• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.81-94
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• 2022

서비스 산업에서 널리 사용되는 설문조사 형태의 정성적 평가방법은 서비스 품질을 평가하는 주요한 평가 수단으로 활용되는데, 이때 설문조사 결과에 응답자의 주관적 판단이 개입될 수 있는 여지가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 정성적 평가 결과에 포함될 수 있는 주관적 판단을 최대한 배제하고 객관성을 확보하기 위한 방안을 제시한다. 특히 같은 종류의 정성적 평가도구가 여러 사람에 의해 반복적으로 사용되는 상황에서의 객관성 확보 방안에 대해 연구하였다. 이를 위해, Ordered Probit 모델 및 제3자 평가 결과를 함께 활용하여 주관성 개입 여부를 판단하고, 주관성을 보정한 후, 최종 결과에 대해 통계적으로 검증하는 절차를 수행하였다. 본 연구에서 분석한 어플리케이션은 의료서비스 분야이며, 특히 특정 의료서비스 제공 환경에서 해당 서비스 제공자가 자가 진단한 실제 평가 결과를 본 연구에서 제안하는 방법론을 통해 어떻게 객관성이 확보될 수 있는지 구체적으로 설명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.57-66
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• 2022

본 논문에서는 Sentence-BERT 모델을 활용한 법률 문서 검색 방법을 제안한다. 법률 검색 서비스를 이용하고자 하는 일반인들은 법률 용어 및 구조에 대한 이해가 부족함에 따라 관련 판례 검색 등에 있어 어려움을 겪고 있다. 기존의 키워드 및 텍스트마이닝 기반 법률 검색 방법은 판결문의 문맥에 대한 정보가 없으며, 동음이의어 및 다의어에 대해 구분하기 어려워 성능을 높이는 데 한계가 있었다. 그로 인해 법률 문서 검색 결과에 대한 정확도가 낮아 신뢰하기가 어려웠다. 이를 위해, 대법원 판례 및 법률구조공단 상담사례 데이터에서 일반인의 법률 검색 문장에 대한 성능을 개선하고자 한다. Sentence-BERT 모델은 판례 및 상담 데이터에 대한 문맥 정보가 임베딩 되므로, 문장의 의미 손실이 적어 TF-IDF 및 Doc2Vec 검색 방법과 비교했을 때보다 검색 정확도가 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.511-516
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• 2024

최근 제정된 궤도시설의 성능평가에 관한 세부지침에서 궤도성능평가의 평가절차 및 실시방법 등에 관한 필요사항을 제시하였다. 그러나 외관조사(육안조사)에 의해 레일표면손상의 등급이 결정되며, 점검자의 주관적인 판단으로 정성적인 평가에만 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레일표면손상을 이용하여 레일내부결함까지 진단할 수 있는 진단애플리케이션을 개발하고자 하였다. 현장조사에서는 레일표면손상을 조사하고 패턴을 분석하였다. 또한 실내시험에서는 레일내부손상 이미지 데이터를 구축하기 위하여 SEM 시험을 이용하였으며, 균열 길이, 깊이 및 각도를 정량화하였다. 본 연구에서는 현장조사와 실내시험에서 구축한 이미지 데이터를 적용한 딥러닝 모델(Fast R-CNN)을 애플리케이션에 적용하였다, 스마트기기에서 사용이 가능한 딥러닝 모델을 이용한 레일표면손상 진단 애플리케이션(App)을 개발하여 향후 궤도진단 및 성능평가 업무에 활용 가능한 레일표면손상 스마트 진단시스템을 개발하였다.

• Journal of Construction Engineering and Project Management
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• 제8권4호
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• pp.1-24
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• 2018

In the last decade, the use of Building Information Modeling (BIM) as a new technology has been applied with traditional Computer-aided design implementations in an increasing number of architecture, engineering, and construction projects and applications. Its employment alongside construction management, can be a valuable tool in helping move these activities and projects forward in a more efficient and time-effective manner. The traditional stakeholders, i.e., Owner, A/E and the Contractor are involved in this BIM system that is used in almost every activity of construction projects, such as design, cost estimate and scheduling. This article extracts major features of the application of BIM from perspective of participating BIM components, along with the different phrases, and applies to them a logistic analysis using a fuzzy performance tree, quantifying these phrases to judge the effectiveness of the BIM techniques employed. That is to say, these fuzzy performance trees with fuzzy logic concepts can properly translate the linguistic rating into numeric expressions, and are thus employed in evaluating the influence of BIM applications as a mathematical process. The rotational fuzzy models are used to represent the membership functions of the performance values and their corresponding weights. Illustrations of the use of this fuzzy BIM performance tree are presented in the study for the uninitiated users. The results of these processes are an evaluation of BIM project performance as highly positive. The quantification of the performance ratings for the individual factors is a significant contributor to this assessment, capable of parsing vernacular language into numerical data for a more accurate and precise use in performance analysis. It is hoped that fuzzy performance trees and fuzzy set analysis can be used as a tool for the quality and risk analysis for other construction techniques in the future. Baldwin's rotational models are used to represent the membership functions of the fuzzy sets. Three scenarios are presented using fuzzy MEAN, AND and OR gates from the lowest to intermediate levels of the tree, and fuzzy SUM gate to relate the intermediate level to the top component of the tree, i.e., BIM application final performance. The use of fuzzy MEAN for lower levels and fuzzy SUM gates to reach the top level suggests the most realistic and accurate results. The methodology (fuzzy performance tree) described in this paper is appropriate to implement in today's construction industry when limited objective data is presented and it is heavily relied on experts' subjective judgment.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.77-85
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• 2020

현재 국내의 대형 인프라시설물의 유지관리를 위해 생애주기비용분석 방법을 도입하고 있다. 그러나 시설물의 위치 및 주변환경 등의 조건을 반영한 유지관리 모델을 적용하는 사례가 많지 않다. 적절한 유지관리 전략을 수립하기 위해서는 시설물의 환경조건을 반영한 비용예측, 열화모델, 불확실성을 반영한 의사결정모델이 수립되어야 한다. 본 연구에서는 발전구조물에 적용되는 도장 사양을 대상으로 유지관리 방법과 판단기준에 따라 사용자의 의사결정에 따른 장기적인 비용 계획 및 관리를 할 수 있는 경제성 분석 모델을 개발하였다. 경제성 분석 모델의 적용을 위하여 도장열화실험을 통하여 도장의 성능을 평가하였으며, 제안 경제성 분석 모델에 적용하여 각각의 적용도장 사양(우레탄, 폴리실록산, 불소)에 따른 경제성 분석결과를 확인하였다. 본 연구에서는 도장의 성능보다 보수 주기의 선정과 개발 모델을 적용한 평가 방법을 제시한 결과로 도장에 국한되지 않더라도 유지관리 방안 수립 시 보수 주기 등을 위한 기초적인 자료로 활용을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.37-44
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• 2020

AI 기술은 법률, 특허, 금융, 국방의 의사결정지원 기술 형태로 발전하여 질병 진단과 법률 판정 등에 적용되고 있다. Deep Learning으로 실시간 정보를 검색하려면, Big data Analysis과 Deep Learning Algorithm이 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 모델인 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 상위권 대학 진학률을 예측하고자 한다. 우선, 행정구역 사설학원 현황과 행정구역 연령별 학생 수를 분석하고 교육열이 높은 지역에 거주하는 학생이 상위권 대학 진학률이 높다는 사회 통념의 가설을 설정했다. 예측된 가설과 정부의 공공데이터를 활용하여 분석된 자료를 토대로 검증하고자 한다. 예측모델은 2015년부터 2017년까지의 데이터를 활용하여 상위권 진학률을 예상하도록 학습하고, 학습된 모델은 2018년 상위권 진학률을 예측한다. 교육특구지역의 상위권 진학률을 Deep Learning 모델인 RNN을 이용하여 예측 실험을 수행했다. 본 논문은 교육열이 높은 지역의 사설학원 현황, 연령별 학생 수에 미치는 영향에 대해서 가구소득, 사교육의 참여 비율을 분석하여 상위권 진학률의 상관관계를 정의한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1356-1362
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• 2008

본 논문에서는 카메라가 가지는 대표적인 기능중의 하나인 자동 화이트 밸런스에 대한 알고리즘을 제안한다. 화이트 밸런스는 흰색의 물체나 물건 고유의 색이 아닌 부분들을 제거하는 과정이다. 화이트 밸런스를 수행하기 위해 사람의 눈에 의해 느끼는 시각차와 색차의 표현이 동일한 $CIEL^*a^*b^*$ 색 공간에서 영상의 분포를 분석하여 흰색 물체의 색 변화 정도를 추정한다. 이를 기준 백색 추정이라 한다. 정확한 추정을 위하여 환경에 의해 변화되었다고 추정되는 부분에 대해 그룹화 한다. 그룹화 된 영상 정보를 통해 영상의 특성을 파악하여 기준 그룹을 정하여 기준 그룹까지의 누적 픽셀들을 선택하는 컬러 샘플링하여 기준 백색을 추정한다. 또한 영상 보정을 위한 컬러 이득은 영상의 포화(Saturation)를 고려하여 얻어진다. 이를 통한 제안된 자동 화이트 밸런스 알고리즘은 뛰어난 영상 보정 기능을 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.1-12
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• 2022

안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 'crop & resized' 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.583-598
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• 2022

인력기반 터널 점검은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받으며 지속적인 이력관리가 어렵다. 따라서 최근에는 딥러닝 기반 자동 균열 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구에서는 사용하는 대규모 공개 균열 데이터셋은 터널 내부에서 발생하는 균열과 매우 상이하다. 또한 현행 터널 상태평가에서 정교한 균열 레이블을 구축하기 위해서는 추가적인 작업이 요구된다. 이에 본 연구는 균열 형상이 다소 단순하게 표현된 기존 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력하여 균열 탐지 성능을 개선하는 방안을 제시한다. 기존 터널 데이터셋, 고품질 터널 데이터셋과 공개 균열 데이터셋을 조합하여 학습한 딥러닝 모델의 성능 평가와 비교를 수행한다. 그 결과 Cross Entropy 손실함수를 사용한 DeepLabv3+에 공개 데이터셋, 패치 단위 분류와 오버샘플링을 수행한 터널 데이터셋을 모두 학습한 경우 성능이 가장 좋았다. 향후 기 구축된 터널 영상 취득 시스템 데이터를 딥러닝 모델 학습에 효율적으로 활용하기 위한 방안을 수립하는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8776-8790
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• 2015

본 연구는 Lee(2015)의 질적 연구에 대한 후속연구로, 전문가 집단이 아닌 실무자들을 대상으로 양적연구를 진행하여 평가척도의 타당성을 실증할 필요가 있었다. 이에 따라 예비조사의 탐색적 요인분석을 진행한 결과 오분류 및 이상치를 나타낸 12개의 문항을 삭제하였으며, 그 결과 연구자가 잠정적으로 설정한 요인구조와 대체로 부합하는 결과(75문항)를 나타냈다. 이후 확인적 요인분석을 진행하기 위해 연구자가 설정한 요인들을 단계별로 투입한 4단계 구조방정식 모형에 대한 검증을 진행하였다. 그 결과 연구자가 설정한 요인이 추가되면서 점차 모형적합도가 향상되는 결과를 나타냈으며, 최종적으로 연구자가 설정한 헤어미용사 전문성 구인화 모형에 부합하는 결과로 나타났다. 한편 본 평가척도는 자기평정방식을 채택하였기 때문에, 자기반성을 통한 전문성 향상을 유도할 수 있으며, 상급자의 주관적 판단이 아닌 객관적인 전문성 측정이 가능하여 합리적인 직급체계를 정립할 수 있을 것으로 기대된다.