• 제목/요약/키워드: 분류 시스템 개발

검색결과 1,826건 처리시간 0.034초

군 인적자원개발을 위한 교육용 콘텐츠 메타데이터 설계 (Design of Educational Contents Meta-data for Military Human Resources Development)

  • 정영식;김영식;안성훈;강병구
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보교육학회 2007년도 하계학술대회
    • /
    • pp.221-226
    • /
    • 2007
  • 군 복무 중 이러닝을 통해 군 장병의 자기 계발을 돕기 위해 정부는 군 이러닝 포털시스템을 구축하였다. 본 연구에서는 군 이러닝 포털 시스템을 통해 다양한 교육용 콘텐츠를 제공하기 위해 교육용 콘텐츠에 대한 메타데이터를 설계하였다. 군 장병들이 원하는 콘텐츠와 이를 표현하는 방법에 대한 설문 조사를 통해 요구 분석하였으며, 이를 토대로 분류 체계와 분류 항목을 선정하였다. 이러한 분류 체계와 분류 항목을 KEM과 SCORM과 같은 국내 외 콘텐츠 표준화 규격을 참조하여 교육 콘텐츠 메타데이터로 설계하였다.

  • PDF

RNN 문장 임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 금융 도메인 고객상담 대화 도메인 및 화행분류 방법 (RNN Sentence Embedding and ELM Algorithm Based Domain and Dialogue Acts Classification for Customer Counseling in Finance Domain)

  • 오교중;박찬용;이동건;임채균;최호진
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
    • /
    • pp.220-224
    • /
    • 2017
  • 최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

  • PDF

얼굴 인식과 SNS 정보를 이용한 모바일 기기에서 사진 자동 분류 및 검색 (Automatic Classification and Search in Mobile Devices using Face Recognition and SNS information)

  • 최재용;이수안;김진호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
    • /
    • pp.152-154
    • /
    • 2012
  • 본 논문에서는 얼굴 인식 기술과 SNS 정보를 이용하여 사람의 얼굴을 기준으로 사진들을 효과적으로 분류하고 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 얼굴 인식 기술을 이용하여 촬영된 사진의 분석을 통해 얼굴로부터 나이, 성별, 안경 착용 유무, 웃는 얼굴 판단 등의 의미적인 정보를 추출한다. 또한, 얼굴 인식을 통해 얻은 SNS 정보에서는 이름, 생일, 학력, 직업, 고향, 관심 분야, 종교 등의 개인적인 정보를 추출 할 수 있다. 추출한 정보를 이용한 효과적인 사진 분류 및 검색을 통해 사용자의 편의를 극대화하였다. 본 논문에서는 구글 안드로이드 기반의 스마트폰에서 제안한 사진 자동 분류 및 검색 시스템을 구현하였다.

토픽모델링과 주성분 분석을 활용한 온라인 쇼핑 검색 질의 유형 분류 (A Study on the Types of Online Shopping Queries using Topic Modeling and Principal Components Analysis)

  • 강현아;임희석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.765-768
    • /
    • 2020
  • 검색 질의 연구 분야의 대부분 선행 연구는 검색 질의 주제 분류에 집중되어 있으며 질의 자체에 대한 연구자의 정성적인 판단으로 분석되었다. 이는 검색 이후 클릭 된 문서를 고려하지 않고 진행되었다는 점과 분석 주제 및 활용 데이터가 제한적이라는 것에 한계가 있다. 이에 본 연구는 국내 대형 온라인쇼핑몰의 1년간의 검색로그를 활용하여 검색 질의와 검색 이후 조회한 문서명 정보를 기반으로 토픽모델링을 수행하여 검색 질의 주제를 정의하였다. 또한 검색 행동특성에 따른 주제별 성격을 정의하기 위하여 주성분 분석을 통해 주요 변수 추출 후 각 주제별 검색 행동특성을 분석하였다. 본 연구 결과는 효과적인 검색 서비스 구축 및 검색 시스템 개발에 기여 할 것으로 기대된다. 향후 연구로는 텍스트 분류기 모델링 실험을 통해 자동 분류 시스템을 구현할 수 있을 것이다.

응용 레벨 트래픽 분류를 위한 시그니쳐 관리 시스템 개발 (Development of Signature Management System for Application-level Traffic Classification)

  • 박준상;김명섭
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.475-476
    • /
    • 2009
  • 응용 레벨 트래픽 분류를 위한 다양한 방법 중 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법은 높은 정확성과 분석률을 보인다. 하지만 현재의 인터넷 기반의 응용 프로그램은 사용자의 요구사항을 만족시키고 안정적인 서비스를 제공하기 위해 빠른 속도로 변화하고 있어서 지속적으로 높은 분류 성능을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 페이로드 시그니쳐 기반의 분석 방법을 기반으로 응용 프로그램의 변화, 출현에 유연하게 대처 가능한 시그니쳐 관리 시스템을 제안한다. 또한 시그니쳐 관리 시스템을 학내망에 적용하고 실시간으로 트래픽을 분석하여 그 타당성을 증명한다.

유전알고리즘을 이용한 최적경로설계 기반 스마트 자동분류 시스템 제작 (Development of Smart Automatic Sorting System Based on Optimal Path Design Using Genetic Algorithm)

  • 서동원;문건우;신동엽
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.910-912
    • /
    • 2022
  • 최근 물류업계는 코로나 펜데믹 이후 비대면 활동의 증가로 물류의 양이 빠르게 증가하고 있는 추세이다. 이를 해결하기 위해 업계는 인력을 계속해서 투입하고 있지만, 물동량 증가율을 따라잡지 못하고 있다. 본 논문에서는 유전알고리즘으로 결정된 최적 배송 순서 기반으로 작동하는 스마트 자동분류 시스템을 개발함으로써 이 현상을 해결하고자 한다. 해당 시스템은 결정된 배송순서에 맞게 택배를 자동으로 분류할 수 있고, 최종적으로 근무환경 개선과 물류효율성 증대에 기여할 것으로 기대한다.

사전기반의 한국어 상품 리뷰 의견표현 자질 추출 및 분류시스템 (Dictionary-Based Opinion Features Extraction and Classification of Korean Product Reviews)

  • 육상근
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.631-634
    • /
    • 2008
  • 인터넷을 이용한 사람들의 사회 참여가 확대되면서 다양한 의견(Opinion)들이 급속도로 증가하고 있으며 이러한 의견을 분석하여 유용한 정보로 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 상품리뷰는 기업에서 연구, 개발, 마케팅의 주요 자료로 사용되고 있으며 사용자가 상품의 구매를 결정하는 중요한 요인 중 하나로 작용하고 있다. 본 논문에서는 한국어로 이루어진 상품 리뷰를 분석하여 의견 자질(Feature)을 추출하고 분류(Classification)하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 한글 의견 자질 추출을 위하여 먼저 한글 상품 리뷰를 분석하여 의견 사전을 구축하였다. 의견 사전으로는 의견 자질과 의견 어휘, 독립의견어휘, 의견 숙어, 부정어 등의 각기 다른 세부 사전을 구축하여 리뷰 분석 시 단계적으로 적용하여 정확도를 높일 수 있도록 설계하였다. 이렇게 구현된 시스템을 평가하기 위하여 각기 다른 3개의 도메인에서 실제 한국어 리뷰를 수집하여 실험을 수행하였으며 자질 추출에서는 평균 78.86% 정확률, 61.41% 재현율을, 극성 분류에서는 평균 69.46% 정확률, 42.26% 재현율을 나타냈다.

냉동시스템 고장 진단 및 고장유형 분석을 위한 3단계 분류 알고리즘에 관한 연구 (A study on the 3-step classification algorithm for the diagnosis and classification of refrigeration system failures and their types)

  • 이강배;박성호;이희원;이승재;이승현
    • 한국융합학회논문지
    • /
    • 제12권8호
    • /
    • pp.31-37
    • /
    • 2021
  • 산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.

반도체 산업에서의 Knowledge Management Architecture 구현에 관한 연구 (A Study on Constructing Knowledge Management Architecture in Semiconductor Business)

  • 장현성;이영중;안정삼;홍광희;양재영;최중민
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
    • /
    • pp.193-202
    • /
    • 2002
  • 제품 개발 및 생산 관련 기술을 체계적으로 구축하고 재활용하는 것은 프로세스와 장치에 의존하는 반도체산업에서 매우 중요하다 그러나, 국내외 대부분 반도체 업체의 경우, 양적 위주로 성장해 온 나머지 정보의 생성에서부터 재활용, 폐기까지 일련의 기술 정보 관리 과정을 수작업과 종이 형태의 산출물에 의존하는 실정이다. 이런 현실은 제품 개발과 생산 기술 확보에 추가적인 리드 타임을 유발하여, 원가 및 조기 시장 선점의 부담으로 작용한다. 문제를 해결하고자 반도체 산업에 필요한 기술과 문서를 체계적으로 분류하고, 신제품 개발 정보 등, 핵심기술 정보의 대외 유출 방지를 위한 기술적, 제도적인 보안 체계를 정립하였다. 제품 개발 리드 타임 단축 및 생산성 향상을 위해 생산 시스템과 연동하여 제품, 프로세스 표준을 실시간으로 제공하는 한편, ERP와 연계된 EDMS를 설계, 구축하였다. 본 논문에서는 모델링 및 시스템을 구축하기 위한 방법과 결과를 논하고, 구축된 EDMS를 중심으로 새롭게 제시된 KMS 전략을 달성하기 위한 개념적인 모델을 제시하고자 한다.

  • PDF

데이터 마이닝을 이용한 무선 인터넷 서비스 분류기법 (Wireless Internet Service Classification using Data Mining)

  • 이성진;송종우;안수한;원유집;장재성
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
    • /
    • 제36권3호
    • /
    • pp.153-162
    • /
    • 2009
  • 오늘 날 다양한 플랫폼을 기반으로 한 무선 네트워크 위에 실행되고 있는 수 많은 응용 프로그램은 서비스 운영자 입장에서 정확히 분류해내는 것은 중요하다. 이 연구는 WiBro 상용망에서 임의로 생성한 트래픽 데이터에서 다양한 응용프로그램들을 분류하는 것을 목적으로 한다. 분류기를 개발하는데 있어서 기존에 Flow기반으로 분류를 하는 대신 세션이라는 단위로 실험을 진행하였다. 이 단위를 사용하여 두 가지 분류 기법을 사용하였다. Classification and Regression Tree와 Support Vector Machine. 각 판별기는 생성된 변수들을 기반으로 판별을 시도하였을 때 CART의 경우 0.85%, SVM의 경우 0.94%의 오차를 보여 우수한 성능을 보였지만, 판별기의 구현과 결과 해석이 용이한 CART를 이용하여 판별시스템을 구축하는 것이 유리함을 보였다.