• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제10권6호
• /
• pp.197-204
• /
• 2006

최근 시공의 합리화와 경제성의 목적으로 한 다양한 연구가 진행되고 있다. 철근 콘크리트 기둥과 철골 보로 이루어진 RCS 구조의 개발에 대한 연구 역시 활발해지고 있다. RCS 구조 보-기둥 접합부 패널존의 저항기구는 내부패널에서 외부패널로 응력이 전달될 때 직교보의 영향을 받지만, 기존연구에는 직교보의 영향을 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 웨브, 플랜지, 직교보의 두께, FBP의 유뮤등 다양한 변수들을 가지는 5개의 철근콘크리트 기둥과 철골보로 이루어진 보-기둥 내부접합부 실험체의 실험을 통해 직교보들의 영향과 구조적 성능을 조사하고자 한다. 이러한 실험결과들로부터, 보-기둥 접합부의 직교보가 전단내력과 구조성능을 향상시키는데 효과적이라는 것을 알 수 있다.

• 경영과정보연구
• /
• 제39권3호
• /
• pp.1-16
• /
• 2020

현재 운영되고 있는 관세신고납부제도는 납세의무자가 세액 산정을 스스로하고 그 세액을 본인 책임으로 납부하도록 하는 제도이다. 다시 말해, 관세법상 신고 납부제도는 납세액을 정확히 계산해서 납부할 의무와 책임이 온전히 납세의무자에게 무한정으로 부과하는 것을 원칙으로 하고 있다. 따라서, 만일 납세의무자가 그 의무와 책임을 제대로 행하지 못했을 경우에는 부족한 만큼의 세액 추징과 그에 대한 제제로 가산세를 부과하고 있다. 이러한 이유로 세액 산정의 기본이 되는 품목분류는 관세평가와 함께 가장 어려운 부분이며 잘못 분류하게 되면 기업에게도 큰 리스크가 될 수도 있다. 이러한 이유로 관세전문가인 관세사에게 상당한 수수료를 지불하면서 수입신고를 위탁하여 처리하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 수입신고 시 신고하려는 품목이 어떤 것인지 HS 코드 분류를 하여 수입신고 시 기재해야 할 HS 코드를 추천해 주는데 목적이 있다. HS 코드 분류를 위해 관세청 품목분류 결정 사례를 바탕으로 사례에 첨부된 이미지를 활용하여 HS 코드 분류를 하였다. 이미지 분류를 위해 이미지 인식에 많이 사용되는 딥러닝 알고리즘인 CNN을 사용하였는데, 세부적으로 CNN 모델 중 VggNet(Vgg16, Vgg19), ResNet50, Inception-V3 모델을 사용하였다. 분류 정확도를 높이기 위해 3개의 dataset을 만들어 실험을 진행하였다. Dataset 1은 HS 코드 이미지가 가장 많은 5종을 선정하였고 Dataset 2와 Dataset 3은 HS 코드 2단위 중 가장 데이터 샘플의 수가 많은 87류를 대상으로 하였으며, 이 중 샘플 수가 많은 5종으로 분류 범위를 좁혀 분석하였다. 이 중 dataset 3로 학습시켜 HS 코드 분류를 수행하였을 때 Vgg16 모델에서 분류 정확도가 73.12%로 가장 높았다. 본 연구는 HS 코드 이미지를 이용해 딥러닝에 기반한 HS 코드 분류를 최초로 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 수출입 업무를 하고 있는 기업이나 개인사업자들이 본 연구에서 제안한 모델을 참조하여 활용할 수 있다면 수출입 신고 시 HS 코드 작성에 도움될 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.244-251
• /
• 2007

사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제23권8호
• /
• pp.1066-1072
• /
• 2010

In this study, the effects of replacing inorganic copper, zinc and manganese with different levels of organic complexes of the same trace minerals on the lipid peroxidation and antioxidant defense systems in broilers were investigated. Two-hundred Ross-308 one-day-old broiler chickens were placed on controlled diets until 42 d of age. The experimental animals were divided into four groups comprising three experimental groups and one control group, each consisting of 50 chickens. All groups were also divided into five subgroups each containing 10 broiler chicks. The mineral content of the control group diet was controlled using a standard inorganic mineral premix with supplement levels and sources of trace minerals typical of commercial broiler diets according to the National Research Council (NRC) (containing 8 mg Cu as $CuSO_4$, 40 mg Zn as $ZnSO_4$, and 60 mg Mn as MnO, per kg). In the experimental diets, mineral premix was also comprised of inorganic formulations, except for those of Cu, Zn and Mn. Organically-complexed Cu, Zn, and Mn were separately added to the basal diet at 1/3 (L1), 2/3 (L2) and 3/3 (L3) levels with respect to the NRC recommendation, as Bioplex $Cu^{TM}$, Bioplex $Zn^{TM}$, Bioplex $Mn^{TM}$. At the end of the trial, the plasma Zn level significantly increased when the plasma Cu level significantly decreased (p<0.05) in chickens fed at 2/3 and 3/3 levels of organically complexed minerals. The liver trace mineral concentrations were significantly higher in chickens fed inorganic trace minerals in comparison to those fed organically-complexed minerals. The plasma malondialdehyde (MDA) level of experimental chickens was decreased in groups receiving levels of organic Cu, Zn and Mn in comparison to those fed inorganic forms (p<0.01). The erythrocyte superoxide dismutase (SOD) activity was higher in all groups receiving the organic mineral supplements in comparison to those fed inorganic forms (p<0.01). No differences were observed on either the erythrocyte catalase (CAT) activity or the plasma ceruloplasmin (Cp) levels, and the liver MDA levels and liver CAT and SOD activities in any of the groups that received the organic supplements of Cu, Zn, and Mn. It was concluded that supplementation of lower levels of organically-complexed copper, zinc, and manganese instead of their inorganic forms in diets had no negative effects on the antioxidant defense system in broilers.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.83-91
• /
• 2011

이러닝 시스템에서 난이도를 이용한 학습추천 시스템 설계에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 난이도는 학습자의 수준에 맞는 후행학습을 추천하는데 매우 중요한 요소임에도 불구하고 현행 난이도 기반 학습 추천시스템은 각 학습 콘텐츠의 제작자가 주관적으로 정한 난이도를 적용함으로써 정확한 후행 학습 콘텐츠를 추천하기가 어렵다. 본 논문에서는 객관적인 난이도 지표를 제공하기 위하여 온톨로지에 기반한 새로운 학습콘텐츠 난이도 계산 방법을 제안한다. 기존 온톨로지나 지식맵을 이용한 난이도 계산 방법들은 선행학습과 후행학습 또는 주제간의 선후 관계를 표현하고 이를 이용하여 난이도를 계산하였으나, 이 방법들도 콘텐츠 작성자의 주관적인 판단에 의해 후행학습이 결정된다는 문제점이있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 콘텐츠를 구성하는 단어들의 상하위 관계 및 심화도를 나타내는 온톨로지를 이용하여 단어들 간 온토로지의 경로상의 거리로 난이도를 계산한다. 이를 통하여 학습자에게 보다 객관적인 난이도 정보를 제공하고 학습자 수준에 가장 적합한 후행학습 콘텐츠를 추천할 수 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제27권2호
• /
• pp.157-173
• /
• 2018

Purpose Product characteristics and price value in website have strongly effects on customer satisfaction. Especially, in the online shopping site, the scarcity limits the customer's opportunity to purchase the product. Thus scarcity has been proposed as a important factor that makes the customer highly aware of the merchantability of the product. The scarcity in the web store is used as an important variable to make purchasing decisions of users easier by psychological pressure. In the case of scarce products with price discounts in online commerce, advertising formats that highlight scarcity value in the web commerce market are very effective in enhancing purchase intentions of consumers. Unlike offline stores, the importance of scarcity becomes more important when reflecting the characteristics of online commerce. Therefore, this study intends to confirm the influence of the degree of price discounts and scarcity information presented by Web sites on consumer purchase behavior in Web purchase behavior. Design/methodology/approach This study conducted a web-based experimental study on price sensitivity and price discount. Therefore, we created experimental web-sites that offer two stimuli according to the discount rate. The 200 respondents were randomly assigned. The stimuli were fictitious based on tourism products. The first stimulus presented the price discount(15% discount) with basic explanation about the package of the tourist package. The stimuli assigned to the second group were used for groups with high price discount intensity(65% discount). In this way, the two stimuli clearly distinguished the level of price discount intensity. This paper conducted t-test analysis and structural equation to analyze the experiemental results after confirming the reliability and validity. Findings The results of this study are as follows. The difference in price discount intensity (15% vs 65%) with scarcity showed the mean difference among all the variables. Therefore, this study concluded that there is a significant difference between the price discount of 15% and 65% for the acquisition value and transaction value of users. In particular, consumers' purchase intention is greater and product recommendation intensity is stronger when the price discount is 65%. As a result, the high degree of the price discount intensity with scarcity exerts a greater influence on consumers' purchase intentions. Product scarcity also have a significant impact on perceived value of users. Therefore, purchase intention of customers increases when perceived value increases their profit and pleasure feeling.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.511-516
• /
• 2006

본 논문은 개선된 Anti-cloche filter를 사용하는 SECAM video encoder와 오차가 없는 제곱근기와 BPF를 사용하는 SECAM video decoder를 제안하고자 한다. SECAM video encoder는 ITU-R BT.470에 의해 지정된 Anti-cloche filter를 사용하지만, Anti-cloche filter가 가지는 특성이 주파수에 따라 매우 급격히 변하기 때문에 디지털회로의 설계에 적용하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 Anti-cloche filter의 주파수 특성이 좌우대칭이라는 점을 이용하여서 좌우대칭의 중심이 되는 주파수인 4.286MHz를 0MHz로 이동하여 Anti-cloche filter를 High Pass Filter(HPF)로 변환한다. 변환된 HPF는 Anti-cloche filter에 비해 구조가 간단하기 때문에 설계가 비교적 용이하다. 또한 본 논문에서 제시한 SECAM video decoder는 주파수 변조된 신호로부터 색차신호(Db, Dr)를 복원하기 위해서 오차가 없는 제곱근기와 두 개의 미분기 그리고 삼각함수를 이용하여 색상신호의 잡음을 제거하고 CVBS(Composite Video Baseband Signal)로부터 색상신호와 밝기신호를 분리하기 위해서 BPF를 사용한다. 제안된 시스템은 Altera FPGA인 APEX20KE EP20K1000EBC652-3와 TV를 이용하여 실시간 검증을 수행하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.101-108
• /
• 2015

위치를 수집할 수 있는 모바일 기기의 확산에 따라 다양한 위치기반서비스들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스가 일반화됨에 따라 수집되고 저장되는 경로 데이터의 양이 기하급수적으로 커지고 결국 빅데이터가 될 것이기 때문에 수집된 대용량 경로데이터에서 최선 경로를 찾아 추천해주는 시스템을 제안한다. 대용량 경로 데이터에서 실제 운행 시간 등의 정보를 바탕으로 기존 내비게이션보다 좋은 경로를 추천할 수 있게 된다. 대용량 경로 데이터 처리를 위해 하둡 맵리듀스를 이용해서 분류하고 분류된 경로를 데이터베이스에 저장하여 사용자의 요청에 빠르게 반응할 수 있도록 하였다. 사용자의 요청에 지도상의 최단 경로가 아닌 수집된 경로 기록을 바탕으로 최선 경로를 찾게 되는 것이다. 구현된 전체 시스템은 1) 실제 경로를 수집하기 위한 안드로이드 응용프로그램, 2) 하둡 맵리듀스를 이용해 수집된 경로를 미리 분류해 놓기 위한 분류 엔진, 3) 사용자의 출발지-도착지 요청에 따라 분류된 경로에서 최선 경로를 찾아 사용자에게 돌려주는 웹서버와 안드로이드 클라이언트 서비스 시스템이다. 실제운행 실험을 제안한 방법과 시스템이 실효성이 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제16D권3호
• /
• pp.451-462
• /
• 2009

협업적 여과는 추천 시스템을 구축하는데 가장 널리 보급된 정보 여과 기법으로 사용자 각 개인의 관심에 적합한 정보 및 아이템을 추천함으로써 사용자들의 의사 결정에 도움을 준다. 그러나, 협업적 여과 기법은 우수한 추천 성능에도 불구하고 초기 진입 문제와 같은 대표적인 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 초기 진입 문제의 한계점을 보완하기 위해 새로운 모델 구축 방법과 구축된 모델들을 적용한 효율적인 협업적 추천 시스템을 제안한다. 제안된 협업적 여과 방법은 크게 2단계로 나뉘어질 수 있다. 첫 번째는 사전에 미리 사용자들이 선호 평가한 아이템에 대한 선호도 예측 에러 정보를 반영하여 모델을 구축하는 과정으로 대부분의 작업이 오프라인에서 수행된다. 두 번째는 미리 구축된 모델들을 적용하여 온라인에서 사용자에게 적합한 개인화된 아이템 추천 및 예측을 하는 과정이다. 사전에 측정된 에러 정보를 반영한 모델은 목적 사용자와 유사한 사용자 및 목적아이템과 유사한 아이템의 사전 평균 예측 에러를 활용하는 에러반영 모델로써 초기 진입 문제를 보완하면서 선호도 예측의 성능을 높이기 위한 모델이다. 또한 모델 기반의 협업적 여과의 단점인 재구축 비용을 감소시키고 사용자들의 새로운 선호도 피드백 정보에 대하여 계속적으로 반영 가능하게 하기 위해 점진적으로 새로운 정보를 갱신할 수 있는 구축 방법을 제안한다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.129-164
• /
• 2023

최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.