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전해인자에 따른 전기분해수의 특성 비교 (Comparison of Characteristics on Electrolyzed Water Manufactured by Various Electrolytic Factors)

  • 김명호;정진웅;조영제
    • 한국식품과학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.416-422
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    • 2004
  • 본 연구에서는 전해 격막의 방식 및 재질, 전해액에 따른 전기분해수의 물리적 특성과 미생물의 표면살균 효과를 검토하였다. 격막 방식의 전기분해수 제조 시스템의 최적조건은 간극이 1.0mm, 20% NaCl 첨가량이 6mL/min 일 때 제조된 전기분해수의 물성치가 ORP 1,170mV 수준, HClO 함량 100ppm 수준, pH 2.5 수준으로 가장 우수하게 나타났으며, 1단 방식보다는 2단의 전기분해 방식이 물성 측면에서 우수함을 알 수 있었다. 무격막 방식의 전기분해수는 간극이 1.0mm, 20% NaCl 첨가량이 4mL/min 일 때 격막 방식의 최적조건과 가장 유사하게 나타났으나 차아염소산 함량은 132-266ppm 수준, pH는 9 수준으로 격막 방식과는 크게 달라지는 것을 알 수 있었다. 전극의 재질에 따른 성능을 평가한 결과, $IrO_{2}$ 및 Pt+Ir 재질의 극판이 산화환원전위 1,144-1,142mV 수준, 차아염소간 함량 190-235ppm 수준, pH 2.24-2.73으로 Pt 재질에 비해 물성치가 다소 높음을 볼 수 있으며 제조 수량도 가장 양호하게 나타났다. 전극판의 재질 특성에 따라 제조한 전기분해수의 미생물 살균효과는 Salmonella typhimurium을 제외한 나머지 3균주는 초기 $10^{7}-10^{9}CFU/mL$에서 30초 후에 모두 사멸되는 것으로 나타났으나, Salmonella typhimurium는 $IrO_{2}$ 재질에서는 1-2분 이내에 사멸되었다. 전해액으로 NaCl 및 $CaCl_{2}$, KCl을 사용하여 제조한 전기분해수의 ORP및 HClO 함량은 NaCl, KCl, $CaCl_{2}$ 순으로 높게 나타났으나 큰 차이는 없었으며, 미생물 사멸효과는 동일하게 나타났다.c}C$에서 발효한 비지장에서 glucose 함량이 높게 나타났다. 대두로 비지를 제조했을 때와 비지장의 발효과정 중 isoflavones 조성은 glucosides 함량은 감소하고 aglycones 함량은 증가하였으며 $40^{\circ}C$에서 발효한 비지장에서 그 증감의 폭이 컸다. 이상의 결과로부터 비지장의 맛과 인체 이용율에 바람직한 영향을 주는 요인이라 생각되는 ${\beta}-amylase$와 중성 protease 활성도, 단백질 분해율과 용해율, 유리 아미노산 총함량 및 조성, 환원당과 glucose 함량, genistein과 daidzein의 함량 등을 고려했을 때 품질이 우수한 비지장을 얻기 위해서는 $40^{\circ}C$에서 48시간 발효시키는 것이 바람직할 것으로 생각된다.. 환원당(還元糖)은 원기(元氣)가 가장 많고 도입(導入) 2호(號)가 가장 적었고 자당(蔗糖)은 칠복(七福)이 가장 많고 원기(元氣)가 가장 낮았으며 가용성전당(可溶性全糖)은 유심(琉心)이 가장 많고 천미(千美)가 가장 적었다. 3. 전단백질함량(全蛋白質含量)은 수원(水原) 147호(號)가 가장 높고 유심(琉心)이 가장 낮았으며 가용성단백질함량(可溶性蛋白質含量)은 칠복(七福)이 가장 높고 유심(琉心)이 가장 낮았으며 전단백질함량(全蛋白質含量)과 수용성단백질함량(水溶性蛋白質含量) 간(間)의 차이(差異)도 각각(各各) 상이(相異)하였다.& Inner part)의 순서등 5품종을 선정하였다. B. 숙성온도별 영향으로서 실온 $24{\sim}25^{\circ}C,\;30^{\circ}C,\;45^{\circ}C$ 별로 각 fine spirit에 oak chip을 넣고 숙성시킨 결과 $45^{\circ}C$에서 숙성시킨 것이 가장 숙성이 촉진 되었고

SURF와 RANSAC 알고리즘을 이용한 대응점 필터링 적용 파노라마 이미지 처리 (Matching Points Filtering Applied Panorama Image Processing Using SURF and RANSAC Algorithm)

  • 김정호;김대원
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권4호
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    • pp.144-159
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    • 2014
  • 다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.

가축분뇨액비저장조 침전물 퇴적 방지를 위한 2류체 제트노즐식 교반장치 개발에 관한 연구 (Development of a 2-fluid Jet Mixer for Preventing the Sedimentation in Livestock Liquid Manure Storage Tank)

  • 유병기;홍종태;김혁주;권진경;오권영;박병곤
    • 한국축산시설환경학회지
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    • 제18권3호
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    • pp.207-220
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    • 2012
  • 본 연구에서 고형침전물이 누적되어 쌓이는 것을 효과적으로 부유시키고 혼합하여 미세한 공기방울이 액비에 접촉함으로서 발효촉진을 도모하고자 폭기식 2류체 제트노즐 설계조건 구명시험을 실시하여 1차 노즐과 2차 노즐 구경비 설정 및 1차 노즐에서의 액체의 적정 유속을 설정하고, CFD 이용 유동해석에 의한 노즐 분사구 위치를 설정하였다. 이 결과를 토대로 가축분뇨 액비저장조 침전물 교반장치를 제작하여 농가에 많이 보급되고 있는 200 ton 규모의 액비저장조에 설치하여 침전물 교반 성능을 평가한 결과는 다음과 같다. 1. 침전물 교반기의 설계조건 구명을 위해 2류체 노즐을 공시하여 시험한 결과 1차 노즐과 2차 노즐의 구경비를 1:2로 한 상태에서 1차 노즐의 유속을 12.3 m/s 이상으로 하여야 기체 기포의 미세화가 가능한 것으로 판단되었다. 2. 컴퓨터유동해석을 한 결과 노즐의 설치간격을 같게 하는 것이 노즐당 담당부피를 같게 설치하는 것보다 효율적인 것으로 분석되었다. 3. 설계요인 시험과 유동해석을 토대로 4개의 노즐이 일자형 관에 설치된 침전물교반 장치를 제작 200톤 저장조에 설치 가동시험을 실시하였다. 먼저, 전체 평균 TS와 VS가 각각 23.4 g/L, 15.5 g/L인데 반하여, 교반 전 40 cm 이상 높이의 TS 및 VS가 평균 21.1 g/L, 13.3 g/L으로 교반기를 가동하지 않는 경우는 많은 고형물이 바닥에 가라앉아 있음을 알 수 있다. 또한, 가동 후 45분이 경과한 후에는 TS와 VS 모두 전체 평균과 동일한 값을 나타내고 있어 침전물들이 충분히 부유되어 혼합됨을 확인할 수 있다. 액체제트 분사교반 45 분후에 평균 23.5 g/L, 15.5 g/L로, 액체-기체 2류체 노즐 사용시 23.6 g/L, 14.9 g/L로 증가한 것은 교반 전에 바닥에 침전되어 있던 고형물들을 부유시켜 교반 혼합하는 것이 가능한 것으로 판단되었으며, 호기발효를 고려하지 않은 균일도 측면에서는 액체제트를 사용한 것이 보다 균일한 것으로 나타났다. 4. 침전물 교반기의 가동주기를 알아보기 위해 가축분뇨의 교반을 중지하였을 때 2시간 후에도 0.4 m 높이에서 TS 및 VS가 증가하고 있어 교반정지 간격을 2시간으로 주어도 교반기 운영에는 큰 지장이 없을 것으로 판단된다.

기업정보 기반 지능형 밸류체인 네트워크 시스템에 관한 연구 (A Study on Intelligent Value Chain Network System based on Firms' Information)

  • 성태응;김강회;문영수;이호신
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.67-88
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    • 2018
  • 최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

특정토양오염관리대상시설의 최적 관리방안에 관한 연구 (Optimum Management Plan for Soil Contamination Facilities)

  • 박재수;김기호;김해금;최상일
    • 한국토양비료학회지
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    • 제45권2호
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    • pp.293-300
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    • 2012
  • 본 연구에서는 국내 한 토양관련전문기관에서 실시한 석유류저장시설에 대한 법정누출검사와 자체정밀조사에서 실제 특정토양오염관리대상시설로부터 오염물질이 누출되는 기준으로는 25.7%, 저장탱크의 결함 등으로 부적합 경우를 포함하면 53.6%가 부적합으로 나타나 환경부의 누출검사 통계의 평균 부적합률 3.1%와는 현저한 차이가 있으며, 누출검사를 실시하는 동기와 점검방식 등에 따른 부적합률이 매우 다르게 나타났다. 또한, 제작 당시에 발생된 결함이 남아 누출의 잠재적 요인이 되고 있는 탱크가 약 20%에 이르고 있으며, 시설의 사용년수 경과에 따른 조사에서는 설치 후 10년 이하 시설의 부적합률이 상대적으로 높게 나타났다. 이와 같은 결과들을 토대로 도출한 특정토양오염관리대상시설에 대한 최적의 사후관리방안은 다음과 같다. 본 연구 결과를 토대로 한 법정누출검사의 이상적인 부적합률은 직접법의 경우 53.6%, 간접법의 경우 30.7%로서 현재의 부적합률과는 많은 차이가 있으며 이는 누출이 되더라도 이를 감지하는 확률이 떨어지는 간접법과, 누출이 없더라도 결함 등으로 부적합으로 판정되는 직접법 등 검사방식에서 비롯된 원천적 차이와, 검사자의 부정 또는 부실검사 등 운용상의 문제로부터 야기되는 결과로 판단되며, 이를 개선하기 위해서는 현재 누출의 감지율이 극히 낮은 가압법 등의 검사방식은 전문적인 실험을 통해 실제 누출을 감지할 수 있는 수준의 시험기준을 마련하는 한편, 토양관련전문기관 및 이에 소속된 검사자에 대한 교육과 검사결과에 대한 사후검증을 통해 부실 부정검사가 이루어지지 않도록 해야 한다. 설치경과년수 10년 이하의 시설이 업소단위의 부적합률, 저장탱크 및 배관계통의 시설단위 부적합률에서 공히 상대적으로 높은데 이는 부실 시공 등으로 인한 문제가 초기에 집중적으로 발생하는 결과로 보이며, 이와 같은 문제를 해소하기 위해서는 신규 시설에 대한 관리제도를 개선하는 한편, 특정토양오염관리대상시설을 설치한 후 10년이 경과하였을 때에는 6개월 이내 누출검사를 받도록 한 현재의 토양환경보전법 시행령 제8조제1항제2호의 규정은 설치 후 5년이 경과한 시점으로 변경하는 방안을 고려해야 한다. 시설을 설치한 후 10년 이상 경과하면 업소단위의 부적합률은 년평균 약 1.4%씩, 시설로부터 누출 발생률은 약 0.25% 씩 증가하고 있는데, 누출검사의 주기는 새로이 발생되는 누출로 인한 환경적 피해와 복구비용, 누출검사에 따른 직접적인 경제적 비용, 행정규제에 따른 국가차원의 득실을 고려하여 결정하는 것이 타당하나 누출검사와 정화에 따른 직접적인 비용만을 비교하여 결정하는 것도 하나의 방안이 될 수 있다. 예를들어, 누출검사 비용을 업소당 150만원, 오염된 업소의 토양정화비용을 1억원으로 하면 경제성 관점에서의 바람직한 점검주기는 약 6년이 된다. 그러나, 업소에 설치된 저장탱크와 배관계통의 품질은 거의 동등하여 하나의 탱크나 배관에서 문제가 발생되면 나머지 시설에서도 순차적으로 유사한 문제가 발생되고, 시설이 내구연한에 도래할수록 그 경향이 뚜렷해지므로, 일련의 시설계통에서 누출이 발생된 경우에는 검사주기를 점차 단축하여 적용하는 것을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서 검사방식에 따른 점검결과를 보면, 업소단위의 부적합률에서는 58.9%와 22.5%, 저장탱크에 대한 검사에서 23.1%와 1.6%, 주입배관의 경우 4.1%와 0.5%, 주유 배관의 경우 5.5%와 4.1% 등 직접법으로 점검한 경우가 간접법에 비해 현저히 높아, 간접법으로만 점검을 지속하는 경우 그 차이만큼 누출을 방치하는 결과가 초래되는 것으로 나타났다. 이와 같은 문제를 해소하기 위해서는, 일정 주기마다 반드시 직접법으로 점검을 실시토록 하거나 직접법과 간접법을 교차하여 적용토록 개선할 필요가 있다. 비파괴검사에서 부적합 된 저장탱크를 결함의 유형별 분류한 결과 기공 또는 미용접 등 제작하는 과정에서 발생되는 선천적 결함으로 부적합 된 것이 약 20%에 이르고 있는데, 이는 시설의 노후화로 인한 두께미달과 국부부식 등의 후천적 결함에 의한 불합격률 보다 높은 것이다. 이와 같은 선천적 결함은 당해 저장탱크를 제작할 당시의 기술수준과 점검제도 등에서 기인한 것으로 이를 해소하기 위해서는 차기의 누출검사를 반드시 직접법으로 실시하여 원천적 결함을 보수하도록 하고, 현재의 위험물안전관리법에 의한 탱크 성능시험기준을 개정하여 새로이 설치되는 저장탱크는 모두 비파괴시험을 실시하여 제작과정에서 발생된 결함이 제거되도록 하여야 한다. 검사를 실시하게 된 동기를 자체정밀조사와 법정누출검사로 분류하여 평가한 결과, 자체정밀조사에서의 부적합률이 법정누출검사에서의 부적합률에 비해 현저히 높게 나타났는데, 검사결과 부적합 되는 경우 수반되는 2차적인 부담을 회피하려는 심리가 크게 작용하고 있는 것으로 판단된다. 즉, 법정누출검사에서 부적합 되는 경우 행정관서로부터 받게 되는 시설에 대한 보완 및 재검사, 토양정밀조사 및 오염토양 정화 등 일련의 조치를 회피하기 위하여 검사를 취소하거나 즉시 보수를 행하여 재검사를 받도록 함으로서 검사결과가 왜곡되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 법정누출검사 결과 부적합된 시설에 대한 시정명령을 시설 보완과 재검사로 한정하여 특정토양오염관리대상시설의 소유자가 사실적으로 점검할 수 있도록 하고, 시설로부터 저장물질의 누출에 의한 부지의 오염은 소유주가 상황을 고려하여 자발적으로 사후조치를 하게 하거나 차기토양오염도 검사를 통해 오염여부를 확인하도록 부담을 완화 할 필요가 있다. 특정토양오염관리대상시설은 설치시기가 오래된 것 일수록 높은 부적합률을 나타내고 있다. 철판의 부식속도를 시설의 설치경과년수에 따른 평균최소두께의 추이에서 확인된 $0.1mm\;yr^{-i}$을 적용할 경우, 6 mm의 철판을 사용한 탱크는 위험물안전관리법상 탱크의 최소두께 (3.2 mm)에 이르기까지 이론상 내구연한은 28년으로서, 2012년 기준 내구연한을 초과한 시설이 7.3%에 이르고 있으며, 동시기에 설치된 주유배관 (표준두께 3.7 mm)의 경우 이론상의 잔존두께는 0.9 mm에 불과하다는 결론이다. 이와 같이 한계수명에 다다른 시설이나 이론상 내구연한을 초과한 시설에 대하여는 조속히 국가적 차원의 조사를 통해 그 실태를 파악하고 그 결과에 따라 폐쇄 또는 Upgrade 방안을 강구해야 한다.

사용자 로그 분석에 기반한 노인 돌봄 솔루션 구축 전략: 효돌 제품의 사례를 중심으로 (Implementation Strategy for the Elderly Care Solution Based on Usage Log Analysis: Focusing on the Case of Hyodol Product)

  • 이준식;유인진;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.117-140
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    • 2019
  • 고령화 현상이 가속화되고, 취약계층 노인과 관련된 다양한 사회문제가 제기됨에 따라 노인세대의 건강과 안전을 보호하기 위한 효과적인 노인 돌봄 솔루션의 필요성이 커지고 있다. 최근에는 노인 돌봄의 수단으로 첨단화된 ICT 기술을 탑재한 스마트 토이를 활용하고자 하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트 토이를 통해 기록되는 노인 행태에 대한 로그 데이터는 노인 돌봄 관련 정책 수립, 노인 돌봄 서비스 컨셉 기획 및 개발과 같은 분야에 정량적이고 객관적인 설명지표로써 활용 가치가 높을 것으로 전망된다. 그러나 현재까지 노인 돌봄 스마트 토이와 관련된 연구 중 스마트 토이를 통해 기록된 사용자 행동 로그에 주목하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 스마트 토이 사용자 행동 로그 데이터에 대한 분석을 중심으로, 노인 돌봄 솔루션의 사용자 경험 증진을 위한 효과적인 인사이트를 도출하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 사용자 프로파일링 기반 행태 분석과 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘 도출을 단계적으로 수행하였다. 분석 결과, 5개의 노인 생활관리 요인으로부터 노인집단 유형을 분류할 수 있는 2개의 중요한 차원을 도출하였으며, 도출한 차원에 근거하여 전체 노인 사용자를 3개의 유형으로 분류하고 유형별 스마트 토이 사용 행태 차이를 프로파일링 분석을 통해 확인할 수 있었다. 이후 스마트 토이 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘을 도출하기 위한 단계적 회귀분석을 수행하였으며, 스마트 토이와의 상호작용, 스마트 토이의 콘텐츠 사용, 스마트 토이가 관찰한 노인의 가정 내 활동 정도가 노인의 우울감 개선과 생활패턴 개선에 미치는 영향 및 이를 중재하는 경로로써 스마트 토이에 대한 사용자의 성능평가와 만족감의 역할을 밝혀내었다.

전이학습 기반 다중 컨볼류션 신경망 레이어의 활성화 특징과 주성분 분석을 이용한 이미지 분류 방법 (Transfer Learning using Multiple ConvNet Layers Activation Features with Principal Component Analysis for Image Classification)

  • 바트후 ?바자브;주마벡 알리하노브;팡양;고승현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.205-225
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    • 2018
  • Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.107-122
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    • 2017
  • 주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.