• 제목/요약/키워드: Machine efficiency

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심층신경망을 활용한 데이터 기반 ESG 성과 예측에 관한 연구: 기업 재무 정보를 중심으로 (Predicting Future ESG Performance using Past Corporate Financial Information: Application of Deep Neural Networks)

  • 김민승;문승환;최성원
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.85-100
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    • 2023
  • 최근 기업의 지속가능경영 역량으로 대변되는 기업 ESG 성과(environmental, social, and corporate governance)가 투자의사 결정에 주요 요인 중 하나로 부각되고 있다. 전통적 ESG 성과 평가 프로세스는 평가기관마다의 고유 기준에 따라 질적 정성적 방식으로 수행되어 그 평가 소요 시간 및 비용이 큰 데 비해 투자의사 결정 시 신뢰성과 예측 가능성 및 적시성에 제약이 존재한다. 이에 본 연구에서는 정량화되고 공개된 기업 재무 정보를 활용하여 머신러닝을 통한 자동화된 기업 ESG 평가 예측을 시도하였다. 심층신경망 기법을 활용해 2019년부터 2021년까지 3년간 한국ESG기준원에서 제공한 1,780건의 ESG 평가에 대하여 총 12종(21,360건)의 시장 공개 재무 정보를 기반으로 예측 모형을 구축한 결과, 제안된 심층신경망 모형은 약 86%의 분류성능을 보여 여타 비교모형 대비 크게 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구는 정량적이고 공개된 과거 기업 재무 정보만으로도 자동화된 프로세스를 통해 비교적 정확한 미래 ESG 평가 예측을 달성할 수 있었다는 점에 의의가 크다. 특히 기업 ESG 관련 정보 접근이 상대적으로 불리한 일반 투자자들의 입장에서 볼 때 낮은 비용과 적은 시간 투자로도 기업 ESG 성과 평가에 대한 예측 가능성과 적시성을 향상 시킬 수 있다는 점에 실용적 함의가 있다. 또한 본 연구는 향후 추가적인 국내외 데이터 수집 및 모형 고도화를 통해 기업 ESG 성과 예측 분야에서의 확장이 기대된다.

Artificial Neural Network with Firefly Algorithm-Based Collaborative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

  • Velmurugan., S;P. Ezhumalai;E.A. Mary Anita
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권7호
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    • pp.1951-1975
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    • 2023
  • Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.

빅데이터 기반 6시그마 방법론의 유효성 분석: DX SS를 중심으로 (Analysis of the Effectiveness of Big Data-Based Six Sigma Methodology: Focus on DX SS)

  • 김정혁;김윤기
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제13권1호
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    • pp.1-16
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    • 2024
  • 지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

하천 내 지표 피복 분류를 위한 Sentinel-2 영상 기반 랜덤 포레스트 기법의 적용성 연구 - 내성천을 사례로 - (Application study of random forest method based on Sentinel-2 imagery for surface cover classification in rivers - A case of Naeseong Stream -)

  • 안성기;이찬주;김용민;최훈
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권5호
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    • pp.321-332
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    • 2024
  • 하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.

2023 Survey on User Experience of Artificial Intelligence Software in Radiology by the Korean Society of Radiology

  • Eui Jin Hwang;Ji Eun Park;Kyoung Doo Song;Dong Hyun Yang;Kyung Won Kim;June-Goo Lee;Jung Hyun Yoon;Kyunghwa Han;Dong Hyun Kim;Hwiyoung Kim;Chang Min Park;Radiology Imaging Network of Korea for Clinical Research (RINK-CR)
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제25권7호
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    • pp.613-622
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    • 2024
  • Objective: In Korea, radiology has been positioned towards the early adoption of artificial intelligence-based software as medical devices (AI-SaMDs); however, little is known about the current usage, implementation, and future needs of AI-SaMDs. We surveyed the current trends and expectations for AI-SaMDs among members of the Korean Society of Radiology (KSR). Materials and Methods: An anonymous and voluntary online survey was open to all KSR members between April 17 and May 15, 2023. The survey was focused on the experiences of using AI-SaMDs, patterns of usage, levels of satisfaction, and expectations regarding the use of AI-SaMDs, including the roles of the industry, government, and KSR regarding the clinical use of AI-SaMDs. Results: Among the 370 respondents (response rate: 7.7% [370/4792]; 340 board-certified radiologists; 210 from academic institutions), 60.3% (223/370) had experience using AI-SaMDs. The two most common use-case of AI-SaMDs among the respondents were lesion detection (82.1%, 183/223), lesion diagnosis/classification (55.2%, 123/223), with the target imaging modalities being plain radiography (62.3%, 139/223), CT (42.6%, 95/223), mammography (29.1%, 65/223), and MRI (28.7%, 64/223). Most users were satisfied with AI-SaMDs (67.6% [115/170, for improvement of patient management] to 85.1% [189/222, for performance]). Regarding the expansion of clinical applications, most respondents expressed a preference for AI-SaMDs to assist in detection/diagnosis (77.0%, 285/370) and to perform automated measurement/quantification (63.5%, 235/370). Most respondents indicated that future development of AI-SaMDs should focus on improving practice efficiency (81.9%, 303/370) and quality (71.4%, 264/370). Overall, 91.9% of the respondents (340/370) agreed that there is a need for education or guidelines driven by the KSR regarding the use of AI-SaMDs. Conclusion: The penetration rate of AI-SaMDs in clinical practice and the corresponding satisfaction levels were high among members of the KSR. Most AI-SaMDs have been used for lesion detection, diagnosis, and classification. Most respondents requested KSR-driven education or guidelines on the use of AI-SaMDs.

무인항공 초분광 영상을 기반으로 한 고도에 따른 퇴적물 함수율 탐지 고찰 (Discussion on Detection of Sediment Moisture Content at Different Altitudes Employing UAV Hyperspectral Images)

  • 이경은;유재형;박찬혁
    • 자원환경지질
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    • 제57권4호
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    • pp.353-362
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    • 2024
  • 본 연구는 무인항공기 기반 초분광 센서를 활용하여 퇴적물의 함수율에 따른 분광학적 반응 특성을 고찰하고, 비행 고도에 따른 함수율 탐지 효율성을 평가하였다. 이를 위해 다양한 함수율을 가진 퇴적물 시료를 대상으로 40m와 80m 고도에서 400~1000nm 파장 대역의 초분광 영상을 획득하고 분석하였다. 퇴적물의 반사도는 함수율이 증가함에 따라 전반적으로 감소하는 경향을 보였다. 함수율과 반사도 사이의 상관관계 분석 결과, 400~900nm 전 영역에서 강한 음의 상관관계(r < -0.8)를 보였다. 랜덤포레스트 기법을 활용한 함수율 탐지모델 구축 결과, 40m와 80m 고도에서의 탐지 정확도는 각각 RMSE 2.6%, R2 0.92와 RMSE 2.2%, R2 0.95로 나타나 고도 간 정확도 차이가 미미함을 확인하였다. 변수 중요도 분석 결과, 600~700nm 대역이 함수율 탐지에 주요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 환경 모니터링 분야에서 효율적인 퇴적물의 수분 관리와 자연재해 예측에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

CFC 113과 대체세정제의 세정성능 비교 (Comparison of Cleaning Performance of CFC 113 and the Alternatives)

  • 노경호;최대기;이윤용
    • 분석과학
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    • 제6권5호
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    • pp.521-530
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    • 1993
  • 몬트리올의정서에 의하여 오존층 파괴물질로 규정된 전자산업의 필수불가결한 세정제인 CFC 113(1,1,2-trichloro 1,2,2,-trifluoroethane)의 사용이 앞으로 규제가 됨에 따라서 대체세정제의 개발이 활발히 진행되고 있다. 따라서 현재 시판중인 세정제의 종류는 상당히 많다. 이 중에서 Axarel 32(DuPont), Cleanthru 750H(KAO Chemical), EC-Ultra(Petroferm)를 선정하여 CFC 113과 세정성능을 비교하였다. CFC 113과 대체세정제의 세정성능 검사방법은 기본적은 물성측정, 재질호환성에 대한 실험, 증발속도의 측정, 오염물질의 제거효율에 관한 실험으로 구성되어 있다. CFC 113과 대체세정제들의 기본적인 물성들은 서로 상이하였다. 대체세정제는 비점이 높고 표면장력과 점도가 CFC 113보다 큰 값을 가지고 있다. 전자산업에서의 로진계 flux를 오염물질로 하고 각기의 세정제와의 용해도를 비교한 결과 비극성 유기물질은 abietic acid에 대한 용해도는 서로 유사하였으나 대체세정제의 경우 극성 유기물질에 대한 용해도는 CFC 113에 비해서 월등히 좋았다. 또한 비점이 낮은 CFC 113의 건조성은 대체세정제와는 비교할 수 없을 정도로 우수하였고 특히 대체세정제 중에서 EC-Ultra는 건조성이 매우 낮았다. CFC 113과 대체세정제에서의 PCB의 구성 재질인 FR4와 Cu-coated FR4에 대한 재질호환성은 거의 비슷하였다. Abietic acid의 제거효율에 관한 실험에서는 초음파 세정에 의해서 우수한 세정효과를 보여 주었으며 침적에 의해 세정에서는 건조성이 좋은 세정제가 유리하지만 초음파 세정에 의해서 대체세정제간의 제거효율의 차이는 거의 없었다. CFC 113의 대체세정제로서 로진계 flux를 제거하는 대체세정제간의 세정성능은 큰 차이는 없으나 최종 세정제로 선정하기 위해서는 세정장치의 적용, 환경문제 및 경제성의 고려가 병행되어야 한다.

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로우터리 맥류파종기 경운날의 개량시험 (Improvement of Rotary Tine for Barley Seeder Attached to Rotary Tiller)

  • 김성래;김문규;김기대;허윤근
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제4권1호
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    • pp.1-23
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    • 1979
  • The use of barley seeder attached to rotary tiller in the rural area has a significant meaning not only for the solution of labor peak season, but also for the increase of land utilization efficiency. The facts that presently being used barley seeders are all based on the mechanical principles of the reverse rotation, center drive and are all using forward rotating tine, which is used to be easily and heavily worn out when it rotates reversely, raise problem of recommending them to rural area in Korea. Therefore, the main objective of the study was to develop new type of rotary tine attachable to barley seeders. To attain the objective the following approaches were applied. (1) The kinematic analysis of reverse rotating barley seeders. (2) The studies on the soil bin and artificial soil. (3) The comparative experiment on the power requirement of prototype tine. The results obtained from the studies are summarized as follow: 1. The kinematic analysis of barley seeder attached to rotary tiller: The following results were obtained from the kinematic analysis for deriving general formulae of the motion and velocity characterizing the rotary tine of barley seeders presently being used by farmers. a) The position vector (P) of edge point (P) in the rotary tine of reverse rotating, center drive was obtained by the following formula. $$P=(vt+Rcos wt)i+Rsin wt j+ \{ Rcos \theta r sin \alpha cos (wt- \beta +\theta r) +Rsin \theta r sin \alpha sin (wt-\beta + \theta r) \} lk $$ b) The velocity of edge point $(P^')$ of reverse rotating, center drive rotary tine was obtained by the following formula. $$(P^')=(V-wR sin wt)i+(w\cdot Rcoswt)j + \{ -w\cdot Rcos \theta r\cdot sin \alpha \cdot sin (wt-\beta +\theta r) + w\cdot Rsin \theta r\cdot sin \alpha \cdot cos (wt- \beta + \theta r \} k $$ c) In order to reduce the power requirement of rotary tine, the angle between holder and edge point was desired to be reduced. d) In order to reduce the power requirement, the edge point of rotary tine should be moved from the angle at the begining of cutting to center line of machine, and the additional cutting width should be also reduced. 2. The studies on the soil bin and artificial soil: In order to measure the power requirement of various cutting tines under the same physical condition of soil, the indoor experiments Viere conducted by filling soil bin with artificially made soil similar to the common paddy soil and the results were as follows: a) When the rolling frequencies$(x)$ of the artificial soil were increased, the densIty$(Y)$ was also increased as follows: $$y=1.073200 +0.070780x - 0.002263x^2 (g/cm^3)$$ b) The absolute hardness $(Y)$ of soil had following relationship with the rolling frequencies$(x)$ and were increased as the rolling frequencies were increased. $$Y=37.74 - \frac {0.64 + 0.17x-0. 0054x^2} {(3.36-0.17x + 0.0054x^2)^3} (kg/cm^3)$$ c) The density of soil had significant effect on the cohesion and angle of internal friction of soil. For instance, the soil with density of 1.6 to 1.75 had equivalent density of sandy loam soil with 29.5% of natural soil moisture content. d) The coefficient of kinetiic friction of iron plate on artificial soil was 0.31 to 0.41 and was comparable with that of the natural soil. e) When the pulling speed of soil bin was the 2nd forward speed of power tiller, the rpm of driving shaft of rotary was similar to that of power tiller, soil bin apparatus is indicating the good indoor tester. 3. The comparative experiment on the power requirement of prototype tine of reverse rotating rotary: According to the preliminary test of rotary tine developed with various degrees of angle between holder and edge pcint due to the kinematic analysis, comparative test between prototype rotary tine with $30 ^\circ $ and $10 ^\circ$ of it and presently being used rotary tine was carried out 2nd the results were as follows: a) The total cutting torque was low when the angle between holder and edge point was reduced. b) $\theta r$ (angle between holder and edge point) of rotary tine seemed to be one: of the factors maximizing the increase of torque. c) As the angle between holder and edge point ($\theta r$) of rotary tine was $30 ^\circ $ rather than $45 ^\circ $, the angle of rotation during cutting soil was reduced and the total cutting torque was accordingly reduced about 10%, and the reduction efficiency of total cutting torque was low when the angle between holder and edge point ($\theta r$) of rotary tine was $10 ^\circ $, which indicates that the proper angle between holder and edge point of rotary tine should be larger than $10 ^\circ $ and smaller than $30 ^\circ $ . From above results, it could be concluded that the use of the prototype rotary tine which reduced the angle between holder and edge point to $30 ^\circ $, insted of $45 ^\circ $, is disirable not only decreasing the power requirements, but also increasing the durabie hour of it. Also forward researches are needed, WIlich determine the optimum tilted angle of rotary brocket, and rearrangement of the rotary tine on the rotary boss.

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설비공학 분야의 최근 연구 동향: 2014년 학회지 논문에 대한 종합적 고찰 (Recent Progress in Air-Conditioning and Refrigeration Research: A Review of Papers Published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering in 2014)

  • 이대영;김사량;김현정;김동선;박준석;임병찬
    • 설비공학논문집
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    • 제27권7호
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    • pp.380-394
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    • 2015
  • This article reviews the papers published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering during 2014. It is intended to understand the status of current research in the areas of heating, cooling, ventilation, sanitation, and indoor environments of buildings and plant facilities. Conclusions are as follows. (1) The research works on the thermal and fluid engineering have been reviewed as groups of heat and mass transfer, cooling and heating, and air-conditioning, the flow inside building rooms, and smoke control on fire. Research issues dealing with duct and pipe were reduced, but flows inside building rooms, and smoke controls were newly added in thermal and fluid engineering research area. (2) Research works on heat transfer area have been reviewed in the categories of heat transfer characteristics, pool boiling and condensing heat transfer and industrial heat exchangers. Researches on heat transfer characteristics included the results for thermal contact resistance measurement of metal interface, a fan coil with an oval-type heat exchanger, fouling characteristics of plate heat exchangers, effect of rib pitch in a two wall divergent channel, semi-empirical analysis in vertical mesoscale tubes, an integrated drying machine, microscale surface wrinkles, brazed plate heat exchangers, numerical analysis in printed circuit heat exchanger. In the area of pool boiling and condensing, non-uniform air flow, PCM applied thermal storage wall system, a new wavy cylindrical shape capsule, and HFC32/HFC152a mixtures on enhanced tubes, were actively studied. In the area of industrial heat exchangers, researches on solar water storage tank, effective design on the inserting part of refrigerator door gasket, impact of different boundary conditions in generating g-function, various construction of SCW type ground heat exchanger and a heat pump for closed cooling water heat recovery were performed. (3) In the field of refrigeration, various studies were carried out in the categories of refrigeration cycle, alternative refrigeration and modelling and controls including energy recoveries from industrial boilers and vehicles, improvement of dehumidification systems, novel defrost systems, fault diagnosis and optimum controls for heat pump systems. It is particularly notable that a substantial number of studies were dedicated for the development of air-conditioning and power recovery systems for electric vehicles in this year. (4) In building mechanical system research fields, seventeen studies were reported for achieving effective design of the mechanical systems, and also for maximizing the energy efficiency of buildings. The topics of the studies included energy performance, HVAC system, ventilation, and renewable energies, piping in the buildings. Proposed designs, performance performance tests using numerical methods and experiments provide useful information and key data which can improve the energy efficiency of the buildings. (5) The field of architectural environment was mostly focused on indoor environment and building energy. The main researches of indoor environment were related to the evaluation of work noise in tunnel construction and the simulation and development of a light-shelf system. The subjects of building energy were worked on the energy saving of office building applied with window blind and phase change material(PCM), a method of existing building energy simulation using energy audit data, the estimation of thermal consumption unit of apartment building and its case studies, dynamic window performance, a writing method of energy consumption report and energy estimation of apartment building using district heating system. The remained studies were related to the improvement of architectural engineering education system for plant engineering industry, estimating cooling and heating degree days for variable base temperature, a prediction method of underground temperature, the comfort control algorithm of car air conditioner, the smoke control performance evaluation of high-rise building, evaluation of thermal energy systems of bio safety laboratory and a development of measuring device of solar heat gain coefficient of fenestration system.

온라인 쇼핑몰에서 상품 설명 이미지 내의 키워드 인식을 위한 딥러닝 훈련 데이터 자동 생성 방안 (The way to make training data for deep learning model to recognize keywords in product catalog image at E-commerce)

  • 김기태;오원석;임근원;차은우;신민영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.1-23
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    • 2018
  • E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.