• 제목/요약/키워드: Representation Learning

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Deep Convolution Neural Networks 이용하여 결함 검출을 위한 결함이 있는 철도선로표면 디지털영상 재 생성 (Regeneration of a defective Railroad Surface for defect detection with Deep Convolution Neural Networks)

  • 김현호;한석민
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.23-31
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    • 2020
  • 본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.

데이터마이닝 기법을 활용한 비외감기업의 부실화 유형 분석 (The Pattern Analysis of Financial Distress for Non-audited Firms using Data Mining)

  • 이수현;박정민;이형용
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.111-131
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    • 2015
  • 본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

네트워크 분석을 활용한 딥러닝 기반 전공과목 추천 시스템 (Major Class Recommendation System based on Deep learning using Network Analysis)

  • 이재규;박희성;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.95-112
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    • 2021
  • 대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

Node2vec 그래프 임베딩과 Light GBM 링크 예측을 활용한 식음료 산업의 수출 후보국가 탐색 연구 (A Study on Searching for Export Candidate Countries of the Korean Food and Beverage Industry Using Node2vec Graph Embedding and Light GBM Link Prediction)

  • 이재성;전승표;서진이
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.73-95
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    • 2021
  • 본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

1949년~1966년 시기 중국 선전화 연구 - 유화와 포스터를 중심으로 (Study of Chinese Propaganda Paintings from 1949 to 1966: Focusing on Oil Paintings and Posters)

  • 전희원
    • 미술이론과 현장
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    • 제4호
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    • pp.77-104
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    • 2006
  • The propaganda paintings in oil colors or in forms of posters made from 1949 to 1966 have gone through some changes experiencing the influence of the Soviet Union Art and discussion of nationalization, while putting political messages of the time in the picture planes. The propaganda paintings which have been through this process became an effective means of encouraging the illiterate people in political ideologies, production, and learning. Alike other propaganda paintings in different mediums, the ones which were painted in oil colors and in the form of posters have been produced fundamentally based on Mao Zedong's intensification of the literary art on the talks on literature at Yenan. Yet, the oil paintings and posters were greatly influenced by the socialist realism and propaganda paintings of the Soviet Union, compared to other propaganda paintings in different mediums. Accordingly, they were preponderantly dealt in the discussions of nationalization of the late '50s. To devide in periods, the establishment of People's Republic of China in 1949 as a diverging point, the propaganda paintings made before and after 1949 have differences in subject matters and styles. In the former period, propaganda paintings focused on the political lines of the Communists and enlightenment of the people, but in the latter period, the period of Cultural Revolution, the most important theme was worshiping Mao Zedong. This was caused by reflection of the social atmosphere, and it is shown that the propaganda painters had reacted sensitively to the alteration of politics and the society. On the side of formalities, the oil paintings and posters made before the Cultural Revolution were under a state of unfolding several discussions including nationalization while accepting the Soviet Union styles and contents, and the paintings made afterwards show more of unique characteristics of China. In 1956, the discussion about nationalization which had effected the whole world of art, had strongly influenced the propaganda paintings in oil colors more than anything. There were two major changes in the process of making propaganda paintings in oil colors. One was to portray lives of the Chinese people truthfully, and the other was to absorb the Chinese traditional styles of expression. After this period, the oil painters usually kept these rules in creating their works, and as a result, the subject matters, characters, and backgrounds have been greatly Sinicized. For techniques came the flat colored surface of the new year prints and the traditional Chinese technique of outlining were used for expressing human figures. While the propaganda paintings in oil colors achieved high quality and depth, the posters had a very direct representation of subject matters and the techniques were unskilled compared to the oil paintings. However, after the establishment of People's Republic of China, the posters were used more than any other mediums for propagation of national policy and participation of the political movements, because it was highly effective in delivering the policies and political lines clearly to the Chinese people who were mostly illiterate. The poster painters borrowed techniques and styles from the Soviet Union through books and exhibitions on Soviet Union posters, and this relation of influences constantly appears in the posters made at the time. In this way, like the oil paintings, the posters which have been made with a direct influence of the Soviet Union had developed a new, sinicised process during the course of nationalization. The propaganda paintings in oil colors or in forms of posters, which had undergone the discussion of nationalization, had put roots deep down in the lives of the Chinese people, and this had become another foundation for the amplification of influences of political propaganda paintings in the following period of Cultural Revolution.

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선택적 자질 차원 축소를 이용한 최적의 지도적 LSA 방법 (Optimal supervised LSA method using selective feature dimension reduction)

  • 김정호;김명규;차명훈;인주호;채수환
    • 감성과학
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    • 제13권1호
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    • pp.47-60
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    • 2010
  • 기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.

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김창흡과 간챠잔을 통해서 본 18·19세기 한일 한시의 한 면모 (Aspects of Chinese Poetry in Korea and Japan in the 18th and 19th Centuries, as Demonstrated by Kim Chang Heup and Kan Chazan)

  • 최귀묵
    • 고전문학과교육
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    • 제34호
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    • pp.115-147
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    • 2017
  • 이 논문에서 필자는 한국의 김창흡과 일본의 간챠잔의 시론과 한시 작품을 비교 검토했다. 본론에서 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다. 김창흡과 간챠잔은 의고주의 비판에 동조했다. 두 사람은 다음과 같은 점에서 일견이 일치했다. 성당시를 일방적으로 모방하지 않는다. 눈앞의 (소소하기까지 한) 경물에 눈길을 주고, 거기서 촉발된 차분한 정감을 담는다. 과장된 언어가 아닌 실다운 언어를 사용한다. 모름지기 시는 사실적이어야 한다. 두 사람의 차이점 또한 주목된다. 김창흡은 정감과 경물은 천리를 매개로 하여 작품 안에서 만나게 되며, 둘을 매개하는 언어 표현은 철학적인 성격을 띠게 된다고 했다. 반면 간챠잔은 정감과 경물을 매개하는 천리를 상정하지 않았다. 간챠잔은 경물을 섬세하게 관찰하고 세밀하게 표현하는 데 작시의 이상이 있다고 했다. 요컨대 김창흡은 경물을 통해 이치를 표현하는 데까지 나아가고, 간챠잔은 경물 자체를 표현하는 데 머문 차이가 있다. 또한 김창흡은 시는 천리의 표현이면서 국가의 정치에 대한 관심을 담아내는 고차원의 언어활동이라고 했다. 사대부로서 문학의 위상을 높이 두고, 문학이 할 수 있는 일이 많고 크다고 했다. 반면 간챠잔은 문학은 오락이라고 하면서 문학은 철학과 정치에서 멀리 떨어진 곳에 자기 고유의 영역이 있다고 보았다. 김창흡은 문학은 학문과 가까운 자리에 있다고 했다면 간챠잔은 문학은 문예여야 한다고 한 것이다. 김창흡과 간챠잔의 시학이 각자 개인의 성취라고 볼 것인가, 아니면 두 나라 한시사의 기저에 놓여 있던 특성이 두 사람을 만나서 표면화한 것인가 생각해 볼 수 있다. 필자는 두 사람의 시학은 좁게는 한시, 나아가는 두 나라 문학 일반의 특성을 표면화한 것이라고 생각한다. 전범에 매이지 말고 실경을 개성적으로 그리라는 요구는 오랜 기간 성장해 온 두 나라 문학의 특성이 드러나는 계기로 작용했다고 보는 것이다.

5·18 사적지 기념공원화 계획 - 국군광주병원과 505보안부대 옛터를 대상으로 - (The Memorial Park Planning of 5·18 Historic Sites - For Gwangju Hospital of Korea Army and 505 Security Forces -)

  • 이정희;윤영조
    • 한국조경학회지
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    • 제47권5호
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    • pp.14-27
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    • 2019
  • 본 연구는 5.18민주화운동 이후 사적지로 지정되었던 국군광주병원과 505보안부대 옛터를 대상으로 역사적 사실을 바탕으로 한 시대적 특성을 공간설계 개념으로 설정해 기념공원화 계획안을 제시하였다. 광주광역시는 5.18사적지인 국군광주병원과 505보안부대 옛터를 5.18기념사업의 일환으로 공원화하고자 도시공원 조성계획을 수립하고, 역사에 대한 기억의 공간으로만 보존해왔던 대상지를 5.18민주화운동의 역사적 가치를 함양함과 동시에 시민 삶에 활력을 주는 공원으로 단계적 조성계획을 추진하고 있다. 결과적으로 5.18사적지의 공동체적 가치가 현대적으로 계승될 수 있도록 사회적 합의를 통해 단계별 계획, 조성과정의 틀을 설정하고, 상처의 치유, 역사의 기억을 담아내는 계획을 하고자 함이다. 계획안에서 사적지의 공원화와 관련된 선행연구 및 계획사례 분석을 통해 공간 활용을 위한 문제 해결적 접근방법을 제시하였고, 대상지가 갖고 있는 장소적 가치를 탐색함과 동시에 공원의 계획개념을 유지하면서 역사적 사실에 대한 시대적 특성을 담아내는 공간 활용 전략과 세부내용을 서술하였다. 연구의 결과로 국군광주병원 사적지는 5.18민주화운동을 통해 남겨진 상처에 대한 치유의 문제를 지역사회가 주체적으로 해결할 수 있도록 과거의 역사적 기억과 치유의 공원으로 계획하되, 기존 자연환경을 활용한 치유의 숲 개념을 제시하였고, 505보안부대 옛터 사적지는 5.18기억공동체의 확장과 지속성을 강화하는 측면에서 미래 세대인 어린이와 청소년이 공감할 수 있는 역사 체험 배움의 공간개념으로 계획하였다. 사적지를 활용한 기념공원화 계획은 계획 단계에서 시민, 관련단체, 전문가를 아우르는 사회적 공감대의 형성이 선결요건으로 작용하며, 장소성 재현을 위한 구성원들의 사회적 합의가 공간활용 방향 설정에 중요한 계획적 요소로 작용할 수 있다. 본 연구를 통해 5.18사적지에 역사적 가치를 담는 기념공원으로 환원하는 데 기여하고, 과거 역사에 대한 상처와 기억을 치유하는 장소를 넘어 도시와 시민의 삶에 활력을 주며, 미래 세대와의 공유할 수 있는 방향성을 제시한 것에 대한 의의가 있다.