• 제목/요약/키워드: 알고리즘화

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서울 지역 지상 NO2 농도 공간 분포 분석을 위한 회귀 모델 및 기계학습 기법 비교 (Comparative Assessment of Linear Regression and Machine Learning for Analyzing the Spatial Distribution of Ground-level NO2 Concentrations: A Case Study for Seoul, Korea)

  • 강은진;유철희;신예지;조동진;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_1호
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    • pp.1739-1756
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    • 2021
  • 대기 중 이산화질소(NO2)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO2 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO2 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로 MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO2 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO2 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

주부의 연령대별 농식품 소비 특성 비교 (Comparison of Housewives' Agricultural Food Consumption Characteristics by Age)

  • 홍준호;김진실;유연주;이경희;조완섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.83-89
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    • 2021
  • 라이프스타일이 빠르게 변화하고 있고, 식생활과 식품가공 기술의 발전에 따라 가구별로 식품 소비패턴이 매우 다양하다. 본 논문은 가구 단위의 농식품 구매 정보를 담고 있는 농촌진흥청이 구축하고 있는 소비자 패널 데이터의 식품군을 재분류하고 농식품 소비행위 주체인 패널 대표자의 연령대별로 그룹화하여 농식품 소비 특성 비교를 하였다. 연령대 구분의 기준은 대사질환 유병률로 20% 이상인 60대 이상 그룹과 10% 미만인 30~40대 그룹으로 나누었다. LightGBM 알고리즘을 사용하여 30~40대와 60대 이상의 식품 소비패턴의 차이를 분류 분석한 결과 정밀도는 0.85, 재현율은 0.71, F1_score는 0.77로 나타났다. 변수중요도의 결과는 과자류, 엽경채나물류, 조미채류, 과채류, 수산물류 순이었으며, SHAP 지표의 상위 5개 값은 과자류, 수산물류, 조미채류, 과채류, 엽경채나물류 순이었다. 이상치에 민감한 평균을 대신한 중앙값으로 소비패턴을 이진 분류한 결과 과자류의 경우 30~40대가 60대보다 두 배 이상 높은 것을 알 수 있었다. 이외의 변수에서도 30~40대와 60대 이상 사이에서 유의미한 차이를 보였다. 연구 결과 30~40대는 60대보다 과자류를 두 배 이상 소비하는 패턴을 보였으며, 60대의 경우 30~40대보다 수산물, 조미채류, 과채류, 엽경채나물류를 두 배 이상 섭취하였다. 상위 5개 품목 외에도 밀가공식품인 과자, 빵류, 면류에서 30~40대의 소비가 높았으며, 이는 60대의 식품 소비패턴과 차이를 보였다.

공간 마스킹을 이용한 적응적 디지털 워터 마크 (An adaptive digital watermark using the spatial masking)

  • 김현태
    • 정보보호학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.39-52
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    • 1999
  • 본 논문에서는 저작권 보호를 위한 워터마크 내장 방법으로 공간 스케일 변수를 사 용한 공간 마 스킹 방법을 제안한다. 일반적으로 워터마크 알고리즘에서영상에 삽입되는 워터마크의 크 기가 클수록 삽입된 워터마크는 여러 가지 변형에 강인하게 되지만 워터마크된 영상의 화질을 보장하기 어렵다. 반 대로 워터마크의 크기가 작게 되면 양질의 영상을 얻을수 있으나 삽입된 워터 마크의 강인 성을 보장할 수 없는 서로 상반되는 특성을 가지고 있다. 따라서 워터마크의 강인성과 영상의 화질 사이 의 타협점을 구하는 것은 매우 어렵다, 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 공간 마스킹을 사용하였다. 즉 대역 확산 기법으로 워터마크된 영상에 공간 마스킹을 하므로써 텍스쳐 영역과 같은 워 터마크가 인 간시각에 민감하지 않지만 압축 손실이 일어나는 복잡한 영역에서는 압축손실과 같은 일반 적인 영상 처 리에 강하도록 공간 마스킹으로 워터마크의 크기를 크게 하였으며 워터마크를 삽입하기 어 려운 즉 노이 즈에 민감하지만 압축 손실과 일반적인 영상 처리에 강한 평탄 영역에서는 워터 마크 삽입 으로 인한 화 질저하를 방지하기 위해 공간 마스킹으로 워터 마크의 크기를 작게 해 워터마크 삽입으로 인한 화질저 하를 방지하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 워터마킹 기법은 워터마크된 영상이 공간 마 스킹에 의해 워터마크의 크기를 조절할 수 있어 영상의 질과 워터마크의 강인성 모두를 만족할수 있 다. 그리고 본 논문에서 제안한 워터마킹 방법이 손실 압축(JPEG)과 잡음 그리고 축소 및 확대 클리핑 (Clipping) 컬류 션(Collusion)등과 같은 신호처리에 강인함을 실험을 통해 입증하였다. In this paper we propose a new watermarking technique for copyright protection of images. The proposed technique is based on a spatial masking method with a spatial scale parameter. In general it becomes more robust against various attacks but with some degradations on the image quality as the amplitude of the watermark increases. On the other hand it becomes perceptually more invisible but more vulnerable to various attacks as the amplitude of the watermark decreases. Thus it is quite complex to decide the compromise between the robustness of watermark and its visibility. We note that watermarking using the spread spectrum is not robust enought. That is there may be some areas in the image that are tolerable to strong watermark signals. However large smooth areas may not be strong enough. Thus in order to enhance the invisibility of watermarked image for those areas the spatial masking characteristics of the HVS(Human Visual System) should be exploited. That is for texture regions the magnitude of the watermark can be large whereas for those smooth regions the magnitude of the watermark can be small. As a result the proposed watermarking algorithm is intend to satisfy both the robustness of watermark and the quality of the image. The experimental results show that the proposed algorithm is robust to image deformations(such as compression adding noise image scaling clipping and collusion attack).

ICT기술을 활용한 곤충스마트팩토리팜의 현황과 미래 (Current status and future of insect smart factory farm using ICT technology)

  • 석영식
    • 식품과학과 산업
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    • 제55권2호
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    • pp.188-202
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    • 2022
  • 최근 곤충산업은 애완곤충, 천적 등 산업에서 사료, 식용, 약용곤충으로 그 활용범위가 확대되면서 곤충 원료의 품질관리에 대한 요구가 커지고 곤충 제품의 안전성 확보에 관심이 높아지고 있다. 전세계 곤충산업 시장은 많은 소규모 농가형 기업과 소수의 대기업으로 구성되어 있으며 전통적인 수작업 사육에서 고도로 자동화되고 기술적으로 진보된 플랜트형 사육 등 다양한 기술 수준의 사육형태가 존재한다. 산업규모가 확대되는 과정에서 사육환경의 설계는 온습도, 공기질 조절과 병원체 및 기타 오염 물질의 전파를 방지하는 것은 중요한 성공 요인이 되며 사육에서 부화, 사육, 가공에 이르기까지 생산의 안전성을 유지하기 위해서 통일된 운영시스템 아래 통제된 환경이 필요하다. 따라서 곤충의 생육과 사육환경의 빅데이터화 된 데이터베이스를 기반으로 외부 환경 변화에도 안정적인 사육환경 유지가 가능하고 곤충성장에 맞추어 사육환경을 제어하며 노동력 감소와 생산성 향상을 이루기 위한 ICT 기반 곤충 스마트팩토리팜의 설계 및 운용알고리즘을 개발하는 것은 곤충산업 발전의 필수 선결조건이 되고 있다. 특히 유럽 상업용 곤충사육시설은 상당한 투자자의 관심을 받아 곤충 회사가 대규모 생산시설로 건설하고 있는데 이는 EU가 2017년 7월 물고기양식 사료원료로 곤충 단백질의 사용을 승인한 후 가능해졌으며 이를 기반으로 곤충산업의 식용, 의료 등 다른 분야도 첨단기술을 접목하는 현상이 가속화되었다. 외국 곤충산업은 주로 전세계 식품 생산량의 30%에 이르는 소비 전 폐기물이라고 불리는 식품회사의 생산과잉 원료 등을 업사이클링을 통해 재활용생태계를 형성하는데 반해 우리나라는 가정 및 가게에서 발생하는 음식물폐기물 또는 농산물 가공부산물을 주로 이용한다는 점에서 사료 수집과 영양성분 유지, 위생 등 지속가능한 산업생태계를 이루는 데 어려움을 겪고 있다. 또한, 각 곤충 종은 고유하고 특정 사육기술을 요구하고 있다는 점을 감안할 때 곤충사육자는 각기 다른 종별 접근 방식을 채택해야 하는데 대부분의 곤충기업은 여전히 소규모로 운영되며 특히 농가형 기업의 경우 지식과 경험이 도제식으로 전승되는 경우가 많아 표준화되고 규격화된 사육기술이 유지되기 어려운 반면, 일부 곤충 기업은 대규모 사육시설에 스마트 통합 제어시스템을 도입하여 먹이주기, 물주기, 취급, 수확, 청소 시스템, 가공, 품질관리, 포장 및 보관과 같은 곤충 생산과 관련된 요소가 최적화된 사육 환경과 사육프로세스로 표준화되어가는 모습을 보이고 있으며 심지어 일부 유럽기업은 AI기술로 구동되는 완전 자율 모듈식 곤충시스템으로 사육 유지관리를 하고 있는 사례도 등장하기 시작하였다. 향후 전세계 곤충산업은 공급업체로부터 알이나 작은 유충을 구입하고 곤충을 성숙시키기까지 애벌레의 비육 즉 생산원료에 중점을 두는 시스템과 알을 낳고 수확하고 유충의 초기 전처리에 이르기까지 전체 생산 과정을 다루는 시스템, 곤충 유충 생산의 모든 단계와 제분, 지방 제거 및 단백질 또는 지방 분획 등 추가 가공 단계를 다루는 대규모 생산시스템 등으로 점점 세분화할 것으로 본다. 우리나라에서도 인공지능 및 ICT 첨단기술을 활용한 곤충스마트팩토리팜 연구 및 개발 등이 가속화되고 있어 곤충이 기존 사료, 식품 뿐만 아니라 천연 플라스틱 또는 천연성형소재 등 2차산업의 탄소제로 소재로 활용할 수 있도록 특정 종 육종과정 단축이나 기능성 강화를 위한 사육제어가 가능하도록 곧 곤충 스마트팩토리팜 한국형 맞춤사육시스템이 등장할 수 있을 것으로 보이며, 특히 곤충 제품의 지속 가능성을 높이기 위해 사료 및 자원 사용에 대한 통합 소프트웨어 접근 방식을 개발하는 것에 중점을 두고 진행되고 있다.

경제적, 산업구조적, 문화적 요인을 기반으로 한 주요 국가의 한국 품목별 수입액 예측 모형 개발: 한국의, 한국에 대한 문화적 요인을 중심으로 (Development of the forecasting model for import volume by item of major countries based on economic, industrial structural and cultural factors: Focusing on the cultural factors of Korea)

  • 전승표;서봉군;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.23-48
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    • 2021
  • 한국경제는 지난 수십년간 정부의 수출전략정책에 힘입어 지속적으로 경제 성장을 이룩해왔으며, 수출의 증가는 경제의 효율성 향상, 고용창출, 기술개발 촉진 등 우리나라의 경제 성장을 견인하는 주도적인 역할을 해왔다. 전통적으로 우리나라 수출에 영향을 미치는 주요 요인은 크게 경제적 요인과 산업구조적 요인이라는 두가지 관점에서 찾아볼 수 있다. 첫번째, 경제적 요인은 환율과 글로벌 경기 변동과 관련된 것으로서, 환율이 우리나라 수출에 미치는 영향은 환율 수준 및 환율 변동성에 따른 영향으로 나누어 살펴볼 수 있으며, 글로벌 경기 변동은 세계 수입 수요에 영향을 미쳐 우리나라 수출을 좌우하는 절대적 요인으로 볼 수 있다. 두 번째, 산업구조적 요인은 국제 분업화의 둔화, 중국의 특정 수입품 자국내 대체 증가, 수출 주력 산업의 해외생산 형태 변화 등 산업이나 제품에 따라 발생한 고유한 특징이다. 가장 최근 글로벌 교류와 관련된 연구들을 살펴보면, 경제적 요인 및 산업구조적 요인과 더불어 문화적인 측면이 중요함을 여러 문헌에서 피력하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 각국의 한국 수입액 예측 모형에 문화적 요인을 함께 반영하여 예측 모형을 개발하고자 하였으며, 구체적으로 문화적 요인이 수입액에 미치는 영향을 PUSH-PULL 프레임워크 관점에서 반영해보고자 하였다. PUSH 관점은 한국이 자신의 브랜드를 개발하고 적극 홍보하는 관점으로 K-POP, K-FOOD, K-CULTURE 등으로 대표되는 한국의 브랜드에 대한 각국의 관심 정도로 정의할 수 있다. 또한, PULL 관점은 각 국가의 국민들의 문화적, 심리적 특징으로 해당 국가의 지배체계, 남성성, 위험 회피성, 시간에 대한 단기/장기 지향성 등으로 대표되는 각 국의 문화 코드로서 한류문화를 얼마나 수용할 성향을 띄고 있는지로 정의할 수 있다. 본 연구에서 제시한 최종 예측 모델의 고유한 특징은 Design Principle에 기반하여 설계한 것인데, 1) 신규로 추가한 데이터 소스를 통해 한국에 대한 관심 및 문화적 특성이 반영될 수 있는 모형으로 구축하였고, 2) 경제적 요인 등의 변화와 품목 및 국가 Code를 입력하면 예측값을 바로 불러올 수 있도록 실용적으로 편의성 있게 설계하였으며, 3) 이론적으로도 의미 있는 결과를 도출하기 위해서 입력과 목표 변수간의 관계를 해석 가능한 알고리즘을 중심으로 설계하였다는 점이다. 본 연구는 기술적 측면, 경제적 측면, 정책적 측면에서 의미 있는 시사점을 제시할 수 있으며, 수입액 예측 모형을 활용하여 중소·중견기업의 수출 지원 전략에 의미 있는 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

KOMPSAT-3/3A 영상 기반 하천의 탁도 산출 연구 (A Study on the Retrieval of River Turbidity Based on KOMPSAT-3/3A Images)

  • 김다희;원유준;한상명;한향선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1285-1300
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    • 2022
  • 탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.

초등학교에서 속력 관련 단원의 교육과정 및 교과서 내용 구성에 관한 논의 (Composition of Curriculums and Textbooks for Speed-Related Units in Elementary School)

  • 전영석
    • 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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    • 제41권4호
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    • pp.658-672
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    • 2022
  • 초등학교 과학에서 속력 관련 단원의 독특한 교수·학습 곤란은 주로 학생의 수학적 사고력 및 속력의 측정과 관련된 절차적 지식의 부족에 기인한 것으로, 교육과정 및 교과서는 이점을 고려하여 구성할 필요가 있다. 속력 단원의 교육과정 및 교과서 내용 구성과 관련된 시사점을 얻기 위하여 2007 개정 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지 3개 교육과정 및 이에 따른 교과서의 속력 관련 단원의 구성 체계와 내용을 살펴보고, 선행 연구에 비추어 적절성을 분석하였다. 분석 결과를 통해 현재의 내용 구성은 이동 거리와 시간 및 속력 사이의 입체적인 관계를 파악하기 보다는 암기에 의한 기계적 알고리즘을 통해 물체의 속력만을 계산할 위험이 있어 이중 수직선과 같은 시각화 모형 및 간단한 수를 활용하여 속력의 의미를 단계적으로 학습할 수 있도록 재구성할 필요가 있다는 점을 밝혔다. 또한 조사를 통해 얻은 자료를 이용하여 물체의 운동을 해석하는 활동보다는 실제 운동하는 물체의 이동 거리와 걸린 시간을 직접 측정하여 그래프로 나타내고 분석하도록 함으로써 과정 기능 등 탐구 수행 능력을 향상시키는 것의 필요성에 대해 논의하였다. 마지막으로 적용 차시에서 현재의 교육과정과 교과서에서는 일상생활과의 연계를 강조하고 있지만 단원의 주된 학습 내용인 운동학과는 다소 다르게 동역학과 관련된 내용을 다루고 있어 학습한 내용을 익히고 활용할 수 있도록 속력과 관련된 사례를 중심으로 내용을 새롭게 구성할 필요가 있다는 점을 밝혔다. 새 교육과정 및 교과서에서는 학습하기 어렵고 지도하기 까다로운 내용을 제외하기 보다는 과학의 가치를 깨닫고 과학 학습을 향유할 수 있도록 핵심 주제를 체계적으로 깊이 학습할 기회를 제공할 것을 제안한다.

건강추천시스템(HRS) 연구 동향: 인용네트워크 분석과 GraphSAGE를 활용하여 (Research Trends of Health Recommender Systems (HRS): Applying Citation Network Analysis and GraphSAGE)

  • 장하렴;유지수;양성병
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.57-84
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    • 2023
  • 현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

인공지능 기반 음성비서 서비스의 지속이용 의도에 미치는 영향: 인공지능에 대한 신뢰와 프라이버시 염려의 상호작용을 중심으로 (Effects on the continuous use intention of AI-based voice assistant services: Focusing on the interaction between trust in AI and privacy concerns)

  • 장창기;허덕원;성욱준
    • 정보화정책
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    • 제30권2호
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    • pp.22-45
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    • 2023
  • AI 기반 음성비서 서비스 이용에 관한 연구에서는 서비스 이용 경험으로 인한 이용자의 신뢰 및 프라이버시 보호와 관련된 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 AI에 대한 개인의 신뢰와 온라인 프라이버시 염려가 AI 기반 음성비서의 지속적인 사용에 미치는 영향, 특히 상호 작용의 영향을 실증적으로 분석하는 것이다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 설문문항을 구성하고 응답자 405명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 인공지능에 대한 사용자의 신뢰와 개인정보보호 관심이 인공지능 기반 음성비서 서비스 도입 및 지속 이용의도에 미치는 영향을 Heckman 선택모형을 이용하여 분석하였다. 연구의 주요 결과로 첫째, 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태는 기술수용 촉진요인인 지각된 유용성, 지각된 이용편의성, 사회적 영향에 의해 긍정적인 영향을 받았다. 둘째, 인공지능에 대한 신뢰는 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으나 지속 이용의도에는 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 프라이버시 염려 수준은 AI에 대한 신뢰와의 상호작용을 통해 지속적인 이용의도를 억제하는 효과(β=-0.153)가 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 디지털 정부를 구현하기 위한 거버넌스로서 기술에 대한 신뢰를 높이고 프라이버시에 대한 사용자의 우려를 완화할 수 있는 이용자 의견수렴과 조치를 통한 이용자 경험을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 이러한 수단으로서 인공지능 기반의 정책서비스를 도입할 때, 인공지능 기술의 적용 범위를 공론화 과정을 통해 투명하게 공개하고, 프라이버시 문제가 사후적으로 추적 및 평가될 수 있는 제도의 마련과 프라이버시의 보호를 고려한 알고리즘의 개발이 필요하다.

이물 객체 탐지 성능 개선을 위한 딥러닝 네트워크 기반 저품질 영상 개선 기법 개발 (Development of deep learning network based low-quality image enhancement techniques for improving foreign object detection performance)

  • 엄기열;민병석
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.99-107
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    • 2024
  • 경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.