의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.
DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 펩 서비스 기반 시스템에 대한 프로젝트 관리 기법을 소개한다. 먼저 웹 서비스 기반 시스템에서 발생할 수 있는 개발 복잡성이 무엇인지 설명한다. 발생 가능한 복잡성은 클라이언트와 서버 사이의 통신 프로토콜인 XML에서 발생한다. 또한 웹서비스의 갯수가 증가하면 WSDL의 관리도 중요해진다. 본 논문에서는 개발 복잡성을 줄이기 위한 웹 서비스 기반 시스템의 아키텍처는 무엇인지 소개한다. 또한 프로젝트 관리 도구를 사용하여 XML을 관리하는 방법을 소개한다. 마지막으로 이 관리 기법을 프로젝트에 도입하였을 때 어떤 생산성 증가 효과가 있었는지 소개한다.
본 연구는 자동화된 통사 구문 분석 프로그램인 TAASSC를 활용하여 한국 대학생의 에세이에 나타난 영어능력 수준과 통사적 복잡성간의 관계를 살펴본다. 본 연구에서는 ICNALE 코퍼스에 포함된 한국인 대학생이 작성한 에세이를 분석하였고, 구 복잡성 지표와 절 복잡성 지표가 영어 수준을 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 살펴보았다. 단계적 회귀분석 결과 구 복잡성 지표는 영어 능력 수준 변인의 8%, 절 복잡성 지표는 약 11%를 설명하는 것으로 나타났다. 따라서 절 복잡성 지표가 구 복잡성 지표보다 한국인 대학생의 영어 수준을 조금 더 잘 예측한다고 볼 수 있으며, 이는 구 복잡성 지표가 쓰기 능력 발전의 표준이 된다는 Biber 외(2011)의 연구 결과와는 상반된다.
센서 기반의 자동화재탐지설비의 역할을 지원할 목적으로, 합성곱 신경망 기반의 AI 화재 감시장비등이 연구되어왔다. ai 기반 화재 감지에 사용되는 알고리즘은 전이학습을 주로 이용하고 있고, 이는 화재 감지에 기여도가 낮은 프로세스가 내장되어 있을 가능성이 존재하여, 딥러닝 모델의 복잡성을 가중시키는 원인이 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 모델의 복잡성을 개선하고자 다양한 딥러닝 및 해석 기술들을 분석하였고, 분석 결과를 토대로 화재 감지에 최적화된 아키텍처인 "IF2bNet" 을 제안한다. 구현한 아키텍처의 성능을 비교한 결과 동일한 성능을 내면서, 파라미터를 약 0.1 배로 경량화 하여, 복잡성을 완화하였다.
지능형 공장은 전통적인 제조분야에 정보통신기술(ICT, Information and Communication Technology)을 적용하는 것을 의미한다. 사이버-물리시스템, 사물인터넷과 같은 기반 기술들의 발전으로 지능형공장을 추구하는 스마트팩토리(smart factory)분야는 다양하고 복잡한 기능들로 인해 복잡성이 매우 크고, 문제 발생 시 이에 대응하는 것이 용이하지 않다. 따라서 본고에서는 스마트팩토리를 위한 제조설비의 고신뢰 자율컴퓨팅 기술에 대하여 살펴본다. 구체적으로는 1) 스마트팩토리를 위한 통신미들웨어 기술동향, 2) 전통적인 자율컴퓨팅 기술동향 3) 고 신뢰 스마트팩토리를 위한 자율컴퓨팅 요소기술에 대하여 설명한다.
본 논문에서는 가장 대표적 인 보안 운영 체제인 SELinux를 보다 쉽게 이용할 수 있도록 하는 보안 정책 템플릿과 도구를 설명한다. 제안하는 방법론을 위해 먼저 SELinux를 보다 편리하게 이용할 수 있도록 하기 위해 연구된 기존에 도구들이 가지는 문제점을 분석하였다. 그리고 SELinux를 심도 깊게 분석하여 SELinux에서 이용하는 주체, 객체의 타입 그리고 권한을 객체 타입과 객체별, 권한별로 축약하였다. 이처럼 축약되어 간소화된 객체 타입과 권한을 바탕으로 리눅스 시스템이 이용하는 임의적인 접근통제 형태를 지원하는 보안 정책 템플릿 기술언어를 정의하여 SELinux보안 정책의 복잡성을 개선하도록 하였으며 이를 통해 기존 리눅스 시스템 관리자가 이용하기 편리하도록 하였다. 또한 자동으로 제안된 보안 정책 템플릿 언어로 작성된 보안 정책을 SELinux의 보안 정책으로 변환하는 변환기와 자동으로 정책을 생성하는 생성기를 개발하여 SELinux 이용의 편리성을 최대화 하였다.
전기설비는 가지각색의 사무실 기기와 장비를 갖는 현대의 사무실용 빌딩의 효율적인 이용면에서 중요한 요소가 되고 있다. 브라운보베리사는 초기 설계단계에서 특수한 기술적, 경제적인 필요사항들을 고려하고 이것을 빌딩구조와 면밀히 종합한 바, 전기설비는 적절하게 설치되었으며 모든 것이 예측한대로 작동한다는 것을 확인하였다. 빌딩 내의 전기설비는 전원기기 이외에 점차적으로 배전 및 기타 일반 설비, 광범위한 데이터 처리, 통신 신호, 모니터링 및 보안시설을 포함하게 되며, 서독의 이 보험회사 새 빌딩 내에 설치된 장비와 기기들은 전기시설 및 서비스의 복잡성을 설명하는 한 예로서, 이것들은 장치의 사무실관리의 필요성을 감안해서 설계되고 시설해 놓은 것이라고 할 수 있다.
본 연구는 현행 초등 수학 교과서 내 주요 용어의 정의 및 단원평가의 문장제에 사용된 표현을 구문론적 관점에서 문장 복잡성(Yngve, 1960)에 따라 비교분석하였다. 분석 결과, 교과서 내 용어의 정의와 문장제에 사용된 표현에서 저학년 교과서의 문장 복잡성이 낮게 구성되었고, 각 용어의 개별 특성에 따라 문장 구조 및 형태가 서로 다르게 나타나며, 전반적으로 간결하며 문장 복잡성이 낮게 해당 용어의 정의 및 문장제가 서술되었고 용어 정의의 문장이 문장제의 문장보다 복잡하게 구성되었음을 알 수 있었다. 초등학생이 복잡한 문장으로 인하여 수학적 개념 학습의 어려움을 겪지 않도록 교과서 내 문장을 명확하게 서술하고, 적절한 시각적 자료를 함께 제시하며, 개별 학습자의 문해 수준에 알맞은 설명을 보다 섬세하게 고려하여 제공하는 등의 노력이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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