• 제목/요약/키워드: Selection Combining

검색결과 370건 처리시간 0.024초

터미널 운영사 측면에서의 컨테이너 터미널 자동화 결정모형 연구 (A Study on Decision-Making Model for Port Selection : Container Terminal's Perspectives)

  • 유지원;김율성
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
    • /
    • pp.138-139
    • /
    • 2019
  • 4차 산업혁명 시대에 자동화 기술혁신이 떠오름과 동시에 컨테이너 터미널 내에서도 자동화 장비 및 시스템을 도입하기 위한 개발이 이루어지고 있다. 초대형 선박의 등장으로 세계 각 국 터미널은 보다 많은 물동량을 유치하며 신속한 서비스를 제공하기 위한 경쟁력을 키워 나가고자 자동화 기술과 접목하여 항만의 인프라를 구축하고자 한다. 첨단산업으로 떠오르고 있는 자동화 기술을 도입하기 위해 본 연구에서는 컨테이너 터미널 자동화 도입 결정을 위한 구조방정식 모델을 제안하며 실증분석을 위해 터미널 운영사에 종사하는 종사자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 결정모형을 통하여 컨테이너 터미널 자동화 도입 시 터미널 운영사에서 중요시 하는 요인을 분석 한 후 가이드라인 역할 및 방향성을 제시하고자 한다.

  • PDF

심층신경망 기반 데이터 보충과 영향요소 결합을 통한 하이브리드 추천시스템 (Influential Factor Based Hybrid Recommendation System with Deep Neural Network-Based Data Supplement)

  • 안현우;문남미
    • 방송공학회논문지
    • /
    • 제24권3호
    • /
    • pp.515-526
    • /
    • 2019
  • 특정 상품에 대한 사용자의 선호도는 상품의 질 외에도 많은 요소들에 의해 결정된다. 추천시스템에 있어 이러한 외적 요소들의 반영은 데이터의 부족을 포함한 여러 가지 근본적인 문제가 존재하여 지난한 일이었다. 그러나 공공데이터의 개방과 다양하고 방대한 양의 데이터를 가진 평가 플랫폼의 등장 등 기반 환경이 갖춰짐에 따라 외적 요소들의 접근이 용이해 졌다. 이러한 변화에 따라 본 논문은 상품의 품질 외에 사용자의 선호도에 영향을 주는 요소들을 반영할 수 있는 추천시스템 구조를 제안하고 사례를 적용하여 이러한 요소가 실제 선호도에 미치는 영향을 관찰하고자 한다. 제안하는 시스템의 구조는 크게 영향요소를 선정하고 추출하는 과정과 문장 분석을 활용하여 부족한 데이터를 보충하는 과정, 평가데이터와 영향요소를 결합하고 병합하는 과정으로 나눌 수 있으며 제안시스템의 결과 그룹과 실제 사용자 선호도 그룹 간 비교를 통해 구조 변수 설정의 적절성 등을 판단할 수 있는 검증 과정 또한 함께 제안한다.

신경학적 손상에 의한 언어장애인 음성 인식률 개선(H/W, S/W)에 관한 연구 (A Study on Improving Speech Recognition Rate (H/W, S/W) of Speech Impairment by Neurological Injury)

  • 이형근;김순협;양기웅
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제23권11호
    • /
    • pp.1397-1406
    • /
    • 2019
  • 신경학적 손상에 의한 언어장애인/비장애인 간의 일상적인 휴대폰 통화시 신경학적 손상으로 인한 발음의 정확도와 언어장애인의 발음 특징이 결합되어 원활한 의사소통을 저해하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 제한하는 방법은 언어장애인 특성에 맞춘 단어의 모호성(out of vocabulary) 개선과, 언어 장애인 구강 특성에 따른 어려운 발성 부분을 인위적으로 보정해주는 유도선이 포함된 MEMS(Micro Electro-mechanical System) Microphone 장치 개선이다. S/W적 개선은 도치기능이 포함된 결정트리이며, 연속어 특성을 감안하여 개선된 matrix-vector rnn 방법을 제시하였다. H/W와 S/W 특성을 감안하여 유사 사전을 만들어 원활한 의사소통을 위한 말명료도 향상에 기여하였다.

역량바탕의학교육을 촉진하기 위한 교육평가: 통합평가모형 적용 (Adapting an Integrated Program Evaluation for Promoting Competency-Based Medical Education)

  • 주현정;오민경;이종태;윤보영
    • 의학교육논단
    • /
    • 제23권1호
    • /
    • pp.56-67
    • /
    • 2021
  • Educational program evaluation can improve the quality of the curriculum, instructional methods, and resources and provide useful data for making educational decisions and policies. Developing and implementing a program evaluation system is essential in competency-based medical education. The purpose of this study was to explore and establish an educational program evaluation system adapting an integrated program evaluation model to promote competency-based medical education. First, an Educational Evaluation Committee was organized, consisting of faculty, staff members, and students. The committee established an integrated program evaluation model, combining Stufflebeam's Context, Input, Process, and Product (CIPP) model of a process-oriented approach and Kirkpatrick's four-level model of an outcome-oriented approach. Kirkpatrick's model was applied to the product evaluation of the CIPP model. The committee then developed evaluation criteria, indicators, and data collection methods according to the components of the CIPP model and the four levels (reaction, learning, behavior, and results) of Kirkpatrick's model, and collected and analyzed data. Finally, the committee reported the results of evaluation to a Medical Education Quality Improvement Committee, and the results were used to improve the curriculum and student selection. To enhance the quality of education, identifying educational deficiencies and developing various elements of education in a balanced way through educational evaluation will be needed. Furthermore, it will be necessary to listen to opinions of various stakeholders, work with all members involved in education, and communicate with decision-makers in the process of educational evaluation.

Sinus floor elevation and simultaneous implant placement in fresh extraction sockets: a systematic review of clinical data

  • Ekhlasmandkermani, Mehdi;Amid, Reza;Kadkhodazadeh, Mahdi;Hajizadeh, Farhad;Abed, Pooria Fallah;Kheiri, Lida;Kheiri, Aida
    • Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
    • /
    • 제47권6호
    • /
    • pp.411-426
    • /
    • 2021
  • Combining different procedures to reduce the number of surgical sessions and patient discomfort in implant placement and sinus floor elevation has been recommended, and evidence supports good outcomes. The aim of this study was to review the results of clinical studies on sinus floor elevation through extraction sockets and simultaneous immediate posterior implant placement. An electronic search was carried out in PubMed, Scopus, and Web of Science to find English articles published in or before August 2020. A manual search was also performed. Titles, abstracts, and the full-text of the retrieved articles were studied. Thirteen studies met our eligibility criteria: 6 retrospective case series, 3 case reports, 2 prospective cohort case-series, 1 prospective case series, and 1 randomized controlled trial. Overall, 306 implants were placed; 2 studies reported implant survival rates of 91.7% and 98.57%. The others either did not report the survival rate or reported 100% survival. Sinus floor elevation through a fresh extraction socket and simultaneous immediate implant placement appears to be a predictable modality with a high success rate. However, proper case selection and the expertise of the clinician play fundamental roles in the success of such complex procedures.

산업용 증강현실 전용엔진을 이용한 산업용 증강현실 콘텐츠 개발에 대한 생산성 분석 (Productivity Analysis for Industrial Augmented Reality(iAR) Content Development Using an iAR Specialized Engine)

  • 강민식
    • 산업융합연구
    • /
    • 제20권4호
    • /
    • pp.1-6
    • /
    • 2022
  • 최근 수년 동안 벤츠, BMW등 많은 글로벌 제조업체는 증강현실 활용범위를 조립공정, AS, 전시장, 소비자 매뉴얼등 다양한 분야로 확산시키고 있다. 본 연구에서는 산업용 증강현실을 활용한 제조업의 혁신 프로세스 적용 현황을 파악하고, 이를 바탕으로 기존 ERP와 산업용 증강현실의 접목 가능성을 분석하였다. 또한, 산업용 증강현실 콘텐츠 개발에 있어서 전용 콘텐츠 개발 엔진의 선택이 개발 생산성에 가장 중요한 요인임을 실증적으로 분석하였다. 유니티3D로 개발한 동일 콘텐츠를 뷰포리아 스튜디오로 재개발하여 비교 분석한 결과, 개발 납기를 8배 빠르게 줄여주었다. 본 연구는 산업용 증강현실 콘텐츠를 2가지 엔진으로 실제 개발하여 직접적으로 생산성을 입증하는, 실제 구현하기 어려운 차별성을 가진 연구로써 유사 적용 산업분야의 많은 개발자에게 효율적인 개발도구 선택의 가이드가 될 것이다.

An Intelligent Game Theoretic Model With Machine Learning For Online Cybersecurity Risk Management

  • Alharbi, Talal
    • International Journal of Computer Science & Network Security
    • /
    • 제22권6호
    • /
    • pp.390-399
    • /
    • 2022
  • Cyber security and resilience are phrases that describe safeguards of ICTs (information and communication technologies) from cyber-attacks or mitigations of cyber event impacts. The sole purpose of Risk models are detections, analyses, and handling by considering all relevant perceptions of risks. The current research effort has resulted in the development of a new paradigm for safeguarding services offered online which can be utilized by both service providers and users. customers. However, rather of relying on detailed studies, this approach emphasizes task selection and execution that leads to successful risk treatment outcomes. Modelling intelligent CSGs (Cyber Security Games) using MLTs (machine learning techniques) was the focus of this research. By limiting mission risk, CSGs maximize ability of systems to operate unhindered in cyber environments. The suggested framework's main components are the Threat and Risk models. These models are tailored to meet the special characteristics of online services as well as the cyberspace environment. A risk management procedure is included in the framework. Risk scores are computed by combining probabilities of successful attacks with findings of impact models that predict cyber catastrophe consequences. To assess successful attacks, models emulating defense against threats can be used in topologies. CSGs consider widespread interconnectivity of cyber systems which forces defending all multi-step attack paths. In contrast, attackers just need one of the paths to succeed. CSGs are game-theoretic methods for identifying defense measures and reducing risks for systems and probe for maximum cyber risks using game formulations (MiniMax). To detect the impacts, the attacker player creates an attack tree for each state of the game using a modified Extreme Gradient Boosting Decision Tree (that sees numerous compromises ahead). Based on the findings, the proposed model has a high level of security for the web sources used in the experiment.

라디오믹스 기반 직장암 수술 위험도 예측을 위한 MRI 반자동 선택 바이오마커 검증 연구 (A Study on MRI Semi-Automatically Selected Biomarkers for Predicting Risk of Rectal Cancer Surgery Based on Radiomics)

  • 백영서;김영재;전영배;황태식;백정흠;김광기
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
    • /
    • 제44권1호
    • /
    • pp.11-18
    • /
    • 2023
  • Currently, studies to predict the risk of rectal cancer surgery select MRI image slices based on the clinical experience of surgeons. The purpose of this study is to semi-automatically select and classify 2D MRI image slides to predict the risk of rectal cancer surgery using biomarkers. The data used were retrospectively collected MRI imaging data of 50 patients who underwent laparoscopic surgery for rectal cancer at Gachon University Gil Medical Center. Expert-selected MRI image slices and non-selected slices were screened and radiomics was used to extract a total of 102 features. A total of 16 approaches were used, combining 4 classifiers and 4 feature selection methods. The combination of Random Forest and Ridge performed with a sensitivity of 0.83, a specificity of 0.88, an accuracy of 0.85, and an AUC of 0.89±0.09. Differences between expert-selected MRI image slices and non-selected slices were analyzed by extracting the top five significant features. Selected quantitative features help expedite decision making and improve efficiency in studies to predict risk of rectal cancer surgery.

머신러닝포키즈를 활용한 데이터 편향 인식 학습: AI야구심판 사례 (Learning Method of Data Bias employing MachineLearningforKids: Case of AI Baseball Umpire)

  • 김효은
    • 정보교육학회논문지
    • /
    • 제26권4호
    • /
    • pp.273-284
    • /
    • 2022
  • 본고의 목표는 데이터 편향 인식 교육에서 기계학습 플랫폼의 사용을 제안하는 것이다. 학습자들이 인공지능 데이터 및 시스템을 다루거나 인공지능윤리 요소 중 데이터 편향에 의한 피해를 방지하고자 할 때 인지할 수 있는 역량을 배양할 수 있다. 구체적으로, 머신러닝포키즈를 활용해 데이터편향 학습을 하는 방법을 AI야구심판 사례를 통해 제시한다. 학습자는 구체적 주제선정, 선행연구 검토, 기계학습 플랫폼에서 편향/비편향 데이터의 입력 및 테스트 데이터 구성, 기계학습의 결과 비교, 결과를 통해 얻을 수 있는 데이터 편향에 대한 함의를 제시한다. 이러한 과정을 통해서 학습자는 인공지능 데이터 편향이 최소화되어야 한다는 점과 데이터 수집 및 선정이 사회에 미치는 영향을 체험적으로 배울 수 있다. 이 학습방법은 문제기반의 자기주도 학습의 용이성, 코딩교육과의 결합가능성, 그리고 인문사회적 주제와 인공지능 리터러시와 결합을 추동한다는 의의를 가진다.

뉴미디어 플랫폼 확산이 콘텐츠 창작 및 유통시장에 미치는 영향 분석 (The Influence of Diffusion of New Media Platform in Production and Distribution of Contents Industry)

  • 서병문;박우람
    • 한국산업정보학회논문지
    • /
    • 제14권1호
    • /
    • pp.43-55
    • /
    • 2009
  • 본 연구는 뉴미디어 플랫폼이 콘텐츠산업의 창작과 유통에 미치는 영향을 시장상황 분석 및 전문가 진단을 통해 실제적으로 규명 해내는데 목표를 두었다. 콘텐츠산업의 현실진단을 위해서 시장분석과 업계 종사자 및 관련 전문가를 대상으로 한 심층면접 방법을 활용하였다. 진단결과, 다양한 뉴미디어 플랫폼의 상용화가 국내 콘텐츠산업의 창작 활성화 및 유통구조 합리화를 충분히 견인하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 국내의 콘텐츠창작 분야는 유통채널의 증가에도 불구하고 새로운 포맷의 다양한 콘텐츠 생산이 활성화되지 못하고 있다. 또한 기존의 인기콘텐츠를 생산하는 소수의 거대 창작업체에 플랫폼 다양화의 혜택이 집중되고 있고, 창작업체의 영세성이 극복되지 못한 가운데 양극화가 심화되고 있는 것으로 분석된다. 콘텐츠유통 분야의 경우 유통되는 콘텐츠는 기존의 인기콘텐츠가 대부분이며, 불공정한 콘텐츠거래관행이 지속되고 있는 것으로 나타났다 이러한 현실적 문제들을 개선하기 위한 혁신적 정책이 요구되는데, 문화콘텐츠산업 생태계가 선순환구소를 형성하도록 조정 역할을 수행해야 한다는 것이다.