• 제목/요약/키워드: 인공 링

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멀티 에이전트 에지 컴퓨팅 환경에서 확장성을 지원하는 딥러닝 기반 동적 스케줄링 (Deep Learning-Based Dynamic Scheduling with Multi-Agents Supporting Scalability in Edge Computing Environments)

  • 임종범
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권9호
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    • pp.399-406
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    • 2023
  • 클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.

가스배관망 작동상태 실시간 진단용 인공신경망 기반 모니터링 시스템 (A Monitoring System Based on an Artificial Neural Network for Real-Time Diagnosis on Operating Status of Piping System)

  • 전민규;조경래;이강기;도덕희
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제39권2호
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    • pp.199-206
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    • 2015
  • 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 배관이나 배관요소의 작동상태를 예측할 수 있는 진단방법을 제안한다. 입자영상유속계 기술을 이용하여 얻어진 배관의 검사부위의 진동에 의한 이동량을 인공신경망의 학습용으로 사용한다. 측정시스템은 카메라, 조명, 인공신경망이 탑재된 호스트컴퓨터로 구성된다. 구축된 모니터링시스템이 제대로 작동하는지 이미 알고 있는 진동원(2개의 휴대폰)에 대하여 적용하였다. 진동가속도의 최소값, 최대값, 평균값을 인공신경망의 학습에 사용해 본 결과, 평균값이 진동상태의 실시간 모니터링에 적합함을 확인하였다. 구축된 진단시스템은 실제 가스배관의 작동상태에 대하여 모니터링 가능함이 확인되었다.

텍스트 데이터의 정보 손실을 방지하기 위한 군집화 기반 언더샘플링 기법 (A Clustering-based Undersampling Method to Prevent Information Loss from Text Data)

  • 김종휘;신사임;장진예
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.251-256
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    • 2022
  • 범주 불균형은 분류 모델이 다수 범주에 편향되게 학습되어 소수 범주에 대한 분류 성능을 떨어뜨리는 문제를 야기한다. 언더 샘플링 기법은 다수 범주 데이터의 수를 줄여 소수 범주와 균형을 이루게하는 대표적인 불균형 해결 방법으로, 텍스트 도메인에서의 기존 언더 샘플링 연구에서는 단어 임베딩과 랜덤 샘플링과 같은 비교적 간단한 기법만이 적용되었다. 본 논문에서는 트랜스포머 기반 문장 임베딩과 군집화 기반 샘플링 방법을 통해 텍스트 데이터의 정보 손실을 최소화하는 언더샘플링 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해, 감성 분석 실험에서 제안 방법과 랜덤 샘플링으로 추출한 훈련 세트로 모델을 학습하고 성능을 비교 평가하였다. 제안 방법을 활용한 모델이 랜덤 샘플링을 활용한 모델에 비해 적게는 0.2%, 많게는 2.0% 높은 분류 정확도를 보였고, 이를 통해 제안하는 군집화 기반 언더 샘플링 기법의 효과를 확인하였다.

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웹 크롤링을 통한 개인 맞춤형 정보제공 애플리케이션 (Information-providing Application Based on Web Crawling)

  • 김주현;최정은;신우경;박민준;김태국
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.21-27
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    • 2024
  • 본 논문에서는 필터링(Filtering)과 웹 크롤링(Web Crawling) 기술을 이용하여 개인 맞춤형 실시간 정보제공 애플리케이션을 구현하였다. 구현한 애플리케이션은 사용자가 설정한 키워드를 웹페이지 내에서 사용자가 선택한 키워드를 기준으로 Jsoup 라이브러리를 통해 웹 크롤링을 수행하고, MySQL 데이터베이스에 저장한다. 저장한 데이터는 Flutter를 이용해 구현한 애플리케이션으로 사용자에게 제공한다. 또한 FCM(Firebase Cloud Messaging)을 이용하여 모바일 푸시 알람을 제공한다. 이를 통해 사용자는 원하는 정보를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있다. 또한 빅데이터가 생성되는 사물인터넷(Internet of things)에도 적용하여 사용자에게 필요한 정보만 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

준설토를 이용한 인공연안습지 조성 후 환경특성 변화

  • 박소영;이자연;이용민;김기섭;이병호;이인철;성기준
    • 한국환경과학회:학술대회논문집
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    • 한국환경과학회 2007년도 춘계 학술발표회 발표논문집
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    • pp.312-314
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    • 2007
  • 준설토를 이용하여 인공습지를 조성하는 기술을 개발하기 위한 기초연구로 준설토를 이용하여 인공습지 시험구를 조성하고 조성된 시험구 내 환경변화를 모니터링 하였다. 약 4개월에 걸친 모니터링 결과 준설토에 함유된 유기물의 함량은 시간이 지남에 따라 감소되었으며 미생물의 생균수는 점차적으로 증가되어 준설토를 이용한 인공습지 환경조성의 가능성을 확인할 수 있었다. 하지만 앞으로 다양한 항목에 대한 보다 지속적인 모니터링이 필요한 것으로 판단되었다.

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해양오염 모니터링 및 방제지원 시스템 설계

  • 양찬수
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.9-10
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    • 2009
  • 해상에서 선박사고에 의한 기름 유출 시, 기름의 위치, 변화과정, 이동 특성을 신속하게 파악하고 예측하는 것은 방제전략에 있어 필수적 요소이다. 따라서 사고 이후의 유출의 현황 정보의 수집은, '유출유 대응 매뉴얼'(IMO, 1988; ITOPF, 2008) 에서 가장 우선시 되고 있다. 일반적으로 유출유 탐지는 선박, 항공기 및 인공위성을 이용한 방법이 사용되고 있으며, 최근 인공위성기술의 발전에 따라, 국제유조선선주오염방지연맹(ITOPF)에서는 인공위성 원격탐사 기술 적용을 통한 유류 모니터링 적용을 권장하고 있다 (ITOPF, 2008). 허베이스피리트호 원유유출 사고는 2007년 12월 7일 아침 7시 6분경 서해안 만리포 북서쪽 10km 해상에서 크레인을 적재한 1만1800t급 바지선이 정박 중인 홍콩 선적 유조선 허베이 스피리트호(14만6000t급)와 부딪치면서 발생했다. 국내에서는 원격탐사를 이용한 기술지원체계가 갖춰져 있지 않기 때문에, 이번 사고의 경우에도 실질적인 지원이 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 원격탐사에 의한 유류오염 사고 시 유출유 탐지 및 추출 그리고 정보의 가시화 좌표화를 통해서 실질적인 방제지원시스템을 개발하기 위한 연구 개발의 중간보고를 하기 위한 것이다.

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모바일 애플리케이션을 활용한 시민참여 인공새집 모니터링 방안 연구 (A Monitoring for Citizen Participation in Artificial Nest Boxes Using Mobile Applications)

  • 김경태;이현정;김채영;김휘문;송원경
    • 한국환경생태학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.221-231
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    • 2023
  • 박새는 도시생태계 내 환경변화를 측정할 수 있는 생물지표종이자 대표적인 식충성 조류로 건전성 유지와 같은 중요한 역할을 맡고 있다. 연구자들은 박새과 조류의 번식생태 파악을 위해 인공새집 조사방법을 활용하고 있으나, 공간적·시간적 한계로 거시적 관점의 연구를 진행하기에는 어려움이 있다. 본 연구는 전문가 중심으로 수행된 기존 인공새집 모니터링이 갖는 한계를 벗어나고자 시민참여 인공새집 모니터링 프로젝트를 설계하였다. '수원시 앞마당 조류 모니터링단'은 시민조사원들의 자발적인 참여를 통해 경기도 수원시 내 녹지공간에 인공새집을 설치하고 박새과 조류의 번식생태를 관찰하는 프로젝트이다. 2021년 2월 9일부터 2월 22일까지 온라인 설문조사를 통해 참가자를 모집하였고, 시민조사원은 2021년 2월 23일부터 8월 31일까지 인공새집 설치부터 관찰까지 직접 수행하였다. 비전문가인 시민조사원들의 진입장벽을 낮추고 일관된 데이터를 수집하기 위해 모니터링 과정 전반에 대한 온라인 교육을 수행하였고 모바일 애플리케이션을 이용하여 인공새집 관찰기록을 수집하였다. 시민참여 인공새집 모니터링 프로젝트에는 98명의 시민조사원이 참여하였고 배포된 206개의 인공새집 중 175(84.95%)개가 수원시 내 녹지공간에 설치되었다. 설치된 인공새집 중 위치 좌표 생성 오류가 발생한 2건을 제외한 173(83.98%)개를 대상으로 시민과학 프로젝트 결과를 확인했다. 시민조사원으로부터 수집한 인공새집 관찰기록은 총 987회이며, 최솟값은 1회, 최댓값은 26회, 평균은 5.71±4.37회로 나타났다. 월별 인공새집 관찰 횟수는 2월 70회(7.09%), 3월 444회(44.98%), 4월 284회(28.77%), 5월 133회(13.48%), 6월 46회(4.66%), 7월 6회(0.61%), 8월 4회(0.41%)로 조사되었다. 설치된 173개의 인공새집 중 57개(32.95%)에서 조류의 이용을 관찰할 수 있었고 박새 12개소(21.05%), 곤줄박이 7개소(12.28%), 미동정 조류 38개소(66.67%)로 확인되었다. 본 연구는 박새과 조류의 번식생태를 조사방법으로 활용되는 인공새집 모니터링에 시민의 참여 가능성을 처음으로 검토한 연구로 향후 시민과학을 접목한 생태모니터링 설계의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

논에서의 지표배수량 산정을 위한 인공신경망기법 적용 (Application of an Artificial Neural Network for Estimating Drainage from Paddy Plots)

  • 안지현;강문성;송인홍;이경도;장정렬;송정헌
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.295-295
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    • 2012
  • 영농기간 동안 논에서의 유출량을 정량적으로 파악하기 위해서는 강우와 관개를 고려하여 논에서의 물수지를 파악하여야 한다. 효율적인 물수지를 분석하기 위해서는 관개량과 지표 유출량의 기작을 모니터링하는 것이 중요하지만, 지표 유출량의 경우 현장 관리나 영농 조건 변화 등에 따라 정확한 현장 자료 수집에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울대학교 지역시스템공학과에서 운영하고 있는 평택의 논 포장을 연구 대상지로 선정하여 영농기간 동안 모니터링을 실시한 뒤 논에서의 물수지에 요구되는 현장자료를 수집하였다. 모니터링을 통해 수집된 기초 수문 자료를 활용하여 물수지식에 적용한 뒤 논 포장에서의 지표 유출량을 산정하였다. 본 연구에서는 현장 모니터링을 통하여 수집된 담수심, 강우량, 관개량 자료와 증발산량 산정에 있어 보다 큰 영향을 미치는 기상자료를 활용하여 입력자료를 구축한 뒤, 인공신경망 모형을 이용한 지표 유출량 추정 모형을 구성하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 구축된 학습 자료를 이용하여 학습을 수행하여 매개변수를 결정하였고, 그 결과를 바탕으로 유출량의 모의치와 물수지식을 통하여 산정된 유출량 값을 비교하여 모형을 검증하고, 그 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제시된 모형은 지속적인 현장 모니터링과 이를 통하여 축적된 장기간의 수문자료를 활용하여 그 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

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논에서의 지표배수량 산정을 위한 인공신경망기법 적용 (Application of an Artificial Neural Network for Estimating Drainage from Paddy Plots)

  • 안지현;강문성;송인홍;이경도;장정렬;송정헌
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.460-460
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    • 2012
  • 영농기간 동안 논에서의 유출량을 정량적으로 파악하기 위해서는 강우와 관개를 고려하여 논에서의 물수지를 파악하여야 한다. 효율적인 물수지를 분석하기 위해서는 관개량과 지표 유출량의 기작을 모니터링하는 것이 중요하지만, 지표 유출량의 경우 현장 관리나 영농 조건 변화 등에 따라 정확한 현장 자료 수집에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울대학교 지역시스템공학과에서 운영하고 있는 평택의 논 포장을 연구 대상지로 선정하여 영농기간 동안 모니터링을 실시한 뒤 논에서의 물수지에 요구되는 현장자료를 수집하였다. 모니터링을 통해 수집된 기초 수문 자료를 활용하여 물수지식에 적용한 뒤 논 포장에서의 지표 유출량을 산정하였다. 본 연구에서는 현장 모니터링을 통하여 수집된 담수심, 강우량, 관개량 자료와 증발산량 산정에 있어 보다 큰 영향을 미치는 기상자료를 활용하여 입력자료를 구축한 뒤, 인공신경망 모형을 이용한 지표 유출량 추정모형을 구성하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 구축된 학습 자료를 이용하여 학습을 수행하여 매개변수를 결정하였고, 그 결과를 바탕으로 유출량의 모의치와 물수지식을 통하여 산정된 유출량 값을 비교하여 모형을 검증하고, 그 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제시된 모형은 지속적인 현장 모니터링과 이를 통하여 축적된 장기간의 수문자료를 활용하여 그 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

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딥러닝 기반의 주의환기 보상전략 시스템이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 생산성에 미치는 효과분석 (Effect Analysis of a Deep Learning-Based Attention Redirection Compensation Strategy System on the Data Labeling Work Productivity of Individuals with Developmental Disabilities)

  • 하용만;장종욱
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.175-180
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    • 2024
  • 본 논문에서는 딥러닝 기반의 주의환기 보상전략 시스템이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 생산성에 미치는 효과를 분석하였다. 연구 결과, 중재가 적용된 후 연구대상자 모두 자율작업 대비 작업 생산성에서 유의미한 향상이 관찰되었다. 특히 인공지능 기반의 중재가 적용되었을 때, 직무지도원 중재에 비해 상당한 향상을 보였다. 이러한 결과는 인공지능 기술이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 생산성 향상에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 본 연구는 발달장애인의 데이터 라벨링 작업에 인공지능 기술을 접목한 최초의 연구이며, 발달장애인의 직업훈련과 작업 생산성 증진을 위한 딥러닝 기술의 적용 가능성을 탐색하는 데 중요한 시사점을 제공하리라 본다.