본 연구는 빅데이터 품질 진단의 핵심 요소인 도메인 기반 품질 진단을 위한 도메인 자동 판별에 관한 연구다. 빅데이터의 가치와 활용도의 증가와 4차 산업혁명의 대두로, 법률, 의료, 금융 등 IT와 융합된 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하여 새로운 가치를 창출하려는 노력을 진행중이다. 하지만, 신뢰도가 낮은 데이터에 기반한 분석은 과정과 결과 모두에서 치명적인 문제를 발생하며, 분석 결과에 따른 판단 또한 신뢰하기 어려워 진다. 이처럼 신뢰도가 높은 데이터의 필요성 또한 증가하였지만, 데이터의 품질 확보에 대한 연구와 그에 대한 결과는 미비하다. 본 연구는 데이터 품질 향상을 위한 진단 평가의 핵심적 요소인 도메인 기반 품질 진단에서, 수작업으로 진행되었던 도메인 판별 작업을 머신러닝을 이용하여 자동화 함으로써, 작업시간을 단축하는 것을 목표로 한다. 데이터 베이스에 저장된, 도메인이 판별되어 있는 데이터의 특성에 관한 정보들을 추출하여 변수화하고, 이를 머신러닝을 이용하여 도메인 판별을 자동화 한다. 이를 빅데이터 품질 진단에 활용하고, 품질 향상에 기여하도록 한다.
현재 개발된 분산전원 단독운전 판별기법중 하나인 무효전력주입방식은 판별성능은 우수하나 정격의 $2.5{\sim}5%$의 무효전력을 주입하므로 계통전압에 고조파를 발생하여 전력품질을 저하하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 적은 양의 연속적인 무효전력을 주입하므로 전력품질 저하를 최소화하고 동시에 검출성능이 우수한 인버터연계방식 분산전원의 단독운전 판별기법을 개발하였다. 개발한 판별기법의 타당성을 검증하기위해 EMTDC 소프트웨어를 이용하여 전체시스템의 시뮬레이션모델을 개발하여 시뮬레이션을 실시하였다.
정부는 공공데이터의 품질 관리를 위하여 공공데이터 품질관리 수준평가를 진행하여 공공데이터 품질을 관리하고 있다. 파일 형식의 공공데이터를 진단 시 품질진단 담당자가 대량의 파일데이터를 필드명과 필드 내 데이터에 의존하여 수작업으로 도메인을 판단하여 진단한다. 때문에 품질진단의 정확성을 신뢰하기 어렵고 진단에 많은 시간이 소요된다. 본 논문은 파일형식의 공공데이터 품질진단의 정확성을 확보하고 진단 소요시간을 단축하기 위해 데이터 분포 통계를 이용한 CSV 형식의 공공데이터 도메인 판별 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 적용하면 공공데이터 품질의 정확성을 향상하고 진단 소비 시간을 단축시킬 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 프랜차이즈 패밀리레스토랑의 전략적 포지셔닝 맵을 그리고 실무적 시사점을 제공하는 것이다. 본 연구는 패밀리레스토랑 매출순위와 브랜드가치순위를 참고하여 다섯 곳의 브랜드(빕스, 아웃백스테이크하우스, 애슐리, TGI프라이데이스)를 선정하여 4곳 모두를 이용한 경험이 있는 성인을 대상으로 1500개의 자료를 수집하여 통계분석에 적절하지 않은 24개를 제외한 1476개의 자료를 최종분석에 사용하였다. 총 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 요인 분석을 통해 23개의 아이템으로 구성된 다섯 개의 품질 속성(종업원 서비스, 물리적 환경, 마케팅, 접근성, 음식 품질)을 추출하였다. 둘째, 판별분석 결과 4곳의 브랜드에 대한 서비스 품질 요인 중 판별력에 가장 큰 영향을 미치는 종업원 서비스, 접근성, 음식의 품질을 2차원으로 표시한 결과와 브랜드별 차이를 분석한 결과에서 아웃백스테이크하우스는 다른 패밀리레스토랑과 비교해 상대적으로 높은 평가를 얻은 반면, TGI프라이데이스와 애슐리는 대체적으로 평가가 낮게 나타났다. 따라서 TGI프라이데이스와 애슐리는 판별력이 높은 종업원의 서비스, 접근성, 음식의 품질 중 종업원의 서비스와 음식의 품질에 대한 차별화 전략을 구사하여야 할 것이며, 향후 새로운 가맹점을 개설 할 경우 접근성을 고려해야 할 것이다.
국민소득의 증대와 함께 소비자의 고품질 농축산물에 대한 수요와 관심이 날로 증가하고 있다 이에 따라 안전하며 고품질인 농축산물을 소비자에게 공급하기 위하여 안전한 농축산물의 생산, 신선도 유지를 위한 유통구조의 개혁, 품질 및 안전성 평가기술개발을 위한 노력이 보다 더 요구되고 있다. 소비자가 믿고 구매하기 위해서는 농축산물에 대한 품질보증이 필수적이며 이를 위해서는 신속하고 정확한 품질 및 유해물질의 판정기술 개발이 필요하다. 많은 농축산물에 있어서 주요 품질인자인 숙도 및 신선도의 변화는 휘발성 화학물질로 이루어진 냄새의 변화로 나타나므로 이를 측정하여 품질 및 안전성을 간접적으로 판정할 수 있다 기존의 냄새에 의한 품질 판정은 판별전문가에 의한 관능평가법 또는 GC(Gas Chromatography)나 GC/MS(Gas chromatograph mass spectrometer)에 의하여 주로 이루어져 왔다. 하지만, 관능평가법의 경우 판별전문가의 개인적인 차이, 피로, 건강상태 등에 따라 판정의 객관성이 떨어질 우려가 있고, GC나 GC/MS를 이용할 경우 냄새분석에 많은 시간과 노력이 소요되는 문제점이 있다. (중략)
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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pp.617-628
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1997
시계열 자료의 변이상태(transition status)에 대한 판별은 여러 분야에서 연구되고 있다. 하지만 변압기의 진동신호와 같이 특정한 시계열모형을 적합시키기 힘든 자료는 변이 상태에 대한 판별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 정상적인 변압기에서 발생하는 진동신호에 대하여 각 주기별 최대값, 자기상관계수 및 편자기상관계수 등의 경험적 표본분포를 연구한 후, 이를 이용한 관리도를 만들어 변압기 진동신호의 변이상태에 대한 판별을 하였다. 이 방법은 품질관리의 관리도 이론을 시계열자료에 응용한 것으로 비정상적인 변압기 진동신호의 판별에 만족스러운 결과를 가져왔다.
기업내부에 존재하는 비즈니스 룰은 정형화되고 집중화된 하나의 시스템으로 구축되어 있는 것이 아니라 여러 서브시스템이나 실무자의 경험속에 산재되어 존재한다. 산재되어 존재하는 비즈니스 룰을 정형화된 형태로 집중관리가 가능하도록 구축한 도구가 BRE(Business Rule Engine)이다. BRE는 비즈니스 룰 관리를 빠르고 용이하게 하여, 기업의 경쟁력 향상에 매우 효과적인 기여를 한다. 하지만 BRE도입시 고려해야 할 품질특성을 판단할 뚜렷한 기준을 가지고 있지 못 하기 때문에 고가의 솔루션인 BRE도입에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 국제 표준 ISO/IEC 9126를 기반으로 BRE가 갖추어야 할 품질특성을 정의하고 BRE 도입시 고려해야 할 품질특성을 판단할 수 있는 판별분석기법을 통해 BRE를 명확히 이해할 수 있는 품질평가모델을 제시함으로서 이러한 문제를 해결하고자 한다. 또한 본 연구의 결과는 실제 구축된 BRE 사례들에 대해 판별분석기법을 통해 검증하며, 검증된 품질평가모델의 활용방안을 제시한다.
Dead Link의 노출 최소화는 웹 검색 서비스의 품질 유지에 있어 매우 중요하다. 따라서 색인 내 Soft 404 오류의 정확한 판별은 필수적이지만, 리다이렉션 정보에 의존하거나 텍스트 혹은 HTML 자질 만을 고려하는 기존 방법의 활용만으로는 판별 가능한 Soft 404 오류의 유형이 한정될 수 있다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 보다 범용성이 높은 Soft 404 오류 판별 기술의 개발을 위해, 404 오류 안내 페이지 고유의 형태적 특성을 오류 판별에 사용할 것을 제안한다. 제안 방법은 오류 안내 문서의 형태적 특성을 이미지 인식 모형에 기반해 학습한 후 이를 Soft 404 오류 판별에 사용하며, 리다이렉션 등 특정 정보에 의존하는 기존 방법에 비해 보다 폭넓게 적용 가능하다는 장점이 있다. 실험에서 제안 방법은 87.6%의 정확률과 92.7%의 재현율을 기록하는 등 높은 인식 성능을 보였다.
본 논문에서는 생산현장에서 생산하는 Lead Pin을 생산근로자의 시각으로 품질을 검사하는 방법을 개선하기 위하여, 영상처리 알고리즘을 사용하여 자동으로 품질의 정ㆍ오판별을 검사하기 위한 실시간 영상처리방법을 제안한다. 먼저 영상정보의 실시간 취득을 위하여 C.C.D와 영상취득기(Image frame grabber : DT3153)를 사용하여 초당 30프레임(30 Frame/second)으로 영상을 취득할 수 있는 실시간 영상취득시스템을 구성하였으며, 이를 사용하여 Lead Pin의 영상을 취득하여 Lead pin의 형상을 나타내는 형상프로파일의 영상처리 알고리즘을 사용하여 연구를 수행하였다. Lead Pin의 정품과 비정품을 평가하기 위해 숙련된 작업자에 의해 판별된 정품 100개, 비정품 100개, 전체 200개의 인식대상 물체를 판별한 수행결과 정품을 정품으로 인식하여 판별한 경우는 97%, 비정품을 비정품으로 판별한 경우는 95%로 전체 인식률은 96%의 인식결과를 나타내었으며, 전체 오분류률은 4%를 나타냄을 알 수 있었다.
본 연구에서 csv포맷으로 구조화된 파일 데이터의 컬럼의 도메인을 자동 판별하는 방법을 제안한다. 데이터와 데이터 간 융합을 통해 새로운 데이터를 생성할 수 있고, 이들 새로운 데이터가 중요한 자원이 되기 위해서는 조인 되는 컬럼의 일관성이 유지되어야 한다. 데이터 품질을 측정하기 위한 방법 중의 하나가 도메인 기반 품질 진단 방법이다. 도멘인이란 각 컬럼의 성격을 규정하는 가장 광범위한 지표이므로 이를 자동으로 판별하는 방법이 필요하다. 기존의 연구에서는 관계형 데이터베이스의 도메인 자동 판별이 주로 연구 되었지만 본 연구는 파일데이터의 특성을 이용하여 도메인을 자동화 할 수 있는 모델을 개발하였다. 파일데이터의 도메인 판별을 특화하기 위하여 정규표현식을 이용하여 데이터를 단순화 하고 이를 패턴화 하였고, 컬럼명에 해당하는 데이터 헤더의 내용을 분석하여 사용된 접미사를 분석하여 파생변수로 사용하였다. 정규표현식과 접미사의 파생변수를 추가하였을 때 기존 방법인 87%의 정확도 보다 큰 95%의 정확도로 도메인을 자동 판별하는 결과를 도출하였다. 본 연구는 공공데이터 품질진단에 자동화 방법론을 제시하여 품질 측정 기간 및 인원을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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