• 제목/요약/키워드: Learning Processing

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랜덤포레스트와 Sentinel-2를 이용한 식생 분류의 입력특성 최적화 (Optimization of Input Features for Vegetation Classification Based on Random Forest and Sentinel-2 Image)

  • 이승민;정종철
    • 한국지리정보학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.52-67
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    • 2020
  • 최근 북극은 매년 영구 동토층이 녹아 눈으로 덮인 땅이 드러나고 있어 해당 지역 관리를 위한 공간정보가 필요하다. 한국의 국토지리정보원(NGII)은 극지방의 공간정보를 구축하여 극지공간정보 서비스를 제공하고 있으나, 식생 정보는 제공되지 않고 있으므로 식생 공간정보 구축을 위한 추가적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 북극 스발바르제도의 뉘올레순 지역에 대한 식생 분류를 수행하기 위해 다중 시기의 Sentinel-2 영상을 사용하였다. 전처리 단계에서는 다중 시기 Sentinel-2 영상으로부터 10개 밴드와 6가지 정규 지수식을 생성하였다. 영상 분류는 8개 속성에 대한 토지피복분류를 통해 전체 식생 영역을 추출하는 과정과 전체 식생 영역 내에서 다시 세분류를 수행하는 과정으로 이루어졌다. 영상 분류 알고리즘은 OOB(Out-Of-Bag)를 통해 정확도 평가 및 변수 중요도를 산정할 수 있는 랜덤포레스트를 사용하였다. 전체 정확도는 다시기 영상이 사용되었을 경우와 식생 지수가 추가되었을 경우의 이점을 확인하기 위해 사용된 영상 수에 따라 각각 정확도를 산정하였다. 단일시기의 Sentinel-2 영상은 전체 정확도가 77%였으나, 7개의 다중 시기 Sentinel-2 영상을 기반으로 학습하였을 때, 81%로 향상되었다. 또한, 식생 지수가 추가로 사용된 학습에서 전체 정확도가 약 83%로 향상되었다. 식생 분류 시 변수 중요도는 적색, 녹색, 단파적외선-1 밴드가 가장 높은 변수로 선정되었다. 본 연구는 극지방의 식생에 대한 분류를 수행할 시 입력특성을 최적화하는 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

'미술'과 '언어' 활동 융합형의 아동 발달지원 교육 프레임워크 개발을 위한 탐색적 연구: 텍스트 마이닝을 중심으로 (An exploratory study for the development of a education framework for supporting children's development in the convergence of "art activity" and "language activity": Focused on Text mining method)

  • 박윤미;김시정
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.297-304
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    • 2021
  • 이 연구는 학령기 아동의 발달지원을 위하여 기존의 미술 치료 및 교육에서 시행되어 온 시각적 사고 중심의 접근에 더하여, 언어 교육 및 치료적 접근을 융합하고자 한 것이다. 이에 언어와 미술의 서로 다른 영역의 융합 가능 영역을 탐색하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 적용하였다. 이에 따라 이 연구는 기초 연구, 예비 DB구축, 텍스트 선별, DB 전 처리 및 확정, 불용어 처리, 텍스트 마이닝 분석 및 융합 가능 역 도출'의 절차에 따라 연구를 진행하였다. 연구 결과, 미술 치료 및 교육과 언어 치료 및 교육 분야에서 나타나는 문헌상의 각 군집을 연계하여 의사소통 및 학습 기능, 문제해결 및 감각 기관, 예술 및 지능, 정보와 의사소통, 가정 및 장애, 주제와 개념화 및 또래, 통합과 재구성 및 태도 등과 관련된 융합역을 도출할 수 있었다. 결론적으로 본 연구를 통하여 향후 미술과 언어의 활동 중심 융합형 프로그램을 설계할 수 있는 프레임워크를 마련하고 아동발달 지원을 위한 총체적 접근을 시도하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.

데이터-재순환 구조에서 적응 가중치 갱신을 통한 LMS 알고리즘 수렴 속 도 개선 (Improvement of LMS Algorithm Convergence Speed with Updating Adaptive Weight in Data-Recycling Scheme)

  • 김광준;장혁;석경휴;나상동
    • 정보보호학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.11-22
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    • 1999
  • LMS 적응필터는 많은 신호처리 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으나 반복 적 최소 자승 (RLS) 적응 필터와 비교해서 주어진 안정상태 평균 자승 에러에 대한 수렴특성이 떨어진 다. 본 논문은 LMS 알고리즘의 수렴속도를 향상시키기 위해 폐기된 탭 입력 데이터를 몇 개의 한정된 버퍼를 이용 탭 가중치를 적응적으로 조절하여 수렴특성을 개선한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝 크기 매 개변수 $\mu$값의 증가는 보다 빠른 수렴속도와 평균 자승에러를 감소시키는 효과를 가지므로 데이터 재순 환 버퍼 구조에서 탭 가중치의 갱신에 비례하여 평균 자승 에러의 수렴속도가 재순환 버퍼 B를 증가시 켜 수렴속도가 (B+1)배 만큼 증가한다. 데이터 버퍼 알고리즘을 이용한 제안된 TDL 필터가 LMS 알고 리즘과 동일한 수렴조건을 가지고 실행될 때 연산복잡성의 실질적 부담감을 배제하고 채널 간의 상호심 볼간섭을 보다 효율적으로 제어하면서 적응 횡단선 필터의 수렴속도를 증기시켜 개선한다.

디지털 인문학 연구 동향 분석 - Digital Humanities 학술대회 논문을 중심으로 - (An Investigation on Digital Humanities Research Trend by Analyzing the Papers of Digital Humanities Conferences)

  • 정은경
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제55권1호
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    • pp.393-413
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    • 2021
  • 디지털 정보기술과 인문학적 연구 문제의 결합을 통해 새롭고 혁신적인 지식을 창출하는 디지털인문학은 대표적인 다학제적 융합 학문 분야라고 볼 수 있다. 이러한 디지털인문학 분야의 지적구조를 규명하기 Digital Humanities 학술대회 최근 2년간(2019, 2020)의 논문 441건을 대상으로 저자사항과 키워드 동시출현 네트워크 분석을 수행하였다. 저자와 키워드 분석 결과를 살펴보면, 유럽, 북미 지역, 동아시권의 일본 중국의 저자의 활발한 활동을 찾아볼 수 있다. 공저자 네트워크를 통해서는 11개의 분절된 네트워크를 확인할 수 있으며, 이는 폐쇄적인 공저활동의 결과로 볼 수 있다. 키워드 분석을 통해서는 16개의 세부 주제 영역을 규명할 수 있으며, 이는 기계학습, 교육학, 메타데이터, 토픽모델링, 문체, 문화유산, 네트워크, 디지털아카이브, 자연언어처리, 디지털도서관, 트위터, 드라마, 빅데이터, 신경망 네트워크, 가상현실, 윤리으로 구성된다. 이러한 군집 구성은 디지털 정보기술이 주된 세부 주제 영역으로 자리매김하고 있음을 알 수 있다. 또한 출현빈도가 높은 키워드들은 인문학 기반 키워드, 디지털 정보기술 기반 키워드, 융합 키워드으로 구분될 수 있으며, 디지털인문학의 성장과 발전 과정의 역동성을 찾아볼 수 있다.

워드임베딩을 활용한 복압성 요실금 관련 연구 동향에 관한 융합 연구 (A Convergence Study of the Research Trends on Stress Urinary Incontinence using Word Embedding)

  • 김준희;안선희;곽경태;원영수;유화익
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권8호
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    • pp.1-11
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 '복압성 요실금'을 키워드로 검색된 연구들의 경향과 특성을 단어 빈도를 통해 분석하고, 워드 임베딩을 사용하여 그 관계를 모델링 하고자 하였다. 의학 서지 데이터베이스인 MEDLINE에 등록되어 있는 복압성 요실금 연구 9,868개 논문들의 초록 문자 데이터를 Python 프로그램을 이용하여 추출하였다. 그런 다음 빈도 분석을 통해 10개의 키워드를 선택하였다. 키워드 관련 단어들의 유사도는 Word2Vec 머신러닝 알고리즘으로 분석하였다. 그리고, t-SNE 기법을 사용하여 단어의 위치와 거리가 시각화하였고, 이에 따라 그룹을 분류하여 이를 분석하였다. 복압성 요실금과 관련된 연구는 1980년대 이후 빠르게 증가했다. 키워드 분석을 통해 논문 초록에서 가장 많이 사용된 키워드는 '여성', '요도', '수술'로 나타났다. Word2Vec 모델링을 통해 복압성 요실금 관련 연구에서 주요 키워드들과 가장 높은 연관성을 나타내는 단어들에는 '여성', '절박', '증상' 등이 있었다. 그리고, t-SNE 기법을 통해 키워드와 관련 단어들은 복압성 요실금의 증상, 신체 기관의 해부학적 특성, 그리고 수술적 중재를 중심으로 하는 3개의 그룹으로 분류될 수 있었다. 본 연구는 초록을 구성하는 단어들의 키워드 빈도 분석 및 워드임베딩 방식을 이용하여 복압성 요실금 관련 연구들의 동향을 살펴본 최초의 연구이다. 본 연구의 결과는 향후 연구자들이 복압성 요실금 관련 연구 분야의 주제와 방향성을 선택하는 데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

필기체 숫자 데이터 차원 감소를 위한 선분 특징 분석 알고리즘 (Line-Segment Feature Analysis Algorithm for Handwritten-Digits Data Reduction)

  • 김창민;이우범
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권4호
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    • pp.125-132
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    • 2021
  • 인공신경망의 계층의 깊이가 깊어지고 입력으로 사용되는 데이터 차원이 증가됨에 신경망의 학습 및 인식에 있어서 많은 연산을 고속으로 요구하는 고연산의 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 신경망 입력 데이터의 차원을 감소시키기 위한 데이터 차원 감소 방법을 제안한다. 제안하는 선분 특징 분석(Line-segment Feature Analysis; LFA) 알고리즘은 한 영상 내에 존재하는 객체의 선분(Line-segment) 특징을 분석하기 위하여 메디안 필터(median filter)를 사용한 기울기 기반의 윤곽선 검출 알고리즘을 적용한다. 추출된 윤곽 영상은 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]의 계수 값으로 구성된 3×3 또는 5×5 크기의 검출 필터를 이용하여 8가지 선분의 종류에 상응하는 고유값을 계산한다. 각각의 검출필터로 계산된 고유값으로부터 동일한 반응값을 누적하여 두 개의 1차원의 256 크기의 데이터를 생성하고 두 가지 데이터 요소를 합산하여 LFA256 데이터를, 두 데이터를 합병하여 512 크기의 LAF512 데이터를 생성한다. 제안한 LFA 알고리즘의 성능평가는 필기체 숫자 인식을 위한 데이터 차원 감소를 목적으로 PCA 기법과 AlexNet 모델을 이용하여 비교 실험한 결과 LFA256과 LFA512가 각각 98.7%와 99%의 인식 성능을 보였다.

Information Technologies as an Incentive to Develop the Creative Potential of the Educational Process

  • Natalia, Vdovychenko;Volodymyr, Kukorenchuk;Alina, Ponomarenko;Mykola, Honcharenko;Eduard, Stranadko
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권4호
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    • pp.408-416
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    • 2022
  • The new millennium is characterized by an unprecedented breakthrough in knowledge and information and communication technologies, and the challenges of the XXI century require modernized paradigms of interaction in all spheres of life. Education continues to play a key role in national and global growth. The key role of education and its leadership in developing creative potential, as the main paradigm of the countries' stability, have significantly influenced educational centers. The developers of educational programs use information technologies as an incentive to develop creative potential of educational process. Professional training of the educational candidate is enhanced by the use of information technologies, so the educational applicants should develop technological skills to be productive members of society. Using the latest achievements in the field of information technologies for the organization of the educational process helps to form the operational style of education applicants' thinking, which provides the ability to acquire skills of processing information, that is presented in the text, graphic, tabular form, and increase the level of general and informational culture necessary for better orientation in the modern information space. The purpose of the research is to determine the effectiveness of information technologies as an incentive to develop creative potential of educational process on the basis of the survey, to establish advantages and ability to provide high-quality education in the context of using information technologies. Methods of research: comparative analysis; systematization; generalization, survey. Results. Based on the survey conducted among students and teachers, it has been found out that the teachers use the following information technologies for the development of creative potential of the educational process: to provide video and audio communication process (100%), Moodle (95,6%), Duolingo (89,7%), LinguaLeo (89%), Google Forms (88%) and Adobe Captivate Prime (80,6%). It is determined that modular digital learning environments (97,9%), interactive exercises tools (96,3%), ICT for video and audio communication (96%) and interactive exercises tools (95,1%) are most conducive to the development of creative potential of the educational process. As a result of the research, it was revealed that implementation of information technologies for the development of creative potential of educational process in educational institutions is a complex process due to a large number of variables, which should be taken into account both on the educational course and on the individual level. It has been determined that the using the model of implementation information technologies for the development of creative potential in educational process, which is stimulated due to this model, benefits both students and teachers by establishing a reliable bilateral connection between teacher and education applicant.

머신러닝 기반 시설재배 딸기 생산량 예측 연구 (A Study on the Prediction of Strawberry Production in Machine Learning Infrastructure)

  • 오한별;임종현;양승원;조용윤;신창선
    • 스마트미디어저널
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    • 제11권5호
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    • pp.9-16
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    • 2022
  • 최근 농업 현장에서는 빅데이터와 IoT(Internet of Things) 등 기술을 적용하여 디지털농업 스마트팜으로 자동화를 하고 있다. 이러한 스마트팜은 작물의 환경을 측정하고 데이터를 조사하고 가공하여 생산량의 증대와 작물의 품질을 향상하고자 한다. 생산량 예측은 첨단 농업인 스마트팜 디지털 농업에서 중요한 연구로 빅데이터를 활용하여 환경데이터를 분석하고 나아가 생육정보 데이터 품질 관리를 위한 표준화 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜 딸기 농장에서 수집된 환경 및 생산량 데이터를 분석하여 연구하였다. 회귀분석을 기반으로 릿지회귀(Ridge Regression), LightGBM, XGBoost를 사용하여 작물 생산량 예측 모델을 분석하였다. 3가지 모델 중 최적의 모델은 XGBoost로 R2는 82.5%의 설명력을 보였다. 연구 결과 양액흡수량과 환경데이터간의 상관관계를 확인할 수 있었고, 생산량 예측 연구에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 향후 작물의 생육환경 정보 및 양액의 성분 등 양액흡수량을 연구하여 양액관리를 통해 환경오염 예방 및 양액 절감에 기여할 것으로 기대된다.

타워크레인 자율화를 위한 가상환경 플랫폼 개발에 관한 연구 (A Study on Virtual Environment Platform for Autonomous Tower Crane)

  • 김명준;윤인석;김남균;박문서;안창범;정민혁
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제23권4호
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    • pp.3-14
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    • 2022
  • 건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Design and Implementation of Memory-Centric Computing System for Big Data Analysis

  • Jung, Byung-Kwon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권7호
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    • pp.1-7
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    • 2022
  • 최근 대용량 데이터를 프로그램 자체에서 생성시키면서 구동되는 빅데이터 프로그램, 머신 러닝 프로그램 같은 응용 프로그램의 사용이 일상화됨에 따라 기존의 메인 메모리만으로는 메모리가 부족하여 프로그램의 빠른 실행이 어려운 경우가 발생하고 있다. 특히, 코로나 변이 바이러스 발생으로 염기서열 전체의 유전 변이 여부를 분석해야 하는 상황에는 더욱 빠르게 결과를 도출해야 하는 필요성이 대두되었다. 대용량 데이터를 병렬실행으로 빠른 결과를 필요로 하는 전장유전체(WGS; Whole Genome Sequencing) 분석 방법에 기존 SSD에서 대용량 데이터를 처리하는 것이 아닌 자체 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에 적용하여 성능을 측정한 결과 기존 SSD 시스템에 비해 16%의 성능 향상이 있었다. 그리고, 그 외의 다양한 벤치마크 시험에서도 워크플로우의 task별 SortSampleBam, ApplyBQSR, GatherBamFiles등 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서도 SSD를 사용한 경우보다 IO 성능이 각각 92.8%, 80.6%, 32.8% 실행시간 단축을 보였다. 전장유전체파이프라인 분석같이 대용량 데이터 분석시 본 연구에서 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서 분석할 경우 런타임(run time)시 발생하는 측정 지연을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.