• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.389-396
• /
• 2024

생성형 AI는 최근 모든 분야에서 활용되고 있으며, 심층 데이터 분석 분야에서도 전문가를 대체할 수준으로 발전하고 있다. 그러나 과학기술 문헌에서의 지역명 식별은 학습 데이터의 부족과 이에 따른 인공지능 모델을 적용한 사례가 전무한 실정이다. 본 연구는 Web of Science에서 한국 기관 소속 저자들의 주소 데이터를 활용해 지역명을 분류하기 위한 데이터셋을 구축하고, 머신러닝 및 딥러닝 모델의 적용을 실험 및 평가했다. 실험 결과 BERT 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며, 광역 분류에서는 정밀도 98.41%, 재현율 98.2%, F1 점수 98.31%를 기록하였다. 시군구 분류에서는 정밀도 91.79%, 재현율 88.32%, F1 점수 89.54%를 달성하였다. 이 결과는 향후 지역 R&D 현황, 지역 간 연구자 이동성, 지역 공동 연구 등 다양한 연구의 기반 데이터로 활용이 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.237-250
• /
• 2022

본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.114-122
• /
• 2008

Roof greening recently emerged to be an important issue of environmental policies in a city. To cover roofs of buildings with green vegetation gives chances not only to improve urban environmental function but also provides the opportunities of environmental learning and convenience for users in the building. This study aimed to give directions for roof greening plan to designers by acknowledging the relationships between ecological and utilizational effectiveness. 10 sites and 15 variables were adopted to measure the relationships. As a result, no positive correlations was found between them. One of the results in correlation analysis among variables, however, showed that the roof gardens have high utilizational effectiveness only when a green roof was made by focusing on ecological functions in addition to the concepts that will guarantee user's convenience such as accessibility, entrance and exit, facilities for convenience and learning. The results implies that a green roof has to be designed considering multi-functional effects. Correlation between species of vegetation and the number of daily users, average staying hours, and attending level for environment educational programs were not significant. These findings imply that when a green roof has to be take high utilizational effectiveness, both plentiful vegetation species and design concepts for users' convenience are should be considered.

• 농촌지도와개발
• /
• 제8권1호
• /
• pp.73-83
• /
• 2001

North Dakota State University (NDSU) Extension Service's purpose was to create a learning partnership that helped adults and youth enhance their lives and communities. NDSU Extension Service has maintained a strong blend of county, regional and state staff to support their program delivery. Experiment Station and Extension Service were integrated both in their job duties and at the administrative level. While researchers at the campus and center carried out both research and outreach activities with producers, Extension staff both at county and center carried out some research activities as well as outreach activities. The strong county-based Extension network was the main avenue for program delivery. Extension agents also provide programs on a multi-country basis. Program planning includes county advisory councils, multi-county advisory councils, support groups, and commodity groups, such as farmers and business people. Planning was used to shape their long-range plan of work along with adjustments to their annual activities. Funding of the NDSU Extension Service has been a blend of federal, state, and county dollars. In the past few years, grant dollars and agency partnerships have increased. Local input into extension programs, combined with support and funding from state and federal partners, enabled the extension service to truly meet the needs of people.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제48권1호
• /
• pp.1-20
• /
• 2017

공공도서관은 지역주민이 가장 자주 이용하는 문화인프라, 평생학습 공간, 사회적 공공시설이다. 이러한 다목적 정체성에 부응할 의도로 많은 공공도서관이 최근에 개방형, 다기능성, 연계성을 강조하는 방향으로 공간구조를 변경 또는 재구성하고 있다. 이에 따른 소음문제가 주요 환경변수의 하나로 부상함에 따라 소음관리가 이용자 친화적인 도서관인지를 판단하는 잣대로 간주될 수밖에 있다. 본 연구는 대구시 공공도서관을 대상으로 공간별 소음수준을 측정하여 국내외 기준과 비교 분석한 다음에 다양한 저감방안을 제시하였다.

• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제8권3호
• /
• pp.147-158
• /
• 2021

Versatile Video Coding (VVC) is the latest video coding standard developed by Joint Video Exploration Team (JVET). In VVC, the quadtree plus multi-type tree (QT+MTT) structure of coding unit (CU) partition is adopted, and its computational complexity is considerably high due to the brute-force search for recursive rate-distortion (RD) optimization. In this paper, we aim to reduce the time complexity of inter-picture prediction mode since the inter prediction accounts for a large portion of the total encoding time. The problem can be defined as classifying the split mode of each CU. To classify the split mode effectively, a novel convolutional neural network (CNN) called multi-level tree (MLT-CNN) architecture is introduced. For boosting classification performance, we utilize additional information including inter-picture information while training the CNN. The overall algorithm including the MLT-CNN inference process is implemented on VVC Test Model (VTM) 11.0. The CUs of size 128×128 can be the inputs of the CNN. The sequences are encoded at the random access (RA) configuration with five QP values {22, 27, 32, 37, 42}. The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the computational complexity by 11.53% on average, and 26.14% for the maximum with an average 1.01% of the increase in Bjøntegaard delta bit rate (BDBR). Especially, the proposed method shows higher performance on the sequences of the A and B classes, reducing 9.81%~26.14% of encoding time with 0.95%~3.28% of the BDBR increase.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.69-75
• /
• 2022

본 논문에서 비대칭 멀티 코어 구조의 스마트 모바일 단말에서 실시간성 보장과 에너지 소비량 절감을 고려한 작업 스케쥴링 기법을 제안한다. 최근 VR, AR, 3D 등 고성능 응용프로그램은 실시간과 고수준 작업이 요구된다. 스마트 단말은 배터리에 의존적이므로 높은 에너지 효율을 위해서 big.LITTLE 구조가 적용되었지만, 이를 제대로 활용하지 못함으로써 에너지 절감효과가 반감되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 big.LITTLE 구조의 단말에서 실시간성과 높은 에너지 효율을 높일 수 있는 비대칭 멀티코어 할당 기법을 제안한다. 이 기법은 SVM 모델을 활용해서 실제 작업의 실행시간을 예측하고 이를 통해서 에너지 소모와 실행시간을 최적화한 알고리즘을 제안한다. 상용 스마트폰에서의 비교실험을 통하여 제안기법이 기존 기법과 유사한 실행시간을 보장하면서 에너지 소비량의 절감을 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.29-45
• /
• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제6권3호
• /
• pp.193-199
• /
• 2017

Instead of using only spatial features from a single frame for person re-identification, a combination of spatial and temporal factors boosts the performance of the system. A recurrent neural network (RNN) shows its effectiveness in generating highly discriminative sequence-level human representations. In this work, we implement RNN, three Long Short Term Memory (LSTM) network variants, and Gated Recurrent Unit (GRU) on Caffe deep learning framework, and we then conduct experiments to compare performance in terms of size and accuracy for person re-identification. We propose using GRU for the optimized choice as the experimental results show that the GRU achieves the highest accuracy despite having fewer parameters than the others.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.1656-1659
• /
• 2005

earning industry is high in terms of side of creation of the added value or progress of technology rightly hereupon. This research raises or designed multi-function handling robot that can make welding, assembly conveniently catching large size work waterRatio that robot occupies is low level worldwide fairly in susdension wire, electricity electron and neutralization learning industry and domestic industry of this is staying in average leve. Can speak that grafting of robotic machine and neutralization