• 제목/요약/키워드: Multi Processing

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아파트 하자 보수 시설공사 세부공종 머신러닝 분류 시스템에 관한 연구 (Classifying Sub-Categories of Apartment Defect Repair Tasks: A Machine Learning Approach)

  • 김은혜;지홍근;김지나;박은일;엄재용
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권9호
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    • pp.359-366
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    • 2021
  • 대한민국 건설사들은 아파트 하자 정보를 축적하고 보수작업을 관리하기 위한 시스템을 운영하는데 상당한 인력과 비용을 투자하고 있다. 본 연구에서는 하자 접수 상세내용 텍스트 데이터를 이용하여 하자 보수 시설공사에 따른 세부공종을 분류하는 머신러닝 모델을 제안한다. 두 가지 단어 임베딩(Bag-of-words, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF))과 두 가지 분류기(Support Vector Machine, Random Forest)를 통해 한국어로 작성된 65만건 이상의 하자 접수데이터로부터 하자보수 시설공사 세부공종을 분류했다. 특히, 이번 연구에서는 특정 시설공사(마감공사)의 9개 세부공종(가전제품, 도배공사, 도장공사, 미장공사, 석공사, 수장공사, 옥내가구공사, 주방기구공사, 타일공사)을 분류하는 이진분류 모델과 다중 분류 모델을 연구했다. 그 결과, TF-IDF와 Random Forest를 사용한 두가지 분류 모델에서 90%이상의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1점수를 확인했다.

기준노드의 재선정을 통한 토폴로지 변화에 강인한 시간 동기화 (Time Synchronization Robust to Topology Change Through Reference Node Re-Election)

  • 전영;김태홍;김태준;이재생;함재현
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제8권8호
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    • pp.191-200
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    • 2019
  • 애드혹 네트워크에서는 하나의 기준노드를 선정하여 이를 중심으로 네트워크 내에 모든 노드들의 시간을 동기화하는 방법을 사용할 수 있다. 이러한 기준노드를 중심으로 하는 대표적인 시간동기화 알고리즘은 Flooding Time Synchronization Protocol (FTSP) 이다. 메시지를 주고 받는 과정에서 예측할 수 있는 지연과 예측할 수 없는 랜덤 지연이 발생하게 되는데, 이러한 지연은 정확한 동기화를 방해하기 때문에 제거해야 한다. 멀티홉 기반의 통신에서 메시지를 주고받는 과정에 지나는 홉 수에 따라 홉 지연이 발생하게 된다. 이러한 홉 지연은 노드 사이의 동기화 성능을 크게 떨어뜨리게 된다. 따라서 이러한 홉 지연을 줄이고 동기화 성능을 높이기 위한 방법이 필요하다. 기존 FTSP 방식에서 기준 노드가 ID를 기반으로 가장 ID 값이 작은 노드가 기준노드로 선정되기 때문에 기준노드의 위치가 어디냐에 따라서 홉 지연에 따른 성능 저하가 크게 발생할 수 있다. 본 논문에서는 홉 지연을 줄이기 위한 최적의 기준노드 재선정 알고리즘을 제안하고 OPNET 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 기존 FTSP와의 성능을 비교한다. 추가적으로 토폴로지 변경에 따른 성능을 측정하여 제안된 방식이 토폴로지 변환에 강인한 성능을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.

잡음이 포함된 여수근해 고해상 에어건 탄성파 탐사자료에 대한 예상 범위에서의 해저면 선정 및 너울영향 보정 사례 (A Case Study of Sea Bottom Detection Within the Expected Range and Swell Effect Correction for the Noisy High-resolution Air-gun Seismic Data Acquired off Yeosu)

  • 이호영
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제22권3호
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    • pp.116-131
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    • 2019
  • 고품질의 고해상 해저 탄성파 탐사자료를 얻기 위해서는 해상의 파도가 매우 낮은 환경에서 탐사가 이루어져야 하지만, 약간의 파도가 있는 상태에서 탐사를 수행하는 경우가 많으며 이로 인하여 자료의 품질이 저하된다. 이러한 경우에는 자료처리 과정에서 해저면 신호의 정확한 위치를 파악하여 자동적으로 파도 또는 너울의 영향을 제거함으로써 탄성파 자료의 품질을 향상시킬 수 있다. 그러나 파도의 영향으로 인하여 잡음이 포함되거나 해저면 신호가 약해진 자료에서는 해저면 위치 선정에 오류가 발생하기 쉽다. 이 연구에서는 해저면의 위치를 예상하여 좁은 선정 범위를 설정한 후 이 범위 내에서 해저면의 위치를 선정함으로써 이와 같은 오류를 감소시키는 방법을 사용하였다. 해저면 예상 위치는 다중채널 자료에서 각 채널별로 이전에 선정한 해저면의 위치들을 이용하여 산출하였다. 또한 채널별로 산출한 해저면 예상 위치를 샷모음 내에서 다른 해저면 예상 위치와 비교하여 검증하였다. 이와 같은 방법을 잡음이 포함된 여수근해 8채널 고해상 에어건 탐사자료에 적용한 결과, 해저면 신호 이전의 잡음이나 이후의 강한 반사 신호를 선정하는 오류가 현저하게 감소되었으며, 약 2.5 m의 너울영향을 보정한 고품질의 탄성파 단면도를 제작할 수 있었다.

중소기업 스마트공장 구축을 위한 OpenCV 기반 재고관리 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of OpenCV-based Inventory Management System to build Small and Medium Enterprise Smart Factory)

  • 장수환;정종필
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.161-170
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    • 2019
  • 다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.

농업관측을 위한 다중분광 무인기 반사율 변동성 분석 (Analysis of UAV-based Multispectral Reflectance Variability for Agriculture Monitoring)

  • 안호용;나상일;박찬원;홍석영;소규호;이경도
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권6_1호
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    • pp.1379-1391
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    • 2020
  • 농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.

딥러닝 기반 객체 인식과 최적 경로 탐색을 통한 멀티 재난 드론 시스템 설계 및 구현에 대한 연구 (A Study on the Design and Implementation of Multi-Disaster Drone System Using Deep Learning-Based Object Recognition and Optimal Path Planning)

  • 김진혁;이태희;;변희정
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제10권4호
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    • pp.117-122
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    • 2021
  • 최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

MLP 기반의 서울시 3차원 지반공간모델링 연구 (MLP-based 3D Geotechnical Layer Mapping Using Borehole Database in Seoul, South Korea)

  • 지윤수;김한샘;이문교;조형익;선창국
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제37권5호
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    • pp.47-63
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    • 2021
  • 최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.

전단파 토모그래피를 활용한 철도 콘크리트 궤도 슬래브 층분리 결함 평가 (Evaluation of Debonding Defects in Railway Concrete Slabs Using Shear Wave Tomography)

  • 이진욱;기성훈;이강석
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제26권3호
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    • pp.11-20
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    • 2022
  • 이 연구의 주요 목적은 고속철도 콘크리트 궤도 슬래브의 콘크리트 슬래브(track concrete layer, TCL)와 도상안정층(hydraulically stabilized based course, HSB) 사이 층분리를 평가하기 위한 비파괴검사법으로 전단파 토모그래피 기술의 활용가능성을 실험적으로 확인하는 것이다. 이를 위하여 다채널 전단파 측정 장치(MIRA)를 활용하여 실물 크기로 제작된 고속철도 콘크리트 궤도 슬래브 실험체 내부의 층분리 결함을 평가하였다. 실물실험체는 Rheda 2000 시스템에 따라 설계 및 시공되었으며, 노반 위에 HSB를 타설하고, 그 위에 TCL이 타설된 2층 슬래브 구조를 갖는다. 실물실험체는 일부구간의 HSB상부에 스티로폼으로 제작된 인공결함(가로 및 세로가 각각 400mm이고 두께가 각각 5mm, 15mm인 압출폴리스티렌폼(XPS)보드 2개)을 삽입하여, TCL과 HSB 사이에 층분리 결함이 생기도록 시공하였다. 시험체의 층분리 구간에서 얻은 콘크리트 단층이미지는 층분리에 따른 균열 및 HSB와 지반사이의 계면에서 반사되는 신호를 효과적으로 보여 주었다. 한편 초음파 토모그래피 이미지에서 TCL 콘크리트의 매입물(철근, 트러스, 인서트 등)에서 반사된 신호와 층분리 결함 신호를 구분하기 위한 노이즈 제거를 위한 이미지 처리방법을 적용하여 층분리 결함을 효과적으로 분리하였다. 토모그래피 이미지에서 추출된 층분리 결함의 크기정보와 공간정보를 통합하여 층분리 지도로 재구성하였으며, 층분리 결함의 위치 및 크기를 시각화하는데 효과적인 것을 확인하였다.

이커머스 후불결제(BNPL) 수용에 영향을 미치는 요인: 네이버쇼핑과 쿠팡 간 다중집단 비교 (Factors Affecting Consumers' Acceptance of e-Commerce Consumer Credit Service: Multiple Group Path Analysis by Naver Shopping and Coupang)

  • 김수진;모정훈
    • 한국전자거래학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.105-135
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    • 2022
  • 코로나19로 인한 이커머스 거래의 급증으로 해외에서는 Buy Now Pay Later(선구매 후결제, 이하 BNPL)가 밀레니얼 세대 사이에서 차세대 결제 수단으로 부상했다. 국내에서는 네이버 쇼핑과 쿠팡이 후불결제를 제공해 고객 락인(lock-in) 효과, 카드사 수수료 절감, 소매금융사업 진출 등을 도모한다. 그러나 소비자 관점에서 후불결제의 수용에 영향을 미치는 요인에 관한 국내 연구는 부족하다. 이에 20~30대 대상으로 실증연구를 진행한 결과, 후불결제 수용에 영향을 미치는 요인은 네이버쇼핑은 호환성>혁신저항>충동구매 성향, 쿠팡은 호환성> 상대적 이점>혁신저항>추가가치 순으로 나타났다. 한편 네이버쇼핑은 충동구매 성향이 수용의도에 정(+)의 영향을 미치므로 연체율 관리가 관건이며, 쿠팡은 충동구매 성향이 지각된 위험에 정(+)의 영향을 미치므로 연체료, 신용등급 하락 등 위험 요소를 충분히 전달하고 후불결제로 유도한다는 느낌을 소비자가 받지 않도록 해야 한다. 후불결제 수용을 높이려면 타깃 고객을 세분화하고 버티컬 커머스와 제휴하는 방안을 추천한다.

스포츠 참여자의 성 정체성 측정도구 개발 (The Development of Gender Identity Scale in Sports Participants)

  • 안병욱
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제7권7호
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    • pp.267-278
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 스포츠 활동에 참여하는 성인남녀(남성 114명, 여성 193명)를 대상으로 성 정체성 측정도구를 개발하는 것이다. 성 정체성 측정도구에 대한 타당도 검증을 위하여 구인동등성과 잠재평균 분석을 하였다. 자료처리방법으로는 빈도분석, 탐색적·확인적 요인분석, 신뢰도, 상관관계, 문항의 정상성 분포, 구인동등성, 잠재평균 분석을 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 본 연구변인인 성 정체성에 대한 구인동등성 검증결과, 형태동일성, 측정동일성, 그리고 절편동일성이 확보되어 본 측정도구는 성별과 상관없이 측정할 수 있다. 둘째, 스포츠 활동 참여 시 여성이 남성보다 개방적인 성향이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 스포츠 활동 참여 시 여성이 남성보다 보수적인 성향이 높은 것으로 나타났다. 넷째, 스포츠 활동 참여 시 여성이 남성보다 주관적인 성향이 높은 것으로 나타났다. 다섯째, 스포츠 활동 참여 시 외향적인 성향에 대해서는 통계적으로 차이가 나타나지 않았다. 이상의 연구결과로 미루어 보다, 여성의 사회적 진출과 같은 시대적 변화가 스포츠에서도 남성과 여성이라는 성별에 영향을 받지 않는다.