈
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.69-76
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    • 2020
  • 이 연구는 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구이다. 고병원성조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza, HPAI)는 병원성이 높은 조류인플루엔자 바이러스 감염에 의하여 발생하는 조류의 급성 전염병으로 닭, 오리 등 가금류에서 피해가 심각하게 나타난다. 고병원성 조류인플루엔자(HPAI)는 연중으로 발생하기보다는 겨울철에 집중하여 발생되는 양상을 보이며, 특정 기간에는 아예 발생하지 않는 경우가 있다. 이와 같은 HPAI의 특성으로 인해 충분한 양의 실제 데이터가 축적되지 못하는 문제점이 있다. 본 논문 연구에서는 GAN 네트워크를 활용하여 결측치를 포함하고 있는 실제와 유사한 데이터를 생성하였으며 해당 과정을 소개한다. 본 연구 결과는 HPAI가 발생하지 않은 특정 시기에 대하여 실제와 유사한 시뮬레이션 데이터를 생성하여 위험도를 측정하는데 이용될 수 있다.

유용성과 노출 위험성 지표를 이용한 재현자료 기법 비교 연구 (A comparison of synthetic data approaches using utility and disclosure risk measures)

  • 안성빈;트랑 도안;이주희;김지우;김용재;김윤지;윤창원;정성규;김동하;권성훈;김항준;안정연;박철우
    • 응용통계연구
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    • 제36권2호
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    • pp.141-166
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    • 2023
  • 재현자료를 생성하여 배포하는 것은 데이터 공개에 따른 정보 유출의 위험을 방지하는 대표적인 방법이다. 최근 산업에서 데이터의 활용이 중요해진 만큼 한국을 포함한 많은 국가 및 기관에서 재현자료에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 재현자료 생성 기법들과 평가 지표들을 소개한다. 전통적인 재현자료 생성 방법인 다중대체와 최근 제시된 인공신경망 기반의 재현자료 생성 방법 등을 활용하여 재현자료를 생성하는 과정을 기술함에 따라 재현자료 생성 방법에 대한 전반적인 이해를 돕는다. 이에 더해 다양한 재현자료 평가 지표를 바탕으로 생성된 재현자료들을 분석 및 비교함에 따라 앞으로의 연구에 대한 방향을 제시하고 그에 대한 토대를 마련하고자 한다.

지구통계학과 콘관입시험기를 이용한 과압밀의 비배수전단강도의 분석 (ANALYSIS OF UNDRAINED SHEAR STRENGTH OF OVERCONSOLIDATED CLAY USING GEOSTATISTICS AND CONE PENETRATION TEST)

  • 윤길림
    • 한국지반공학회:학술대회논문집
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    • 한국지반공학회 1995년도 가을 학술발표회 논문집
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    • pp.25.1-33
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    • 1995
  • 지반공학 및 지반환경분야에서 문제의 관건은 표층과 흙의 성질에 대한 정보를 정확히 파악하는 것이다. 표층의 상황은 어느 현장이나 공간적으로 그 성질을 달리하므로 기술자의 경험이나 지구통계학을 이용하여 적절한 현장의 상태를 분석하게 된다. 휴스톤대학에 위치한 미국국립시험현장에서 수행한 28개의 콘관입시험을 통해 얻은 자료를 가지고 지구통계학적분석을 하여 비배수 전단강도의 3차원적 형태를 파악하였다. 본 연구를 통하여 지구통계학의 유용함과 현장의 변화가 상당함을 쉽게 이해하게 된다.

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머신러닝 앙상블을 활용한 공압기의 전력 효율 최적화 시뮬레이션 (Simulation for Power Efficiency Optimization of Air Compressor Using Machine Learning Ensemble)

  • 김주헌;장문수;최지은;허요섭;정현상;박소영
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제26권6_3호
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    • pp.1205-1213
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    • 2023
  • This study delves into methods for enhancing the power efficiency of air compressor systems, with the primary objective of significantly impacting industrial energy consumption and environmental preservation. The paper scrutinizes Shinhan Airro Co., Ltd.'s power efficiency optimization technology and employs machine learning ensemble models to simulate power efficiency optimization. The results indicate that Shinhan Airro's optimization system led to a notable 23.5% increase in power efficiency. Nonetheless, the study's simulations, utilizing machine learning ensemble techniques, reveal the potential for a further 51.3% increase in power efficiency. By continually exploring and advancing these methodologies, this research introduces a practical approach for identifying optimization points through data-driven simulations using machine learning ensembles.

빅데이터를 활용한 HPAI Virus 확산 예방 및 추적 (Prevent and Track the Spread of Highy Pathogenic Avian Influenza Virus using Big Data)

  • 최대우;이원빈;송유한;강태훈;한예지
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.145-153
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    • 2020
  • 이 연구는 2018년도 정부(농림축산식품부)의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구이다. 고병원성 조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza, HPAI)는 해외로부터 철새를 통해 유입되고 있으나 어떤 경로를 통해 농가에 확산하는지 정확히 밝혀진 바 없다. 그리고 발생 농가에서 유입되는 농가 간의 전이도 차량이 주요 원인이라고 추정할 뿐, 전파 주요 원인이 정확히 밝혀진 것은 아니다. 하지만 가장 빈번하게 농가에 방문하는 차량의 방문유형이 가축 운반 및 사료 운반과 같은 농가와 시설 간의 방문이기 때문에 발생 농가에 들른 차량과 시설의 관계를 분석할 필요가 있다. 본 논문 연구에서는 농림축산검역본부에서 제공하는 KAHIS(Korea Animal Health Integrated System) 데이터를 기반으로, HPAI Virus 전이의 주요 원인을 확인하고자 한다.

AI 를 활용한 대화형 음성인식 키오스크 (Interactive Voice Recognition Kiosk Using AI)

  • 한지혜 ;김상현;김수민 ;이혜원 ;임길환 ;이경용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.953-954
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    • 2023
  • 고령 사회로 접어들고 디지털 문맹이 대두되면서 기계 조작에 미숙한 정보취약계층이나 고령층들이 느끼는 불편함을 개선하고자 본 연구는 기존의 터치형 키오스크와는 차별된 음성/얼굴인식 기술을 활용한 키오스크 개발을 제안하며, 모든 연령층을 고려한 AI 기술의 활용으로 맞춤형 주문 서비스를 제공하여 고객 만족도를 높이고, 보다 쉽고 빠르게 주문할 수 있도록 한다.

ShipMate: 딥러닝을 이용한 해상물류 전문상담 챗봇 (ShipMate: Marine Logistics Specialist Consultation Chatbot using Deep Learning)

  • 유현수 ;남서연 ;백주영 ;안소영 ;황세진 ;이규영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.1092-1093
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    • 2023
  • 본 논문에서는 한국무역협회(KITA)의 오픈상담 자료들을 바탕으로, 딥러닝 기술을 이용하여 구현한 해상물류 대화형 챗봇 ShipMate를 제안한다. 챗봇 ShipMate는 KoGPT2를 활용한 답변과 Doc2Vec 기반의 유사 상담사례 추천이 가능하고, 무역상담을 시간제약 없이 진행할 수 있기 때문에, 기존 해상물류 서비스의 접근성을 한층 더 높일 수 있으며 이를 실험을 통해 입증하였다.