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방송사 보도영상관리시스템 운영 현황분석과 개선안 연구 - KBS 디지털뉴스룸 사례를 중심으로 - (A Study on the Analysis of Current Issues and the Operation Plan of News Media Asset Management System in Korean Broadcasting Companies: the Case Study of KBS Digital Newsroom)

  • 최효진;박춘원;김수영;송정아;박예진;신봉승;지선호;선상원
    • 한국비블리아학회지
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    • 제33권3호
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    • pp.123-155
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    • 2022
  • 본 논문에서는 방송사 보도영상 관리와 활용을 위해 운용되는 시스템인 방송사 보도영상관리시스템에 관하여 살펴보았다. 시스템에 획득되는 영상이 '공공기록'으로서 신뢰할 수 있고 정확한 정보와 함께 확보되고 있는지 KBS 디지털뉴스룸의 사례를 통해 살펴보았다. 또한, KBS 보도영상국에서 메타데이터 관리와 관련한 인제스트요원/매니저, 영상편집자, 아카이브매니저를 대상으로 한 심층인터뷰를 통해 현행 시스템에서의 메타데이터 입력 행태를 분석했다. 마지막으로 '공공기록'으로서 보도영상 가치를 높이기 위한 지속가능한 메타데이터 품질관리 방안을 모색해보았다. KBS디지털뉴스룸에서는 이용자 의지나 업무스타일에 의존하여 메타데이터가 입력되고 이용자 친화적(User-Friendly)인 입력 체계가 미비함에 따라, 데이터의 품질은 지속적으로 저하되고 있음을 알 수 있었다. 이를 극복하는 대안으로서 워크플로우 개선, 시스템 개선, 분류체계 및 메타데이터 개선안 등을 고민하였다.

임상에서의 현미경: 작동, 유지보수 및 레이저 안전 (Clinical Microscopy: Performance, Maintenance and Laser Safety)

  • 이태복
    • 대한임상검사과학회지
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    • 제51권2호
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    • pp.125-133
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    • 2019
  • 임상병리 검사분야에 있어서 환자로부터 유래된 조직이나 세포의 형태학적 변화, 세포 생리, 세포 내 분자의 추적 및 신호전달 체계 등의 임상검사 및 관련 연구를 위한 빼놓을 수 없는 주요한 진단과 연구장비로서 현미경이 가지는 의미는 크다고 할 수 있다. 현미경에 대한 포괄적인 지식과 이해를 바탕으로 현미경의 올바른 사용, 관리와 유지보수는 신뢰도 높은 이미지 획득과 그에 따른 정확한 데이터 분석을 통한 질병의 진단을 위해서 반드시 요구되는 부분이라고 할 수 있다. 광학현미경의 표준 운영 절차(standard operating procedure, SOP)는 현미경의 작동 절차와 함께 검사실 규모에 따른 현장 사용자의 체계적인 현미경 장해 해결 방안과 기계적 원리에 대한 핵심 정보가 함께 수록되어야 한다. 현미경 유지관리 업무에는 대물, 접안렌즈와 현미경 내부 광학필터의 청소, 광원의 교체와 교정, XY재물대 유지보수, 공초점 레이저 주사 현미경(confocal laser scanning microscope)에서의 점확산함수(point spread function, PSF) 측정, 형광현미경에서의 검사 품질관리(quality control, QC)와 체계적인 현미경 장해 해결방안 등이 포함되어야 한다. 본 종설에서는 국제적 기준에 따른 레이저의 위험도에 따라 일부 현미경에 장착된 레이저 광원에 대한 안전지침과 보호장구에 대한 내용을 함께 소개하였다. 현미경을 통해 획득된 이미지는 촬영된 시점의 검체에 대한 모든 정보를 제공한다고 할 수 있으며, 적절한 유지보수 프로그램과 그에 따라 적합하게 관리된 현미경만이 이미지 데이터를 통한 정보의 획득, 올바른 해석과 정확한 진단에 반드시 필요한 선제 조건들이라고 하겠다.

전자기록의 진본 평가 시스템 모형 연구 (The Model of Appraisal Method on Authentic Records)

  • 김익한
    • 기록학연구
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    • 제14호
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    • pp.91-117
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    • 2006
  • 전자기록은 평가 시 가치 평가와 진본 여부 평가를 함께 수행해야 한다. 그간 기록의 가치 평가에 대해서는 여러 논의가 진행되어 왔지만 진본 평가에 대해서는 그러하지 못했다. 이 글에서는 진본 평가가 기록관리 각 과정의 어느 국면에서 필요하고 그 구체적인 방법은 무엇인가를 밝히고 있다. 대체로 입수단계에서는, 생산기관에서의 재생산 직후의 일치 검증, 수신된 전자기록의 품질 및 일치 검증, 입수기록패키지와 보존기록패키지의 일치 검증이 필요하다. 저장단계에서는 매체수록된 보존기록패키지의 일치 검증, 저장된 전자기록의 손상여부 검사와 복구가, 각종 처리의 단계에서는 관리기준값 변경 처리 후의 적절성 평가, 기록철 분류구조 변경 후의 평가, 마이그레이션 이후의 일치평가 및 기타 주기적 무결성 평가, 배부기록의 일치 평가 등이 요구된다. 이러한 진본 평가를 위해서는 일치검증평가, 내용적 동일성 확인 평가, 메타데이터 요소의 적절성 평가, 불법적 변경여부의 확인 평가, 물리적 상태평가 등의 방법이 적용되어야 한다.

교통사고 위험그룹 및 사고유형별 심각도 결정 연구 - 서울시 중심 - (The Determination of Risk Group and Severity by Traffic Accidents Types - Focusing on Seoul City -)

  • 심관보
    • 한국도로학회논문집
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    • 제11권2호
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    • pp.195-203
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    • 2009
  • 본 연구는 교통사고의 발생 유형과 교통사고 심각도(Severity)와의 관계를 규명함으로써 위험유형을 제시하고, 운전자 특성과 교통사고의 관계를 규명하고자 하였다. 교통사고 유형을 여덟 가지로 세분하고, 결과의 객관성 확보를 위해 안전벨트 착용여부를 추가하여 상해정도와의 관계를 분석하였으며, 위험그룹의 분류를 위한 운전자의 특성은 성별, 차종, 연령 등을 대상으로 하였다. 카테고리 자료의 분석을 위하여 로그-선형 모형 및 로짓 모형을 사용하였다. 분석결과 사고유형과 심각도와의 관계에서는 정면충돌 사고와 앞지르기시, 우회전시 사고가 부상 또는 사망사고에 연루될 가능성이 높았다. 위험그룹 분석에서는 20세 미만의 이륜차 운전자, 41세에서 50세까지의 택시 운전자가 가장 위험한 집단으로 분석되었으며 또한 남자보다는 여자가 승용차와 중형화물 등에 관계되었을 때 더 위험한 것으로 분석되었다. 따라서 교통사고 발생시 인명 피해를 줄이기 위해서는 정면충돌 사고와 앞지르기시, 우회전시 발생하는 사고를 줄일 수 있는 방안이 연구되어야 하고, 교통사고 취약계층으로 분석된 위험그룹에 대한 교통안전 교육 및 단속이 강화되어야 할 것이다.

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혼합형 데이터 보간을 위한 디노이징 셀프 어텐션 네트워크 (Denoising Self-Attention Network for Mixed-type Data Imputation)

  • 이도훈;김한준;전종훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.135-144
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    • 2021
  • 최근 데이터 기반 의사결정 기술이 데이터 산업을 이끄는 핵심기술로 자리 잡고 있는바, 이를 위한 머신러닝 기술은 고품질의 학습데이터를 요구한다. 하지만 실세계 데이터는 다양한 이유에 의해 결측값이 포함되어 이로부터 생성된 학습된 모델의 성능을 떨어뜨린다. 이에 실세계에 존재하는 데이터로부터 고성능 학습 모델을 구축하기 위해서 학습데이터에 내재한 결측값을 자동 보간하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 기존 머신러닝 기반 결측 데이터 보간 기법은 수치형 변수에만 적용되거나, 변수별로 개별적인 예측 모형을 만들기 때문에 매우 번거로운 작업을 수반하게 된다. 이에 본 논문은 수치형, 범주형 변수가 혼합된 데이터에 적용 가능한 데이터 보간 모델인 Denoising Self-Attention Network(DSAN)를 제안한다. DSAN은 셀프 어텐션과 디노이징 기법을 결합하여 견고한 특징 표현 벡터를 학습하고, 멀티태스크 러닝을 통해 다수개의 결측치 변수에 대한 보간 모델을 병렬적으로 생성할 수 있다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위해 다수개의 혼합형 학습 데이터에 대하여 임의로 결측 처리한 후 데이터 보간 실험을 수행한다. 원래 값과 보간 값 간의 오차와 보간된 데이터를 학습한 이진 분류 모델의 성능을 비교하여 제안 기법의 유효성을 입증한다.

국가 GIS 표준의 내용과 표준화 방향 (National GIS Standards: Contents and Future Directions)

  • 장성길;김창호
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제1권2호
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    • pp.99-113
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    • 1999
  • 국가 GIS가 주요 정보 인프라 역할을 수행하기 위해서는 구축되는 공간정보에 대한 표준화가 필수적이다. 이에 따라 본 연구는 국가 GIS 표준화 내용은 어떤 것이어야 하며 어떠한 방향으로 추진되어야 하는지를 제시하고자 한다. 미국, 호주, 일본, 영국의 국가 GIS 표준화 동향과 ISO/TC211, OGC의 표준화 과정을 분석한 결과, 첫째 국가 GIS 표준화는 지리정보 표준과 지리정보 서비스 표준의 두 방향으로 추진되어야 하며, 둘째 ISO/TC211 프로파일을 바탕으로 국가 GIS 표준을 개발하는 것이 바람직하며, 셋째 각 지리정보 표준은 UML을 이용한 개체-관계 (Entity-Relationship) 모델을 통해 명확히 표현되어야 하며, 넷째 지리정보 서비스 표준화 연구에 적극적인 관심을 가져야 할 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구는 국가 GIS 표준의 내용을 지리정보 내용 및 내용 분류, 심볼 및 표현, 지리정보 가용성, 공간참조체계, 정확성, 용어표준으로 구성되는 $\ulcorner$지리정보 표준$\lrcorner$과 지리정보 공유 서비스 (데이터 전송, 데이터 접근, 데이터 취득), 지리정보 사용자 편의 서비스 (데이터 분석 및 관리, 데이터 품질관리, 데이터 표현)로 구성되는 $\ulcorner$지리정보 서비스 표준$\lrcorner$의 두 가지 부문으로 범주화하여 국가 GIS 표준화를 추진할 것을 제안하였다.

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오피니언 마이닝을 이용한 지능형 VOC 분석시스템 (Intelligent VOC Analyzing System Using Opinion Mining)

  • 김유신;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.113-125
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    • 2013
  • 기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

남한강 강천보와 이포보 건설 전·후 조류 발생의 변화에 대한 연구 (Study on Change of Algae Occurrence Before & After Gangcheon and Ipoh Weir Construction at Namhan River)

  • 채수권;오승은;전승훈;안홍규
    • 한국습지학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.394-403
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    • 2016
  • 본 연구는 기상과 수질 측정망 자료를 사용하여 남한강 내 강천보와 이포보가 건설되기 전 후 기상, 수질 농도, 유량 및 조류 예보 발생 패턴의 변화를 구명하기 위하여 수행되었다. 각 보의 건설 전 후의 구분은 Ward의 방법을 통한 군집분석으로 분석기간을 구분하였고, 또한 Chl-a(조류)와 기상, 수질 및 유량 등의 요인과의 상관분석을 통해 Chl-a(조류)의 발생량에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 2005년부터 2015년까지의 관련 자료를 기준으로 총 12개 요인(수온, 강수량, 일조시간, pH, DO, BOD, COD, T-N, $NH_3-N$, $NO_3-N$, T-P, $PO_4-P$)을 군집분석한 결과, 보 건설 전의 군집은 2006-2007년이며 보 건설 후의 군집은 2012-2013년으로 2개의 군집으로 분류되었다. 보 건설 전에 비해서 보 건설 후의 강천보 BOD는 II에서 Ia 등급으로 개선되었고, 이포보 BOD는II-III에서 Ia-II등급으로 개선되었다. 또한 전반적으로 보 건설 후에 T-P와 T-N 농도도 개선된 것으로 나타났다. 강천보와 이포보에서 Chl-a(조류) 농도는 보 건설 전보다 보 건설 후에 감소하였으나, 이포보가 건설된 후에는 보 건설로 인해 체류시간, 수온 및 일조시간이 증가하여 조류 예보 발생 횟수가 보 건설 전 9회에서 보 건설 후 15회로 증가하였다. 기상, 수질 및 유량요인과 Chl-a의 상관분석 결과, 보 건설 후 강천보에서 Chl-a는 BOD(0.579) > COD(0.413) > 기온(0.237) 순으로 양의 상관 값이 크게 나타난 반면, $NO_3-N$(-0.344) > T-N(-0.293)의 순으로 음의 상관 값이 큰 것으로 나타났다. 또한, 보 건설 후 이포보에서 Chl-a는 BOD(0.795) > pH(0.581) > 수온(0.422)의 순으로 양의 상관 값이 크게 나타난 반면, $NO_3-N$(-0.457) > T-N(-0.371) > $NH_3-N$(-0.326) > $PO_4-P$(-0.288) > 유량(-0.213)의 순으로 음의 상관 값이 큰 것으로 나타났다. 이포보의 수질이 전반적으로 개선되었음에도 불구하고 조류 예보가 발생한 횟수가 증가된 것은 보 건설에 따른 하천 수질환경 변화보다 보 건설로 인해 하천의 흐름이 변화하여 유속이 감소하고 체류시간과 수온이 증가된 영향이 큰 것으로 판단된다

다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발 (Development of Deep Learning Structure to Improve Quality of Polygonal Containers)

  • 윤석문;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.493-500
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    • 2021
  • 본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

수도권 초미세먼지 농도모사 : (II) 오염원별, 배출물질별 자체 기여도 및 전환율 산정 (PM2.5 Simulations for the Seoul Metropolitan Area: (II) Estimation of Self-Contributions and Emission-to-PM2.5 Conversion Rates for Each Source Category)

  • 김순태;배창한;유철;김병욱;김현철;문난경
    • 한국대기환경학회지
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    • 제33권4호
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    • pp.377-392
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    • 2017
  • A set of BFM (Brute Force Method) simulations with the CMAQ (Community Multiscale Air Quality) model were conducted in order to estimate self-contributions and conversion rates of PPM (Primary $PM_{2.5}$), $NO_x$, $SO_2$, $NH_3$, and VOC emissions to $PM_{2.5}$ concentrations over the SMA (Seoul Metropolitan Area). CAPSS (Clean Air Policy Support System) 2013 EI (emissions inventory) from the NIER (National Institute of Environmental Research) was used for the base and sensitivity simulations. SCCs (Source Classification Codes) in the EI were utilized to group the emissions into area, mobile, and point source categories. PPM and $PM_{2.5}$ precursor emissions from each source category were reduced by 50%. In turn, air quality was simulated with CMAQ during January, April, July, and October in 2014 for the BFM runs. In this study, seasonal variations of SMA $PM_{2.5}$ self-sensitivities to PPM, $SO_2$, and $NH_3$ emissions can be observed even when the seasonal emission rates are almost identical. For example, when the mobile PPM emissions from the SMA were 634 TPM (Tons Per Month) and 603 TPM in January and July, self-contributions of the emissions to monthly mean $PM_{2.5}$ were $2.7{\mu}g/m^3$ and $1.3{\mu}g/m^3$ for the months, respectively. Similarly, while $NH_3$ emissions from area sources were 4,169 TPM and 3,951 TPM in January and July, the self-contributions to monthly mean $PM_{2.5}$ for the months were $2.0{\mu}g/m^3$ and $4.4{\mu}g/m^3$, respectively. Meanwhile, emission-to-$PM_{2.5}$ conversion rates of precursors vary among source categories. For instance, the annual mean conversion rates of the SMA mobile, area, and point sources were 19.3, 10.8, and $6.6{\mu}g/m^3/10^6TPY$ for $SO_2$ emissions while those rates for PPM emissions were 268.6, 207.7, and 181.5 (${\mu}g/m^3/10^6TPY$), respectively, over the region. The results demonstrate that SMA $PM_{2.5}$ responses to the same amount of reduction in precursor emissions differ for source categories and in time (e.g. seasons), which is important when the cost-benefit analysis is conducted during air quality improvement planning. On the other hand, annual mean $PM_{2.5}$ sensitivities to the SMA $NO_x$ emissions remains still negative even after a 50% reduction in emission category which implies that more aggressive $NO_x$ reductions are required for the SMA to overcome '$NO_x$ disbenefit' under the base condition.