• Title/Summary/Keyword: 누락

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Mask detection in complex scenes using an ensemble of YOLO models (YOLO 모델 앙상블을 이용한 복잡한 장면에서의 Mask Detection 기법)

  • Hu, Xufeng;Lim, Hyunseok;Gwak, Jeonghwan
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.97-98
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    • 2022
  • 코로나바이러스-19 팬데믹 이후 매일 수만 명의 환자가 발생하고 있다. 보건당국은 사람들의 생활 안전을 보호하기 위해 공항, 정류장 등 공공장소에서는 반드시 마스크를 착용하라고 지시하고 있다. 마스크를 착용하는 목적은 감염으로부터 신체를 보호하고 바이러스 전파와 확산을 막기 위한 것이다. 공공장소에서는 많은 인원에 대한 일괄적인 마스크 착용 검사를 하기 어렵고, 육안으로 확인하는 마스크 착용 검사 방법은 인파가 몰리는 장소에서 검사 효율이 떨어지며 누락되는 경우도 많이 발생한다. 본 연구에서는 입력 이미지에 존재하는 얼굴 영역을 YOLOv4와 YOLOv5 모델을 통해 예측하여 마스크의 착용 여부를 판단하되, 앙상블 기법을 적용하여 보다 효과적인 BB(Bounding Box) 추출 및 마스크 착용 탐지 기법을 적용한다. 따라서 공공장소의 마스크 착용실태를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 방법을 제안한다.

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Measurement for License Identification of Open Source Software (오픈소스 소프트웨어 라이선스 파일 식별 기술)

  • Yun, Ho-Yeong;Joe, Yong-Joon;Jung, Byung-Ok;Shin, Dong-Myung
    • Journal of Software Assessment and Valuation
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    • v.12 no.2
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    • pp.1-8
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    • 2016
  • In this paper, we study abstracting and identifying license file from a package to prevent unintentional intellectual property infringement because of lost/modified/confliction of license information when redistributing open source software. To invest character of the license files, we analyzed 322 licenses by n-gram and TF-IDF methods, and abstract license files from the packages. We identified license information with a similarity of the registered licenses by cosine measurement.

Data Quality Management Method base on Seasonality from Time series Data (시계열 데이터 특성 기반 품질 관리 방법 연구)

  • Lee, Jihoon;Moon, Jaewon;Hwang, Jisoo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.06a
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    • pp.93-96
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    • 2022
  • IoT 기기의 보급 및 확산으로 많은 산업군에서 이를 바탕으로 시계열 데이터를 획득하고 분석하려는 시도가 확대되고 있다. 시간의 흐름에 따라 저장된 데이터들은 주기에 따라 특정 패턴을 갖는 경우가 많으며 이러한 패턴을 파악한다면 주요 산업군의 의사 결정에 도움이 된다. 그러나 IoT 기기의 수집 오류 및 네트워크 환경에 의해 대부분의 시계열 데이터들은 누락 데이터, 이상 데이터를 갖고 있으며 이를 처리하지 않고 분석할 경우 오히려 잘못된 결과를 초래한다. 본 논문에서는 패턴 파악을 위해 '시간, 일, 주, 월, 년' 등 시간의 주기를 기준으로 데이터를 분할하며 이에 기반하여 데이터셋을 재구성하고 활용 가능한 데이터와 불가능한 데이터로 구분한다. 선별된 데이터셋은 클러스터링에 적용하였으며, 제안하는 방법을 적용할 경우 주기를 갖는 시계열 데이터를 활용하는 분석 및 학습에서 더 나은 결과를 보임을 확인하였다.

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Location Tracking in Refined Areas Using NFC and Web Sockets (NFC와 웹소켓을 이용한 제한적인 지역에서의 위치추적)

  • Seo Myeong Won;Bae Seung Hwan;Oh Hyo Taek;Park Min Cheol;Kim Jae-Soo;Kwon Se Gi
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.737-738
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    • 2023
  • 본 논문은 국내의 저출산 및 인구 감소로 인한 병역자원 감소와 부대 통합의 문제에 대응하기 위해 NFC 기술을 활용한 군 장병의 동선 파악 시스템을 제안하고 개발하였다. NFC 태그를 사용하여 군 장병의 이동경로를 실시간으로 파악할 수 있는 시스템을 구축하였으며, 아두이노 기반의 NFC 리더기와 웹 소켓, REST API를 활용하여 데이터의 전송과 처리를 수행한다. 이를 통해 안전 체크 누락 방지, 동선 관리 개선, 사고 예측 등 다양한 기능을 제공하여 군 장병의 안전과 효율적인 관리를 돕는 중요한 도구로 활용될 수 있다. 이 시스템은 제한된 환경에서도 유동인구 파악을 간편하게 하며, 번거로움과 거부감을 낮추는 효과를 가져올 것으로 기대된다.

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Generative Evidence Inference Method using Document Summarization Dataset (문서 요약 데이터셋을 이용한 생성형 근거 추론 방법)

  • Yeajin Jang;Youngjin Jang;Harksoo Kim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.137-140
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    • 2023
  • 자연어처리는 인공지능 발전과 함께 주목받는 분야로 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하게 하는 기술이다. 그러나 많은 인공지능 모델은 블랙박스처럼 동작하여 그 원리를 해석하거나 이해하기 힘들다는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능의 중요성이 강조되고 있으며, 활발히 연구되고 있다. 연구 초기에는 모델의 예측에 큰 영향을 끼치는 단어나 절을 근거로 추출했지만 문제 해결을 위한 단서 수준에 그쳤으며, 이후 문장 단위의 근거로 확장된 연구가 수행되었다. 하지만 문서 내에 서로 떨어져 있는 근거 문장 사이에 누락된 문맥 정보로 인하여 이해에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사람에게 보다 이해하기 쉬운 근거를 제공하기 위한 생성형 기반의 근거 추론 연구를 수행하고자 한다. 높은 수준의 자연어 이해 능력이 필요한 문서 요약 데이터셋을 활용하여 근거를 생성하고자 하며, 실험을 통해 일부 기계독해 데이터 샘플에서 예측에 대한 적절한 근거를 제공하는 것을 확인했다.

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Header Text Generation based on Structural Information of Table (테이블 구조 정보를 활용한 헤더 텍스트 생성)

  • Haemin Jung;Myoseop Sim;Kyungkoo Min;Jooyoung Choi;Minjun Park;Stanley Jungkyu Choi
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.415-418
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    • 2023
  • 테이블 데이터는 일반적으로 헤더와 데이터로 구성되며, 헤더는 데이터의 구조와 내용을 이해하는데 중요한 역할을 한다. 하지만 웹 스크래핑 등을 통해 얻은 데이터와 같이 다양한 상황에서 헤더 정보가 누락될 수 있다. 수동으로 헤더를 생성하는 것은 시간이 많이 걸리고 비효율적이기 때문에, 본 논문에서는 자동으로 헤더를 생성하는 태스크를 정의하고 이를 해결하기 위한 모델을 제안한다. 이 모델은 BART를 기반으로 각 열을 구성하는 텍스트와 열 간의 관계를 분석하여 헤더 텍스트를 생성한다. 이 과정을 통해 테이블 데이터의 구성요소 간의 관계에 대해 이해하고, 테이블 데이터의 헤더를 생성하여 다양한 애플리케이션에서의 활용할 수 있다. 실험을 통해 그 성능을 평가한 결과, 테이블 구조 정보를 종합적으로 활용하는 것이 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.

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The Effects of Organizational Culture of Aviation Security Workers on Organizational Effectiveness (항공보안업무 종사자의 조직문화가 조직유효성에 미치는 영향)

  • Cho, Yong-Hoon;Lee, Chi-Young;Park, Su-Hyeon
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.49-50
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    • 2023
  • 본 연구는 항공보안업무 종사자의 조직문화가 조직유효성에 미치는 영향을 규명하기 위하여 항공보안검색요원 300명을 대상으로 집락표본추출법(cluster sampling method)을 통해 자료를 수집하여 분석하였다. 수집된 설문지 중 표기오류, 누락, 전체 항목의 동일 표기 등을 분류하여 최종적으로 272부를 분석에 사용하였다. 연구결과 조직문화는 조직유효성에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조직문화의 하위요인인 합리문화, 합의문화, 발전문화는 조직유효성의 하위요인인 직무만족에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 위계문화는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 합의문화, 위계문화, 발전문화 순으로 조직몰입에 영향을 미쳤으나 합리문화는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

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Classification of Statistical Error Types Through Analysis of Wind and Flood Damage History Data (풍수해 피해이력 자료 분석을 통한 통계적 오류유형 분류)

  • Kim, Ku-Yoon;Lee, Mi-Ran;Lee, Jun-Woo
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2022.10a
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    • pp.135-136
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    • 2022
  • 최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.

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Mutational Analysis of Mitochondria DNA in Children with IgA Nephropathy (소아 IgA 신병증 환자에서 미토콘드리아 DNA 돌연변이 분석)

  • Eom, Tae Min;Jang, Chang-Han;Kim, Hyoung Kyu;Kim, Nari;Chung, Yun Seo;Han, Jin;Chung, Woo Yeong
    • Childhood Kidney Diseases
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    • v.16 no.2
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    • pp.73-79
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    • 2012
  • Purpose: The association of mitochondrial DNA (mtDNA) mutations, deletions and copy number with progressive changes in patients with some glomerular disease and end-stage renal disease have been reported. In this study, we performed mtDNA mutation analysis in children with IgA nephropathy to investigate its role in progressive clinical course. Methods: Seven children with IgA nephropathy were involved in this study. MtDNA isolated from platelet was amplified by PCR and sequenced entirely. Results: The mean age at renal biopsy was $11.5{\pm}2.2$ year and the mean age at latest evaluation was $17.9{\pm}3.2$ year. The mean follow-up period were $7.8{\pm}3.1$ years. Patients was divided into 2 groups according to the amount of proteinuria at presenting manifestation. Group 2 patients were nephrotic syndrome. Renal function reveals within normal range in all patients. In group 2 patients, the mean serum albumin level was significantly lower than those of group 1 ($3.7{\pm}0.6g/dL$ vs. $4.7{\pm}0.2g/dL$, P=0.0241) and the mean total cholesterol level was significantly higher than those of group 1 ($222.7{\pm}35.7mg/dL$ vs. $148.3{\pm}29.1mg/dL$, P=0.0283). In Group 2 patients, total amount of protein of 24 hour collected urine also significantly higher than those of group 1 ($1,466.0{\pm}742.5mg$ vs. $122.5{\pm}48.1mg$, P=0.0135). Pr/Cr ratio in random urine sample was also higher in group 2 than those of group 1 but the statistical significance was not noted ($1.8{\pm}1.6$ vs. $0.2{\pm}0.2$, P=0.0961). Deletion of mtDNA nt 8272-8281 were observed in two patients, one patient in each groups, respectively. This is noncoding lesion. No patients demonstrated the mtDNA mutations. Conclusions: We have identified a deletion of mtDNA nt 8272-8281 in two children with IgA nephropathy. Further studies are needed to clarify the role of mitochondrial function in the progressive change of IgA nephropathy.

Study on Imputation Methods of Missing Real-Time Traffic Data (실시간 누락 교통자료의 대체기법에 관한 연구)

  • Jang Jin-hwan;Ryu Seung-ki;Moon Hak-yong;Byun Sang-cheal
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.3 no.1 s.4
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    • pp.45-52
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    • 2004
  • There are many cities installing ITS(Intelligent Transportation Systems) and running TMC(Trafnc Management Center) to improve mobility and safety of roadway transportation by providing roadway information to drivers. There are many devices in ITS which collect real-time traffic data. We can obtain many valuable traffic data from the devices. But it's impossible to avoid missing traffic data for many reasons such as roadway condition, adversary weather, communication shutdown and problems of the devices itself. We couldn't do any secondary process such as travel time forecasting and other transportation related research due to the missing data. If we use the traffic data to produce AADT and DHV, essential data in roadway planning and design, We might get skewed data that could make big loss. Therefore, He study have explored some imputation techniques such as heuristic methods, regression model, EM algorithm and time-series analysis for the missing traffic volume data using some evaluating indices such as MAPE, RMSE, and Inequality coefficient. We could get the best result from time-series model generating 5.0$\%$, 0.03 and 110 as MAPE, Inequality coefficient and RMSE, respectively. Other techniques produce a little different results, but the results were very encouraging.

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