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AR기반 교육용 콘텐츠분석을 위한 통계분석서비스 모형 설계 (A Design of Statistical Analysis Service Model to Analyze AR-based Educational Contents)

  • 윤봉식;유소월
    • 스마트미디어저널
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    • 제9권4호
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    • pp.66-72
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    • 2020
  • 온라인 교육시장이 확대됨에 따라 다양한 교육용 콘텐츠들이 출시되어지고 이를 사용하는 사용자들의 사용성과 사용자환경이 반영될 수 있는 콘텐츠 개발 방법이 연구되고 있다. 시장의 양적 확대를 뒷받침할 콘텐츠의 질적 성장을 위해서는 새로이 개발되지는 콘텐츠의 개발 방향성 확보 시점에서 기존 출시 모형에 대한 빠른 분석이 매우 중요하다. 하지만 콘텐츠 개발과정에서 개발 목표 설정에 필요한 전형적 모델의 추출과정을 직관적으로 협의할 수 있는 툴의 부재로 제작시안을 기준으로 한 반복적 업무 회귀가 개발공정에 필요한 많은 인력과 시간을 낭비하게 한다. 통계를 이용한 자료원 검증툴은 개발 전 과정과 최종 개발 결과에 영향을 주는 프로토타입의 선정 시 협력 업무를 수행하는 단일기업 내 또는 다수의 기업 간 소통의 부재로 인한 성과 이원화 문제를 공정 간에 스크린해주는 긍정적 효익으로 작용할 수 있다. 본 연구는 시료가 충분치 않은 AR기반 교육용 콘텐츠의 개발과정에 적용할 후속 현장실험 적용 통계서비스모델을 설계하는 것으로써 유사 범주의 시료 확보를 통해 개발에 필요한 데이터를 확보하는 것이 적정하여 빅데이터를 이용한 자료의 취합과 의사결정이 프로세스를 기준으로 진행되었다. 이번 연구에서 제시되는 데이터 통계분석서비스 기본 모형은 직관적인 다차원 요인과 속성의 선택과 검출이 가능한 구조로 설계하였으며 후속 현장형 실험연구와 연계하여 조직 내 또는 다수 기업 간 협력활동에 조력이 가능한 온라인 기반 데이터 통계분석서비스로 제안하고자 한다.

회전수가 변하는 기기의 고장진단에 있어서 특성 기반 분류와 합성곱 기반 알고리즘의 예측 정확도 비교 (Comparison of Prediction Accuracy Between Classification and Convolution Algorithm in Fault Diagnosis of Rotatory Machines at Varying Speed)

  • 문기영;김형진;황세윤;이장현
    • 한국항해항만학회지
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    • 제46권3호
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    • pp.280-288
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    • 2022
  • 본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

선택속성에 따른 맞춤형화장품의 계획행동이론이 구매만족행동의도에 미치는 영향 (The Effect of Theory of Planned Behavior of Customized Cosmetics According to Selection Attributes on Purchase Satisfaction Behavioral Intention)

  • 김소예;백원진;김현경;한채정
    • 융합정보논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.222-235
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    • 2022
  • 정부는 기업의 R&D 활동을 촉진하기 위해 자금지원 정책을 펼치고 있다. 공공 자금지원이 기업의 R&D 투자에 미치는 영향을 다룬 기존 문헌들은 주로 단일 정책에 초점을 두며 다른 정책도구의 잠재적인 영향을 고려하지 않는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 중소기업에 중심을 두고 대표적인 재정지원 도구인 자금지원과 세제지원의 조합이 R&D 투자에 미치는 영향을 살펴보았다. 중소기업기술통계조사 3개년 (2015-2017) 자료를 기반으로 고정효과모형을 통해 분석한 결과는 다음과 같다. 먼저, 정책조합은 중소기업 R&D 투자에 정적인(+) 영향을 주며, 상호 보완적이다. 둘째, 조세지원의 영향을 통제하는 경우에도 자금지원은 중소기업 R&D 투자와 정적인(+) 관계를 가진다. 이러한 결과는 중소기업의 R&D 투자 촉진을 위한 우리나라의 재정지원에 대한 정당성을 의미한다. 또한 자원과 역량에 대한 제약이 있는 중소기업에게 있어 특히 자금지원이 유용한 정책수단으로 적용될 수 있음을 시사한다.

공공기관 실제 사례로 보는 랜섬웨어 탐지 방안에 대한 연구 (A Study on Ransomware Detection Methods in Actual Cases of Public Institutions)

  • 박용주;김휘강
    • 정보보호학회논문지
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    • 제33권3호
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    • pp.499-510
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    • 2023
  • 최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

지명 전거 표준화를 위한 지명 전거데이터 기술 지침 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of Guidelines for Place Name Authority Standardization)

  • 백지원;이성숙
    • 한국비블리아학회지
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    • 제35권1호
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    • pp.169-192
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    • 2024
  • 본 연구는 지명 전거데이터의 체계적 구축과 표준화 필요성에 따라 지명 전거데이터 기술에 필요한 한국 특성에 맞는 지침을 개발함으로써 국가 전거 고품질화의 기반을 제공하고자 하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 지명전거와 관련된 국내·외 동향 및 사례 조사를 실시하고, 지명 전거 구축을 위한 각국의 규칙과 지침을 분석했다. 이러한 현황 조사 및 규칙 분석을 바탕으로 지명 전거데이터 구축에 필요한 개념 범위와 용어를 정의하고 지명 전거데이터 지침 개발의 방향성을 설정하였다. 또한, 분석 결과, 지침이 포함해야 할 범위, 체계, 기존 규칙의 참조 내용과 방식 등을 결정하였다. 본 연구에서 제안하는 지침의 체계는 Original RDA와 NCR을 기준으로 삼아 설정하였다. 분석 과정에서 도출된 시사점을 중심으로 구축 대상 범위, 우선 지명 선정 및 기록, 이형 지명의 기록, 지명의 속성 등으로 지침을 구성하고 내용을 제시하여 한국 실정에 맞는 지명 전거데이터 기술 지침(안)을 제안하고자 하였으며, 이에 따른 향후 논의사항을 밝혔다.

산림지역에서의 LiDAR DEM 정확도 향상을 위한 FUSION 패러미터 선정에 관한 연구 (A Study on the Selection of Parameter Values of FUSION Software for Improving Airborne LiDAR DEM Accuracy in Forest Area)

  • 조승완;박주원
    • 한국산림과학회지
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    • 제106권3호
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    • pp.320-329
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    • 2017
  • 본 연구는 항공 LiDAR DEM을 생산하는 FUSION 소프트웨어의 GroundFilter 모듈의 필터링 알고리즘(FA)과 GridSurfaceCreate 모듈의 보간 알고리즘(IA) 패러미터 수준 변화의 DEM 정확도에 대한 영향여부를 평가하고, 가장 정확한 해발고도 정보를 제공하는 LiDAR DEM을 생산하기 위한 패러미터 수준을 제시하고자 하였다. FA의 median 패러미터($F_{md}$), mean 패러미터($F_{mn}$) 및 IA의 median 패러미터($I_{md}$), mean 패러미터($I_{mn}$)에 대해 5개 수준(1, 3, 5, 7 및 9)을 적용한 조합의 변화에 따라 DEM의 정확도에 대한 영향 여부를 평가하기 위해 DEM 결과물의 해발고도와 실측한 현장 해발고도 간의 잔차를 종속변수로 선정하였다. 이후 패러미터의 수준 변화가 잔차 변화에 대한 영향 여부를 검정하는 다원분산분석을 실시하고, 다원분산분석 결과에서 유의미한 영향이 있는 변수의 패러미터 수준들을 잔차에 대한 영향이 차이가 나는 집단으로 그룹화하기 위해 사후검정인 Tukey HSD를 수행하였다. 다원분산분석 결과, 개별 $F_{md}$, $F_{mn}$, $I_{mn}$에서의 수준 변화와 잔차 변화 사이에 유의미한 관계가 있었으며, $I_{mn}$은 유의미한 영향이 없었다. 아울러 $F_{md}$$F_{mn}$의 패러미터 조합의 상호작용효과가 잔차 변화에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 따라 $F_{md}$$F_{mn}$의 수준 및 $F_{md}{\ast}F_{mn}$ 상호작용 수준 그리고 $I_{mn}$의 수준이 DEM 정확도에 영향을 주는 요인으로 판단된다. $F_{md}{\ast}F_{mn}$의 조합에 대한 사후검정 결과, 잔차들의 평균 차이에 따라 네 개의 집단으로 나뉘었으며, 그중 '$9{\ast}3$' 조합이 가장 정확도가 높았으며, '$1{\ast}1$' 조합이 가장 낮은 정확도를 나타내었다. $I_{mn}$의 사후검정 결과, 세 개의 집단으로 나뉘었으며, 그중 수준 '3'과 '1'이 가장 낮은 잔차 평균값을 나타내었다. 따라서 가장 정확한 해발고도 정보를 제공하는 항공 LiDAR DEM의 생성을 위하여 $F_{md}{\ast}F_{mn}$의 조합이 수준 '$9{\ast}3$', $I_{mn}$은 수준 '3' 혹은 '1'인 조건을 우선적으로 고려해야할 것으로 판단된다. 본 연구는 LiDAR 자료 기반의 산림속성정보를 추출하는 연구들의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

특수 목적견으로서의 품성 및 능력 관련 유전자들에 관한 생물정보학적 분석 (Bioinformatic Analysis of the Canine Genes Related to Phenotypes for the Working Dogs)

  • 권윤정;어정우;최봉환;최유리;김정안;김다희;김태헌;성환후;김희수
    • 생명과학회지
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    • 제23권11호
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    • pp.1325-1335
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    • 2013
  • 특수 목적견(구조견, 군견, 안내견 및 탐지견)은 집중력, 소유욕, 대담성 등을 기반으로 한 훈련시험을 통해 선별된다. 최근 특수견으로서의 특수한 능력 및 품성에 대해 유전적인 정보가 중요한 인자로 다뤄지고 있다. 본 연구에서는 특수견으로서의 개의 특수한 능력 및 품성과 관련된 유전자들의 분자적인 특징을 고찰하고자 하였다. 이전 연구에서 보고된 24개의 유전자(AR, BDNF, DAT, DBH, DGCR2, DRD4, MAOA, MAOB, SLC6A4, TH, TPH2, IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB, ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2, APOE, GRIN2B, PIK3CG)를 선택하여 품성, 후각, 운동 및 학습능력 관련 유전자, 네 가지 카테고리로 분류하였다. 본 연구에서는 생물학적인 기법을 이용하여 이 유전자들의 염색체상의 위치, 유전자들 간의 네트워크를 통한 상호관계를 조사하였으며, 어떤 생물학적 기능과 관련이 있는지 Gene Ontology 분석과 데이터베이스를 기반으로 in silico 발현 양상을 살펴보았다. 또한 이전 연구를 통하여 품성 관련 유전자들의 다양한 유전적 다형성에 대한 보고를 조사하였다. 본 연구는 특수 견으로서 주요하게 고려되는 개의 고유한 능력 및 품성 관련된 유전자에 대해 분자적 특징을 제시하고 있다. 이 후보 유전자들은 개의 특수한 표현형과의 관계를 밝힐 수 있는 연구의 기초자료로서 이용될 수 있을 뿐만 아니라 핵심적인 유전인자로 응용되어 신속하고 정확한 특수견 선발에 기여할 수 있을 것으로 전망된다.

HACCP 적용 고속도로 휴게소 식당의 고객 만족도에 영향을 주는 요인 분석 (Analysis of factors affecting customer satisfaction of HACCP applied restaurant in highway service area)

  • 김태형;배현주
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제50권3호
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    • pp.294-301
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    • 2017
  • HACCP 적용 고속도로 휴게소 식당 이용 고객을 대상으로 음식 구매 실태를 조사하고 고객만족도에 영향을 주는 요인을 분석하고자 총 207명의 고객을 대상으로 설문조사를 실시한 결과는 다음과 같다. 고속도로 휴게소 이용 목적 (복수응답)은 화장실 사용 (86.0%), 식사 및 간식 구매 (70.1%), 휴식 (58.5%), 쇼핑 (3.4%)의 순이었고, 고속도로 휴게소 판매 식품의 선택 기준은 음식의 맛 (48.8%), 음식의 위생 (33.3%), 식사 대기시간 (10.7%)의 순이었다. 또한 조사대상자의 44.0%가 HACCP에 대해 알고 있었고, 방문한 고속도로 휴게소 식당이 HACCP 인증업장인 것을 알고 있는 고객은 전체의 16.9%였으며 향후 고속도로 휴게소 식당 중 HACCP 인증업장을 선택하여 방문하겠다고 답변한 경우는 전체의 89.4%였다. 그리고 고속도로 휴게소 식당의 식품 구매 선호도는 식사류 중에서는 우동 (66.2%), 라면 (56.0%), 김밥 (50.7%), 돈가스 (38.2%), 비빔밥 (29.0%) 순이었고, 간식류 중에서는 커피 (73.4%), 음류수 (58.9%), 호두과자 (53.1%), 생수 (52.2%), 핫바 (52.2%) 순이었다. 한편 고속도로 휴게소 음식에 대한 만족도는 음식의 1인 분량, 음식의 위생, 메뉴의 다양성, 음식의 맛, 품질대비 가격 순으로 높았다. 또한 고속도로 휴게소 이용에 대한 전반적인 만족도는 평균 3.24점/5점이었고, 다중회귀분석 결과 음식의 맛 (p < 0.001)과 품질대비 가격 (p < 0.01)이 전반적인 만족도에 유의한 양(+)의 영향을 주었고, 회귀식은 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다 (F = 29.782, p < 0.001). 따라서 고속도로 휴게소 식당의 경영자와 관리자는 고객만족도 향상을 위해서 HACCP의 적용을 통해 위생품질관리시스템을 효과적으로 구축한 다음 음식의 맛 개선과 함께 적정 음식 가격 책정을 위한 노력을 지속적으로 수행해야할 것이다.

교육서비스 관련 상품 판매요인에 대한 교육서비스 만족이 재등록과 구전효과에 미치는 영향 (An Influence of the Satisfaction on Factors related to Educational Services sales of Re-registration and the Word of Mouth)

  • 강계영;송인암;황희중
    • 유통과학연구
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    • 제9권3호
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    • pp.15-23
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    • 2011
  • 본 연구는 교육서비스 관련 상품 판매 요인이 교육서비스 만족에 미치는 영향을 파악하고, 이러한 만족이 재등록과 구전효과에 미치는 영향에 관하여 분석하였다. 입시학원에 수강 중인 학생들과 학부모들을 대상으로 실증분석 한 결과 교육서비스 관련 상품판매요인인 교육프로그램과 강사요인에 관한 가설들은 지지되었다. 그러나 물리적환경과 수강료가 교육서비스 만족에 미치는 영향에 대한 가설은 기각되었다. 또한 교육서비스 만족은 재등록과 구전효과에 미치는 영향에 관한 가설은 지지되었다. 이상의 연구결과를 종합해볼 때 교육서비스 만족에 미치는 영향에 있어 교육프로그램과 강사요인이 중요한 역할을 하며 물리적 환경과 수강료는 교육서비스 만족에 있어 중요한 요인이 아니다라는 결론이 도출되었다. 또한 교육서비스 만족은 재등록과 긍정적인 구전형성에 긍정적인 영향을 미친다는 결론이 도출되었다.

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지식베이스 구축을 위한 한국어 위키피디아의 학습 기반 지식추출 방법론 및 플랫폼 연구 (Knowledge Extraction Methodology and Framework from Wikipedia Articles for Construction of Knowledge-Base)

  • 김재헌;이명진
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.43-61
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    • 2019
  • 최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.