• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1992년도 추계학술대회논문집
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• pp.26-32
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• 1992

세계적으로 항공기 사고의 통계적 분석에 의하면 항공기 운용자의 인적과실(Human error)로 인한 항공기 사고가 약 70% 이상으로 보고되고 있다. 항공기 운용자의 인적과실에 기인한 요인들 중에서 운용자의 작업량, 작업공간, 작업환경, 인체크기, 인체 생리, 인간 심리 및 습관 등을 항공기 설계단계에서 고려하지 못한 요인이 대부분이다. 일반적으로 항공기 비행품질(Flying qualities)의 영향을 주는 설계분야는 크게 세가지로 항공기 형상(Configuration), 조종체계(Control system)및 조종실 배치(Cockpit layout)로 분류된다. 이들 세가지 설계분야 중에서 조종실의 운용자 인간공학적인 요구 사항을 고려하지 않으면 항공기 운용성 품질중에서 삼분의 일이 감소될 수 있다. 그리고 항공기 개발시에 전담하는 항공기 설계 분야별로 구분하고 그 전담설계 부서들과 인간공학적 조종실 설계 전담 부서가 항공기 비행 품질 및 운용자 인적과실(Human error)에 미치는 영향을 분석하고 인간공학의 중요성을 강조한다. 항공기를 개발할때에 개발자는 그 항공기를 운용하는 운용자의 인체, 생리, 심리, 습관 등을 고려 하여 항공기 조종실의 인간공학적 최적화 설계 및 배치 (Design and layout)를 개발초기단계부터 항공기를 설계할때에, 그 항공기의 조종실 품질은 조종사가 항공기 비행 임무를 수행할때에 항공기 비행을 위한 용이한 정보 인식(Sencing), 용이한 정보 결심(Deciding) 및 용이한 조종(Manipulating)의 특성을 조종사에게 제공할 때 항공기 비행 품질이 좋아질 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.81-89
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• 2012

스마트러닝 품질은 전통적인 교육보다 복잡하고 다양한 요인으로 구성된다. 본 논문에서는 스마트러닝 품질을 콘텐츠, 시스템, 서비스측면에서 살펴보고 문헌연구와 표적집단면접법(FGI)에 의해서 스마트러닝 품질요인을 분류하였다. 설문조사는 리커트식 5점 척도에 의하여 사용자들이 품질요인의 만족도와 중요도를 상대적으로 평가하도록 하였다. 설문지는 39문항으로 구성하였으며 불성실하게 응답한 설문지 8부를 제외하고 112부가 최종분석을 위하여 활용되었다. 수집된 데이터는 SPSS 18.0을 활용하여 통계적으로 분석되었으며, 실증적 검증을 위해서 중요도-만족도 분석이 활용되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권4호
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• pp.79-99
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• 2010

e-비즈니스의 활성화로 기업과 조직에서 이해당사자 간의 데이터 교환이 활발해 짐에 따라, 신뢰성 있는 데이터의 확보 및 관리가 시급한 과제로 떠오르고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 데이터의 품질을 체계적으로 관리할 수 있는 프레임워크를 시나리오와 함께 제시한다. 데이터 품질 관리 프레임워크는 데이터 품질 모니터링, 데이터 품질 개선, 데이터 활용의 3단계로 구분되어 있으며 각 단계마다 3개씩, 총 9개의 프로세스로 구성되어 있다. 각 프로세스에는 필요성, 기능, 역할, 프로세스간의 관계가 명시되어 있다. 또한, 본 프레임워크를 현장에 직접 적용할 수 있도록, e-비즈니스에서 많이 사용되는 상품식별 및 분류 코드체계의 사례를 이용하여 업무 시나리오를 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.80-85
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• 2023

기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.653-662
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• 2022

최근 이미지와 같은 다차원의 복잡한 패턴 인식에 많이 사용하는 CNN(Convolutional Neural Networks)을 적용한 지문분류 방법이 다양하게 연구되고 있다. CNN 기반 지문분류 방법은 일반적으로 특징추출과 분류 단계로 나누어진 두 단계의 과정을 하나로 통합하여 실행할 수 있다. 따라서 CNN 기반 방법은 지문 이미지의 특징을 자동으로 추출할 수 있으므로, 처리 과정을 단축시킬 수 있는 장점이 있다. 또한 불완전하거나 품질이 낮은 지문의 특징을 다양하게 학습할 수 있으므로, 예외 상황의 특징 추출에 대해 유연성이 있다. 본 논문에서는 CNN 기반 지문분류연구동향을 파악하고, 실험 방법 및 결과 분석을 통해 향후 연구방향에 대해 논의하고자 한다.

• 산업진흥연구
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• 제2권2호
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• pp.45-52
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• 2017

본 연구는 현 품질명장들의 설문조사 분석과 독일의 마이스터제도, 일본 명공제도, 기능명장, 품질명장제도 고찰을 통하여 제도상 문제점을 도출하여, 품질명장제도 개선모형을 설정하였다. 첫째는 품질명장 선발분류 가이드 모형 설정하였으며, 둘째는 경험과 전문 기술이 이론과 접목을 위한 모형을 설정하였고, 셋째는 중소기업 경쟁력강화를 위한 품질명장 활용모형을 설정하였으며, 넷째는 향후 품질명장 되기 위한 기본적 모델을 제시하였다. 이러한 모델이 기대되는 효과로는 지식기반의 경제에서, 우수한 인재를 발굴과 육성 활용측면에서 품질명장은 각 분야에서 학문적 이론과 경험을 접목하여, 핵심적 전문기술과 지식, 최고의 기능 우수한 관리능력 및 참다운 인성보유자로 변혁적인 리더이자 전문가로써, 성과 창출로 기업경쟁력 향상과 후배 지도육성, 그리고 협력업체 지도로 혁신활동의 선봉장이 될 것이며, 중소기업 경쟁력강화를 위해서는 품질명장 정년퇴직 이후에도 제도적 보완으로 인재가 활용되어 중소기업의 기술축척과 배양이 가능 하리라 본다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.37-55
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• 2022

본 연구는 디지털 트윈국토 건물 데이터 품질 표준을 개발하기 위한 품질 항목 모델을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 3차원 공간정보 오류의 특징과 품질 표준 필요성에 대해 도출하였으며, 디지털 트윈국토 건물 품질 개발에 필요한 데이터 모델 표준과 공간정보 품질 표준에 대해 분석하였다. 이러한 내용을 토대로 디지털 트윈국토 건물 데이터의 품질 평가 범위, 품질 표준 확장 요소(기하 무결성, 기하 충실도, 위치 정확성, 시맨틱 분류 정확성) 및 품질 항목 모델(안)을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 디지털 트윈국토 건물 품질 항목모델은 디지털 트윈국토 품질 표준 개발은 물론 이와 관련된 다양한 디지털 트윈국토 공간정보표준 개발에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.132-144
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• 2017

대용량 지문 데이터베이스를 사용하는 지문인식 시스템에서 처리 속도와 정확성을 높이기 위해서는 지문을 클래스별로 카테고리화하는 지문분류 기술을 사용해야 한다. 지문분류 방법은 지문 융선으로부터 특징을 추출하고 지문 융선의 흐름과 형상에 따라 정의되어 있는 클래스를 기준으로 학습 및 추론 기법을 이용하여 분류한다. 기존에는 종이에 회전 날인하여 습득된 NIST 데이터베이스를 이용한 연구가 많이 수행되었지만, 지문인식 입력 센서를 이용한 자동화된 시스템이 보편화됨에 따라 FVC에서 공개한 지문 데이터와 같이 센서로부터 입력된 지문 이미지를 이용한 연구가 증가하고 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 지문분류 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 지문분류를 위한 특징 추출 및 분류 기술의 동향을 살펴보고 분류성능을 비교한다. 또한 센서 기반 지문 이미지의 다양한 품질을 고려한 지문분류 기술 연구의 필요성에 대하여 정리하고, 딥러닝 기술을 적용한 지문분류 방법을 분석해 봄으로써 지속적으로 사용이 증가되고 있는 대용량 지문 데이터베이스의 분류 기술 연구에 대한 성능향상에 보탬이 되고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권9B호
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• pp.577-588
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• 2007

인터넷의 성장은 다양한 응용 프로그램들의 발달을 야기 시켰으며, 그로 인해 모든 패킷을 동일하게 처리하는 현재의 최선지원 서비스 보다 나은 서비스를 제공할 것을 요구하고 있다. 따라서 차세대 인터넷 라우터들은 다양한 레벨의 품질보장 서비스를 제공하여야 한다. 품질보장 서비스를 제공하기 위해서는 모든 입력 패킷을 미리 정의된 룰에 따라 구분하는 패킷 분류가 실시간으로 수행되어야 한다. 패킷분류는 패킷에 포함된 여러 헤더 필드에 대하여 다양한 종류의 검색을 수행하여야 하며, 일치하는 룰들 중에서 가장 높은 우선순위를 갖는 룰을 찾아야 하는 다차원 검색이다. 영역분할을 사용한 사분트라이 구조는 근원지와 목적지 프리픽스를 2차원 트라이 구조로 저장하여 검색을 진행하는 좋은 알고리즘이나, 길이에 대하여 선형검색을 하는 방법이므로 좋은 검색 성능을 보이지 못한다. 본 논문에서는 사분트라이 구조에서 길이에 대하여 이진검색을 진행하는 새로운 패킷분류 알고리즘을 제안한다. 또한 패킷이 여러 개의 룰과 일치하였을 경우 가장 높은 우선순위를 가지는 룰을 선택한다는 특성을 이용하여, 사분트라이를 만드는 과정에서 우선순위를 고려하여 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다.

• 정보관리학회지
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• 제39권3호
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• pp.293-310
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• 2022

본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.