모의 사격 시스템은 군사 훈련에 드는 많은 비용과 시간을 줄일 수 있음은 물론이고 사고의 위험을 배제할 수 있다. 특히 레이저를 이용한 모의 사격 시스템은 실탄을 사용한 훈련과 거의 유사한 환경을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 레이저빔을 인식하기 위한 효과적인 영상처리기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 방법은 인접한 두 영상에서 차 영상을 구하고 이 차 영상에서 빔을 배경과 구분하기 위해서 쓰레쉬홀딩 방법을 적용하였다. 이때 쓰레쉬홀드 값은 배경을 이루는 점들의 밝기 분포가 정규분포를 이룬다는 가정 하에 결정한다. 이 결과에 잡음제거와 영역분리 과정을 거쳐서 빔의 영역을 정한다. 이 영상처리 방법의 계산 복잡도는 영상의 크기와 잡음제거를 위해 사용한 마스크의 크기를 곱한 값에 비례한다. 실험에서 제안한 방법은 93.3%의 정확도를 보였다. 또한 부정확한 결과가 나오는 경우에도 항상 빔을 포함하여 영역을 잡는 것을 확인할 수 있었다.
With the continuous growth in the amount of data collected and analyzed, deep learning has become increasingly popular for extracting meaningful insights from various fields. However, hardware limitations pose a challenge for achieving meaningful results with limited data. To address this challenge, this paper proposes an algorithm that leverages the characteristics of convolutional neural networks (CNNs) to reduce the size of image datasets by 20% through smoothing and shrinking the size of images using color elements. The proposed algorithm reduces the learning time and, as a result, the computational load on hardware. The experiments conducted in this study show that the proposed method achieves effective learning with similar or slightly higher accuracy than the original dataset while reducing computational and time costs. This color-centric dataset construction method using image smoothing techniques can lead to more efficient learning on CNNs. This method can be applied in various applications, such as image classification and recognition, and can contribute to more efficient and cost-effective deep learning. This paper presents a promising approach to reducing the computational load and time costs associated with deep learning and provides meaningful results with limited data, enabling them to apply deep learning to a broader range of applications.
비점오염원 관리를 위해 정책의 변환이 필요한 부분으로는 비점오염원관리는 국토의 이용 및 개발이 시작되는 시점부터 체계적으로 이루어지도록 제도의 패러다임이 전환되어야 한다. 비점관리지역의 국고지원 방식 및 운영방안을 전환하여 최저지원율은 보장해 주고 그 이상은 지자체의 비점오염저감사업의 추진현황과 성과등을 평가하여 추가로 지원해 줄 수 있는 방식으로의 전환을 통해 사업효과를 극대화할 필요가 있다. 신규 제도가 마련되어야 할 부분으로는 비점오염저감사업의 추진성과를 평가하고 운영효과를 모니터링 할 수 있도록 평가체계가 마련되어야 한다. 지자체가 비점오염원저감사업을 충실히 수행하여 계획된 성과를 달성하고 지속적인 유지관리가 될 수 있도록 지자체의 책임행정을 유도할 수 있는 관련 근거 규정이 필요시 된다. 대안마련이 필요한 요소로는 자동채수 분석에서 $100{\mu}m$ 필터의 사용에 따른 문제점, 강우시 채수 및 분석의 적시성 확보, 효율적인 비점측정망 운영관리 방안을 들 수 있다. 대안으로는 채수 분석장비의 성능개선, 권역별 비점오염물질측정망 모니터링통합센터 운영 등을 검토해볼 필요가 있다. 또한 국고보조사업으로 추진된 비점오염저감시설로 인한 오염물질의 삭감량을 수질오염총량제의 개발부하량으로 사용할 수 있도록 요구할 경우 삭감량에 따라 비점오염저감시설의 유지관리 비용 일부를 인센티브형식으로 지원하는 방안을 고려해 볼 수 있다.
본 논문에서는 딥러닝을 PC에 적용하기 위한 메모리 최적화에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반 PC에서 기존의 딥러닝 구조에서 요구되는 연산처리 과정과 데이터 량을 감소시켜 메모리 및 연산처리 시간을 최소화한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 분별력이 있는 랜덤 필터를 이용한 컨볼루션 층 구성 과정, PCA를 이용한 데이터 축소 과정, SVM을 사용한 CNN 구조 생성 등의 3과정으로 이루어진다. 분별력이 있는 랜덤 필터를 이용한 컨볼루션 층 구성 과정에서는 학습과정이 필요치 않아서 전체적인 딥러닝의 학습시간을 단축시킨다. PCA를 이용한 데이터 축소 과정에서는 메모리량과 연산처리량을 감소시킨다. SVM을 사용한 CNN 구조 생성에서는 필요로 하는 메모리량과 연산 처리량의 감소 효과를 극대화 시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 예일 대학교의 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 CNN 알고리즘과 비교하여 비슷한 성능의 인식률을 보이면서 연산 소요시간과 메모리 점유율에 있어 우수함이 확인되었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 바탕으로 하여 일반 PC에서도 많은 데이터와 연산처리를 가진 딥러닝 알고리즘을 구현할 수 있으리라 기대된다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권5호
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pp.277-281
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2013
Modern speaker verification systems based on support vector machines (SVMs) use Gaussian mixture model (GMM) supervectors as their input feature vectors, and the maximum a posteriori (MAP) adaptation is a conventional method for generating speaker-dependent GMMs by adapting a universal background model (UBM). MAP adaptation requires the appropriate amount of input utterance due to the number of model parameters to be estimated. On the other hand, with limited utterances, unreliable MAP adaptation can be performed, which causes adaptation noise even though the Bayesian priors used in the MAP adaptation smooth the movements between the UBM and speaker dependent GMMs. This paper proposes a sparse MAP adaptation method, which is known to perform well in the automatic speech recognition area. By introducing sparse MAP adaptation to the GMM-SVM-based speaker verification system, the adaptation noise can be mitigated effectively. The proposed method utilizes the L0 norm as a regularizer to induce sparsity. The experimental results on the TIMIT database showed that the sparse MAP-based GMM-SVM speaker verification system yields a 42.6% relative reduction in the equal error rate with few additional computations.
본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.
본 연구는 소방재원인 소방안전교부세가 교부된 후 사업 선정 및 운영 등의 인식에 관한 문제점을 도출하고 그에 대한 개선방안을 제시하는 데 있다. 이를 위해서 소방안전교부세의 세부 사업운영 인식, 사업집행 만족도, 재정 운영방안에 관련한 내용을 소방공무원을 대상으로 설문조사한 결과, 소방안전교부세 운영에 있어 소방공무원들은 소방안전교부세의 세부사업분야, 투자내용 등에 관한 관심이 소홀한 것으로 나타났다. 교부세 집행 후의 만족도에서는 소방장비에 대한 노후율 감소 및 보급률 향상은 소방장(M = 3.70)과 16년 이상(M = 3.64)의 재직기간에서 높은 것으로 나타났다. 재정의 개선방안에 있어서 국고보조금의 감소가 부적절하다는 의견이 많았다. 제한적으로 운영되고 있는 소방안전교부세 사업의 다변화 및 개발과 함께 국고보조금 사업이 안전분야 사업과 대부분 중복되고 있어 부족한 소방재원을 안정적으로 확보하기 위해 교부세 전액을 소방분야에 투자될 수 있도록 법제도적 개선이 필요하다.
본 연구는 초등학교 학생들의 음식 물쓰레기와 환경과의 관계에 대한 인식과 감량태도를 연구하여 음식물쓰레기로 인한 환경오염에 대한 인식을 고양시키고 학교급식에서의 음식물 쓰레기를 감량시킬 수 있는 대책과 교육자료를 개발하는 데 필요한 자료를 얻고자, 부산지역에서 급식을 실시하고 있는 5개 초등학교의 ,3학년,6학년을 대상으로 조사한 총 519부(97.9%)의 설문지를 분석하였다. 학교급식의 효과 분석에서 조사대상 학생들의 71.9%가 급식시간을 기다리며 63.8%가 편식이 교정 된 것으로 나타났다. 음식물쓰레기에 대한 인식도와 감량 태도는 3학년의 경우는 각각 3.61점, 3.73점이었고 6학년은 각각3.46점 ,3.39점으로 나타났으며 3학년이 6학년보다 유의 적으로(p<0.01)높았다 생활정도가 높은 편인 학생들이 생활정도가 보통인 학생들보다 음식물쓰레기에 대한 인식도와 감량태도가 유의적으로(p<0.01) 높았으며 음식물쓰레기에 대한 교육을 받은 적이 있는 학생들의 음식물쓰레기에 대한 인식도 및 감량태도가 교육 경험이 없는 학생들보다 유의적으로(p<0.01) 높은 것으로 나타났다. 싫어하는 음식이 급식되었을 때, 음식물쓰레기에 대한 인식도와 감량태도가 평균 이상인 학생이 평균이하인 학생보다 잔반이 없었고 이들 학생간에는 유의적인(p<0.01) 차이를 보였다. 음식물쓰레기에 대한 인식도가 평균이상인 학생들이 평균이하의 학생들보다 밥,국, 일품식, 양식, 채소, 고기, 생선반찬, 김치를 유의적으로(p<0.01) 더 남기지 않는 것으로 나타났다. 급식되는 음식을 남기는 가장 큰 원인은 밥, 일품식의 경우는 '양이 많아서'로 나타났고, 국 및 찌개, 양식, 반찬, 김치의 경우는 '맛이 없어서'가 주원인이었다. 조사대상 학생들은 음식물쓰레기오염(4.22점 ), 공기오염 (4.13점),하천오염(4.12점)에 대해 심각하게 생각하고 있었으나 소음오염(3.55점)과 토양오염(3.70점)은 심각하게 생각하는 정도가 낮은 것으로 나타났다 5학년 학생들이 3학년 학생들보다 환경오염에 대한 인식이 높았는데 특히 전반적인 환경문제, 토양오염, 물 오염, 공기오염에서 6학년이 유의적(p<0.01)으로 높은 인식 점수를 나타냈다. 생활정도에 따른 차이에서, 생활정도가 높은 편이거나 보통인 학생들이 생활정도가 낮은 편인 학생들보다 음식물쓰레기의 심각성에 대한 인식점수가 유의적(p<0.01)으로 높게 나타났다. 음식물쓰레기에 대한 인식도가 평균이상인 학생들이 평균이하의 학생들보다 공기오염, 하천오염, 음식물쓰레기오염, 소음오염 에 대한 인식이 유의적(p<0.01)으로 높았다. 조사대상 학생들은 전체적으로 집에서는 '쓰레기를 분리 해서 버린다'가 72.6%, 학교나 집밖에서는 '분리해서 버린다'가 35.2%로 나타나 집보다는 학교나 집밖에서 쓰레기 분리를 잘 하지 않는 것으로 나타났다. 음식물쓰레기에 대한 인식도는 음식물쓰레기 감량태도, 환경 문제에 대한 인식도와 유의적인(p<0.01) 양의 상관관계를 보였으며, 음식물쓰레기 감량태도도 급식음식 섭취정도와 환경문제에 대한 인식도와 유의적인(p<0.01)양의 상관관계를 나타내었다.
This study analyzed outcomes of CAC(Computing Accreditation Committee) program individually applied in the field of computing engineering since 2007, and draw improvements. Literature review through academic journals, survey research and the FGI(Focus Group Interview) were used to accomplish objectives of the study. In addition, the survey research and FGI were done for professors. For the survey research, nationally 20 out of 44 universities which operates the CAC program were investigated, and sample universities were considered by region. FGI was done to analyze the performance and problems of CAC in more detail for 6 experts. Results of the study were follows as; first, CAC program was activated through the Seoul Accord activation support business by government. Second, BSM(Basic Science and Math), engineering major and engineering design education have been strengthened compared with before and after of CAC introduction in the computing engineering field. Third, soft skills needed for students in the college of engineering have been organized in the professional general curriculum, and professors aware of improvement of ability of the students for the skills. The degree of satisfaction for the CAC program has been examined as normal level, but improvement of educational system and the overall quality enhancement of computing engineering education were affected by CAC program. Nonetheless of positive results of CAC program, incentive system for certification program graduates, the expansion of the autonomy of the department, reduction in the amount of self-evaluation report, and support of administrative human resources were suggested for taking root successfully of CAC program.
Korea has become the highest nitrogen balance (228 kg/ha) among 34 OECD member countries, and has the stigma of being a 'Nutrient overload country' as of 2019. Accordingly, research on the derivation and utilization of nutrient balance indicators and the 'regional nutrient management system' are being promoted to improve Korea's nutrient balance. It is necessary to support these policies and studies, form a public consensus on improving the nutrient balance, and evaluate the function of the public benefit. This paper aims to estimate the public benefit value of improving the nutrient balance based on an analysis of consumers' willingness to pay and recognition of Korea's nutrient excess for 600 consumers nationwide. As results, 21.2% of the respondents said they were aware of excessive nutrients in Korea, and 76.7% of the respondents said they were aware of the need for nutrient management. The average amount of intention to pay for the improvement of three pollution (soil, water quality, and air) that can occur due to a nutrient overload was ₩2,321.1 for soil pollution improvement, ₩2,391.2 for water pollution improvement, and ₩2,377.9 for air pollution improvement. The average willingness to pay for the three pollution reduction was ₩6,002.3. These results are expected to be used to form a public consensus on the balance of payments and to establish measures to enhance public interest values in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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