생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)은 두 개의 신경망을 대립하여 이미지를 생성하는 방법이다. 이미지를 생성할 때 랜덤으로 생성한 노이즈를 재배열하여 이미지를 생성하는데 이러한 방법으로 생성된 이미지는 노이즈에 따라 생성이 잘 이루어지지 않고, 이미지의 픽셀이 적은 경우 제대로 된 이미지를 생성하기 어렵다는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 데이터 분류에서 데이터가 쌓이는 속도와 크기가 증가되는데 이들을 라벨링하는 데는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 랜덤으로 생성하던 노이즈에 실제 데이터를 사용하여 노이즈를 생성하고 이를 기반으로 이미지를 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 있는 이미지를 기반으로 하는 이미지를 생성하는 것이므로 좀 더 자연스러운 이미지의 생성이 가능하다는 것을 확인하였고 이를 학습에 이용할 경우 기존의 생성적 적대 신경망을 사용한 방법보다 더 높은 적중률을 보임을 확인하였다.
이 연구는 과학적 논증 담화에 대한 자동 채점의 성능 개선 방향을 탐색하였으며, 자동 채점 모델을 활용하여 논증 담화의 양상과 패턴을 분석하였다. 이를 위해 과학적 논증 수업에서 발생한 학생 발화를 대상으로 논증 수준을 평가하는 자동 채점을 수행하였다. 이 자동 채점의 데이터셋은 4가지 단위의 논증 피처와 논증 수준 평가틀로 구성되었다. 특히, 자동 채점에 논증 패턴을 반영하기 위하여 논증 클러스터와 n-gram을 활용하였다. 자동 채점 모델은 3가지의 지도 학습 기법으로 구성되었으며, 그 결과 총 33개의 자동 채점 모델이 구성되었다. 자동 채점의 결과, 최대 85.37%, 평균 77.59%의 채점 정확도를 얻었다. 이 과정에서 논증 담화의 패턴이 자동 채점의 성능을 개선하는 주요한 피처임을 확인하였다. 또한, 의사결정 나무와 랜덤 포레스트의 모델을 통하여 과학적 논증 수준에 따른 논증의 양상과 패턴을 분석하였다. 이를 통하여 주장, 자료와 함께 정당화가 체계적으로 구성된 과학적 논증과 자료에 대한 활발한 상호작용이 이루어진 과학적 논증이 논증 수준의 발달을 이끈다는 점 등을 확인하였다. 이와 같은 자동 채점 모델의 해석은 논증 패턴을 분석하는 새로운 연구 방법을 제언하는 것이다.
심층 학습 기술의 발전으로 인해 분류, 객체 검출, 분할과 같은 시각 정보를 이용한 심층 학습이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 자율 주행은 시각 데이터를 잘 활용하는 대표적인 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 도로 위의 사람과 운송수단 객체에 대한 개별적인 깊이 값을 예측하는 망을 제안한다. 제안하는 모델은 YOLOv3와 Monodepth를 기반으로 하며, 하드 파라미터 쉐어링을 이용한 인코더와 디코더를 통해 객체 검출과 깊이 추정을 동시에 수행한다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 객체 검출 및 깊이 추정의 정확도를 높이고자 하였다. 깊이 추정은 단안 이미지를 통해 이루어지며, 자가 학습 방법을 통해 학습을 수행하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제16권2호
/
pp.480-502
/
2022
This work assesses the degree of satisfaction tourists receive as final recipients in a tourism destination based on the fact that satisfied tourists can make a significant contribution to the growth and continuous improvement of a tourism business. The work considers Pokhara, the tourism capital of Nepal as a prefecture of study. A stratified sampling methodology with open-ended survey questions is used as a primary source of data for a sample size of 1019 for both international and domestic tourists. The data collected through a survey is processed using a data mining tool to perform multi-dimensional analysis to discover information patterns and visualize clusters. Further, supervised machine learning algorithms, kNN, Decision tree, Support vector machine, Random forest, Neural network, Naive Bayes, and Gradient boost are used to develop models for training and prediction purposes for the survey data. To find the best model for prediction purposes, different performance matrices are used to evaluate a model for performance, accuracy, and robustness. The best model is used in constructing a learning-enabled model for predicting tourists as satisfied, neutral, and unsatisfied visitors. This work is very important for tourism business personnel, government agencies, and tourism stakeholders to find information on tourist satisfaction and factors that influence it. Though this work was carried out for Pokhara city of Nepal, the study is equally relevant to any other tourism destination of similar nature.
최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.
소셜 리뷰를 수집하는 과정에서 주어진 검색어와 상관없는 노이즈 리뷰가 검색 결과에 다수 포함될 수 있으며, 이들을 필터링하기 위해 기계 학습이 이용될 수 있다. 그러나 분석하고자 하는 대상의 리뷰 수가 부족한 경우, 학습 데이터 부족으로 인한 정확도 저하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 리뷰 수가 부족한 플레이스를 대상으로 노이즈 리뷰 필터링의 정확도를 높이기 위한 지도 학습 방법을 소개한다. 제안 방법에서는 개별 플레이스 단위로 학습을 수행하지 않고, 특성이 유사한 여러 플레이스를 그룹으로 묶어 학습을 수행한다. 학습을 통해 얻은 분류기는 그룹에 속한 임의의 플레이스에 공통으로 적용함으로써 학습 데이터 부족 문제를 해결하고자 하였다. 제안 방법의 검증을 위해, LSTM과 BERT를 이용하여 노이즈 리뷰 필터링 모델을 구현하고, 온라인에서 수집된 실제 데이터를 활용한 실험을 통해 필터링 정확도를 체크하였다. 실험 결과, 제안 방법의 정확도는 평균 92.4% 수준이었으며, 리뷰 수가 100개 미만인 플레이스를 대상으로 할 경우 87.5%의 정확도를 제공하였다.
Chanda Simfukwe;Reeree Lee;Young Chul Youn;Alzheimer’s Disease and Related Dementias in Zambia (ADDIZ) Group
대한치매학회지
/
제22권2호
/
pp.61-68
/
2023
Background and Purpose: Analyzing brain amyloid positron emission tomography (PET) images to access the occurrence of β-amyloid (Aβ) deposition in Alzheimer's patients requires much time and effort from physicians, while the variation of each interpreter may differ. For these reasons, a machine learning model was developed using a convolutional neural network (CNN) as an objective decision to classify the Aβ positive and Aβ negative status from brain amyloid PET images. Methods: A total of 7,344 PET images of 144 subjects were used in this study. The 18F-florbetaben PET was administered to all participants, and the criteria for differentiating Aβ positive and Aβ negative state was based on brain amyloid plaque load score (BAPL) that depended on the visual assessment of PET images by the physicians. We applied the CNN algorithm trained in batches of 51 PET images per subject directory from 2 classes: Aβ positive and Aβ negative states, based on the BAPL scores. Results: The binary classification of the model average performance matrices was evaluated after 40 epochs of three trials based on test datasets. The model accuracy for classifying Aβ positivity and Aβ negativity was (95.00±0.02) in the test dataset. The sensitivity and specificity were (96.00±0.02) and (94.00±0.02), respectively, with an area under the curve of (87.00±0.03). Conclusions: Based on this study, the designed CNN model has the potential to be used clinically to screen amyloid PET images.
고성능 영상 장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 지폐 및 유가 증권 등을 고품질로 위변조가 가능해졌다. 특히 컬러 레이저 프린터의 범용화로 인하여 화폐 위변조 범죄는 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 이를 판별하는 비율은 낮은 수준이며 판별 기기도 고가이다. 본 연구에서는 범용 스캐너와 컴퓨터 시스템을 활용하여 화폐의 위변조를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 먼저 지폐의 인쇄방식과 다른 컬러 프린터의 인쇄 특징을 계산하기 위하여 모폴로지 기술과 명암도 동시 발생 행렬을 활용하였다. 그 후 계산된 특징들을 지도학습 모델 분류기에 적용하여 훈련을 시켰다. 이렇게 훈련된 분류기에 판별을 위한 지폐를 입력하고 위변조 여부에 대한 분석을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 위변조 지폐의 판별률과 인쇄에 사용한 프린터의 판별률로 나누어 평가를 하였다. 또한 기존의 컬러 프린터 판별에 사용되었던 위너필터를 사용한 기술과 비교를 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위변조 지폐 식별에 있어서 91.92%, 위변조기기의 식별에 있어서 94.5% 이상 정확도를 보여 기존 컬러 프린터의 특징 추출 방법을 활용한 것보다 우수한 것으로 나타났다.
다변량 자료분석에서 최근의 추세는 관측개체의 수 n이 커지는 외에 변수의 수 p가 큰사례들이 많아지고 있다는 것이다. n개 개체 각각에서 획득된 p개 변수들 $X_1$, $X_2$, $\ldots$, $X_p$ 가운데는 이름이나 개념적으로는 구분이 가능하지 만 실제로 거의 중복이 되는 변수들이 있을 수 있는데, 이들 변수들이 모두 분석에 포함되면 여러 문제가 유발될 수 있다. 예컨대 주성분 분석이나 인자분석에서는 중복 변수들이 주축(主軸, principal axis) 결정에, 관측개체 군집 화에서는 개체간 거리 산출에 왜곡된 영향을 줄 수 있다. 또한 목적변수가 지정된 지도학습(supervised learning)에서 설명변수들의 중복성은 추정모형의 안정성을 해치는 결과를 초래한다. 실제 자료 분석에서는 한 자료 세트가 여러 기법으로 탐색되고 다수의 모형이 추출되므로 변수세트를 최대한 절약적(parsimonious)으로 구성할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 $X_1$, $X_2$, $\ldots$, $X_p$ 중에서 필요한 변수들은 선적하고 불필요한 변수들은 제거함으로써 주어진 변수세트를 보다 적은 크기의 변수세트로 대치하는 방법을 제시하는 데 있다. 제안 방법을 몇 개의 수치적 사례에 적용해 봄으로써 선적 변수와 제거변수간 관계의 시각화, 회귀모형에서의 유용성, 범주형 자료분석에서의 활용 등에 대해 논의 하고자 한다.
최근 사회 기반 시설물에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준을 확보하기 위하여 구조물의 결함 빛 노후화에 의한 성능 저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 이 중 배관 구조물은 국가 주요 자원의 수송을 책임지는 핵심 사회 기반 시설물임에도 불구하고 지중에 매립된다는 위치적 특성 상 상시적으로 구조물의 상태를 모니터링하기는 매우 어렵다. 또한 배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 유도 초음파 계측 시스템을 복합 손상 진단에 적용하였다. 유도 초음파 자가 계측으로부터 특정 중심 주파수에 해당하는 구조물의 웨이블렛 응답을 계측한다. 복합 손상을 유형별로 분류하기 위하여 유도 초음파 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.