지원자 추적 시스템의 등장으로 온라인 채용이 활성화되면서 채용 사기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 이 연구는 온라인 채용 환경에서 채용 사기를 탐지할 수 있는 신뢰할 수 있는 모델을 개발하여 비용 손실을 줄이고 개인 사생활 보호를 강화하고자 한다. 이 연구의 주요 기여는 데이터를 탐색적으로 분석하여 얻은 통찰력을 활용하여 어떤 채용 정보가 사기인지, 아니면 합법적인지를 구분할 수 있는 자동화된 방법론을 제공하는데 있다. 캐글에서 제공하는 채용 사기 데이터 집합인 EMSCAD를 사용하여 다양한 단일 분류기 및 앙상블 분류기 기반 머신러닝 모델을 훈련하고 평가하였으며, 그 결과로 앙상블 분류기인 랜덤 포레스트 분류기가 정확도 98.67%, F1 점수 0.81로 가장 좋은 결과를 보이는 것을 알 수 있었다.
Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.
Various methods have been developed to predict the flight path of an air-launched weapon to intercept a fast-moving target in the air. However, it is also getting more challenging to predict the optimal firing zone and provide it to a pilot in real-time during engagements for advanced weapons having new complicated guidance and thrust control. In this study, a method is proposed to develop an optimized weapon engagement zone by the SCG (Scaled Conjugate Gradient) algorithm to achieve both accurate and fast estimates and provide an optimized launch display to a pilot during combat engagement. SCG algorithm is fully automated, includes no critical user-dependent parameters, and avoids an exhaustive search used repeatedly to determine the appropriate stage and size of machine learning. Compared with real data, this study showed that the development of a machine learning-based weapon aiming algorithm can provide proper output for optimum weapon launch zones that can be used for operational fighters. This study also established a process to develop one of the critical aircraft-weapon integration software, which can be commonly used for aircraft integration of air-launched weapons.
Pathology is the motor that drives healthcare to understand diseases. The way pathologists diagnose diseases, which involves manual observation of images under a microscope has been used for the last 150 years, it's time to change. This paper is specifically based on tumor detection using deep learning techniques. Pathologist examine the specimen slides from the specific portion of body (e-g liver, breast, prostate region) and then examine it under the microscope to identify the effected cells among all the normal cells. This process is time consuming and not sufficiently accurate. So, there is a need of a system that can detect tumor automatically in less time. Solution to this problem is computational pathology: an approach to examine tissue data obtained through whole slide imaging using modern image analysis algorithms and to analyze clinically relevant information from these data. Artificial Intelligence models like machine learning and deep learning are used at the molecular levels to generate diagnostic inferences and predictions; and presents this clinically actionable knowledge to pathologist through dynamic and integrated reports. Which enables physicians, laboratory personnel, and other health care system to make the best possible medical decisions. I will discuss the techniques for the automated tumor detection system within the new discipline of computational pathology, which will be useful for the future practice of pathology and, more broadly, medical practice in general.
최근 정보화 사회에서는 단순 암기보다는 문제 해결 능력과 종합적인 사고력을 바탕으로 창의적인 생각을 할 수 있는 인재를 요구한다. 이에 따라 교육과정도 학생들의 종합적인 사고력을 판단할 수 있는 서답형 문항을 늘리는 방향으로 변하고 있다. 그러나 서답형 문항의 경우 채점자의 주관에 의존하여 채점이 진행되기 때문에, 채점 결과의 일관성을 확보하기 어렵다는 단점이 있다. 이런 점을 해결하기 위해 해외에서는 기계학습을 이용한 자동채점 시스템을 채점 도구로 사용하고 있다. 한국어는 영어와 언어학적으로 다른 분류에 속하므로 영어권에서 사용하는 자동채점 시스템을 한국어에 그대로 적용할 수 없다. 따라서 한국어 체계에 맞는 자동채점 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기계학습 분류기의 예측확률과 만장일치 방법을 사용한 한국어 서답형 문항 자동채점 시스템을 소개하고, 자동채점 시스템을 이용한 채점 결과와 교과 전문가의 채점 결과를 비교하여 자동채점 시스템의 실용성을 검증한다. 본 논문의 실험을 위해 2014년 국가수준 학업성취도 평가의 국어, 사회, 과학 교과의 서답형 문항을 사용했다. 평가 척도로 피어슨 상관계수와 카파계수를 사용했다. 채점자가 개입했을 때와 개입하지 않았을 때의 상관계수 모두 0.7 이상으로 강한 양의 상관관계를 보였다. 이는 자동채점 시스템이 교과 전문가가 채점한 결과와 유사한 방향으로 답안에 점수를 부여한 것이므로 자동채점 시스템을 채점 보조도구로서 충분히 사용할 수 있을 것이다.
We introduce a lifetime assessment technique using deep learning algorithm with complex electrical parameters such as resistivity, permittivity, impedance parameters as integrated indicators for predicting the degradation of the organic molecules. The evaluation system consists of fully automated in-situ measurement system and multiple layer perceptron learning system with five hidden layers and 1011 perceptra in each layer. Prediction accuracies are calculated and compared depending on the physical feature, learning hyperparameters. 62.5% of full time-series data are used for training and its prediction accuracy is estimated as r-square value of 0.99. Remaining 37.5% of the data are used for testing with prediction accuracy of 0.95. With k-fold cross-validation, the stability to the instantaneous changes in the measured data is also improved.
Hassan, Fahad ul;Le, Tuyen;Le, Chau;Shrestha, K. Joseph
국제학술발표논문집
/
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
/
pp.304-311
/
2022
Construction inspection is a crucial stage that ensures that all contractual requirements of a construction project are verified. The construction inspection capabilities among state highway agencies have been greatly affected due to budget reduction. As a result, efficient inspection practices such as risk-based inspection are required to optimize the use of limited resources without compromising inspection quality. Automated prioritization of textual requirements according to their criticality would be extremely helpful since contractual requirements are typically presented in an unstructured natural language in voluminous text documents. The current study introduces a novel model for predicting the risk level of requirements using machine learning (ML) algorithms. The ML algorithms tested in this study included naïve Bayes, support vector machines, logistic regression, and random forest. The training data includes sequences of requirement texts which were labeled with risk levels (such as very low, low, medium, high, very high) using the fuzzy logic systems. The fuzzy model treats the three risk factors (severity, probability, detectability) as fuzzy input variables, and implements the fuzzy inference rules to determine the labels of requirements. The performance of the model was examined on labeled dataset created by fuzzy inference rules and three different membership functions. The developed requirement risk prediction model yielded a precision, recall, and f-score of 78.18%, 77.75%, and 75.82%, respectively. The proposed model is expected to provide construction inspectors with a means for the automated prioritization of voluminous requirements by their importance, thus help to maximize the effectiveness of inspection activities under resource constraints.
본 논문은 스마트 팩토리의 중요 요소인 무인반송차(AGV)를 자율 주행시키기 위해 오픈 소스 자율 주행차 시뮬레이터인 udacity를 이용해 머신 러닝시키는 시스템을 개발하였다. 공장의 운행 루트를 자율주행 시뮬레이터의 전경으로 가공하고, 3개의 카메라를 부착시킨 AGV를 운행시키면서 머신 러닝시킨다. AGV를 주행하여 얻어진 여러 학습 데이터를 통해 도출된 결과들을 각각 비교하여 우수한 모델을 선정하고 운행시킨 결과 AGV가 정해진 운행 루트를 정확하게 주행하는 것을 확인하였다. 이를 통해, 가상 운행 환경에서 저비용으로 AGV 운행 학습이 가능하다는 것을 보였다.
The amount of malware increases exponentially every day and poses a threat to networks and operating systems. Most new malware is a variant of existing malware. It is difficult to deal with numerous malware variants since they bypass the existing signature-based malware detection method. Thus, research on automated methods of detecting and processing variant malware has been continuously conducted. This report proposes a method of extracting feature data from files and detecting malware using machine learning. Feature data were extracted from 7,000 malware and 3,000 benign files using static and dynamic malware analysis tools. A malware classification model was constructed using multiple DNN, XGBoost, and RandomForest layers and the performance was analyzed. The proposed method achieved up to 96.3% accuracy.
Aich, Satyabrata;Chakraborty, Sabyasachi;Joo, Moon-il;Sim, Jong Seong;Kim, Hee-Cheol
한국정보통신학회:학술대회논문집
/
한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
/
pp.281-282
/
2019
In recent years welfare of animals is the biggest challenge because animals, especially dogs are widely recognized as pet as well as they are using as service animals. So, for the wellbeing of the dog it is necessary to perform objective assessment to track their behavior in everyday life. In this paper, we have proposed an automatic behavior assessment system for dogs based on a neck worn and tail worn accelerometer and gyroscope platform, and data analysis techniques that recognize typical dog activities. We evaluate the system based on the analysis of 8 behavior traits in 3 dogs, incorporating 2 breeds of various sizes. Our proposed framework able to reproduce the manual assessment that is based on the video recording which is treated as gold standard that exhibits the real-life use case of automated dog behavior analysis.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.