• 제목/요약/키워드: 선택 속성

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회전수가 변하는 기기의 고장진단에 있어서 특성 기반 분류와 합성곱 기반 알고리즘의 예측 정확도 비교 (Comparison of Prediction Accuracy Between Classification and Convolution Algorithm in Fault Diagnosis of Rotatory Machines at Varying Speed)

  • 문기영;김형진;황세윤;이장현
    • 한국항해항만학회지
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    • 제46권3호
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    • pp.280-288
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    • 2022
  • 본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

수직 축 회전형 측각기 제작 및 야외 지표면 반사도 관측 시험: 타프와 잔디에서 (Observation Test of Field Surface Reflectance Using Vertical Rotating Goniometer on Tarp Surface and Grass)

  • 문현동;조은이;김현기;조유나;김보경;안호용;류재현;조재일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1207-1217
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    • 2022
  • 농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 이용하여 작물 생육을 지속으로 감시하며 상태를 신속히 정보화하고 있다. 대표적으로 작물의 생육·생리적 변화에 대한 선택적인 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 주로 사용되어진다. 하지만 식생 표면의 분광 반사도는 이방성을 갖기 때문에 태양 위치와 지면 관측 방향에 따라 변할 수 있어 식생지수 값이 작물의 상태를 나타내지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 야외용 측각기를 제작하여 타프(tarp)와 잔디 식생에서 시험 운영하였다. 램버시안 표면과 유사한 성질의 타프에서는 Blue, Green, Red, 근적외선 파장에 대해 대체적으로 타프의 속성 반사도와 유사하게 측정되었다. 하지만, 흐린 날은 센서 천정각이 커질수록 반사도가 과대 측정되는 경향을 보였다. 잔디에서 주요 식생지수의 상대 차잇값을 보았을 때, 태양과 센서 천정각에 대해 visible atmospherically resistant index (VARI)와 vegetation index green (VIgreen),simple ratio (SR), normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI) 순으로 민감하였다. 측각기를 통해서 직접 관측된 자료들은 원격탐사 기반의 반사도 기반 식생지수를 보다 정확하게 산출하는데 기여할 수 있을 것이다.

오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 통한 IoT 데이터 신뢰 기법 (IoT data trust techniques based on auto-encoder through IoT-linked processing)

  • 연용호;정윤수
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권11호
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    • pp.351-357
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    • 2021
  • 분산 환경에서 다양하게 사용되고 있는 IoT 장치는 의료·환경·교통·바이오·공공장소 등 사용 분야가 다양해지면서 IoT 장치에서 송·수신되는 데이터의 중요도가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 방법으로 수 많은 데이터들을 다양한 중요 속성별로 분류·처리하도록 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 위해서 IoT 데이터를 특성별로 블록체인으로 묶어 처리하도록 IoT 데이터별로 상관관계 지수를 사용한다. 제안 기법은 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 상관관계 지수에 적용된 블록체인 기반의 n-계층 구조로 확장 운영한다. 또한, 제안 기법은 IoT 데이터의 상관관계 지수에 따라 IoT 수집 데이터에 가중치를 적용하여 IoT 데이터를 선택할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 IoT 데이터의 무결성을 검증하는 비용을 낮출 수 있다. 제안 기법은 n-계층 구조로 IoT 데이터를 확장할 수 있도록 IoT 데이터의 처리 비용을 유지한다.

선택속성에 따른 맞춤형화장품의 계획행동이론이 구매만족행동의도에 미치는 영향 (The Effect of Theory of Planned Behavior of Customized Cosmetics According to Selection Attributes on Purchase Satisfaction Behavioral Intention)

  • 김소예;백원진;김현경;한채정
    • 융합정보논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.222-235
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    • 2022
  • 정부는 기업의 R&D 활동을 촉진하기 위해 자금지원 정책을 펼치고 있다. 공공 자금지원이 기업의 R&D 투자에 미치는 영향을 다룬 기존 문헌들은 주로 단일 정책에 초점을 두며 다른 정책도구의 잠재적인 영향을 고려하지 않는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 중소기업에 중심을 두고 대표적인 재정지원 도구인 자금지원과 세제지원의 조합이 R&D 투자에 미치는 영향을 살펴보았다. 중소기업기술통계조사 3개년 (2015-2017) 자료를 기반으로 고정효과모형을 통해 분석한 결과는 다음과 같다. 먼저, 정책조합은 중소기업 R&D 투자에 정적인(+) 영향을 주며, 상호 보완적이다. 둘째, 조세지원의 영향을 통제하는 경우에도 자금지원은 중소기업 R&D 투자와 정적인(+) 관계를 가진다. 이러한 결과는 중소기업의 R&D 투자 촉진을 위한 우리나라의 재정지원에 대한 정당성을 의미한다. 또한 자원과 역량에 대한 제약이 있는 중소기업에게 있어 특히 자금지원이 유용한 정책수단으로 적용될 수 있음을 시사한다.

온톨로지 시각화를 활용한 사용자 리뷰 분석 기반 영화 추천 시스템 (Movie Recommended System base on Analysis for the User Review utilizing Ontology Visualization)

  • 문성민;김기남;최경철;이경원
    • 디자인융복합연구
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    • 제15권2호
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    • pp.347-368
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    • 2016
  • 최근 소비자 구전정보에 대한 연구들은 소비자가 제품 구매 과정에서 다른 소비자의 구전에 의한 정보를 활용한다는 연구 결과를 시사하고 있다. 본 연구는 제품에 대한 소비자의 의견을 파악하고 활용할 수 있도록 오피니언 마이닝과 시각화를 통해 도움을 줄 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 최근 들어 관람할 영화를 선택할 때 인터넷 상의 영화리뷰를 참고 하는 상황이 증가함을 고려하여 "영화" 도메인의 온톨로지를 구축하고 오피니언 마이닝을 수행하여 시각화 한 후 그 결과에 대해 논하고자 한다. 온톨로지를 구축하는 과정에서 평가요소에 대한 속성 분류뿐만 아니라 평가요소에 대한 서술어 사전을 구성하였다는 점에서 기존의 연구와 차별성이 있으며 분석 결과를 통해 이러한 방법이 오피니언 마이닝에 유효함을 증명하고자 한다. 연구를 통해 도출한 결과는 크게 세 가지로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 본 연구에서는 기존에 구축된 온톨로지를 활용하지 않고 키워드 추출과 토픽모델링을 활용하여 영화 도메인에 대한 온톨로지를 구축하는 방법에 대해 서술하였다. 둘째, 개별 영화에 대한 시각화 분석을 시행하여 영화에 대한 관객의 종합적인 의견을 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 셋째, 제품에 대한 평가 결과에 따라 유사한 평가를 받은 제품끼리 군집화 되는 것을 발견하였으며 본 연구의 분석에 사용된 130개의 영화는 크게 3개의 집단으로 군집화 됨을 보였다.

Y세대의 배달앱 선택속성과 결과 (Generation Y's Delivery Apps Choice Attributes and Their Consequences)

  • 이정원;김태완;이민종;이성훈
    • 한국프랜차이즈경영연구
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    • 제9권1호
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    • pp.27-39
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    • 2018
  • Purpose - Recently, the mobile application field has been receiving astronomical attention from the past few years due to the growing number of mobile app downloads and withal due to the revenues being engendered. Especially delivery apps by mobile service market is experiencing rapid growth and competition is intensifying. Therefore, delivery apps' choice attributes has become important as a strategy for survival of franchise firms. Based on previous studies, this research proposed the theoretical framework about the structural relationships among customer satisfaction, trust and revisit intention on delivery apps' choice attributes. Research design, data, and methodology - This study examines the structural relationship between choice attributes of using the delivery app, satisfaction, trust, and revisit intention. More specifically, this study has been examined from the perspective of Generation Y who is enjoying electronic commerce and shopping with mobile phone. In this model, choice attributes of delivery app consists of three sub-dimensions such as service quality, system quality, interaction quality. So as to test the purposes of this study, research model and hypotheses were developed. After excluding 24 invalid respondent questionnaires, 201 valid questionnaires were coded and analyzed using frequency, confirmatory factor analysis, correlations analysis, and structural equation modeling with SPSS 21 and SmartPLS 3.0. Result - The results of the study are as follows. First, service quality and interaction quality had positive effects on satisfaction, and interaction quality had positive effects on trust, but system quality did not have a significant effect on both satisfaction and trust. Second, satisfaction had positive effects on both trust and revisit intention. Third, trust had positive effects on revisit intention. Conclusions - The implications of this study are following as: From the theoretical perspective, this study confirms the effect of delivery apps' choice attributes on satisfaction, trust, and revisit intention. In addition, it is significant that we examined the influence of choice attributes of delivery apps on their attitudes and behaviors of Generation Y familiar with mobile environment. Through this study, we hypothesized that the attributes of service quality and interaction quality of delivery apps have a significant effect on customer satisfaction, and this can be expected to provide meaningful implications for the development of franchise restaurant industry. To encourage continuous repurchase through customer satisfaction, franchise companies need to establish various strategic alliances with delivery app companies and new growth engines by providing diverse and high-quality services to customers in the smart age.

프랜차이즈 레스토랑의 선택속성이 지각된 가치와 고객만족 및 고객충성도에 미치는 영향 (Effects of Franchise Restaurant Selection Attributes on Perceived Value, Customer Satisfaction and Loyalty)

  • 왕수오;이용기;김성환
    • 한국프랜차이즈경영연구
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    • 제9권4호
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    • pp.7-19
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    • 2018
  • Purpose - Recently, global management in Korea franchise industry is becoming an important keyword. As an important branch market, Chinese market plays a major role not only by making experience of the competitiveness among global brands which offers a foothold to become a top global brand, but also by actualizing an economies of scale in production, sales, etc. Therefore, it is necessary to identify key successful factor influencing customer evaluation and responses of Korean franchise restaurant targeting Chinese consumers in China context. The purpose of this study is to examine the effects for Korean franchise restaurant selection attributes on perceived value, customer satisfaction and customer loyalty in Chinese context with SmartPLS 3 and Artifical Neural Network(ANN). Research design, data, and methodology - For these purposes, the authors developed several hypotheses. A questionnaire survey was conducted on the panel of online survey companies for Chinese consumers who have visited Korean franchise restaurants. A total of 404 data were analyzed using structural equation modeling(SEM) and artifical neural network(ANN) with SPSS 22.0 and SmartPLS 3.0. Result - The findings of this study are as follows: First, the alternative model findings show that facilities & atmosphere, employee service, and menu influenced on utilitarian value, customer satisfaction, and customer loyalty directly. Second, employee service influenced on customer satisfaction. Third, menu influenced on hedonic value. Fourth, brand reputation influenced on utilitarian value. Fifth, hedonic value increase customer satisfaction and customer loyalty. Sixth, hedonic value increase customer loyalty. Seventh, customer increase customer loyalty. And, the ANN analysis shows that utilitarian value is the first most important factor influencing customer satisfaction, followed by hedonic value, facilities & atmosphere, menu and employee service. However, the ANN analysis shows that customer satisfaction is the first most important factor influencing customer loyalty, followed by utilitarian value, hedonic value, brand reputation, menu, and employee service. Conclusions - This study provides practical implications for enhancing customer satisfaction and customer loyalty by applying the ANN technique that complements the limitations of the linear structural relationship analysis using the proposed model and the alternative model. In other words, the SEM-ANN model provides guidelines on how Korean franchise restaurants should formulate facilities & atmosphere, employee service, and menu mix strategies in China. In addition, ANN 's analysis shows that restaurant brand reputation plays a pivotal role in increasing customer loyalty. The fact suggests that Korean franchise companies should establish their domestic brand reputation prior to their entry into overseas markets such as China.

장애 대학생 도우미 경험과 진지한 여가 (The Assistant Experiences for Disabled College Students and the Serious Leisure)

  • 임진선;이철원
    • 여가학연구
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    • 제9권2호
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    • pp.61-83
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    • 2011
  • 본 연구의 목적은 장애 대학생 도우미 활동이 대학생들에게 진지한 여가로서 해석이 가능한지의 여부를 밝혀내는 데 있다. 이러한 연구는 대학생들의 봉사참여를 여가활동 중 이타성 함양이라는 부분과 그 의미를 보다 심도 있게 고찰 할 수 있다는 점에서 중요한 연구라고 할 수 있다. 이것은 늘어나는 장애학생들에 대한 봉사자와의 원활한 상호작용에 대한 유의한 자료를 제공할 것으로 기대한다. 대학에서의 봉사활동은 대학생들의 선택에 의해서 참여하는 자발적 참여가 대부분이다. 이러한 봉사를 통하여 대학생들은 심리적 웰빙 상태를 경험하며, 사회적, 정의적, 심리적으로 긍정적인 발전에도 도움을 준다. 또한 Stebbins(2001)가 주장하듯, 진지한 여가의 경우 즐거움이 있을 때 지속적 참여가 가능하며 여가로서의 역할을 한다고 하였다. 따라서 본 연구에서 장애대학생 도우미 역할을 자발적으로 참여하는 6명의 대학생들을 대상으로 인터뷰를 실시하였다. 그 결과 총 103개의 개념어와 13개의 하위범주와 5개의 상위범주로 구성되었다. 이러한 도우미 활동은 봉사 초기에 스트레스를 받았으며, 스트레스를 해결하는 과정에서 장애 대학생과 동일화 되는 현상이 나타났고, 도우미 활동에 대한 전문성이 배양되었다. 이러한 전문적 접근이 가능하게 된 이후 즐거움과 지속적 참여가 가능하였으며, 활동을 중단하는 과정에서도 도우미 활동 대한 지속적 유지를 위해 적임자를 찾고자 하는 노력을 하였다. 즉, 장애 대학생 도우미 경험은 대학생들이 진지한 여가로서의 속성을 가지고 있음을 알 수 있었다.

MLOps를 위한 효율적인 AI 모델 드리프트 탐지방안 연구 (A Study on Efficient AI Model Drift Detection Methods for MLOps)

  • 이예은;이태진
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.17-27
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    • 2023
  • 오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.

중립도 기반 선택적 단어 제거를 통한 유용 리뷰 분류 정확도 향상 방안 (Increasing Accuracy of Classifying Useful Reviews by Removing Neutral Terms)

  • 이민식;이홍주
    • 지능정보연구
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    • 제22권3호
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    • pp.129-142
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    • 2016
  • 전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.