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중국의 도시녹지 종류와 도시거주구 녹지의 설치 기준에 관한 법제도의 현황과 특성 (The Characteristic of Laws on the Kind of Urban Green Spaces and the Legal Requirements for the Green Spaces of Urban Habitat in China)

  • 신익순
    • 한국조경학회지
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    • 제41권3호
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    • pp.1-11
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    • 2013
  • 본 연구는 도시녹지에 관한 현행 중국의 법제도를 조사하여 도시녹지의 종류와 도시거주구 녹지의 설치 기준을 항목별로 분류해 봄으로써 그 속성을 이해하고, 국내 규정과 상이한 특이점을 분석 고찰함으로써 향후 이들 법규의 국내 도입 여부를 위한 기초 자료를 제공하고자 수행되었다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 공원녹지, 생산녹지, 방호녹지, 부속녹지, 기타녹지 등 5종류로 구분되는 중국의 도시녹지는 공원과 녹지 개념이 동시에 포함되어 있는 점이 공원과 녹지가 엄밀히 구분되어 있는 국내의 공원녹지 개념과는 상이하며, 종합공원, 공동체공원, 전문공원 및 대상(帶狀)공원 등으로 구분되는 중국의 도시공원의 종류는 하위 법규인 '도시녹지분류표준'에서 밝히고 있다. 둘째, 옥상조경 시 중국에서는 주민 출입이 용이한 지하나 반지하 건물의 옥상 외에는 옥상조경의 조경면적을 도시녹지의 녹지율 산입에 포함시키지 않고 있고, 도시 주민들의 생활환경 확보를 위해 거주구 계획 설계 시의 녹지 요구 조항과 거주구, 소구(小區), 조단(組團) 등 거주구 종류별 의무적 공공녹지 확보율이 구체적으로 명시되어 있다. 셋째, 거주구 내 녹지계획 시 녹지계통 수립이 의무화되고, 기존 수목과 녹지의 보존 이용을 명시하고 있다. 녹지율은 구거주구 재정비시의 경우 신거주구 건설시보다 완화시켜 주고, 특이하게 녹지 경사도를 별도로 명시하고 있다. 거주구공원, 어린이공원(소유원(小遊園)), 조단(組團)녹지 등 각급 중심녹지의 설치 내용, 요구사항 및 최소 면적 규모가 명시되어 있고, 특히 조단녹지의 일종인 정원식 조단녹지는 폐쇄형 녹지와 개방형 녹지로 분류하여, 다층 고층 건물별로 남 북측 건물 간격과 녹지 면적 확보치를 밝히고 있으며, 녹지 면적 계산법이 별도의 규범에 제시되어 있다. 넷째, 거주구별 달성해야 할 거주구 내 공공녹지의 1인당 확보 면적인 총 지표가 정해져 있고, 이 경우 노후 구역 재정비시에는 일정치까지 완화할 수 있다. 공공녹지의 위치와 규모, 최소폭, 개소당 최소 면적 등이 명시되어 있고, 도로와의 인접, 전체 면적 대비 녹화 면적비, 개방적 공간 확보, 일조음영선 범위 등 공간 배치 원칙이 규정되어 있다. 다섯째, 지하관선 설치 시의 녹지 고려 사항으로 지하관선과 주변 녹화수목과의 최소 수평 이격거리가 명시되어 있고, 공공서비스 시설 중 녹지 설치를 위해 종류별 서비스 내용에 따른 녹지 설치 원칙이 규정되어 있다. 국내 규정에는 없는 중국 법규만의 특이점에 대한 국내 도입 여부의 검토가 향후 요구되고, 이상의 연구 결과는 중국의 도시녹지 관련 법제도 연구의 당면성에 대한 국내 조경가들의 공감대를 형성하는데 기여할 수 있을 것이며, 나아가 조경 법제도의 국제화 진입의 계기 역할을 하게 될 것이다.

S-MTS를 이용한 강판의 표면 결함 진단 (Steel Plate Faults Diagnosis with S-MTS)

  • 김준영;차재민;신중욱;염충섭
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.47-67
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    • 2017
  • 강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.

로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반 제스처 인식 (Accelerometer-based Gesture Recognition for Robot Interface)

  • 장민수;조용석;김재홍;손주찬
    • 지능정보연구
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    • 제17권1호
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    • pp.53-69
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    • 2011
  • 로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.

합성곱 신경망의 비지니스 응용: 런웨이 이미지를 사용한 의류 분류를 중심으로 (Business Application of Convolutional Neural Networks for Apparel Classification Using Runway Image)

  • 서이안;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.1-19
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    • 2018
  • 최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

온라인 리뷰 분석을 통한 상품 평가 기준 추출: LDA 및 k-최근접 이웃 접근법을 활용하여 (Product Evaluation Criteria Extraction through Online Review Analysis: Using LDA and k-Nearest Neighbor Approach)

  • 이지현;정상형;김준호;민은주;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.97-117
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    • 2020
  • 상품 평가 기준은 상품에 대한 속성, 가치 등을 표현한 지표로써 사용자나 기업이 상품을 측정하고 파악할 수 있게 한다. 기업이 자사 제품에 대한 객관적인 평가와 비교를 수행하기 위해서는 적절한 기준을 선정하는 것이 필수적이다. 이때, 평가 기준은 소비자들이 제품을 실제로 구매 및 사용 후 평가할 때 고려하는 제품의 특징을 반영하여야 한다. 그러나 기존에 사용되던 평가 기준은 제품마다 상이한 소비자의 의견을 반영하지 못하고 있다. 기존 연구에서는 소비자 의견이 반영된 온라인 리뷰를 통해 상품의 특징, 주제를 추출하고 이를 평가기준으로 사용했다. 하지만 여전히 상품과 연관성이 낮은 평가 기준이 추출되거나 부적절한 단어가 정제되지 않는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 기법으로 리뷰로부터 평가 기준 후보군을 추출하고 이를 k-최근접 이웃 접근법(k-Nearest Neighbor Approach, k-NN)을 이용해 정제하는 모델을 개발하고 검증했다. 제시하는 방법은 준비 단계와 추출 단계로 이루어진다. 준비 단계에서는 워드임베딩(Word Embedding) 모델과 평가 기준 후보군을 정제하기 위한 k-NN 분류기를 생성한다. 추출 단계에서는 k-NN 분류기와 언급 비율을 이용해 평가 기준 후보군을 정제하고 최종 결과를 도출한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 명사 빈도 추출 모델, LDA 빈도 추출 모델, 실제 전자상거래 사이트가 제공하는 평가 기준을 세 비교 모델로 선정했다. 세 모델과의 비교를 위해 설문을 진행하고 점수화하여 결과를 검정했다. 30번의 검정 결과 26번의 결과에서 제안 모델이 우수함을 확인했다. 본 연구의 제안 모델은 전자상거래 사이트에서 리뷰 특성을 반영한 상품군 별 차원을 도출하는데 활용될 수 있고 이를 기초로 인사이트 발굴을 위한 리뷰 분석 및 활용에 크게 기여할 것이다.

보건진료소(保健診療所)와 업무실태(業務實態)와 개선방안(改善方案) (Performance State and Improvement Countermeasure of Primary Health Care Posts)

  • 박영희;감신;한창현;차병준;김태웅;지정애;김병국
    • 농촌의학ㆍ지역보건
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    • 제25권2호
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    • pp.353-377
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    • 2000
  • 보건진료소의 보건의료환경 및 근무여건, 업무현황과 개선에 대한 보건진료원의 의견을 파악하여 향후 보건진료소의 발전 방안을 제시하는데 도움을 주고자 경상북도 소재 보건진료소(1996년 330개소, 1999년 313개소)의 운영상황보고서에 의한 업무 변화량을 분석하였으며, 보건진료원 280명의 설문자료를 분석하였다. 운영상황보고서에 의한 보건진료소의 관할인구 추이는 1996년에 비해 1999년에 전반적으로 감소하였으나 노인인구는 증가하였다. 운영상황보고서에 의한 보건진료소의 업무 활동상황은 1996년도에 비해 전반적으로 증가하였고, 진찰 및 투약관리, 검사, 성인병 및 만성질환관리, 노인건강, 가정방문이 특히 증가하였으며, 전염병 관리와 결핵관리에서 부분적인 감소를 보였다. 재정운영상태는 50.4%가 운영이 잘된다고 하였고, 1.4%만이 운영하기 곤란하다고 하였는데, 현 근무지 근무연수가 많을수록(p<0.05), 그리고 도시근교일수확, 인구가 많을수록, 진찰 및 투약건수가 많을수록(p<0.01) 운영이 잘 된다고 하였다. 보건진료원의 직업적 긍지는 전반적으로 긍정적이었는데, 그 중 하는 일의 중요함이 94.6%로 가장 긍정적이었고, 역할과 임무에 대한 만족정도는 현 근무지 근무연수에 따라 차이가 있었다(p<0.05). 보건진료원들의 보건기관과 민간의료기관과의 협조정도는 대체로 긍정적이었는데, 보건소와 협조정도는 연령이 많을수록, 근무 경력이 길수록 긍정적인 응답률이 유의하게 높았으며(p<0.01), 현 근무지 근무연수에 따라 차이가 있었다(p<0.05). 보건진료원들은 운영협의회, 마을건강원, 지역사회조직과도 협조적이다는 응답이 모두 70% 이상이었다. 보건진료소 사업계획서는 96.4%가 적성하였으며, 제2기 지역보건의료계획서 작성에는 11.4%만이 참여하였다. 관할지역주민의 혈압과 흡연여부를 70% 이상 파악하고 있는 보건 진료원은 각각 88.2%, 63.9% 였는데, 혈압파악률은 보건진료원의 연령이 많을수록(p<0.01), 교육정도가 전문대학 이하인 경우(p<0.05)에서 높았다. 보건진료원의 지난 3년 동안에 보수교육외 교육 참여율, 연구사업 참여율은 각각 27.5%로 저조했으며, 보건진료소 수입으로 주민환원 사업을 실시한 경우는 65.4%였다. 보건진료원들이 생각하는 보건진료소의 필요 정도는 국가적 측면, 소속시군 측면, 관할지역 측면에서 모두 95% 이상이 매우 필요 또는 필요하다고 하였으며, 53.9%가 보건진료소의 역할이 증대되어야 한다고 하였다. 지금까지 폐쇄 및 폐쇄 예정된 보건진료소에 대하여 보건진료원은 담당 부서의 보건진료소 업무에 대한 인식부족 및 행정편의, 보건진료원의 신분이 법률로 보장되지 않은 별정직이어서, 단체장의 의지 등을 주된 이유로 제시하였다. 보건진료원은 향후 보건진료소에 대한 평가기준에 대해 노인 및 만성질환자 등의 보건의료서비스 대상자수, 주민의 의견, 인구 규모, 일상생활권을 고려한 교통상황 등의 순으로 제시하였으며, 보건진료원에 대한 평가기준으로는 보건사업실적, 주민과의 유대정도, 진료실적, 행정 및 업무처리 능력 등의 순으로 제시하였다. 객관적인 평가 후 일정기준이하의 보건진료소에 대한 향후 대처 방안에 대해서 보건진료원은 현 구조 유지하면서 업무개선, 도시 의료취약지역으로의 보건진료소 위치 조정 등을 많이 제시하였다. 보건진료소의 가장 필요한 개선부문으로는 절반 이상인 52.5%가 보건진료원의 업무조정이라고 하였으며, 향후 보건진료소가 중점적으로 추진하여야 한 사업으로는 당뇨 및 고혈압 관리, 방문보건사업, 노인보건사업 등이 중요하다고 하였다. 향후 보건진료소가 일차보건의료의 가치체계를 잘 반영하는 조직이 되기 위하여는 지역사회 보건의료요구에 부합하는 업무개선이 이루어져야 하겠으며, 만성질환관리사업, 방문보건사업, 노인보건사업 등이 활성화 되어야 하겠다.

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종양 이식 백서에서 3-[$^{131}I$iodo-O-methyl-L-${\alpha}$-methyltyrosine의 체내 동태 연구: L-3-[$^{131}I$iodo-${\alpha}$-methyltyrosine와 비교 (Biodistribution of 3-[$^{131}I$]iodo-O-methyl-L-${\alpha}$-methyltyrosine in Tumor Bearing Rats: A Comparison Study with L-3-[$^{131}I$]iodo-${\alpha}$-methyltyrosine)

  • 최창운;양승대;우광선;정위섭;임수정;서용섭;전권수;안순혁;이종두;홍성운;임상무
    • 대한핵의학회지
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    • 제32권3호
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    • pp.290-297
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    • 1998
  • 목적 : 본 연구는 3-[$^{131}I$]iodo-O-methyl-L-${\alpha}$-methyltyrosine ([$^{131}I$]OMIMT)의 종양영상용 방사성의 약품으로서의 유용성을 알고자 시행하였다. 대상 및 방법 : [$^{131}I$]OMIMT는 4-0-methyl-L-${\alpha}$-methyltyrosine (OMAMT)를 lodogen 방법으로 [$^{131}I$]를 표지하여 얻었다. 9 L gliosarcoma 세포주를 배양한 다음 in vitro에서 [$^{131}I$]OMIMT와 L-3-[$^{131}I$]iodo-${\alpha}$-methyltyrosine ([$^{131}I$]IMT)의 세포섭취율을 4시간까지 구하였다. 같은 세포주를 Fischer 백서의 우대퇴부에 이식하여 종괴를 형성한 다음 [$^{131}I$]OMIMT와 [$^{131}I$]IMT를 각각 주사하고 30분, 2시간, 24시간에 동물을 희생하여 종양내의 섭취와 체내분포를 조직gram당 주사량의 백분율(% ID/g)을 구하였다. 또한 종양이식 백서에 [$^{131}I$]OMIMT 1.11 MBq을 정맥주사하고 30분, 2시간, 24시간 후 감마카메라로 영상을 얻었다. 결과: 9 L glioma 세포의 [$^{131}I$]OMIMT 섭취는 30분에 최고점에 도달하고 이 후 4시간까지 감소하였으며, [$^{131}I$]IMT에 비하여 배양 후 30분에서 3.3배(6.7% vs 2.3% uptake) 높았으나 4시간에는 차이가 없었다. [$^{131}I$]OMIMT의 체내 종양내의 섭취를 [$^{131}I$]IMT와 비교하였을 때, 주사 후 30분과($3.74{\pm}0.48$ vs $0.38{\pm}0.17%$ ID/g, p<0.01), 2시간($2.40{\pm}0.17$ vs $0.24{\pm}0.03%$ ID/g, p<0.01)에 유의하게 높은 섭취를 보였고, 24시간($0.04{\pm}0.01%$ ID/g)까지 감소하였다. 종양이식백서에서 [$^{131}I$]OMIMT 주사 후 30분 영상에서 종양을 관찰할 수 있었다. 결론: [$^{131}I$] 또는 [$^{131}I$]OMIMT는 종양의 아미노산 대사 영상제제로 이용될 수 있으며 앞으로 이에 대한 임상연구가 필요할 것으로 생각되었다.

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관심 문자열 인식 기술을 이용한 가스계량기 자동 검침 시스템 (Automatic gasometer reading system using selective optical character recognition)

  • 이교혁;김태연;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.1-25
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    • 2020
  • 본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

지식베이스 확장을 위한 멀티소스 비정형 문서에서의 정보 추출 시스템의 개발 (Development of Information Extraction System from Multi Source Unstructured Documents for Knowledge Base Expansion)

  • 최현승;김민태;김우주;신동욱;이용훈
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.111-136
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    • 2018
  • 지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

M&W 파동 패턴과 유전자 알고리즘을 이용한 주식 매매 시스템 개발 (Development of a Stock Trading System Using M & W Wave Patterns and Genetic Algorithms)

  • 양훈석;김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.63-83
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    • 2019
  • 투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.