• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3150-3152
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• 1999

The efficient representation and encoding of signals with limited resources, e.g., finite storage capacity and restricted transmission bandwidth, is a fundamental problem in technical information processing systems. Typically under realistic circumstances, the encoding and communication of message has to deal with different sources of noise and disturbances. In this paper, I propose a unifying approach to data compression by robust vector quantization, which explicitly deals with channel noise, and random elimination of prototypes. The resulting algorithm is able to limit the detrimental effect of noise in a very general communication scenario. In this paper, based on the robust vector quantization I have an experiment about speech coding.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권2호
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• pp.149-163
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• 2012

물류 시스템은 다양한 프로세스에 걸친 한정된 자원들의 작업을 통해 고객에게 서비스를 제공한다. 이와 같은 복잡한 환경에서 높은 서비스 수준을 유지하기 위해서는 프로세스 진행 상황에 대한 실시간 모니터링과 그를 통한 성과 달성도의 지속적인 관리가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 컨테이너 터미널을 대상으로 선박 물류 프로세스의 서비스 완료시간을 예측하는 방법론을 제시한다. 이를 위해 먼저 선박에서 컨테이너를 싣고 내리는 프로세스에 영향을 미치는 요인을 파악한다. 그리고, 확인된 요인들 중 영향 정도를 직접적으로 측정하기 어려운 것에 대해 정량적인 값을 추정하는 방안을 개발한다. 서비스 완료 시간에 대한 실시간 예측은 의사결정 나무를 사용한다. 과거 프로세스 진행 이력을 바탕으로 의사결정 나무를 학습시킨 후, 특정 시점에서 실시간 요인의 상태를 이용하여 서비스 완료시간을 예측한다. 컨테이너 터미널 시뮬레이션 모형을 활용하여 본 연구에서 제시하는 방법론을 검증하였다.

• 경영정보학연구
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• 제19권2호
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• pp.1-19
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• 2017

본 연구는 텍스트마이닝 기법 중 토픽 분석을 활용하여 관련 업계 국내 1위 S사(社)의 최고경영자 대상 온라인 교육 콘텐츠 강의 중심으로 원문 스크립트를 분석했다. 지난 5년간(2011~2015)년 서비스된 총 4,824개 콘텐츠를 바탕으로 핵심 키워드를 추출한 다음 주제별 22가지 토픽으로 분류한 후 동향 분석을 수행했다. 이를 통해 최근 콘텐츠 비중이 급증하고 있는 토픽 주제를 확인할 수 있었다. 다음으로 토픽 분석을 통해 분류한 토픽 및 카테고리를 바탕으로 회원 평가 요인을 적용해 카테고리 및 각 토픽별 지적 관심도를 체계화 할 수 있었다. 경영·경제 분야에서는 마케팅전략, 인사/조직, 커뮤니케이션 분야 등이 높은 관심도와 만족도를 나타냈다. 인문 분야에서는 철학, 전쟁사, 역사(서양) 라이프스타일에서는 마음건강 분야가 관심도와 만족도 둘 다 높은 것으로 나타났다. 이와 함께 교육용 콘텐츠가 시대 변화에 민감하게 반응할지라도 회원의 관심과 만족도 제고에는 실패할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 최근 콘텐츠 비중은 급증했지만 평균 이하의 만족도를 기록한 IT기술 토픽이 대표적 사례라 할 수 있다. 이를 통해 최고경영자 대상 콘텐츠 제작 시 단순히 기술적 측면의 정보전달에서 끝나는 것이 아닌 기술 적용을 통한 가치혁신에 대한 깊이 있는 시사점을 도출하거나 풍부한 영상 자료를 바탕으로 다양한 볼거리를 제공하는 등 양적인 측면과 함께 질적인 측면을 고려해야 한다는 교훈을 얻을 수 있었다. 본 연구는 포털 사이트 혹은 SNS 자료가 아닌 국내 가장 영향력 있는 이러닝 기업 데이터를 토대로 분석을 진행했기에 보다 심도 있고 실용적인 결과를 도출했다. 또한 이러닝 관련 연구 분야에서 지금까지는 드물었지만 기술의 발달로 점점 연구 조사 방법론으로 기대가 높아진 텍스트마이닝 방법에 대하여 그 적용 가능성을 성공적으로 탐색해 보았다. 기존에는 콘텐츠 운영 현황 분석 시 콘텐츠 프로그램명에 입각, 표면적인 방식으로 분류할 수밖에 없는 한계가 존재했다면 텍스트마이닝 방법론을 활용하면 비정형 데이터 콘텐츠 스크립트를 바탕으로 분석하여 내용을 바탕으로 한 보다 심도 있는 콘텐츠 분류 및 주제 분류를 이끌어 낼 수 있다. 이를 바탕으로 연도에 따른 주제별 콘텐츠 서비스 현황을 도식화한다면 현재 부족한 분야와 필요한 분야에 대한 보다 심도 있는 고찰이 가능하다. 본 연구는 다양한 텍스트마이닝 기법 중에서 이러닝의 상황에서 효과적으로 연구하기 위한 새로운 방법론을 제시했으며 향후 최고경영자 교육 관련 분야별 지적 관심도에 대한 분석에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Animal Bioscience
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• 제37권4호
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• pp.622-630
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• 2024

Objective: Pig breeders cannot obtain phenotypic information at the time of selection for sow lifetime productivity (SLP). They would benefit from obtaining genetic information of candidate sows. Genomic data interpreted using deep learning (DL) techniques could contribute to the genetic improvement of SLP to maximize farm profitability because DL models capture nonlinear genetic effects such as dominance and epistasis more efficiently than conventional genomic prediction methods based on linear models. This study aimed to investigate the usefulness of DL for the genomic prediction of two SLP-related traits; lifetime number of litters (LNL) and lifetime pig production (LPP). Methods: Two bivariate DL models, convolutional neural network (CNN) and local convolutional neural network (LCNN), were compared with conventional bivariate linear models (i.e., genomic best linear unbiased prediction, Bayesian ridge regression, Bayes A, and Bayes B). Phenotype and pedigree data were collected from 40,011 sows that had husbandry records. Among these, 3,652 pigs were genotyped using the PorcineSNP60K BeadChip. Results: The best predictive correlation for LNL was obtained with CNN (0.28), followed by LCNN (0.26) and conventional linear models (approximately 0.21). For LPP, the best predictive correlation was also obtained with CNN (0.29), followed by LCNN (0.27) and conventional linear models (approximately 0.25). A similar trend was observed with the mean squared error of prediction for the SLP traits. Conclusion: This study provides an example of a CNN that can outperform against the linear model-based genomic prediction approaches when the nonlinear interaction components are important because LNL and LPP exhibited strong epistatic interaction components. Additionally, our results suggest that applying bivariate DL models could also contribute to the prediction accuracy by utilizing the genetic correlation between LNL and LPP.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.245-259
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• 2023

농업용 저수지는 농업용수 공급에 있어서 매우 중요한 생산기반시설로, 우리나라 농업용수의 60% 정도를 공급하고 있다. 다만, 여러 문제로 인해 농업용수의 효율적인 공급에 어려움이 발생하고 있으며, 효과적인 공급 및 관리 체계 구현을 위한 정확한 실시간 저수위 혹은 저수량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 영상정보를 활용한 딥러닝 기반 농업용 저수지 수위 인식 모델을 제안하였다. 개발한 모델은 (1) CCTV 영상정보 자료 수집 및 분석, (2) U-Net 이미지 분할 방법을 통한 입력 자료 생성, 그리고 (3) CNN과 ResNet 모델을 통한 수위 인식 세 단계로 구성된다. 모델은 두 농업용 저수지(G저수지와 M저수지)의 영상자료와 저수위 시계열자료를 활용하여 구현하였다. 적용 결과 이미지 분할 모델의 성능은 매우 우수한 것으로 나타났으며, 수위 인식 모델의 경우 수위 분류 계급구간에 따라 성능이 상이한 것으로 나타났다. 특히 영상자료의 픽셀 변동이 클수록 정확도 80% 이상이 확보 가능한 것으로 확인되었으나, 그렇지 않은 경우, 정확도가 50% 수준인 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델은 향후 이미지 자료가 추가로 확보될 경우, 그 활용도 및 정확도가 더 높아질 것으로 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제30권4호
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• pp.499-514
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• 2016

전통적인 교사 중심 교육으로는 학생 개개인의 다양성과 창의성을 발현할 수 없으며 변화하는 미래 사회에 대처할 수 없다는 위기의식이 일면서, 우리나라에서는 학습자를 교육의 주체로 보는 학습자 중심 교육이 강조되고 있다. 본 연구에서는 한국과학창의재단에서 추진한 '2015년 학생 중심 수학교과서 개선 교사연구회' 자료를 토대로 학습자 중심 교육의 관점에서 우리나라 교사들이 인식하는 수학교육의 문제점과 그들이 개발한 수학 모델 교과서의 특징을 분석하였다. APA(1997)의 '학습자 중심의 심리 원리' 틀을 사용하여 분석한 결과 교사들은 수학교육의 문제점으로 동기와 정서가 학습에 미치는 영향, 학습에서의 개인차, 발달이 학습에 미치는 영향, 학습 과정의 본질, 지식의 구성 원리 측면이 고려되지 않았음을 순서대로 많이 지적하였다. 교사들이 개발한 수학 모델 교과서는 학습 과정의 본질, 지식의 구성, 동기와 정서가 학습에 미치는 영향의 원리가 순서대로 가장 많이 반영되었다. 마지막으로 교사들의 문제점 인식과 그에 따른 모델 교과서 개발 결과를 비교한 결과, 교사들에게 인식된 문제점들은 대체로 교과서에 반영되었고, 인지와 메타인지 요인에서는 문제점보다 개선이 더 많이 이루어졌으나 동기와 정의적 요인에서는 개선이 문제점에 비해 미비한 편이었다. 이를 통해 수학 교과서 개선을 통해 실현 가능한 학습자 중심 교육의 방안을 살펴볼 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권9호
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• pp.359-366
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• 2021

대한민국 건설사들은 아파트 하자 정보를 축적하고 보수작업을 관리하기 위한 시스템을 운영하는데 상당한 인력과 비용을 투자하고 있다. 본 연구에서는 하자 접수 상세내용 텍스트 데이터를 이용하여 하자 보수 시설공사에 따른 세부공종을 분류하는 머신러닝 모델을 제안한다. 두 가지 단어 임베딩(Bag-of-words, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF))과 두 가지 분류기(Support Vector Machine, Random Forest)를 통해 한국어로 작성된 65만건 이상의 하자 접수데이터로부터 하자보수 시설공사 세부공종을 분류했다. 특히, 이번 연구에서는 특정 시설공사(마감공사)의 9개 세부공종(가전제품, 도배공사, 도장공사, 미장공사, 석공사, 수장공사, 옥내가구공사, 주방기구공사, 타일공사)을 분류하는 이진분류 모델과 다중 분류 모델을 연구했다. 그 결과, TF-IDF와 Random Forest를 사용한 두가지 분류 모델에서 90%이상의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1점수를 확인했다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권49호
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• pp.425-464
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• 2017

<지식채널e>는 한국교육방송공사의 미니 다큐멘터리로서, 교육 콘텐츠로 널리 활용된다. 이 연구의 목적은 <지식채널e>의 교육 현장에서의 활용 실태를 조사하여, 성공적인 교육 콘텐츠의 특성을 분석하고, 교육용 미디어 콘텐츠가 지향해야 할 방향을 알아보고자 하는 것이다. 이를 위하여 초, 중, 고등학교 교사 361명을 대상으로 설문조사를 실시하여, 학교 교육에서 <지식채널e>의 활용 빈도, 접근 방법, 학습 활동, 문제점 및 개선점을 분석하였다. 연구 결과, <지식채널e>가 학교 교육에 활용되는 빈도는 초등학교, 중학교, 고등학교 순이었으며, 교사들은 교육을 위한 방송 콘텐츠를 선정할 때 교육과정 내용과의 적합성을 중시하는 것으로 나타났다. <지식채널e>는 수업 동기 유발 자료로 주로 활용된다. 초등 교과별로 살펴보면, 사회, 도덕, 과학 등 내용 지식의 성격이 강하거나 다양한 관점의 접근이 필요한 주제에서 활용도가 높다. 그러나 수업과 직접적으로 관련된 자료를 찾기가 어렵고, <지식채널e>와 유사한 콘텐츠가 풍부해졌기 때문에 <지식채널e>에 대한 활용도가 떨어지고 있다. 이를 개선하기 위해서는 <지식채널e>를 제공하는 플랫폼을 개선하고, <지식채널e>의 제작 방식을 소셜 미디어 환경에 맞게 전환해야 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2304-2320
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• 2021

Intelligently detecting anomalies in health sensor data streams (e.g., Electrocardiogram, ECG) can improve the development of E-health industry. The physiological signals of patients are collected through sensors. Timely diagnosis and treatment save medical resources, promote physical health, and reduce complications. However, it is difficult to automatically classify the ECG data, as the features of ECGs are difficult to extract. And the volume of labeled ECG data is limited, which affects the classification performance. In this paper, we propose a Generative Adversarial Network (GAN)-based deep learning framework (called CAB) for heart arrhythmia classification. CAB focuses on improving the detection accuracy based on a small number of labeled samples. It is trained based on the class-imbalance ECG data. Augmenting ECG data by a GAN model eliminates the impact of data scarcity. After data augmentation, CAB classifies the ECG data by using a Bidirectional Long Short Term Memory Recurrent Neural Network (Bi-LSTM). Experiment results show a better performance of CAB compared with state-of-the-art methods. The overall classification accuracy of CAB is 99.71%. The F1-scores of classifying Normal beats (N), Supraventricular ectopic beats (S), Ventricular ectopic beats (V), Fusion beats (F) and Unclassifiable beats (Q) heartbeats are 99.86%, 97.66%, 99.05%, 98.57% and 99.88%, respectively. Unclassifiable beats (Q) heartbeats are 99.86%, 97.66%, 99.05%, 98.57% and 99.88%, respectively.

• 셀메드
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• 제11권1호
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• pp.2.1-2.8
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• 2021

The clinical condition Amnesia causes difficulty in learning new information and the inability to recall past events. It is primarily concerned with recent memory loss. Majoon-e-Nisyan (MJN) is a polyherbal Unani formulation, present in a semi-solid form. It is widely used potent drug of the Unani System of Medicine (USM) for treating Nisyan (amnesia). In the present study polyherbal Unani formulation, MJN has been studied for its quality control and acute toxicity. Standardization (quality control) of drugs deals with drug identity, drug quality and purity determination. Standardization of MJN had been done as per the Unani pharmacopoeial parameters approved by World Health Organization (WHO) - Pharmacognostical parameters, Physico-chemical parameters, high-performance thin-layer chromatography (HPTLC), microbial load, aflatoxin, and heavy metals. Solvents and chemicals used in the study were of analytical grade and used instrument were calibrated. By conducting an acute oral toxicity study in rats, the safety of MJN was assessed. The limit test method of OECD guideline 425 was followed in the study. Results of standardization and standard operating procedures (SOPs) for preparation of MJN may serve as the standard reference in the future. The data generated in the study for the quality control of MJN proved the quality of formulation and shows that MJN is not toxic in rats following acute dosing up to 2000 mg/kg bw. The data obtained in the paper for MJN may be used as a standard guideline for preparation of the formulation which can save time, cost, and resources for future research endeavours.