• 한국자원식물학회지
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• 제35권2호
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• pp.192-200
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• 2022

본 연구에서는 부지화 잎의 무기양분 농도 측정 결과를 바탕으로 질소를 제외한 다른 무기양분의 함량을 통해서 잎의 질소 결핍 여부를 구분하는 머신러닝 모델을 개발하였다. 그러기 위해서 부지화의 질소결핍구와 대조구의 잎 샘플을 분석한 36개의 데이터를 부트스트랩핑 방법을 통해서 학습용 데이터셋 1,000 여 개로 증량시켰다. 이를 이용해 학습한 각 모델을 테스트한 결과, gradient boosting 모델이 가장 우수한 분류성능을 보여주었다. 본 모델을 이용해 질소함량을 직접적으로 분석할 수 없는 경우, 잎의 무기성분 함량에 기반하여 질소결핍 가능성 여부를 판단해 질소가 부족한 부지화 나무를 분별하고, 정확한 질소함량을 측정하게 유도하여 그에 기초한 적정 질소비료 시비를 가능케 하고자 하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.259-266
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• 2022

본 논문에서는 프리팹 구조물의 품질관리를 위한 딥러닝 및 비전센서 기반의 조립 성능 평가 모델을 개발하였다. 조립부 검출을 위해 인코더-디코더 형식의 네트워크와 수용 영역 블록 합성곱 모듈을 적용한 딥러닝 모델을 사용하였다. 검출된 조립부 영역 내의 볼트홀을 검출하고, 볼트홀의 위치 값을 산정하여 k-근접 이웃 기반 모델을 사용하여 조립 품질을 평가하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 조립부 모형을 3D 프린팅을 이용하여 제작하여 조립부 검출 및 조립 성능 예측 모델의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 높은 정밀도로 조립부를 검출하였으며, 검출된 조립부내의 볼트홀의 위치를 바탕으로 프리팹 구조물의 조립 성능을 5% 이하의 판별 오차로 평가할 수 있음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.31-42
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• 2022

본 연구의 목적은 한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)에서 구축한 국가R&D보고서 데이터베이스의 참고문헌 데이터를 분석하여, 문제점을 도출하고 시스템 상의 구축 기술항목의 보완점을 찾는 것이다. 이를 위하여 KISTI DB에 등록된 국가R&D보고서의 참고문헌 기술 현황을 조사하고 현재 구축과정 및 지침, 유형, 항목 등의 구분의 작성 내용을 분석하였다. 이를 바탕으로 DB로 구축한 참고문헌 유형의 구분 결과에 대하여 적절성 및 정확성을 확인하였다. 그 결과 시스템으로 구축한 항목의 문제점과 구축 지침의 수정사항을 도출하였다. 이를 통해 데이터베이스 구축이 효율적으로 진행되도록 시스템 변경사항을 도출하여 데이터 품질이 향상될 것으로 기대된다. 또한 기술규정 표준화를 통하여 향후 제공할 수 있는 융합 서비스 방안에 대하여 후속 연구를 제안하였다.

• 한국보육학회지
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• 제17권4호
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• pp.163-185
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• 2017

본 연구는 유아교육기관에서 정교사 2인 공동담임제의 현실적인 탐색을 통해 현장적용을 실천하는데 도움이 되고 이를 통해 전문성을 갖춘 교사체제를 정립함으로써 교사간의 협력적인 능력 창출과 운영에 대한 기초연구가 되고자 한다. 이를 위해 2017년 4월부터 7월까지 약 3개월간 경기도 소재의 K유치원에서 교사 16을 대상으로 반구조화 된 개인 및 집단면담 13회, 현장관찰 8회, 참여관찰 4회에 걸쳐 수집한 자료를 분석하였다. 자료의 분석은 질적 자료 분석 방법인 키워드 분류, 유목화, 소주제 발견 단계로 진행 되었다. 그 결과, 정교사 2인 공동담임제의 협력적 운영에 대해 '업무 수행', '어려움', '기관의 지원', '변화'로 범주화하여 기술하였다. 이러한 연구결과를 통해, 정교사 2인 공동담임제를 도입하여 전문성을 갖춘 2인 교사가 협력적 운영의 과정, 변화를 통해 교육의 질을 향상시키는 데 기반이 될 것으로 기대한다.

• 한국조리학회지
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• 제16권2호
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• pp.155-169
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• 2010

앞으로의 커피전문점은 경쟁력을 가진 업체만이 살아남을 것이며, 얼마나 고객들의 요구를 잘 충족하는지가 관건일 것이다. 다양한 고객들은 특징이 있고 개인의 개성을 중요시하고 자신의 가치관을 채워줄 상품과 서비스를 갖고 있는 점포를 선호한다. 따라서 경영자들은 업태와 가격대의 차이는 있어도 점포 컨셉을 명확히 하고 세분화된 고객의 욕구에 부응하는 마케팅 전략을 세워야 할 것이다. 본 연구는 일본의 커피전문점 시장의 구조의 실태와 변화를 분석하여 국내 커피전문점 시장의 흐름을 예측하고, 국내 커피 연구의 체계적인 이론적 확립에 필요한 자료를 제공함과 동시에 국내 커피전문점 시장의 구체적인 전략적 방안을 제시하였다. 결과로는 국내 커피관련 선행 연구들은 서비스 품질을 중심으로 한 연구에 집중되어 있음을 파악하였다. 향후 커피전문점 관련 연구는 점포 규모별, 외국 계열과 국내 계열별로 구분하여 이루어져야 하며, 개인 경영 커피전문점과 프랜차이즈 커피전문점과의 비교 연구 등이 필요하겠다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.3106-3106
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• 2001

Imaging spectrometry or hyperspectral imaging is a recent development that makes possible quantitative and qualitative measurement for food quality and safety. This paper presents the research results that a hyperspectral imaging system can be used effectively for detecting fecal (from duodenum, cecum, and colon) and ingesta contamination on poultry carcasses from the different feed meals (wheat, mile, and corn with soybean) for poultry safety inspection. A hyperspectral imaging system has been developed and tested for the identification of fecal and ingesta surface contamination on poultry carcasses. Hypercube image data including both spectral and spatial domains between 430 and 900 nm were acquired from poultry carcasses with fecal and ingesta contamination. A transportable hyperspectral imaging system including fiber optically fabricated line lights, motorized lens control for line scans, and hypercube image data from contaminated carcasses with different feeds are presented. Calibration method of a hyperspectral imaging system is demonstrated using different lighting sources and reflectance panels. Principal Component and Minimum Noise Fraction transformations will be discussed to characterize hyperspectral images and further image processing algorithms such as image band ratio of dual-wavelength images and its histogram stretching with thresholding process will be demonstrated to identify fecal and ingesta materials on poultry carcasses. This algorithm could be further applied for real-time classification of fecal and ingesta contamination on poultry carcasses in the poultry processing line.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.6877-6883
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• 2014

지속적인 사회발전으로 인하여 호소의 수질오염이 악화되고 있다. 호소의 특성 및 유역의 전반적인 측면에서 수질오염에 따른 호소의 취약성을 평가하기 위해, 본 논문에서는 기후변화 취약성 평가를 이용하여 호소 취약성-탄력성지수(LVRI)를 산정하였다. 금강 수계의 6개 호소에 대하여 취약성평가로 분류되는 3개의 주요 인자인 노출, 민감도, 적응능력을 대표하는 총 11개 세부평가항목들은 선정하였다. 또한, 엔트로피(Entropy) 방법에 의한 가중치를 산정하여 호소 취약성-탄력지수를 산정하였다. 제안된 호소의 취약성 평가방안의 활용성 검토를 위해 가중치 적용 유 무에 따른 취약성 우선순위를 비교 검토하였다. 본 논문에서 선정된 호소의 취약성 우선순위는 장지적인 수질분석 및 수질관리에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 보존과학회지
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• 제21권
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• pp.89-100
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• 2007

경상도지역의 두동리, 백련리, 사촌리 가마터 출토 백자편 총 47점에 대하연 중성자방사화분석으로 태토의 미량성분 함량을 측정하고 주성분분석(PCA)과 판별분석(LDA)으로 통계처리하여 가마터별 산지 및 특성을 분류해보았다. 주성분분석과 판별분석에서 이용한 미량성분은 17개(Ba, Ce, Co, Cr, Cs, Dy, Eu, Hf, La, Lu, Rb, Sc, Sm, Ta, Th, V, Yb) 원소이며, 분류에 기여한 원소는 6개(Dy, Sm, La, Ce, Lu, Sc) 원소로 확인된다. 가시적 특징에 따라 구분되는 연질과 경질백자는 미량성분의 화학적 조성이 유사하여 원료의 조성 차이가 없는 것으로 확인되나, 양질(I)과 조질백자(II)는 화학적 조성에 차이가 나타남에 따라 원료의 채취 장소나 수비와 첨가제 사용의 제작 과정에 차이가 있었을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.639-652
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• 2015

현대의 제조공정은 컴퓨터의 발전과 통신 및 네트워크의 발달로 컴퓨터통합제조가 가능해졌다. 이로 인해 고품질 제품의 고속 생산공정이 확대되고, 공정에서 실시간으로 전송되는 다양한 품질변수들의 데이터 축적 또한 가능하게 되었다. 이를 관리하기 위해서는 다변량 통계적 공정관리 절차가 필요하다. 전통적으로 사용하는 다변량 관리도는 이상상태 발생시 이상신호를 주지만, 이상원인이 어떠한 변수에 어떠한 영향을 주는지에 대한 정보를 제공하지 않는다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 데이터마이닝과 기계학습 기법을 이용할 수 있다. 이 논문에서는 의사결정나무 학습 기법을 이용한 다변량 공정관리 절차를 소개하고, 이변량인 경우 모의실험을 통하여 그 효율을 살펴보았다. 모의실험 결과를 살펴볼 때, 상관계수에 따라 이상상태 탐지 능력은 비슷한 것으로 나타났고, 이상상태에 대한 분류 정확도는 상관계수와 이상원인의 형태에 따라 차이가 있지만 기존의 다변량 관리도에서는 제공하지 않는 이상원인의 정보를 제공하는 장점이 있음을 알 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.475-485
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• 2020

최근, 별도의 센서를 설치하지 않고 센서가 포함된 사용자의 기기로부터 제공되는 실시간 센싱 데이터를 가지고 새로운 센싱 서비스를 제공하는 크라우드센싱(Crowdsensing) 시스템이 주목받고 있다. 크라우드센싱 시스템에서는 사용자의 조작실수나 통신 문제로 인해 의미 없는 데이터가 제공되거나 보상을 얻기 위해 거짓 데이터를 제공할 수 있어 해당 이상 데이터의 탐지 및 제거가 크라우드센싱 서비스의 질을 결정짓는다. 이러한 이상데이터를 탐지하기 위해 제안되었던 방법들은 크라우드센싱의 빠른 변화 환경에 효율적이지 않다. 본 논문은 머신러닝 기술을 활용하여 지속적이고 빠르게 변화하는 센싱 데이터의 특징을 추출하고 적절한 알고리즘을 통해 모델링하여 이상데이터를 탐지하는 방법을 제안한다. 지도학습의 딥러닝 이진 분류 모델과 비지도학습의 오토인코더 모델을 사용하여 제안 시스템의 성능 및 실현 가능성을 보인다.