• 수산해양교육연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.40-52
• /
• 2013

The purpose of this study is to explore improving ways of screening of self-directed learning in self-governing high schools for expanding self-initiated learning screening system. To achieve the above aim, it was used survey method to 99 admission teachers of 12 self-governing high schools and analyzed responses with SPSS program. The research findings are as follows. To expand self-initiated learning screening system in self-governing high schools, it needs to obtain admission members of entrance committee, pooling of external screening members, quick decision of school admission members, increasing payment, training and understanding of the system and consideration of admission documents and study plan. Some improving ways of the expanding of self-initiated learning screening may be listed as follows: 1) development of screening model for self-governing schools 2) policy consideration for self-governing public high school 3) expanding autonomy of school 4) supporting budget 5) sharing of operation case and reinforcement of public relations.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.1425-1430
• /
• 2018

In this paper, we propose a CNN based deep learning algorithm for semantic segmentation of images. In order to improve the accuracy of semantic segmentation, we combined pixel level object classification and image level object classification. The image level object classification is used to accurately detect the characteristics of an image, and the pixel level object classification is used to indicate which object area is included in each pixel. The proposed network structure consists of three parts in total. A part for extracting the features of the image, a part for outputting the final result in the resolution size of the original image, and a part for performing the image level object classification. Loss functions exist for image level and pixel level classification, respectively. Image-level object classification uses KL-Divergence and pixel level object classification uses cross-entropy. In addition, it combines the layer of the resolution of the network extracting the features and the network of the resolution to secure the position information of the lost feature and the information of the boundary of the object due to the pooling operation.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.92-98
• /
• 2019

본 논문에서는 몰포러지 연산을 기본으로 하는 몰포러지 신경망(MNN: Morphological Neural Network) 기반 딥러닝 시스템을 제안하였다. 딥러닝에 사용되는 레이어는 몰포러지 레이어, 풀링 레이어, ReLU 레이어, Fully connected 레이어 등이다. 몰포러지 레이어에서 사용되는 연산은 에로전, 다이레이션, 에지검출 등이다. 본 논문에서 새롭게 제안한 MNN은 기존의 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 시스템과는 달리 히든 레이어의 수와 각 레이어에 적용되는 커널 수가 제한적이다. 레이어 단위 처리시간이 감소하고, VLSI 칩 설계가 용이하다는 장점이 있으므로 모바일 임베디드 시스템에 딥러닝을 다양하게 적용할 수 있다. MNN에서는 제한된 수의 커널로 에지와 형상검출 등의 연산을 수행하기 때문이다. 데이터베이스 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 MNN의 성능 및 딥러닝 시스템으로의 활용 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제12권3호
• /
• pp.47-65
• /
• 2006

최근 컨테이너 터미널의 생산성 향상을 위한 자동화가 국내외에서 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 컨테이너 터미널의 개별 장비에 대한 효율적인 운영 방안에 대한 연구가 많이 진척되어 왔다. 하지만 터미널 전체 생산성을 높이기 위해서는 개별 장비의 효율을 높이는 것뿐만 아니라 장비들간의 동기화가 잘 되어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 컨테이너를 쌓아두는 장치장에서 컨테이너를 장치하는 크레인, ATCs(Automated Transfer Crane)와 장치장과 안벽간에 컨테이너를 이송하는 내부트럭, YTs(Yard Truck)의 효율적인 실행 계획을 실시간에 수립할 수 있는 휴리스틱 조합을 제시한다. 이와 함께 컨테이너의 장치 위치 결정을 위한 적합한 장치 전략과 각 작업에 배정할 YT의 적합한 선택 범위에 대해서도 시뮬레이션 실험을 통해 보여준다.

• 한국사회복지학
• /
• 제49권
• /
• pp.343-378
• /
• 2002

This study examines the organizational performance of human service organizations from the quality output perspective. Using the 2001 evaluation data about 89 community welfare centers in Seoul, this study attempts to identify the levels of the performance of human service organizations in Korea. This study also attempts to identify the factors that predict performance of human service organizations measured in terms of client satisfaction and experts' evaluation about the functioning of each center. Results are as follows: (1) when pooling 866 clients' satisfaction level into satisfaction score about each center, the average of client satisfaction about the centers is 3.42 at 4 points scale. (2) 41.6% of the community welfare centers is evaluated as "highly qualified" in its overall operation and functioning by the professional evaluation team, (3) the employee reward system(+), practice based on the program guideline manual(+), the portion of the government support grant in its budget(-), the overall employee salary level(-), the level of acquirement of program grants from external sources (-) are the predictors in explaining clients' satisfaction level, and (4) the level of professional expertise of the executive director(+), the level of professional supervision of middle managers(+), the employee reward system(+), the program need assessment(+), the level of client information system(+), the portion of government support grant(-), the overall employee salary level(-) are the predictors for "being highly qualified" in its overall operation and function of each center. Through the empirical analysis, this study provides valuable knowledge about organizational performance of community welfare centers from the quality output perspective. Finally, this study discusses implications for more effective and efficient organizational performance of community welfare centers in Korea.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제36권10호
• /
• pp.895-904
• /
• 2012

항만간 허브항 경쟁이 극심해 지고 있는 오늘날, 컨테이너 선사는 M&A 및 전략적 제휴로 컨테이너터미널 운영사와의 가격 협상력의 우월적 지위를 갖게 되어 컨테이너터미널 운영사간에 선사 및 화물유치를 위한 경쟁을 더욱 부추기고 있다. 그러나 수요측면에서 컨테이너물동량 증가율 둔화로 컨테이너터미널에서 처리해야 할 물동량은 한정되어 있는 반면, 공급 측면에서 항만터미널의 지속적인 건설은 항만간 또는 터미널간 물량 유치경쟁을 과열시키고 있다. 특히 부산항은 신항 개장이후 북항과 신항간 물동량 유치경쟁으로 인하여 항만하역시장의 교란을 가져오고 있다. 본 연구에서는 부산항 컨테이너 항만하역시장의 구조적 특성분석과 설문조사 방법론을 통하여 향후 부산항 항만 하역시장의 안정화 방안을 제시하고자 한다. 하역시장 안정화 방안으로 항만하역 요율결정체계 개선, 요금신고제도의 개선 및 공정경쟁규약의 제정 등과 같은 법 제도적 개선방안과 컨테이너터미널 운영사별 처리물량 상한제를 도입을 전제로한 항만풀링제도 및 물량연동 임대료제도의 도입방안을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.635-644
• /
• 2016

열차 속도 제어는 운영 트랙에서 안전 운동을 구축하기 위한 열차 보호의 중요한 일부분이다. 경사진 면적과 같은 열차를 보호하는 데 필요한 트랙의 특수한 조건이 있다. 더욱이 반달리즘 문제를 가진 개도국에서 특수한 조건은 트랙 사이드의 장비를 최소화하기 위한 설치가 요구된다. 더욱이 열대 국가에서 트랙 사이드는 수질에서 트랙 사이드 장비의 성능에 영향을 줄 것으로 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 적외선 시스템을 이용하여 경사진 면적에 대하여 열차 속도 제어를 제안한다. 전주 배열의 설치에 의해 이 시스템은 보다 적은 도전, 경제적인 민감성, 트랙 사이드의 장비의 최소 설치와 강우 환경에서 신뢰성을 제공한다. 본 논문은 경사진 면적에서 성능 평가를 측정하고 열차 속도를 제어하는데 중점을 준다. 제안한 열차 속도 제어 시스템은 시간 당 약 20km의 제어속도와 최대 3.6%의 경사진 면적에서 속도 제어와 감시가 가능하다.

• 무역학회지
• /
• 제48권4호
• /
• pp.263-283
• /
• 2023

기업들은 전사적 관점에서 경쟁우위 확보와 효율적인 프로세스 운영을 위해 자원 집중을 통한 핵심역량을 강화하여야 한다. 이를 위해 전략적 차원에서 중요 업무 외의 업무나 많은 시간과 자본이 소요되는 설비 등을 공동화하여 역량집중과 비용절감을 추구하고 있다. 따라서 물류기업들은 인적 물적 시간적 등의 한계에 따라 물류 자원을 최대치로 활용하기 위해 물류공동화 시스템을 적극 활용하여야 한다. 본 연구는 물류기업의 물류 전략과 물류공동화가 기업의 성과에 미치는 영향을 실증 분석한 연구로, 운송·보관·국제물류주선·하역 등 국내 물류기업을 대상으로 조사·분석하였다. 실증분석 결과는 물류의 비용·관계·정보 지향전략이 물류공동화를 매개로 기업의 재무·운영·전략 성과지표에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 논문을 통해 도출된 결과는 물류기업 및 물류서비스 기업의 성과 향상을 위한 물류 전략과 물류공동화 설정에 중요한 결정요소로 활용될 것이다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.493-500
• /
• 2021

본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

• 환경영향평가
• /
• 제25권6호
• /
• pp.532-541
• /
• 2016

국가환경시료은행(NESB)에서는 환경오염물질의 생태계 영향을 모니터링하기 위한 시료로서 8종의 생물시료를 정기적으로 채취하여 초저온(<$-130^{\circ}C$) 저장을 해 오고 있다. 이 중 2 종의 활엽수(느티나무 및 신갈나무 잎)가 중금속 및 잔류성유기오염물질(POPs)과 같은 대기오염물질 모니터링을 위한 환경시료로서 활용되기 위해 채취되고 있다. 한 지역을 대표하기 위해 군락 내 여러 개체에서 시료를 채취하는 과정에서 개체별 차이 및 오염분포 특성에 따른 이질성이 구성 시료의 대표성에 영향을 미치게 되고 따라서 분석을 통한 측정값을 활용한 연구의 신뢰도에 문제를 초래할 수 있다. 따라서 이러한 시료종은 엄격한 표준운영절차(SOP)에 따라 채취됨으로써 대표성을 확보할 수 있고 이를 근거로 오염물질의 지역간, 연도별 비교가 가능하게 된다. 본 연구에서는 표준운영절차(SOP)에 따라 5 지역의 고정구에서 채취된 신갈나무, 느티나무 잎 시료를 대상으로 지역 간 오염물질의 농도차이를 비교하기 위해 주요원소 및 중금속, 그리고 다환방향족탄화수소(Polycyclic aromatic hydrocarbons, PAHs)에 대한 분석을 실시하였다. 그 결과인 측정값을 활용하기에 앞서 이에 대한 신뢰도 수준을 평가하기 위한 방편으로 시료채취단계에서 중복 시료를, 시료분석단계에서 중복분석을 수행하여 분산분석(ANOVA)을 수행하였다. 이로써 시료채취 및 분석의 단계별 불확도를 분리하여 산출한 후 측정불확도로 통합한 결과 측정값의 지역 간 연도별 농도비교에 통계적 신뢰도 수준으로 활용할 수 있었다. 아울러 잎표면 대기침적물질 중 강우에 영향을 받는 중금속 및 PAHs 종류를 파악하기 위해 누적강우량과 오염물질의 축적도간 관계를 분석하였다.