• 제목/요약/키워드: Small-world network

검색결과 152건 처리시간 0.029초

Automatic Estimation of Tillers and Leaf Numbers in Rice Using Deep Learning for Object Detection

  • Hyeokjin Bak;Ho-young Ban;Sungryul Chang;Dongwon Kwon;Jae-Kyeong Baek;Jung-Il Cho ;Wan-Gyu Sang
    • 한국작물학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
    • /
    • pp.81-81
    • /
    • 2022
  • Recently, many studies on big data based smart farming have been conducted. Research to quantify morphological characteristics using image data from various crops in smart farming is underway. Rice is one of the most important food crops in the world. Much research has been done to predict and model rice crop yield production. The number of productive tillers per plant is one of the important agronomic traits associated with the grain yield of rice crop. However, modeling the basic growth characteristics of rice requires accurate data measurements. The existing method of measurement by humans is not only labor intensive but also prone to human error. Therefore, conversion to digital data is necessary to obtain accurate and phenotyping quickly. In this study, we present an image-based method to predict leaf number and evaluate tiller number of individual rice crop using YOLOv5 deep learning network. We performed using various network of the YOLOv5 model and compared them to determine higher prediction accuracy. We ako performed data augmentation, a method we use to complement small datasets. Based on the number of leaves and tiller actually measured in rice crop, the number of leaves predicted by the model from the image data and the existing regression equation were used to evaluate the number of tillers using the image data.

  • PDF

키워드 네트워크 분석을 통해 살펴본 기술경영의 최근 연구동향 (A Study on Recent Research Trend in Management of Technology Using Keywords Network Analysis)

  • 고재창;조근태;조윤호
    • 지능정보연구
    • /
    • 제19권2호
    • /
    • pp.101-123
    • /
    • 2013
  • 최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

구조적 공백과 협업필터링을 이용한 추천시스템 (Recommender Systems using Structural Hole and Collaborative Filtering)

  • 김민건;김경재
    • 지능정보연구
    • /
    • 제20권4호
    • /
    • pp.107-120
    • /
    • 2014
  • 본 연구에서는 사회연결망분석기법 중 하나인 구조적 공백 분석 결과를 이용하여 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영할 수 있는 협업필터링 기반의 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 추천기술 중 가장 많이 활용되고 있지만 전통적으로 확장성과 희박성 등의 문제점뿐 만 아니라 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천을 함으로써 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 사회연결망분석에서 중심성 분석과 함께 연결망 내의 주요개체를 탐지할 수 있는 구조적 공백 분석을 이용하여 연결망 내의 대표 사용자들을 추출한 후 이들을 중심으로 군집을 형성한 후 각 군집색인 협업필터링을 수행하는 과정을 통해 전통적인 협업필터링에서 반영하지 못했던 정성적, 감성적 정보를 반영한다. 한편, 군집색인 협업필터링을 수행함으로써 추천의 효율성을 높일 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 실제 사용자들의 상품에 대한 선호도 평가점수와 사용자들의 사회연결망 정보를 수집하여 실험을 수행하고 전통적인 협업필터링과 다양한 형태의 협업필터링과의 추천성과 비교를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 확인한다. 비교모형으로는 전통적인 협업필터링, 임의 군집색인 기반 협업필터링, k평균 군집색인 기반 협업필터링을 이용한 추천시스템이며, 실험 결과, 제안한 모형이 다른 비교모형에 비해 추천성과의 정확도가 가장 우수하였다. 추천성과의 차이에 대한 통계적 유의성 검정 결과, 제안 모형은 전통적인 협업필터링 기반의 추천시스템과는 통계적으로 유의한 성과 차이가 없었으나, 다른 두 모형에 대해서는 통계적으로 유의한 성과의 차이가 있는 것으로 나타났다.

키워드 네트워크 분석을 이용한 NPD 연구의 진화 및 연구동향 (A Study on Recent Research Trend in New Product Development Using Keyword Network Analysis)

  • 편제범;정의범
    • 한국산업정보학회논문지
    • /
    • 제23권5호
    • /
    • pp.119-134
    • /
    • 2018
  • 오늘날 기업은 기술의 급속한 발전, 고객의 다양한 요구로 인해 높은 불확실성과 경쟁 상황에 놓여 있다. 이러한 기업 환경 속에서 지속적인 경쟁우위와 미래 성장 동력을 확보하는 방안 중 가장 중요한 것이 NPD (신제품 개발)와 관련된 문제로, 이는 기업과 학계에 매우 중요한 이슈이다. 이에 본 연구는 NPD 분야의 기존 연구 흐름과 앞으로의 동향을 파악하여 NPD와 관련된 실무자와 연구자들에게 새로운 가치를 제공하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 Scopus 데이터베이스를 활용하여 해외 저명한 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집하여 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 통해 NPD 분야의 기존 연구 흐름을 파악할 수 있었고, 각 키워드 간의 연결 관계와 시간의 흐름에 따른 변화를 바탕으로 구체적인 연구주제들의 변화 과정을 제시하였다. 또한, NPD 분야에서 선호되는 키워드를 바탕으로 앞으로의 연구 동향을 제시하였다. 본 연구를 통해 NPD 키워드 네트워크는 멱함수 법칙의 분포를 따르고 있는 좁은 세상 네트워크이고, 키워드의 선호에 의해서 링크가 형성되어 네트워크의 성장이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, 컴포넌트 분석 및 중심성분석을 통해 NPD 키워드 네트워크에서는 주로 Innovation(혁신), New Product Innovation(신제품 혁신), Risk Management(리스크 관리), Concurrent engineering(동시공학), Research and Development(연구개발), Product Life Cycle Management(제품 수명주기 관리) 등과 같은 키워드들이 중심성이 높음을 확인하였다. 한편, 시간의 흐름에 따른 키워드의 선호적 연결의 변화를 살펴본 결과, Innovation(혁신), New Product Introduction(신제품 출시), Project Management(프로젝트 관리) 등의 주제를 중심으로 i) 공급업체와 NPD 협업, ii) 시장의 불확실성을 고려한 NPD, iii) 기술 경영 및 지식경영 분야와 통섭을 고려한 NPD, iv) 중소기업 관점의 NPD 등과 같은 주제의 연구가 요구됨을 확인하였다. 본 연구의 분석 결과는 NPD의 연구 동향, 다른 분야와의 학제간 연구를 위한 새로운 연구주제를 결정하는데 유용하게 쓰일 수 있다.

내수기업 수출활성화를 위한 무역전문인력 양성 방안에 대한 연구 (A Study on the Proposal for Training of the Trade Experts to Promote Export of Domestic Companies)

  • 강호연;정윤세
    • 무역상무연구
    • /
    • 제78권
    • /
    • pp.93-117
    • /
    • 2018
  • In all countries of the world, the development of trade is an important factor for the survival of the national economy. Increased export will lead to national economic growth. Export is directly linked to employment, and the industrial structure will be developed in the direction to produce products of comparative advantages. Therefore, every country around the world is trying to promote export regardless of the size of its economy. Accordingly, this paper focused on the promotion of export of domestic companies. It proposed to cultivate trade experts to promote export of domestic companies. The following five methods were proposed to materialize the proposal. First, it is important to foster trade experts to expand and foster the one-person creative companies. In particular, it is important to develop a professional education curriculum. It is necessary to design and conduct a systematic curriculum throughout the process including follow-up after education such as teaching detailed procedures for establishing a trade business, identification of relevant regulations and related organizations, understanding of special features of each exporting country, and details of exporting procedures through specialist training for the individual industries, helping themto keep their network steady so that they can easily get help from consultants. Second, it is necessary to educate traders working in the field to make them trade experts and utilize themin on-the-job training and consulting. To do this, it is necessary to introduce systematic consultant selection process, and to introduce a systemto educate and manage them. It is because, we must select the most appropriate candidates, educate themto be lecturers and consultants, and dispatch themto the field, in order to make the best achievement in export. Nurturing trading professionals utilizing the current trading workers to activate export of domestic companies can be more efficient through cooperation of trading education agencies and related agencies in various industries. Third, it is also proposed to cultivate female trade experts by educating female trade workers whose career has been disrupted. It is to provide career disrupted women with opportunities to work after training them as trade professionals and to give manpower pool to domestic companies that are preparing for export. Fourth, it is also proposed to educate foreign students living in Korea to be trading experts and to utilize them as trading infra. They can be trading professionals who will contribute to the promotion of export. In the short term, they will be provided with opportunities for employment and start-upin the field of trade, and in the mid- to long-term, they may develop a business network between Korea and their own countries. To this end, we need to improve the visa system, expand free trade education opportunities, and support them so that they can establish small but strong enterprises. Fifth, it is proposed to proactively expand trade education to specialized high school students. Considering that most of domestic companies pursuing activation of export are small but strong companies or small and mediumsized companies, they may prefer high school graduates rather than university graduates because of financial limitations. Besides, the specialized high school students may occupy better position in the job market if they are equipped with expertise in trading. This study can be meaningful, in that it is the first research that focuses on cultivating trading experts to contribute to the export activation of domestic companies. However, it also has a limitation that it has failed to reflect the more specific field voices. It is hoped that detailed plans will be derived from the opinions of the employees of domestic companies making efforts to become an export company in the related researches in the future.

  • PDF

Big Data Based Dynamic Flow Aggregation over 5G Network Slicing

  • Sun, Guolin;Mareri, Bruce;Liu, Guisong;Fang, Xiufen;Jiang, Wei
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
    • /
    • 제11권10호
    • /
    • pp.4717-4737
    • /
    • 2017
  • Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.

기상 데이터를 이용한 데이터 마이닝 기반의 산불 예측 모델 (Data Mining based Forest Fires Prediction Models using Meteorological Data)

  • 김삼근;안재근
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제21권8호
    • /
    • pp.521-529
    • /
    • 2020
  • 산불은 경제, 자연환경, 건강과 같은 삶의 여러 측면에서 몇 가지 악영향을 주는 가장 핵심적인 환경위험 중의 하나이다. 산불의 조기발견, 빠른 예측, 신속한 대응은 산불 위험으로부터 재산과 생명을 구하는데 본질적인 역할을 할 수 있다. 산불의 빠른 발견을 위해 기상청에서 각 지역에 설치한 로컬 센서를 통해 획득한 기상 데이터를 이용하는 방법이 있다. 기상 조건(예: 온도, 바람)은 산불 발생에 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 논문에서는 산불의 피해 면적을 예측하기 위해 데이터 마이닝(DM) 기법을 적용한다. 다섯 종류의 DM 모델, 예를 들어 Stochastic Gradient Descent(SGD), Support Vector Machines(SVM), Decision Tree(DT), Random Forests(RF), Deep Neural Network(DNN)과 네 가지 입력 특성 그룹(공간, 시간, 기상 데이터 이용)을 최근 5년간의 경기도 지역에서 수집한 실제 산불 발생 데이터에 적용하였다. 실험결과는 기상 데이터만을 이용한 DNN 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 제안한 모델은 빈도수가 높은 작은 규모의 산불 예측에 더 효과적이었다. 제안한 예측 모델을 통해 도출된 이러한 지식은 소방 자원 관리를 개선하는데 특히 유용하다.

무선 멀티미디어 센서 네트워크 환경에서 위험요소 우회 다중 경로 라우팅 기법 (A Risk Factor Detour Multi-Path Routing Scheme in Wireless Multimedia Sensor Networks)

  • 황동교;손인국;박준호;성동욱;유재수
    • 한국콘텐츠학회논문지
    • /
    • 제13권1호
    • /
    • pp.30-39
    • /
    • 2013
  • 초소형 CMOS 카메라 센서나 마이크로 폰과 같이 멀티미디어 데이터를 수집할 수 있는 모듈들이 개발되면서 기존의 무선 센서 네트워크 기술을 확장한 무선 멀티미디어 센서 네트워크 기술 및 응용에 대한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 응용에서 멀티미디어 데이터 저장 및 처리 기술, 데이터 전송 기술 등과 같은 다양한 기반 기술들이 요구된다. 특히, 실제 환경에 적용하기 위해서는 멀티미디어 데이터에 대한 보안 기술은 필수적이다. 본 논문은 다양한 해킹 기술 중 하나인 스니핑 공격을 방어하기 위해, 데이터 전송 경로를 위험요소로부터 물리적으로 회피시키기 위한 다중 경로 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 위험요소의 움직임을 토대로 지리적으로 인근에 위치한 센서 노드에 준비태세 단계와 데이터의 중요도에 따른 우선순위를 설정한다. 이를 기반으로 준비태세 단계와 데이터우선 순위를 고려하여 안전한 경로를 통해 위험요소 우회 다중 경로 라우팅을 수행한다. 시뮬레이션 결과 기존 기법에 비해 약 5% 전송지연 시간을 갖지만 위험요소가 데이터를 공격 및 감청 할 수 있는 감청율은 약 18% 낮음을 확인함으로써 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.

중심성 분석을 이용한 2018년 판보로 국제 에어쇼 참가업체 기술동향 분석 (Analysis Results in Technical Trends of 2018 Farnborough International Airshow via Centrality Analysis)

  • 황재교;박재우;고용신;이창범;황재식
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제20권8호
    • /
    • pp.164-173
    • /
    • 2019
  • 본 연구에서는 전 세계 3대 에어쇼 중의 하나인 "FIA(Farnborough International Airshow, 판보로 국제 에어쇼)"의 참여기관/업체를 대상으로 네트워크 분석을 활용하여 항공우주분야 기술동향을 분석하였다. 판보로 국제 에어쇼는 전 세계 주요 항공관련 민간 및 방산 업체와 각국 정부 및 군 관계자가 참여하여 항공우주산업분야에 대한 최신 기술을 선보이는 중요한 행사로서, 2018 FIA에서는 총 112개 국가에서 1,500여 업체(기관)가 참여하였다. 본 연구에서는, 항공우주분야 기술관련 45개 국가, 1,108개 업체를 대상으로 223개의 기술 분류 카테고리를 통해 네트워크 분석 중 하나인 키워드 기반의 중심성 분석을 수행하였다. 분석결과, 전 세계적 우주항공 분야의 핵심기술은 "Machining"으로 조사되었다. 하지만 지역(국가) 별로 분류되는 핵심기술은 다소 다른 경향을 보여주고 있었는데, 유럽(EU)과 영국의 경우 "Machining", 아시아의 경우 "Aircraft Components", 미국의 경우 "Engine Components/controls"가 식별되었다. 우리나라의 경우에는 관련 기관/업체 수의 부족으로 뚜렷한 중심 기술이 식별되지 않았다. 본 연구의 결과가 우주항공분야 기술기획 및 연구 방향성 제시를 위한 참고자료로서 활용 될 수 있으며, 또한 국내 관련 업체의 수출 진흥을 위한 국외 주요 기술 분야를 제시하는데 유용하게 활용되리라 기대한다.

The current state and prospects of travel business development under the COVID-19 pandemic

  • Tkachenko, Tetiana;Pryhara, Olha;Zatsepina, Nataly;Bryk, Stepan;Holubets, Iryna;Havryliuk, Alla
    • International Journal of Computer Science & Network Security
    • /
    • 제21권12spc호
    • /
    • pp.664-674
    • /
    • 2021
  • The relevance of this scientific research is determined by the negative impact of the COVID-19 pandemic on the current trends and dynamics of world tourism development. This article aims to identify patterns of development of the modern tourist market, analysis of problems and prospects of development in the context of the COVID-19 pandemic. Materials and methods. General scientific methods and methods of research are used in the work: analysis, synthesis, comparison, analysis of statistical data. The analysis of the viewpoints of foreign and domestic authors on the research of the international tourist market allowed us to substantiate the actual directions of tourism development due to the influence of negative factors connected with the spread of a new coronavirus infection COVID-19. Economic-statistical, abstract-logical, and economic-mathematical methods of research were used during the process of study and data processing. Results. The analysis of the current state of the tourist market by world regions was carried out. It was found that tourism is one of the most affected sectors from COVID-19, as, by the end of 2020, the total number of tourist arrivals in the world decreased by 74% compared to the same period in 2019. The consequence of this decline was a loss of total global tourism revenues by the end of 2020, which equaled $1.3 trillion. 27% of all destinations are completely closed to international tourism. At the end of 2020, the economy of international tourism has shrunk by about 80%. In 2020 the world traveled 98 million fewer people (-83%) relative to the same period last year. Tourism was hit hardest by the pandemic in the Asia-Pacific region, where travel restrictions are as strict as possible. International arrivals in this region fell by 84% (300 million). The Middle East and Africa recorded declines of 75 and 70 percent. Despite a small and short-lived recovery in the summer of 2020, Europe lost 71% of the tourist flow, with the European continent recording the largest drop in absolute terms compared with 2019, 500 million. In North and South America, foreign arrivals declined. It is revealed that a significant decrease in tourist flows leads to a massive loss of jobs, a sharp decline in foreign exchange earnings and taxes, which limits the ability of states to support the tourism industry. Three possible scenarios of exit of the tourist industry from the crisis, reflecting the most probable changes of monthly tourist flows, are considered. The characteristics of respondents from Ukraine, Germany, and the USA and their attitude to travel depending on gender, age, education level, professional status, and monthly income are presented. About 57% of respondents from Ukraine, Poland, and the United States were planning a tourist trip in 2021. Note that people with higher or secondary education were more willing to plan such a trip. The results of the empirical study confirm that interest in domestic tourism has increased significantly in 2021. The regression model of dependence of the number of domestic tourist trips on the example of Ukraine with time tendency (t) and seasonal variations (Turˆt = 7288,498 - 20,58t - 410,88∑5) it forecast for 2020, which allows stabilizing the process of tourist trips after the pandemic to use this model to forecast for any country. Discussion. We should emphasize the seriousness of the COVID-19 pandemic and the fact that many experts and scientists believe in the long-term recovery of the tourism industry. In our opinion, the governments of the countries need to refocus on domestic tourism and deal with infrastructure development, search for new niches, formats, formation of new package deals in new - domestic - segment (new products' development (tourist routes, exhibitions, sightseeing programs, special rehabilitation programs after COVID) -19 in sanatoriums, etc.); creation of individual offers for different target audiences). Conclusions. Thus, the identified trends are associated with a decrease in the number of tourist flows, the negative impact of the pandemic on employment and income from tourism activities. International tourism needs two to four years before it returns to the level of 2019.