딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.
선인출은 데이타베이스 관리 시스템에서 클라이언트와 서버 사이에 발생하는 라운드트립을 줄 일 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 타입수준 액세스 패턴과 타입수준 지역성이라는 새로운 개 념을 제시하고, 이 개념에 기반한 새로운 선인출 방법을 제시한다. 타입수준 액세스 패턴이란 항해에 사 용된 애트리뷰트들의 패턴이며, 타입수준 엑세스 지역성이란 항해 응용에서 타입수준 액세스 패턴이 반복 적으로 나타나는 현상이다. 기존의 선인출 방법은 항해 응용에서 액세스된 객체 흑은 페이지 식별자들간의 패턴인 객체수준 혹은 페이지수준 액세스 패턴을 선인룰에 이용하는데, 이 방법은 동일한 객체 혹은 페이 지들이 반복적으로 액세스될 때에만 선인출 효과를 가지는 문제점이 있다. 이에 반해 제안하는 방법은 항 해 응용에서 같은 객체들이 반복적으로 액세스되지 않더라도 같은 애트리뷰트들이 반복적으로 참조되는 경우. 즉, 타입수준 액세스 지역성이 존재하면, 효과적인 선인출을 수행하는 장점이 있다 객체관계형 DHMS(ORDBMS)의 많은 항해 응용들은 타입수준 액세스 지역성이 있다 따라서, 제안하는 방법을 ORDBMS에 적용하면 라운드트립의 횟수를 효과적으로 줄일 수 있고 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 제 안하는 방법의 우수성을 증명하기 위해, ORDBMS 프로토타입에 구현하여 많은 종류의 실험을 수행하였 다. 실험결과, 복잡한 구조를 탐색하는 007 벤치마크나 실제 GIS 응용에서, 제안하는 선인출 방법은 단순 한 요구인출 방법 및 최근의 문맥 기반 선인출 방법과 비교하여 라운드트림 횟수를 수십 배에서 수백배가 지 줄이고 성능을 수배가지 향상시켰다. 이와 같은 결과로 볼 때, 제안하는 방법은 객체지향 항해 응용의 성능을 크게 향상시키는 결과로서, 상용 ORDBMS에 구현될 수 있는 실용적인 결과라 믿는다.
차세대 디스플레이는 기존의 TV를 대변하는 디스플레이 장치 환경에서 모바일 환경으로 진화 하고 있는 추세이다. 개인용 디스플레이에 해당하는 모바일 디스플레이의 경우, 홈시어터의 개념과 동일하지만 보다 경량 화된 사이즈에 다양한 목적으로 사용되고 있기에 디스플레이 산업에서는 디스플레이의 다양한 제품 응용 및 다양한 크기의 디스플레이 디바이스에서 보다 정확한 색채와 향상된 영상을 재현하기 위해 많은 관심을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 배경의 밝기와 색채 자극의 크기에 따라 인지될 수 있는 색채의 차이가 있을 수 있다는 가정아래, 배경의 밝기를 차등적으로 적용하여 중심와 시각에 해당하는 색채 자극의 크기를 비교하는 정신 물리학적 실험을 진행하였다. 실험 결과 기존 선행 연구에서는 배경의 밝기가 고려되지 않은 상태에서 색채 자극의 크기가 증가함에 따라 더욱 밝고 더욱 선명하게 인지한다는 결과와 달리, 배경의 밝기와 색채 자극의 크기에 따라 색채를 인지하는 특성이 다르다는 연구 결과가 도출되었다. 실험 결과를 바탕으로 향후 대형 화면의 크기에서 모바일 크기의 화면으로 입력 영상이 전환 될 때 발생할 수 있는 색채 변환 오류를 해결 하여 보다 정확한 색채 표현과 향상된 화질 영상 재현이 가능하다.
최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 간은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현이 되고, 고차원에서 발생되는 문제인 "Curse of dimensionality" 때문에 기존의 인덱싱 방법(예를 들면 트리 구조를 이용하는 다차원 인덱싱 방법, 차원을 줄이는 방법, 양자화 등의 압축 기법을 이용하는 방법 등)으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자들의 특징을 반영한 효율적인 인덱싱 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기술자를 속성 히스토그램으로 변형하고 히스토그램의 자 빈 값을 이진 형태로 표현하여 비트열을 생성하며, 이러한 비트열들을 이용하여 비트맵 인덱스를 구성한다. 질의 오브젝트가 입력되면 비트맵 인덱스를 이용하여 결과에 포함될 가능성이 있는 후보 오브젝트 리스트를 생성하게 되는데 즉, 각 오브젝트의 인덱스와 질의 오브젝트의 비트열에 대한 XOR(Exclusive OR) 연산을 수행하여서 후보 오브젝트 리스트를 생성한다. 그리고 이 리스트에 있는 오브젝트들에 대해서만 L1-norm과 같은, 기술자를 위해 사용되는 비교 연산식을 수행하여 최종 결과 오브젝트들을 사용자에게 보여주게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 단순한 비트 연산을 통해 검색 결과에 포함될 가능성이 있는 오브젝트들을 추출해낼 수 있기 때문에 빠른 시간 내에 검색을 마칠 수 있도록 해준다. 실험에 의하면 제안한 방법을 이용하는 경우, 90% 이상의 정확도를 유지하면서 검색 시간에서는 순차 검색에 비해 15배 이상의 속도 향상을 보임을 알 수 있었다.
온라인 분석 처리(OLAP, On-Line Analytical Processing)에서는 다양한 분석을 효과적으로 처리하기 위해, 다차원 구조의 데이타를 열에 차원 애트리뷰트의 값이 표시되는 넓은 형태의 수평 테이블로 표현한다. 관계형 테이블들은 보통 애트리뷰트의 개수에 제한이 있으므로 이러한 수평 테이블을 직접저장하기 어렵고, 저장하더라도 많은 수의 널(null) 간을 갖는 희박(sparse) 테이블이 되기 쉽다. 따라서 관계 데이타베이스에서는 이러한 수평 테이블을 차원의 이름을 열로 갖는 수직 테이블로 바꾸어 저장할 수 있다. 이렇게 할 경우, 수평 뷰 테이블에 대한 OLAP 질의를 저장된 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 전통적인 관계 대수 연산자들 외에 최근 DBMS 버전들이 제공하는 PIVOT 연산자를 사용하여 수평적인 뷰의 질의를 효율적으로 변환하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 PIVOT 연산과 동등한 관계 대수식을 만들고 이를 증명하였으며, 이 PIVOT 연산을 사용하여 수평적인 테이블에 대한 질의를 수직적인 테이블에 대한 질의로 변환하는 방법을 제시하였다. 또한 실험을 통해 제안한 변환 방법이 기존 방법에 비해 성능이 더욱 우수함을 보였다.
최근 우리나라에서도 바이오에탄올 혼합을 의무화하는 제도 도입을 준비하고 있다. 바이오에탄올은 기후변화에 대응하기위한 수단일 뿐만 아니라 에너지 안보 측면에서 휘발유에 대한 유력한 대체연료이다. 그러나 일반 휘발유보다 판매가격이 더 높은 바이오에탄올 혼합 휘발유를 유통시키기 위해서는 정부 지원이 선행되어야 한다. 따라서 바이오에탄올 소비로 인한 편익이 비용보다 높다면 정부 지원의 정당성이 확보될 수 있을 것이다. 본 연구는 전국의 휘발유 자동차 운전자를 대상으로 바이오에탄올 선호도를 조사하였다. 패널로짓모형을 이용하여 3~10% 바이오에탄올 혼합 휘발유에 대한 속성을 분석한 결과 국산원료를 이용한 에탄올 지불용의액이 리터당 52원으로 나타났다. 한편 바이오에탄올 혼합률이 증가할수록 역 U자형의 비선형 선호도를 갖는 것으로 추정되었고, 전환점에서 바이오에탄올 혼합률은 6.5%로 나타났다. 또한 소득수준과 바이오에탄올 선호간에도 역 U자형의 관계가 나타났고, 전환점 소득 구간이 250~299만 원인 것으로 나타났다. 한편 정치적으로 보수 성향일수록 바이오에탄올혼합유를 선호하고, 바이오에탄올에 대한 사전 지식이 있거나 환경보전에 대한 중요성이 높을수록 바이오에탄올혼합유 이용에 비판적인 것으로 나타났다. 다만 본 연구는 휘발유에 바이오에탄올의 혼유를 의무화하는 정책에 대한 소비자의 지불용의액을 실증분석하고자 하였지만, 우리나라에서 법제화된 RFS 제도에 직접적으로 부합하게 설문이 설계되지 않았고, 바이오에탄올의 원료조달, 제조, 의무혼합비율, 가격인상액 간에 직교관계를 가정했다는 한계가 존재한다. 또한 모형추정결과가 확정적이지 않다는 점에서, 위 결과를 우리나라에서 법제화된 RFS 제도에 그대로 적용하는 데는 주의를 요한다.
조직을 구성하는 인적자원은 조직의 중요한 구성요소 중 하나다. 특히 통제된 조직일수록 인적자원의 가치는 조직의 목표 달성을 위해 더욱 중요하다. 현재까지의 조직 구성원 진단은 과거 병력과 같은 외연적인 개인의 특성 및 인성검사와 같은 자발적 진단결과를 통해서 이루어지고 있다. 그러나 구성원 개인단위에 대한 진단방법은 설문 내용이 방대하고 본인의 응답에 전적으로 의존하는 것이어서 거짓 응답 및 은폐 등의 단점이 있으며 소요되는 시간 또한 길다. 이러한 단점을 극복할 수 있는 객관적 진단방법으로 구성원 상호간 진단방법이 있으나, 사람과 사람사이의 눈에 보이지 않는 관계를 표현하고 분석하기 어렵다는 제한사항이 있다. 본 논문에서는 구성원 상호간 진단방법을 통한 조직 진단 모델인 다면평가 모델을 제안한다. 이 모델은 10분 내외의 설문으로 조직의 사회 연결망을 구성한 후 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 제안된 알고리즘을 통해 조직을 진단한다. 실험결과 표본 집단에서 특별 관리하는 인원과 비교하여 Weighted Precision 0.62를 보였으며, 기존 방법으로 식별되지 않는 인원들을 식별할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 모델을 기반으로 조직 진단 시각화 시스템을 구성한다면 인적자원을 관리하는 모든 조직 관리자에게 유용한 시스템이 될 것이다.
최근 멀티미디어 신호처리 및 통신 기술의 발전에 힘입어 작은 LCD 패널을 통한 스포츠경기 시청이 증가하고 있다. 하지만 멀티미디어 단말에 방송되는 대부분의 영상들은 주로 경제적인 이유로 일반 TV나 HDTV 용으로 제작되어 단순히 크기만을 변환하거나 추가적인 편집 없이 녹화되고 있는 실정이다. 이는 작은 이동형 단말 사용자들이 경기화면 내의 상황을 인식하는데 있어서 많은 불편함을 겪는다. 예를 들어, 원거리 샷 카메라 기법으로 찍힌 축구 경기 동영상의 경우, 운동장 내의 공과 선수들은 매우 작아서 알아보기가 힘든 경우가 발생한다. 또한 경기 진행 시간이나 점수를 포함하는 점수상자(scorebox)의 내용 역시 시청자가 쉽게 알아보기 힘들다. 따라서 소형 디스플레이 시청자들의 원활한 이해를 위한 지능형 디스플레이 기술이 필요하다. 이를 위한 핵심기술의 하나가 관심 영역을 자동으로 결정하고 확대하여 보여주는 일이다. 여기서 관심영역이란 시청자들이 화면 내에서 다른 부분에 비해 더욱 관심을 갖게 되는 영역을 말하며 축구경기 비디오의 경우, 주로 상단 모서리에 존재하는 점수상자나 원거리 샷에서의 공을 둘러싼 주변영역 등이 해당된다. 본 논문에서 우리는 이동형 단말기 시청자들을 위한 시청경험 향상을 위한 방법을 제안한다. 경기장면에서 관심영역의 추출을 위해 화면 내에서 시각적으로 현저한 부분의 검출에 관심을 갖는 방법 대신, 축구 경기 비디오 고유의 특징을 이용하는 도메인 한정적인 접근법을 이용한다. 제안된 시스템은 크게 두 가지 모듈 관심영역 결정, 점수상자 추출로 구성된다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 이동형 단말기상에서 지능형 디스플레이를 위한 좋은 해결책임을 보이고자 한다.
A feeding trial was conducted to investigate effects of Bacillus licheniformis on growth performance and meat quality of broilers. Nine hundred one-d-old broiler chicks were randomly assigned to 3 experimental groups with three replicate pens of 100 broiler chicks. Three treatments were i) control, ii) basal diets supplemented with 1 ml of B. licheniformis for each in feed water per day iii) basal diets supplemented with 2 ml of B. licheniformis per chick in feed water per day. The supplementation of B. licheniformis significantly increased body weight in grower chickens (p<0.05), and significantly improved the feed conversion in 3 to 6 and 0 to 6 wk feeding period compared with the control group (p<0.05). Additionally, the supplement also resulted in increased protein and free amino acid contents, and decreased fat content in chicken breast fillet (p<0.05). Furthermore, improvement in sensory attributes was observed in broilers fed with the probiotic. In conclusion, B. licheniformis treatments resulted in a significant increase (p<0.05) in broiler productivity based on an index taking into account daily weight gain and feed conversion rate. Meanwhile, the probiotic contributed towards an improvement of the chemical, nutritional and sensorial characteristics of breast fillet. Overall, the study indicates that B. licheniformis can be used as a growth promoter and meat quality enhancer in broiler poultry.
반응표면분석법에 의해 생두를 실험 조건인 $194.82^{\circ}C{\sim}250.00^{\circ}C$의 온도 범위에서 7.93~22.07분의 조건으로 커피원두를 배전하여 이화학적 분석, 물리적 특성, 관능검사 등을 실시하여 최적 조건을 설정하였다. 배전 정도가 커짐에 따라 직경, 길이, 두께 모두가 증가하여 전체적인 팽창률은 증가했지만, 겉보기 밀도의 변화는 그 차이가 적은 것으로 나타났다. pH는 증가하는 반면 총산도와 총페놀함량은 감소하는 경향을 나타내었으며, 고형분함량은 증가하는 유의성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 색도는 전체적으로 배전에 의해 갈색에서 검은색으로 변화하며 색도값이 감소하는 형태로 나타났다. 관능검사에 의해서는 전체적인 향과 맛에 따라 큰 차이를 보였으며 향이 배전 조건과 연관성이 높은 것으로 나타났다. 유의성을 나타낸 길이, 폭, 향, 고형분 함량과 총페놀함량으로 배전 조건을 설정한 결과, $225^{\circ}C$에서 20분간 배전하는 것이 본 연구 조건에서는 최적의 배전 조건으로 결정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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