고품질 비디오 스트리밍 요구에 따라 제한된 대역폭에서 높은 전송률이 필요하고, 트래픽 혼재 상황이 더 발생한다. 특히 실시간 영상 서비스를 제공 시 패킷 손실 및 비트 오류 확률이 더 크게 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간 서비스 품질향상을 위한 방법으로 FEC 기술의 한 종류인 랩터 코드가 어플리케이션 영역에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문에서는 랩터 코드를 활용하여 유사한 수준의 화질에서 전송 효율을 높이기 위한 다양한 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 기반 영상전송 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 신경망은 패킷 손실율(Packet Loss Rate), 비디오 인코딩 속도 및 전송속도를 입력으로 사용하고 랩터 FEC 파라미터와 패킷 크기를 출력으로 한다. 제안한 방법은 기존 멀티미디어 전송 기법과 유사한 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)에서 전송 효율을 최적화하여 평균 1.2% 높은 스루풋(throughput)을 보였다.
본 연구는 기업가정신의 구성요소인 혁신성, 위험감수성, 진취성이 창업교육을 매개변수로 하여 창업의지에 미치는 영향에 관하여 메타분석을 실시하였다. 창업의지에 영향을 미치는 선행연구들 중 2013년부터 2020년까지 국내에서 발표된 학술지 논문과 박사 및 석사 학위에서 양적연구로 판단되는 392편의 논문을 연구대상으로 선정하였다. 그 중에서 학위논문과 학술지 논문이 중복되는 28개를 제외하고, 상관계수 등 통계수치가 없어서 연구 자료로 활용하기에 미흡한 논문 312개를 제외하여 최종적으로 52편의 논문을 선정하였다. 최종 선정된 52편의 논문을 대상으로 변수에 대하여 우선 동질성에 대하여 검증하였다. 동질성 검증결과 혁신성, 위험감수성, 진취성, 창업교육 모두 이질성에 있어서 큰 효과를 보여 평균효과크기는 확률효과모형으로 분석하였다. 분석한 평균효과크기는 0.38~0.49로 4개 변수 모두 중간정도의 평균효과크기를 보였다. 평균효과크기에 대하여 forest plot로 분석한 결과 모두 정적인 결과를 보였으며 창업교육에 대한 funnel plot 분석 결과에서 출간오류가 비대칭으로 확인되어 창업교육에 대한 연구 자료가 전체를 대변할 수 없음을 보여주고 있다. 기업가정신과 창업의지에 대하여 창업교육을 매개변수로 하는 구조방정식 모형에서 혁신성과 위험감수성은 창업교육을 매개변수로 하여 창업의지에 영향을 미치고 있지만 진취성은 창업교육과는 관계없이 창업의지에 영향을 미치고 있었다. 다수의 연구결과에서 대학의 창업교육이 본질적 목적인 창업의지에 영향을 미치기 위해서는 이론과 실습을 병행하는 창업교육으로 개편되어야 하고 기업가정신 교육은 지속적이고 현장 중심교육으로 변해야 한다.
통신 경로 상에 위치한 인접 노드간의 오류 제어를 위해 window-controlled selective repeat ARQ 방식을 고려한다. 이 방식에서 전송될 패킷은 순환적 그리고 순차적으로 순차 번호를 부여받는다. 한편 송신 노드는 이전 window에 소속된 모든 패킷에 대해 긍정적 응답을 받을 때까지 새 window에 소속된 패킷을 전송할 수 없으며, 이러한 전송의 연기로 인해 throughput 및 지연 성능의 저하가 야기된다. 본 논문에서는 지연 성능을 향상시키기 위한 방안으로 프레임 내에서 순차 번호를 중복 사용하는 부수적 방식을 고려한다. 이러한 중복 규칙을 고정형, 임의형, 적응형으로 분류하여 범주별 중복 규칙을 제시하고 각 중복 규칙에 따른 지연 성능을 평가한다. 계량적 분석 결과로부터 순차 번호를 중복 부여하여 (특히 ADR-T2의 도입으로) 평균 패킷 지연 시간을 효과적으로 줄일 수 있음을 관찰한다. 또한 이러한 지연 성능의 개선은 국지적으로 최적인 window 크기를 만족할 수 있는 확률의 증가에 기인함을 규명한다.
Source로부터 송신된 신호는 무선 채널을 통하여 Destination에 전달된다. 하지만 이동하는 Destination이 Source의 Coverage를 벗어난 경우나 비록 Source의 Coverage 내의 음영 지역에 Destination이 존재하는 경우, Destination은 Source로부터 송신된 신호를 수신할 수 없고 통신을 할 수 없게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해 중계기가 사용된다. 이와 같이 중계기를 사용하는 시스템을 다중 홉 중계 (Multi-hop Relay) 시스템이라 한다. 그런데 다중 홉 중계 시스템에서는 서로 다른 시스템용 중계기의 Coverage가 겹치는 경우가 발생할 수 있고, 이 부분에 Destination이 존재하는 경우 Destination에는 간섭이 발생한다. 본 논문에서는 다중 홉 중계 시스템에서 발생 할 수 있는 동일 채널 간섭 (CCI : Co-Channel Interference) 제거 방법에 관해 연구하였다. 간섭 제거 방법은 우선 Zero Forcing (ZF) 또는 Minimum Mean Square Error (MMSE) 개념을 적용한 선형 수신기를 이용하여 간섭을 제거한 후, 정렬된 연속간섭제거 (OSIC : Ordered Successive Interference Cancellation) 알고리즘을 이용하여 추가적인 다이버시티 이득을 얻고 간섭 제거 성능을 향상시킨다. 무선 채널은 레일레이 (Rayleigh) 페이딩 채널을 고려하여 모의 실험을 하였으며, 시스템 성능은 비트 오류 확률 (Bit Error Probability) 측면에서 분석되었다.
동굴은 미지의 세계이고, 암흑의 신비로운 지하세계이기 때문에 우리 인간에게는 매우 흥미로운 공간이라고 할 수 있다. 그러므로 이러한 공간을 관광자원으로 활용하여 지역주민이 소득을 올리고, 청소년에게 탐험의 세계, 모험의 세계는 물론 자연학습의 현장으로 활용할 수 있게 하는 바람직한 경우도 있다. 그러나 이러한 경우 동굴이 개발되면 전자와 같은 긍정적인 면이 있는 반면에 동굴의 파괴, 오손 및 오염과 같은 악영향을 가져오게 되므로 동굴을 개발할 당시부터 악영향을 최소하기 위해서는 환경보전과 환경보호에 커다란 관심을 가져야 한다. 따라서 본 연구에서는 이제 동굴 개장이 2개월밖에 되지 않은 천곡동굴이 관광지로 개방됨으로써 나타나게 될 환경변화를 미리 살펴보고 그에 대한 대책을 마련하려고 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 천곡동굴의 경우 동굴 공간이 넓고 관광통로가 왕복통로로 되어 있어 체동인구가 2배가 되므로 많은 관광객의 출입시 동굴 내부의 기온이 상승하기 때문에 동시에 관람할 수 있는 적정 관람객 수를 조절해야 한다. 둘째, 천곡동굴은 개장 시일이 오래 경과하지 않았기 때문에 퇴적물의 파손이 전무하다고 할 수 있다. 따라서 이 상태를 계속 유지하기 위해서 동굴 내부에 관리인을 상주시킨다거나, 입동객의 소지품을 보관할 수 있는 장소를 마련하여 동굴퇴적물을 훼손할 수 있는 물건의 반입을 애초에 방지하는 방안도 필요하다고 본다. 마지막으로, 동굴 개발 당시 조명을 너무 가깝게 설치한 때문에 개방 후 얼마 되지 않았음에도 불구하고 몇 군데에서 녹색균류가 관측되고 있으므로 조명시설의 원거리 조정이나 간접조명 대책을 강구해야 한다.만 아니라 오류의 크기도 확률적으로 변하는 상황을 모형에 반영하여 보다 현실성있게 모형화하였다.균 6.5점(2-9점)으로 대체로 높게 나타났는데 이는 대중매체와 신문, 잡지류를 통한 지식의 정보가 많기 때문으로 생각된다 비만 정도에 따라서는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 5. 비만 정도와 상호간의 관계를 보면 BMI 수치가 높을수록 비만인 형제수가 많았으며, 자신의 비만 자각도도 높았다. 편식율은 비만 정도가 낮을수록 높았으며, 식품섭취 빈도 점수는 비만군에서 높았으나, 저녁식사 후 간식섭취는 BMI가 높은 군에서 하지 않는 비율이 더 높았는데 이것은 감수성이 예민한 여학생들이 자신의 외모에 대한 의식적인 노력으로 보인다. 이상과 같은 결과를 종합해 볼 때 중학교 여학생들은 학교수업을 중심으로 비교적 규칙적인 생활을 하고 따로 운동을 할 시간이 많지 않은 것으로 나타났다. 비만과 관련하여서는 유전적인 요인도 중요하지만 식습관 개선과 식품이 적절한 선택 등을 강조하여 연령과 생활환경에 맞는 영양교육이 필요하다고 본다.알 수 있으며, 현미 30% 첨가한 B2가 그 다음 순위로 선호되어, 백설기 제조에서 율무와 현미의 첨가량은 10%가 권장된다.농촌 지역 여고생보다 많이 섭취하였고, 탄수화물은 농촌지역 여고생이 대도시 지역 여고생에 비하여 유의적으로 많이 섭취하였다. 지역별 여고생의 에너지섭취 비율은 탄수화물 : 단백질 : 지방의 섭취 비율이 대도시 60.75% : 16.4% 22.9%이며, 중소도시가 62.7% : 15.7% : 21.5%,농촌이66.8% : 14. l% : 19.1%이었다. 영양지식의 정확도나 인지도는 영양소 섭취와 유의적인
2004년을 기준으로 전국 15개 지방공항 가운데 제주와 김포, 김해공항을 제외한 나머지 공항 들은 해마다 수십억 원의 적자를 내고 있는 실정이다. 지방공항들의 실패원인으로 수요예측 오류의 문제가 대두되어 왔다. 이에 소형 항공기를 이용해 정기서비스를 제공하는 저비용항공의 진입을 통해 소비자의 편의를 증진시키고 지방공항을 활성화해야 한다는 주장이 사회적인 공감을 얻고 있다. 따라서, 본 연구에서는 (1) 기존항공과 고속철도와 저비용항공 3자 사이의 고속교통통행수단 선택모형을 제시하고 (2) SP조사를 통하여 서울-대구간 저비용항공의 이용수요를 추정하고, (3) 추정모형을 설정하여 정책수단별 효과 분석을 실시하였다. 분석 결과, (1)서울-대구간 고속교통수단 선택에 있어서 저비용항공의 진입은 요금과 가격이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, (2)저비용항공의 요금이 KTX에 비해 훨씬 저렴한 38,000원 수준으로 정해질 경우에도 총통행시간이 KTX와 시간이 동일하게 소요되는 지역의 경우 저비용항공의 선택확률은 0.1 정도로 작게 나타나 통행수단 전환효과는 그리 크지 않을 것으로 분석되었다. (3)향후 서울-대구간 저비용항공 취항시의 요금은 38,000원${\sim}$44,000원 사이에서 결정되어야 할 것으로 보이며, 그 이상의 요금으로 결정될 경우 큰 수요를 기대하기 어려울 것으로 판단된다.
지능형 차량 네트워크(VANET)환경에서 메시지 인증은 필수적인 보안요소이다. 메시지 인증이 안전하게 이루어지기 위해서는 무결성, 가용성 및 프라이버시 보호기능을 갖추어야 하고, 다양한 환경에서의 효율성을 갖추는 것도 매우 중요하다. RAISE 스킴은 일반적으로 효율성을 보장하기 어려운 차량이 많이 밀집된 환경에서 효율적으로 메시지 인증을 하기 위해서 제안되었다. 하지만 RAISE 에서도 통신하는 차량이 많아질수록 전송되는 메시지의 크기가 차량 수에 비례하여 커지게 되어 오버헤드가 발생하므로 이를 줄일 필요성이 존재하고, 특정 공격에 취약한 약점도 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 차량 밀집환경에서 RSU(Road Side Unit)가 Bloom Filter를 통해 주변 차량들의 메시지를 적은 통신량으로 한번에 처리하고 전송할 수 있도록 하는 방법과 재생공격을 막는 타임스탬프의 사용을 통해 기존의 기법보다 더욱 안전하고 효율적인 스킴을 제안한다. 또한, 제안하는 스킴에 핸드오버 가능을 지원하여 차량이 다른 지역으로 이동하는 경우 불필요한 키교환을 하지 않도록 인증과정을 간소화시킨다. 그리고 오류가 일어날 확률을 시뮬레이션하고 통신량 계산 등의 분석을 통해 안전성과 효율성을 검증한다.
우리는 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 문제에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델의 예측 성능을 조사한다. 이를 위해 총 304편의 답안지로 구성된 실험 데이터 세트를 구축하였는데, 답안지의 주제는 직업 선택의 기준('직업'), 행복한 삶의 조건('행복'), 돈과 행복('경제'), 성공의 정의('성공')로 다양하다. 이들 답안지는 네 개의 점수 구간으로 구분되어 평어 레이블(A, B, C, D)이 매겨졌고, 총 11건의 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 구체적으로는 5개의 '직업' 답안지 점수 구간(평어) 예측 실험, 5개의 '행복' 답안지 점수 구간 예측 실험, 1개의 혼합 답안지 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 이들 실험에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델(KoBERT, KcBERT, KR-BERT)이 다양한 훈련 데이터로 미세조정되었다. 또 두 개의 전통적인 확률적 기계학습 분류기(나이브 베이즈와 로지스틱 회귀)도 그 성능이 분석되었다. 실험 결과 딥러닝 기반 한국어 언어모델이 전통적인 기계학습 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 KR-BERT는 전반적인 평균 예측 정확도가 55.83%로 가장 우수한 성능을 보였다. 그 다음은 KcBERT(55.77%)였고 KoBERT(54.91%)가 뒤를 이었다. 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀 분류기의 성능은 각각 52.52%와 50.28%였다. 학습된 분류기 모두 훈련 데이터의 부족과 데이터 분포의 불균형 때문에 예측 성능이 별로 높지 않았고, 분류기의 어휘가 글쓰기 답안지의 오류를 제대로 포착하지 못하는 한계가 있었다. 이 두 가지 한계를 극복하면 분류기의 성능이 향상될 것으로 보인다.
FTA 협정에 따른 특혜관세 적용은 FTA 역외국과 비교하여 상대적 관세인하 효과로 나타나고 이는 회원국 간 수출입 규모의 증가로 이어진다. FTA 관세 제도의 안정적인 활용을 위해서는 무엇보다 관세 당국의 교역 대상 상품에 대한 명확한 원산지 적용 및 적격 여부 판단이 전제되어야 한다. 본 연구는 관세청, 조세심판원 등 관세 당국의 조세행정 집행과정 중에 확인되는 결정문을 바탕으로 원산지검증 제도에 따른 불복청구 절차를 분석하였고, 이를 통해 과세전적부심사청구 불채택 건에 대한 재심청구 비율이 아시아 국가와 서구 사회에서 어떻게 다르게 나타나며, 쟁점 사항이나 검증당사자에 따라 재심청구 빈도나 기각률이 또한 어떻게 다른지에 대한 실증 분석을 실시하였다. 더불어, FTA 국가 간 원산지검증 불복 사례의 희소성 문제를 극복하기 위해 부트스트랩 기법을 활용하여 정량적 분석을 실시하였다. 본 논문의 시사점을 요약하면, 첫째, 서구와의 국제거래가 더 높은 재심청구율을 보인다는 가설을 검정하였고, 둘째, 원산지기준 충족 여부, 직접운송 여부, 인증수출자 여부, 품목분류 적정 여부가 핵심 쟁점 요인으로써 재심사 요구와 유의한 인과관계가 있음을 보였다. 셋째, 재심사 요구와 검증 그룹 간 유의성은 관계가 없음을 밝혔으며, 마지막으로, 품목분류오류는 기각률에 상당히 유의한 영향을 미쳐 관련 사건의 경우, 재심 청구에도 불구하고 기각이 될 확률이 상당히 높다는 실무적 함의를 도출하였다.
Byung-Il Yun;Dahye Kim;Young-Jin Kim;Medard Edmund Mswahili;Young-Seob Jeong
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권4호
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pp.21-29
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2023
본 논문에서는 인구 조사에서 산업 및 직업 코드를 자동 분류하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한다. 산업 및 직업 코드의 정확한 분류는 정책 결정, 자원 할당 및 연구를 위해 매우 중요하지만, 기존의 방식은 사람이 작성한 사례 사전에 의존하는 규칙 기반 방식으로 규칙 생성에 필요한 시간과 자원이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높다. 우리는 본 논문에서 통계 기관에서 사용하는 기존의 규칙 기반 시스템을 대체하기 위해 사용자가 입력한 데이터를 이용하는 인공지능 기반 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 여러 모델을 학습하고 평가하여 산업에서 86.76%의 일치율, 직업에서 81.84%의 일치율을 달성한 앙상블 모델을 개발하였다. 또한, 분류 확률 결과를 기반으로 프로세스 개선 작업도 제안하였다. 우리가 제안한 방법은 전이 학습 기술을 활용하여 사전 학습된 모델과 결합하는 앙상블 모델을 사용하였으며, 개별 모델과 비교하여 앙상블 모델의 성능이 더 높아짐을 보였다. 본 논문에서는 인공지능 기반 시스템이 인구 조사 데이터 분류의 정확성과 효율성을 향상시키는 잠재력을 보여주며, 인공지능으로 이러한 프로세스를 자동화함으로써 더 정확하고 일관된 결과를 달성하며 기관 직원의 작업 부담을 줄일 수 있다는 점을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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