• 제목/요약/키워드: Automatic validation

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정보시스템 감리보고서의 문법적 오류에 대한 품질 향상 방안 (Quality Improvement Method on Grammatical Errors of Information System Audit Report)

  • 이돈희;이관형;문진용;김정준
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.211-219
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    • 2019
  • 정보시스템 감리 수행 시 반드시 필요한 절차, 기법, 방법론 등은 지속적으로 연구가 진행되고 있으며 이를 활용하는 감리인들은 감리 수행 시 감리보고서 표준화 및 품질 제고에 많은 도움을 받고 있다. 또한 정보시스템감리 수행의 최종 결과인 감리보고서는 "정보시스템의 효율적 도입 및 운영 등에 관한 법률(현행, 전자정부법)" 이 제정되면서 법적인 근거와 위상을 갖게 되었다. 따라서, 본 논문은 정보시스템 감리보고서의 품질 향상에 기여하고자 감리인이 전달하고자 하는 보고서 내용의 문장 구성 형태에 어떠한 오류가 있는지를 분석하여 대안을 제시하고 검증을 수행하였다. 본 논문에서 이러한 목적을 달성하기 위해 우선적으로 감리보고서의 작성목적, 기능, 구성 체계, 활용성의 기반이 되는 법적 근거 및 위상을 고찰 후 다수의 현장 감리보고서를 대상으로 보고서에 나타난 문제점을 분석하고, 오류 현황 및 사례를 들어 분류 정리하였다. 오류 현황의 원인 분석 및 개선 방안과 점검 리스트 모형을 만들어 활용할 수 있게 정리하였다. 본 논문의 논거 실효성 검증을 위해 오류 개선방안을 현장 감리보고서에 실제로 적용하였다. 또한, 문법적인 오류를 검증할 수 있는 인공지능(AI) 기반의 자동화 도구에 대한 향후 연구과제도 추가로 제시했다. 향후, 본 논문이 감리 현장에서 유용하게 활용되어 감리발전에 기여할 것을 기대한다.

극지 해양환경 관측 및 고위도 해색 검보정을 위한 초분광 HyperSAS 자료구축 (HyperSAS Data for Polar Ocean Environments Observation and Ocean Color Validation)

  • 이성재;김현철
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_2호
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    • pp.1203-1213
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    • 2018
  • 북극해 및 남극해는 접근이 어려운 지역으로 해양환경 모니터링을 위해 원격탐사 기술을 이용한 관측이 효과적이다. 원격탐사 플랫폼인 인공위성, 무인기와 선박 등에 관측센서를 장착하여 연구지역의 환경변화를 모니터링하고 있지만 극지역의 다양한 환경에서는 시계열자료 및 광범위한 데이터가 필요하다. 특히 고위도 지역에서는 낮은 태양고도의 영향으로 광학원격탐사를 적용하기는 쉽지않다. 본 논문에서는 2010년도 부터 극지연구소 쇄빙연구선 아라온호에 초분광계 HyperSAS(Satlantic inc.)를 설치하여 연구항해 및 이동항해 동안 해수의 분광학적 정보를 연속적으로 획득하고, 극지 해색 원격탐사자료 성능개선을 위해 현장에서 해수샘플을 채수하며 수행하고 있는 연구를 소개한다. 해수 상부의 반사도와 현장 해수샘플링은 2010년부터 연속적으로 획득하고 있어 동일 지역에 대한 반사도의 시계열 변화를 모니터링할 수 있다. 또한 고위도에서부터 저위도까지 연속적으로 관측하여 위도별 반사도 값의 연속 변화를 파악할 수 있다. 본 논문에서 취득한 자료는 극지역에서 남극해, 북극해 해수의 반사도가 어떻게 변화하는지 이해하고, 반사도를 통한 엽록소, 부유물질 등의 다양한 인자를 추정하는 알고리즘 개발에 활용될 것이다.

밭작물 농업기상을 위한 수치형 산림입지토양도 활용성 평가 (Utilization Evaluation of Numerical forest Soil Map to Predict the Weather in Upland Crops)

  • 강다영;황영은;윤상후
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.34-45
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    • 2021
  • 날씨는 밭작물의 가격 측정과 생산량 및 품질에 영향을 미치기 때문에 농산업에서 가장 많이 고려되는 요소이다. 특히, 밭작물의 경우 평지보다 산지에서 재배되는 등 외부 환경에 많이 노출되어 있다. 본 연구는 수치 산림입지토양도를 이용하여 산지를 구성하고 있는 12개의 토양의 특성 자료와 기상정보 간의 연관성을 파악하였다. 공간적 상관관계가 고려된 GAM, 크리깅, RF를 이용하였으며, 연구자료는 2009년 1월부터 2018년 12월까지의 기상청과 농촌진흥청에서 수집한 일 단위 평균기온, 최고기온, 최저기온, 강우량 자료가 사용되었다. 분석결과 지리적 효과만 반영된 GAM이 상대적으로 추정성능이 우수하였고, 산림입지토양도는 밭작물 재배지 기상정보를 추정에 큰 도움이 되지 않았다. 이에 유의수준을 5%로 통계적 가설검정을 수행하여 중요 요인을 선택하였다. 산림입지토양도의 기후대코드(CLZN_CD)와 토양목본코드 B(SIBFLR_LAR)가 기상정보 추정에 상대적 유의미한 요인으로 선정되었다. 기후대코드를 추가한 모형의 경우 일 평균 기온과 일 최저기온의 공간 보간 성능이 향상되었다. 한반도의 국토는 70%가 산지이고 밭작물은 주로 산지에서 재배되고 있다. 따라서 산지의 기상정보를 추가 수집하여 연구를 수행한다면 생육시기별로 밭작물을 관리하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

Accuracy evaluation of liver and tumor auto-segmentation in CT images using 2D CoordConv DeepLab V3+ model in radiotherapy

  • An, Na young;Kang, Young-nam
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제43권5호
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    • pp.341-352
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    • 2022
  • Medical image segmentation is the most important task in radiation therapy. Especially, when segmenting medical images, the liver is one of the most difficult organs to segment because it has various shapes and is close to other organs. Therefore, automatic segmentation of the liver in computed tomography (CT) images is a difficult task. Since tumors also have low contrast in surrounding tissues, and the shape, location, size, and number of tumors vary from patient to patient, accurate tumor segmentation takes a long time. In this study, we propose a method algorithm for automatically segmenting the liver and tumor for this purpose. As an advantage of setting the boundaries of the tumor, the liver and tumor were automatically segmented from the CT image using the 2D CoordConv DeepLab V3+ model using the CoordConv layer. For tumors, only cropped liver images were used to improve accuracy. Additionally, to increase the segmentation accuracy, augmentation, preprocess, loss function, and hyperparameter were used to find optimal values. We compared the CoordConv DeepLab v3+ model using the CoordConv layer and the DeepLab V3+ model without the CoordConv layer to determine whether they affected the segmentation accuracy. The data sets used included 131 hepatic tumor segmentation (LiTS) challenge data sets (100 train sets, 16 validation sets, and 15 test sets). Additional learned data were tested using 15 clinical data from Seoul St. Mary's Hospital. The evaluation was compared with the study results learned with a two-dimensional deep learning-based model. Dice values without the CoordConv layer achieved 0.965 ± 0.01 for liver segmentation and 0.925 ± 0.04 for tumor segmentation using the LiTS data set. Results from the clinical data set achieved 0.927 ± 0.02 for liver division and 0.903 ± 0.05 for tumor division. The dice values using the CoordConv layer achieved 0.989 ± 0.02 for liver segmentation and 0.937 ± 0.07 for tumor segmentation using the LiTS data set. Results from the clinical data set achieved 0.944 ± 0.02 for liver division and 0.916 ± 0.18 for tumor division. The use of CoordConv layers improves the segmentation accuracy. The highest of the most recently published values were 0.960 and 0.749 for liver and tumor division, respectively. However, better performance was achieved with 0.989 and 0.937 results for liver and tumor, which would have been used with the algorithm proposed in this study. The algorithm proposed in this study can play a useful role in treatment planning by improving contouring accuracy and reducing time when segmentation evaluation of liver and tumor is performed. And accurate identification of liver anatomy in medical imaging applications, such as surgical planning, as well as radiotherapy, which can leverage the findings of this study, can help clinical evaluation of the risks and benefits of liver intervention.

KoEPT 기반 한국어 수학 문장제 문제 데이터 분류 난도 분석 (Analyzing Korean Math Word Problem Data Classification Difficulty Level Using the KoEPT Model)

  • 임상규;기경서;김부근;권가진
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권8호
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    • pp.315-324
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    • 2022
  • 이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.

딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구동향 분석 (Analysis of Research Trends in Deep Learning-Based Video Captioning)

  • 려치;이은주;김영수
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제13권1호
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    • pp.35-49
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    • 2024
  • 컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.

WRF-Chem 모델과 결합된 CFD 모델을 활용한 도시 지역의 일산화탄소 확산 연구 (Carbon Monoxide Dispersion in an Urban Area Simulated by a CFD Model Coupled to the WRF-Chem Model)

  • 권아름;박수진;강건;김재진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_1호
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    • pp.679-692
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    • 2020
  • 본 연구에서는 CFD 모델을 WRF-Chem 모델과 결합(WRF-CFD 모델)하였고, 서울 영등포구에 소재한 건물 밀집 지역에서 흐름과 일산화탄소(carbon monoxide, CO) 분포 특성을 조사하였다. 이를 위하여, 자동기상관측소에서 측정한 풍속, 풍향과 도시대기측정소에서 측정한 CO 농도를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. AWS 510 지점에서는 남풍과 남서풍 계열 바람이 측정되었고, 야간 시간 보다는 주간 시간에 높은 풍속이 측정되었다. WRF-Chem 모델은 주로 동남동풍에서 서남서풍 계열의 바람을 수치 모의하였고, 측정 풍속을 과대 모의하였다. WRF-CFD 모델이 수치 모의한 풍향은 WRF-Chem 모델 풍향에 대한 의존도가 높았고, 측정 풍속을 상대적으로 잘 수치 모의하였다. 통계적 검증 지수에 대한 목표 값과 추천 범위를 고려하였을 때, WRF-CFD 모델이 WRF-Chem 모델에 비해 측정 풍속을 통계적으로 더 현실적으로 수치 모의하였다. WRF-Chem 모델은 측정 CO 농도를 크게 과소 모의하였고, WRF-CFD 모델은 CO 농도 예측을 개선하였다. 통계적 검증 결과를 종합한 결과, WRF-CFD 모델은 도시 지역에 복잡하게 분포한 건물과 이동 오염원을 고려함으로써 CO 농도 예측 성능을 개선하였다. 5월 22일 04시에는 AQMS가 위치한 지역에는 하강류가 존재하고, 상층으로부터 비교적 낮은 농도의 CO가 유입되면서 주변 지역에 비해 낮은 농도가 수치 모의되었다. 5월 22일 15시에는 AQMS 측정 지점에 약한 상승류가 형성되었고, 이에 따라 주변보다 다소 높은 CO 농도가 나타났다. WRF-CFD 모델은 상승류에 의해 도로의 이동 오염원으로부터 배출된 CO를 AQMS 측정 고도까지 수송하여, 결과적으로, 측정 CO 농도를 잘 재현한 것으로 판단된다. 5월 22일 18시 사례는 CO 배출량 증가, 상승류 발생 지역 증가, 풍속 증가로 인한 지면 근처의 난류운동에너지 생성 증가에 따른 난류 확산 증가 등으로 인해 전체적으로 높은 CO 농도가 수치 모의되었다. AQMS 지점에서는 하강류가 수치 모의되었지만, 풍상측에 형성된 고농도의 CO 밴드로 인해 WRF-CFD 모델은 측정 CO 농도를 과대 모의하였다.

위성 자료를 이용한 도시지역 극치강우 모니터링: 2011년 7월 집중호우를 중심으로 (Validation of Extreme Rainfall Estimation in an Urban Area derived from Satellite Data : A Case Study on the Heavy Rainfall Event in July, 2011)

  • 윤선권;박경원;김종필;정일원
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제47권4호
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    • pp.371-384
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    • 2014
  • 본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 $Z=303R^{0.72}$를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분강 우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근 오차는 3.146으로 분석되었고, 공간 상관행렬 오차의 평균은 -0.530~-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도위성의 이용을통 한 다중 원격탐사자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예 경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

정보시스템의 지속적 사용에서 경험의 역할에 대한 분석 (An Analysis of the Roles of Experience in Information System Continuance)

  • 이웅규
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제21권4호
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    • pp.45-62
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    • 2011
  • The notion of information systems (IS) continuance has recently emerged as one of the most important research issues in the field of IS. A great deal of research has been conducted thus far on the basis of theories adapted from various disciplines including consumer behaviors and social psychology, in addition to theories regarding information technology (IT) acceptance. This previous body of knowledge provides a robust research framework that can already account for the determination of IS continuance; however, this research points to other, thus-far-unelucidated determinant factors such as habit, which were not included in traditional IT acceptance frameworks, and also re-emphasizes the importance of emotion-related constructs such as satisfaction in addition to conscious intention with rational beliefs such as usefulness. Experiences should also be considered one of the most important factors determining the characteristics of information system (IS) continuance and the features distinct from those determining IS acceptance, because more experienced users may have more opportunities for IS use, which would allow them more frequent use than would be available to less experienced or non-experienced users. Interestingly, experience has dual features that may contradictorily influence IS use. On one hand, attitudes predicated on direct experience have been shown to predict behavior better than attitudes from indirect experience or without experience; as more information is available, direct experience may render IS use a more salient behavior, and may also make IS use more accessible via memory. Therefore, experience may serve to intensify the relationship between IS use and conscious intention with evaluations, On the other hand, experience may culminate in the formation of habits: greater experience may also imply more frequent performance of the behavior, which may lead to the formation of habits, Hence, like experience, users' activation of an IS may be more dependent on habit-that is, unconscious automatic use without deliberation regarding the IS-and less dependent on conscious intentions, Furthermore, experiences can provide basic information necessary for satisfaction with the use of a specific IS, thus spurring the formation of both conscious intentions and unconscious habits, Whereas IT adoption Is a one-time decision, IS continuance may be a series of users' decisions and evaluations based on satisfaction with IS use. Moreover. habits also cannot be formed without satisfaction, even when a behavior is carried out repeatedly. Thus, experiences also play a critical role in satisfaction, as satisfaction is the consequence of direct experiences of actual behaviors. In particular, emotional experiences such as enjoyment can become as influential on IS use as are utilitarian experiences such as usefulness; this is especially true in light of the modern increase in membership-based hedonic systems - including online games, web-based social network services (SNS), blogs, and portals-all of which attempt to provide users with self-fulfilling value. Therefore, in order to understand more clearly the role of experiences in IS continuance, analysis must be conducted under a research framework that includes intentions, habits, and satisfaction, as experience may not only have duration-based moderating effects on the relationship between both intention and habit and the activation of IS use, but may also have content-based positive effects on satisfaction. This is consistent with the basic assumptions regarding the determining factors in IS continuance as suggested by Oritz de Guinea and Markus: consciousness, emotion, and habit. The principal objective of this study was to explore and assess the effects of experiences in IS continuance, with special consideration given to conscious intentions and unconscious habits, as well as satisfaction. IN service of this goal, along with a review of the relevant literature regarding the effects of experiences and habit on continuous IS use, this study suggested a research model that represents the roles of experience: its moderating role in the relationships of IS continuance with both conscious intention and unconscious habit, and its antecedent role in the development of satisfaction. For the validation of this research model. Korean university student users of 'Cyworld', one of the most influential social network services in South Korea, were surveyed, and the data were analyzed via partial least square (PLS) analysis to assess the implications of this study. In result most hypotheses in our research model were statistically supported with the exception of one. Although one hypothesis was not supported, the study's findings provide us with some important implications. First the role of experience in IS continuance differs from its role in IS acceptance. Second, the use of IS was explained by the dynamic balance between habit and intention. Third, the importance of satisfaction was confirmed from the perspective of IS continuance with experience.

매장 문화재 공간 분포 결정을 위한 지하투과레이더 영상 분석 자동화 기법 탐색 (Automated Analyses of Ground-Penetrating Radar Images to Determine Spatial Distribution of Buried Cultural Heritage)

  • 권문희;김승섭
    • 자원환경지질
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    • 제55권5호
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    • pp.551-561
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    • 2022
  • 지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.