본 논문은 손목 착용형 웨어러블 기기를 착용한 사용자의 걸음걸이에서 흔들리는 팔의 패턴을 통하여 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 기기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 샘플링된 3축 가속도 센서 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 신호처리 기법을 통해 변환하여 걸음의 주기를 찾고, 푸리에 변환으로 걸음걸이의 주파수와 크기를 특징으로 추출하여, 2D 혼합 가우시안 모델(GMM)로 학습한 뒤, 신뢰구간 검증 방식으로 테스트한다. 실험결과 95%의 신뢰구간에서 사용자 평균 92%로 사용자를 인증함을 보였다.
Lee, Sanghwa;Sutrisnowati, Riska A.;Won, Seokrae;Woo, Jong Seong;Bae, Hyerim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권11호
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pp.103-109
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2018
This paper presents an idea and framework to automate a full cycle business process management and re-engineering by integrating traditional business process management systems, process mining, data mining, machine learning, and simulation. We build our framework on the cloud-based platform such that various data sources can be incorporated. We design our systems to be extensible so that not only beneficial for practitioners of BPM, but also for researchers. Our framework can be used as a test bed for researchers without the complication of system integration. The automation of redesigning phase and selecting a baseline process model for deployment are the two main contributions of this study. In the redesigning phase, we deal with both the analysis of the existing process model and what-if analysis on how to improve the process at the same time, Additionally, improving a business process can be applied in a case by case basis that needs a lot of trial and error and huge data. In selecting the baseline process model, we need to compare many probable routes of business execution and calculate the most efficient one in respect to production cost and execution time. We also discuss the challenges and limitation of the framework, including the systems adoptability, technical difficulties and human factors.
현재 한국의 웹툰은 세계 디지털 만화 시장을 선도하고 있다. 웹툰은 세계 각국 다양한 언어로 서비스되고 있으며 웹툰의 IP(지식재산권)를 이용해 제작된 드라마와 영화가 크게 흥행하면서 웹툰의 영상화 작업도 점점 많아지고 있다. 그러나 이러한 웹툰의 성공과 함께 웹툰 작가의 노동 환경이 중요한 문제로 떠오르고 있다. 「2021년 만화 이용자 실태조사」에 따르면, 웹툰 작가의 하루 평균 작업시간은 10.5시간이며 일주일 평균 5.9일을 창작활동에 사용한다. 작가들은 매주 많은 분량의 그림을 그려야 하는데, 웹툰 간의 경쟁은 더욱 치열해지고 있으며 회 당 작가가 그려야 할 분량은 점점 늘어가고 있다. 따라서, 이 연구에서는 딥러닝 기술을 이용하여 웹툰 배경 이미지를 생성하고 웹툰 제작에 활용할 것을 제안한다. 웹툰의 주요 인물은 작가의 독창성이 상당 부분 포함되는 영역이지만, 배경 그림은 비교적 반복적이며 독창성이 필요하지 않은 영역이기 때문에, 작가의 작화 스타일과 유사한 배경 그림을 생성할 수 있다면 웹툰 제작에 유용하게 사용될 수 있다. 배경 생성은 image-to-image translation에서 좋은 성능을 보여주고 있는 CycleGAN과 카툰(cartoon) 스타일에 특화된 CartoonGAN을 이용한다. 이러한 생성은 과도한 업무환경에 처한 작가들의 노동 시간을 단축하고 웹툰과 기술의 융합에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 도시부도로 신호교차로의 대기행렬을 단기(one cycle ahead)예측함에 있어 단일검지체계에 기반을 둔 한 지점의 시계열적 패턴을 갖는 검지자료(detection data)를 학습자료로 구성할 경우와 통합차량검지체계하에 기반을 둔 시공간적 상관관계를 갖는 검지자료를 학습자료로 이용할 경우를 가정하여 이에 대한 인공신경망의 학습능력과 예측능력을 비교하였다. 연구결과는 도시부도로 신호교차로상에서 차량군(platoon)의 이동에 따라 발생되는 시공간적인 상관관계를 갖는 교통류변수 $\ulcorner$상류유입교통량(k-1)->통행시간(k-1)->대기행렬(k)->유출교통량(k)->대기행렬(k+1)$\lrcorner$를 인공신경망의 학습자료로 구성할 경우, 교통류 패턴의 학습능력이 뛰어난 것으로 밝혀졌다.
Background: Pyrethroid insecticides account for more than 30% of the global insecticide market and are frequently used in agricultural settings and residential and public pest control among the general population. While several animal studies have suggested that exposure to pyrethroids can alter glucose homeostasis, there is only limited evidence of the association between environmental pyrethroid exposure and diabetes in humans. Objectives: This study aimed to report environmental 3-phenoxybenzoic acid (3-PBA) concentrations in urine and evaluate its association with the risk of diabetes in Korean adults. Methods: We analyzed data from the Korean National Environmental Health Survey (KoNEHS) Cycle 2 (2012~2014) and Cycle 3 (2015~2017). A total of 10,123 participants aged ≥19 years were included. Multiple logistic regressions were used to calculate the odds ratios (ORs) for diabetes according to log-transformed urinary 3-PBA levels. We also evaluated age, sex, education, monthly income, marital status, alcohol drinking, physical activity, urinary cotinine, body mass index, and sampling season as potential effect modifiers of these associations. Results: After adjusting for all the covariates, we found significant dose-response relationships between urinary 3-PBA as quartile and the prevalence of diabetes in pooled data of KoNEHS Cycles 2 and 3. In subgroup analyses, the adverse effects of pyrethroid exposure on diabetes were significantly stronger among those aged 19~39 years (p-interaction<0.001) and those who consumed high levels of cotinine (p-interaction=0.020). Conclusions: Our findings highlight the potential diabetes risk of environmental exposure to pyrethroids and should be confirmed in large prospective studies in different populations in the future.
야간에 촬영한 열적외영상의 가시성 향상을 위해 주간에 촬영한 가시영역 컬러영상으로의 모의방법을 제안하였다. 짝지어지지 않은 야간 열적외영상을 주간 열적외영상으로 모의하고 그 결과를 주간 컬러영상으로 변환하는 단계별 모의를 하였다. 주간영상과 야간영상의 온도 영상변화의 계통적 특성을 반영하기 위해 온도변화 회귀식을 구성하여 적용하였고, 주야간 모의와 컬러화는 CycleGAN으로 학습하여 모델링하였다. 실험지역에 대하여 100장의 영상을 촬영하여 학습한 결과 SSIM은 0.2449, PSNR은 51.2254를 평균값으로 모의되었으며, 식생과 같은 복잡하고 세부적인 모의도 가능한 것을 확인하였다.
TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내에서도 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 TBM 전방의 지반을 예측하고 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 TBM 굴진 시 기계 데이터를 대상으로 전통적 암반에 대한 분류 기법과 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 암반 특성에 대한 분류 예측을 하였다. 암반 특성 분류 기준 항목을 RQD, 일축압축강도, 탄성파속도로 설정하고 항목별 암반상태를 클래스 0(양호),1(보통),2(불량)의 3개 클래스로 구분한 다음, 6개의 분류 알고리즘에 대한 기계학습을 수행하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 모델이 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보인 LigthtGBM 모델이 대상 현장 지반에서 최적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 설정한 3가지 암반 특성에 대한 분류 모델을 활용하면 지반정보가 제공되지 않은 구간에 대한 암반 상태를 제공할 수 있어 굴착작업 시 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구는 현재 중 고등학교에서 적용하고 있는 교수 모형을 선택할 때 그 준거로 활용할 수 있는 교수 모형의 특성과 목적을 제시하고자 수행하였다. 교수 모형의 특성과 목적은 수업 모형과 교수 모형에 관한 문헌을 분석하고, 그 결과를 근거로 정리해 제시하였다. 이 연구에서는 지금까지 제시된 수업 모형을 교수 모형에 포함시키고, 교수 모형을 전통적 모형, 과도기적 모형, 현대적 모형으로 분류하고, 현대적 모형을 다시 그 대상에 따라 개념변화 모형과 순환학습 모형으로 구분하였다. 이 논문에서 제시한 네 가지 교수모형의 특성과 목적을 요약하면 다음과 같다. $\cdot$ 전통적 모형: 강의를 통한 과학지식의 교수, 발견법을 통한 과학지식의 습득, 탐구중심 교수-학습 과정을 통한 과학적 탐구 과정 기능의 습득 및 과학적 방법과 탐구 방법을 적용한 문제해결 $\cdot$ 과도기적 모형: 시범실험, 발견법, 탐구적 접근법 을 통한 탐구 과정 기능의 습득, 과학지식의 습득과 분화 및 발달 $\cdot$ 현대적 모형 - 개념변화 모형: 탐구중심 접근법을 통한 과학지식의 분화, 과학개념에 의한 과학 대체 개념의 교환 - 순환학습 모형: 발견 및 탐구를 통한 개념의 분화 및 대체 개념의 교환, 과학적 탐구 과정 기능의 습득 이와 같은 과학 교수 모형의 영역별 특성과 목적은 교수-학습의 목표와 주제에 적절한 교수 모형의 범주를 확인할 때 적용할 수 있다. 과학 교수-학습 현장에서 실제로 적용할 교수 모형을 선정할 때는, 교수할 주제 및 내용과 그 목표에 적절한 영역별 교수 모형의 특성과 목적을 확인한 다음, 그 영역에서 적절한 교수모형을 선정하는 것이 바람직하다. 이 논문에는 실제의 교수 모형을 선정할 때 적용할 수 있는 준거가 각 교수 모형의 특성과 목적의 형태로 기술되어 있다.
이 연구는 중학교 '진화' 단원을 디지털 교재로 개발하여 학생들의 진화 개념 형성과 학습에 대한 흥미에 효과가 있는지 알아보고자 하였다. 오랜 시간에 의한 생물의 변화를 설명하는 생물 진화에 대한 설명은, 많은 내용을 다양하게 제공할 수 있고, 영상을 제작하고 편집할 수 있으며, 어려운 개념을 재미있게 제공할 수 있는 디지털 교과서가 서책형 교과서를 통해 이루어질 때 효과적일 수 있다. 연구를 위해 먼저 5E 순환학습 모형을 기반으로 전자책 저작 도구인 iBooks Author를 활용하여, 4차시로 구성된 진화수업을 만들었다. 개발한 디지털 교재의 효과 검증을 위해 서책형 수업과 디지털 교과서를 활용한 수업을 비교했다. 서책형 교재를 통한 수업과 디지털 교재를 활용한 수업 모두 진화 개념 형성에 유의미한 효과를 보였으나 생명 과학 흥미도와 진화 흥미도는 디지털 교재 수업 집단에서만 유의미하게 증가하였다. 또한 학생을 유형별로 나누어 디지털 교과서 효과를 확인한 결과 디지털 리터러시에 따라 스마트 기기에 친숙한 그룹이 수업에 더 적극적이었고 흥미가 높았다. 개발된 디지털 교재의 만족도 역시 디지털 리터러시가 높은 그룹에서 긍정적인 점수를 나타냈다. 이 연구 결과는 진화 영역 디지털 교재 개발은 어려운 진화 개념을 쉽고 재미있게 접근할 수 있는 수업 도구가 될 수 있음을 알려준다.
구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은 구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지 원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상 변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트 균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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